Identificación de síntomas previsuales de salinidad mediante imágenes hiperespectrales infrarrojas en vid

• Silvia Arazuri ^[1] ; Claudia Pérez-Roncal ^[1] ; Carmen Jarén ^[1] ; Gonzaga Santesteban ; Diana Marín ^[1] ; Carlos Miranda ; Ainara López-Maestresalas ^[1]
  1. [1] Universidad Pública de Navarra

     Universidad Pública de Navarra

     Pamplona, España

     
• Localización: IV Jornadas del Grupo de Viticultura: Acta de Horticultura : Comunicaciones Técnicas Sociedad Española de Ciencias Hortícolas : 26-28 de octubre 2022, Pamplona/Iruña / coord. por Luis Gonzaga Santesteban García, Nazareth Torres Molina, 2022, ISBN 978-84-09-38456-3, págs. 322-326
• Idioma: español
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• Resumen

  • Los niveles altos de salinidad que se pueden producir en un viñedo, asociados generalmenteal uso de aguas de baja calidad genera un tipo de estrés abiótico que limita la producciónde la uva y afecta a la calidad de los vinos. Teniendo en cuenta la importancia de lamonitorización de los cultivos en la toma de decisiones para una buena gestión del viñedo,se plantea como objetivo de este trabajo la identificación previsual de síntomas de estrésabiótico en viña por medio de la tecnología de imágenes hiperespectrales en el infrarrojocercano (HSI-NIR). Para llevar a cabo este objetivo, se realizó un ensayo en maceta en laFinca de Prácticas de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biocienciasde la UPNA. El ensayo se realizó con plantas de un año de la variedad Monastrell sobre dosportainjertos 110R y 1103P. Se establecieron dos tratamientos: control (regado con agua deriego no salina) y salinidad (agua de riego con una concentración de sal común de 1,6 g/l).Entre finales de agosto y principios de septiembre se realizaron tres muestreos de hojas,analizando un total de 600 hojas (100 hojas/tratamiento y día). Las imágenes se tomaroncon una cámara hiperespectral Xeva 1.7-320-100Hz, con rango espectral 900-1700nm. Unavez procesadas las imágenes se realizó una clasificación mediante un análisis discriminantepor mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) obteniéndose un porcentaje de muestrascorrectamente clasificadas en su grupo de origen (control o salinidad) del 82 % el primerdía de muestreo, y del 87 % a partir del segundo día. A partir de estos datos podemosconcluir que es posible identificar, mediante la tecnología HSI-NIR, síntomas en plantassometidas a un tratamiento de riego con agua salina antes de que aparezcan síntomas en lashojas.