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Agricoltura di precisione

di Simone Kartsiotis


Il Drone sta cambiando in maniera profonda le tecniche agricole, rendendo più intelligente, ecosostenibile ed economico l’approccio dell’uomo con l’ambiente e l’agricoltura. La possibilità di attuare interventi agronomici mirati perseguendo le reali esigenze delle colture, è un fattore che permette all’azienda agricola di crescere in maniera più responsabile nei confronti della Natura, massimizzando la resa e minimizzando il consumo di acqua, concimi e pesticidi.

Dare alla pianta solo ciò di cui ha bisogno deve diventare il concetto vincente di ogni realtà agricola, da perseguire come se fosse una scelta di vita.

La pianta è come un bambino, ma se piange, sta male o ha fame non possiamo saperlo perchè non grida e i segnali che emette non sono sempre visibili a occhio nudo. La soluzione è fare una “radiografia” del campo utilizzando particolari sensori per indagare dove l’occhio umano non può vedere. In tal modo si interrogano le piante per capire di cosa hanno realmente bisogno, rompendo lo schema del passato in cui era l’uomo a decidere cosa e quanto dare alla pianta.
Il concetto alla base dell’agricoltura di precisione è quindi fare la cosa giusta, nel posto giusto e al momento giusto, con le giuste dosi, rispettando le reali necessità delle piante, che possono essere monitorate con precisione accuratissima.

Proprio per questi aspetti, sempre maggiore è l’interesse che ruota attorno alle nuove tecnologie in agricoltura di precisione e la conferma di questo interesse per migliorare le produzioni e ridurre i costi si è consolidata in particolare in viticoltura, dove i processi produttivi passano da un’agricoltura di tipo generale su tutta la superficie aziendale ad una di tipo sito-specifica su zone precise del campo.

La variabile da tenere in considerazione non è tanto l’estensione quanto piuttosto l’uniformità del trattamento per colture che risiedono in terreni differenti o con differenti caratteristiche geo-climatiche.
Per questo motivo, è una tecnologia particolarmente indicata per vigneti e frutteti, che tipicamente presentano elevate variabilità locali e reattività alla gestione intensiva.
L’adozione delle tecniche di agricoltura di precisione può essere un utile strumento anche per valutare in modo precoce l’insorgenza di malattie e di parassiti e per agire solo nei casi in cui si manifestano, riducendo i costi degli antiparassitari e dei pesticidi e garantendo quindi un minore spreco e inquinamento ambientale.

Le tecnologie di monitoraggio con sensori montati a bordo dei droni stanno avendo un rapido sviluppo anche in termini di economicità, mentre le macchine a rateo variabile sono ancora abbastanza costose.
Le aziende comunque si possono avvicinare all’agricoltura di precisione a diversi livelli, anche senza acquistare queste macchine. Infatti è comunque possibile ottenere informazioni localizzate su un certo appezzamento agricolo orientando le decisioni agronomiche e aziendali, con un costo molto basso.

Gli indici più utilizzati per fare gli studi di agricoltura di precisione sono:

  • NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
  • GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index)
  • NDRE (Normalized Difference Red Edge)
  • SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index)
  • VARI (Visible Atmospherically Resistant Index)



NDVI

Il Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) è un indice dell'attività fotosintetica della pianta, ed è uno degli indici di vegetazione più comunemente utilizzati.
Gli indici di vegetazione si basano sulla constatazione che diverse superfici riflettono i diversi tipi di luce in modo diverso. In particolare, la vegetazione fotosinteticamente attiva, assorbe la maggior parte della luce rossa (RED) che la colpisce riflettendo invece gran parte della luce nel vicino infrarosso (NIR). La vegetazione morta o stressata riflette di più la luce rossa e di meno quella nel vicino infrarosso. Allo stesso modo, le superfici che non hanno una vegetazione riflettono molto di più su tutto lo spettro della luce.


Calcolando il rapporto tra le bande del vicino infrarosso e del rosso ottenute da un'immagine telerilevata, può essere definito l’indice di vegetazione NDVI, calcolato pixel-per-pixel come segue:

L'interpretazione biofisica del NDVI è la frazione di radiazione fotosinteticamente attiva assorbita dalla pianta e quindi ad un valore basso (tra 0 e 0.3) corrisponderà una zona a basso vigore mentre ad un valore alto (tra 0.7 e 1) corrisponderà una zona ad alto vigore.
Poiché si tratta di un rapporto tra due bande, NDVI aiuta a compensare le differenze sia in illuminazione all'interno di un'immagine che le differenze tra le immagini dovute all'ora del giorno o alla stagione. Così, gli indici di vegetazione come il NDVI permettono di confrontare le immagini nel tempo per cercare i cambiamenti agricoli ed ecologicamente significativi.


Il NDVI è sensibile a basse concentrazioni di clorofilla e quindi può essere utile nella fasi iniziali per predire la resa del raccolto.


GNDVI

Il Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) è un indice dell'attività fotosintetica della pianta, ed è uno degli indici di vegetazione più comunemente utilizzati per determinare l'assorbimento di acqua e azoto nelle colture. Analogamente al NDVI, la sua formula è:

L'acqua sta diventando sempre più una risorsa importante che deve essere gestita in modo efficace.
Rilevare frequentemente il GNDVI permette di ottimizzare l'irrigazione ed individuare a colpo d’occhio l’isolamento di acqua e come questo varia in tutto il campo.
Utilizzare poi queste informazioni insieme con il GPS permette di andare sulle aree problematiche per determinare soluzioni di miglioramento e rendere più uniforme l’utilizzo di acqua, riducendo gli sprechi.

Utilizzando l'indice GNDVI si potrà allocare l'acqua in modo più efficiente in ogni sezione dell'appezzamento agricolo e ottimizzare le linee di drenaggio. Per chi usa l'irrigazione a goccia, l'uso di questo strumento può aiutare a trovare una linea intasata e migliorare le impostazioni dell’impianto.

Il GNDVI è più sensibile alla concentrazione di clorofilla rispetto al NDVI e rispetto a quest’ultimo può essere più utile in una fase avanzata del raccolto.



NDRE

L’indice Normalized Difference Red Edge (NDRE) è analogo al NDVI ma utilizza il red-edge al posto del rosso, ovvero quella banda di lunghezze d’onda che si trova nella zona di transizione tra il rosso e il vicino infrarosso.

Analogamente al NDVI, la sua formula è:



Il red-edge è una regione che segna il confine tra l’assorbimento da clorofilla nella regione visibile rossa e la dispersione causata dalla struttura interna della foglia nella regione NIR.
La comprensione dei livelli di clorofilla fornisce la possibilità di monitorare l'attività fotosintetica delle piante e quindi consente di ottimizzare i tempi di raccolta.
In viticoltura, ad esempio durante la raccolta, il raggiungimento del contenuto massimo di zucchero nelle uve comporta un notevole cambiamento nei valori di NDRE. Questo cambiamento si verifica perché le molecole di zucchero non vengono più prodotte in elevata quantità dalla fotosintesi, dal momento che la frutta ha raggiunto la maturità.
Quindi, l’indice NDRE è uno strumento che permette di pianificare il raccolto e avere così prodotti di più alta qualità.

Altri fattori che possono cambiare i livelli di clorofilla e causare stress delle colture sono le infestazioni di insetti.
Utilizzando il NDRE è possibile determinare quanto sia grave un focolaio di infestazione e quindi utilizzare un modo preciso per porvi rimedio. Questo non solo permette di monitorare le epidemie, ma anche di ridurre i costi associati all’uso di antiparassitari e pesticidi.

Nel corso del tempo, la concimazione e i fertilizzanti sono diventati sempre più critici per l'agricoltura a causa del maggiore costo e maggiori restrizioni.
Il NDRE dà indicazioni anche sul luogo in cui il fertilizzante occorre di più o di meno e ciò comporta non solo un vantaggio economico, ma anche un beneficio ambientale.


SAVI

Nelle zone in cui la copertura vegetativa è bassa ( < 40%) la riflettanza della luce negli spettri del rosso e del vicino infrarosso è in grado di influenzare i valori di indice di vegetazione. Ciò è particolarmente problematico quando i confronti sono stati fatti attraverso diversi tipi di suolo che possono riflettere in modo diverso la quantità di luce nelle lunghezze d'onda infrarosse e rosse (cioè, suoli con differenti valori di luminosità).
L’indice Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) è stato sviluppato come una modifica del NDVI per correggere l'influenza della luminosità del terreno quando la copertura vegetativa è bassa.

Il SAVI è strutturato in modo simile al NDVI ma con l'aggiunta di un fattore di correzione della luminosità suolo:



dove L = 0.5.
L è un fattore di correzione di luminosità che va da 0 per coperture di vegetazione fitte a 1 per basse coperture di vegetazione. Il valore di 0.5 è il più tipico e corrisponde a coperture medie di vegetazione.


VARI

L'indice Visibile Atmospherically Resistant Index (VARI) è minimamente sensibile agli effetti atmosferici permettendo una stima della frazione vegetativa (VF) con un errore minore del 10%.
Il VARI ha una gamma dinamica simile al NDVI, ma in media è quattro volte meno sensibile agli effetti atmosferici del NDVI.
Questo indive è stato cotruito a partire dal VI (Vegetation Index) che è uguale al NDVI ma con il verde al posto dell'infrarosso.
L'effetto dell'atmosfera sul rosso e sul verde è simile poiché sono adiacenti nello spettro e sebbene il verde abbia una più breve lunghezza d'onda, la riflettanza nel verde è più elevata, quindi i due effetti si annullano a vicenda.
Nel VARI si assume che l'effetto dell'atmosfera nel blu sia due volte più grande che nel rosso, quindi per correggere per tale effetto nel rosso e nel verde, si sottrae il blu al denominatore del VI, ottenendo:


Come mostrato nella figura seguente, in cui sono tracciati gli indici di vegetazione NDVI, GNDVI, e VARI rispetto al VF del grano, nella gamma di VF da 0% a 50% il NDVI è più sensibile al VF del GNDVI e VARI.
Per VF maggiori del 50%, il GNDVI è più sensibile al VF rispetto al NDVI che si stabilizza ed è invariante.
L'indice VARI rimane invece sensibile al VF in tutta la gamma da 0% a 100%.




L’ACCURATEZZA DEGLI INDICI DI VEGETAZIONE

Sono stati condotti vari studi per capire l’effettiva differenza tra i vari indici di vegetazione e per determinare la loro accuratezza al variare del tipo di coltura.
Nella tabella seguente è possibile vedere come cambia l’accuratezza dei risultati al variare del numero di indici utilizzati per le analisi e quanto siano accurati i singoli indici nel predire le reali condizioni delle colture.
Questo studio è stato condotto con satelliti e su terreni che comprendevano grano, cotone, suolo e acqua. Al variare del tipo di coltura analizzato, le accuratezze varieranno e quindi non si può asserire che le tabelle sottostanti siano valide per ogni coltura, ma danno un’idea su quanto siano accurati i singoli indici o le loro combinazioni.



Dalla tabella si può dire che usare l’indice NDRE permette di aumentare molto l’accuratezza dei risultati. Tra l’indice NDVI e l’indice NDRE c’è un 5% di differenza in accuratezza, quindi non troppo significativo, ma se guardiamo l’ultima tabella, si evince che calcolare il NDRE e usarlo in combinazione con il NDVI o GNDVI consente di avere dei risultati molto più accurati rispetto a disporre solo del NDVI e del GNDVI.
Il massimo dell’ accuratezza si ottiene se si calcolano tutti gli indici, come mostrato nella prima riga dell’ultima tabella.




CALIBRAZIONE DEI RISULTATI

Un passaggio fondamentale per ottenere delle mappe di vigore vegetativo corrette e per non creare dei falsi negativi o errate interpretazioni dei dati, è quello della calibrazione radiometrica delle immagini rilevate.
Questo procedimento è analogo a quanto si fa col bilanciamento del bianco in fotografia e permette di correggere le immagini ottenute dagli errori del sensore e da quelli dell’illuminazione solare.

In particolare, vale la seguente formula: Riflettanza = Immagine/(sensore*illuminazione)

Per calibrare le immagini, si usano i cosiddetti bersagli radiometrici, che sono dei pannelli grigi con una curva di riflettanza nota a priori.
Questi pannelli sono delle superfici di Lambert o lambertiane. cioè superfici che riflettono l'energia incidente da una direzione in modo uguale in tutte le direzioni, per cui variando il punto di vista la loro luminanza non cambia. Sono quindi superfici diffondenti ideali.
Basterà fotografare prima di ogni volo questi bersagli e utilizzare le immagini ottenute nel processamento dei risultati.

Ciò permetterà di normalizzare i rilievi fotografici nel corso del tempo e consentirà di catturare immagini in giorni in cui il cielo non è perfettamente limpido.




In definitiva possiamo dire che l’agricoltura di precisione apporta i seguenti benefici:

  • Massimizzazione della resa
  • Riduzione dei costi
  • Riduzione dell'impatto ambientale (acqua, concimi, pesticidi)
  • Riduzione della variabilità spaziale
  • Possibiltà di interventi mirati
  • Aumento della qualità finale del prodotto



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