DETERMINACIÓN DE LA VARIABILIDAD ESPACIAL EN LAS VIÑAS Fernando A. Santos, Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, [email protected]RESUMEN La determinación de la variabilidad espacial de las viñas es, cada vez más, algo fundamental en la viticultura, ya que permite la gestión diferenciada de los factores de producción, con una mayor racionalidad en su utilización y, consecuentemente, con una reducción de los costes y menor impacto sobre el medio ambiente. Para el estudio y la gestión de la variabilidad se utilizan sistemas georeferenciados (GPS), hojas de cálculo, Sistemas de Información Geográfica (GIS) y Sistemas de Soporte a la Decisión (SSD), así como otros equipos para la aplicación diferenciada de insumos (VRT) En lo que se refiera a la georeferenciación de las parcelas, además de los sistemas de GPS, la utilización del programa Google Heart puede ser un complemento importante, ya que permite la identificación y definición de los límites de las parcelas y la localización de los puntos en el interior de las mismas en los que se realizará los diferentes factores que se analizarán para estudiar la variabilidad. Las hojas de cálculo, por la facilidad que ofrecen para el manejo y la divulgación, son los programas más indicados para el registro y almacenamiento de la información, ofreciendo también múltiples opciones de exportación de formatos de ficheros, lo que permite su importación por la mayoría de los programas utilizados en la agricultura de precisión. En relación con los GIS existen programas disponibles en Internet, fáciles de utilizar y sin costes para el usuario, que permiten un análisis riguroso de la variabilidad de las parcelas. Los programas comercializados son, en la mayoría de los casos, caros y de difícil utilización. En los que se refiere a los SSD, son programas más difíciles de utilizar y con unos costes más elevados; el análisis de los datos y las recomendaciones de los factores que se deben aplicar se realiza, en muchas situaciones, por gestores agrícolas a partir de la interpretación de los resultados obtenidos en las diferentes zonas de las parcelas, en función de las condiciones del medio (suelo y clima) y las necesidades de las plantas. Algunos programas SIG ofrecen herramientas para el análisis de los datos, lo que ayuda a tomar decisiones por parte de los gestores agrícolas. OBJETIVOS Este artículo tiene como objetivo principal la determinación de la variabilidad de una parcela de viña utilizando equipos y programas simples, la mayoría de ellos disponibles en Internet, sin ningún coste, y de utilización sencilla, para poder hacer una gestión diferenciada aplicando los factores de producción de forma racional, lo que hace que disminuya su impacto sobre el medio. Para la cuantificación de los datos relativos al suelo, a las plantes y al medio ambiente se utilizan equipos portátiles como, por ejemplo, un medidor de clorofila “Meter SPAD 502E, un espectroradiómetro “CID Leaf Probe 700 LP”, un termómetro de infrarrojos y un termo-higrómetro, completada con análisis de laboratorio (análisis del suelo y de las plantas).
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DETERMINACIÓN DE LA VARIABILIDAD ESPACIAL EN LAS VIÑAS
Fernando A. Santos, Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, [email protected]
RESUMEN
La determinación de la variabilidad espacial de las viñas es, cada vez más, algo fundamental en la
viticultura, ya que permite la gestión diferenciada de los factores de producción, con una mayor
racionalidad en su utilización y, consecuentemente, con una reducción de los costes y menor impacto
sobre el medio ambiente.
Para el estudio y la gestión de la variabilidad se utilizan sistemas georeferenciados (GPS), hojas de
cálculo, Sistemas de Información Geográfica (GIS) y Sistemas de Soporte a la Decisión (SSD), así
como otros equipos para la aplicación diferenciada de insumos (VRT)
En lo que se refiera a la georeferenciación de las parcelas, además de los sistemas de GPS, la
utilización del programa Google Heart puede ser un complemento importante, ya que permite la
identificación y definición de los límites de las parcelas y la localización de los puntos en el interior de
las mismas en los que se realizará los diferentes factores que se analizarán para estudiar la
variabilidad.
Las hojas de cálculo, por la facilidad que ofrecen para el manejo y la divulgación, son los programas
más indicados para el registro y almacenamiento de la información, ofreciendo también múltiples
opciones de exportación de formatos de ficheros, lo que permite su importación por la mayoría de los
programas utilizados en la agricultura de precisión.
En relación con los GIS existen programas disponibles en Internet, fáciles de utilizar y sin costes para
el usuario, que permiten un análisis riguroso de la variabilidad de las parcelas. Los programas
comercializados son, en la mayoría de los casos, caros y de difícil utilización.
En los que se refiere a los SSD, son programas más difíciles de utilizar y con unos costes más
elevados; el análisis de los datos y las recomendaciones de los factores que se deben aplicar se
realiza, en muchas situaciones, por gestores agrícolas a partir de la interpretación de los resultados
obtenidos en las diferentes zonas de las parcelas, en función de las condiciones del medio (suelo y
clima) y las necesidades de las plantas. Algunos programas SIG ofrecen herramientas para el análisis
de los datos, lo que ayuda a tomar decisiones por parte de los gestores agrícolas.
OBJETIVOS
Este artículo tiene como objetivo principal la determinación de la variabilidad de una parcela de viña
utilizando equipos y programas simples, la mayoría de ellos disponibles en Internet, sin ningún coste,
y de utilización sencilla, para poder hacer una gestión diferenciada aplicando los factores de
producción de forma racional, lo que hace que disminuya su impacto sobre el medio.
Para la cuantificación de los datos relativos al suelo, a las plantes y al medio ambiente se utilizan
equipos portátiles como, por ejemplo, un medidor de clorofila “Meter SPAD 502E, un
espectroradiómetro “CID Leaf Probe 700 LP”, un termómetro de infrarrojos y un termo-higrómetro,
completada con análisis de laboratorio (análisis del suelo y de las plantas).
factores en ellos determinados, se agrupan según tres clases de igual amplitud, siendo el más bajo
(B) representado en rojo, el medio (M) en verde, y el más elevado (A) en azul.
En este programa la fotografía de la parcela obtenida con Google Heart se importa como un fichero
“raster”, utilizándola parcialmente transparente, lo que permite su visualización como fondo,
quedando representados los datos en primer plano (figura 3). La fotografía de la parcela tiene que ser
previamente georeferenciada (opción “Georeferencer”) para que la superposición sea perfecta.
Como se puede observar en esta figura o “display”, en el fondo se sitúa la fotografía de la parcela y
los puntos de los limites de las parcelas y del interior de las mismas, así como los valores de lo(s)
factore(s) deseado(s); en primer plano, se presenta la variación de esto(s); los diferentes factores
quedan en la columna de la izquierda (representación en dos “layer” o capas), bastando su activación
para que sean visualizados.
En la figura 4 están representados tres “layers”, uno relativo a la fotografía obtenida en Google Heart,
otro con los puntos y datos del factor que se analiza, obtenido con QGIS, y un tercero con el mapa de
variabilidad correspondiente a ese factor. Es posible superponer las capas que se desean, pero su
interpretación se hace más difícil a medida que aumenta el número de capas consideradas. En la
figura 4A se presenta la variabilidad del pHH2O del suelo y en la 4B la variabilidad de su materia
orgánica (MO)
RESULTADOS
Los resultados de las determinaciones efectuadas se presentan en una hoja de cálculo (cuadro 1),
que será la base de toda la información a partir de la cual los ficheros son exportados a los de los
diferentes programas.
Como se puede observar en este cuadro las columnas 1ª y 2º identifican los puntos en los que se
efectúan las mediciones; en la 3ª, 4ª y 5ª se presentan sus coordenadas y cotas, y en los restantes
algunos de los factores determinados. La hoja de cálculo se utiliza también para representar
gráficamente los límites de las parcelas (figura 2), así como los puntos y los valores determinados en
el interior de las mismas. La sustitución de los valores en la columna “Cotas” por cualquiera de los
demás factores determinados, hace que se actualice el gráfico, quedando de esta manera la
información de la variación de este factor en las diferentes parcelas.
Para el análisis espacial de la información se utilizó en programa QGIS, en el que los datos se
agrupan en tres clases de igual amplitud (figura 3), lo que permite, activando cada uno de los “layer”,
que aparecen en la parte lateral izquierda de la figura, y conocer su variabilidad. Esta información se
superpone a la fotografía obtenida de Google Heart que se incluye como semi-trasparente.
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Figura 1- Fotografía de la viña Qta. da Sra Lurdes, obtenida con Google Heart (A) e identificación de los puntos utilizados para delimitación de las parcelas y de los puntos interiores de las mismas (B).
Figura 1A Figura 1B
Figura 2- Representación gráfica de las parcelas de viña, así como la variación de las cotas de los puntos interiores de las parcelas.
Figura 3- Representación del “display” del programa QGIS. En la columna de la izquierda están representadas algunas de las variables determinadas En la figura están indicadas las cotas de los puntos donde se efectuaron mas mediciones de los diferentes factores.
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Figura 4- Representación de tres “layers” (capas), uno con la fotografía de la viña obtenida con Google Heart, otro con dos de los factores en estudio pHH20 (A) e MO (B), y un tercero con las “manchas” de variabilidad de estos factores.
(A)
(B)
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Cuadro 1- Representación de parte de la hoja de cálculo con algunos datos de los determinados en la
viña
Folha Pontos X Y Z SlpHH2O SlpHKCl SlMO SlP2O5 SlK2O SlMg NDVI Corr GNDVI Corr TpPl1123 TpSl1123 TpAr1123 HmAr1123
Classe B 456.00 5.60 4.20 0.91 28.00 128.00 13.00 121.84 167.38 16.10 16.50 14.80 69.50
Classe B 462.00 6.03 4.67 1.26 100.67 152.00 24.33 137.38 193.26 17.37 17.63 15.17 71.93
Classe M 462.00 6.03 4.67 1.26 100.67 152.00 24.33 137.38 193.26 17.37 17.63 15.17 71.93
Classe M 468.00 6.47 5.13 1.60 173.33 176.00 35.67 152.93 219.15 18.63 18.77 15.53 74.37
Classe A 468.00 6.47 5.13 1.60 173.33 176.00 35.67 152.93 219.15 18.63 18.77 15.53 74.37
Classe A 474.00 6.90 5.60 1.95 246.00 200.00 47.00 168.47 245.04 19.90 19.90 15.90 76.80
Columna 1 e 2- Identificación de los puntos; Columna 3, 4 e 5- Coordenadas y cotas de Loos puntos; Columnas siguientes – Algunas de las variables estudiadas (SlPH2O- pH del suelo, en agua; SlpHKCl - pH del suelo, en cloro; SlMO – materia orgánica del suelo, en %; SlP2O5 - fósforo asimilable del suelo, en mg/kg; SlK2O - potasio asimilable del suelo, en mg/kg; SlMg – contenido de magnesio en el suelo, en cmol+/kg; NDVI Corr - índice de vegetación normalizada y corregida (banda de rojo); GNDVI Corr – Índice de vegetación normalizada y corregida (banda del verde); TpPl - temperatura de las plantas, en ºC; TpSl - temperatura del suelo, en ºC; TpAr - temperatura del aire, en ºC, HmAr - humedad del aire, en %. En la parta inferior del cuadro se indican los límites de las tres calases consideradas (rojo para los valores límites de la clase “baja”, verde para los de la clase “media” y azul para los de la clase “alta”)