Los drones, conocidos también como UAV (siglas en inglés para vehículos voladores no tripulados) se han utilizado en la viña durante muchos años, aunque con resultados no siempre satisfactorios. En ocasiones, la gran cantidad de datos que se generan por medio de estos dispositivos puede resultar abrumadora para agricultores y técnicos de campo. Además, algunas bodegas consideran que se trata de una moda pasajera. ¿Pero es posible que generen alguna clase de valor añadido tangible? Una vez que la novedad inicial se ha disipado, es hora de mirar de cerca sus capacidades reales, así como sus limitaciones.  

En la actualidad, los modelos más comunes son los de ala fija y multirotor. Los primeros pueden volar a mayor altura y menos precisión, mientras que los segundos pueden cubrir menos terreno, pero suelen ofrecer datos más precisos, por debajo de 10 cm GSD por píxel. Ambos tipos de drones pueden llevar imágenes multiespectrales y termales que ofrecen imágenes con distintas longitudes de onda, que pasan desapercibidas al ojo humano. Aunque los drones pueden emplearse para espantar pájaros o incluso administrar pesticidas y fertilizantes, sus capacidades de imagen les permiten:

  • Detectar enfermedades como el enrollamiento de la hoja
  • Medir la proliferación de malas hierbas
  • Ayudar en la predicción de cosechas
  • Evaluar la humedad

Mapas de vigor

La mayoría de estos diagnósticos se pueden realizar a través del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI, por sus siglas en inglés), que es una medición de la vegetación viva de un viñedo. Estas imágenes, por medio de algoritmos específicos, se transforman en mapas coloreados que muestran variaciones entre parcelas. Dado que los drones capturan cientos o miles de imágenes, también es preciso ensamblarlas a la hora de generar una imagen compuesta, también conocida como ortomosaico. Ahora, con la imagen completa, llega el momento de la interpretación. Por ejemplo, la reflectancia de las plantas es una señal de la cantidad de humedad presente. A continuación, se pueden modular los diversos sectores de riego a fin de equilibrar el agua utilizada.  

El NDVI también puede emplearse para la cosecha selectiva. Una vez que la madurez y los niveles de azúcar de la uva se correlacionan con diversos colores, se puede establecer zonas homogéneas en la viña. Esas áreas se pueden cosechar antes o después para conseguir vinos de una calidad más homogénea. Algunas bodegas prefieren mezclar uvas de distintas parcelas para conseguir un ensamblaje concreto. Por último, la detección de plantas enfermas permite evitar la cosecha de uva de mala calidad, lo que afecta al sabor final del vino.

La imagen multispectral e hiperespectral no basta por sí sola

Por útil que resulta, el NDVI y sus variantes son como un mapa sin nombres o puntos cardinales. ¿Por qué hay una parcela con vides secas o con un desarrollo anómalo? ¿Es falta de riego? ¿Quizá deficiencias de nurientes? ¿Plagas acaso? Hasta ahora, hacían falta especialistas para poder interpretar esas imágenes. Sin embargo, los diagnósticos humanos requieren su tiempo y a menudo son imprecisos. Es ahí donde entran en juego las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas. Al “entrenar” el software a lo largo de varias temporadas, este puede empezar a evaluar la causa de estas variaciones. El mildiu o la polilla de racimo pueden tener distintos efectos en la vid. El sistema podrá alertar de esos problemas con una precisión creciente.

Uno de los santos griales de la viticultura moderna es la estimación de cosechas. Estas predicciones son fundamentales a la hora de planificar la cosecha o de hacer una poda en verde -la eliminación de racimos de uva antes de que se desarrollen por completo- para obtener vinos de mayor calidad. En bodegas como Concha Y toro en Chile ya están empleado drones e inteligencia artificial para mejorar la estimación de sus rendimientos. Su objetivo es alcanzar una precisión del 90 % o superior en los próximos años.  

Los drones, si bien son dispositivos potentes, no son más que un elemento más en el ecosistema de la viticultura de precisión. Hacen falta otras fuentes para obtener un retrato fidedigno. Y otras herramientas de software avanzado para procesarlas.

La clave está en la integración

Bodegas Ayuso es una bodega de referencia en el mapa vitivinícola español. Con una producción de más de 4 millones de litros de vino, su marca Estola puede encontrarse en casi todos los supermercados del país y en numerosos restaurantes. Además, exportan a 40 países en todo el mundo. A lo largo de la última década, han hecho avances considerables en la modernización de sus instalaciones. “Nuestra bodega estás casi completamente automatizada”, afirma María José Jerez, responsable de ventas de esta bodega con sede en Villarrobledo, La Mancha. Sin embargo, su tecnificación no había llegado hasta la viña, según reconoce Jerez. Por eso, en fechas recientes decidieron apostar por un viñedo experimental con vuelos de dron.

Allí, están combinando vuelos de dron con una estación meteorológica local, sensores de suelo e imagen de satélite. A continuación, todos esos datos se procesan a través de una plataforma de inteligencia artificial que analiza datos masivos. Un solo vuelo de dron multiespectral puede recopilar varios gigabytes de datos, de modo que hace falta una gran capacidad de proceso. Una vez que el sistema analiza esos datos, puede convertirlos en información y ofrecer diagnósticos en tiempo real, antes de que las enfermedades o los problemas de riego afecten a la cosecha.