Medir la evapotranspiración (ETc) en viñedos es fundamental para optimizar el riego y mejorar la gestión del agua, un recurso cada vez más escaso. Tradicionalmente, este cálculo se realiza mediante sensores fotovoltaicos como el Paso Panel o incluso de manera manual utilizando papel cuadriculado. Sin embargo, un nuevo enfoque desarrollado por investigadores estadounidenses propone una alternativa económica, accesible y rápida: utilizar la cámara de un smartphone junto con un algoritmo de visión por ordenador.
El método consiste en grabar vídeos del suelo bajo la hilera de vides en un día soleado, capturando la sombra proyectada por el dosel de la planta. Mediante un modelo de segmentación por aprendizaje automático y técnicas de structure-from-motion, el software calcula automáticamente la proporción de área sombreada, que está directamente relacionada con el coeficiente de cultivo (Kc). Para validar los resultados, se realizaron mediciones simultáneas con el Paso Panel, obteniendo una correlación significativa (R² = 0,68).
Los autores destacan que la simplicidad del método permite a los viticultores aplicarlo con mínima formación, y su implementación no requiere más hardware que la cámara del smartphone. Además, ofrece mayor resolución espacial que los métodos tradicionales, lo que podría favorecer la adopción de riego de caudal variable y decisiones más precisas en la gestión hídrica del viñedo.
Aunque la correlación con el Paso Panel depende de la precisión de ambos métodos, los resultados sugieren que el enfoque basado en visión por ordenador funciona de manera tan fiable como los sensores fotovoltaicos, con la ventaja añadida de su rapidez y facilidad de uso. Los investigadores trabajan actualmente en adaptar el modelo a diferentes tipos de cobertura del suelo (como vegetación, tierra desnuda o mulch).
Este avance marca un paso importante hacia la digitalización y precisión del riego en viticultura, ofreciendo a los enólogos una herramienta práctica y asequible para mejorar la eficiencia hídrica y, potencialmente, la calidad del fruto.
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