Clustering of grape yield maps to delineate site-specific management zones

Abstract

Zonal management in vineyards requires the prior delineation of stable yield zones within the parcel. Among the different methodologies used for zone delineation, cluster analysis of yield data from several years is one of the possibilities cited in scientific literature. However, there exist reasonable doubts concerning the cluster algorithm to be used and the number of zones that have to be delineated within a field. In this paper two different cluster algorithms have been compared (k-means and fuzzy c-means) using the grape yield data corresponding to three successive years (2002, 2003 and 2004), for a ‘Pinot Noir’ vineyard parcel. Final choice of the most recommendable algorithm has been linked to obtaining a stable pattern of spatial yield distribution and to allowing for the delineation of compact and average sized areas. The general recommendation is to use reclassified maps of two clusters or yield classes (low yield zone and high yield zone) and, consequently, the site-specific vineyard management should be based on the prior delineation of just two different zones or sub-parcels. The two tested algorithms are good options for this purpose. However, the fuzzy c-means algorithm allows for a better zoning of the parcel, forming more compact areas and with more equilibrated zonal differences over time.

El manejo zonal en viña requiere la delimitación previa de zonas estables de cosecha dentro de la parcela. Entre los diferentes métodos de zonificación existentes, el análisis cluster de los datos de cosecha de diferentes años es una de las posibilidades que han sido citadas en la literatura científica. Sin embargo, existen dudas razonables en relación al algoritmo que debe ser utilizado y al número de zonas que deben delimitarse dentro de la parcela. En este artículo se comparan dos algoritmos diferentes de clasificación (algoritmo de k-medias y algoritmo difuso de c-medias), a partir de los datos de cosecha (mapas de cosecha) correspondientes a tres años sucesivos de vendimia (2002, 2003 y 2004) en una parcela de uva ‘Pinot Noir’. La elección final del método (algoritmo) ha estado vinculada a la obtención de un patrón de cosecha estable en el tiempo y a la delimitación dentro de la parcela de zonas compactas y de cierto tamaño. La recomendación general es la utilización de mapas reclasificados en dos clases de cosecha (zona de cosecha baja y zona de cosecha alta) y, en consecuencia, el manejo sitio-específico en viña debería estar basado en la delimitación previa de únicamente dos zonas diferentes o subparcelas. Los dos algoritmos evaluados son una buena opción para este propósito. Con todo, el algoritmo difuso de c-medias permite una mejor zonificación de la parcela, formando áreas que, siendo más compactas en superficie, mantienen asimismo mejor equilibradas las diferencias zonales a lo largo del tiempo.

The authors would like to thank the Ministerio de Ciencia e Innovación and FEDER (Fondo Europeo de Desarrollo Regional) for funding part of this research through the OPTIDOSA project (AGL2007-66093-C04-03/AGR). Special thanks are also given to the Agricultural Division of Codorníu for the data and technical support.