Protocolo para la zonificación intraparcelaria de la viña para vendimia selectiva a partir de imágenes multiespectratrales

J. A. Martínez-Casasnovas (j.martinez@macs.udl.es)

J. Agelet, J. Arnó, X. Bordes y M. C. Ramos

RESUMEN

En este trabajo se presenta un protocolo para la zonificación intraparcelaria de la viña con la finalidad de vendimia selectiva. Se basa en la adquisición de una imagen multiespectral detallada en el momento del envero, a partir de la cual se obtiene el índice de vegetación de la diferencia normalizada (NDVI). Este índice se clasifica en áreas de vigor alto y bajo mediante un proceso de clasificación no supervisada (algoritmo ISODATA). Las zonas resultantes se generalizan y se transfieren al monitor de cosecha de una máquina vendimiadora para realizar la recolección selectiva. La uva recolectada según este protocolo en parcelas control ha mostrado diferenciación en cuanto a parámetros de calidad como el pH, la acidez total, el contenido de polifenoles y el color. La imagen multiespectral utilizada fue adquirida por el satélite Quickbird-2. Los datos de calidad de la uva fueron muestreados según una malla regular de 5 filas por 10 cepas, procediendo a un test estadístico de rangos múltiples para analizar la separación de medias de las variables analizadas en cada zona de NDVI.

PALABRAS CLAVE: Viticultura de precisión, NDVI, clasificación no supervisada, monitor de cosecha, calidad de la uva.

ABSTRACT

This work presents a protocol for intrafield vineyard zoning with the objective of selective harvesting. It is based on the acquisition of a high spatial resolution multi-spectral image at ripening, from which the normalized difference vegetation index (NDVI) is computed. The NDVI is classified in areas of low and high vigour by means of an unsupervised classification algorithm (ISODATA). The resulting zones are generalized and input in the yield monitor of the harvesting machine that carries out the selective harvesting. The harvested grapes according to this protocol in sample fields have shown differences in juice quality parameters such as probable alcoholic degree, total acidity, anthocians and phenolics content. A Quickbird-2 image was used in this project. Grapes were sampled in regular matrix of 5 rows x 10 vines. A multiple rang test was performed to the data to determine the separation of means in each NDVI zone.

KEYWORDS: Precision viticulture, NDVI, unsupervised classification, yield monitor, grape quality.

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