Uso de NDVI para hacer mapas de peso de poda en viñedos Pedro C. Towers, Ingeniero Agrónomo Alberdi 325; (5178) La Cumbre; Córdoba; Argentina Tel./Fx: 54 3548 452938 E-mail: [email protected]

Reconocimientos Esta investigación fue financiada por Grupo Peñaflor SA de Coquimbito, Maipú, Provincia de Mendoza, Argentina y AgriSat SA de La Cumbre, Córdoba, Argentina. El autor quisiera agradecer al Dr. Rodolfo Bongiovanni por su orientación y ayuda con la preparación de datos y análisis estadístico; Nicholas Morrow de GeoVantage Inc. por su ayuda en la planificación de misiones aéreas; Leonardo Sardá y Claudio Rodríguez del Grupo Peñaflor SA por llevar a cabo y organizar el trabajo de campo y toma de muestras; y Rodrigo Bonich y Peter Szuhi de SA por ayudar con el procesamiento de imágenes y los SIG. Palabras clave: NDVI, peso de poda, balance de vid, espaldero, parral, desfase espacial, error espacial. Resumen El peso de poda es comúnmente usado por los viticultores para conocer si un viñedo ha producido dentro de un rango de equilibrio vegetativo-reproductivo adecuado, valor que resulta crucial para la producción de uva para vino de calidad y para determinar correcciones en el manejo del cultivo en campañas futuras. La posibilidad de obtener una estimación del peso de poda durante el ciclo de crecimiento, a partir de datos de percepción remota, proporcionaría a los viticultores un medio para decidir las estrategias de manejo de canopia y de carga de fruto que aseguren en cada sitio del viñedo el equilibrio de vid deseado, o asistir en la definición de áreas de cosecha con calidad de uva uniforme. El objetivo de este estudio fue determinar si con los mapas del NDVI obtenidos de relevamientos aéreos multiespectrales actualmente disponibles y de bajo costo, durante el ciclo del cultivo, es posible estimar acertadamente el peso de poda medio de grupos de nueve a quince plantas adyacentes, mediante una sola función temporalmente robusta. Se tomaron datos de un viñedo en Caucete, San Juan, Argentina, durante dos temporadas consecutivas, sobre lotes con dos sistemas de conducción y dos variedades. Los resultados mostraron que las funciones de regresión obtenidas no difirieron significativamente entre las temporadas o las variedades con igual sistema de conducción y manejo similar, aunque el vigor de la vid varió substancialmente de un año al otro y entre algunas variedades. Los ajustes fueron superiores para cultivos en espalderos que para los conducidos en parrales. La inclusión de error y lag espacial como parámetros en las regresiones demostraron ser significativos pero aportaron poco a la bondad de ajuste. El estudio demuestra la posibilidad de obtener funciones confiables y predictivas con el NDVI en una instancia, con las cuales el mapeo espacial del peso de poda puede ser calculado en temporadas posteriores, durante el ciclo del cultivo.

Introducción Una calidad dada de uva para la elaboración de vino requiere que el fruto crezca hasta un tamaño tal que determinados compuestos presentes en la piel y la pulpa estén presentes en las proporciones correctas. El tamaño del fruto es consecuencia de la capacidad de la planta para llenarlo, y eso depende de la cantidad de frutos (destinos) y del área foliar (AF – fuente) que aporta los fotoasimilados para el llenado de sólidos y la regulación de la entrada de agua. Esta relación fuente-destino se denomina equilibrio vegetativo-reproductivo y se define como el cociente entre el área foliar y la carga de frutos que ésta alimenta. Ambos factores pueden ser regulados mediante el manejo de raleo o defoliación, o con otros métodos. Como el AF es trabajoso de medir, los viticultores usan el peso de poda (PdP) como un indicador de la productividad de la planta, y con él evalúan si la carga de frutos fue excesiva o insuficiente. Esto resulta del hecho que el crecimiento vegetativo compite como destino con el llenado de frutos, por lo que la masa de tallos al final del ciclo de crecimiento dependerá del tamaño de la fuente y la carga de fruto que la planta tuvo. Como la poda se hace después de la cosecha, y el vigor en un viñedo varía espacialmente, si se pretende actuar en sobre el cultivo durante el ciclo de crecimiento para producir uvas de determinada calidad, resulta necesario un medio para mapear el peso de poda durante el ciclo de crecimiento a fin de conocer qué partes de un cuartel están equilibrados, y esta determinación no puede esperar a la poda. El mapeo del Índice de Vegetación Normalizado (NDVI) obtenido a partir de relevamientos remotos durante la temporada puede capturar la variabilidad espacial del vigor y del PdP (Johnson, 2003). Dicha variabilidad espacial observable en parcelas cultivadas parece ser más la regla que la excepción. La evidencia obtenida a través del mapeo de rendimientos y de suelos en diversos cultivos y ambientes ha demostrado que el rango de valores es de suficiente importancia para promover el desarrollo de medios para mapear las posibles causas y efectos de la variabilidad, y buscar maneras de optimizar la producción mediante prácticas de manejo sitioespecíficas (Bongiovanni y Lowenberg-DeBoer. 2004). El uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG), las tecnologías relacionadas al GPS como el monitoreo de rendimiento, y la percepción remota han aportado herramientas que pueden combinarse para dirigir muestreos a campo y/o capturar la información sobre variabilidad espacial de manera directa (Werner et al. 2000). En muchos cultivos el aumento de rendimiento es un objetivo esencial para el incremento de los ingresos. En otros, como la vitivinicultura, el precio asociado a la calidad de la fruta puede contribuir a la rentabilidad tanto o más que diferencias en el rendimiento (Gladstones. 1999). Sin embargo, la calidad es consecuencia de una combinación de atributos de los cuales el rendimiento es una de varias variables importantes. Décadas de investigación y práctica productiva han establecido que para la producción sustentable de una calidad de uva particular, resulta necesario que el cociente entre la cantidad de fruta y el área foliar (AF) que le sirve de fuente se mantenga dentro de un rango específico. Este concepto, comúnmente conocido como el equilibrio vegetativoreproductivo de la vid (o simplemente “equilibrio”), fue reconocido hace más de un siglo por Ravaz y con el tiempo fue desarrollado por otros (Howell. 2001). Actualmente el monitoreo de equilibrio es una práctica común entre los viticultores para determinar si la producción y el manejo de canopia han sido correctamente realizados (Hidalgo Togores. 2006). Sin embargo, como la determinación del AF es laboriosa, un método común y más sencillo para estimar equilibrio consiste en medir el rendimiento y el peso

de poda por vid (o unidad de longitud del cordón) para derivar un cociente, conocido como “Índice de Ravaz”, que puede luego ser comparado a un valor ya conocido que se sabe corresponde a fruta de una calidad particular. Dicho índice debe su utilidad al hecho que la partición de los fotoasimilados durante la maduración se distribuye a la fruta y al crecimiento de brotes (Keller. 2010), por lo que el peso de poda es un buen indicador de la performance de las vides para un determinado rendimiento. Así, con este dato los ajustes en las metas de producción pueden ser evaluados y las prácticas de manejo ajustadas para las próximas temporadas (Smart et al. 1990). El uso del peso de poda como indicador de equilibrio en vid tiene dos deficiencias importantes. En primer lugar el peso de poda se mide después de la cosecha, por lo que su uso está limitado a evaluar un manejo pasado que solo puede modificarse con el propósito de corregir resultados futuros (Hidalgo Togores. 2006) y esto supone condiciones de crecimiento futuras similares a las pasadas. En segundo lugar, la variabilidad espacial en una misma parcela puede ser tal que requiera de una cantidad apreciable de muestras de peso de poda a fin de disponer de valores que abarquen todo el rango de equilibrio existente, y así poder acotarlo, mediante el manejo adecuado, al objetivo. La capacidad de la percepción remota para capturar toda el área cultivada resolvería ambas deficiencias si el peso de poda puede predecirse a partir datos obtenidos de ese modo. Más aún, si la relación encontrada es temporalmente estable se abre la posibilidad de emplear el peso de poda estimado para su uso en decidir acciones de manejo durante el ciclo de crecimiento. El uso de índices de vegetación como el NDVI (Índice de Vegetación Normalizado) para estimar el AF (Minen et al. 1997) y asistir en la toma de decisiones agronómicas ha sido aplicado con éxito en varios cultivos (Hatfield et al. 2008), incluyendo vides (Johnson, 2003). Investigaciones recientes también demuestran que el peso de poda puede ser predicho por medio de imágenes multiespectrales tanto aéreas como satelitales (Johnson et al. 1996, 2001). A pesar de esta evidencia, los mapas de peso de poda derivados de imágenes de NDVI no están comúnmente disponibles para los productores. En Argentina, las imágenes multiespectrales satelitales no han sido adoptadas como fuentes de datos, ya que un 98% de los viñedos para viticultura se encuentran en regiones con patrones de lluvias monsónicos que aumentan la presencia de nubes durante el ciclo de crecimiento (la distribución de viñedos puede ser encontrada en la página Web del INV, www.inv.gob.ar), y, además de la presencia de nubosidad, el suministro de las imágenes suele ser lento para los propósitos de la gestión dentro de la temporada. Más aún, a pesar de la evidencia que sostiene una moderada a alta relación del NDVI al peso de poda a la fecha no hay información definitiva sobre su estabilidad temporal de una temporada a la otra. Por contraste, la disponibilidad de imágenes aéreas multiespectrales de bajo costo ha permitido una captura de imágenes rápida, en buenas condiciones climáticas, y un suministro de datos veloz que puede ser usado dentro de la temporada. En el estudio corriente, hemos hecho uso de esta información y del muestreo en el terreno para establecer la relación entre el NDVI y el peso de poda para dos sistemas de conducción diferentes- con dos variedades cada uno, y parcelas individuales, durante de dos temporadas para evaluar la viabilidad del uso de imágenes aéreas multiespectrales para la generación de los algoritmos temporalmente estables y espacialmente aplicables que permitan realizar mapas del peso de poda.

Materiales y Métodos El estudio fue llevado a cabo en el viñedo de “Pozo de los Algarrobos” perteneciente al Grupo Peñaflor en Caucete, San Juan, Argentina (S 31º 41’ 20”; W 068º 11’ 57”). La producción del viñedo está manejada consistentemente para producir la uva para vinos premium populares. Las parcelas de vid reciben prácticas similares todas las temporadas, con una fuerte dependencia en el suministro de agua para el control del crecimiento y la productividad. Se obtuvieron imágenes aéreas multiespectrales de la propiedad el 14 de diciembre del 2008 y el 17 de diciembre del 2009, aproximadamente dos horas antes del mediodía, con una cámara GeoVantage 3000 de 4 bandas (B-G-R-NIR) (GeoVantage Inc., Peabody, Massachussets, USA). La altura de vuelo se estableció para obtener una resolución espacial de 1 m sobre el terreno. La cámara está equipada con DGPS y un sistema inercial de precisión mayor a un mili radian, con los que se deriva una precisión posicional de las imágenes iguales o mejor a 3 m (CE90). Se elaboraron mosaicos de NDVI para ambas fechas, y las imágenes de 2009 se registraron a las de 2008, después que estas fueran ajustadas a puntos de control DGPS, con lo que se consigue llevar la precisión posicional a aproximadamente 30 cm. Sitios pseudo-invariantes fueron tomados de los mosaicos para obtener una transformación linear (Jensen. 1996) que luego fue aplicada para lograr un registro radiométrico de las imágenes de 2009 a las de 2008. Para nuestro estudio, se eligieron cuarteles con dos sistemas de conducción y cuatro variedades, como se detallada en la tabla 1. Todas las parcelas han estado en producción por más de cinco años y han alcanzado un tamaño de canopia estable. Parcela

Variedad

Conducción

Esp. entre plantas (m)

Esp. entre hileras (m)

Año de plantación

7

Cabernet franc

Parral

2.5

3.0

1999

9

Cabernet franc

Parral

2.5

3.0

1999

8

Malbec

Parral

2.5

3.0

1999

10

Malbec

Parral

2.5

3.0

1999

31

Sauvignon blanc Espaldero

3.0

2.5

1994

32

Sauvignon blanc Espaldero

3.0

2.5

1994

33

Sauvignon blanc Espaldero

3.0

2.5

1994

44

Sauvignon blanc Espaldero

3.0

2.5

1998

37

Chardonnay

Espaldero

2.5

2.5

1994

42

Chardonnay

Espaldero

2.5

2.5

1994

Tabla 1: Características principales de los cultivos por cuarteles seleccionados para el estudio.

Se definieron las unidades de muestreo en base a la exactitud posicional de las imágenes y consultas con viticultores. Tomando en cuenta que el error máximo de la ubicación antes del registro a puntos de control es de unos 3 m, vale decir semejante al espaciamiento entre hileras; y que los viticultores suelen emplear como unidad de manejo un claro (cinco plantas entre dos postes de sostén sobre una línea de espaldero), la unidad a muestrear se estableció midiendo los valores de PdP y NDVI en plantas individuales pero integrando los resultados en grupos de quince plantas de

tres hileras adyacentes para espaldero y nueve plantas de tres hileras adyacentes para parrales. Los errores de ubicación máximos posibles entonces resultan de una hilera, y una prueba Moran’s I fue usada para confirmar la extremadamente alta correlación espacial de los valores individuales de PdP (0,88) entre plantas a esa escala, y algo similar ocurre con el NDVI (0,84). Esto asegura que la posible inexactitud posicional tenga muy poco efecto en los resultados. Se compararon mapas de NDVI de temporadas anteriores para confirmar que los patrones espaciales de vigor son relativamente estables y disponer de un modo de ubicar los sitios a muestrear que asegure la captura de todo el rango de variación de vigor. Los valores de NDVI de las parcelas individuales del mosaico del 2008 fueron segmentadas en tres clases de igual rango. En cada clase resultante fueron elegidos siete sitios de muestreo en cada parcela y se registraron sus coordenadas centrales. Las coordenadas para cada planta individual en cada sitio fueron calculadas basadas en la distancia del espacio entre plantas e hileras desde la planta más cercana a la coordenada principal determinada, empleando Microsoft Excel. En el invierno siguiente a cada vuelo, los pesos de poda y las longitudes de los cordones fueron medidos en todos los sitios para cada planta individual, y se midió el PdP por planta y por metro de cordón. Las plantas faltantes o dañadas fueron eliminadas de los datos. Los datos fueron ordenados como un archivo de vector de puntos y se dibujó un buffer circular equivalente a la distancia mínima entre plantas e hileras empleando QGIS (www.qgis.org). La capa vectorial resultante se desplegó sobre los mosaicos de NDVI registrados y se extrajo el promedio de valor de NDVI dentro del área del buffer para cada planta. Puntos adicionales fueron levantados sobre suelo descubierto de calles que rodean a cada parcela, correspondiendo a peso de poda cero. Se promediaron los valores de planta y metro de cordón para cada claro, y los valores correspondientes al suelo descubierto fueron asignados a la parcela más cercana. El análisis exploratorio de los datos se realizó con InfoStat (InfoStat, UNC, Córdoba, Argentina). Debido a que los resultados usando las plantas o los valores por metro de cordón fueron muy similares, se usó el segundo para el estudio por ser de uso preferido entre los viticultores locales. Se elaboraron tablas para relacionar geográficamente los valores por sitio, y los datos fueron luego analizados con GeoDa (GeoBa Center, ASU, Tempe, Arizona, USA) para evaluar cómo se ajustan los modelos de regresión donde el peso de poda es una función del NDVI, así como éste combinado con otras variables como año, variedad, cuarteles individuales, retraso espacial, y error espacial para los datos dentro de cada bloque. Los coeficientes de regresión fueron testeados en todos los modelos de regresión, incluyendo las variables citadas de manera creciente. Resultados y discusión La regresión de todos los datos de peso de poda a valores del NDVI (cuadro 2) entrega una función lineal con sólo 0,35 R2 ajustado. Agregando el NDVI2 se consigue un ajuste similar. Cuando se añade la variable año, la bondad de ajuste no aumenta mucho pero aparecen diferencias significativas. Sin embargo, al agregar el sistema de conducción (figura 1) los R2 ajustado saltan a 0.76, o 0.77 si se incluye el NDVI2.

R2 ajustado>

0.3497 0.3484 0.3707 0.3867 0.7589 0.7659 0.7591 0.7669 0.7631 0.7734

Parámetros_Probabilidad P

P

P

P

P

P

P

P

P

P

Constante

< 0.01

0.02

< 0.01

0.07

< 0.01

< 0.01

< 0.01

< 0.01

< 0.01

< 0.01

NDVI

< 0.01

< 0.01

< 0.01

0.01

< 0.01

< 0.01

< 0.01

< 0.01

< 0.01

< 0.01

2

NDVI

0.98

0.36

Conducción

< 0.01 < 0.01

Conducción_NDVI

< 0.01

2

Conduccion_NDVI

0.46

< 0.01 < 0.01

0.10

< 0.01

0.09

< 0.01

0.01

Variedad Variedad_NDVI 2

Variedad_NDVI Año Año_NDVI

< 0.01

< 0.01

> 0.15

< 0.01

> 0.01 < 0.01

< 0.01

0.61

0.14

0.59

< 0.01

0.03

0.19

0.73

2

Tabla 2: R ajustado para las regresiones por mínimos cuadrados ordinarios y significación de los coeficientes del parámetro (expresado como P = Probabilidad) usando diferentes combinaciones de parámetros y datos de todos los sitios.

Figura 1: Media del NDVI y el peso de poda por metro de cordón. Datos de todos los sitios, repartidos por el sistema de conducción.

Usando los datos de los cuadros que tienen parral como sistema de conducción, se ve que la inclusión progresiva de las variables (Tabla 3) mejora el ajuste del R2 ajustado de 0,51 a 0,65, con una mayor al incluir los cuarteles individuales como variables. En todas las combinaciones de variables, el NDVI domina la respuesta. Fuera del NDVI y el sistema de conducción, las demás variables predictivas, como un término cuadrático de NDVI, variedad, año, o desfase espacial y error espacial, contribuyen poco a mejorar el ajuste y algunas combinaciones muestran una multicolinearidad extremadamente alta (> 15-20), indicando que los pronosticadores están fuertemente correlacionados y que su contribución individual a la precisión del modelo es confusa.

Multicolinearidad>

6.01

2

29.53

14.02

13.93

65.98

22.34

108.62

NA

NA

R Ajustado>

0.5134 0.5092 0.5412 0.5775 0.5419 0.65

0.6955 0.5443 0.5386

Parámetros, Probabilidad

P

P

P

P

P

P

P

Constante

0.01

0.09

< 0.01

< 0.01

0.45

NDVI

< 0.01

< 0.01

< 0.01

< 0.01

0.42

NDVI2

0.69

Variedad Variedad_NDVI

0.28 0.31

0.47

0.91

0.17

2

Variedad_NDVI

P

P

< 0.01 0.70

0.11

< 0.01

< 0.01 0.37

< 0.01

< 0.01

< 0.01

0.16

Año Año_NDVI

0.43

2

Año_NDVI

0.05

Cuarteles Individuales_Constante

> 0.01 > 0.01

Cuarteles Individuales_NDVI

> 0.01 1/4

2

Cuarteles Individuales_NDVI Desfase espacial Error espacial

1/4 0.02 0.01

2

Tabla 3: R ajustado para regresiones, y significancia en los coeficientes de los parámetros (expresados como P= Probabilidad) usando los datos de los sitios con parrales como sistema de conducción. Las fracciones expresan proporciones de coeficientes significativos (P < 0.01). No hay valores de multicolinearidad para los parámetros espaciales.

Los resultados de regresión con datos de espalderos como sistema de conducción se muestran en la Tabla 4. Como en las vides con parral como sistema de conducción, en las combinaciones de parámetros donde hay una multicolinearidad aceptablemente baja (< 20), el NDVI se destaca como la variable predictiva de más importancia, explicando la mayor parte de la variabilidad del peso de poda, con R2 ajustado > 0,72 (incluyendo una constante de intercepción al origen). Al igual que la variedad, la interacción del NDVI2 con el año tiene efectos insignificantes. Sin embargo, si las relaciones entre NDVI y el peso de poda se establecen teniendo en cuenta los cuarteles individuales, el ajuste aumenta a cerca de 0.82, aunque mostrando una alta multicolinearidad que convierten en dudoso el efecto puro del cuartel. Las probabilidades de desfase espacial y de error espacial son significativas pero suman poco a la capacidad predictiva de los modelos.

Multicolinearidad>

5.25

22.96 12.17 53.7

10.32

45.7

R Ajustado>

0.723

0.734 0.725 0.751

0.729

Parámetros/Probab.

P

P

P

P

Constante

< 0.01

< 0.01

< 0.01

< 0.01

< 0.01

< 0.01

2

NDVI

< 0.01

NDVI2

61.43 29.86

152.7 34.31 175.7

0.742 0.73

0.758 0.813

0.829 0.815 0.8410

P

P

P

P

P

P

P

P

0.05

< 0.01

0.03

< 0.01

0.1

< 0.01

0.28

< 0.01

0.33

0.03

< 0.01

0.02

< 0.01

0.14

< 0.01

0.26

< 0.01

0.39

< 0.01

14.32

< 0.01

Variedad Variedad_NDVI

< 0.01

0.02

0.50

0.02

0.43

0.09

0.06

0.10

0.06

2

Variedad_NDVI

0.02

0.37

0.25

0.02

Año

0.55

0.10

0.71

0.09

0.92

0.12

Año_NDVI

0.94

0.03

0.79

0.02

0.48

0.04

< 0.01

Año_NDVI2

< 0.01

< 0.01

Cuarteles Individuales_Cte

1/6

0/6

1/6

0/6

Cuarteles Individuales_NDVI

1/6

0/6

1/6

0/6

Cuarteles Individuales_NDVI2

0/6

0/6

R2 Ajustado>

0.766

0.775

0.767

0.768

0.778

0.824

0.82

0.84

Variable

P

P

P

P

P

P

P

P

Constante

< 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 0.08

NDVI

< 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 0.19

2

NDVI

0.04

Año

0.91

Año_NDVI

0.51

0.05

Cuarteles Individuales_ Constante Cuarteles Individuales_NDVI

1/6

1/6

0/6

1/6

1/6

0/6

2

Cuarteles Individuales__NDVI Desfase Espacial Error Espacial

0/6 < 0.01

< 0.01 < 0.01 < 0.01

< 0.01 < 0.01

0.03 < 0.01

Tabla 4:R2 ajustado para regresiones, y significancia de los coeficientes de parámetros (expresados como P = Probabilidad) usando datos de sitios con espalderos como sistema de conducción. Las fracciones expresan la proporción de coeficientes significativos (P < 0.01). No hay valores de multicolinearidad para parámetros espaciales.

Aunque agregando el año o la variedad a los modelos de regresión se mejora poco la predicción del peso de poda con el NDVI, es importante señalar que el valor medio de NDVI tiene una diferencia importante de una temporada a la otra para los mismos lugares de muestreo, y de una variedad a la otra en algunos casos. Por ejemplo,

cuando se trazan los diferentes años juntos (Figura 2) resulta evidente que los valores NDVI fueron mayores en diciembre de 2008 que un año más tarde, en espalderos. Asimismo, el Cabernet Franc aparece como más vigoroso que el Malbec (Figura 3, Tabla 5) en los parrales del 2008. De modo que, a pesar de las diferencias, los resultados muestran que los valores de los puntos muestreados se mueven a los largo de la misma función de un año a otro, para cualquier variedad, en un mismo sistema de conducción. Al observar los datos graficados resulta evidente la existencia de heterocedasticidad. Las pruebas (no mostradas) indican de modo irrefutable que la dispersión no es uniforme dentro del rango de valores, como puede apreciarse visualmente en las figuras 1 a 4, donde el aumento de dispersión con el incremento del NDVI es evidente. Sin embargo, los valores de la media de NDVI en la mayoría de los cuarteles es alrededor de 0.40 en espalderos y 0.46 en parrales con desvíos estándar de aproximadamente 0.1, lo que indicaría que la dispersión aumenta notablemente en valores de NDVI que no son comunes a campo (Tabla 5).

Figura 2: Media de NDVI y peso de poda por sitio para espalderos, separados por año.

Un número de factores puede estar contribuyendo a esta dispersión. La antigüedad del viñedo, conforme mueren y son reemplazadas las plantas individuales; el daño por granizo; la presencia de pestes o enfermedades, son todos factores que pueden influir en la dispersión asociada al vigor.

Figura 3: Valores de NDVI en parrales de diciembre del 2008, y valores del peso de poda del invierno del 2009, graficados por variedad.

Conclusiones Los mapas de NDVI pueden ser usados para predecir y mapear el peso de poda dentro de una temporada con exactitud si los modelos tienen en cuenta el sistema de conducción utilizado. Los modelos obtenidos para espalderos son más exactos que los usados para las vides con parral como sistema de conducción. Para valores de NDVI muy altos la predicción del peso de poda pierde exactitud, pero ocurre en los extremos altos de vigor solamente. Fecha en la que se captó la imagen >

Cuartel

Variedad

Sistema conducción

7

Cabernet franc

9

Dic-08 de

NDVI

Dic-09

medio

Desvío estándar

Parral

0.567

Cabernet franc

Parral

8

Malbec

10

Malbec

NDVI medio

Desvío estándar

0.099

0.435

0.113

0.509

0.089

0.480

0.138

Parral

0.402

0.078

0.456

0.104

Parral

0.407

0.102

0.447

0.127

Espaldero

0.389

0.097

0.303

0.116

Espaldero

0.397

0.082

0.321

0.097

Espaldero

0.390

0.090

0.362

0.082

Sauvignon 31

blanc Sauvignon

32

blanc Sauvignon

33

blanc Sauvignon

44

blanc

Espaldero

0.579

0.115

0.369

0.107

37

Chardonnay

Espaldero

0.466

0.100

0.330

0.114

42

Chardonnay

Espaldero

0.490

0.083

0.369

0.108

Tabla 5: Media y desvíos estándar de los valores de NDVI para los cuarteles en ambas estaciones.

Los modelos son temporalmente estables para ambas estaciones, aun cuando la media de NDVI difiere notablemente, apoyando la hipótesis que determinando el modelo en una estación se podría obtener una relación robusta para uso futuro en el mismo viñedo. Los modelos no mejoran significativamente cuando se tiene en cuenta la variedad. Aún así, teniendo en cuenta el manejo propio de la finca en cuestión, suponemos que resulta cauto asegurarse que la gestión de todas las variedades sea similar antes de emplear un mismo algoritmo. Para una capacidad predictiva máxima, podrían derivarse modelos para cuarteles individuales. El desfase espacial y los términos de error deberían ser estimados en todos los casos para verificar su importancia y decidir su inclusión en los modelos para cuarteles individuales. Implicancias Con un mapa de peso de poda obtenido del NDVI próximo a envero algunos viticultores pueden todavía estar a tiempo de aplicar ciertas acciones para llevar las áreas con canopias desbalanceadas al rango deseado , como fue sugerido por Fredes (Fredes et al. 2010). Aunque esto no sea siempre práctico, por lo menos sería posible enfocar los esfuerzos de la cosecha a separar las calidades de obtenidas del mapeo. Mínimamente, los muestreos dirigidos por estos mapas de la calidad a cosecha en cada zona de una finca o cuadro pueden proveer un (posiblemente no bienvenido) cálculo estimativo del impacto económico de las áreas desbalanceadas. De modo que mediante una simple técnica que involucra el muestreo de peso de poda combinado con un vuelo multiespectral en envero, en una estación de crecimiento, se puede estimar la calidad de la uva y, eventualmente, ajustar el manejo del cultivo para obtener beneficios de importante impacto económico a un costo muy competitivo, si el acceso a imágenes aéreas está disponible y a un precio razonable. Adoptando este método podemos prever una mejora substancial en la calidad del vino con solo un pequeño gasto. Se obtendría a cambio información para abordar de modo cuantitativo las decisiones relativas al manejo de canopia y carga de fruta que asegure incrementos de la rentabilidad en las áreas que producen uvas de calidad.

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