Applicazione di sensori spettrali e termici per la diagnostica colturale

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1 Applicazione di sensori spettrali e termici per la diagnostica colturale Martina Corti, Giovanni Cabassi (CREA-FLC), Daniele Cavalli, Antonio Vigoni (Sport Turf Consulting), Luca Bechini, Pietro Marino Gallina, Lamberto Borrelli (CREA- FLC) martina.corti@unimi.it

2 CAMPO SPERIMENTALE Prova parcellare per studiare l efficienza d uso dell azoto di reflui zootecnici Sei trattamenti a confronto (4 ripetizioni): Controllo non concimato Solfato di ammonio Digestato integrale (liquame bovino + insilato di mais) Separato liquido Separato solido Liquame bovino Quest anno: nessuna concimazione per studiare effetto residuo dell azoto aggiunta di 3 trattamenti per aumentare la variabilità (solfato di ammonio 35 e 70 kg N ha -1 e nitrato di calcio 150 kg ha -1 )

3 CAMPIONAMENTI Mais: 6 a (3/7/2015) e 9 a (21/7/2015) foglia Campionamento: Raccolta piante nelle parcelle + 8 campioni fuori parcella Essiccazione dei campioni e stima della biomassa aerea

4 ACQUISIZIONE DELLE IMMAGINI Volo del drone in concomitanza dei campionamenti di biomassa aerea Altezza di volo: 60 metri Caratteristiche del drone:quadricottero 10 kg payload adatto anche a distribuzione di materiali per lotta bologica Fotocamera Canon PowerShot SX260 HS Rimozione del filtro infrarosso e aggiunta del filtro DiY «NGB»

5 ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI Assemblaggio ortofoto con Software AgiSoft PhotoScan (179 USD USD) Correzione radiometrica di ogni canale Ritaglio dei punti di campionamento dall ortofoto: 48 immagini per il mais

6 MODELLI DI REGRESSIONE Predire la biomassa aerea utilizzando le informazioni contenute nell immagine multi-spettrale Modello di regressione lineare Calcolo dell NDVI medio di ogni immagine Regressione tra NDVI e biomassa aerea misurata Modello di regressione multivariata (metodo PLS) Regressione multivariata tra statistiche descrittive delle microaree sui singoli canali (NIR, G, B) e biomassa aerea misurata Cross-validazione leave-one-out Applicazione dei modelli per predire la biomassa aerea Punti di campionamento (calcolo degli errori di previsione) Intero campo (realizzazione mappe)

7 Biomassa predetta (t s.s. ha -1 ) RISULTATI REGRESSIONE R 2 = 0.32 RRMSE R² = 0.32 = 27% Mais (6 a foglia) NDVI PLS R 2 = 0.53 RRMSE = 13% R² = Biomassa misurata (t s.s. ha -1 ) Biomassa misurata (t s.s. ha -1 )

8 Biomassa predetta (t s.s. ha -1 ) RISULTATI REGRESSIONE Mais (9 a foglia) NDVI PLS 4 3 R 2 = 0.65 RRMSE R² = 0.65 = 34% 4 3 R 2 = 0.82 RRMSE R² = 0.82 = 19% Biomassa misurata (t s.s. ha -1 ) Biomassa misurata (t s.s. ha -1 )

9 MAPPA DI STIMA DI BIOMASSA Mais 9 a foglia modello PLS t ss/ha Pixel 2.5 x 5 m

10 MAPPA DI STIMA DI BIOMASSA Mais 9 a foglia modello PLS 4 livelli: <50,50-100, , >150 g/ g/m

11 SVILUPPO FUTURO Per poter fornire un consiglio di concimazione si devono necessariamente integrare altre informazioni (resa attesa, mappe di tessitura del terreno, caratteristiche idrologiche, bilancio dell azoto, ecc ) N Y H2O?

12 ESPERIMENTO IN SERRA Sensing TEchnologies for Precision agriculture SCOPO Identificare le potenzialità dei sensori multispettrali, iperspettrali e termici per la diagnosi dei due stress contemporaneamente presenti.!! STRESS IDRICO STRESS AZOTATO

13 DISEGNO SPERIMENTALE Esperimento in serra RISO e SPINACIO 4 livelli di fertilizzazione azota Stato idrico ottimale e a diversi giorni dall interruzione dell irrigazione

14 RISULTATI PRELIMINARI Test sull applicabilità dei comuni indici vegetazionali per la valutazione dello stress idrico e azotato e sul loro potenziale per la gestione degl input di acqua e azoto. CWSI T canopy T dry T T wet wet NDVI NIR NIR RED RED

15 RISULTATI PRELIMINARI! SENSORE OTTICO PER STRESS AZOTATO (Dati Iperspettrali) Stima della Concentrazione di Azoto da NDVI Stima del Peso Fresco da NDVI R 2 = 0.82 ASPORTAZIONE DI AZOTO= Concentrazione di Azoto x Peso Fresco

16 RISULTATI PRELIMINARI! SENSORE OTTICO PER STRESS AZOTATO (Dati Iperspettrali) ASPORTAZIONE DI AZOTO= Concentrazione di Azoto x Peso Fresco

17 RISULTATI PRELIMINARI! SENSORI TERMICI PER STESS IDRICO Stomatal conductance versus CWSI IRRIGATED R 2 N N N N Stomatal conductance versus CWSI NOT IRRIGATED R 2 N N N N3-0.96

18 FUTURI SVILUPPI SENSOR FUSION USO DI TECNICHE DI STATISTICA MULTIVARIATA NUOVI INDICI VEGETAZIONALI

19 GRAZIE PER L ATTENZIONE

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