Resumen de Estimación de crecimiento vegetativo en viñedo: análisis de nubes de puntos 3D procedentes de imágenes-UAV

Jorge Torres Sánchez, Pilar Ramírez Pérez, Juan Manuel León, Francisco M. Jiménez Brenes, Francisca López Granados

• español

  Uno de los elementos cruciales de la viticultura de precisión es conocer la variabilidad espacial del crecimiento vegetativo del viñedo para caracterizar su vigor y estimar su potencial productivo. Dos de los parámetros relacionados con este crecimiento son, la superficie foliar externa (SA) y el peso de la madera de poda, cuya estimación en campo requiere laboriosos trabajos que implican consumo de recursos humanos y tiempo. La utilización de técnicas de teledetección basadas en aplicación de técnicas fotogramétricas en imágenes adquiridas mediante vehículo aéreo no tripulado (UAV) ha demostrado su eficiencia en la cartografía de la arquitectura de cultivos leñosos como viñedo, almendro u olivo. Por ello, el objetivo del presente trabajo fue desarrollar una metodología capaz de determinar de forma precisa, por un lado, la SA y, por otro, estudiar la relación entre madera de poda y el volumen en viñedos de la variedad ‘Pedro Ximénez’ manejados mediante cultivo en sistema ecológico y conducido en espaldera. El procedimiento desarrollado está basado en la generación y procesamiento de nubes de puntos fotogramétricas en cada cepa que son posteriormente analizadas utilizando un algoritmo completamente automatizado de análisis de imagen basado en objetos (OBIA, object-based-image-analysis). Los resultados obtenidos por métodos directos no destructivos tomados en campo fueron comparados con los generados mediante imágenes-UAV. Se obtuvieron correlaciones significativas entre los datos observados y los estimados indicando la utilidad de la metodología descrita para avanzar en la caracterización foliar de cada cepa y la digitalización del viñedo a escala parcela reduciendo las mediciones de campo

• English

  One of the crucial elements for precision viticulture and site-specific management is to assess the spatial variability of vegetative growth for an accurate characterization of vigor and further estimation of yield forecast. Two of the main parameters related to vegetative growth are External Leaf Area (SA) and weight of pruning wood, and both have been traditionally estimated by using methods rely on manual sampling. These methods are time-consuming making it difficult to handle the intrinsic spatial variability of vineyards. The application of remote sensing based on photogrammetric techniques and OBIA (object-based-image-analysis) to images acquired with an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has shown to be an efficient way to derive accurate three-dimensional (3D) canopy information in woody crops such as vineyard, olive or almond. In this context, a set of dense 3D point clouds of every vine was generated using photogrammetric techniques on images acquired by an RGB sensor onboard an UAV in two vineyards with ‘Pedro Ximénez’ variety drip-irrigated, trellis-trained and managed under organic system. Point clouds were then analyzed by using an OBIA automatic algorithm to accurately assess SA and to study the relationship between weight of pruning wood and vine volume. Results from a nondestructive field sampling and estimated by UAV-imagery were compared. Significant correlations between observed and estimated data were recorded indicating the utility of the procedure developed for an accurate characterization of every vine vegetative growth. This opens the door to progress in digitizing applications in vineyards