[en] The objective of research was to analyse the potential of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) maps from satellite images, yield maps and grapevine fertility and load variables to delineate zones with different wine grape properties for selective harvesting. Two vineyard blocks located in NE Spain (Cabernet Sauvignon and Syrah) were analysed. The NDVI was computed from a Quickbird-2 multi-spectral image at veraison (July 2005). Yield data was acquired by means of a yield monitor during September 2005. Other variables, such as the number of buds, number of shoots, number of wine grape clusters and weight of 100 berries were sampled in a 10 rows × 5 vines pattern and used as input variables, in combination with the NDVI, to define the clusters as alternative to yield maps. Two days prior to the harvesting, grape samples were taken. The analysed variables were probable alcoholic degree, pH of the juice, total acidity, total phenolics, colour, anthocyanins and tannins. The input variables, alone or in combination, were clustered (2 and 3 Clusters) by using the ISODATA algorithm, and an analysis of variance and a multiple rang test were performed. The results show that the zones derived from the NDVI maps are more effective to differentiate grape maturity and quality variables than the zones derived from the yield maps. The inclusion of other grapevine fertility and load variables did not improve the results.

[es] El objetivo de la investigaci&oacute;n fue analizar el potencial de mapas del &iacute;ndice de vegetaci&oacute;n de la diferencia normalizada (NDVI) a partir de im&aacute;genes de sat&eacute;lite, mapas de cosecha y variables de fertilidad y carga de las cepas para delinear zonas de manejo con diferentes propiedades de madurez y calidad de la uva. Se estudiaron dos parcelas localizadas en el NE de Espa&ntilde;a (Cabernet Sauvignon y Syrah). El NDVI fue derivado de una imagen multiespectral Quickbird&ndash;2 adquirida en el envero (julio 2005). Los datos de cosecha fueron obtenidos por medio de un monitor de rendimiento en septiembre de 2005. Otras variables, tales como el n&uacute;mero de yemas, n&uacute;mero de sarmientos, n&uacute;mero de racimos y peso de 100 bayas fueron muestreados en un marco de 10 filas &times; 5 cepas. Estas variables fueron usadas, en combinaci&oacute;n con el NDVI, para definir los aglomerados (clusters) como alternativa a los derivados de los mapas de cosecha. Dos d&iacute;as antes de la vendimia se muestre&oacute; la uva. Las propiedades analizadas fueron el grado alcoh&oacute;lico probable, el pH del mosto, la acidez total, los polifenoles totales, el color, los antocianos y los taninos. Las variables de entrada, solas o en combinaci&oacute;n, fueron aglomeradas (2 y 3 aglomerados) por medio del algoritmo ISODATA, llevando a cabo despu&eacute;s un an&aacute;lisis de varianza y de rangos m&uacute;ltiples. Los resultados muestran que las zonas derivadas de los mapas de NDVI son m&aacute;s efectivos para diferenciar uvas con diferentes propiedades de madurez y calidad que no las zonas derivadas de los mapas de cosecha. La inclusi&oacute;n de otras variables de fertilidad y carga de las cepas no mejor&oacute; los resultados.