Applicazioni del telerilevamento per l agricoltura di precisione

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1 Applicazioni del telerilevamento per l agricoltura di precisione Massimo Vincini CRAST - AreaTelerilevamento Università Cattolica del Sacro Cuore

2 Sentinel II Sentinel-2 will carry an optical payload with visible, NIR and SWIR sensors comprising 13 spectral bands: 4 bands at 10 m, 6 bands at 20 m and 3 bands at 60 m spatial resolution (with a swath width of 290 km. The 13 spectral bands guarantee consistent time series. The mission orbits at a mean altitude of approximately 800 km and, with the pair of satellites in operation, has a revisit time of five days at the equator (under cloud-free conditions) and 2 3 days at midlatitudes. The first satellite is planned to launch in 2013.

3 La prima immagine Sentinel II Northwest Italy and southern France Acquired on 27 June 2015 at 10:25 UTC (12:25 CEST), just four days after launch, this first image from Sentinel-2A covers the Po Valley, framed by the Alps in the north and the coastal mountains of France and Italy in the south. Note: Due to the large size of these image files, full 10 m resolution are not available in these web downloads. The stripes observed over water are expected artefacts due to the arrangement of the detectors in the multispectral instrument. Each detector has a slightly different viewing direction, which translates into marginal difference in the measured reflectances. Credits: Copernicus data (2015)/ESA

4 A che serve un immagine satellitare?!?..

5 mappatura dello status delle colture Clorofilla Sviluppo vegetativo stress IDRICO La vegetazione riflette la luce solare alle diverse lunghezze d onda in funzione delle del tipo di coltura e delle condizioni vegetative

6 Sensore Satellitare Radiazione (radianza) misurata per ogni pixel Pixel la spettrometria per immagini mediante i satelliti multispettrali si possono produrre mappe delle condizioni vegetative delle colture

7 classificazione colturale Le «firme spettrali» permettono di distinguere precocemente le colture (classificazione colturale): a livello territoriale è possibile pianificare (tracciabilita, gestione della risorsa irrigua) sulla base delle superfici colturali realmente investite nella stagione in corso; è inoltre possibile avere stime della fase fenologica delle diverse colture a livello del singolo appezzamento.

8 raccolta siti di training e di test

9 classificazione colturale Tre classi di fenologia del mais alla data del rilievo 08/06/2014 in base ai valori dell indice NDVI fase 1 fase 1-2 fase a foglia al 13/6 NDVI 0.20 al 8/6 6-7 a foglia al 13/6 NDVI 0.50 al 8/6 fase a foglia al 13/6 NDVI 0.30 al 8/6 9 a foglia al 13/6 NDVI 0.77 al 8/6

10 classificazione colturale

11 classificazioni colturali speditiva 1/7 speditiva 23/7 finale 2014 multi-temporale 2014 K index of agreement (KIA) speditiva 1/7 speditiva 23/7 finale 2014 multi-temporale 2014 Accuratezza generale

12 «mappatura»? I diversi tipi di immagini telerilevate possono mappare : Le condizioni vegetative (LAI, [Chl]); Lo «stress idrico»; ciò può essere, attraverso il campionamento «intelligente», convertito in : mappe di fabbisogno azotato mappe di capacità di riserva idrica (agricoltura di precisione, fertilizzazione a rateo variabile, irrigazione a rateo variabile)

13 Indici di vegetazione (algebra con immagini) ρ ρ NIR rosso = ρ + ρ NIR - + rosso = NDVI

14 Indici di vegetazione (algebra con immagini) NIR - rosso NIR rosso = NDVI NIR rosso NDVI

15 MTVI 30/ 06/2009 alto questa mappa indice di vegetazione ci dice che LAI esistono delle differenze di sviluppo vegetativo ma NON ci dice a cosa sono dovute basso

16 occorre «smart» scouting Mappa-indice smart scouting (campionamento intelligente ) zone a gestione differenziata Il telerilevamento è uno strumento potente nelle mani del «tecnico» (dal quale non può prescindere)

17 Pomodoro da industria viluppo vegetativo vs. VI

18 Pomodoro da industria viluppo vegetativo vs. VI NDRE Media stimata di area foglia per metro di fila al 2/7/2013 su trapianto tardivo corrisponde pari a 0.8 a m primo palco fiorale Area fogliare per metro di fila [m 2 /m]

19 Discriminazione fabbisogno H2O /N? Spesso lo stress idrico e la scarsa nutrizione azotata hanno lo stesso effetto sullo sviluppo vegetativo, mentre la diminuzione di concentrazione di clorofilla fogliare tende ad essere una risposta più specifica della carenza azotata. Per l applicazione pratica dell approccio empirico alla produzione di mappe di prescrizione azotata a rateo variabile sarebbe utile una specifica sensibilità di un indice broad-band alla concentrazione di clorofilla fogliare, efficace indicatore di stress nutrizionale.

20 .the model needs to be updated with actual information on the current growing conditions In generale, a causa della sovrapposizione della variabilità delle condizioni meteo alla variabilità delle condizioni nell appezzamento, non possiamo ottenere mappe di variabilità di fabbisogno azotato valide da un anno all altro; Se esistono differenze vegetative dovute alla variabilità della riserva idrica potenziale del terreno (differenze di tessitura) queste invece tendono a ripetersi nel tempo

21 un uso semplice delle mappe indice E ora di irrigare? Dove vado a vedere nel campo se il mio mais ha sete? qui no qui ha sete LAI mais 06/2007 su indice di stress idrico MSI da SPOT 2005 (Az. Tadini)

22 lo schema di variabilità si ripete?

23 SMART scouting

24 Ottimizziamo la dose azotata in copertura mediante una misura dello status di nutrizione azotata della coltura E generalmente accettato che il parametro diagnostico più efficace dello status di nutrizione azotata è la densità di clorofilla fogliare

25

26 un indice broad-band per [chl] Il Chlorophyll Vegetation Index Abbiamo sviluppato l indice CVI come stimatore broadband della concentrazione di clorofilla fogliare: CVI = ρ ρ NIR Green Re d Green L indice CVI è ottenuto dal Green SR introducendo il rapporto rosso/verde delle riflettanza ratio per minimizzarne la sensibilità al LAI basandosi sull assunto che tale rapporto è rappresentativo della copertura relativa vegetazione/suolo e può quindi essere usato come fattore di normalizzazione dei parametri strutturali prima della chiusura dell interfila ρ ρ PRECISION AGRICULTURE, 2008

27 Sentinel II Sentinel-2 will carry an optical payload with visible, NIR and SWIR sensors : 4 bands at 10 m, 6 bands at 20 m and 3 bands at 60 m spatial resolution.

28 CVI come stimatore di clorofilla fogliare nel frumento alla risoluzione spettrale di Sentinel 2 (dati sintetici) IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2014

29 CVI come stimatore di clorofilla fogliare nel frumento alla risoluzione spettrale di Sentinel 2 (dati sperimentali) IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2014

30 experimental dataset of ESA SPARC and AGRISAR airborne campaigns all crops planophile crops (alfalfa, potato, sugarbeet and sunflower erectophile crops (onion and garlic) spherical crops (maize, wheat and vineyard) Relationships between leaf chlorophyll and the best performing vegetation indices obtained at S2 spectral resolution for the experimental dataset according to the canopy leaf angle distribution

31 1960 Launch of TIROS 1 the first meteorological satellite Grazie