Si bien es de conocimiento popular el hecho en que áreas extensas tales como provincias, regiones, difieren fuertemente en su clima (definido como las condiciones meteorológicas medias que caracterizan a un determinado lugar), algo que no todos saben es que estos fenómenos de características distintas también se presentan en zonas no muy extensas ni alejadas entre sí, produciéndose lo que se conoce como “microclimas”.
Estos microclimas se crean debido a diversos factores tales como la topografía, humedad, altitud-longitud, orientación y exposición solar, y cobertura vegetal entre otros. Es decir que, por ejemplo, en un viñedo de cierta extensión, pueden existir zonas que presentan características distintas al clima que predomina en el área en el cual se ubican. Y dado que la calidad del vino comienza en el viñedo, estos microclimas afectaran notablemente el producto final. Por estas razones, resulta muy importante conocer las diferencias climáticas dentro de un viñedo, para lo cual existen tecnologías tales como el “Internet de las Cosas” y la “Inteligencia Artificial” que pueden ayudar con este cometido.
Monitoreo de microclimas
El “Internet de las Cosas” consiste en la convergencia de diversas tecnologías (dispositivos sensores, comunicaciones inalámbricas de largo alcance y bajo consumo, procesos en la nube y aplicaciones web y de dispositivos móviles, etc.) con la finalidad de tomar muestras de diversos parámetros tales como temperatura, humedad, presión, etc. y transmitirlos a un servidor con el objeto de almacenar, procesar y generar reportes y alertas o notificaciones para el usuario.
En una solución de Monitoreo de Microclimas, sensores de ambiente (temperatura y humedad) y de suelo (humedad y salinidad) son instalados en distintas áreas, de modo de monitorear estos parámetros y poder conocer con mayor precisión el microclima de cada viñedo en particular. La información almacenada y procesada permite no solo visualizar estos datos a través de una aplicación web o móvil, sino también enviar alertas en caso de que algún parámetro alcance valores extremos (por ej., alertas en caso de detección de heladas).
Opcionalmente, se puede instalar una estación meteorológica que provee datos adicionales tales como precipitación (cantidad e intensidad de lluvia), radiación solar, presión atmosférica, dirección y velocidad del viento, entre otros.
Predicciones y análisis de datos
Una de las ventajas adicionales de la tecnología del “Internet de las Cosas”, es que además de poder monitorear las condiciones de los viñedos en tiempo-real y generar alertas y reportes, resulta del hecho de poder contar con un historial de estos datos, lo cual nos permite extraer información sumamente importante para una mejor toma de decisiones, utilizando tecnologías de “Inteligencia Artificial”.
En efecto, una vez instalado un sistema de monitoreo continuo, la información extraída por los sensores es guardada por un cierto periodo de tiempo, lo cual no solo sirve al propósito de poder acceder a un historial de estos datos, sino también poder someter esta información a ciertos algoritmos de inteligencia artificial que nos permitirán entrenar modelos de predicción para ser consultados luego después del aprendizaje. Estos algoritmos se desprenden de una de las ramas de la inteligencia artificial, llamada “Machine Learning” (“Aprendizaje automático” o “Máquina de Aprendizaje” en español), cuyo objetivo principal es crear modelos a partir del aprendizaje para poder luego ser consultados e inferir predicciones.
Mitigando riesgos de heladas
Uno de los grandes riesgos climáticos que afecta gravemente a los viñedos, resulta de las denominadas heladas tardías, que pueden ocurrir durante la primavera, momento en que el brote se encuentra más vulnerable a daños por bajas temperaturas. El nivel de daños en los órganos de la vid dependerá de la intensidad y duración del evento climático y del estado fenológico de las plantas (las fases fenológicas son periodos del ciclo de vida de las plantas). Estos daños pueden ser muy significativos y llegan a arruinar una producción casi en su totalidad, por lo que resulta de altísima importancia la posibilidad de detectar estos eventos con cierta anticipación, a los efectos de poder utilizar métodos de defensa disponibles.
En este respecto, una plataforma de monitoreo continuo en distintas áreas del cultivo, junto a modelos de predicción de parámetros climáticos, nos permitirán conocer mejor el microclima al cual cada área está sometida. Siendo que los distintos tipos de uva suelen tener distinto nivel de resistencia a las temperaturas bajas, un modelo fenológico nos podrá predecir qué áreas (donde se encuentren determinados tipos de uva) tendrán mayor probabilidad de sufrir daños ante una predicción de un evento climático determinado.
Combinando los sensores con información de imágenes satelitales
Otra técnica utilizada en la Viticultura de Precisión resulta del análisis de imágenes satelitales de las áreas en cuestión. Básicamente, los satélites capturan imágenes de la tierra, y operan en distintas bandas de frecuencia. Dado que los objetos y superficie terrestre (suelo, agua, vegetación, etc.) responden de distinta manera a dichas frecuencias (absorben o reflejan), las imágenes obtenidas presentan patrones (se evidencian con distintos colores) que pueden interpretarse y deducir si existe vegetación, sequia, suelos húmedos, etc. Esto nos lleva a los distintos índices de vegetación que permiten analizar el estado de salud de cultivos a partir de características como vigor vegetal, contenido de clorofila, estado nutricional o estado hídrico.
Por último, combinando la información proveniente de las imágenes satelitales con la de los sensores instalados en la finca, se puede obtener una mejor información para toma de decisiones y análisis del cultivo.
* Ingeniero en Electrónica. Es un mendocino con más de 15 años de residencia en Silicon Valley, California. Instructor de Internet de las Cosas en Stanford y Fundador de empresas de tecnología.
Producción y edición: Miguel Títiro - mtitiro@losandes.com.ar
