Estimación de potencial hídrico en vid por medio de medidas termográficas y espectrales

• Main Authors: DI FILIPPO, M, VILA, H, HUGALDE, I
• Format: Article
• Language: English
• Published: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) 2011-04-01
• Series: RIA: Revista Investigaciones Agropecuarias
• Subjects: reflectancia; termografía; PLS; viticultura de precisión
• Online Access: http://ria.inta.gov.ar/wp-content/uploads/2011/04/vila.pdf

El potencial hídrico foliar (ΨL) es una variable frecuentemente utilizada para medir el estado hídrico de los cultivos. Su medición con cámara de presión, es lenta, lo que impide tomar un gran número de muestras. El objetivo del trabajo fue evaluar métodos alternativos para estimar el ΨL mediante sensores remotos. Uno de los métodos evaluados fue el de la reflectancia espectral. Esta técnica requiere de análisis estadísticos para poder estimar las variables de interés. Se probaron dos análisis, el cálculo de índices a partir de los valores del espectro y el análisis de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS). El otro método probado fue la termografía que registra las temperaturas de la canopia (TC), las cuales se relacionan con su estado hídrico. Los datos termométricos sirvieron para construir dos modelos de regresión que estimaron ΨL. Uno de los modelos fue una regresión simple con TC vs. ΨL; el otro fue una regresión múltiple construida junto con el “índice normalizado de vegetación” (NDVI = ((R900-R680)/( R900-R680) y con el “índice hídrico” (WI = (R900/R970)). El ensayo se llevó a cabo en un viñedo de la variedad Malbec, en Mendoza, Argentina. La reflectancia se midió durante la mañana y el ΨL al mediodía, paralelamente a la toma de imágenes termográficas. Por PLS, usando las reflectancias entre 325 y 1075 nm se pudo predecir el ΨL. Por regresión se obtuvieron las ecuaciones ΨL = -1,21659 + 0,445078 * TC; R2 =0,19, p = 0,0000 y ΨL = 1,83399 – 0,613766 * NDVI + 0,0447517 * TC -1,45787 * WI, R2 = 0,36, p = 0,0000. Al mapear mediante krigeado los ΨL observados y los estimados por los tres procedimientos, para analizar las similitudes en distribución espacial, se observó una apreciable semejanza entre ellos, a pesar de los bajos coeficientes de regresión encontrados. Aparentemente, los planos incluyen información espacial ausente en las regresiones. Se halló una mayor semejanza entre el ΨL observado y el estimado por PLS, comparado con los otros métodos.