Esta entrada presenta el resumen de un trabajo de investigación sobre la relación entre mapas de rendimiento e del índice de vegetación NDVI con parámetros de madurez y calidad de la uva.
Con la disponibilidad en Raimat de datos de rendimiento adquirios mediante monitores instalados en las vendimiadoras y, también, de imágenes multiespectrales del satélite QuickBird-2 en el momento aproximado del envero de variedades de uva tinta de interés, intentamos analizar el potencial de los mapas rendimiento e NDVI para delinear zonas de manejo con diferenciación en parámetros de madurez y calidad de la uva
Con datos de la campaña de 2005 llevamos a cabo una intestigación en dos parcelas de las variedades Cabernet Sauvignon (5 ha) y Syrah (2.35 ha). En estas parcelas se estableció un marco de muestreo de 5 cepas x 10 filas (Figura 1), donde se muestrearon el número de yemas, número de sarmientos, número de racimos y peso de 100 bayas. Estas variables se usaron, en combinación con el NDVI, para definir clases (clusters) como alternativa a los derivados de los mapas de cosecha. Dos días antes de la vendimia se muestreó la uva en las cepas del marco de muestreo. La Figura 1 muestra los mapas de cosecha de la campaña 2005 y la Figura 2 los del NDVI en el momento del envero. Los puntos indican las cepas de muestreo.
Figura 1. Mapas de rendimiento y puntos de muestreo en las parcelas de estudio.
Figura 2. Mapas de NDVI obtenido a partir de una imagen de QuickBird-2 y puntos de muestreo en las parcelas de estudio.
Las propiedades analizadas de la uva en las cepas de muestreo fueron: grado alcohólico probable, pH del mosto, acidez total, polifenoles totales, color, antocianos y taninos. Las variables de entrada, solas o en combinación, fueron agrupadas en 2 o 3 clústers por medio del algoritmo ISODATA, llevando a cabo después un análisis de varianza y de rangos múltiples. Las Figuras 3 y 4 muestran los clústers de los mapas de rendimiento y NDVI en 2 y 3 clases que se utilizaron en los análisis de varianza. No se muestran los mapas de clústers de las combinaciones de NDVI con parámetros de fertilidad y carga de las cepas.
Figura 3. Mapa de clústers obtenidos a partir de los datos de rendimiento en la parcela de Cabernet Sauvignon.
Figura 4. Mapa de clústers obtenidos a partir de los datos de rendimiento en la parcela de Syrah.
Los resultados (Tabla 1) mostraron que las zonas derivadas de los mapas de NDVI fueron más efectivos para diferenciar uva con diferentes propiedades de madurez y calidad que no las zonas derivadas de los mapas de rendimento. Además, también se vió que la inclusión de otras variables de fertilidad y carga de las cepas no mejoró los resultados.
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