Mapeo web y análisis predictivo en la producción de la vid a partir del estudio de variables atmosféricas y biofísicas

Abstract

[ES] Desde hace varios años se hace uso de herramientas tecnológicas en la agricultura, por ejemplo el uso de receptores GPS para el guiado automático de maquinaria agrícola, en lo que se conoce como agricultura de precisión, el uso de teledetección y SIG, para extraer índices de vegetación (a partir de imágenes de satélite), creación de cartografía temática, gestión, análisis y clasificación automática de cultivos, etc. También se hace uso de imágenes tomadas desde dron para realizar análisis de humedad, para determinar el déficit hídrico de los cultivos, es decir, si se necesita más o menos riego, gestión de plagas, etc. Con la evolución de la tecnología, han surgido una serie de nuevos términos, como la industria 4.0, la ciencia de datos, el análisis predictivo y el big data. Todo esto conlleva la aparición de nuevos desarrollos en el contexto tecnológico que han permitido grandes avances en las nuevas tecnologías en la agricultura, así como en los métodos y usos que se hacen de éstas en dicho sector.

En este trabajo se pretende avanzar en estas nuevas tecnologías para la agricultura, en concreto para la producción de la vid. El objetivo principal es realizar un análisis predictivo de una producción vinícola, conociendo la producción de un viñedo de los últimos 16 años, a partir del estudio de variables atmosféricas obtenidas de datos SIAR y biofísicas procedentes del satélite MODIS. Para demostrar la utilidad de esta metodología, se efectuará una implementación de las herramientas utilizadas para la elaboración de cartografía temática mediante mapeo web.

[EN] For several years, technological tools have been used in agriculture, for example the use of GPS receivers for the automatic guidance of agricultural machinery, in what is known as precision agriculture, the use of remote sensing and GIS, to extract indices of vegetation (from satellite images), creation of thematic cartography, management, analysis and automatic classification of crops, etc. It also makes use of images taken from drones to perform moisture analysis, to determine the water deficit of crops, that is, if more or less irrigation is needed, pest management, etc. With the evolution of technology, a number of new terms have emerged, such as industry 4.0, data science, predictive analysis and big data. All this entails the appearance of new developments in the technological context that have allowed great advances in new technologies in agriculture, as well as in the methods and uses that are made of them in said sector.

This work aims to advance these new technologies for agriculture, specifically for the production of the vine. The main objective is to carry out a predictive analysis of a wine production, knowing the production of a vineyard of the last 16 years, from the study of atmospheric variables obtained from SIAR and biophysical data from the MODIS satellite. To demonstrate the usefulness of this methodology, an implementation of the tools used for the elaboration of thematic cartography using web mapping will be carried out.