Utilizzo di strumenti innovativi di caratterizzazione idrologica e topografica dei suoli, per la progettazione di impianti irrigui di precisione

Utilizzo di strumenti innovativi di caratterizzazione idrologica e topografica dei suoli, per la progettazione di impianti irrigui di precisione

Strumenti e dati per l Agricoltura di Precisione Rilievi da remoto: satellite e drone a confronto Rilievo da remoto : diverse piattaforme, diverse risoluzioni al suolo Caratteristiche di immagini da satellite Caratteristiche dei rilievi da drone Processamento immagini da drone Prodotti ottenibili

I sensori sono diventati simili : camera digitali a molte bande dati simili

Immagini multi-banda Immagini Landsat 8: Blu, Green, Red, NIR, SWIR, SWIR2, TIR Immagini Sequoia Green, Red, Red Edge, NIR + RGB

Ma da distanze diverse risoluzioni al suolo molto diverse Risoluzioni geometriche diverse dettagli visibili molto diversi applicazioni molto diverse Sentinel 2 (RGB) dettaglio su vigneto

Immagine da drone Mosaico

Dettagli su vegetazione Falso colore (con NIR)

IMMAGINI DA SATELLITE Le immagini satellitari risultano utili in alcune applicazioni agricole e forestali perché ricoprono larghe aree, con buona risoluzione geometrica, spettrale e temporale, e forniscono dati affidabili e a basso costo. Consentono analisi su lunghe serie temporali (archivi) (analisi dei cambiamenti, deforestazioni, desertificazioni )

IMMAGINI DA SATELLITE Sistemi ottici più usati per applicazioni agricole : SPOT, Pleiades, RapidEye, GeoEye-1 (4 bande) La 4 banda è il NIR, utile in agricoltura x la stima di biomasse e il calcolo di indici vegetazionali (NDVI ) WorldView 2-3 (8 bande) - 0.5-2 m Costi : da 1 a 70 /km2 ma con acquisizioni minime di 100-500 km2 Sentinel 2 13 bande (risoluzioni diverse 10m, 20m, 60m) ogni 5 gg - gratuito Inizialmente area minima 100x100 km2 - circa 6GB molto oneroso in termine di tempo e memoria richiesta Ora interfacce per scaricare singole bande o zone piccole.

Prodotti da telerilevamento es.quantitativi Stima e previsione delle rese Parametri biofisici (LAI, biomassa, contenuto d azoto) Condizioni di stress (idrico, nutrizionale.) 11 July 2015 20 August 2015 Variazione di produzione di riso 2014 - rispetto alla media 2004-2013: aumenti e riduzioni. Stime da dati satellitari e modelli di crescita del riso. Variabilità intra-campo dell indice di area fogliare (LAI); stima da dati satellitari ad alta risoluzione (World View 2). Indicatore di stress idrico (mancanza di acqua rosso) da serie temporali di dati MODIS di Land Surface Temperature e misure in situ di T dell aria

I DRONI UAS/SAPR: DEFINIZIONI E CLASSIFICAZIONI UAV = Unmanned Aerial Vehicle veicolo aereo senza pilota a bordo; pilotato da stazione remota Drone ambito militare Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto (SAPR) UAV = Unmanned Aerial Vehicle UAS = Unmanned Aerial System. RPAS = Remote Pilote Aerial System APR = Aeromobile a Pilotaggio Remoto SAPR = Sistema Aereo a Pilotaggio Remoto ambito civile

MULTIROTORE VS ALA FISSA MULTIROTORE - Autonomia di volo - Sicurezza + poco spazio per atterraggio + Payload + Governo della fotocamera + Prese inclinate e ravvicinate + Sistemi aperti, personalizzabili. ALA FISSA + Autonomia di volo + Sicurezza (plana ) - più spazio per atterraggio + Quota di volo + Copertura al suolo - Payload - Governo della fotocamera - Sistemi commerciali chiusi

Progettazione ed esecuzione dei rilievi La progettazione del volo segue gli schemi tradizionali di rilievo fotogrammetrico. Si definisce la risoluzione desiderata dell immagine, che vincola la quota di volo Si definisce la rotta in modo che l area sia completamente ricoperta da immagini che devono avere forte sovrapposizione tra loro.

Progettazione ed esecuzione dei rilievi La maggior parte degli UAV oggi è corredato di software che consentono di definire il piano di volo in modo facilitato, spesso direttamente sullo schermo di un tablet o smartphone Solitamente si vola tra i 50 e i 70m di altezza. (per legge, non si può volare a quote maggiori di 150m, e a distanze superiori a 500m) Ovviamente più bassi si vola, maggiori dettagli si vedono, ma molto maggiore è il numero di immagini da processare. Pixel al suolo da 5 a 10cm, a seconda delle applicazioni In una singola immagine nadirale si vede una porzione di terreno di circa 40m x 30 m (dipende dal sensore, e dalla quota di volo) Per 1ha si acquisiscono da 100 a 200 immagini

Definizione delle posizioni delle immagini Ogni UAS ha oramai la possibilità di registrare la propria traiettoria, quindi si hanno a posteriori anche i dati delle posizioni delle immagini. (telemetria, immagini geotaggate) Però con la precisione, bassa, dei piccoli sensori GPS low cost. Per avere prodotti con precisioni dell ordine dei 5-10 cm, è opportuno fare un rilievo d appoggio Consiste nel misurare con antenne GPS di precisione alcuni punti (min 4 angoli) che saranno visibili sulle immagini. In zone naturali, con pochi elementi costruiti (tombini, spigoli muretti) vengono distribuiti dei segnali appositi (target)

RILIEVO DI APPOGGIO A TERRA (Ground Control Points) I target devono quindi essere di dimensioni, colore e materiali opportuni. Esempio : pixel di 5 cm, segnale di 50 cm La precisione geometrica dei prodotti finali dipende dal tipo di ricevitore GPS usato per determinare la posizione dei segnali a terra La visibilità dei segnali dipende dalla loro dimensione in relazione alla dimensione del pixel al suolo, che a sua volta dipende dalla focale della camera e altezza di volo Per rilievi con UAV devono essere dell ordine di 10-20 pixel al suolo doppia frequenza NRTK

Il rilievo del modello digitale del terreno Gli UAV sono molto efficaci per rilevare la forma del terreno Software specializzati utilizzano le sequenze di immagini dall alto, e la posizione dei punti sul terreno, per correggere le distorsioni delle singole immagini, formare il modello tridimensionale del terreno, e unire poi le immagini in un unica immagine. Posizione delle immagini modello digitale del terreno Punti di riferimento sul terreno

MODELLO DIGITALE DEL TERRENO - DTM il Digital Terrain Model è la mappa dettagliata della topografia del terreno, che consente di studiare in dettaglio la pendenza locale del suolo.

MODELLO DIGITALE DEL TERRENO - DTM il Digital Terrain Model è la mappa dettagliata della topografia del terreno, che consente di studiare in dettaglio la pendenza locale del suolo.

MODELLO DIGITALE DI SUPERFICIE - DSM

MODELLO DIGITALE DI SUPERFICIE - DSM Il rilievo della coltura In presenza di vegetazione, il procedimento ricostruisce, dalle immagini a risoluzione centimetrica, il modello di superficie. Modello 3D della vegetazione Inoltre, le singole immagini vengono proiettate su questa superficie ottenendo l immagine complessiva dell area ripresa, geometricamente corretta dalle distorsioni prospettiche Ortomosaico

MODELLO DIGITALE DI SUPERFICIE - DSM

MODELLO 3D CON TEXTURE

ORTOMOSAICO

MODELLO 3D e TEXTURE MULTISPETTRALE

Rilievi multispettrali IR vicino e NDVI Acquisendo con differenti sensori è possibile avere ortofoto in falso colore p.e. con infrarosso (ottico) NIR Insieme con la banda del rosso, il NIR consente di calcolare l indice vegetazionale NDVI, che fornisce indicazioni sullo stato di salute e sviluppo (vigore) della vegetazione/coltura Ortofoto NDVI La mappa di NDVI costruita da immagini acquisite da UAV è molto più dettagliata di quella ottenibile con immagini da satellite

Frutteto DEM e ortofoto Digital Elevation Model (DEM) RGB Orthomosaic False Color Orthomosaic (NIR-RG)

Frutteto selezione coltura/terreno Mappa di NDVI e mascheratura del terreno

Frutteto selezione coltura/terreno Mappa di NDVI e mascheratura del terreno

Pomodoro DEM e ortofoto Digital Elevation Model (DEM) RGB Orthomosaic False Color Orthomosaic (NIR-RG)

Pomodoro selezione coltura/terreno

Grazie dell attenzione..