MULTISPECTRAL AND HYPERSPECTRAL SENSINGFOR NITROGEN MANAGEMENT IN AGRICULTURE
Creators: name: CORTI, MARTINA
Publisher: name: Universit� degli Studi di Milano
Year: 2017

description: Negli ultimi anni, l?attenzione dell?agricoltura � stata rivolta alla ricerca di tecniche di coltivazione che permettessero un utilizzo pi� efficiente degli input ottimizzando cos� le rese e diminuendo l?impatto ambientale del sistema produttivo. Grazie alle recenti tecnologie, l?agricoltura di precisione costituisce un?interessante risposta al problema. Essa sfrutta le recenti tecnologie per il monitoraggio della variabilit� di campo (e tra campi) perch� confluiscano in un sistema integrato di supporto alle decisioni agronomiche inoltre, traduce le informazioni raccolte attraverso macchinari adatti alla distribuzione sito-specifica degli input agronomici. La fertilizzazione, tra gli altri, rappresenta un importante costo di produzione per l?agricoltore e, se mal gestita, costituisce una fonte di inquinamento ambientale, soprattutto in un territorio come la Lombardia, a rischio di lisciviazione dei nitrati in falda. Lo sviluppo delle recenti tecnologie, sia di monitoraggio della vegetazione che di distribuzione degli input, ha aperto la possibilit� di studiare la variabilit� di campo cos� da poter essere usata come guida alla distribuzione sito-specifica dei fertilizzanti. Il monitoraggio della vegetazione attraverso sensori ottici tramite telerilevamento, in particolare, ha attratto l?interesse della ricerca perch� � il pi� adatto per le applicazioni in pieno campo. Il progetto di ricerca presentato ha quindi avuto inizio con uno studio approfondito della letteratura, i cui risultati sono stati presentati nel primo capitolo. Lo studio si � concentrato sull?utilizzo di sensori ottici per la stima di variabili colturali legate allo stato di nutrizione azotata del mais (dose di azoto applicata, concentrazione di clorofilla, concentrazione di azoto nelle piante, LAI (leaf area index), biomassa aerea, azoto assorbito, resa, dose ottimale di fertilizzante). La ricerca si � concentrata sulle tecniche di telerilevamento con sensori ottici applicati al mais, principale coltura in Lombardia. Sono stati raccolti 91 articoli pubblicati tra il 1992 e il 2016. I risultati sono stati influenzati dallo stadio di sviluppo della coltura, dal target dello strumento, dalle bande spettrali studiate e dagli indici vegetazionali ricavati. Le stime delle variabili colturali indagate sono molto variabili (R2 = 0.6-0.97) e che ogni esperimento ha prodotto regressioni specifiche per posizione geografica, anno, cultivar, e fase di sviluppo. Questo empirismo rappresenta una limitazione all?utilizzo su vasta di scala di algoritmi generici per la stima degli apporti azotati. In conclusione, lo studio della letteratura ha evidenziato la possibilit� di utilizzare con successo sensori ottici per la stima delle variabili colturali legate alla nutrizione azotata pur evidenziando alcuni limiti, generalizzabili perch� indipendenti dalla coltura oggetto di studio. Tali limiti possono essere connessi sia alle piattaforme su cui sono montati i sensori, ad esempio: la bassa risoluzione spaziale e temporale delle informazioni ottiche ricavate da satellite e la bassa risoluzione temporale e spettrale dei sensori montati su trattore; sia al sensore in s�. I sensori maggiormente utilizzati sono infatti multispettrali, caratterizzati dalla possibilit� di acquisire un numero ristretto di larghe bande spettrali. Contemporaneamente, dallo studio della letteratura sono emerse due recenti tecnologie che potrebbero superare i limiti mostrati dalle piattaforme e dai sensori ottici pi� comuni: il drone (come nuova piattaforma) e i sensori di imaging iperspettrali. Il primo pu� potenzialmente sorvolare il campo in qualsiasi momento del ciclo colturale ad altezze di volo e velocit� tali da poter montare sensori ad altissima risoluzione spaziale, mentre i secondi forniscono un?informazione spazializzata ad alta risoluzione spettrale (centinaia di lunghezze d?onda) che permette di studiare pi� a fondo gli effetti di pi� stress combinati sulle propriet� ottiche della coltura. Questo punto � infatti un fronte di ricerca aperto, dal momento che nei nostri ambienti non � infrequente che lo stress nutrizionale per carenza di azoto si sovrapponga allo stress idrico. Il capitolo 2 presenta quindi un esperimento in serra per stimare gli stati azotato e idrico di una coltura modello (Spinacia oleracea) attraverso modelli di regressione multivariata partial least squared (PLS) su dato iperspettrale, quando i fattori di crescita azoto e acqua sono limitanti (disegno sperimentale a randomizzazione completa: due livelli idrici x quattro livelli azotati x due repliche). La riflettanza della canopy � stata acquisita in 121 lunghezze d'onda, tra 339 e 1094 nm, da un sistema di imaging iperspettrale. Lo spettro medio e l?iperspettrogramma, tecnica sviluppata in ambito delle scienze alimentai, sono stati calcolati per ogni vaso e usati come predittori del contenuto idrico e della concentrazione di azoto. Le performance in cross-validazione sono risultate migliori nella stima del contenuto idrico che della concentrazione di azoto, sia da spettro medio che da iperspettrogramma. L?iperspettrogramma ha portato a performance leggermente migliori: R2cv=0.82 e RMSECV=0.86 % pf per la stima del contenuto idrico e R2cv=0.57 e RMSECV=0.19% ps per la stima della concentrazione di azoto. Le migliori performance nella stima del contenuto idrico sono ascrivibili ad una maggior influenza dello stress idrico sia sulla geometria della canopy che sulla sua risposta spettrale. Questo risultato sottolinea come l'effetto combinato di pi� fattori di stress sulla struttura e sulla riflettanza della canopy debba essere ancora approfondito. Infine l?imaging iperspettrale si � rivelata una tecnica molto interessante cos� come l?estrazione degli iperspettrogrammi, aprendo prospettive per l?uso della tecnica in pieno campo. Dando seguito, infine, all?interesse crescente per le tecniche di rilevamento ottico da drone, i Capitoli 3-4-5 contengono due casi studio in cui il monitoraggio da drone, per la stima della variabilit� in esperimenti di pieno campo su mais e frumento, � stato applicato con due camere: una fotocamera commerciale modificata ed una ad uso professionale. Il campo sperimentale di mais � stato monitorato in due annate (2014-2015). Il monitoraggio � avvenuto tramite drone con una fotocamera digitale commerciale (Canon� Powershot SX260 HS) modificata per acquisire la riflettanza nel visibile (canali blu e verde) e nel vicino infrarosso. I campionamenti sono avvenuti su mais a stadio fenologico V6 e V9 (due momenti utili per l?applicazione della concimazione di copertura). La biomassa aerea, la concentrazione di azoto e l?azoto asportato sono stati determinati analiticamente, mentre gli indici vegetazionali BNDVI, GNDVI delle parcelle e della sola vegetazione sono stati calcolati dall?immagine aerea. L?alta risoluzione della camera ha permesso di stimare anche la copertura vegetale. Il miglior predittore della biomassa aerea � risultato essere la copertura vegetale stimata da BNDVI: l?equazione di regressione costruita sui due anni di sperimentazione (solo V9) � risultata avere un R2 = 0.87 e rRMSE del 17%. Il sistema di imaging a basso costo ha portato ad ottime prestazioni nella stima della biomassa grazie all?altissima risoluzione spaziale che compensa la mancanza di un?adeguata risoluzione spettrale, limite emerso da un confronto con la camera multispettrale ad uso professionale presentato nel Capitolo 4. Il campo sperimentale di frumento � stato monitorato nell?anno 2016 in tre stadi fenologici 25, 31 e 45 BBCH con l'obiettivo di individuare il momento migliore per fare la ricognizione aerea e di classificare il campo in zone omogenee per la gestione dell'azoto (Capitolo 5). Il monitoraggio � avvenuto tramite fotocamera multispettrale per uso professionale (MicaSense RedEdge?) che acquisisce l?informazione spettrale in cinque canali: blu, verde, rosso, red-edge e vicino infrarosso. Tre indici vegetazionali sono stati calcolati dalle immagini aeree (NDVI, GNDVI e NDRE). L?indice NDRE � risultato essere il miglior indice per la stima sia della resa in granella (R2 da 0.76 a 0.91) che della biomassa aerea (R2 da 0.37 a 0.9) in tutte le fasi fenologiche. Il momento pi� adatto per il monitoraggio delle colture � risultato essere a 31 BBCH, compromesso tra la miglior stima della resa e le necessit� della coltura in termini di nutrizione azotata. Infine, sulla base dell?errore di stima, sono state identificate tre zone omogenee di cui � stata stimata la produzione media di biomassa e il suo assorbimento di azoto, mettendo le basi per la creazione di un?accurata mappa di prescrizione per le applicazioni di fertilizzante. Gli esperimenti condotti, hanno confermato l?applicabilit� dei sensori ottici, sia multispettrali che iperspettrali, per il monitoraggio della vegetazione ai fini della concimazione azotata, quando l?azoto � il principale fattore limitante. Il drone si � rivelato uno strumento utile e affidabile per le applicazioni di tali tecniche in pieno campo. � infine emerso che, a causa della mancata univocit� della relazione tra le propriet� ottiche della canopy e le variabili colturali inerenti la nutrizione azotata, il monitoraggio ottico della variabilit� di campo deve essere visto come parte di un sistema integrato che unisca pi� informazioni legate alla variabilit� del suolo, del meteo ecc. in modo da costruire un sistema di supporto alle decisioni che tenga in considerazione la complessit� della coltura, cos� da dare informazioni accurate riguardo alla sola risposta alla concimazione, purificate da elementi di rumore quali le interazioni con altri stress.