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Il telerilevamento rappresenta oggi una valida alternativa ai metodi tradizionali nella gestione di precisione dei frutteti. Le immagini ottenute da piattaforme satellitari, abbinate ai moderni strumenti di analisi dei dati, possono infatti consentire una strategia moderna e accessibile per la gestione sostenibile dei frutteti. Ne abbiamo parlato con Francesco Abbatantuono, Dottorando Anas Tallou Post-doc, e Alessandro Gaetano Vivaldi, Professore Associato di Arboricoltura generale e Coltivazioni arboree presso l’Università degli Studi di Bari Aldo Moro, nel secondo numero della nostra rivista.

Il cambiamento climatico e la progressiva riduzione delle risorse rappresentano due enormi sfide per l’agricoltura. È dunque fondamentale rendere più efficiente la gestione degli input, quali irrigazione e nutrizione. Tuttavia, l’analisi tradizionale, sia in laboratorio che in campo, dei parametri utili al monitoraggio, ad esempio, dello stato idrico e nutrizionale delle colture è spesso lunga, laboriosa e costosa. Per superare i limiti dei metodi tradizionali, le tecniche di telerilevamento possono senza dubbio rappresentare un elemento chiave per la gestione sostenibile dei frutteti.

Il telerilevamento per la gestione sostenibile dei frutteti: un approccio innovativo

Queste tecniche di telerivelamento si basano sul fatto che ogni corpo emette radiazioni elettromagnetiche in un intervallo di lunghezze d’onda chiamato “spettro”. Le foglie ci appaiono verdi proprio perché la clorofilla assorbe la radiazione visibile soprattutto nelle bande del blu e del rosso, mentre riflette principalmente nella banda del verde. Se isolassimo poi un pixel di una qualsiasi immagine digitale e lo analizzassimo ad esempio con Photoshop, potremmo notare che il colore di quel pixel è dato dalla combinazione di tre bande (Rosso, Verde e Blu) ciascuna con un proprio valore numerico che ne determina l’intensità. Questi valori possono essere quindi utilizzati per ottenere informazioni sulle colture come il vigore o lo stato di salute generale. 

Tutto ciò è basato sull’analisi di immagini ottenute da sensori che possono essere posizionati su diverse piattaforme. La distanza degli oggetti dal sensore può quindi variare da pochi metri (nel caso dei droni, ovvero Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto – SAPR) fino a centinaia di chilometri (nel caso delle piattaforme satellitari).  

Nel primo caso possono essere ottenute immagini a elevata risoluzione spaziale (cioè la lunghezza del lato del pixel dell’immagine telerilevata) ogni qual volta si abbia la possibilità di effettuare un rilievo. I sistemi satellitari sono invece di notevole interesse perché consentono il monitoraggio di aree di grande estensione e presentano costi inferiori (talvolta l’acquisizione delle immagini è addirittura gratuita). Purtroppo, le immagini ottenute da queste piattaforme possiedono una risoluzione spaziale ridotta e l’acquisizione non è quasi mai giornaliera. Tuttavia, la disponibilità, dal 1° marzo 2022, della costellazione di satelliti Next Generation PlanetScope, con una risoluzione spaziale di 3 metri e la possibilità di ottenere ogni giorno nuove immagini, consente oggi di superare i limiti tipici delle immagini satellitari. 

Successivamente, nel telerilevamento ottico possono essere adoperati sensori iperspettrali e multispettrali che permettono di acquisire informazioni ben oltre il visibile (che infatti occupa solo una porzione all’interno dello spettro elettromagnetico). Le camere iperspettrali possiedono centinaia di bande e garantiscono un dettaglio maggiore. Tuttavia, quelle multispettrali, pur con poche bande, sono quelle più utilizzate grazie a costi inferiori e risultati, ad oggi, non troppo dissimili da quelli dei sensori iperspettrali. 

Droni e satelliti: due strumenti complementari

Benché in bibliografia venga fatto più largo uso dei SAPR per quanto riguarda la gestione dell’irrigazione e nutrizione in frutticoltura, i satelliti possono rivestire un ruolo di primo piano se pensiamo non solo alle prospettive future (è auspicato infatti un ulteriore incremento della risoluzione spaziale), ma anche ai vantaggi attuali (costi inferiori e la possibilità di avere rilevazioni multiple nel tempo). 

Ad esempio, Landsat 8, facente parte delle missioni sviluppate dalla NASA, consente di ottenere nuove immagini ogni 16 giorni ed è equipaggiato con due sensori: OLI (con nove bande spettrali nel visibile, infrarosso vicino e infrarosso corto con risoluzione spaziale di 30 metri più una banda pancromatica) e TIRS (con due bande nell’infrarosso termico con risoluzione spaziale di 100 metri). Sentinel-2 invece è la missione europea (ESA – Agenzia Spaziale Europea) e fa parte del sistema Copernicus Land Monitoring Service; acquisisce ogni 5 giorni nuove immagini che possiedono una risoluzione spaziale che varia da 10 (per le bande rosso, verde, blu e vicino infrarosso) a 20 (ad esempio per le bande del red-edge, molto interessanti per l’agricoltura) e 60 metri (per l’infrarosso corto, utile nella correzione atmosferica). Inoltre, le immagini satellitari sono in genere elaborate al fine, ad esempio, di ridurre distorsioni geometriche (prodotte durante il processo di acquisizione) oppure dovute a particolari condizioni atmosferiche (date ad esempio da banchi di nuvole).

Sensori e indici spettrali: monitoraggio efficace dello stato delle colture

Per scaricare le immagini sono disponibili diversi siti come earthexplorer.usgs.gov (per quanto riguarda le missioni sviluppate dalla NASA) o scihub.copernicus.eu (per quanto riguarda le missioni europee); in entrambi i casi la registrazione e il download delle immagini sono gratuiti.

Se volessimo scaricare le immagini di Landsat 8, bisogna innanzitutto selezionare l’area di interesse semplicemente cliccando sulla mappa e indicare le date e il grado di copertura di nuvole (ad esempio tra 0 e 10%). Successivamente, digitando su Data Sets, facendo clic sulla voce Landsat e Landsat collection 2 Level-2, si può selezionare Landsat 8-9 OLI/TIRS C2 L2. Infine, in Results saranno presenti tutte le immagini scaricabili. La procedura per ottenere le immagini da Sentinel-2 è pressoché identica. Uno dei software con il quale è possibile elaborare le immagini è QGIS, un’applicazione desktop GIS open source che permette di visualizzare, organizzare, analizzare e rappresentare dati spaziali. All’interno dell’applicazione sarà possibile caricare le immagini (una per ciascuna banda dello spettro) acquisite da satellite o da SAPR e quindi calcolare gli indici spettrali inserendo le informazioni in un apposito calcolatore. Numerosi studi hanno individuato molteplici indici spettrali utili a individuare particolari stati fisiologici delle colture di cui alcuni sono riportati nella tabella 1. 

L’NDVI (Figure 1 e 2) è probabilmente l’indice spettrale più utilizzato, ma non è sempre in grado di distinguere nello specifico particolari stress abiotici; infatti, è un indice di vegetazione spesso utilizzato per il monitoraggio della vigoria e il benessere vegetativo. 

Nel caso di immagini con una bassa risoluzione spaziale, i pixel includono sia le chiome degli alberi che porzioni di suolo; ci sono tuttavia alcuni indici, quali l’OSAVI, che permettono di ridurre l’effetto disturbo causato dalla presenza del suolo. Numerose pubblicazioni su differenti specie arboree da frutto hanno dimostrato che indici come l’OSAVI o il TCARI/OSAVI sono capaci di supportare una gestione razionale dell’irrigazione evidenziando tempestivamente stati di stress idrico degli alberi. 

Per di più, la regione del red-edge si dimostra strategica, sia come singola banda, sia utilizzata all’interno di indici (ad esempio TCARI o NDRE), nel monitoraggio dello stato idrico. Inoltre, le bande del verde, del rosso e del vicino infrarosso possono indicare carenze di nutrienti (N, P, K, Ca, Mg e B).

I vantaggi del telerilevamento per l’agricoltura sostenibile

Diversi studi, soprattutto su vite e agrumi, hanno dimostrato la sensibilità di queste bande nei confronti di cambiamenti a livello della clorofilla fogliare, permettendo loro di rilevare eventuali stress idrici o dovuti a carenze nutrizionali. Inoltre, diversi studi mostrano che le bande nel range del red-edge e del vicino infrarosso, se prese singolarmente, forniscono in genere risultati migliori rispetto agli indici spettrali nel monitoraggio dell’azoto fogliare. 

In particolare, studi più recenti condotti su differenti specie arboree da frutto, hanno dimostrato che i risultati migliori si ottengono utilizzando le singole bande (come l’infrarosso vicino e a onda corta, il red-edge e il rosso) in sinergia con tecniche di Machine Learning. Questi modelli infatti permettono di descrivere le relazioni che esistono tra indici o bande spettrali e parametri utili a definire lo stato di una coltura. 

In conclusione, il telerilevamento si dimostra un’alternativa ai metodi tradizionali nella gestione di precisione dei frutteti. Abbinare i moderni strumenti di analisi dei dati alle immagini ottenute da piattaforme satellitari, quali PlanetScope o Sentinel II, rappresenta indubbiamente una strategia moderna e accessibile per la gestione sostenibile dei frutteti. 

 

A CURA DI: Francesco Abbatantuono Dottorando e Alessandro Gaetano Vivaldi
© fruitjournal.com