Precision Farming: il rilevamento aereo multispettrale

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1 Dronitaly, settembre 2015 Centro Congresso ATA Hotel Expo Fiera di Milano Precision Farming: il rilevamento aereo multispettrale Michaela De Giglio 1,2, Marco Dubbini 1,2, Mario Gattelli 2 1) Alma Mater - Università di Bologna Sezione di Geografia 2) [email protected]

2 TELERILEVAMENTO Il TELERILEVAMENTO (Remote Sensing) è la disciplina che permette di ricavare informazioni qualitative e quantitative su oggetti posti a distanza e sull ambiente circostante, sulla base di misure di energia elettromagnetica emessa, riflessa o trasmessa che interagisce con le superfici di interesse. CCRS/CCT, 2003 A) Fonte di energia o illuminazione B) Radiazione C) Interazione con l oggetto D) Registrazione energia da parte del sensore E) Trasmissione, ricezione, processamento F) Elaborazione e analisi G) Applicazione

3 SENSORE SENSORE: dispositivo in grado di rilevare e di registrare l energia elettromagnetica proveniente da una scena e capace di convertirla in informazioni utili. Parte ottica Filtri spettrali Rivelatore CCD (Charge Coupled Device) / CMOS (sino a 950nm) Arsenurio di Gallio (sino circa a 2500nm) Microbolometri (sino a 15000nm) Supporto di registrazione

4 (CCRS/CCT, 2003) SPETTRO ELETTROMAGNETICO ONDA ELETTROMAGNETICA : perturbazione dello spazio generata dalla combinazione simultanea di un campo elettrico e di un campo magnetico Distribuzione monodimensionale continua dell energia elettromagnetica Intervalli o bande spettrali

5 MISURA DELL ENERGIA Δt : tempo necessario per catturare la quantità finita di radiazione (tempo di integrazione del sensore) ΔA : porzione della superficie inquadrata dal sensore Δω : apertura del sensore (angolo solido usato per raccogliere l energia) Δλ : intervallo spettrale di funzionamento del sensore GRANDEZZE RADIOMETRICHE RADIANZA: valore dell energia trasportata dalle onde elettromagnetiche (radiazione elettromagnetica) nell unità di tempo, per unità di superficie interessata da e di angolo solido dω secondo una direzione (W m -2 sr -1 ) (RIFLETTIVITÀ e RIFLETTANZA)

6 (GOMARASCA, 1997) (CCRS/CCT, 2003) IMMAGINE DIGITALE MULTISPETTRALE IMMAGINE DIGITALE: matrice di pixel ad ognuno dei quali è associato un numero intero positivo (Digital Number o DN), che rappresenta la radianza media misurata dal pixel del sensore su un area del terreno che individua la cella elementare di risoluzione al suolo (GSD) DATO MULTISPETTRALE: dato generato da sensori differenti che acquisiscono simultaneamente nelle diverse lunghezze d onda. Lo stesso pixel avrà quindi un diverso valore del DN a seconda della banda di acquisizione del sensore che assume

7 RIPRESE MULTISPETTRALI Le bande più utilizzate sono: BLU ( nm): aree costiere e degli ambienti marini; processi di correzione atmosferica; analisi sulla vegetazione VERDE ( nm): stato di salute delle piante; vigore della pianta ROSSO ( nm): analisi della vegetazione; individuazione strade, terreno nudo e caratteristiche geologiche INFRAROSSO VICINO ( µm): analisi quantitative di umidità e biomassa vegetale; classificazione vegetazione e tipi di suoli; individuazione di confini tra corpi d acqua e vegetazione INFRAROSSO AD ONDE CORTE ( µm): analisi della salute della vegetazione (è sensibile al contenuto di acqua nella pianta). INFRAROSSO TERMICO ( µm): indagini termografiche, mappatura formazioni geologiche e confini del terreno, processi di dispersione di inquinanti, rilevazione discariche.

8 VISUALIZZAZIONE DELLE BANDE Blu visibie Colori naturali Green visible Red visible

9 VISUALIZZAZIONE DELLE BANDE Falso colore (USGS, 2005) (R) Rosso = Infrarosso (G) Verde = Rosso (DE GIGLIO, 2004) (B) Blu = Verde (SPACE IMAGING EUROPE, 2005) Il colore rosso indica la presenza di vegetazione!

10 RISOLUZIONI DEL DATO RISOLUZIONE SPETTRALE: numero di bande in cui è suddiviso l intervallo di sensibilità spettrale del sistema Sensori Pancromatici Sensori Multispettrali Sensori Iperspettrali RISOLUZIONE SPAZIALE: area minima sul terreno vista dallo strumento da una data altezza ad un dato istante. RISOLUZIONE RADIOMETRICA: minima differenza di intensità che un sensore può rilevare tra due valori di energia radiante RISOLUZIONE TEMPORALE: tempo che intercorre tra acquisizioni successive della stessa area

11 FIRMA SPETTRALE FIRMA SPETTRALE: curva caratteristica dell oggetto indagato generata dalla variazione dei valori di riflettanza nelle diverse bande

12 ( FIRMA SPETTRALE DELLA VEGETAZIONE a) PIGMENTI FOTOSINTETICI Confronto dei profili di assorbimento delle radiazioni elettromagnetiche del visibile dei pigmenti fotosintetici b) STRUTTURA FOGLIARE Sezione trasversale di una foglia con i principali componenti strutturali che determinano la riflettanza spettrale di vegetazione c) CONTENUTO D ACQUA (MALVOLIA RICCI,2007)

13 FIRMA SPETTRALE DELLA VEGETAZIONE d) STRUTTURA E STRATIFICAZIONE DELLA COPERTURA VEGETALE (CANOPY) 1. Proprietà di assorbimento e riflessione degli elementi della canopy alle diverse lunghezze d onda (foglie, rami e fusti, fiori, frutti, sottobosco, suolo, etc.) 2. Architettura della canopy (biomassa epigea, LAI, distribuzione delle foglie, grado di copertura, etc.) 3. Condizioni di ripresa (geometria Sole-target-sensore, disturbi atmosferici, etc.)

14 (BONCIARELLI,2001) FIRMA SPETTRALE DELLA VEGETAZIONE FOTOSINTESI L energia accumulata nelle piante è alimentata dall assorbimento della luce da parte delle foglie STATO DI SALUTE ( CICLI FENOLOGICI VARIETA DI SPECIE

15 FIRMA SPETTRALE DELLA VEGETAZIONE Dipendenza reciproca tra suoli e vegetazione (BRIVIO, 2006)

16 INDICI DI VEGETAZIONE Gli indici di vegetazione sono delle combinazioni algebriche delle riflettanze spettrali acquisite nelle regioni visibile e nell infrarosso vicino Si possono dividere in tre categorie: INDICI INTRINSECI INDICI LEGATI ALLA LINEA DEI SUOLI, che riducono l effetto del terreno INDICI CORRETTI PER EFFETTI ATMOSFERICI

17 (DIPSA.UNIBO) INDICI INTRINSECI DI VEGETAZIONE NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) ρ NDVI = ρ NIR NIR ρ ρ rosso rosso Varia da +1.0 to -1.0: Valori bassi (< 0.1): aree rocciose, sabbiose Valori medi ( ): vegetazione arbustiva sparsa o colture senescenti Valori alti ( ): vegetazione densa in pieno rigoglio vegetativo LA VEGETAZIONE MALATA riflette maggiormente la luce visibile e meno la radiazione dell IR vicino.

18 NDVI:esempio 26/05/05 11/06/05 L NDVI è utile a scala globale per il monitoraggio della vegetazione, fornendo stime in merito al benessere della coltura, alla carenza idrica o agli eccessi idrici, agli attacchi patogeni e alla potenziale produzione ottenibile 29/07/05 30/08/05 L NDVI consente un ANALISI SPAZIALE e MULTITEMPORALE per costruire modelli previsionali e prevedere variazioni del raccolto. (DE GIGLIO, 2008)

19 LINEA DEI SUOLI Se la vegetazione è poco densa, la risposta spettrale viene influenzata dalle caratteristiche dei suoli (colore, contenuto di umidità ) (BRIVIO, 2006) SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) SAVI = ρ ρ NIR NIR + ρ ρ rosso rosso + L ( 1+ L)

20 INDICI (CITIMAP, 2006)

21 MAPPE DI VEGETAZIONE Studi della distribuzione di specie e analisi delle comunità ecologiche Mappatura della copertura del suolo Stima della biodiversità Studio dei cicli fenologici Modelli di crecita e sviluppo della vegetazione Valutazione dello stato di salute Variazioni temporali Cambiamenti nella copertura del suolo Studio di fenomeni lenti o rapidi con effetto di alterazione degli equilibri ambientali NB: è fondamentale l integrazione con dati a terra acquisiti mediante le tecniche tradizionali di monitoraggio

22 PRECISION FARMING Mappatura di indici di vegetazione Classificazioni delle colture Valutazione degli stadi fenologici per la messa a punto di modelli agrometeorologici Monitoraggio delle condizioni di salute e diagnosi precoce di malattia Gestione dei trattamenti e fertilizzazioni Stima delle biomasse Stima dei danni causati da calamità naturali o altri eventi distruttivi Supporto e mappatura per l automatizzazione di spargitori a ratio variabile Gestione delle acque di irrigazione Gestione della produttività agricola Salvaguardia dell ambiente e della salute dell uomo

23 APPLICAZIONE UAV hexacopter ESAFLY 2005_WH Tetracam ADC Micro con sensore Aptina CMOS

24 APPLICAZIONE: MODELLO 3D E ORTOIMMAGINE Ricorstruzione modello 3D in falso colore Ortoimmagine a falsi colori

25 Frequenza relativa (%) APPLICAZIONE: MAPPE INDICI

26 Frequenza relativa (%) APPLICAZIONE: MAPPE INDICI Candiago, S., Remondino, F., De Giglio, M., Dubbini, M., & Gattelli, M. (2015). Evaluating Multispectral Images and Vegetation Indices for Precision Farming Applications from UAV Images. Remote Sensing, 7(4),

27 SVILUPPO ATTUALE: MAIA Camera multispettrale con 9 sensori: 8 sensori monocromatici + 1 sensore a colori (RGB)

28 PROTOTIPI

29 BANDE Filter ID Start wl(nm) Stop wl (nm) Cwl (nm) fwhm (nm) BP1 (Violet) BP2 (Blue) BP3 (Green) BP4 (Yellow-Orange) BP5 (Red) BP6 (Red-Edge) BP7 (Nir1) BP8 (Nir2)

30 VIOLET ( nm) : studi di aree costiere e ambienti marini (analisi batimetriche); analisi sulla vegetazione (viene assorbita dalla clorofilla nelle piante sane). YELLOW ( nm): resa migliore per i colori naturali delle immagini; processi di classificazione; analisi della vegetazione consentendo di individuare l ingiallimento della vegetazione. RED-EDGE ( nm): analisi approfondita delle condizioni di salute della vegetazione perché maggiormente influenzato dal contenuto di Clorofilla; classificazione della vegetazione (permette di distinguere piante giovani da piante mature e conifere da caducifoglie); si presta ad analisi nel settore dell' Oil and Gas e dell'agricoltura di precisione. NIR2 ( nm): supporto per analisi di vegetazione e di biomasse (meno influenze atmosferiche).

31 CARATTERISTICHE TECNICHE (1) - 9 Sensori CMOS (1.2 Mpix, GSD di 23 mm a 20m) - Frame Rate fino a 5 Hz (5 acquisizioni al secondo) - Global Shutter (Shutter fino a 1/ di secondo) - 3 Velocità di scatto gestibili da radiocomando - Piattaforma inerziale integrata per i parametri di orientamento - Filtri passa-banda personalizzabili a richiesta - Wi-Fi comandato da remoto con funzione di hot-spot - Interfaccia video analogica - Struttura in alluminio, titanio e carbonio

32 CARATTERISTICHE TECNICHE (2) - Interfaccia con sistemi GNSS (GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou) per log sincronizzati (PPP, PPK, RTK) - Connettore Gbit-Ethernet - Peso 400gr - Dimensioni 128x99x43mm - WebServer integrato - Disco solido 120GB SSD

33 Dronitaly, settembre 2015 Centro Congresso ATA Hotel Expo Fiera di Milano Precision Farming: il rilevamento aereo multispettrale Michaela De Giglio 1,2, Marco Dubbini 1,2, Mario Gattelli 2 1) Alma Mater - Università di Bologna Sezione di Geografia 2) [email protected]