Televitis es un grupo de I+D+i que pretende fomentar y desarrollar la investigación en viticultura de precisión y la aplicación de nuevas tecnologías al viñedo. Fue fundado por Javier Tardáguila en 2008.
La viticultura de precisión supone una apuesta clara por la producción sostenible, ya que facilita la optimización de los recursos, tanto naturales, como humanos. Televitis desarrolla nuevos métodos de fenotipado para caracterizar las propiedades anatómicas y fisiológicas de la vid a partir de métodos no destructivos en campo.
El grupo desarrolla soluciones para la industria vitivinícola a partir de algoritmos y patentes propias. El equipo 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.
FERNÁNDEZ-NOVALES, J., TARDAGUILA, J., GUTIÉRREZ, S., MARAÑÓN, M., DIAGO, M.P. (2017) In field quantification and discrimination of different vineyard water regimes by on-the-go NIR spectroscopy. Biosystems Engineering (In Press). DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2017.08.018
TARDAGUILA, J., FERNÁNDEZ-NOVALES, J., GUTIÉRREZ, S., DIAGO, M.P. (2017) Non-destructive assessment of grapevine water status in the field using a portable NIR spectrophotometer. Journal of the Science of Food and Agriculture DOI: 10.1002/jsfa.8241
AQUINO, A., DIAGO, M.P., MILLÁN, B., TARDAGUILA, J. (2017) A new methodology for estimating the grapevine berry number per cluster using image analysis. Biosystems Engineering 156, 80-95. DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2016.12.011
MILLAN, B., AQUINO, A., DIAGO, M.P., TARDAGUILA, J. (2017) Image analysis-based modelling for flower number estimation in grapevine. Journal of the Science of Food and Agriculture 97(3), 784-792 DOI: 10.1002/jsfa.7797
DIAGO, M.P., FERNÁNDEZ-NOVALES, J., FERNANDES, A.M., MELO-PINTO, P., TARDAGUILA, J. (2016) Use of visible and short-wave near-infrared hyperspectral imaging to fingerprint anthocyanins in intact grape berries. Journal of Agricultural and Food Chemistry 64(40), 7658–7666 DOI: 10.1021/acs.jafc.6b01999
REY-CARAMÉS, C., TARDAGUILA, J., SANZ-GARCIA, A., CHICA-OLMO, M., DIAGO, M.P. (2016) Quantifying spatio-temporal variation of leaf chlorophyll and nitrogen contents in vineyards. Biosystems Engineering 150, 201-213 DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2016.07.015
GRANT, O., BALUJA, J., OCHAGAVÍA, H., DIAGO, M.P., TARDAGUILA, J. (2016) Thermal imaging to detect spatial and temporal variation in the water status of grapevine (Vitis vinifera L.). The Journal of Horticultural Science & Biotechnology 91, 44-55. DOI: 10.1080/14620316.2015.1110991
GUTIÉRREZ, S., TARDAGUILA, J., FERNÁNDEZ-NOVALES, J., DIAGO, M.P. (2016) Data mining and NIR spectroscopy in viticulture: applications for plant phenotyping under field conditions. Sensors 16(2), 236 DOI: 10.3390/s16020236
2015
GUTIÉRREZ, 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
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. DOI: 10.3390/rs71114458
AQUINO, A., MILLAN, B., GUTIÉRREZ, S., TARDAGUILA. J (2015) Grapevine flower estimation by applying artificial vision techniques on images with uncontrolled scene and multi-model analysis. Computers and Electronics in Agriculture 119, 92-104 DOI: 10.1016/j.compag.2015.10.009
AQUINO, A., MILLAN, B., GASTON, D., DIAGO, M.P., 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(9), 21204-21218 DOI: 10.3390/s150921204
Universidad de La Rioja: http://televitis.unirioja.es