IMPROVING DECISION SUPPORT TOOLS VIA INTEGRATION OF REMOTELY SENSED DATA IN CROP MODELS
Creators: name: GILARDELLI, CARLO
Publisher: name: Universit� degli Studi di Milano
Year: 2018

description: La necessit� di garantire l?accesso al cibo per una popolazione mondiale in continua crescita, adempiendo al contempo a precisi requisiti ambientali, rappresenta una grande sfida per il settore agroalimentare. Il successo, in questa sfida, pu� essere garantito da un utilizzo ottimale delle risorse aziendali, raggiungibile attraverso sforzi notevoli volti al monitoraggio e all?analisi del sistema agricolo. I recenti sviluppi in campo satellitare e modellistico, forniscono strumenti adatti allo scopo specialmente in caso di un utilizzo integrato delle due tecnologie. Il progetto di ricerca, oggetto di questa tesi, mira alla formalizzazione e successiva valutazione di uno strumento, basato sull?integrazione di modelli di simulazione e telerilevamento, per il supporto alle decisioni in agricoltura. L?attivit� di ricerca, culminata nell?applicazione dello strumento al caso studio, ha previsto la realizzazione di due attivit� preliminari. In prima istanza � stato eseguito uno studio di analisi di sensibilit� per accrescere la conoscenza del modello utilizzato e identificare i parametri, alla cui variazione, il modello risulta pi� sensibile. In questo studio sono state considerate sia serie climatiche attuali che proiezioni nel medio futuro e, utilizzando due diverse configurazioni del modello WOFOST (una standard ed una che permette di simulare l?impatto degli eventi meteorologici estremi sulle colture), sono state simulate le cinque colture pi� coltivate in Europa. I risultati evidenziano una forte sensibilit� del modello ai parametri coinvolti nella simulazione degli organi di accumulo in quasi tutte le condizioni esplorate a meno dei casi in cui sono state riscontrate condizioni limitanti per la produttivit� delle colture. In queste condizioni il modello � infatti risultato pi� sensibile ai parametri che regolano la simulazione delle prime fasi di crescita delle colture. La seconda attivit� preliminare ha invece permesso di quantificare l?impatto della componente soggettiva sulla precisione delle stime di indice di area fogliare (LAI), una variabile tra le pi� utilizzate per permettere l?integrazione di modelli di simulazione e telerilevamento. Attraverso l?applicazione del protocollo previsto dalla normativa ISO 5725 � stato possibile calcolare i limiti di ripetibilit� e riproducibilit� delle stime di LAI da immagini emisferiche e quindi ottenere una misura della loro precisione. I risultati ottenuti, dimostrano l?affidabilit� della tecnica seguita per ottenere stime di LAI; la precisione ottenuta � stata infatti comparabile a quella che caratterizza altri strumenti in commercio. I risultati migliori sono stati ottenuti in caso di coperture vegetali continue ed omogenee, caratteristiche dei sistemi agricoli intensivi, sottolineando ulteriormente l?affidabilit� di tale tecnica in questi contesti. Entrambe le attivit�, qui brevemente riassunte, hanno permesso di definire un valido punto di partenza per l?integrazione di modellistica e telerilevamento fornendo informazioni utili per la progettazione e la realizzazione del caso studio. In questa ultima attivit�, un sistema di previsione ad alta risoluzione basato sull?integrazione di modellistica e telerilevamento � stato formalizzato e quindi valutato utilizzando dati raccolti in risaia durante le annate 2014, 2015 e 2016. Il modello colturale WARM � stato integrato con serie temporali di LAI telerilevate, ricalibrando automaticamente quei parametri, identificati come i pi� influenti oppure strettamente legati alla simulazione del LAI. Il confronto dei risultati ottenuti adottando questo approccio con quelli ottenuti utilizzando solamente il modello colturale, ha permesso di evidenziare i miglioramenti nella stima della produttivit� del riso dovuti all?integrazione di informazioni telerilevate. In generale la simulazione delle produttivit� del riso � risultata affetta da un ridotto RRMSE (13.8%), se confrontata con quella ottenuta usando solamente il modello (RRMSE = 15.7%). Inoltre l?integrazione delle due tecnologie ad una elevata risoluzione spaziale (30 m � 30 m), ha consentito di riprodurre la variabilit� interna di ciascun campo. I risultati ottenuti evidenziano la validit� del sistema proposto per la stima della produttivit� del riso ad un?elevata risoluzione spaziale. Ci� detto, durante la valutazione del sistema sono emerse alcune criticit� legate ad incongruenze tra le variabili simulate e quelle telerilevate. Questi aspetti, cos� come la possibilit� di considerare altre colture e altri modelli di simulazione, pongono le basi per ricerche future.