1
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Precision Farming & Telerilevamento
http://www.citimap.it/http://www.citimap.it/
Regionali:
stima della produzione
Locali:
Precision
Farming
SupportoSupporto allaallafertilizzazionefertilizzazionedidi cooperturacoopertura
Citimap Nasce dall'Associazione di Centri di Ricerca e Imprese che collaborano al fine di promuovere il trasferimento delle tecnologie tecnologie relative al relative al telerilevamentotelerilevamento come base informativa per la tecnologia VRT (Variable Rate Technology) nell'agricoltura di precisione.
Gli obiettivi sono perseguiti sulla base di un articolato programma di attivitattivitàà sperimentali, divulgative e formativesperimentali, divulgative e formative;
In questo contesto presso l’azienda sperimentale Tadini è stato avviato un piano pluriennale dipiano pluriennale di applicazione del telerilevamentoall’agricoltura di precisione mediante uno specifico programma di acquisizioni di immagini della superficie aziendale e di raccolta dei parametri agronomici e biofisici delle colture.
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Precision Farming & Telerilevamento
Regionali:
stima della produzione
Locali:
Precision
Farming
SupportoSupporto allaallafertilizzazionefertilizzazionedidi cooperturacoopertura
Tra le tecnologie più innovative che ll’’agricoltura di precisione applicaagricoltura di precisione applicaai processi produttivi vi sono le tecnologie di distribuzione degli input a rateo variabile - Variable Rate Technology (VRT)-mediante le quali èpossibile concimare, irrigare e concimare, irrigare e diserbarediserbare in maniera mirata e variabile all’interno dei singoli appezzamenti.
DGPS
2
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Precision Farming & Telerilevamento
Regionali:
stima della produzione
Locali:
Precision
Farming
SupportoSupporto allaallafertilizzazionefertilizzazionedidi cooperturacoopertura
Il telerilevamento sta rimuovendo rimuovendo ll’’ostacolo principale ostacolo principale allall’’applicazione su applicazione su larga scala delle larga scala delle tecniche VTRtecniche VTR, l’onerosità delle basi informative georeferenziate(mappe) che devono guidare la distribuzione variabile degli input.L’elaborazione delle mappe di mappe di fabbisogno con fabbisogno con metodi tradizionalimetodi tradizionalirichiede infatti un numero elevato di analisi su campioni georeferenziati.
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Precision Farming & RS: supporto ai piani di fertilizzazione
Regionali:
stima della produzione
Locali:
Precision
Farming
SupportoSupporto allaallafertilizzazionefertilizzazionedidi cooperturacoopertura
Il piano sperimentalepiano sperimentale ed il programma di acquisizioni di dati telerilevati2005 sono stati definiti ai fini della determinazione del fabbisogno di determinazione del fabbisogno di concimazioneconcimazione ed irriguoirriguo mediante telerilevamento su colture a rilevante importanza regionale quali bietola e mais;
In particolare il primo anno di attivitprimo anno di attivitàà sperimentale si è posto l’obbiettivo di verificare, nelle condizioni regionali, il grado di accuratezza con cui è possibile determinare tali fabbisogni mediante la tecnologia del telerilevamento corrente, per cui cioè esiste giàunun’’offerta commerciale consolidata, ed innovativaofferta commerciale consolidata, ed innovativa (con sensori iperspettrali aereotrasportati e satelliti sperimentali).
3
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Sperimentazione CITIMAP 2005: nutrizione azotata bietola
Il principale obiettivo dello studio è ll’’analisi delle relazioni tra indici spettralianalisi delle relazioni tra indici spettrali e concentrazioni di concentrazioni di clorofilla fogliareclorofilla fogliare, per valutare le potenzialità dei dati iperspettrali
Understory Soil
Crop canopy
Riflettanza in funzione di Cab
0
0.05
0 .1
0.15
0 .2
0.25
0 .3
0.35
0 .4
0.45
0 .5
400
470
540
610
680
750
820
890
960
1030
1100
1170
1240
1310
1380
1450
1520
1590
1660
1730
1800
1870
1940
2010
2080
2150
2220
2290
2360
2430
2500
λ [nm]
ρ
153555
Acquisizione in campo di due famiglie di spettri:
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
ObiettiviObiettivi
• Sopra chioma (canopy) per valutare le potenzialitàdi indici spettralidi indici spettrali sviluppati ad hoc per minimizzare minimizzare ll’’influenzainfluenza del backgroundbackground e delle caratteristiche caratteristiche strutturalistrutturali della coltura.
• fogliare, mediante sonda di contatto per lo studio delle studio delle regioni spettrali piregioni spettrali piùù idoneeidonee alla stima della stima della concentrazione di clorofilla.concentrazione di clorofilla.
Studio preliminareStudio preliminare per la successiva analisi di dati AISAAISA e QuickBirdQuickBird
Obiettivi
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Disegno sperimentale bietola
FE
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0 kg/ha
90 kg/ha
180 kg/ha
270 kg/ha
O
N
M
L
M
N
L
O
M
L
O
N
Chl a+b Fc FS-canopy FS-probe
Fila : 12-24-36-60Metri: 5-10-15
Fila : 18-36-54M e t r i : 1 0
Fila : 18-36-44Met r i : 5 -15
Fila : 36Metri: 10
AISA RGB-FC
A B C D E F
Disegno speriementale
Variabilità controllata generata a seguito di fertilizzazioni differenziate:
4 livelli N4 livelli N (0-90-180-270 kg/ha) randomizzati2 livelli irrigui2 livelli irrigui (blocchi E, F) 3 repliche3 replichetot 24 24 parcelle parcelle 0.06 ha0.06 ha
Densità semina bietola: interfile di 45 cm, 60 file per parcella
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
MaterialiMaterialie e metodimetodi
Materiali e metodi
4
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Misure agronomiche: 26/05/05 (ripresa QuickBird)
ChlChl a+ba+b (stimato da misure(stimato da misure di SPAD)di SPAD)
Fila : 12-24-36-48-60Metri: 5-10-15 Tot. Tot. 360360Media di due misuredue misuredelle 6 foglie6 foglie pi ùsviluppate delle 6 piante pi6 piante piùù vicinevicine (bulking) per ogni punto di campionamento della griglia
Curva di calibrazionecalibrazione ottenuta sperimentalmente da rilievi rilievi multimulti --temporalitemporali stagionali. Su due punti della griglia di campionamento per parcella, (totale 48 analisi per data), prelievo 6 rondelle fogliari di 18mm diametro
60-48-36-24-12
60-48-36-24-12
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
MaterialiMaterialie e metodimetodi
Materiali e metodi
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Misure agronomiche: 26/05/05
FC (Fotografia FC (Fotografia Digitale nadirale)Digitale nadirale)
Fila : 18-36-54Metri: 10 Tot. 72Tot. 72
Fc stimato mediante analisi object-oriented di fotografie digitali
54-36-18
54-36-18
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
MaterialiMaterialie e metodimetodi
Materiali e metodi
5
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Misure radiometriche: 06/04/05ASDASD--FSFS--PROPRO (SOIL) per definizione della (SOIL) per definizione della SoilSoil LineLine
Misure dopo lavorazione del suoloLungo 3 file per ogni parcellaMisure ogni 10 metri Tot. 144Tot. 144
Immagine pancromatica QuickBird degli appezzameniin cui verranno ospitate le colture sperimentali 2005
Ottica25°Altezza ripresa1.5 mSuperficie campionata0.6 m (diametro)
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
MaterialiMaterialie e metodimetodi
Materiali e metodi
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Misure radiometriche: 27/05/05 (sorvolo AISA)
ASDASD--FSFS--PROPRO ((CanopyCanopy))
Fila : 18-36-44Metri: 10 Tot. 144Tot. 144
44-36-1844-36-18
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
MaterialiMaterialie e metodimetodi
Materiali e metodi
6
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Misure 27/05/05
ASD_ FSASD_ FS--PROPRO ((LeafLeaf))
Fila : 36Metri: 10 Tot. 24Tot. 24
Campionamenti di rondellefogliari di 18mm diametro in corrispondenza delle misure per estrazione analitica di Chl a+b
Conctactprobe accoppiato a FS3 misure spettrali per ogni foglia
36
36
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
MaterialiMaterialie e metodimetodi
Materiali e metodi
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
due acquisizione iperspettrali AISA Eagle 1K fra i 400 ed i 1000 nm di cui una a 126 ed una a 252 bande contigue e risoluzione metrica al suolo
Acquisizioni 2005AISA Eagle - May 27th
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
MaterialiMaterialie e metodimetodi
Materiali e metodi
7
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Data set
Il dataset finale per lo studio dei VI utilizzato
•analisi a livello fogliare 24 spettri e corispondenti misure analitiche di Chl a+b
•analisi a livello di canopy 48 spettri con corrispondenti valori stimati di Chl a+b e Fc
Per ogni firma sono stati calcolati diversi indici di vegetazioneindici di vegetazione e da mettere in relazione alle concentrazioni di clorofilla.
Le relazioni sono state sviluppate con tecniche di regressione lineareregressione lineare (OLS), in cui la variabile indipendente è data dall'indici di vegetazione
Metodo
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
AnalisiAnalisideidei datidati
Analisi
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Analisi: indici di vegetazione
Simple Ratio SR = R800/R670 Rouse et al. (1974)
Normalized Difference Vegetation Index
NDVI = (R800 – R670 )/(R800 + R670) Rouse et al. (1974)
Indice Formula Referenza
Str
uttu
rali
Str
uttu
rali
Raz
ioR
azio
Tria
ngol
ari
Tria
ngol
ari
Triangular Vegetation Index
[ ])(200)(1205.0TVI 5 5 06 7 05 5 07 5 0 RRRR −−−= Broge and Leblanc (2000)
Modified Triangular Vegetation Index
[ ]5.0)56()12(
)(5.2)(2.15.1MTVI2
6708002
800
550670550800
−−−+
−−−=
RRR
RRRR
Haboudane et al. (2004)
RATIO1 (700/670)
R1 = R700/R670 Kim et al. (1994)
RATIO2 (750/550)
R2 = R750/R550 Gitelson and Merzyak (1996)
RATIO3 (750/700)
R3 = R750/R710 Zarco-Tejada et al. (2001)
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
AnalisiAnalisideidei datidati
Materiali e metodi
8
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Analisi: indici di vegetazione
Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index
[ ] )/()(2.0)(M 670700550700670700 RRRRRRCARI −−−= Daughtry et al. (2000)
Transformed CARI
[ ])/)((2.0)(3T 670700550700670700 RRRRRRCARI −−−= Haboudane et al (2002)
REIP_Lin Modello semplificato lineare Jongschaap and Booij (2004)
REIP_Lagr Modello di interpolazione Lagrangiano Dawson and Curran (1998)
Optimized Soil Adjusted Vegetation Index
)16.0/())(16.01( 670800670800 ++−+= RRRROSAVI Rondeaux et al. (1996)
Transformed Adjusted Vegetation Index
[ ] [ ])*()*((/)*(( 800670670800 baRaRbRaRaTSAVI −+−−= 3 Baret et al. (1989)
Indice Formula Referenza
TCARI/OSAVI TCARI/OSAVI Haboudane et al (2002)
CA
RI
CA
RI
RE
PR
EP
Soi
l adj
ust
Soi
l adj
ust
Ott
im.
Ott
im.
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
AnalisiAnalisideidei datidati
Materiali e metodi
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Risultati: Calcolo del REP
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
350 450 550 650 750 850
[nm]
Rif
lett
anza
-0.020
-0.010
0.000
0.010
0.020
Der
ivat
a (D
1)
data
derivata1
REIP_LinREIP_Lin: uso relazione lineareche identifica la metà tra la spalla di massima riflessione e quella di minimo assorbimento
REIP_LagrREIP_Lagr : analizza la derivata primaderivata primadella firma spettrale interpolata con un modello lagrangianoper trovarne il valore massimo in un intorno di ?=720 nm. Per il processamentodei dati relativi a quest'ultimo metodo è stato utilizzata la versione 6.0 di IDL6.0 di IDL. Gli
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioni
AnalisiAnalisideidei datidati
Materiali e metodi
9
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Leaf
Esempi di firme spettrali acquisite con il contact probe su piante di a diversi livelli di fertilizzazione. Effetti nella regione del visibile.
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
350 850 1350 1850 2350
[nm]
Rif
lett
an
za
0.00
0.10
0.20
0.30
450 550 650 750
N 0%
N 50%
N 100%
N 150%
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati••SoilSoil••LeafLeaf
••CanopyCanopy
ConclusioniConclusioni
RisultatiRisultati••SoilSoil••LeafLeaf
Risultati
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Leaf VIs vs Chl a+b: correlazione
y = 0.00x + 0.05
R 2 = 0.69
0.000.020.040.060.080.100.120.140.160.180.20
20 3 0 40 5 0chl a+b (mg/cm2)
VI
NDIy = 1.49e -0.04x
R 2 = 0.690.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.50
20 30 4 0 5 0chl a+b (mg/cm2)
VI
MCARI
y = 0.60x + 692.68R 2 = 0.74
706.00
708.00
710.00
712.00
714.00
716.00
718.00
720.00
20 30 4 0 5 0chl a+b (mg/cm2)
VI
REPy = 0.63x + 684.30
R 2 = 0.64700.00
702.00
704.00
706.00
708.00
710.00
712.00
714.00
20 3 0 40 5 0chl a+b (mg/cm2)
VI
REP_LAGR
SR NDVI R1 R2 R3 TVI
Chl a+b 0 0 0.49 0.55 0.63 0.21
MTVI2 MCARI TCARI REIP_lagr REIP_lin -
Chl a+b 0.32 0.61 0.64 0.68 0.74 -
Leaf
ns ns
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati••SoilSoil••LeafLeaf
••CanopyCanopy
ConclusioniConclusioni
RisultatiRisultati••SoilSoil••LeafLeaf
y = 0.06x + 1.39
R 2 = 0.62
0.000.501.001.502.00
2.503.003.50
4.004.50
20 3 0 40 5 0chl a+b (mg/cm2)
VI
750/700
y = -0.18x + 36.09R 2 = 0.20
0.00
5.00
10.00
15.00
20.00
25.00
30.00
35.00
2 0 30 4 0 5 0chl a+b (mg/cm2)
VI
TVI
Risultati
10
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
350 450 550 650 750 850 950
[nm]
Rif
lett
anza
FO5
FN1
FM4
FL3
Canopy VIs vs Chl-a+b
Canopy
SR NDVI R1 R 2 R 3 TVI MTVI2
Chl a+b 0.62 0.69 0 .56 0 .65 0.66 0 .65 0 .67 F C 0.8 0 0.84 0.6 0.7 0 0.70 0 .62 0 .63
MTVI2 MCARI T C A R I REIP_lin OSAVI TSAVI TCARI/OSAVI
Chl a+b 0.67 0.60 0.6 0.64 0.66 0 .64 0 .35 F C 0.63 0.46 0.46 0.88 0.72 0 .73 0 .26
CHL FCFN1 32.93 64.62FL3 34.94 83.64FM4 32.41 54.56FO5 27.02 35.99
•R2 indici di vegetazione
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati••SoilSoil••LeafLeaf
••CanopyCanopy
ConclusioniConclusioni
RisultatiRisultati••SoilSoil••LeafLeaf
••CanopyCanopy
Esempi di firme spettrali supiante di a diversi livelli di fertilizzazione. Effetti maggiori nella regione del REP e NIR.Significativo contributo del suolo
Risultati
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Analisi Canopy VIs: FC -Chl Canopy••FcFc e e ChlChl risultano fortemente correlati
Esempio per REP: regressione multipla
Fonte DF SS MS F Pr > FModello 2 164.961 82.481 42.860 < 0.0001Residui 21 40.413 1.924Totale 23 205.374
Fonte DF SS MS F Pr > FFC 1 161.617 161.617 83.982 < 0.0001chl 1 3.345 3.345 1.738 0.202
R (coefficiente di correlazione) 0.896R² (coefficiente di determinazione) 0.803R²aj. (coefficiente di determinazione corretto) 0.784
•Varianza dei dati è spiegata principalmente dal Fc
y = 0.17x + 22.16R2 = 0 .70
20
222426
2830
323436
3840
0 20 40 60 80 100
FC
Chl
a+b
mg/
cm2
•Effetto delle fertilizzazioni più evidente nella struttura della canopy, crescita della pianta, piuttosto che nel contenuto di clorofille.
•Effetto si ripercuote sugli spettri di canopy:•VI che utilizzano bande nel NIR sono perciò pi ùinfluenzati dal Fc che dal contenuto di Chl a+b
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati••SoilSoil••LeafLeaf
••CanopyCanopy
ConclusioniConclusioni
RisultatiRisultati••SoilSoil••LeafLeaf
••CanopyCanopy
Risultati
11
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Analisi Leaf-Canopy VIs: FC Canopy
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
200 400 600 800 1000 1200Lunghezza d'onda (nm)
Ref
lect
ance
(%)
EM4 Fc 54.9 Chl 32.67
EM8 Fc 78.8 Chl 32.27
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati••SoilSoil••LeafLeaf
••CanopyCanopy
ConclusioniConclusioni
RisultatiRisultati••SoilSoil••LeafLeaf
••CanopyCanopy
Risultati
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Leaf•Analisi iperspettraleiperspettraledi firme di fogliadi firme di fogliaconferma la possibilità di monitorare il contenuto di clorofilladi colture di barbabietola come indicatore di condizioni di carenze nutrizionali
•REP è risultato il VI più predittivo•Modello lineare ha mostrato migliori performance, problemi nella ricerca automatica analizzando derivata prima dello spettro con interpolazione
•MCARI (TCARI) buon indice
Canopy•Disegno sperimentale ha portato ad avere forte relazione tra Fc (i.e. acratteristiche strutturali della pianta) e contenuto in Chl fogliare.
•Gli indici di vegetazionespecificamente proposti per la stima della concentrazione di pigmento risultano correlati ai valori di Fc (che spiega maggiormente la varianza dei dati)
•Problemi principali in condizioni di bassa copertura dove effetto del suolo è preponderantee non si può minimizzare anche con indici appositi (rapporto TCARI /OSAVI)
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioniConclusioniConclusioni
Risultati
12
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
AISA: risoluzione spaziale e spettrale adatta alla produzione degli indici e derivate spettrali correlati alla quantità di pigmento clorofilliano per area fogliare (nutrizione azotata – concimazione a rateo variabile)
100% N
150% N
0% N
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Monitoraggio Monitoraggio vegetazionevegetazione
TelerilevamentTelerilevamentoo
Progetto Progetto dottoratodottorato
Approccio Approccio Empirico: Empirico: PascoliPascoli
Approccio Approccio modellisticomodellistico: :
RisaieRisaie
MonitoraggioMonitoraggiovegetazionevegetazione
Leaf
0 kg/ha90 kg/ha180 kg/ha270 kg/ha F E
REP vs Chl-a+b
700
702704706708
710712
714716718720
FN01
FO
02F
L03
FM
04F
O05
FL0
6FN
07F
M08
FL0
9F
M10
FN11
FO
12E
O12
EN
11E
M10
EL0
9E
M08
EN
07E
L06
EO
05E
M04
EL0
3E
O02
EN
01
Parcella
RE
P
15
20
25
30
35
40
45
50
Ch
l
REIP
Chl
13
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
RS per VRT
L Determinazione della concentrazione delle clorofille (Chla+b) da dati spettrali di canopy (sensori remoti) non può ancora considerarsi una tecnologia acquisita.
K In letteratura ciò è dimostrato dalla continua ricerca di indici empirici a sensibilità differenziata rispetto a parametri strutturali
☺ mappe di Fc/Chl prodotte da dati ad alta risoluzione (i.e. AISA) danno un’utile informazione circa la variabilità spazialein campo non identificabile altrimenti rappresentando perciò un supporto alle VRT
FrameworkFramework
ObiettiviObiettivi
Materiali e Materiali e metodimetodi
Analisi dei datiAnalisi dei dati
RisultatiRisultati
ConclusioniConclusioniConclusioniConclusioni
Conclusioni
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
LAI (strutturale) x concentrazione di pigmento per area fogliare (biochem.)
= Canopy Chlorophyll Density
VIs (o RTM)
consiglio di concimazioneIn forma di MAPPA
dati accessori (coltura, data di semina, suoli….)
Misurazione diretta della concentrazionedi pigmento tramite “Narrow Band” VIs
Indici sensibili alla variazione dellaconcentrazione di pigmento fogliare sono disolito anche sensibili alla variazione di LAI
Mappe di fertilizzazione
Approccio operativo
14
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
La scelta Citimap (sperimentale/strategica) è di privilegiare in un primo momentol’approccio empirico (VIs) che riteniamo possa essere più facilmente reso operativoin tempi brevi
“smart scouting”Mappa VI Mappa VRT
Mappe di fertilizzazioneApproccio operativo
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Prototipo di un sistema di servizio informativo georeferenziato per l’applicazione delle immagini satellitari a concimazione ed irrigazione a rateovariabile
sistemi informativi aziendali
Macchine VRT
georeferenziazione (shp appezzamenti)
dati agronomici
Elaborazione Elaborazione consiglio medioconsiglio medioAppezzamentoAppezzamento
SuoliSuoliagrometeoagrometeo
DB TLRCitimap
(VIs)
Modulazione Modulazione empirica, MCE?empirica, MCE?Analisi di serie Analisi di serie
temporali?temporali?
VIsgeotiff(utente esperto)
Prescrizione di variabilità del consiglio medio
geotiff
QC
IP
Soilline
15
I l Il telerilevamentotelerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche: aspetti teorici e applicazioni agronomiche
20 novembre 200620 novembre 2006 [email protected]
Il Telerilevamento è destinato a diventare una fonte efficace ed economica per l’elaborazione di mappe di fabbisogno per le tecniche VRT. Il lasso di tempo necessario ed il grado di adozione di questa tecnologia innovativa dipenderàlargamente dalla capacità di fornitura di servizi informativialle imprese intese sia come produttori di macchine agricole che come aziende agricole utenti di tali macchine.
Proiezione del grado di adozione della tecnologia VRT su dati telerilevati,
Site Specific Management Center, Purdue University