Inteligencia artificial y visión por ordenador para evaluar los componentes del rendimiento de la vid en viñedos comerciales

  1. Íñiguez, Rubén 12
  2. Poblete-Echeverría, Carlos 12
  3. Hernández, Inés 12
  4. Gutiérrez, Salvador 3
  5. Barrio, Ignacio 12
  6. Tardáguila, Javier 12
  1. 1 Universidad de La Rioja
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    Universidad de La Rioja

    Logroño, España

    ROR https://ror.org/0553yr311

  2. 2 Instituto de Ciencias de la Vid y del Vino
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    Logroño, España

    ROR https://ror.org/01rm2sw78

  3. 3 Universidad de Granada
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    Granada, España

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Actas:
BIO Web of Conferences: 44th World Congress of Vine and Wine
  1. Pau Roca (ed. lit.)

Editorial: Web of Conferences

ISSN: 2117-4458

Año de publicación: 2023

Volumen: 68

Congreso: 44th World Congress of Vine and Wine (44º. 2023. Cádiz/Jerez)

Tipo: Aportación congreso

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DOI: 10.1051/BIOCONF/20236801023 GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Resumen

La estimación del rendimiento es muy importante para la industria vitivinícola, ya que proporciona información útil para la gestión de viñedos y bodegas. Los efectos del cambio climático, como el aumento de las temperaturas y la menor disponibilidad de agua, pueden afectar a los componentes del rendimiento del viñedo. En general, la previsión tradicional del rendimiento se basaba en el recuento manual y destructivo de los racimos y el peso de las bayas. Los métodos convencionales no proporcionan una estimación precisa y son lentos, caros y laboriosos. En este estudio, se utilizaron métodos novedosos que emplean tecnologías digitales como el uso de la detección próxima, la visión por ordenador y la inteligencia artificial para la estimación del rendimiento en viñedos comerciales. La visión por ordenador se utilizó para la detección automática de diferentes características del dosel y para la calibración de ecuaciones de regresión para la predicción del rendimiento por cepa. La inteligencia artificial se utilizó para el recuento automático de racimos. Los resultados mostraron que el algoritmo de aprendizaje profundo fue capaz de detectar racimos con una alta precisión. En conclusión, nuestros resultados demostraron la aplicabilidad de estos nuevos métodos para evaluar los componentes del rendimiento en viñedos comerciales.

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