L'agricoltura di precisione non può essere concepita senza la recente evoluzione della tecnologia. Tra questi, i sensori suolo-pianta-atmosfera e le immagini multispettrali acquisite da sistemi aerei senza pilota sono frequentemente utilizzati per migliorare la gestione delle colture.
Negli ultimi anni, numerosi studi hanno riportato risultati promettenti per le immagini multispettrali basate su sistemi aerei senza pilota nel telerilevamento delle colture e dello stato del suolo, nonché nella rilevazione di parassiti, malattie e stress idrico e nutrizionale nelle colture estensive e, in misura minore, nelle colture legnose a frutto.
Figura 1. Evoluzione stagionale del deficit di pressione di vapore dell'aria (VPD) medio settimanale e dell'evapotraspirazione di riferimento (ET 0 ) e delle precipitazioni settimanali accumulate e dell'acqua di irrigazione accumulata applicata a ciascun trattamento durante la stagione 2017 ( A ) e 2018 ( B ) nel frutteto di ciliegie dolci 'Prime Giant'/SL64 a Jumilla (Spagna).
Gli indici di vegetazione sono frequentemente calcolati utilizzando immagini aeree multispettrali, che sono un composito della proporzione di luce riflessa dal fogliame nelle regioni del visibile e dell’infrarosso dello spettro elettromagnetico.
L'indice di vegetazione ottimizzato corretto per il suolo (optimized soil adjusted vegetation index, OSAVI), l'indice di vegetazione della differenza normalizzata (normalized difference vegetation index, NDVI), l'indice di vegetazione a differenza (difference vegetation index, DVI) e l'indice di differenza normalizzata bordo rosso (normalized difference red edge index, NDRE) sono tra gli indici di vegetazione più frequentemente utilizzati.
Figura 2. Mappa di distribuzione dell'indice di vegetazione a differenza normalizzata (NDVI) del frutteto di ciliegie dolci nel 2017 prima della raccolta ( A ) e dopo la raccolta ( B ).
L'NDVI è l'indice più frequentemente utilizzato, basato sul sistema senza pilota. È direttamente correlato alla salute delle piante e al contenuto di clorofilla. Nelle coltivazioni orticole e negli alberi da frutto è stato descritto come un indicatore affidabile dello status idrico.
Un'altra potenziale applicazione degli indici di vegetazione ottenuti da immagini multispettrali è il loro possibile utilizzo come parametro nella stima dell'area fogliare e della resa del prodotto. La previsione del momento della raccolta dei frutti potrebbe essere un parametro promettente da stimare negli alberi di ciliegio dolce, con interessanti previsioni sui tempi di raccolta.
Figura 3. Analisi dell'albero decisionale per i ciliegi dolci classificati in base alla loro resa in due situazioni (albero superiore e inferiore a 40 kg −1 ) considerando il valore medio pre-raccolta del NIR (vicino infrarosso), del TRRVI (indice di vegetazione a spettro rosso trasformato) e dell'NDVI (indice di vegetazione a differenza normalizzata) dell'albero calcolati nel pre-raccolta del 2018.
L'obiettivo di questo studio, svolto dall’Università Politecnica di Cartagena e Londonderry Maps (Spagna), è valutare l'utilità di cinque indici di vegetazione derivati da immagini multispettrali per osservare l'impatto dell'irrigazione deficitaria sulla struttura della chioma dei ciliegi dolci nel sud-est della Spagna.
I trattamenti applicati sono stati i seguenti: due trattamenti di irrigazione a deficit regolato e un trattamento di controllo. Gli indicatori di stato idrico convenzionali comunemente utilizzati per gestire l'irrigazione del ciliegio dolce, inclusi il potenziale idrico del fusto a mezzogiorno e la massima contrazione giornaliera, sono stati misurati e poi confrontati con i risultati degli indici di vegetazione ottenuti con il telerilevamento.
Figura 4. Equazione di regressione ottenuta per la resa prevista e quella effettiva dei ciliegi dolci.
Ciò è stato possibile grazie a quattro voli aerei che sono stati condotti nel corso di due stagioni consecutive. Le relazioni ottenute attraverso la regressione semplice tra i singoli parametri sono risultate più forti nel periodo post-raccolta rispetto al pre-raccolta.
L'NDVI ha mostrato la correlazione più significativa con il potenziale idrico del fusto (R² = 0,67) e la massima contrazione giornaliera (R² = 0,45), seguito dall'indice NDRE. Inoltre, l'NDVI è stato l'unico indice in grado di differenziare gli alberi soggetti ai due diversi regimi di irrigazione deficitaria, risultando nella massima sensibilità.
L'analisi di sensibilità ha identificato l'OSAVI come l'indice di vegetazione con il più alto coefficiente di variazione in post-raccolta e il DVI in pre-raccolta.
I ricercatori propongono infine l’utilizzo di un nuovo indice che è stato l'unico in grado di identificare statisticamente i segni di un leggero deficit idrico apparso nelle piante in pre-raccolta. Esso è il transformed red range vegetation index (TRRVI).
Fonte: Blanco, V.; Blaya-Ros, P.J.; Castillo, C.; Soto-Vallés, F.; Torres-Sánchez, R.; Domingo, R. Potential of UAS-Based Remote Sensing for Estimating Tree Water Status and Yield in Sweet Cherry Trees. Remote Sens. 2020, 12, 2359. https://doi.org/10.3390/rs12152359
Melissa Venturi
Università di Bologna
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