Aplicación de imágenes multiespectrales y análisis multicriterio para optimizar la cosecha de uvas por calidad

Resumen

Dado el estado del arte actual y la constante evolución de la agricultura de precisión (AP) en éstos últimos años, la tecnificación creciente de los viñedos y el mejor entendimiento de la interacción de los factores requeridos en la producción, así como el rápido acceso a la información en línea y la incorporación de potentes modelos de Análisis de Decisión Multicriterio (ADMC), hace pensar que la viticultura de precisión será la manera de sistematizar la información y generar un nuevo soporte en la toma de decisiones oportunas y, permitiría aumentar la productividad ajustando la técnica de cultivo y las dosis de insumos a las características particulares de cada sitio específico (SE), identificando las razones de la variabilidad de rendimiento y calidad. El índice de área foliar (IAF), fue derivado mediante la regresión entre el NDVI y los puntos de control de IAF en terreno y, se le ha utilizado como índice productivo y método de ajuste del coeficiente de cultivo (Kc) para determinar el consumo de agua. Se ha modelado espacialmente y temporalmente el estrés en base a un índice virtual (¿hv) obtenido del balance hídrico diario realizado con el modelo Vineyard Soil Irrigation Model (VSIM), lo que permitió el diagnóstico de la oportunidad e intensidad del estrés hídrico (¿hv) en diferentes estadios fenológicos y asociarlo a una calidad de vino obtenido por microvinificación en dos temporadas. Se estableció un protocolo por medio del Análisis de Decisión Multicriterio (ADMC) con el fin de zonificar las calidades resultantes en el cuartel de Cabernet souvignon, incorporando el análisis de la variabilidad de los ¿hv y los ajustes obtenidos en las reglas de decisión con respecto a los valores de calidad del vino, los resultados han sido estadísticamente significativos y permitió implementar la regla de decisión multiobjetivo (RDMO) en el Modelo Condicional Iterativo (MCI). La confirmación de la hipótesis indicó que si era "posible modelar la calidad de las bayas, mosto y vinos en base a la dinámica del agua por sitio específico", por medio de un modelo, que se apoyó en las técnicas de teledetección, geoestadística, SIG y Análisis de Decisión Multicriterio (ADMC), concluyendo que el análisis del entorno inmediato de un punto y el contagio espacial mejora el ajuste de los resultados, aun cuando se han identificado zonas de alta incertidumbre coincidentes en ambas temporadas a valores medios de IAF iguales a 0.8 m2hoja/m2, los que se han explicado por baja sensibilidad del modelo de balance hídrico. Se concluyó que si era posible establecer un sistema de toma de decisión, con la capacidad de asistir al viticultor en el diagnostico del tratamiento asociado al potencial de calidad y se establecen los problemas a estudiar y considerar en los futuros modelos de carácter predictivo, los que facilitarían la estructura de costos y expectativas de la empresa.