Applications of computer vision techniques in precision viticulture

Abstract

La viticultura de precisión permite mejorar la calidad y producción de la uva, al mismo tiempo que optimiza el uso de los recursos, reduciendo el impacto ambiental. Para su correcta implementación es necesaria la medida precisa y georreferenciada del estado del viñedo, de forma que se represente la variabilidad intra e inter parcela. Los recientes progresos en sistemas de geo-posicionamiento y sensores capaces de monitorizar el viñedo de forma rápida, no invasiva y precisa han impulsado el desarrollo e implementación de la viticultura de precisión, aunque su uso comercial es limitado. Entre los diferentes tipos de sensores disponibles, destacan los basados en análisis de imagen, que están experimentando un fuerte desarrollo en los últimos años gracias a su bajo coste y amplio rango de aplicaciones. Debido a sus características, el análisis de imagen es una tecnología clave para la viticultura de precisión y su implantación comercial.

El objetivo principal de este trabajo es el desarrollo de nuevas metodologías de monitorización del viñedo mediante el análisis de imagen. Con esta finalidad se han desarrollado y evaluado nuevas técnicas para: i) estimación del número de flores por inflorescencia; ii) predicción de la cosecha; y iii) evaluación del estado de la “canopy”. Para ello se han utilizado diferentes métodos de adquisición de imagen, incluyendo la captura manual, el uso de “smartphones” y la utilización de plataformas móviles que realizan la adquisición de forma automática.

La precisión del algoritmo para el conteo de flores por inflorescencia fue superior al 90% en todas las variedades evaluadas. Con el fin de facilitar el uso de esta metodología en el viñedo, se desarrolló una versión mejorada del algoritmo compatible con “smartphones“ de sistema operativo Android. La aplicación fue capaz de identificar correctamente el 84% de las flores presentes por imagen, obteniendo una precisión del 94% y un error cuadrático medio (RMSE) de 37,1 en la estimación del número total de flores por inflorescencia.