[ca] Una caracterització eficaç i eficient de la vegetació és clau per poder determinar la quantitat adequada de producte fitosanitari que cal aplicar quan es realitzen tractaments fitosanitaris a la vinya. La vegetació evoluciona i es desenvolupa en funció de factors lligats al sòl, al clima o a la mateixa fisiologia de la planta, i és per això que dins una mateixa parcel·la hi ha una certa variabilitat espacial en el creixement del cultiu. Ha quedat provat que expressar els volums d'aplicació en funció de paràmetres lligats al cultiu, com ara el volum de fulla per unitat de superfície, proporcionen importants estalvis i millores en la qualitat de les aplicacions. Aquests nous mètodes d¿expressió de dosis es basen en mesures manuals en camp, costoses de realitzar i que de vegades frenen la introducció d¿aquestes metodologies. Les noves tecnologies com la teledetecció aporten informació a nivell global i resolucions locals, juntament amb una alta freqüència de dades. És per aquest motiu que s'obre una oportunitat per automatitzar processos d'adquisició de dades, que en el cas de l'aplicació de fitosanitaris passa per poder estimar automàticament les característiques del cultiu. En aquest projecte es pretenia millorar un model matemàtic ja existent que permet relacionar índexs de vegetació calculats a partir d'imatge satèl·lit amb mesures de vegetació en diferents estadis vegetatius al cultiu de la vinya. El model existent comprèn dades dels anys 2018 i 2019 i compta amb un sol índex de vegetació com a variable independent. Durant aquest projecte es va complementar el model amb dades adquirides durant els anys 2021 i 2022, i es van calcular 7 nous índexs espectrals que van servir per desenvolupar nous models de predicció. Els resultats van mostrar que el model existent basat en el Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) i que servia per estimar l'amplada de la vegetació, va perdre la capacitat predictiva en afegir mostres de 2021 i 2022. De la mateixa manera, l'índex de vegetació Normalized Red Edge Vegetation Index (NDRE) va aparèixer com a potencial candidat per estimar l'alçada i amplada de la vegetació amb coeficients de determinació per sobre del 0,55 i 0,45 respectivament. Quan les dades es van agrupar per classe de vigor, tots els índexs espectrals mesurats es van correlacionar significativament amb l'alçada del cultiu, amb coeficients de determinació per sobre del 0,55. Amb aquests resultats, es pot concloure que les imatges satèl·lit són una eina prometedora per a la caracterització en remot del cultiu de la vinya, encara que a causa de les seves limitacions tècniques, en estadis fenològics primerencs, amb brots per sota dels 40 cm, difícilment podrem obtenir dades fiables. Un cop la vinya està desenvolupada, tant l'NDVI com l'NDRE son índexs que ens poden aportar bons resultats que ajudaran a implementar noves estratègies de maneig dels fitosanitaris sobre la base de tecnologies d'aplicació variable.

[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.