Tierras nº 282 (año 2020) 94 sombra de las cepas, entre otros. Para ello se utilizó el programa MS-GEO-LAIC, una modificación del programa LAIC (Córcoles et al., 2013). El funcionamiento de este programa parte de la ortoimagen original en la que se selecciona una pequeña porción de la ortoimagen para hacer un análisis de cluster de los niveles verde, rojo, red-edge e infrarrojo cercano para distinguir entre el área verde del cultivo (con mayor reflectividad en la banda del infrarrojo cercano) y el resto de las bandas. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Los resultados de producción mostraron que el tratamiento de secano (T1) obtuvo el menor rendimiento, de 6,78 kg/cepa, y el de regadío con agua “buena” (T2) el mayor rendimiento, de 9,61 kg/cepa (Figura 4). Respecto al rendimiento en T3, T4, T5 y T6, donde cambia el momento de inicio de riego con las diferentes aguas salinas, no se observan diferencias significativas respecto al T2, lo que indica que el mayor estrés hídrico provocado en T5 y T6 por iniciarse el riego después del envero de la uva, no se ve reflejado en la producción final. Se desea representar la relación que existe entre la producción y varios IVs multiespectrales como primer paso para determinar métodos de predicción temprana de rendimiento basados en imágenes de dron. Para comprobar cómo de lineal es la relación entre los IVs multiespectrales y la producción para cada fecha de vuelo, se analizaron una serie de estadísticos descriptivos. Se utilizaron modelos de regresión lineal simple (estos modelos tratan de explicar la relación que existe entre la variable respuesta Y, que en este caso sería el rendimiento, y una única variable explicativa X, en este caso el IV) porque se han venido utilizando tradicionalmente para establecer relaciones entre los productos obtenidos de la teledetección y distintos parámetros de la planta (Ballesteros et al., 2015). De los resultados de los descriptivos estadísticos obtenidos para cada fecha de vuelo, no existe ningún modelo significativo, pues los coeficientes de determinación de todos los modelos y para todas las fechas no alcanzan el valor de 0,5. Si bien, en la fecha del último vuelo los coeficientes de determinación de todos los modelos son mayores que en el resto de las fechas de muestreo, superando valores de 0,4 Figura 2. Dispositivos empleados en los vuelos sobre la viña: A) dron, y B) cámara multiespectral. Figura 3. A) Ortoimagen en el rango multiespectral, B) zoom con vegetación sin segmentar, y C) zoom con vegetación bien iluminada segmentada. Figura 4. Rendimiento obtenido en vendimia por tratamientos. Viñedo
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