ICVV: La ciencia del vino / Investigación de vanguardia (IX)
El grupo TELEVITIS, de la Universidad de La Rioja y del ICVV, desarrolla herramientas no invasivas para conocer con mayor precisión cada parcela con el objetivo de optimizar su manejo e incluso favorecer una valoración más justa de la uva
Texto: Mirian Terroba
redaccion@laprensadelrioja.com
Conocer qué ocurre en cada rincón del viñedo, detectar sus diferencias y actuar antes de que aparezcan los problemas. Esa es una de las grandes aportaciones que la viticultura de precisión puede hacer al sector vitivinícola. Sensores, imágenes e inteligencia artificial permiten obtener información de grandes superficies y conocer, con un nivel de detalle cada vez mayor, aspectos como el estado hídrico de las plantas, el vigor, la producción o la composición de la uva.
La importancia de estas tecnologías no está solo en disponer de más datos, sino en poder convertirlos en decisiones. Los muestreos tradicionales ofrecen una visión limitada de una parcela; las nuevas herramientas permiten identificar su variabilidad y localizar dónde están las diferencias. El objetivo es pasar de una gestión homogénea a otra ajustada a las necesidades de cada zona y, sobre todo, de reaccionar ante los problemas a anticiparse a ellos.
En este contexto trabaja TELEVITIS, el grupo de investigación de la Universidad de La Rioja integrado en el Instituto de Ciencias de la Vid y del Vino (ICVV) especializado en viticultura de precisión y nuevas tecnologías. El grupo nació entre 2007 y 2008, impulsado por Javier Tardáguila, fundador de TELEVITIS y uno de los pioneros en la aplicación de la viticultura de precisión en La Rioja. «Cuando empezamos, prácticamente no había nada de viticultura de precisión», recuerda María Paz Diago, actual responsable del grupo.
Desde entonces, TELEVITIS ha trabajado en el desarrollo de herramientas capaces de obtener información del viñedo de forma precisa, rápida y no destructiva. «Queremos desarrollar soluciones que permitan conocer de manera objetiva cómo es el viñedo y dónde están sus diferencias», explica Diago.
Para ello, el grupo trabaja con cámaras RGB, multiespectrales, hiperespectrales y térmicos. Más que desarrollar los sensores, los investigadores los adaptan a las necesidades del viñedo y desarrollan los procedimientos y modelos capaces de convertir sus datos en conocimiento aplicable. El objetivo es monitorizar parámetros como el estado hídrico y nutricional de las plantas, la producción, la composición de la uva o determinados problemas sanitarios.
La posibilidad de conocer estas variables de forma espacial permite ajustar el riego, la fertilización o los tratamientos fitosanitarios a las necesidades de cada zona y avanzar hacia una viticultura más eficiente y sostenible.
La composición de la uva sin necesidad de muestrearla
Las líneas de investigación de TELEVITIS muestran también cómo ha evolucionado la tecnología en estos casi veinte años. Una de las primeras aplicaciones se centró en el uso de cámaras RGB para estimar la producción. Rubén Íñiguez explica que su tesis partió precisamente de esta tecnología para desarrollar herramientas capaces de calcular el rendimiento del viñedo. Las mismas cámaras se utilizaron posteriormente para abordar la detección de enfermedades, en otra tesis doctoral realizada dentro del grupo por Inés Hernández.
La evolución hacia sensores más sofisticados ha permitido ampliar las posibilidades. Aitana Tejada, junto con Ignacio Barrio están desarrollando su tesis doctoral en el marco del proyecto HyperGrape, basado en imagen hiperespectral para estimar la composición de la uva. Frente a una cámara RGB convencional, una cámara hiperespectral recoge información de cientos de bandas del espectro en cada pixel de la imagen. Ello aporta una cantidad de información sustancialmente mayor.
«Estamos utilizando la imagen hiperespectral para intentar estimar la composición de la uva», explica Tejada. El objetivo incluye parámetros habituales como el grado Brix, el pH o la acidez total, pero también componentes más complejos, como el perfil fenólico o la composición aromática, que normalmente requieren análisis cromatográficos que los viticultores y bodegas no se pueden permitir por su laboriosidad y coste.
«Buscamos dar una estimación global de la calidad de la uva y poder ayudar al viticultor a elegir el momento óptimo de vendimia», señala. La herramienta permitiría conocer la evolución de la maduración y diferenciar zonas dentro de una misma parcela sin necesidad de tomar muestras de uva.
Otra de las grandes líneas del grupo está relacionada con el agua. Juan Fernández destaca la experiencia acumulada a través de proyectos como VineRobot, VineScout y SpectralWater en los que se incorporaron sensores a plataformas móviles terrestres y robots autónomos para estimar el estado hídrico del viñedo.
La termografía y la tecnología de infrarrojo cercano (NIR) permiten recoger información que después se relaciona con parámetros fisiológicos de referencia, como el potencial hídrico o la conductancia estomática. A partir de estos datos, el grupo desarrolla modelos capaces de representar espacialmente el estado hídrico y generar mapas de prescripción.
«En función de eso, podemos obtener diferentes tipos de mapas de prescripción para posicionar un viñedo con diferentes zonas en las cuales hacer una mejora en el tratamiento o en el calendario de riego», explica Fernández.
La investigación de Wenchao Sheng, que realiza su tesis doctoral en el grupo Televitis, amplía las posibilidades de la tecnología hiperespectral hacia cuestiones relacionadas con el estado hídrico, la caracterización de suelos de viñedo y la detección de residuos de fungicidas. «También enfocamos nuestro trabajo al cambio climático», apunta Sheng. El reto es desarrollar herramientas que permitan ofrecer información útil en un escenario de condiciones cada vez más variables.
Detectar antes lo que el ojo no ve
Una de las características de TELEVITIS es su carácter multidisciplinar. En el grupo conviven perfiles procedentes de la viticultura, la química, la enología, las matemáticas o la informática. Para Ignacio Barrio, esta diversidad resulta fundamental para conectar las necesidades del viñedo con las posibilidades de las nuevas tecnologías.
«Somos un grupo muy multidisciplinar. Tenemos perfiles muy complementarios y muy diversos», explica. Su trabajo se centra especialmente en los algoritmos, la inteligencia artificial, los modelos de aprendizaje profundo y el análisis de grandes cantidades de datos aplicados a la viticultura de precisión.
Frente a los sistemas aéreos, TELEVITIS apuesta especialmente por la observación terrestre y lateral del viñedo. Un dron ofrece una visión cenital (desde arriba), mientras que las plataformas móviles terrestres del grupo permiten una visión lateral, pudiendo observar directamente la zona productiva.
«Nosotros vemos la zona productiva, tenemos una visión lateral y una resolución muy elevada que nos permite extraer toda la información», señala Barrio. Esta perspectiva permite trabajar con imágenes de hojas y racimos a una escala muy detallada y relacionarlas con diferentes variables agronómicas.
«Nos centramos en tecnologías no invasivas », resume Barrio. Las cámaras registran la radiación reflejada por hojas y racimos y los investigadores utilizan mediciones de referencia en muestras tomadas para calibrar y validar los modelos.
La evolución tecnológica del grupo refleja el cambio de la viticultura de precisión en menos de dos décadas. TELEVITIS comenzó con cámaras RGB y herramientas sencillas, como VitisFlower, la primera aplicación para móvil en viticultura, que permitía estimar el número de flores de una inflorescencia, y fue pionero en el uso de drones en la viticultura riojana. Después llegaron los quads, las cámaras térmicas y los sensores multiespectrales e hiperespectrales.
Uno de los grandes avances ha sido la inteligencia artificial. «Para una persona puede ser sencillo distinguir cuál es la fila que tiene delante, pero para un ordenador no era trivial», explica Barrio. Si antes era necesario trabajar incluso de noche y con iluminación controlada, hoy la IA permite identificar automáticamente las filas durante el día y procesar imágenes con mucha mayor capacidad.
Al mismo tiempo, los sensores y equipos se han abaratado y las plataformas de adquisición de datos han ganado velocidad y autonomía, facilitando su integración en vehículos y labores agrícolas.
Convertir el trabajo del tractor en una fuente de datos
El siguiente reto es conseguir que todo ese conocimiento pueda convertirse en herramientas útiles para viticultores y bodegas. TELEVITIS no plantea necesariamente que cada explotación tenga que adquirir sus propios equipos. Una posibilidad es que estas tecnologías se incorporen a tractores o sean utilizadas por empresas de servicios especializados.
«Estamos desarrollando las tecnologías y viendo sobre todo cuál es la información útil, filtrando para poder dársela al agricultor y que le sea de gran ayuda», explica Fernández. El objetivo es que los datos obtenidos mediante sensores se conviertan en información manejable: mapas, zonas diferenciadas o recomendaciones.
Además, los sensores podrían integrarse en las propias labores agrícolas. «Se puede equipar un tractor y, mientras está haciendo otra operación en el viñedo, ir recogiendo los datos», señala Tejada.
La estimación de la producción, la caracterización del estado hídrico y el análisis de la composición de la uva aparecen entre los principales hitos del grupo. «Ir con un vehículo recorriendo el viñedo y poder ver el grado, la acidez y cómo se encuentra en las distintas partes de la viña puede mostrar zonas con una madurez más adelantada y otras más tardías», explica Diago.
Medir la calidad para valorar mejor la uva
El futuro que imagina TELEVITIS no pasa únicamente por conocer mejor el viñedo. También puede transformar la forma de valorar la uva que llega a las bodegas.
Para Diago, una de las grandes aspiraciones es que el viticultor pueda recibir una remuneración más ajustada a la calidad real de su producción. «Yo tengo la aspiración de que al viticultor se le pague la uva por lo que realmente aporta», afirma.
Los parámetros tradicionales, como el azúcar o la acidez, no cuentan toda la historia. «La calidad de un vino no te la van a dar únicamente esos parámetros. La van a determinar también el perfil aromático, el perfil polifenólico o, si me apuras, el perfil polisacárido», sostiene.
Una tecnología capaz de estimar esos componentes en la recepción de la uva, incluso integrada en una mesa de selección o en la tolva, podría permitir diferenciar lotes con mayor precisión y establecer sistemas de valoración vinculados a su calidad.
La aplicación podría llegar incluso a la recepción de la uva. Integrada en una mesa de selección o en la tolva de entrada, esta tecnología permitiría obtener información sobre la composición y la calidad de los lotes a medida que llegan a la bodega, sin necesidad de recurrir únicamente a los análisis tradicionales. De este modo, la caracterización de la uva podría servir tanto para decidir su destino en bodega como para establecer sistemas de valoración más ajustados a su calidad.
Fernández ve además una oportunidad para simplificar y reducir determinados análisis de laboratorio. El desarrollo de modelos capaces de estimar parámetros a partir de información obtenida directamente en el campo podría ahorrar tiempo, reactivos y recursos y permitir disponer de información antes y en más puntos del proceso.
Ese es, en buena medida, el horizonte que dibuja TELEVITIS: que el viñedo pueda ofrecer una información cada vez más completa sobre su estado y sobre la uva que produce, y que esa información sirva para tomar decisiones más precisas. Desde ajustar el riego a las necesidades de cada zona hasta decidir cuándo vendimiar o diferenciar la calidad de la materia prima.
