Prefacio

Este informe presenta la metodología y los resultados obtenidos en el marco del proyecto FONDEF ID21I10297, en el cual se desarrolló \(SatOri\), una aplicación para la optimización del riego en frutales, orientada a mejorar la resiliencia de la agricultura chilena frente al cambio climático. La plataforma modela el potencial hídrico xilemático (\(\Psi_s\)) con frecuencia diaria y resolución espacial, utilizando datos meteorológicos, imágenes satelitales Sentinel-2 y algoritmos de machine learning. El \(\Psi_s\) representa la respuesta hídrica de la planta frente a las condiciones ambientales y de manejo. Además, \(SatOri\) estima el umbral mínimo de \(\Psi_s\) que pueden alcanzar los árboles antes de comprometer su funcionamiento fisiológico, y a partir de este valor genera recomendaciones sectorizadas de riego, en formato de semáforo, para evitar caídas en la fotosíntesis y pérdidas productivas. El protipo, fue desarrollado para dos huertos de cerezos propiedad de la compañía Garcés Fruit: campos “La Esperanza” y “Río Claro” (ambos ubicados en la Región O’higgins).

Para incorporar variabilidad en los valores de \(\Psi_s\), mejorar la predictibilidad del modelo y evaluar la respuesta fisiológica a distintos niveles de riego, se aplicaron cuatro tratamientos de riego deficitario controlado (RDC) en huertos comerciales de cerezo ubicados en La Esperanza y Río Claro, durante dos temporadas consecutivas (2022–2023 y 2023–2024). Para este fin se midieron tres variables fisiológicas: eficiencia fotosintética (\(F_v / F_m\)), potencial hídrico xilemático (\(\Psi_s\)) e índice de área foliar (LAI). Los resultados mostraron diferencias entre tratamientos y entre sitios. En general, los tratamientos RDC permitieron mantener valores estables de ΦP₀ cercanos a 0.8, evitar caídas severas de \(\Psi_s\) por debajo del umbral crítico y sostener un LAI adecuado durante el periodo de máximo crecimiento. Además, se estimó el punto de pérdida de turgor (TLP) mediante curvas presión-volumen, con valores más negativos en La Esperanza (-2.54 MPa) que en Río Claro (-2.20 MPa), reflejando una mayor tolerancia al estrés hídrico en el primer sitio.

Finalmente, aunque se evaluó la factibilidad de replicar los enfoques utilizados para el modelado del \(\Psi_s\) en la estimación horaria del turgor foliar, no fue posible utilizar los datos obtenidos a partir de sensores YARA-ZIM. La alta sensibilidad de los sensores generó variaciones en la magnitud de los registros tras cada recalibración, y el preprocesamiento necesario para estabilizar las series eliminó diferencias entre sensores, impidiendo un análisis confiable entre tratamientos y temporadas.