[en] An effective and efficient characterization of the vegetation is key to being able to determine the appropriate amount of phytosanitary product to be applied when carrying out phytosanitary treatments in the vineyard. Vegetation evolves and develops based on factors linked to the soil, the climate or the physiology of the plant itself, and that is why within the same plot there is a certain spatial variability in crop growth. It has been proven that expressing the application volumes based on parameters linked to the crop, such as the leaf volume per surface unit, provide significant savings and improvements in the quality of the applications. These new methods of dose expression are based on manual measurements in the field, which are costly to carry out and sometimes slow down the introduction of these methodologies. New technologies such as remote sensing provide information at a global level and local resolutions, together with a high frequency of data. It is for this reason that an opportunity opens up to automate data acquisition processes, which in the case of the application of phytosanitary products involves being able to estimate the characteristics of the crop automatically. The aim of this project was to improve an existing mathematical model that allows to relate vegetation indices calculated from satellite images with vegetation measurements in different vegetative stages in vineyard cultivation. The existing model includes data from the years 2018 and 2019 and has a single vegetation index as an independent variable. During this project, the model was complemented with data acquired during the years 2021 and 2022, and 7 new spectral indices were calculated that served to develop new prediction models. The results showed that the existing model based on the Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) and used to estimate the width of the vegetation, lost its predictive capacity when adding samples from 2021 and 2022. Similarly, the Normalized Red Edge Vegetation Index (NDRE) appeared as a potential candidate to estimate the height and width of the vegetation with determination coefficients above 0,55 and 0,45, respectively. When data were grouped by vigor class, all measured spectral indices were significantly correlated with crop height, with coefficients of determination above 0,55. With these results, it can be concluded that satellite images are a promising tool for the remote characterization of vineyard cultivation, although due to their technical limitations, in early phenological stages, with shoots below 40 cm, it will be difficult to obtain data reliable. Once the vineyard is developed, both the NDVI and the NDRE are indices that can provide us with good results that will help implement new management strategies for phytosanitary products based on variable application technologies.

[es] Una caracterización eficaz y eficiente de la vegetación es clave para poder determinar la cantidad adecuada de producto fitosanitario que debe aplicarse cuando se realizan tratamientos fitosanitarios en viñedo. La vegetación evoluciona y se desarrolla en función de factores ligados al suelo, al clima o a la misma fisiología de la planta, y es por eso que dentro de una misma parcela existe cierta variabilidad espacial en el crecimiento del cultivo. Ha quedado probado que expresar los volúmenes de aplicación en función de parámetros ligados al cultivo, como pueden ser el volumen de hoja por unidad de superficie, proporcionan importantes ahorros y mejoras en la calidad de las aplicaciones. Estos nuevos métodos de expresión de dosis se basan en medidas manuales en campo, costosas de realizar y que a veces frenan la introducción de estas metodologías. Las nuevas tecnologías como la teledetección, aportan información a nivel global y resoluciones locales, junto con una alta frecuencia de datos. Es por este motivo que se abre una oportunidad para automatizar procesos de adquisición de datos, que en el caso de la aplicación de fitosanitarios pasa por poder estimar las características del cultivo de forma automática. En este proyecto se pretendía mejorar un modelo matemático ya existente que permite relacionar índices de vegetación calculados a partir de imagen satélite con medidas de vegetación en distintos estadios vegetativos en el cultivo del viñedo. El modelo existente comprende datos de los años 2018 y 2019 y cuenta con un solo índice de vegetación como variable independiente. Durante este proyecto se complementó el modelo con datos adquiridos durante los años 2021 y 2022, y se calcularon 7 nuevos índices espectrales que sirvieron para desarrollar nuevos modelos de predicción. Los resultados mostraron que el modelo existente basado en el Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) y que servía para estimar la anchura de la vegetación, perdió su capacidad predictiva al añadir muestras de 2021 y 2022. Del mismo modo, el índice de vegetación Normalized Red Edge Vegetation Index (NDRE) apareció como potencial candidato para estimar la altura y anchura de la vegetación con coeficientes de determinación por encima del 0,55 y 0,45 respectivamente. Cuando los datos se agruparon por clase de vigor, todos los índices espectrales medidos se correlacionaron significativamente con la altura del cultivo, con coeficientes de determinación por encima del 0,55. Con estos resultados, se puede concluir que las imágenes satélite son una herramienta prometedora para la caracterización en remoto del cultivo del viñedo, aunque debido a sus limitaciones técnicas, en estadios fenológicos tempranos, con brotes por debajo de los 40 cm, difícilmente podremos obtener datos fiables. Una vez el viñedo está desarrollado, tanto el NDVI como el NDRE son índices que nos pueden aportar buenos resultados que ayudarán a implementar nuevas estrategias de manejo de los fitosanitarios en base a tecnologías de aplicación variable.