http://www.ermes-fp7space.eu/ «Nuove tecnologie per una risicoltura più attenta» Esperienze pratiche nell ambito del progetto ERMES Alberto Crema IREA-CNR
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 27/02/2016 2 2
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 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 3 3
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 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 4 4
Progetto Europeo ERMES 2014-2017 prototipo di servizio 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 5 5
Dal dato all informazione 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 6 6
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 con specifici mandati, 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 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 7 7
Casi studio progetto ERMES a scala aziendale
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? 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 9
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 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 10
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 8 8 8 7 7 7 6 6 6 5 5 5 4 3 normal exogenous Recalibrated 4 3 normal exogenous Recalibrated 4 3 normal exogenous Recalibrated 2 2 2 1 1 1 0 100 150 200 250 300 350 400 DOY 0 100 150 200 250 300 350 400 DOY 0 100 150 200 250 300 350 400 DOY 16000 16000 18000 14000 14000 16000 12000 10000 8000 6000 Normal exogenuos Recalibrated 12000 10000 8000 6000 Normal exogenuos Recalibrated 14000 12000 10000 8000 6000 Normal exogenuos Recalibrated 4000 4000 4000 2000 2000 2000 0 0 100 200 300 400 DOY 0 0 100 200 300 400 DOY 0 0 100 200 300 400 DOY 27/02/2016 11
Dai Modelli all allerta - Bollettini di rischio Brusone
Dai Modelli all allerta - Bollettini di rischio Brusone Allerta rischio brusone andamento annata 2014
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? 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 14
Area Studio ERMES Lomellina (Pavia) Immagine Worldview2-2m risoluzione 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 15
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 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 16
Mappe di «condizioni costanti» - Analisi pluriannuale di immagini satellitari Fusione di Indici vegetazionali e indici per caratterizzazione dei suoli 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 17
Sperimentazione 2014 /2015 approccio 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 18
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 2014 17 Agosto 2014 Mappe di resa Ottobre 2014 Resa Fertilizzazione differenziata Resa 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 19
Sperimentazione 2015 Supporto concimazioni a rateo variabile Mappa indice Giugno Mappa con percentuale di variabilità Mappa di base Mappa indice Luglio Mappa con percentuale di variabilità Mappa di base 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 20
Mappa anomalie Fine Giugno 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 21
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 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 22
Mappa anomalie Fine Luglio 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 23
Analisi mappe satellitari e VRT 2015 - 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 27/02/2016 Crescita della biomassa Efficacia fertilizzazioni differenziate Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it Campi più omogenei 24
Confronto rese 2014-2015 - Risultati 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 25
Confronto rese 2014-2015 - Risultati 2014 2014 2015 2015 27/02/2016 Info: Alberto Crema - crema.a@irea.cnr.it 26
Grazie per l attenzione