nº 280 16 ‘LA GESTIÓN DEL VIÑEDO EN EL INVIERNO’ II JORNADA TÉCNICA Y DE CAMPO herramientas de geolocalización y posicionamiento en el espacio. Así, la variabilidad en las parcelas conocida por los propios viticultores se puede medir actualmente con la tecnología existente, analizar y manejar de modo más efectivo. Sin embargo, la zonificación de las parcelas de viña ya sea en función del rendimiento, el vigor y/o con otros parámetros de carga no explica en su totalidad la variabilidad de los parámetros de calidad de la uva. Además, tampoco todas las parcelas pueden tener la misma oportunidad para el manejo diferencial (Martínez-Casasnovas y Bordes, 2005). Las imágenes de teledetección, en particular las de alta resolución espacial, ofrecen la estimación de la variabilidad espacial del vigor del cultivo, y han mostrado su utilidad en la estimación de la estructura foliar de la planta y en el contenido de fenoles y color de la uva (Lamb et al., 2004). Los satélites de la constelación Sentinel-2, de carácter público, proporcionan la base para este tipo de información, pudiendo acceder a los datos generados en cada una de sus bandas de forma gratuita. Actualmente, en ausencia de un sensor tecnológico operativo que determine in situ la calidad, y basado en experiencias presentes y pasadas, el NDVI calculado a partir de imágenes multiespectrales detalladas es la mejor y más económica alternativa para planificar unidades de manejo diferenciado en el viñedo. Adicionalmente, existe la oportunidad de mejorar las decisiones de manejo vitícola y enológico si son considerados otros factores que influyen en el rendimiento y la calidad del fruto (Martínez-Casasnovas et al., 2012). Por otra parte, Martínez-Casasnovas et al. (2010) llevaron a cabo un estudio donde midieron variables de rendimiento, vigor y parámetros de calidad de la uva, además de utilizar el índice de vegetación NVDI. Los resultados mostraron que todas las variables de desarrollo y fertilidad del cultivo (número de yemas, número de brotes, número de racimos, peso de poda) y rendimiento mostraron diferencias significativas en las clases de NDVI identificadas. Esto es indicativo de la relación existente entre estas variables y el NDVI, sirviendo esta clasificación para establecer zonas con un posible manejo diferencial del cultivo en la parcela. En el caso de las variables de calidad de la uva, el único parámetro que no presentó una diferencia estadística significativa en las dos clases de NDVI fue el grado alcohólico probable. Las demás variables, y en particular el contenido de fenoles y el color del mosto, sí mostraron diferencias estadísticas. Estas propiedades presentaron una relación inversa lógica y esperada con el NDVI, dado que, a mayor desarrollo Tabla 1. Características y ubicación de las parcelas, todas con conducción de la vegetación en espaldera vertical y adscritas a la D.O. Rueda (Castilla y León, España). Tabla 2. Parámetros de desarrollo vegetativo: PMP, peso de madera de poda (kg.cepa-1); PMP/ha, peso de madera/hectárea; Nº sar., número de sarmientos por cepa; Nº sar/m², número de sarmientos/superficie; P.sar., peso de sarmiento (g); I. Ravaz, índice de Ravaz Niveles de significación estadística (Sig.): ns, no significativo; *, p<0,05; **, p<0,01. Distintas letras indican diferentes medias. Tabla 3. Parámetros de producción: Nº rac., número de racimos/cepa; Nº rac./m², número de racimos/superficie; Prod., producción por cepa (kg.cepa-1); Prod. (kg/ha), producción por hectárea (kg.ha-1); P. rac, peso del racimo (g); P. baya, peso de la baya (g); para cada tipo de vigor. cada vigor. Niveles de significación estadística (Sig.): ns, no significativo; *, p<0,05; **, p<0,01. Distintas letras indican diferentes medias.
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