Anno 15 | 21 Agosto 2017 | redazione@teatronaturale.it ACCEDI | REGISTRATI

Monitorare l'olivo e la vite in volo: un esempio concreto di utilizzo dei droni

Come emerso dalla tesi di laurea che ha meritato il premio Prosperitati Publicae Augendae dei Georgofili, i dati ottenuti dai droni possono dare informazioni di tipo geometrico, utili nell’impostazione delle operazioni di gestione della chioma, o dei filari, oltre alle operazioni irrigue, fitosanitarie e di concimazione

Il concetto di Agricoltura di Precisione è nato per indicare l’uso di nuove tecnologie nella gestione e nel controllo delle attività aziendali e delle produzioni agricole, con l’obiettivo di ottimizzare la distribuzione e la gestione degli input produttivi, al fine di incrementare le rese delle produzioni, la loro qualità e gli utili aziendali.

Nel vasto mondo dell’agricoltura di precisione, l’utilizzo dei SAPR (Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto, o droni) rappresenta senz’altro una delle applicazioni più interessanti per il presente e per il futuro prossimo.

Nell’ambito del lavoro svolto dal Dr. Caruso del Dipartimento di Scienze Agrarie Alimentari e Agro-Ambientali dell’Università di Pisa, l’utilizzo dei droni per le attività di telerilevamento (Remote Sensing) è stato valutato su due colture strategiche per il comparto agricolo nazionale e toscano, quali la vite e l’olivo. L’elevata risoluzione spaziale e temporale che caratterizza il telerilevamento con SAPR consente di monitorare costantemente importanti parametri biofisici e geometrici delle colture in esame quali l’indice di area fogliare (LAI), il contenuto in clorofilla fogliare e il volume della chioma. L’obiettivo del lavoro è stato quello di valutare la correlazione di questi parametri acquisiti a terra con misure dirette o strumenti di Proximal Sensing con elaborazioni e indici vegetazionali acquisiti da drone.

Le immagini ottenute dalle fotocamere trasportate dal SAPR sono state utilizzate per l’estrazione degli indici vegetazionali e per la ricostruzione 3D delle chiome di olivo e vite.

Il principale indice vegetazionale ottenuto dall’elaborazione delle immagini multispettrali, è stato l’NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) i cui valori per la vite hanno mostrato un andamento coerente con il grado di vigoria delle piante, discriminando e confermando i tre gruppi a differente vigore (Alto, Medio, Basso) individuati a terra. I valori elaborati distribuiti nello spazio hanno permesso di realizzare mappe di vigore georeferenziate distinguendo le aree omogenee all’interno del vigneto (Figura 1).

Figura 1

L’NDVI si è confermato quindi quale indice vegetazionale in grado di fornire un’immediata risposta sullo stato generale delle piante; questa potenzialità è amplificata dall’uso dei droni, una piattaforma particolarmente adatta a perseguire un monitoraggio pressoché “continuo” delle colture, e dunque in grado di evidenziare sul nascere eventuali stress o anomalie. Inoltre, soprattutto in ambito vitivinicolo, è possibile adottare strategie di zonazione basate su dati di NDVI anche per analizzare la distribuzione qualitativa delle uve, e seguire l’andamento degli indici di maturazione ai fini della raccolta e della trasformazione. Una buona correlazione è stata riscontrata fra l’NDVI calcolato nella fase finale della stagione vegetativa con il peso del legno di potatura operata sulle stesse viti in inverno (Caruso et al., 2017).

Buone correlazioni sono state ottenute sia su vite che su olivo anche dalla correlazione fra NDVI e SPAD e fra NDVI e LAI (Figura 2), un altro importante indice quest’ultimo, dal quale poter formulare valutazioni di tipo funzionale e produttivo. Tutto questo a sottolineare ancora l’effettiva possibilità di rilevare la variabilità in campo, e di impostare piani di gestione variata delle principali operazioni colturali, fra le quali in particolare la concimazione sitospecifica, già applicata attraverso l’utilizzo di macchine operatrici a rateo variabile, in grado di “leggere” le mappe di varianza elaborate. In una gestione differenziata del genere rientrano inoltre i trattamenti fitosanitari, indirizzati anch’essi ad una distribuzione mirata alle sole piante o zone colpite, con notevoli vantaggi in termini di risparmio economico, salubrità del prodotto e impatto ambientale.

Figura 2

Le ricostruzioni tridimensionali dei filari di vite e delle singole piante di olivo (Figura 3), ottenute a partire dalle immagini RGB acquisite dal drone hanno consentito di stimare in maniera precisa i volumi reali misurati a terra. Queste evidenze confermano le potenzialità della tecnica Structure from Motion accoppiata al telerilevamento da drone anche in campo agronomico. In particolare l’economicità del sensore utilizzato e il ridotto tempo di acquisizione propongono questa tecnica come un importante strumento a disposizione per potenziare il monitoraggio e la gestione sito-specifica delle colture. I dati ottenuti possono costituire una base importante di informazioni di tipo geometrico per completare i valori puntuali forniti dagli indici soprattutto nell’impostazione delle operazioni di gestione della chioma, o dei filari, oltre alle già citate operazioni irrigue, fitosanitarie e di concimazione.

Figura 3

Le applicazioni e le tecniche utilizzate in questo lavoro mostrano solo uno spaccato delle possibilità legate al Remote Sensing e al Proximal Sensing in agricoltura. Certamente il droni utilizzati per la parte di telerilevamento hanno mostrato tutte le potenzialità legate alla possibilità di osservare le colture da “un nuovo punto di vista”, incrementando le potenzialità di monitoraggio. È un punto di vista nuovo perché permette una visione d’insieme delle coltivazioni, e dunque un approccio più oggettivo ad ogni situazione; ma è nuovo anche per le prospettive di sviluppo e di opportunità che dà al comparto agricolo, aumentando le possibilità a disposizione degli imprenditori agricoli per raggiungere gli obiettivi di maggior produttività, miglior qualità e minor impatto ambientale.

Bibliografia

Caruso, G., Tozzini, L., Rallo, G., Primicerio, J., Moriondo, M., Palai, G., Gucci, R., (2017). Estimating biophysical and geometrical parameters of grapevine canopies ('Sangiovese') by an unmanned aerial vehicle (UAV) and VIS-NIR cameras. Vitis 56: 63-70.

di Giacomo Palai
pubblicato il 21 aprile 2017 in Strettamente Tecnico > Bio e Natura

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