«Gestione agronomica più efficiente con l agricoltura di precisione: esempi pratici in Italia»

Transcript

1 «Gestione agronomica più efficiente con l agricoltura di precisione: esempi pratici in Italia» Telerilevamento, modellistica e smart app a servizio dell'agricoltura, il progetto ERMES Alberto Crema IREA-CNR

2 Telerilevamento Sensori Ottici Il telerilevamento è quell insieme di tecniche e metodi di osservazione a distanza (da terra, aereo, satellite, drone ecc) per il rilievo delle caratteristiche fisiche delle superfici naturali, finalizzate allo studio dell habitat e del territorio 17/02/

3 Era dei Satelliti oppure Era dei droni Due sensori SAR, 20m, ogni 6 giorni Due sensori SAR, 10/20m, ogni 5 giorni Continuità nelle osservazioni 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 3 3

4 Agricoltura sistema dinamico Sensore ottico Landsat OLI, 30 m risoluzione geometrica immagini da Maggio a Settembre 2014 INIZIO MAGGIO INIZIO GIUGNO FINE GIUGNO METà LUGLIO FINE LUGLIO METà AGOSTO INIZIO SETTEMBRE 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 4 4

5 Progetto Europeo ERMES prototipo di servizio 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 5 5

6 Progetto Europeo ERMES Chi siamo 17/02/

7 Dal dato all informazione 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 7 7

8 Servizi a valore aggiunto ERMES Un sistema di monitoraggio della variabilità spaziale delle produzioni risicole a scala locale e regionale (distretto) Servizi a scala regionale (RRS) Servizi a scala locale (LRS) Fornire alle autorità (istituto con monitoraggio mandato) strumenti e sistemi di monitoraggio su misura, dedicati alla stima delle resa o alle allerte per i rischi biotici e abiotici. Fornire al settore privato (agricoltori, cooperative, agro-settore ecc) informazioni di alto livello sulla variabilità, allerte sui rischi e valutazione dei danni delle colture 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 8 8

9 Casi studio progetto ERMES a scala aziendale

10 Precision farming: vedere, capire, gestire Tecniche Innovative Sistemi di supporto alla gestione della fertilizzazione azotata La valutazione dello stato nutrizionale della pianta e la conseguente affidabile e precisa stima del fabbisogno colturale permette: 1. di ottimizzare l aspetto quali/quantitativo dei fattori di produzione 2. di aumentare l efficienza d uso dell azoto (e delle agro-pratiche in genere) con miglioramento della sostenibilità ambientale ed economica dell attività agricola 2) Quanto? 1) Quando? 3) Dove? 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 10

11 Modellistica - QUANDO? Modelli di simulazione colturale DeVelopment Stage Stadi di sviluppo DVS=1.3, 23/06 Fase fenologica: Accestimento Prima concimazione 10/09/2015 Open Day Ente Risi DVS=1.6, 11/07 Fase fenologica: Iniziazione panicolo Seconda concimazione 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 11

12 Biomass [kg ha -1 ] Biomass [kg ha -1 ] Biomass [kg ha -1 ] LAI [m 2 m -2 ] LAI [m 2 m -2 ] LAI [m 2 m -2 ] Modello simula lo sviluppo della coltura a scala di campo Variety Sowing_dat Sowing_met Sirio CL 15/05/2014 interrata Variety Sowing_dat Sowing_met Opale 17/05/2014 acqua Variety Sowing_dat Sowing_met Selenio 21/05/2014 acqua normal exogenous Recalibrated 4 3 normal exogenous Recalibrated 4 3 normal exogenous Recalibrated DOY DOY DOY Normal exogenuos Recalibrated Normal exogenuos Recalibrated Normal exogenuos Recalibrated DOY DOY DOY 17/02/

13 Dai Modelli all allerta - Bollettini di rischio Brusone

14 Dai Modelli all allerta - Bollettini di rischio Brusone Allerta rischio brusone andamento annata 2014

15 Precision farming: supporto alle fertilizzazioni Tecnologie Innovative Sistemi di supporto alla gestione della fertilizzazione azotata La valutazione dello stato nutrizionale della pianta e la conseguente affidabile e precisa stima del fabbisogno colturale permette: 1. di ottimizzare l aspetto quali/quantitativo dei fattori di produzione 2. di aumentare l efficienza d uso dell azoto, con miglioramento della sostenibilità ambientale ed economica dell attività agricola 2) Quanto? 1) Quando? 3) Dove? 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 15

16 Area Studio ERMES Lomellina (Pavia) Immagine Worldview2-2m risoluzione 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 16

17 Mappe satellitari - DOVE? Mappa di Condizioni costanti Prima mappa di vigore CONC. DI FONDO Fertilizzazione a rateo variabile basata sull analisi di immagini satellitari pluriannuali che ci descrive -> Variabilità intrinseca Seconda mappa di vigore 1 st CONC.DI COPERTURA 2 st CONC.DI COPERTURA Fertilizzazione differenziata basata sull analisi di immagini annuali (Indici) in quasi real time che ci descrivono -> Variabilità stagionale 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 17

18 Mappe di «condizioni costanti» - Analisi pluriannuale di immagini satellitari Fusione di Indici vegetazionali e indici per caratterizzazione dei suoli 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 18

19 NdRE NdRE Sperimentazione 2014 Mappe di vigore Analisi delle immagini satellitari acquisite in fasi fenologiche chiave e confronto con dati di resa finale Mappe indici 16 Luglio Agosto 2014 Mappe di resa Ottobre 2014 Resa Fertilizzazione differenziata Resa 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 19

20 Sperimentazione 2014 /2015 approccio 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 20

21 ACQUISIZIONI SATELLITARI 2015 Individuazione anomalie e smart scouting (APP) Worldview-2 Creazione mappe di vigore per supportare le fertilizzazioni RapidEye Worldview-2 RapidEye Identificazione effetti della VRT e eventuali danni 1) 4 Giugno 2) 28 Giugno 3) 1 Luglio 4) 29 Luglio PRE SEMINA ACCESTIMENTO INIZIAZIONE PANNOCCHIA CONC. DI FONDO 1 st CONC.DI COPERTURA 2 st CONC.DI COPERTURA 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 21

22 Elaborazioni immagini satellitari - Worldview2 Mappa indice Giugno Mappa con percentuale di variabilità Mappa di base Mappa indice Luglio Mappa con percentuale di variabilità Mappa di base 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 22

23 Elaborazioni immagini satellitari Fine Giugno 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 23

24 Fertilizzazione a rateo variabile VRT 10 Luglio USO OPERATIVO: Utilizzo da parte dell agricoltore delle informazioni telerilevate per creare Mappe di prescrizione per fertilizzazione a rateo variabile 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 24

25 Elaborazioni immagini satellitari Fine Luglio 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 25

26 Analisi mappe satelitari e VRT Risultati Mappa Indice fine Giugno Mappa Indice fine Luglio Mappa differenze Giugno e Luglio Boda 1 C. Noce 2 M. Vallone 3 Valore medio per campo Incremento sviluppo della coltura Variabilità intracampo 17/02/2016 Crescita della biomassa Efficacia fertilizzazioni differenziate Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it Campi più omogenei 26

27 Confronto Risultati 17/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 27

28 Grazie per l attenzione