Monitorización en continuo del estado hídrico del viñedo con una herramienta espectral de bajo coste y tamaño

  1. Juan Fernández-Novales 1
  2. Ignacio Barrio 1
  3. María Paz Diago 1
  1. 1 Universidad de La Rioja
    info

    Universidad de La Rioja

    Logroño, España

    ROR https://ror.org/0553yr311

Libro:
IV Jornadas del Grupo de Viticultura: Acta de Horticultura : Comunicaciones Técnicas Sociedad Española de Ciencias Hortícolas : 26-28 de octubre 2022, Pamplona/Iruña
  1. Gonzaga Santesteban (coord.)
  2. Nazareth Torres (coord.)

Editorial: SECH (Sociedad Española de Ciencias Hortícolas)

ISBN: 978-84-09-38456-3

Ano de publicación: 2022

Páxinas: 313-317

Congreso: Jornadas del Grupo de Viticultura y Enología de la SECH (4. 2022. Pamplona)

Tipo: Achega congreso

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Resumo

La caracterización de la variabilidad espacial del estado hídrico del viñedo ofrece unainformación esencial para un uso más optimizado del agua y una definición más precisade la estrategia de riego. Ello constituye una herramienta clave para hacer frente a lasconsecuencias del cambio climático en viticultura. Este trabajo persigue desarrollar unaherramienta espectral, innovadora, no-destructiva y de bajo coste para evaluar el estadohídrico del viñedo. Con el fin de generar una mayor variabilidad del estado hídrico de lascepas, se implantaron tres regímenes de riego distintos, con cuatro repeticiones cada uno,siguiendo un diseño de bloques al azar, en un viñedo comercial de la variedad (Vitisvinifera L.) Tempranillo. Las medidas espectrales se tomaron en continuo, en la cara estede la espaldera, utilizando un microespectrómetro NIR (900 –1900 nm) montado en unaplataforma móvil terrestre que mantuvo una velocidad constante de 3 km/h. Las medidasse llevaron a cabo en cuatro fechas distintas desde entre julio y septiembre de 2021. Elparámetro de referencia utilizado para desarrollar los modelos de regresión multivariantefue el potencial hídrico de tallo (ψs) que se midió de forma simultánea a la adquisición delas medidas espectrales en 36 cepas por día (tres medidas por parcela elemental). Losmodelos de calibración y predicción fueron desarrollados utilizando el algoritmo deregresión por mínimos cuadrados parciales (PLS). El mejor modelo de predicción paraestimar el estado hídrico de la planta presentó un coeficiente de determinación envalidación cruzada (R2cv) de 0.72 (p<0.05) y un error cuadrático medio de validacióncruzada (RMSECV) de 0.174 MPa. Los resultados obtenidos en este trabajo reflejan elpotencial de esta herramienta espectral innovadora para monitorizar y evaluar lavariabilidad espacial del estado hídrico del viñedo favoreciendo la toma de decisiones enla viticultura de precisión.