本文探讨以下精准葡萄栽培的工具和技术，以加州Rombauer葡萄园为例。
无人机开始勘测飞行
当然，这个问题并非葡萄栽培所独有，而是大多数种植单一作物的耕地农业所共同面临的问题。一种越来越受到关注的管理技术就是所谓的精准农业，在葡萄种植方面则称为精准葡萄栽培。这种方法旨在将决策过程从对地块的大规模评估转变为数据驱动的方法，从而可以对小得多的土地面积甚至单个葡萄树进行量身定制的处理。通过专注于所谓的微风土，精准葡萄栽培可以最大限度地减少资源使用，优化葡萄质量，并实现更可持续的酿酒方法。这类事情真的让我非常兴奋，所以让我们仔细看看它包含的内容。
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什么是精准葡萄栽培？
这种先进的数据驱动型葡萄园管理方法在很大程度上依赖于数据的收集和分析，以支持有针对性的干预措施。当然，必要的数据不会自动收集，而精准葡萄栽培的成功实施需要大量使用技术。这包括远程和本地传感器、卫星信息以及数据分析和人工智能 (AI)。
遥感是精准葡萄栽培的基石，依靠卫星和无人机技术从上空监测葡萄园。卫星拍摄的高分辨率图像可以显示葡萄园的大规模变化，例如土壤颜色的变化，这可以表明有机物或水分含量的不同。配备专用摄像头的无人机可以飞得更低，捕捉到更精细的细节，揭示单个葡萄藤的健康和密度，并在肉眼可见之前检测出诸如叶绿素缺乏症或疾病早期迹象等问题。这些图像使用机器学习算法进行处理和分析，可以识别植物健康、水分胁迫和冠层密度的模式。有了这些信息，葡萄园管理人员可以生成详细的植被指数，例如 NDVI（归一化植被指数），从而清晰地反映植物的活力。从这些数据中获得的见解使管理人员能够更具战略性地部署资源，将灌溉、施肥和病虫害防治工作准确地引导到最需要的地方。
该归一化差异植被指数是通过计算植物反射的近红外 (NIR) 和红光之间的差异来计算的。健康的植被通常反射更多的近红外光并吸收更多的红光，而受压或稀疏的植被反射较少的近红外光和更多的红光。NDVI 值的范围从 -1 到 +1，值越高表示植被越健康。为了测量 NDVI，使用捕捉近红外和红光波长的多光谱相机，通常安装在无人机、卫星或地面传感器上。这种设备可以在整个生长季节对作物健康状况进行详细、可扩展的测绘和监测。
然而，可安装在无人机上的多光谱相机价格相当昂贵，这提高了小型生产商的准入门槛。虽然依赖近红外光的解决方案将提供最可靠的指标，但它并不是唯一的选择。
（左图）显示使用普通 RGB 相机捕获的田野。（右图）显示使用 NIR 相机捕获的应用了 NDVI 算法的同一田野。
可见大气抗性指数 (VARI) 是另一种仅依赖可见光（特别是红、绿、蓝 (RGB) 波长）的植被指数。这使得 VARI 在近红外摄像机不可用或需要快速、方便地进行植被评估的情况下特别有用。VARI 的计算公式为 (绿 - 红)/(绿 + 红 - 蓝)，其中较高的值通常与更绿、更健康的植被相关。由于它仅使用 RGB 数据，因此可以使用标准数码相机（包括许多消费级无人机安装的相机）测量 VARI，使其成为在各种现场条件下进行植被监测的更方便的选项。
虽然这确实需要少量的技术知识，但有很多开源或价格合理的软件解决方案可以将数字图像处理成 VARI 地图。一个例子是 QGIS 软件，它属于下面详细讨论的地理信息系统。尽管学习起来有点困难，但它是一个强大的工具，理论上，任何拥有无人机安装的数码相机和笔记本电脑的人都可以获得有关其田地健康状况的宝贵见解。
上述两个指数都依赖于所谓的植被光谱反射率。如下图所示，绿叶植被在近红外波段的反射率非常强，这就是为什么 NDVI 提供的结果更可靠。然而，绿色可见光波段中突出显示的凸起使我们能够对田地状况做出相当好的评估。
对于这两种方法，解释结果都应与田地预期相匹配。对于葡萄树，我们当然希望看到健康的树冠，因此应更仔细地调查出现明显红斑的区域，以确定差异的原因。这可能包括寻找害虫、疾病迹象，或许还要更仔细地调查受影响地区的土壤条件。这些指标只能让葡萄园经理看到健康状况下降的区域。它们没有提供任何有关该状态原因的信息，因此需要对突出显示的区域进行实地检查才能利用这项技术。
VARI 处理影像示例
地面传感器
地面传感器是精准葡萄栽培的第二个关键方面，可实时监测葡萄园内的状况。放置在土壤中的传感器可测量湿度、温度、pH 值和养分含量等参数，使酿酒商能够立即对风土的变化做出反应。例如，土壤湿度传感器可确保仅在必要时进行灌溉，从而帮助在缺水地区节约用水。叶片湿度传感器可以检测到真菌病害压力的早期迹象，而空气温度和湿度传感器则使管理人员能够监测微气候条件并预测潜在的霜冻事件。这些本地化数据使葡萄园管理方法更加精细，确保葡萄园的每个部分都能根据其独特条件得到精确的护理，最终提高葡萄质量并减少浪费。
在 2020 年向弗吉尼亚大学工程与应用科学学院教职员工提交的一份技术报告中，科里·诺兰 (Corey Nolan) 和他的团队概述了用于葡萄园的低功耗无线网络的开发。
这是指一个传感器网络，它可以为葡萄园管理者提供详细且可操作的数据点，即使在相对偏远且蜂窝连接较差的地区（葡萄园中经常出现这种情况）。通过使用长距离无线通信技术，结合温度、湿度、土壤湿度和光强度传感器，他们制作了两种不同的设计原型，使葡萄园管理者能够收集来自土壤、果实区和葡萄藤上方周围环境的数据。完整的报告可以在这里找到，值得一看，但这两种设计可以在下图中看到。杆式设计本质上是一个装有传感器、电池和其他电子元件的管子，是如何在葡萄园中实现此类传感器的一个特别有效的例子。
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地理信息系统
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人工智能
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葡萄园光伏发电
在葡萄栽培管理的各个领域中，几乎每个领域都能从将传感器数据融入决策过程中获益，而澳大利亚和新西兰是最早采用该技术的地区，这一点并不令人意外。这两个葡萄酒产区通常被认为处于葡萄栽培知识的前沿。
Villa Maria 是 Indevin 集团旗下的品牌，也是新西兰家喻户晓的葡萄酒品牌之一，它采用精准葡萄栽培技术来管理和优化其葡萄园，尤其是在新西兰霍克斯湾独特的吉布利特砾石区。这种方法结合了先进的 GPS 技术、多光谱成像和湿度传感器，可以非常详细地监测和绘制葡萄园的变化情况。葡萄园的土壤成分在短距离内变化很大，每隔 20 到 30 米就会出现石质山脊和淤泥凹陷。通过识别这些不同的区域，他们可以根据每个地区的独特特点制定管理策略，使他们能够始终如一地生产出尽可能高质量的水果，同时减少不必要的投入和成本。
这种精准方法的一个例子是分区管理的实践。通过使用电磁 (EM) 测量等工具，他们在种植前绘制了整个地块的土壤密度图，从而从一开始就可以调整葡萄藤密度、砧木选择和灌溉管理。例如，在他们的赤霞珠地块中，Villa Maria 利用这项技术指定石质山脊用于酿造高品质的储备葡萄酒，同时使用来自淤泥凹陷的葡萄酿造中档葡萄酒。
有关此主题和 Villa Maria 的方法的较长但信息量很大的视频，推荐这个 YouTube 视频。
这里需要注意的是，数据驱动方法并不是要取代葡萄园管理者的专业知识和经验。相反，它是一种利用传感器技术和数据处理的民主化来实现更明智决策的工具。在许多方面，它与农民几十年来采集土壤样本以评估所需作物需要哪些土壤改良剂的做法并无太大不同。
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约束
与任何事情一样，某些限制因素可能会限制精准葡萄栽培的采用。首先，遥感设备、本地传感器和数据管理系统所需的初始投资可能非常昂贵，尤其是对于预算有限的小型葡萄园而言。例如，配备高分辨率摄像头的无人机可能要花费数千美元，即使价格在过去几年中已大幅下降。数据分析软件也可能价格不菲，但如上所述，有开源解决方案可以实现这些原则的入门级实施。虽然成本可能会被更高的产量或更好的葡萄质量所抵消，但中小型葡萄园可能难以获得投资回报，因为它们的规模相对较小。此外，无人机和传感器阵列基础设施的维护、重新校准和操作可能还会产生进一步的成本。
另一方面，实施精准葡萄栽培系统的许多困难与部署规模有关。大型葡萄园在实施和管理这些技术时可能会面临困难，因为庞大的数据量和风土多样性可能会超出其数据管理能力。再加上大规模运营自然带来的硬件和维护成本更高，这可能会限制某些技术在大型葡萄园中的可行性。在这方面，可以考虑基于卫星的解决方案。虽然卫星提供的分辨率比基于无人机的图像要差得多，但它克服了规模问题，许多服务提供商提供所谓的农业技术解决方案，这些解决方案实施深度神经网络模型来评估杂草和疾病压力等问题，以及植被指数图，例如上面讨论的 NDVI 图。这当然是有代价的，但对一些生产商来说可能是一种切实可行的途径。
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