En este trabajo de tesis doctoral se ha desarrollado una nueva
metodología para monitorizar un viñedo en diferentes fases de cultivo y
mejorar su gestión en campo. El núcleo del método propuesto es la
confección de mapas de cultivo con origen local único, resolución
variable, y sistema de coordenadas global pero con geometría plana. El
sistema desarrollado, además, permite la integración de información
proveniente tanto de sistemas de adquisición totalmente automáticos
como manuales, así como la comparación y correlación de medidas
efectuadas en diferentes etapas de crecimiento e incluso a lo largo de
diferentes años. El objetivo último consiste en la proposición de modelos
predictivos sobre la producción de uva y potencial enológico del futuro
vino. Para ello se aplican nuevas tecnologías en una arquitectura de coste
moderado, dotada de la flexibilidad y versatilidad necesaria para que un
productor promedio del área mediterránea pueda adaptar el sistema
propuesto a sus necesidades particulares, utilizando para ello un vehículo
convencional de uso agrícola.
La arquitectura propuesta, implementada, y validada en campo
consiste en un sistema de percepción basado en visión artificial, un
sistema de posicionamiento global con corrección diferencial, y un
ordenador de abordo que, mediante la metodología propuesta, combina
toda la información adquirida y la transforma en mapas de cultivo
compatibles entre sí. El sistema de visión ofrece una técnica simple
basada en una cámara monocromática sensible en el rango UV-NIR y
acondicionada mediante filtros ópticos que optimizan la ejecución del
algoritmo de segmentación dinámica. El programa desarrollado e
implementado a bordo de un tractor estándar combina imágenes y
posicionamiento del vehículo para generar la información para los mapas en tiempo real de vegetación relativa, que serán posteriormente
relacionados con otros mapas de interés, tanto generados de forma
automática (desnivel del terreno) como manual (rendimiento,
compactación del terreno, acidez, etc.). El control de los sistemas de
percepción y posicionamiento también se ha simplificado a través de una
única interfaz gráfica, que permite la utilización del sistema por
operarios no versados en nuevas tecnologías.
Los resultados obtenidos indican que un planteamiento
simplificado de la agricultura de precisión es informativo siempre y
cuando se cuente con un sistema de gestión de información óptimo. Los
mapas de cultivo propuestos sirvieron para establecer correlaciones
estadísticamente significativas entre variables clave, cuantificando de
manera objetiva la variabilidad espacial en cuanto a cantidad de
vegetación, producción de uva, compactación del terreno, o propiedades
químicas del mosto. La posibilidad de enriquecer los modelos presentados
con información proveniente de campañas sucesivas resulta atractivo para
el viticultor, que puede contar con modelos predictivos específicamente
adaptados a su explotación y que cada vez serán más precisos. Esta
metodología está al alcance de pequeños y medianos productores, ya que
prescinde de la compra de imágenes digitales de origen aéreo o remoto, y
además no requiere la adquisición de un vehículo específico, lo que
facilita la generación de mapas de cultivo mientras se efectúan otras
labores agrícolas gracias al uso de redes con referencias globales. / Sáiz Rubio, V. (2013). Mapas para mejorar la producción de vino combinando tecnologías de la información y vehículos convencionales [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/31522 / TESIS
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upv.es/oai:riunet.upv.es:10251/31522 |
| Date | 29 July 2013 |
| Creators | Sáiz Rubio, Verónica |
| Contributors | Rovira Más, Francisco, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica |
| Publisher | Universitat Politècnica de València |
| Source Sets | Universitat Politècnica de València |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| Source | Riunet |
| Rights | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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