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Grupo TELEVITIS: Viticultura de precisión

Componentes del grupo: 
Javier Tardáguila : 
Investigador Principal
Mª Paz Diago: 
Investigador Ramón y Cajal
Juan Fernández Novales: 
Investigador Postdoctoral
Salvador Guitérrez: 
Doctorando
Borja Millán: 
Doctorando
Líneas de Investigación

Televitis es un grupo de I+D+i del Instituto de Ciencias de la Vid y del Vino y de la Universidad de la Rioja http://televitis.unirioja.es.

Desarrolla su actividad investigadora en viticultura de precisión, en la aplicación de nuevas tecnologías al viñedo y en plant phenotyping. El grupo de Televitis trabaja en el desarrollo de sensores no invasivos, que permitan una monitorización del rendimiento productivo, la composición de la uva y el estado hídrico de forma rápida y no invasiva.

Entre las diferentes tecnologías y sensores de fenotipado y monitorización del viñedo de forma no destructivo que estudia el grupo Televitis se incluyen:

• Visión artificial
• Sensores multiespectrales e hiperespectrales
• Sensores de fluorescencia de clorofila
• Termografía

A partir de estas técnicas no destructivas, se desarrollan aplicaciones para su utilización de forma manual y en continuo, es decir que instalándolas en vehículos terrestres y/o aéreos puedan usarse para la monitorización del viñedo. En este contexto se engloba la participación y coordinación del proyecto europeo VineRobot (www.vinerobot.eu), en el que se persigue el desarrollo de un robot autónomo que incorpore un conjunto de sensores no invasivos para monitorizar parámetros claves del viñedo.

Publicaciones recientes

DIAGO, M.P., FERNANDEZ-NOVALES J., FERNANDES A., MELO-PINTO P., TARDAGUILA, J. (2016) Use of visible and short wave near-infrared hyperspectral imaging to fingerprinting of anthocyanins in intact grape berries (In Press). DOI: 10.1021/acs.jafc.6b01999

DIAGO, M.P., KRASNOW, M., BUBOLA, M., MILLAN, B., TARDAGUILA, J. (2016) Assessment of vineyard canopy porosity using machine vision. American Journal of Enology and Viticulture 67:229-238. DOI: 10.5344/ajev.2015.15037

DIAGO, M.P., REY-CARAMÉS, C., LE MOIGNE, M., FADAILI, E.M., TARDAGUILA, J., CEROVIC, Z.G. (2016) Calibration of non-invasive fluorescence-based sensors for the manual and on-the-go assessment of grapevine vegetative status in the field. Australian Journal of Grape and Wine Research (In Press). doi: 10.1111/ajgw.12228

MILLAN, B., AQUINO, A., DIAGO, M.P., TARDÁGUILA, J. (2016) Image analysis-based modelling for flower number estimation in grapevine Journal of the Science of Food and Agriculture (In Press). DOI: 10.1002/jsfa.7797

GUTIERREZ, S., TARDAGUILA, J., FERNÁNDEZ-NOVALES, J., DIAGO, M.P. (2015) Support vector machine and artificial neural network models for the classification of grapevine varieties using a portable NIR spectrophotometer. PLOS One 10 (11) e0143197. doi:10.1371/journal.pone.0143197

AQUINO, A., MILLAN, B., GASTON, D., DIAGO, M., TARDAGUILA, J., (2015) vitisFlower® Development and testing of a novel android-smartphone application for assessing the number of grapevine flowers per inflorescence using artificial vision techniques. Sensors 15:21204

FERNANDES, A.M., MELO-PINTO, P., MILLAN, B., TARDAGUILA, J., DIAGO, M.P. (2015) Automatic discrimination of grapevine (Vitis vinifera L.) clones using leaves hyperspectral imaging and partial least squares. Journal of Agricultural Science, 153, 03, 455-465. DOI: 10.1017/S0021859614000252

REY-CARAMÉS, C., DIAGO, M.P., MARTIN, M.P., LOBO, A., TARDAGUILA, J. (2015) Using RPAS Multi-Spectral imagery to characterise vigour, leaf development, yield components and berry composition variability within a vineyard. Remote sensing 7, 14458-14481. DIAGO, M.P., SANZ-GARCIA, A., MILLAN, B., BLASCO, J., TARDAGUILA, J. (2014) Assessment of flower number per inflorescence in grapevine by image analysis under field conditions. Journal of the Science of Food and Agriculture, 94(10):1981-1987. DOI: 10.1002/jsfa.6512

BALUJA, J., DIAGO, M.P., BALDA, P., ZORER, R., MEGGIO, F., MORALES, F., TARDAGUILA, J. (2012) Assessment of vineyard water status variability by thermal and multispectral imagery using and unmanned aerial vehicle (UAV). Irrigation Science, 30:511-522.

Más información

Universidad de La Rioja: http://televitis.unirioja.es