COMVIISSIONE DELLE COMUNITÀ EUROPEE 
COM(94) 332 def. 
Bruxelles. 19.09.1994 
RELAZIONE PELLA COMMISSIONE 
PRIMO BILANCIO DELLA FASE 1 (1989-1993) 
DEL PROGETTO PILOTA DI TELERI LEVAMENTO APPLICATO 
ALLE STATISTICHE AGRICOLE 
INDICE 
1. INTRODUZIONE 
2. AZIONE 1: INVENTARI REGIONALI 
2.1 Obiettivo e metodi 
2.2 Svolgimento dei lavori 
2.3 Risultati 
2.4 Ricadute tecniche su altri programmi 
2.5 Conclusioni e orientamenti 
3. AZIONE 2: MONITORAGGIO DELLA VEGETAZIONE E INDICATORI DI 
RENDIMENTO 
3.1 Obiettivo e metodi 
3.2 Svolgimento dei lavori 
3.3 Risultati 
3.4 Ricadute tecniche su altri programmi 
3.5 Conclusioni e orientamenti 
4. AZIONE 3: MODELLI DI PREVISIONE DEI RENDIMENTI 
4.1 Obiettivo e metodi 
4.2 Svolgimento dei lavori 
4.3 Risultati 
4.4 Ricadute tecniche su altri programmi 
4.5 Conclusioni e orientamenti 
5. AZIONE 4: STIMA RAPIPA SU SCALA EUROPEA DELLE SUPERFICI E DEI 
RENDIMENTI POTENZIALI 
5.1 Obiettivo e metodi 
5.2 Svolgimento dei lavori 
5.3 Risultati 
5.4 Conclusioni e orientamenti 
6. AZIONI DI SOSTEGNO O DI SINTESI 
6.1 Azione 5: Sistema avanzato d'informazione sull'agricoltura 
6.2 Azione 6: Sistema di ricerca areola re 
6.3 Azione 7: Studi a lungo termine 
6.4 Informazione e comunicazione 
7. STUDI INTERNI AL PROGETTO 
8. . ASPETTI DI BILANCIO 
9. RAPPORTI CON I RAPPRESENTANTI DEGLI STATI MEMBRI 
10. CONCLUSIONI 
ALLEGATO 1: PRINCIPALI FORNITORI DEL PROGETTO 
ALLEGATO 2: COSTO DEL PROGETTO PILOTA 
ALLEGATO 3: PUBBLICAZIONI DEL PROGETTO 
PRIMO BILANCIO DELLA FASE 1 (1989-1993) 
DEL PROGETTO PILOTA DI TELERI LEVAMENTO APPLICATO 
ALLE STATISTICHE AGRICOLE 
1. INTRODUZIONE 
Il presente rapporto presenta il bilancio dei primi cinque anni (1989-1993) del Progetto Pilota 4 
di Telerilevamento Applicato alle Statistiche Agricole. L'articolo 3 della Decisione del 
Consiglio n. 88/503/CEE del 26 settembre 1988 prevede infatti la stesura di una relazione sullo 
svolgimento del progetto. Detta relazione deve essere presentata al Consiglio entro il primo 
semestre del 1994. Si menzionano inoltre le attività realizzate nel 1987 e 1988 e legate al 
progetto: su proposta del Parlamento Europeo, a partire dal 1987 sono stati stanziati fondi 
destinati a finanziare la preparazione di questo programma. 
Il Programma decennale per l'applicazione del telerilevamento alle statistiche agricole è stato 
avviato dalla DG VI - Agricoltura in collaborazione con l'Ufficio Statistico delle Comunità 
Europee (OSCE) sulla scorta degli studi del Centro Comune di Ricerca (CCR) a riguardo. 
Detto Centro è stato incaricato della realizzazione del Programma in stretta collaborazione con 
i laboratori e gli enti nazionali. La Decisione del Consiglio incide sul bilancio soltanto per i 
primi cinque anni durante i quali il progetto è inserito in un ambito tecnico preciso. 
L'obiettivo attribuito al progetto consisteva nel realizzare metodi che permettessero il 
miglioramento delle statistiche agricole nella Comunità sfruttando le tecniche di 
telerilevamento. Simili metodi dovevano essere verificati su zone sufficientemente ampie per 
essere poi resi operativi. Ciò implicava l'utilizzo di dati spaziali che garantissero continuità. 
Le priorità assegnate ai progetti erano le seguenti: 
- inventari delle superfici 
- inventari delle produzioni 
- previsione delle produzioni 
Per quanto riguarda quest'ultimo punto, è stata rinviata alla seconda fase la previsione dei 
raccolti stranieri cui, inizialmente, era stata attribuita una priorità. 
Le colture mirate sono quelle che hanno avuto il maggiore impatto sui mercati, tranne, quindi, 
le produzioni destinate all'autoconsumo, come i foraggi. 
Il livello di rappresentatività ricercato non era esclusivamente comunitario, ma anche regionale 
o nazionale. 
Per mirare a tali obiettivi, il progetto pilota è stato organizzato in sette azioni che sono 
riassunte nella tabella seguente. 
Tabella 1 - Linee generali del Progetto Agricoltura 
AZIONE METODOLOGIA UBICAZIONE 
GEOGRAFICA DATI DI INPUT 
Attività principali: 
1. Inventari regionali 
(superfici) 
2. Monitoraggio della 
vegetazione e indicatori 
di rendimento 
3. Modelli di previsione dei 
rendimenti Stimatore di regressione 
Confronto spaziale o 
temporale degli IV. e Ts 
(indici integrati) 
. miglioramento dei modelli 
agrometeorologici 
esistenti; 
. integrazione dei dati 
satellitari nei modelli 
Agromet; 
. derivazione dei parametri 
agronomici (E.T.R.); 
. relazioni dirette; 
. sistemi geografici 
informativi 
4. Stime rapide a livello Fotointerpretazione con 
europeo delle superfici e ausilio di computer 
dei rendimenti 
potenziali 5 regioni amministrative 
prescelte 
Regioni prescelte, campioni 
dei siti, poi intera Europa 
Attività di sostegno: 
5. Sistema Avanzato di 
Informazione 
sull'Agricoltura 
6. Basi dei sondaggi 
areolari; indagini 
relative Confronto con gli anni 
precedenti 
Stime ottenute mediante 
integrazione dei metodi 
precedenti con metodi 
classici Dati satellitari ad alta 
risoluzione (SPOT, Landsat 
TM) 
Dati satellitari a bassa 
definizione (principalmente 
AVHRR) 
Dati meteorologici; 
informazioni agronomiche 
Dati satellitari a bassa 
risoluzione; 
Dati satellitari ad alta 
risoluzione; 
Campione di circa SO siti in Dati satellitari ad alta 
tutta Europa risoluzione 
7. Ricerca a lungo termine Documenti di supporto o 
dati per le altre azioni Integrazione di tutti i 
risultati disponibili 
Stratificazione; 
segmentazione; indagini 
mediante sondaggio in 
campo, con i coltivatori; 
Utilizzo di nuovi sensori 
Le azioni da 1 a 5 corrispondono, ciascuna, a un obiettivo operativo preciso, mentre l'azione 6 è 
un'azione di sostegno e l'azione 7 corrisponde a vari studi a lungo termine che non hanno un 
legame preciso con un obiettivo operativo specifico. Per quanto attiene al passàggio alle 
applicazioni pratiche, sono state previste tempistiche diverse per le varie azioni: 
- breve termine (3-5 anni): azioni 1,2 e 4 
- medio termine (5-10 anni): azioni 3 e 5 
- lungo termine (oltre 10 anni): azione 7 
Nel 1987 e nel 1988, si è proceduto al reclutamento dell'equipe del progetto, costituita da 9 ' 
agenti e completata da esperti nazionali; ciò ha consentito di avviare l'azione 1 già nel 1988 e 
l'insieme dei lavori nel 1989, primo anno del progetto. La costituzione di Istituti nell'ambito del 
Centro Comune di Ricerca nel dicembre 1988 ha quindi permesso di dare una struttura 
ufficiale a questa équipe che è stata riunita in un servizio specializzato "Agricoltura" collegato 
direttamente al Direttore dell'Istituto delle Applicazioni del Telerilevamento. Tale 
ristrutturazione corrispondeva alla volontà di orientare il CCR verso attività scientifiche e 
tecniche a sostegno di utilizzatori esterni ben individuati e, in particolare, degli altri servizi della 
Commissione. Ciò ha facilitato le relazioni tra servizi della Commissione e tra detti servizi e le 
autorità nazionali o le società di ricerca. 
Questo stretto legame era contemplato nei testi e nell'orientamento tecnico del progetto. In 
realtà, la parte essenziale del lavoro doveva essere svolta dalle società o dagli enti nazionali. 
Oltre a ricevere regolarmente informazioni sul livello di avanzamento del progetto, i servizi 
statistici o i Ministeri dell'Agricoltura hanno talvolta potuto partecipare direttamente a 
determinate azioni. Hanno così potuto avere una visione più concreta del progetto. 
Va sottolineato che l'informazione regolare relativa alle attività del Progetto Agricoltura è stata 
possibile grazie ai rapporti annuali dell'Istituto delle Applicazioni del Telerilevamento e grazie 
alle relazioni presentate in occasione delle conferenze scientifiche internazionali ed europee. I 
Servizi della Commissione (in particolare DG VI ed EUROSTAT) e i Servizi Nazionali di 
Statistica Agricola degli Stati Membri sono altresì stati informati del progresso del progetto per 
il tramite di relazioni annuali presentate al Comitato di Orientamento del progetto e al 
Comitato di Statistica Agricola di EUROSTAT. Analogamente, nel 1991 è stato presentato al 
Consiglio un primo rapporto sui primi due anni di attività. 
2. AZIONE 1: INVENTARI REGIONALI 
2.1 Obiettivo e metodi 
Questa azione era prevista per far fronte alla necessità di conoscere, in modo preciso e 
obiettivo, su base annuale, le superfici e le produzioni a livello regionale; ciò riguardava le 
principali colture di interesse. Il metodo consiste nell'associare in maniera rigorosa dati di 
telerilevamento e osservazioni sul campo. La messa a punto e la valutazione dovevano basarsi 
essenzialmente sul cosiddetto metodo dello "stimatore di regressione". L'azione era stata 
organizzata in due ambiti distinti: 
- una parte di osservazioni obiettive sul campo, con programma di campionamento fissato o 
migliorato mediante telerilevamento; 
- una parte di classificazione automatica dei dati spaziali che consentisse il miglioramento 
delle stime delle indagini sul campo precedenti, con utilizzo del metodo di regressione. 
U telerilevamento è utilizzato altresì per fornire al ricercatore i documenti che gli consentano di 
individuare con precisione le parcelle di campo. 
U primo ambito è stato sviluppato nell'azione di sostegno n. 6, in quanto il metodo era standard 
per tutti i lavori del progetto che richiedevano un controllo sul campo, in particolare l'azione 4, 
che è qui rappresentata. 
2.2 Svolgimento dei lavori 
Questa azione è stata realizzata secondo tre fasi distinte: 
• una fase 1988-1989, nella quale è stata applicata una metodologia rigorosamente identica su 
5 regioni; 
- una fase 1990-1991, nella quale sono stati realizzati adattamenti locali e nella quale era 
richiesta la partecipazione attiva delle regioni o degli enti nazionali; 
• una fase 1992-1993, nella quale il progetto si è posto a sostegno delle iniziative nazionali o 
regionali. 
Prima fase 1988-1989 
E' stato possibile avviare questa azione già nel 1988 grazie a una decisione del Parlaménto 
Europeo che ne ha permesso il finanziamento e la costituzione dell'equipe del progetto. E' stata 
realizzata su 5 regioni amministrative in Germania, Spagna, Francia, Grecia e Italia. Queste 
zone (ved. figura 1) rappresentano in modo esemplare le colture annuali più importanti e 
offrono una varietà notevole di condizioni climatiche e di pratiche di coltivazione. Esse 
interessano, in totale, una superficie di 100.000 km2 circa. 
Nel 1988 e nel 1989, i lavori sono stati svolti da società di servizio nazionali, indipendentemente 
dai servizi statistici nazionali o dalle amministrazioni regionali, secondo procedure e 
metodologie rigorosamente identiche (cfr. elenco fornitori in allegato 1). 
Nel 1988, è stato applicato il metodo seguente: 
- stratificazione sulla base di documenti topografici o cartine preesistenti; 
- prelevamento di un campione di 600 segmenti quadrati di 50 ha ciascuno; 
- studio sul campo utilizzando fotografie aeree; 
- acquisizione simultanea di una copertura completa della regione ad opera di Spot e Landsat-
TM; 
- classificazione automatica dei dati satellitari; 
- analisi dei risultati. 
Nel 1990, sono intervenute le modifiche seguenti: 
- miglioramento della stratificazione mediante utilizzo delle immagini satellitari del 1988; 
- ulteriore miglioramento dell'efficienza del campione mediante ridistribuzione del campione 
negli strati, tenendo conto dei risultati del 1988; 
- è stata realizzata un'unica copertura privilegiando Landsat-TM; 
- è stato aggiunto l'ambito "rendimento" mediante selezione di punti nel segmento, 
individuazione del coltivatore e colloqui; 
- è stato aggiunto l'ambito "rendimento mediante telerilevamento" utilizzando il rapporto 
indici di vegetazione tratti dai dati spaziali / rendimenti dichiarati. 
Seconda fase 1990-1991 
Le zone di ricerca sono state estese grazie alla collaborazione e al finanziamento congiunto 
degli enti nazionali o regionali (ved. figura 2). I metodi sono stati leggermente modificati per 
tener conto delle particolarità o dei programmi locali (per esempio, l'utilizzo, in Italia, dei 
segmenti del programma Agrit e delle foto Teruti in Francia). 
Sono stati realizzati studi metodologici per risolvere casi particolari o per estendere il sistema 
statistico ai dati strutturali delle aziende agricole; si è utilizzato, per esempio, il segmento 
ponderato in contrapposizione al cosiddetto segmento chiuso utilizzato per superfici e 
rendimenti; inoltre in Portogallo, ai fini della stratificazione, si è fatto ricorso ai dati Corine 
Land Cover. 
Terza fase 1992-1993 
I lavori si sono svolti su iniziativa degli Stati Membri e il livello di partecipazione al progetto 
varia molto (ved. figura 3). L'attività tende a ridursi a un supporto tecnico e scientifico 
direttamente presso gli enti locali o nazionali oppure, più spesso, presso le società di servizio 
che lavorano per loro conto. Sono state inoltrate numerose richieste per la realizzazione di 
metodi applicabili al di fuori dell'Europa dei Dodici. 
I lavori interni, ormai alleggeriti della gestione amministrativa delle azioni che era risultata 
molto onerosa nel corso der primi anni del progetto, possono ora concentrarsi su taluni aspetti: 
programmi informatici, stratificazione e ricerche metodologiche. Diventano però più difficili il 
coordinamento e addirittura la semplice informazione sui lavori realizzati. 
Figura 1 - Zone di studio dell'Azione 1 durante la fase 1988-1989 
Figura 2 - Zone di studio dell'Azione 1 durante la fase 1990-1991 
Figura 3 - Zone di studio dell'Azione 1 durante la fase 1992-1993 
2.3 Risultati 
E' necessario differenziare i risultati tra i due ambiti prima citati: stratificazione e indagini sul 
campo da una lato, classificazione automatica dei dati spaziali dall'altro. 
Ambito 1: stratificazione e indagini sul territorio 
La stratificazione è decisamente economica in quanto permette - in via generale - di dimezzare 
i costi dell'indagine sul campo pur garantendo pari precisione. Essa viene ammortizzata in ogni 
settore a partire dal primo anno, nonostante possa servire per vari anni consecutivi. Le 
immagini via caso costituiscono lo strumento ideale per il rilevamento delle zone omogenee di 
occupazione del suolo, per il rilevamento dei limiti fisici quali percorso dei fiumi, strade , bordi 
di boschi, per l'estrazione dei segmenti e per la valutazione a priori delle difficoltà legate al 
numero di parcelle. Poiché il periodo di acquisizione delle immagini non è critico, il metodo 
risulta applicabile ovunque in Europa. 
Il metodo basato sui segmenti quadrati è rapido ed efficace; il supporto migliore per l'incaricato 
dell'inchiesta a terra è rappresentato da un ingrandimento di fotografia aerea; tuttavia, un 
ingrandimento 1/10.000 delle immagini spot sul segmento permette praticamente ovunque di 
superare questo limite, qualora si presentino difficoltà legate al suo utilizzo. 
L'individuazione dei coltivatori, seguita da una normale intervista degli stessi, è un metodo 
praticabile che permette di utilizzare un sistema d'inchiesta completo, che non si limiti alle 
superfici delle colture. 
I risultati delle attività comprese nell'ambito 1 sono stati presentati su Tele-agri-news n. da 2 a 
5, come evidenziato dalla tabella 2 seguente relativa alla Macedonia, tratta dal bollettino n. 3 
del maggio 1990. 
Tabella 2 • Risultati relativi alla Macedonia 
Coltura 
Grano tenero 
Grano duro 
Orzo 
Legumi secchi 
Mais 
Girasole 
Patate 
Barbabietole 
da zucchero 
Riso 
Cotone 
Tabacco Statistiche 
ufficiali 
(x 1000 ha) 
1988 
195,5 
1503 
5,0 
30,4 
163 
4,0 
103 
12,0 
57.7 
20,5 Stima 
MA.R.S. 
(x 1000 ha) 
1988 
158,5(11,7) 
175,4 (123) 
60,4(6,4) 
0,6 (03) 
27,5(33) 
16,6(3,5) 
6,0 (3,0) 
15,9 (3,8) 
14,1 (1,1) 
73,9 (6,2) 
31,7(4,7) 1989 
163,6(11,0) 
161,1 (10,0) 
65,5 (5,5) 
2.2(1,0) 
22,5 (2.0) 
4,0 (U) 
0,9(0,7) 
13,9 (U) 
9,9(03) 
60,5 (0.4) 
17,7 (2,2) Stratificazione T.M. 
Efficacia relativa 
1988 
1.25 
1.17 
1.12 
1,44 
1,70 
1.16 
0,67 
136 
7,04 
236 
130 1989 
139 
1.49 
139 
1.72 
1,99 
1,09 
1,10 
1.99 
637 
2.47 
1.60 1988 
1.84 
2,17 
C) 
3,56 
1.67 
138 
0.99 
133 
631 
134 
1.06 1989 
1.99 
2,13 
1,67 
C) 
3,11 
1.41 
7,61 
7,16 
18,86 
3,19 
231 Crop 
Common wheat 
Durum wheat 
Barley 
Dried pulses 
Maize 
Sunflower 
Potatoes 
Sugar beet 
Rice 
Cotton-
Tobacco 
Le cifre tra parentesi esprìmono gli errori standard 
(*) Non è stata effettuata la correzione mediante regressione 
Ambito 2* classificazione automatica dei dati spaziali 
Il metodo dello stimatore di regressione viene applicato in tutte le regioni interessate 
dall'azione. I livelli di definizione offerti da Spot o Landsat-TM si prestano all'elaborazione 
automatica; la gestione risulta più facile con Landsat. Tuttavia, questo metodo presenta 
notevoli limiti di tipo tecnico ed economico, per esempio per quanto riguarda l'acquisizione 
delle immagini. 
In effetti, tranne in Grecia nel 1989, non è mai stato possibile coprire un'intera regione di 
20.000 km2 per un periodo ottimale definito in circa 40 giorni con un unico tipo di satellite. E* 
stato quasi sempre possibile coprire la regione ricorrendo però contemporaneamente a Spot e a 
Landsat; ciò complica l'elaborazione in quanto provoca uno scarto dalla finestra ottimale per 
determinate parti di territorio, determinando così una riduzione dell'efficacia. Anche la 
realizzazione tecnica ha posto alcuni problemi. 
10 
Le società di servizio selezionate nella prima fase non hanno avuto grandi problemi di 
realizzazione tecnica; si sono invece presentati problemi di questo tipo quando, nella scelta, 
sono intervenuti vincoli di carattere nazionale. La tecnica delle classificazioni automatiche su 
una zona vasta rimane tecnicamente difficile per un servizio amministrativo o una società di 
servizio che non sia estremamente specializzata nel telerilevamento. Per questo motivo, i costi 
rimangono elevati e i risultati non sono garantiti per tutte le colture. A questo principio fanno 
eccezione i casi in cui sono presenti condizioni favorevoli - come nel caso della Grecia, per 
esempio - allo stato attuale della tecnica e del costo delle immagini. Quindi, l'ambito 2 non 
dovrebbe essere consigliato, da un punto di vista operativo, per i servizi regionali o nazionali di 
statistica. 
2.4 Ricadute tecniche su altri programmi 
I metodi messi a punto nel quadro dell'azione 1 hanno avuto numerose ricadute positive su altri 
programmi o lavori • di tipo statistico o meno. 
Programma PHARE: La Commissione delle Comunità Europee ha realizzato un programma di 
assistenza ai paesi dell'Europa centrale ed orientale. L'ambito 1 permette di realizzare un certo 
numero di indicatori relativi alle statistiche agricole, all'evoluzione delle superfici delle colture, 
ma anche alla trasformazione delle strutture. In considerazione delle mutazioni annuali che si 
verificano, sarebbe più efficace un metodo basato su un elenco di aziende agricole. Dopo 
l'effettuazione di due studi di prova, questo metodo tende a generalizzarsi sotto l'egida del 
programma PHARE. 
Programma CORINE: A sostegno del programma CORINE Landcover Updating promosso dalla 
DGXI-EEA-TF, nel 1991 è stata approntata la metodologia per l'aggiornamento della banca 
dati CORINE Landcover. Questa è fondata sul metodo della stratificazione. In base a tale 
metodologia, è stato realizzato un prototipo di sistema informatico. Nel 1993 si è proceduto al 
collaudo di questo sistema. Il sistema definitivo verrà distribuito agli Stati Membri (si prevede 
nel 1994). 
Gestione e controllo: Le statistiche agricole rappresentano un mezzo di controllo a livello 
globale, regionale o nazionale di tutte le singole domande di sovvenzione. Poiché, 
normalmente, le statistiche si ottengono intervistando i coltivatori, è possibile introdurre un 
errore per eccesso o per difetto, come evidenziato nel caso delle statistiche sul grano duro del 
1990 relative all'Italia del Sud e alla Grecia del Nord. 
Nel quadro della nuova politica agricola comune (PAC), assumono ancora maggiore 
importanza il problema dell'affidabilità delle dichiarazioni degli agricoltori che hanno diritto 
agli aiuti compensativi previsti dalla riforma della PAC e i problemi di controllo. 
Aiuto alle società di servizio: Le società di servizio nazionali devono spesso partecipare a gare 
d'appalto indette da enti internazionali per assegnare lavori di carattere statistico in paesi in via 
di sviluppo. Può trattarsi di lavori puntuali oppure di lavori che prevedono l'effettuazione di 
operazioni di tipo più routinario. I metodi messi a punto consentono di far fronte 
adeguatamente a determinate situazioni. II personale del progetto funge spesso da consulente e 
ciò contribuisce a rafforzare la capacità delle società di servizio europee. 
11 
2.5 Conclusione e orientamenti 
I servizi di statistica sanno ormai con ragionevole certezza ciò che possono aspettarsi dal 
telerilevamento per quanto riguarda l'inventario delle colture a livello regionale o locale. 
Introdurre il telerilevamento corrisponde a introdurre tecniche di sondaggio areolare un tempo 
poco utilizzate in Europa, in quanto ad esse erano preferite ricerche basate su elenchi di 
agricoltori. Il passaggio alla fase operativa dei metodi dell'azione 1 significa, concretamente, 
aggiungere alle ricerche di struttura e ai censimenti obbligatori uno studio areolare che 
permetta di ottenere statistiche sulla vegetazione più rapide, obiettive e precise. Ciò sembra * 
rappresentare un'alternativa positiva nei paesi in cui esistono difetti puntuali, oppure nei casi in 
cui i sistemi attuali mal soddisfano le nuove esigenze create dai nuovi provvedimenti adottati 
nell'ambito della politica agricola comune. Viene evidenziato che sono i paesi meridionali 
dell'Europa dei Dodici ad avere queste difficoltà dovute, in parte, al numero elevato di 
coltivatori. E' sempre in questa zona che il telerilevamento si rivela più efficace. Questo sistema 
di ricerca areolare può svolgervi un ruolo positivo, ed è per questo che viene consigliato. 
Sempre nel sud dell'Europa • Grecia, Spagna, Italia, ecc. - sono in corso di realizzazione 
programmi di carattere operativo. 
A sua volta, il metodo dello stimatore di regressione non viene consigliato non tanto per motivi 
di fattibilità tecnica, quanto perché esso richiederebbe uno sforzo di realizzazione troppo 
grande, a meno che si faccia ricorso a società di servizi molto specializzate; ciò porterebbe a 
risultati non apprezzabili sul piano economico, tranne che, forse, in Grecia o nella Spagna del 
sud. 
Attraverso il progetto, si è costruita una competenza tecnica sia nei servizi statistici che nelle 
società di servizio; ciò consente di rispondere e di adattarsi a situazioni nuove impreviste. E' 
possibile selezionare il metodo più adatto a un obiettivo specifico utilizzando i sistemi statistici 
che si basano su elenchi di coltivatori e i sistemi areolari a base puntq o a base segmento, grazie 
a una buona conoscenza delle possibilità e dei limiti delle capacità di utilizzo del 
telerilevamento mediante stratificazione o mediante elaborazione automatica dei dati spaziali. 
Nel quadro della seconda fase del progetto, si prevede di perseguire un'azione limitata a 
sostégno dei servizi statistici nazionali che si sono impegnati nella realizzazione operativa di 
questi metodi. Tale azione dovrebbe riguardare alcuni aspetti metodologici, ma anche aspetti 
relativi allo sviluppo di software estremamente mirato e una parte relativa alla formazione. 
E' previsto anche che Eurostat assicurerà il miglior coordinamento di queste azioni. 
Uri osservatorio tecnologico sull'ambito 2 con stimatore di regressione di quest'azione dovrebbe 
essere mantenuta, in modo da consentire di percepire i cambiamenti che potrebbero essere 
introdotti da nuovi sensori quali il radar. 
12 
3. AZIONE 2: MONITORAGGIO DELLA VEGETAZIONE E INDICATORI DI 
RENDIMENTO 
3.1 Obiettivo e metodi 
L'obiettivo dell'azione 2 consiste nell'utilizzare dati provenienti dai satelliti meteorologici per il 
monitoraggio della vegetazione e per fornire gli indicatori di rendimento delle principali 
colture. Oltre all'obiettività del metodo, l'interesse principale riguarda la possibilità di fornire 
questi indicatori a diversi livelli geografici: locale, regionale, nazionale ed europeo. 
U metodo consiste nell'elaborare questi dati in modo da derivarne due indicatori: l'indice di 
vegetazione e la temperatura superficiale. Poiché questi indicatori sono correlati con lo stato 
della vegetazione o delle colture, il confronto spaziale e temporale di questi dati negli anni 
oppure tra zone diverse deve permettere di trarre un giudizio sui livelli di rendimento. 
32 Svolgimento dei lavori 
Sono stati realizzati due tipi di lavoro in modo indipendente: 
- messa a punto di metodi applicativi 
• pre-trattamento dei dati AVHRR che, in formato grezzo, sono poco adatti all'osservazione 
della terra. 
Questi studi sono stati condotti in parallelo, in quanto presentano incidenze reciproche; 
tuttavia, il massimo sforzo relativamente ai metodi è stato realizzato all'inizio del progetto, 
mentre il massimo sforzo per le elaborazioni si è avuto alla fine del progetto stesso. 
Metodi applicativi 
I metodi applicativi sono stati realizzati da terzi. (Cfr. rapporto SP-I.89.04 EN e figura 4 che 
presenta i vari centri di studio e le équipe di ricerca corrispondenti). 
Tema 1: analisi delle applicazioni agronomiche. Lo studio è stato condotto mediante analisi 
pluriannuale di due tipi di dati: l'indice di vegetazione normalizzato NDVI ("Normalized 
Difference Vegetation Index"), ottenuto mediante i dati relativi al visibile e all'infrarosso e al 
loro profilo di evoluzione, all'infrarosso termico, con calcolo della temperatura superficiale Ts e 
ricerca degli indicatori idrici di stress. 
Tema 2: modellizzazione delle risposte della vegetazione su scala NOAA-AVHRR. Avviene 
mediante integrazione dei dati esterni del tipo immagini via satellite ad alta definizione 
spaziale, oppure di dati più classici quali i dati delle stazioni meteorologiche. 
Tema 3: definizione di prodotti utili per una rete di informazioni agricole centralizzate. Il primo 
prodotto già individuato è la classificazione dei dati NOAA-AVHRR secondo l'occupazione dei 
suoli. 
13 
In un secondo tempo, sono state condotte alcune ricerche più radicali in particolare per 
calcolare l'evapotraspirazione reale dai dati ottenuti dalle fasce termiche della sonda AVHRR 
e dalla temperatura atmosferica. 
La messa a punto di questi metodi ha riguardato soltanto i dati del satellite NOAA-AVHRR. 
Le ricerche tendono a dimostrare l'importanza dei dati ottenuti dai satelliti METEOSAT che 
non sono stati studiati nel quadro del progetto a titolo di semplificazione e per evitare 
dispersioni. 
EQUIPES et SrTES-TEST 
Localised Studies 
National Studies 
(NMi LOGICA 
NUTIS Univ. Readinc 
Uni*. Athens 
Thcnaloniki 
C=Z2* 
Figura 4 - Sedi di studio e relative équipe di ricerca dell'azione 2 
Elaborazione dad 
La realizzazione deWelaborazione e del flusso dì dati NOAA- AVHRR è stata resa possibile 
grazie alla collaborazione con l'Agenzia Spaziale Europea (ESA) (ved. figura 5). Essa è infatti 
responsabile di acquisire e di archiviare i dati; ciò implica un coordinamento dei centri di 
ricezione. L'ESA si è impegnata ad acquisire e archiviare tutti i dati che consentano una 
copertura giornaliera dell'Europa, oltre a una serie di dati storici. Il progetto si è impegnato a 
sviluppare algoritmi di trattaménto più automatizzati che permettano, partendo dai dati grezzi, 
di avere un prodotto rettificato dal punto di vista geometrico e radiometrico (livello 2), nel 
quale si conservi l'immagine iniziale. Tale prodotto verrebbe messo a disposizione dell'ESA e 
14 
delle stazioni nazionali coinvolte nella rete. Nel 1989 sono state fissate le specifiche precise 
degli algoritmi. La scrittura dei codici e la determinazione di certi coefficienti utilizzati negli 
algoritmi - per esempio, coefficienti di calibrazione dei sensori ottenuti da satelliti diversi - sono 
state affidate a terzi mediante contratto. I vari elementi appena ricordati sono stati consegnati 
alla fine del 1990. Con il 1991, è stata avviata una seconda fase di elaborazione per arrivare ai 
prodotti cercati: 
• mosaico giornaliero della Comunità ottenuto da dati NOAA-AVHRR (livello 3); 
- banca dati che consenta di integrare i dati per una zona omogenea o per un periodo definito 
(per esempio, dieci giorni) e che permetta di ottenere un prodotto di sintesi più elaborato 
(livello 4). 
Può trattarsi di profili temporali per una certa zona oppure di un prodotto cartografico per un 
periodo definito. 
Dal 1992, è continuato il miglioramento dei software in parallelo con l'elaborazione operativa 
dei dati storici. 
ACTION 2 
LAW SATELLITE CvWCIS 
GENERATE 
DALY MOSAICS OF EUROPE 
DAILY MOSAICS 
Of EUROPE 
1 
GATHER PARAMETERS 
OK A JOXJO KM GRID 
.PARAMETERS 
TIME SERIES 
GENERATE 
NDVlTME PROFILES GENERATE 
NDVT EVOLUTION MAPS 
NDVT 
TIME PROFILES KO VI EVOLUTION 
MAfT 
Figura 5 - Elaborazione e flusso di dati NOAA-AVHRR 
15 
3.3 Risultati 
I risultati degli studi sono stati molto soddisfacenti, ma il loro trasferimento nei processi 
operativi che utilizzano catene operative automatizzate si è rivelato molto più difficile del 
previsto. 
Studi 
I risultati qualitativi o quantitativi degli studi sono particolarmente buoni in quanto riflettono 
adeguatamente le condizioni delle colture o della vegetazione. La convalida puntuale è 
impossibile in quanto i sensori NOAA-AVHRR hanno una definizione molto ridotta • 1 km; 
ciononostante, le variazioni degli indici di vegetazione ben riflettono le variazioni di 
rendimento delle coltivazioni annuali che occupano una superficie al suolo relativamente estesa 
(cfr. riferimenti dei rapporti nell'allegato 3). 
E' però necessario sfumare questi risultati in quanto essi sono sempre ottenuti a posteriori; solo 
così si possono conoscere le variazioni ricercate e il processo di elaborazione varia molto e non 
è standardizzato. Poiché i risultati sono molto sensibili alla scelta delle immagini e 
all'elaborazione dei dati, permane sempre un certo grado di dubbio sulla validità dei risultati 
stessi in termini operativi. 
U pre-trattamento dei dati ha costituito la fase più laboriosa degli studi; in altre parole, la 
qualità dei risultati dipendeva fortemente dalla capacità di elaborare numerose immagini. I 
risultati sono particolarmente interessanti quando si verifica un evento eccezionale, quale una 
forte siccità. Questi dati daranno risultati" migliori se saranno abbinati a modelli 
agrometeorologici, ma ciò potrà essere previsto soltanto in una fase successiva del progetto. 
Elaborazione dati 
Alla fine del 1993, l'elaborazione dati è stata attivata internamente; non vi sono errori manifesti 
nel software e il sistema è totalmente automatizzato. Non solo è possibile elaborare in tempo 
quasi reale i dati satellitari, ma riusciamo anche a elaborare l'archivio esistente a partire dal 
1982. Non è nota la sensibilità dei risultati nel tradurre variazioni dello stato vegetativo, così 
come non si conosce il tempo di risposta. Quindi, per il momento, non conosciamo esattamente 
le capacità del software che permettano di eliminare determinati fattori di disturbo che, 
attraverso parametri diversi quali spessore dell'atmosfera, angolo di mira e angolo solare, 
possono influire sulla qualità radiometrica. La copertura delle nubi su certe zone può 
comportare un numero inferiore di punti d'appoggio e questo, a sua volta, può far diminuire la 
qualità geometrica delle immagini. 
II software stesso è difficile da trasferire o da trasportare, in quanto manca una 
documentazione precisa in merito e in quanto è stato sviluppato mediante tentativi successivi. 
Gli output sono tuttavia interessanti ed è possibile iniziare ad usarli nonostante sia necessario 
un periodo di convalida e di industrializzazione del software stesso. 
In figura 6, l'anomalia osservata in Spagna corrisponde alla siccità del 1992 che appare sul 
profilo temporale di questo paese (figura 7). I due prodotti consentono di individuare le zone 
più colpite e il periodo di siccità del 1992. 
Questa analisi potrebbe essere affinata mediante profili su zone più localizzate (figura 7) e 
mediante un riferimento cartografico a un anno medio piuttosto che all'anno precedente. 
16 
ran — 
biid™:: u:n LUI-NCH CUURI-NI N.\>VI - IT.HVIOUS YLARNUVI 
0107 9) 
«a*cs^ 
Figura 6 - Differenza tra l'indice di vegetazione NDVI del 1993 e quello del 1992 (al 1 luglio) 
(NVDI • "Normalized Difference Vegetation Index"; l'indice è rappresentato su 
una griglia di 50 km x 50 km) 
Figura 7 - Esempi di profili temporali dell'indice di vegetazione NDVI 
17 
3.4 Ricadute tecniche su altri programmi 
Il risultato dell'elaborazione automatica dei dati NOAA-AVHRR in tempo quasi reale fino al 
livello 2 definito in precedenza è unico in Europa. Gli attuali utilizzi non meteorologici si 
fondano su un numero limitato di dati elaborati immagine per immagine e non, come avviene 
qui, secondo un processo automatico e permanente. I due tipi di elaborazione presentano, 
ciascuno, pregi e difetti, ma l'elaborazione automatica ben si addice a qualsiasi processo che 
richieda un monitoraggio nel tempo. Vi possono quindi essere molteplici applicazioni, in 
particolare per i problemi ambientali. Nel quadro del progetto, si prevede di studiare in 
particolare le applicazioni sui foraggi e sui boschi. 
3.5 Conclusioni e orientamenti 
U rapporto con l'ESA ha comportato un certo numero di vincoli a livello di formato, di 
hardware utilizzato e di flusso di dati; tuttavia, vincoli che pesano sui tempi di realizzazione 
costituiscono una garanzia di un servizio più operativo a lungo termine, tanto più che la parte di 
elaborazione di livello 2 ha svariate applicazioni e dovrebbe, in futuro, essere oggetto di un 
servizio comune. Soltanto i prodotti di livello 3 e 4 sono mirati per l'applicazione alle statistiche 
agricole comunitarie. 
Contrariamente all'azione 1, che può entrare in una fase operativa in tempi più brevi rispètto a 
quelli previsti nel progetto, il programma di lavoro è qui conforme alle previsioni. 
Attraverso studi a posteriori che hanno spesso richiesto modifiche dei dati elaborati, è stato 
possibile dimostrare un certo numero di potenziali applicazioni. 
E' stato creato un software di elaborazione standard che dovrebbe permettere di realizzare 
queste applicazioni; tuttavia queste non sono state convalidate con questa nuova catena di cui 
non si conosce esattamente la sensibilità. 
L'insieme della catena di acquisizione e di elaborazione dei dati ha ancora carattere artigianale; 
è necessario procedere alla sua industrializzazione per raggiungere una fase più operativa, ma, 
per far questo, le procedure dovrebbero essere fisse • cosa ancora impossibile. 
E' necessario stabilire un forte collegamento con le altre azioni del progetto basate sul 
monitoraggio delle colture, cioè le azioni 3 e 4. Questo legame, previsto nella progettazione 
delle azioni, è solo agli inizi, poiché la catena di produzione dei prodotti di livello 3 e 4 è 
cominciata solo nel 1993. 
Quindi, sarà necessario probabilmente un periodo di tre anni affinché l'azione 2 diventi 
operativa, cioè adatta a un trasferimento, come nel caso dell'azione 1, per esempio. Invece, 
sono disponibili tutti gli elementi per verificare le applicazioni su scala reale e in tempo reale, 
oltre che i legami con le altre azioni per consentirne l'inserimento nel sistema avanzato di 
statistica agricola. 
18 
4. AZIONE 3: MODELLI DI PREVISIONE DEI RENDIMENTI 
4.1 Obiettivi e metodi 
La previsione dei rendimenti è uno degli obiettivi essenziali assegnati al progetto. Si 
considerano i rendimenti delle principali colture annuali, ma anche quelli delle principali 
colture perenni: viti, olivi e agrumi. 
Fino ad oggi, la previsione dei rendimenti è realizzata essenzialmente con il metodo qualitativo, 
0 mediante informazione dei corrispondenti. Soltanto alcuni paesi eseguono rilevamenti 
obiettivi secondo un piano statistico preciso riguardante alcune colture mirate. Esistono modelli 
basati sui dati delle stazioni meteorologiche al suolo; il loro utilizzo non è però del tutto 
soddisfacente. 
A livello europeo, il modello Agromet è stato utilizzato da Eurostat per le colture annuali, ma il 
suo principale contributo ha riguardato le tendenze. Esistono localmente alcuni modelli 
predittivi, i quali sono stati sviluppati da enti di ricerca; tuttavia, essi riguardano essenzialmente 
le colture annuali e, generalmente, i dati di input dei modelli non sono disponibili a livello 
europeo. 
1 modelli predittivi basati sui dati di telerilevamento si sono rivelati inefficaci, per esempio nel 
quadro dell'azione 1, oppure di realizzazione relativamente complessa (come nel caso dei 
risultati dell'azione 2). Quindi, l'obiettivo assegnato all'azione 3 consiste nello sviluppare 
modelli di previsione dei rendimenti a partire dai dati dei suoli, in particolare da dati 
meteorologici, disponibili per l'insieme della Comunità Europea i quali possano essere 
migliorati in un secondo tempo grazie all'utilizzo dei dati di telerilevamento. 
Nel caso delle colture perenni, per le quali l'apporto del telerilevamento risulta meno evidente, 
sono necessari uno sforzo e tecniche particolari. 
L'azione 3 è stata strutturata in tre sotto-azioni diverse: 
- sviluppo di un modello agrometeorologico semideterministico di previsione dei rendimenti 
delle colture annuali; 
- estensione del modello Agromet di Eurostat alle colture perenni; 
- modello di previsione dei rendimenti della vite (e degli olivi) basato su un metodo di 
captazione del polline. 
Gli sforzi principali si sono concentrati sul modello agrometeorologico semideterministico, cioè su 
un modello che simula lo sviluppo delle piante, contrariamente al modello Agromet che è 
strettamente statistico. L'obiettivo di questo modello consiste nell'ottenere una previsione dei 
rendimenti delle colture di interesse a partire dai dati meteorologici quotidiani; ciò deve 
naturalmente avere una precisione sufficiente a livello regionale, nazionale ed europeo. I 
modelli dovrebbero permettere di fornire dati quantitativi per zone ampie, completate dai dati 
localizzati ma qualitativi dell'azione 2. 
19 
La realizzazione del modello implica la costituzione di una banca dati sui suob, il clima, le 
piante e i rendimenti. Impbca altresì l'armonizzazione, a bvello europeo, di sotto-modelli quali 
l'evaporazione potenziale e reale e il bilancio idrico. Gb stadi fenologici e i parametri 
quantitativi legati a questi stadi, come gli indici fogbari, il peso dei chicchi, ecc. vengono poi 
fissati mediante interazione tra questi dati strutturab di base e i dati meteorologici correnti. 
Le previsioni dei rendimenti sono ottenute sulla base di un rapporto statistico tra la casistica 
storica dei rendimenti e la casistica storica dei parametri quantitativi di cui sopra (ved. figura 
8). 
TEMPERATURA T 
IRRAGGIAMENTO 
moco, GLOBALE Rg STAGIONE 
\ 
\ 
\ 
BILANCIO 
IDRICO 
ETR/ETH 
J 
RR/RU 
TENDENZA 
rendimento MODELLIZZAZIONE DELLA CRESCITA 
fabbisogno idrico 
tempo (ore di luce) 
TIPO DI 
SUOLO 
A: 
radici \J 
anno PRATICHE DI COLTIVAZIONE 
, REGIONALI INCIDENTI 
- meteorologici 
- fitosanitari 
- economici 
Figura 8 - Esempio di un tipo generico di modebo agrometeorologico (dove: ETM ed ETR * 
evapotraspirazione massima e reale; RU e RR: Riserva Utile e reale; S = semina; 
EC = realizzazione delle coltura; F = fioritura; MC ~ maturità cerosa; C = 
maturità completa; De = durata critica della luce; T = temperatura) 
20 
4.2 Svolgimento dei lavori 
4.Z1 Modello agrometeorologico 
II quadro di lavoro era già stato definito nel 1988. Nel corso del 1989 e del 1990, la parte 
essenziale dei lavori ha permesso di costituire la banca dati che, in seguito, è stata migliorata 
progressivamente. L'armonizzazione dei sotto-modeUi e, poi, la costruzione dei modelb stessi 
sono state realizzate in due fasi: modelb quabtativi, poi modelli quantitativi: 
Banca dati 
Comprende i dati relativi al suolo, alla pianta e al clima (ved. figura 9). 
DATI METEOROLOGICI 
SPAZIALIZZAZIONE ' 
(50x50 km) 
DATI PEDOLOGICI 
RISERVE UTILI 
(SCALA 1/1.000.000) 
INFORMAZIONI AGROMET 
1 I 
INFORMAZIONI AGRONONflCHE 
(PER REGIONE) 
STATISTICHE AGRICOLE 
EUROSTAT 
(PER PAESE O REGIONE) + TELERILEVAMENTO 
- Tf ETR 
- SPAZIALIZZAZIONE 
+ TELERILEVAMENTO: 
- ALLARMI METEO 
- CALIBRAZIONE DEL 
CICLO DI CRESCITA 
• ZONA DI COLTURA 
+ TELERILEVAMENTO: 
- SPAZIALIZZAZIONE 
DEGLI OUTPUT 
] i 
OUTPUT INDIPENDENTI: • OUTPUT INTEGRATI -, 
- PREVISIONI QUANTITATIVE DEI RENDIMENTI 
(SU SCALA NAZIONALE E PER LE GRANDI REGIONI) j 
- MONITORAGGIO QUALITATIVO DELLA CONDIZIONE > ' 
DELLE COLTURE (PRODOTTI CARTOGRAFICI) 
Figura 9 - Organigramma dell'Azione 3 ("ModeUi di previsione dei rendimenti") 
21 
Per quanto riguarda i dati sul suolo, la collaborazione con l'Institut National de la Recherche 
Agronomique di Orléans (Francia) e la creazione di un Gruppo di Sostegno per i Suoli e i Sistemi 
Geografici Informativi ha permesso di elaborare la cartina pedologica al milionesimo della 
Comunità Economica Europea e di trarre da essa le informazioni riguardanti la riserva utile 
d'acqua dei suoli. Questa tappa è stata completata per le necessità del modello. 
La raccolta dei dati agronomici o, più precisamente, dei parametri agrometeorologici legati a 
ciascuna coltura è stata oggetto di vari contratti che hanno riguardato le colture di interesse 
(cfr. allegati 1 e 3). Per esempio, per ciascuno stadio fenologico del grano duro, ci sono state 
comunicate le condizioni ottimab, accettabili e dannose, le quali sono poi state inserite, 
generalmente, in una pubblicazione. 
Sono stati acquisiti dati meteorologici di carattere storico per le stazioni che li hanno registrati 
in un periodo abbastanza prolungato (25 o 30 anni). I dati raccolti sono quelli normalmente 
disponibili nella rete GTS (Global Telecommunications System) e considerati come dati di 
input dei modelli o sotto-modelli. Si tratta dei dati giornalieri relativi a: 
- pioggia 
- temperatura massima e minima 
- pressione del vapore acqueo o umidità relativa 
• velocità media del vento 
- durata dell'insolazione o della copertura di nubi. 
E' stato possibile acquisire i dati storici per circa 350 stazioni meteorologiche europee. I dati in 
tempo reale sono identici, ma sono ottenuti per un insieme di stazioni meteorologiche di 
superficie diversa, in quanto si considerano circa 700 stazioni. 
I dati dei rendimenti storici sono tratti dalla banca REGIO di Eurostat. 
Sotto-modelli 
Sotto-modello di evapotraspirazione potenziale 
I vari servizi meteorologici utilizzano formule diverse. In contrapposizione alle misure 
mediante lisimetri, è stato approntato un metodo di calcolo valido per l'intera Comunità. Gli 
aggiustamenti sono ottimi per il periodo marzo-ottobre, che è anche il più importante. F dati 
necessari sono giornalieri. 
Sotto-modello di irraggiamento globale 
L'irraggiamento globale è necessario per il sotto-modello precedente; invece, i dati registrati 
dalle stazioni a terra sono spesso la copertura di nubi in periodi diversi o la durata 
dell'insolazione e non l'irraggiamento globale. Era quindi necessaria una formula di 
conversione che è stata sviluppata nel quadro dell'Azione 3. Essa è stata verificata in una 
trentina di stazioni in cui esistevano i due tipi di osservazione. 
22 
Sotto-modello di interpolazione spaziale dei dati meteorologici 
Poiché i dati storici e i dati in tempo reale vengono acquisiti per insiemi diversi, i secondi 
possono variare per applicazioni europee o regionali; è necessario quindi creare stazioni fittizie 
mediante interpolazione. 
Le stazioni fittizie sono rappresentate in una griglia di punti distanziati 50 km l'uno dall'altro. 
Su 7 stazioni totali, se ne scelgono da 1 a 4 mediante eliminazione seguendo criteri di 
dissomigbanza rispetto al nucleo definito delle sette stazioni di partenza. Per esempio, vengono 
eliminate le stazioni che si trovano in zona prettamente urbana o ad altitudine molto elevata e 
che sono dissomigbanti. Si ottengono quindi i parametri, tranne la pioggia, mediante 
ponderazione dei valori delle stazioni prescelte. Il parametro pioggia viene ottenuto soltanto da 
una stazione scelta con lo stesso metodo: minore differenza rispetto al nucleo definito in 
precedenza. 
Il Gruppo di Sostegno Agrometeorologico (SuGrAm), costituito nel 1990, ha permesso di 
convabdare la rete di stazioni meteorologiche e il metodo di interpolazione, oltre ai sotto­
modelli per il calcolo dell'evapotraspirazione potenziale e dell'irraggiamento globale. Questo 
gruppo è coordinato dall'Organizzazione Meteorologica Mondiale. 
Modello di sviluppo o modello quantitativo 
Si basa sul modello WOFOST, sviluppato dallo Winand Staring Centre del Servizio Olandese 
per la Ricerca Agricola (DLO) di Wageningen; si tratta di un modello deterministico basato sul 
bilancio energetico e sul bilancio idrico. E' stato adattato ai dati di input precedentemente 
definiti e ottenuti dai sotto- modelli. 
I dati di output sono i seguenti: 
- condizioni meteorologiche anomale 
- indicatori di sviluppo, su dieci giorni e dall'inizio del ciclo: 
. biomassa 
. produzione di chicchi 
. riserva d'acqua reale 
. stadio fenologico 
. bilancio idrico 
. eccesso d'acqua 
- prodotti cartografici relativi. 
Questo modello dipende direttamente dai parametri agronomici legati a ciascuna coltura. 
Verso la metà del 1993, esso è stato attivato per una coltura tipo, il grano invernale. Gli output 
sono di tipo quantitativo però, poiché il parametro non è direttamente il rendimento ricercato, 
viene offerto un primo approccio di tipo qualitativo. 
23 
Modello di previsione dei rendimento o modello quantitativo 
Gb input di questo modello sono la variabile legata alla tendenza tratta dai dati dei rendimenti 
storici e la variabile tratta dal modello di sviluppo. Come in una griglia di 50 x 50 km, 
coesistono tipi di terreno e varietà di colture diversi; ciò comporta risultati diversi. I risultati 
per un quadrato elementare sono ottenuti mediante ponderazione dei risultati elementari del 
modello. 
Questa parte è in corso di sviluppo e non è ancora operativa (fase di convabda). 
Strumenti informatici 
Si sono approntati una serie di strumenti informatici. Vanno citati in particolare il software 
AMDaC per la ricezione, la decodifica, il controllo qualità, la sostituzione dei valori mancanti e 
l'archiviazione dei dati meteorologici sinottici. Questo software il primo di questo tipo che 
risulta applicabile fuori dalle frontiere nazionali ed è trasferibile in altri paesi o regioni 
all'interno della CEE. 
In seguito alle raccomandazioni della Commissione, per le informazioni geografiche si è 
utilizzato il sistema Are-info. Poiché in Are-info la banca dati non è ottimale, la gestione della 
stessa avviene mediante il sistema ORACLE. 1 software sono sviluppati in Fortran o C e girano 
in UNIX. Essendo ancora in una fase di sviluppo, essi dovranno essere industrializzati per 
divenire trasferibili e per permettere una facile manutenzione, operazioni tuttora difficili. I vari 
sotto-modelli e modelli sono stati sviluppati indipendentemente da vari enti, ma sono tutti 
integrati all'interno del progetto ih cui si ottengono gli output statistici e cartografici. 
4.2.2 Modello aeropalUiologico 
Considerando che questo metodo era già usato da gruppi di produttori viticoli per le loro 
previsioni, i lavori hanno avuto l'obiettivo di creare una rete di captatori di polline nei principali 
paesi viticoli. La difficoltà incontrata consiste nel disporre di una rete di persone che assicurino 
il prelievo, la manutenzione dei filtri, della postazione, ecc. facendo nel contempo una scelta 
relativamente obiettiva della posizione. Di questo coordinamento si è occupato il CEMAGREF 
di Bordeaux in collaborazione con il Centro Aeropalinologico del CNRS di Montpellier. 
Sono necessari circa 5 anni per calibrare il volume della captazione di polline e la produzione 
viticola regionale. Tuttavia, dopo i primi due o tre anni, i dati possono essere usati a fini 
qualitativi. Una captazione più ingente porterà a valutare una produzione più elevata senza 
però permetterne la quantificazione. Un aspetto importante dei risultati è rappresentato dalla 
data di fioritura, che è evidenziata dalla curva di captazione del polline. Ciò permette di tarare 
un parametro fenologico per un possibile modello agrometeorologico futuro. Questo permette, 
inoltre, di esaminare le condizioni meteorologiche al momento della fioritura, essendo questo, 
di per sé, un fattore importante. 
24 
E' stato possibile stabilire una collaborazione di scambio dei risultati con enti che hanno avviato 
una rete di questo tipo da tempo; inoltre si è potuto collaudare localmente il metodo. Esiste un 
problema a bvello di capacità di elaborazione rapida dei filtri per poUine che arrivano tutti 
contemporaneamente al centro incaricato. 
La rete attuale è presentata nella figura 10 seguente. 
• FINANZIAMENTO CCR 
© FINANZIAMENTO ESTERNO CCR 
• FINANZIAMENTO MISTO 
Figura 10 - Rete debe stazioni aeropabnologiche del Progetto Agricoltura 
25 
4.Z3 Modello AGROMET di EUROSTAT esteso alle colture perenni 
II modello statistico AGROMET per colture annuali attualmente utilizzato da EUROSTAT è 
stato esteso alle colture perenni e a viti, olivi e agrumi. L'unica modifica apportata al modello di 
previsione del rendimento dell'anno in corso consiste nell'introduzione, a titolo di variabile 
espbcativa, del rendimento dell'anno precedente. 
43 Risultati 
4.3.1 Modello agrometeorologico 
E' stata realizzata una banca dati unica al mondo per l'insieme delle applicazioni 
agrometeorologiche. Essa contiene non soltanto dati meteorologici giornalieri, ma anche 
principi di base sulle colture principali, la mappa dei suoli della CEE aggiornata e stime della 
riserva utile dei suoli nei vari paesi. Essa è totalmente armonizzata per l'intera Comunità dei 
dodici Stati Membri e integra la banca dati Corine che, per esempio, dispone di un maggior 
numero di stazioni climatologiche registrate che hanno però periodicità mensile e che non 
forniscono medie interannuali di temperatura e pluviometria. 
Sono stati progettati tutti i modelli di bilanci idrici, i modelli fenologici e di previsione dei 
rendimenti. Per la parte non specifica di una coltura, i dati qualitativi riferiti ai prodotti hanno 
periodicità di dieci giorni e la catena di arrivo e di controllo dei dati meteorologici è in tempo 
reale (ved. figure 11,12,13 e 14). 
Questi prodotti possono essere già usati dagli esperti insieme ad altre informazioni. Le figure 
12 e 13 mostrano chiaramente i problemi che si sono avuti all'inizio della campagna del 1992 in 
Portogallo e alla fine della campagna in Danimarca e in Germania orientale. Le curve 
temporali su uno dei quadrati della Danimarca (figura 14) indicano l'anticipo della vegetazione 
che si è registrato nel 1992 rispetto a un anno normale, ma anche il deficit di biomassa e di peso 
dei chicchi. 
Devono ancora essere convalidate la parte specifica di una coltura e la determinazione 
previsionale dei rendimenti, ma sono già disponibili tutti gli elementi necessari a tale scopo. La 
Tabella 3 mostra le prime stime dei rendimenti di alcune colture, elaborate dal Progetto 
Agricoltura alla fine di ottobre 1993, confrontandoli con i rendimenti del 1992 (cifre Eurostat). 
Questa tabella è tratta dal Bollettino Y.S.P.R.A. ("Yield Surface Production Report on 
Agriculture"), che viene pubblicato mensilmente dal gennaio 1993 dal Progetto Agricoltura. Il 
bollettino è un prodotto sperimentale, a distribuzione molto limitata presso la DG VI e 
EUROSTAT; esso serve soprattutto a convalidare la metodologia e non ha ancora la valenza di 
prodotto operativo. E' una pubblicazione di carattere estremamente preliminare e le stime in 
essa contenute, così come la metodologia, devono ancora essere affinate e convalidate. 
26 
SITUATION ATTUI: END OF 
SEPTEMBER 1993 
SUMMER CROPS 
tifl ciiiicai areas 
Es areas of concern 
ES normal conditions 
EI favourable growing condition!. 
tdUgjuS*' 
Figura 11 - Condizione generale delle colture estive alla fine di settembre 1993 
Tabella 3 - Prime stime dei rendimenti di alcune colture, elaborate dal Progetto Agricoltura 
nel 1993 e confronto con le cifre di Eurostat. (Rendimento: t/ha; E: cifre 
Eurostat; Y « stima dell'Azione 3; M: cifra Eurostat, aggiornato al 09.12.1993). 
Coltura 
Frumento (E) 
(Y) 
Grano (E) 
tenero (Y) 
Grano (E) 
duro (Y) 
Orzo (E) 
00 
Semi di (E) 
granturco (Y) 
Girasole (E) 
(Y) Maggio 
May 
5,56 
5,35 
6,22 
5,94 
3,02 
2,78 
4,13 
4,10 
7,67 
7,54 
1,79 
1,63 Giugno 
June 
5,46 
5,36 
6,08 
5,94 
3,02 
2,79 
3,96 
4,10 
7,68 
7,55 
1,66 
1,63 Luglio 
July 
5,47 
5,35 
6,10 
5,94 
3,02 
2,79 
3,97 
4,11 
7,68 
7,51 
1,66 
1,61 Agosto 
August 
5,46 
5,29 
6,10 
5,87 
2,95 
2,78 
4,14 
4,08 
7,73 
7,65 
1,54 
1,50 Settembre 
September 
5,40 
5,27 
6,04 
5,85 
2,95 
2,75 
4,13 
4,04 
7,79 
7,66 
1,52 
1,49 M 
12.93 
5,26 
60,1 
2,41 
4,19 
7,73 
1,15 Crop 
(E) Wheat 
(Y) 
(E) Common 
(Y) wheat 
(E) Durum 
(Y) wheat 
(E) Barley 
(Y) 
(E) Grain 
(Y) maize 
(E) Sun-
(Y) flower 
27 
CUMULA1ED Wr.lCII r AllOVP; GI'.OUNO I'.iUMAS5 
riiKCENT DEVIATION MtOM LONG ll-KM Ml-.AN 
I99Z 
secoml decade of June 
cumulated since Hie tint decade of January 
a -*-
C3 *• 
-o. .1 
••• i 
i- M 
eçy 
Figura 12 - Differenza rispetto alla media della biomassa del grano invernale (situazione a 
metà giugno 1992) 
CUMULATED WEIGHT AOOVE GROUND OlOMASS 
PERCENT DEVIATION FROM LONG TERM MEAN 
1992 
second decade of September 
cumulated since the tirsi dcca<lc of janua/y 
Cs^ps» 
Figura 13 - Differenza rispetto alla media della biomassa del grano invernale (situazione a 
metà settembre 1992) 
28 
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Figura 14 - Profili temporali della biomassa prodotta in Danimarca durante la campagna 
1992 
(wdm: biomassa nel 1992; wso: peso cumulato degli organi di accumulo; lai: 
indice della superficie fogliare; dvs: stadio di sviluppo; h: medie interannuali) 
4.3.2 Modello aeropalinologico 
Ciascuna stazione di captazione del polline (vedi figura 15) ha fornito i risultati annuali lordi. 
Gli anni disponibili non sono però sufficienti a calibrare i risultati e ad estrarre un rapporto 
affidabile produzione-livello di cattura. Tuttavia, i risultati analizzati in alcune postazioni sono 
incoraggianti e le informazioni ottenute sono già di estrema utilità per gli esperti che possono 
confrontarle con altre informazioni. Per esempio, per quanto riguarda la Francia, dove la rete è 
più densa e dove le postazioni sono attive da più tempo, un gruppo di esperti che aveva ricevuto 
questi risultati e i risultati dei modelli qualitativi dell'azione 3 ha indicato, per il luglio 1992, una 
produzione di vino di 65 milioni di ettolitri, che presentava una differenza di circa 400.000 hi 
rispetto alla cifra ufficiale fornita alla fine del 1992. Lo stesso gruppo ha fornito, nel luglio 1993, 
una previsione di produzione di 60 milioni di ettolitri per il 1993, mentre la stima ufficiale dello 
SCEES, effettuata secondo un metodo diverso e indipendente, era anch'essa di 60 milioni di 
ettolitri. 
29 
600 8000 
1993 
Figura 15 - Esempio di curve di impollinazione e di rapporto polline/produzione viticola 
4.4 Ricadute tecniche su altri programmi 
Attraverso l'Azione 3, sono oggi disponibili numerosi nuovi prodotti, utib* sia per il mondo 
scientifico che come supporto alla programmazione e al processo decisionale: 
- le conoscenze di base agro-pedo-climatologiche sulle colture principali (cfr. anche allegato 
3); 
- il software AMDaC per la decodifica, il controllo della qualità, la sostituzione di valori 
mancanti e l'archiviazione di dati meteorologici sinottici; 
- una cartina dei suoli in scala 1:1.000.000 della CEE aggiornata e corretta; 
- una banca dati "riserve utili dei suoli europei"; 
- metodi per il calcolo uniforme dell'evapotraspirazione potenziale e dell'irraggiamento solare 
globale partendo da osservazioni meteorologiche visive. 
Inoltre, l'Azione 3 ha fornito un supporto scientifico e tecnico notevole ai lavori della Direzione 
Generale VI nel quadro dell'aggiornamento delle zone viticole della CEE. Sono stati sviluppati, 
convalidati e cartografati alcuni algoritmi per la stima del potenziale di maturazione e delle fasi 
fenologiche della vite. 
30 
Alla fine del 1993, si stava trasferendo parte dell'esperienza e della competenza acquisite a una 
rete di regioni periferiche mediterranee per permettere il monitoraggio strutturale e 
congiunturale delle risorse idriche di queste regioni. 
4.5 Conclusioni e orientamenti 
I risultati dei modelli di previsione dei rendimenti già ottenuti possono essere usati, anche se 
con una certa cautela in quanto è ancora in corso la loro convalida accurata, che richiederà altri 
due o tre anni. 
Per quanto riguarda i rendimenti, il livello di output dei risultati per grandi regioni, su griglie di 
50 x 50 km2, per i dati qualitativi non è abbastanza soddisfacente per alcune regioni o paesi che 
auspicano una maggiore definizione. E' necessario lavorare sulla sensibilità dei modelli per 
percepire i vincoli esistenti ai fini di una maggiore precisione. 
Se questa precisione è limitata, come probabile, dai dati di input, spetterà agli Stati Membri o 
alle regioni - che talvolta dispongono di dati di questo genere più precisi - migliorare il modello. 
Alcuni miglioramenti che potrebbero essere introdotti dal Progetto Agricoltura e che sono già 
previsti sono l'introduzione della risalita di acqua capillare nel bilancio idrico e la 
considerazione delle superfici irrigate. 
Non è stato considerato il legame con gli aspetti di telerilevamento, anche se gli output dei 
modelli • per esempio l'indice fogliare - rappresentano un parametro che può essere collegato 
agli indici di vegetazione ottenuti dai dati satellitari. Alcuni indicatori come la radiazione 
globale ottenuta da un sotto-modello potrebbero essere tratti da dati satellitari di tipo 
METEOSAT. Neanche questo aspetto è stato ancora considerato. 
Si tratta di un collegamento necessario, in quanto permetterebbe di controllare il modello 
mediante dati obiettivi indipendenti. Bisogna quindi mettere a punto procedure operative 
complete utilizzando gli strumenti e i metodi già sviluppati. Bisogna altresì perfezionarli da 
subito, operazione già attuabile grazie al tipo di modello semideterministico utilizzato e ai 
possibili legami con i dati telerilevati. 
U modello sviluppato è un modello minimo, uniforme per l'intera Comunità Europea. Può 
essere migliorato localmente laddove esistono dati di base più affidabili. Ciò sarà possibile 
mediante trasferimento e miglioramento locale del modello. Parallelamente, si possono 
realizzare, nel quadro del progetto, miglioramenti più generali. 
31 
5. AZIONE 4: STIMA RAPIDA SU SCALA EUROPEA DELLE SUPERFICI E DEI 
RENDIMENTI POTENZIALI 
5.1 Obiettivo e metodo 
L'obiettivo di questa azione consiste nel fornire, a livello comunitario, un'informazione 
tempestiva sulle modifiche che intervengono nelle superfici delle colture nell'anno considerato 
rispetto a quelle dell'anno precedente, oltre ad indicatori di rendimento potenziale. L'obiettivo 
prevede anche di realizzare un metodo di previsione che possa applicarsi ai raccolti stranieri. 
U metodo prevede di definire un campione di siti rappresentativi (circa 50 per la Comunità; 
vedi figura 16), di acquisire e interpretare tutte le immagini satellitari ad alta definizione (circa 
3 o 4 all'anno per questi siti) e di trarne le informazioni richieste. Per quanto riguarda le 
previsioni europee, il metodo non utilizza alcun dato locale relativo all'anno in corso, ma 
incorpora osservazioni locali relative all'anno precedente. Ciò permette inoltre di controllare a 
posteriori la validità di questo metodo. 
Figura 16 - Campione dei 53 siti dell'Azione 4 (stime rapide) 
32 
52 Svolgimento dei lavori 
I lavori si sono svolti in tre fasi: 
- 1987-1988: messa a punto di dettaglio del metodo; 
- 1989-1991: realizzazione del metodo; 
- 1992-1993: collaudo su scala reale, semi-operativo. 
5.11 Messa a punto di dettaglio (p87-'88) 
Nel 1988 all'interno del CCR si è proceduto alla messa a punto del metodo, che ha permesso di 
definire: 
- numero e posizione dei siti; 
- modalità di acquisizione delle immagini; 
- tipo di osservazioni di campo complementari; 
- metodo di fotointerpretazione con l'ausilio del computer; 
- modalità di elaborazione statistica. 
Numero e posizione dei siti 
L'obiettivo delle stime rapide per l'anno n presuppone l'esistenza di statistiche precise ottenute, 
tra l'altro, dall'anno n-1. In pratica, si presuppone che, al primo marzo dell'anno n, Eurostat 
abbia comunicato questi dati a livello europeo per quanto riguarda le colture dell'anno n-1. Il 
numero dei siti può essere allora ridotto come mostrato da uno studio sulle previsioni dei 
raccolti stranieri realizzato dallo SCEES nel 1985-1986. In funzione dei risultati di questo studio 
e per motivi di bilancio, il numero è stato fissato a 50. 
L'azione si basa in gran parte sulla possibilità tecnica di spostamento della posizione di 
puntamento del satellite Spot che permette, sulle zone del nord, una frequenza di acquisizione 
teorica di un'immagine ogni 2 o 3 giorni. Il prezzo di una sub- immagine risulta identico a 
quello dell'intera immagine (60 km x 60 km), per cui le dimensioni del sito sono considerate in 
modo da essere comprese in un'immagine Spot indipendentemente dall'angolo di mira. Sono 
state così fissate le dimensioni del sito: 40 km x 40 km. Il campione è stato realizzato mediante 
estrazione sistematica sulla griglia della CEE dei centri Spot. Tuttavia, per conferire al 
campione la massima efficacia, si sono avuti molti vincoli per cui, in pratica, si tende ora verso 
una scelta ragionata e non aleatoria. In ordine di priorità, i vincoli imposti sono i seguenti: 
• ripartizione dei siti su base nazionale, in proporzione alla superficie delle terre arabili; 
- stratificazione a priori in tre zone di intensità di coltivazione; in particolare, sondaggio a 
tasso 0 per le zone sfavorite; 
• stratificazione a posteriori a tasso 0 se un sito occupa, per più dell'80%, una zona non 
agricola; in pratica, esso viene allora sostituito dal sito più vicino lungo la traccia; 
- la traccia iniziale dell'estrazione non è casuale come sarebbe richiesto in caso di estrazione 
aleatoria, ma massimizza l'inclusione nelle zone di sovrapposizione Landsat-TM, in modo da 
avere una frequenza potenziale delle immagini Landsat non di un'immagine ogni 16 giorni 
ma di un'immagine ogni 8 giorni. 
33 
La qualità dell'estrazione si è rivelata essenziale per quanto riguarda la qualità dei risultati sia 
in termini statistici sia a livello di capacità di acquisizione delle immagini stesse. 
Modalità di acquisizione delle immagini 
Allo scopo di soddisfare due condizioni essenziali, cioè ottenere da 3 a 4 immagini per sito in 
un periodo di 5 mesi e ridurre i tempi di ottenimento delle immagini a 5 o 10 giorni tra la data 
di acquisizione e la data di ricezione presso il centro di analisi, si è attivata una collaborazione 
tra il CCR e i produttori di immagini, Spot-image ed Eurimage. Il principio di acquisizione si 
fonda sulla scelta dell'immagine che può essere disponibile più rapidamente, sia essa Landsat-
TM o Spot. 
Osservazioni complementari sul campo 
Erano previsti 16 segmenti, ciascuno di 50 ha, estratti sistematicamente sui siti e considerati ai 
fini di una indagine sul campo. Nel caso dei siti caratterizzati da una vasta area poco coltivata, è 
stata introdotta una stratificazione. Si consideravano i dati di osservazione dell'anno n-1 come 
ausilio per la fotointerpretazione dell'anno n. I risultati delle indagini relative all'anno n-1 
devono quindi essere disponibili già all'inizio dell'anno n. Essi sono usati anche per il controllo 
dei lavori di telerilevamento a posteriori. Potevano rappresentare, di per sé, una fonte di 
informazioni, poiché era prevista una risalita,al coltivatore in 25 punti per segmento per 
raccogliere dati sui rendimenti dell'anno n e prevedere le colture per l'anno n +1. 
Metodo di fotointerpretazione con ausilio del computer 
Per consentire un'analisi rapida di un sito in 3 - 4 giorni, non è possibile fotointerpretare 
l'intero sito di 1600 km2. Il metodo proposto consisteva nel fotointerpretare una trentina di 
segmenti scelti a caso, 16 dei quali erano previsti per le indagini sul campo. In seguito, è stata 
realizzata una classificazione automatica del sito e le superfici ottenute derivavano dal metodo 
di regressione. Si è poi abbandonato questo metodo, preferendo il risultato diretto tratto dalla 
classificazione. 
Modello statistico 
Si applica una variazione n/n-1 alle statistiche Eurostat dell'anno n-1 a livello nazionale o a 
livello europeo. Il modello statistico è stato poi affinato dal fornitore per tener conto delle 
colture non discernibili e dei siti mancanti. 
5.22 Attuazione del metodo 
L'analisi è stata realizzata da un gruppo di società facenti capo a SCOT (Société de 
Consultance en Observation de la Terre) e comprendenti il Service Central d'Enquêtes et 
Etudes Statistiques (SCEES) del Ministero Francese dell'Agricoltura e le società SGS e Geosys 
(Francia). Nel 1989 si è realizzata la prima fase, che consisteva nel definire e nello scrivere il 
software di elaborazione delle immagini. I fotointerpreti a partire dall'analisi di alcuni siti 
34 
hanno anche definito il proprio metodo di interpretazione con ausilio del computer. Nel 1990 
sono stati analizzati 20 siti. In questa seconda fase, l'obiettivo consisteva nel porsi in una 
configurazione di lavoro operativo. Tuttavia, la realizzazione dei software o il metodo di 
fotointerpretazione non permettevano di rispettare i tempi previsti. Questi non sono richiesti 
che per la fine della seconda fase, per preparare la terza fase. 
La disponibilità delle immagini è stata sufficiente anche nelle zone nord-occidentali dell'Europa 
dove vi è frequente copertura di nubi. In generale, sono stati rispettati tempi di consegna 
dell'ordine di 7-10 giorni dal momento del rilevamento. 
I risultati ottenuti sui siti analizzati sono stati molto incoraggianti ai fini della validità del 
metodo. Bollettini di congiuntura basati sulle principali colture analizzate all'interno di ciascun 
sito e che utilizzano le immagini satellitari come unica fonte hanno fornito informazioni 
coerenti con i dati ottenuti mediante altre procedure. 
I lavori complementari sul campo non richiedono un esame particolare; a livello di ideazione, 
sono identici a quelli descritti in dettaglio per l'azione 1. Essi hanno permesso di sperimentare 
questo tipo di indagine su tutti i paesi della Comunità, cosa che non si è realizzata per le azioni 
di inventario. Inoltre, talvolta i servizi statistici o i Ministeri dell'Agricoltura hanno realizzato 
direttamente questi lavori in Portogallo, Francia e Danimarca. Queste indagini sono state utib' 
soprattutto quando, per motivi diversi quali le dimensioni dei campi, il telerilevamento si 
presentava in condizioni limite di utilizzo. 
5.Z3 Prova del metodo su scala reale (V2- *93) 
La prova del metodo su scala reale è stata condotta, su contratto, da un gruppo di società 
facenti capo a SCOT e comprendenti GAF, NRSC, Telespazio e CISI Informatique. Il gruppo 
di lavoro è stato separato dal gruppo di sviluppo, con la creazione della Società SOTEMA, che 
incorpora i partecipanti francesi. 
Questa tappa è stata contrassegnata dalla realizzazione di una funzione di congiuntura 
importante ai fini dell'ottenimento dei risultati su tutti i 53 siti (sono stati aggiunti 3 siti per la 
Germania orientale). Si è inoltre proceduto a un miglioramento del modello statistico. 
Si sono poi apportate modifiche per far fronte a nuove richieste della DG VI, per esempio lo 
studio dei terreni a maggese che non era stato previsto in origine. 
Nel 1992, è stato possibile ottenere immagini per tutti i siti, mentre al 9 agosto 1993, vi erano 
ancora 2 siti non coperti. Il modello statistico applica allora su questi siti l'andamento dei siti 
circostanti. 
I tempi di ottenimento delle immagini sono stati mantenuti a circa 4-5 giorni e l'analisi a 3-4 
giorni. E' stato così raggiunto l'obiettivo di inserire in un bollettino o in un fax informativo tutti 
i dati acquisiti in precedenza, tranne quelli della prima decade. 
Si sono poi apportate migliorie ai software di elaborazione, in particolare per quanto riguarda 
le correzióni geometriche delle immagini, in modo da rispettare i costi e i tempi previsti. In 
precedenza, questa pre-elaborazione era stata affidata ad enti esterni. 
35 
Nel 1993 è stata intrapresa la realizzazione di un software più industrializzato e meglio 
trasferibile, per far sì che il sistema Vax/VMS potesse essere spostato sul sistema SUN/UNIX. 
Ciò aveva lo scopo di preparare il passaggio alla fase operativa. 
Invece, per motivi finanziari, nel 1993 è stato impossibile realizzare i lavori sul campo. Ciò non 
comporta conseguenze dirette poiché, nella fase di maturità, il metodo può farne a meno; è 
comunque necessaria una base di conoscenze aggiornata per i fotointerpreti e questa questione 
dovrà essere esaminata con cura allo scopo di salvaguardare la qualità del sistema. 
Per i siti, i dati di superficie delle colture sono tratti direttamente dall'analisi delle immagini. 
Per quanto riguarda i rendimenti, il telerilevamento costituisce soltanto un eleménto di 
valutazione. A partire dal 1993, sono stati incorporati i dati dell'azione 3 per ciascun sito, i quali 
rappresentano un elemento determinante della valutazione. 
53 Risultati 
Vi sono vari modi per valutare i risultati. Il primo di essi è teorico e consiste nel calcolare la 
precisione del campione supponendo che la stima del sito sia perfetta, cioè supponendo che le 
tecniche di fotointerpretazione siano perfette. Per quanto riguarda le colture principali, l'errore 
di evoluzione dovuto al campionamento è dell'ordine del 2%. Ciò significa che se, in superficie, 
vi è un'evoluzione del 5%, il campione ci permette di situarla tra il 3 e il 7% (con il 90% di 
probabilità). 
Un altro metodo consiste nel confrontare, alla fine del lavoro, i risultati con una fonte 
considerata corretta, cioè con le statistiche Eurostat. 
Poiché si tratta di previsione rapida, sono importanti l'evoluzione nel tempo e la precocità 
dell'informazione rispetto ad altre fonti. In pratica, le stime di Eurostat possono variare 
notevolmente dopo 6 mesi dal raccolto e per una decina di fax e una decina di colture; la sintesi 
è quindi assai difficile. 
Le curve che vi mostriamo (ved. figura 17) relative al grano duro e al grano tenero • due colture 
difficili da distinguere nelle zone in cui coesistono - sono state valutate perfettamente già nel 
fax del 9 giugno 1992 sia in superficie che in produzione, anche se le loro variazioni '92/'91 
presentavano contrasti notevoli. Dopo avere analizzato una trentina d'immagini, le variazioni 
non sono più state modificate. Le previsioni erano nettamente migliori rispetto a quelle fornite 
dallo studio professionale Coceral. 
Il confronto dei risultati al 12.10.1992 relativamente alle superfici delle varie colture sembra 
fornire risultati migliori del 2% segnalato in precedenza, tranne nel caso del girasole (figura 
18). Un'analisi di dettaglio ha mostrato che, per questa coltura, i campi adibiti al girasole 
venivano interpretati come terreni incolti e ciò era dovuto probabilmente a un rendimento 
molto scarso; ciò spiega, in tal caso, un ottimo risultato per la previsione della produzione 
ottenuto partendo da una pessima previsione di superficie. 
36 
Se i dati sono molti diversi, come nel caso della produzione del grano duro (scarto del 10% 
circa), ciò non implica necessariamente un errore dell'azione 4, in quanto una revisione 
successiva di Eurostat ha permesso ai dati di scostarsi dalla realtà solo di qualche punto 
percentuale. 
Invece, si ha una cattiva valutazione di alcune colture troppo localizzate, come le patate e le 
barbabietole da zucchero. 
La presentazione dei risultati e i commenti • che costituiscono due aspetti importanti 
nell'analisi congiunturale - soddisfano la DG VI che è l'utilizzatore previsto per questo tipo di 
azione. La mancanza di dati previsionali a livello nazionale è insita nel metodo di 
campionamento. Per i paesi che dispongono di una decina di siti, l'indicazione per 2 o 3 colture 
pare abbastanza valida. La rappresentazione cartografica per sito fornisce informazioni utili, 
come nel caso del girasole per il 1993, anno in cui l'evoluzione ha avuto un andamento 
contrastante nella Penisola Iberica e nel resto d'Europa (ved. figura 19). Tuttavia, queste 
informazioni a livello sub-europeo sono molto limitate e devono essere considerate con cautela, 
in quanto il campione non è stato ideato a questo scopo. 
La validità dei risultati del 1993 potrà essere verificata soltanto quando saranno disponibili i 
dati ufficiali, quindi all'inizio del 1994. Una prima valutazione mostra che le stime di superficie 
e di produzione effettuate dall'Azione 4 per la maggior parte delle colture concordano con le 
cifre (stime) fornite da EUROSTAT per gli Stati Membri. Tuttavia, la produzione totale di 
cereali, e soprattutto quella di grano tenero, è difficile da valutare per il 1993 a causa 
dell'entrata in vigore delle nuove disposizioni della PAC e, in particolare, del gelo dei terreni 
agricoli. Se questa analisi sarà confermata, sembrerebbe che le terre coltivate a maggese siano 
state, generalmente, le meno fertili in questo primo anno di applicazione. Inoltre, è stato 
difficile attuare, senza tener conto di questi dati, i modelli tradizionali che permettono di 
avvicinarsi al rendimento. 
37 
GRANO DURO 
Evoluzione della superficie 
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Evoluzione della superfìcie 
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Figura 17 - Evoluzione della superficie e della produzione di grano tenero e grano duro 
nella campagna 1992: confronto delle stime effettuate nel quadro dell'Azione 4 
con le stime di EUROSTAT 
38 
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Azione 4 Eurostat Patate Girasole 
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Figura 18 - Evoluzione della superficie e della produzione delle principali colture nel 1992 
rispetto al 1991: confronto delle stime effettuate nel quadro dell'Azione 4 con le 
stime di EUROSTAT 
39 
CONDIZIONE DEI SITI DI CAMPIONAMENTO 
DEL PROGETTO MARS (AZIONE 4) 
CAMPAGNA 1993 
Situazione delle superfici al 09/08/1993 
Girasole 
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ÇJ) 21000 Ka 
O Ì4 000 Ka 
O 7000 Ha Evolution 
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Figura 19 - Mappa del girasole tratta dal Fax di Congiuntura del 9 agosto 1993 
40 
5.4 Conclusioni e orientamenti 
Se la qualità dei risultati del 1993 conferma quelli del 1992, il metodo approntato può essere 
considerato operativo per la Comunità senza necessitare di grandi modifiche. 
In futuro, dovranno essere inseriti miglioramenti, per esempio l'introduzione dell'analisi delle 
immagini radar di ERS.l, in modo da consentire una maggiore sicurezza e affidabilità nel 
tempo. E' necessario migliorare il collegamento con altre fonti, in particolare per quanto 
riguarda il rendimento. 
E' probabile che possano essere attuate applicazioni più varie, come si è già verificato per i 
terreni a maggese o per la diminuzione delle terre coltivabili che non era previsto a priori. 
Sul territorio della Comunità sarà opportuno rivedere il ruolo delle indagini sul campo qualora 
queste debbano essere mantenute. La loro funzione di verifica della qualità del lavoro dei 
fotointerpreti non è, in effetti, più essenziale in fase operativa. 
Nel corso degli studi e delle discussioni che hanno preceduto la strutturazione del progetto, era 
stata tenuta in debito conto l'importanza delle previsioni sui raccolti stranieri. Tuttavia, per 
motivi tecnici, era parso preferibile prevedere tale azione soltanto nella seconda parte del 
programma decennale. 
Per quanto riguarda l'applicazione in paesi stranieri che costituiva quindi una funzione 
essenziale assegnata all'azione 4, è consigliabile studiare quale sia la base di conoscenze 
necessaria per sostituire le osservazioni sul campo. Sarebbe inoltre consigliabile trovare un 
migliore equilibrio tra l'apporto delle azioni 2 e 3 che sono meno costose durante la fase 
operativa rispetto all'azione 4 per la quale il lavoro di fotointerpretazione resterà essenziale, 
comportando quindi un costo necessariamente elevato. 
41 
6. AZIONI DI SOSTEGNO O DI SINTESI 
Nel progetto pilota si sono definite tre azioni di sostegno o di sintesi: 
- azione 5: sistema avanzato d'informazione sull'agricoltura 
- azione 6: sistema di indagine areolare 
- azione 7: studi a lungo termine. 
Inoltre, la molteplicità dei contatti e delle informazioni da fornire ci ha richiesto un notevole 
sforzo a livello di informazione-comunicazione. 
6.1 Azione 5: Sistema avanzato d'informazione sull'agricoltura 
L'obiettivo di questa azione consiste nell'integrare le varie azioni tra loro e con indagini 
tradizionali, in modo da creare un sistema completo di informazione che comprenda i nuovi 
metodi precedentemente definiti. E' un'azione che si colloca quindi a valle delle azioni 
precedenti. I lavori hanno riguardato essenzialmente il collegamento tra le indagini di campo di 
tipo areolare e l'analisi delle immagini ad alta definizione delle azioni 1 e 4 (cfr. paragrafo 6.2. 
Indagini areolari). 
Anche i lavori di sintesi, quali il bollettino Y.S.P.R.A. (cfr. paragrafo 4.3.1) rappresentano un 
modo per trarre vantaggio dai singoli lavori al fine di integrarne i risultati. Esso viene 
alimentato dall'azione 4 per le superfici e dalle azioni 2 e 3 per i rendimenti. Contrariamente al 
bollettino SOTEMA, le informazioni fornite sono di livello nazionale. 
6.2 Azione 6: Sistema di indagine areolare 
Lo scopo di questa azione consisteva nel definire un tipo d'indagine adatto al telerilevamento e, 
quindi, ai vari lavori sul campo richiesti dal progetto. Suo scopo era anche quello di definire un 
sistema completo di statistica agricola su base areolare. 
Tutte le indagini sul campo realizzate nel quadro del progetto sono, in effetti, di tipo areolare. 
Le unità statistiche delle indagini non sono entità economiche come l'azienda agricola, bensì 
piccole unità geografiche chiamate segmenti. Nel quadro del progetto, l'unità di base è un 
quadrato di 50 ha. Dopo tre anni di studio, questa forma e queste dimensioni si sono rivelati, in 
media, pressoché ottimali nella maggior parte delle regioni studiate. I segmenti con limitazione 
fisica, non quadrati, potrebbero risultare più facili per i ricercatori di campo, ma la creazione di 
tutti questi limiti fini rappresenta uri investimento troppo oneroso. Poiché il progetto italiano 
Agrit ha realizzato un investimento di questo tipo in Emilia Romagna per i propri obiettivi, dal 
1990 anche noi abbiamo utilizzato segmenti simili con limitazione fisica. I risultati non ci 
sembrano migliori rispetto a quelli ottenuti con i segmenti quadrati e non giustificano quindi un 
investimento di questo tipo. La stessa analisi è stata condotta in Navarra, in cui la Società di 
servizio è giunta alla stessa conclusione. 
42 
Sostenere due sistemi d'indagine, uno basato su un elenco di coltivatori e uno areolare, è 
oneroso. In alcuni casi, per esempio nei paesi in fase transitoria dell'Europa centrale e dell'Est, 
attualmente è impossibile applicare un sistema basato sull'elenco di coltivatori. Questo aspetto 
è stato studiato nel quadro del progetto per creare un sistema completo su base areolare. 
Nell'azione 1, la componente rendimento si ottiene mediante individuazione e colloquio con i 
coltivatori. Questi non vengono selezionati sulla base dei censimenti agricoli, ma mediante 
"risalita" in base all'indagine areolare. Lo stesso metodo viene usato nell'azione 4 per 
controllare i risultati della fotointerpretazione. 
Si è dimostrata la fattibilità di un simile metodo e, in generale, le percentuali di risposta sono 
molto soddisfacenti. Dipendono però largamente dal sostegno offerto o negato da parte degli 
enti ufficiali. Quando questi ultimi sono stati coinvolti direttamente, le percentuali di risposta si 
sono avvicinate al 100%. 
Inoltre, il metodo è stato usato per dati definiti strutturali, quali il tipo di proprietà o di azienda 
agricola. Nell'esempio seguente che si riferisce alla Repubblica Ceca che ha coUaudato il 
metodo del progetto, nel 1992 si sono registrati i risultati mostrati in Figura 20. Questa indagine 
verrà ripetuta per seguirne l'evoluzione. 
E' importante far tesoro della specializzazione tecnica acquisita in materia di sondaggi areolari, 
in quanto questi possono applicarsi non soltanto alle statistiche agricole, ma anche a statistiche 
ambientali o strutturali. Il loro legame con le tecniche di telerilevamento fa sì che esse possano 
essere migliorate costantemente. Tuttavia, nell'immediato, l'utilizzo economico del 
telerilevamento è possibile soltanto a livello di stratificazione e di assegnazione delle indagini 
sul campo e non nel caso delle classificazioni automatiche che rappresentavano essenzialmente 
il tema di studio in origine. 
privato (persona) (4%) 
privato (impresa) (6%) stato (31%) 
pubblico (0%) 
cooperativa .(59%) 
Figura 20 - Diagramma relativo alla condizione del coltivatore diretto nella Repubblica Ceca 
44 
6.3 Studi a lungo termine 
L'obiettivo era quello di assegnare una parte delle risorse del progetto a lavori che, 
probabilmente, non porterebbero ad azioni operative nel periodo del progetto ma che 
corrispondono a prospettive di utilizzo a medio o lungo termine. 
Nel 1989 e nel 1990 queste risorse sono state assegnate essenzialmente a studi fondamentali 
sulle tecniche radar. Dopo il lancio del satellite ERSI nel 1991, i lavori sono continuati 
partendo da dati reali per i quali è prevista una continuità di servizio. Verso la metà del 1993, si 
riscontra che le immagini radar sono potenzialmente utilizzabili nel quadro del progetto, sia per 
l'azione 1 che per l'azione 4. Ciò va comunque verificato su zone più estese e, soprattutto, sarà 
opportuno verificare la possibilità reale di acquisizione delle immagini, considerando che il 
satellite ERSI è di tipo multi-missione e le sue principali applicazioni sono marine. 
Si è anche lavorato allo sviluppo del software Space su computer paralleli a sostegno dell'azione 
2. Risultano estremamente gravose sia l'elaborazione operativa di un archivio di 10 anni 
d'immagini satellitari dell'intera Europa, sia l'elaborazione in tempo reale. Il trasferimento su 
computer parallelo potrebbe permettere di alleviare tale compito, come mostrato dal tempo 
risparmiato grazie all'utilizzo di computer di questo tipo. 
Il lavoro dovrebbe comunque continuare per verificare che il tempo così recuperato non venga 
annullato, totalmente o in parte, dal tempo di manipolazione o di input/output con i supporti 
dei dati. 
6.4 Informazione e comunicazione 
L'elevato numero di partecipanti o di interlocutori del progetto ci ha spinto a dedicare 
l'equivalente di una persona alle attività di informazione e di comunicazione. Si sono sviluppati 
quattro ambiti d'azione: 
- redazione di bollettini Tele-agri-news 
- organizzazione di conferenze, riunioni, visite 
- attuazione di corsi di formazione 
- creazione di gruppi di lavoro specifici. 
Sono stati pubblicati cinque bollettini Tele-agri-news che presentano i principali risultati 
ottenuti nel quadro del progetto, oltre agli orientamenti scientifici adottati. La frequenza e la 
regolarità dei bollettini non sono state pienamente soddisfacenti, ma non si trattava in effetti 
che di uno dei vari mezzi di comunicazione attuati. 
Si è organizzata una conferenza ogni due anni. La prima si è svolta a Varese il 10-11 ottobre 
1989 e la seconda a Belgirate il 26-27 novembre 1991. La terza si è tenuta a Belgi rate il 17-18 
novembre 1993. Esse hanno presentato in modo approfondito l'avanzamento del progetto e 
hanno permesso un confronto con altri metodi. Hanno anche consentito agli esperti di statistica 
agricola nazionali di comunicare con gli scienziati del settore del telerilevamento. 
44 
Si sono organizzati vari corsi di formazione relativi all'azione 1 (inventari regionali) a Ispra, 
Lisbona e Atene. Vi hanno partecipato vari esperti di statistica agricola regionale o nazionale, 
ma essi si rivolgevano in generale a un pubblico abbastanza vasto. 
Si sono costituiti svariati gruppi di lavoro scientifico a sostegno del progetto. Un gruppo tecnico 
di durata limitata ha studiato i problemi di terminologia e di elaborazione dei dati satellitari 
tipici delle zone mediterranee. E' stato creato il Gruppo di Sostegno Suoli e Sistemi di 
Geografici Informativi che ha lo scopo di contribuire alla convalida dei lavori relativi alla carta 
dei suoli realizzata nel quadro del progetto. Il Gruppo di Sostegno Agrometeorologia 
(SuGrAm) ha seguito gli aspetti legati al modello di previsione dei rendimenti. 
U progetto Agricoltura è anche rappresentato in varie organizzazioni e gruppi di lavoro 
internazionali quali, per esempio, PASSAGER VEGETATION, GISIG (Geographical 
Information Systems International Group), International Society for Photogrammetry and 
Remote Sensing, eccetera. 
Il progetto ha stabilito contatti stretti con vari enti, tra cui l'Agenzia Spaziale Europea, la 
F.A.O., l'Organizzazione Meteorologica Mondiale, l'Agenzia Europea per l'Ambiente (task 
force), il Programma delle Nazioni Unite per l'Ambiente, il Ministero dell'Agricoltura degli 
Stati Uniti, il Ministero per la Ricerca Agricola degli Stati Uniti, eccetera. 
45 
7. STUDI INTERNI AL PROGETTO 
La maggior parte dei lavori scientifici del progetto ha lo scopo di valutare metodi alternativi 
diversi, di sceglierne uno o più e di affidare a terzi la realizzazione degli studi relativi. Il follow-
up dei contratti e la loro valutazione permettono, a loro volta, di intraprendere una nuova fase. 
Separatamente, sono stati condotti studi propri nel quadro del progetto, in particolare per 
quanto riguarda gli aspetti informatici. 
E' stata realizzata una catena informatica completa chiamata MARS-PED deputata ' 
all'elaborazione dei dati ad alta risoluzione nel quadro dell'azione 1. Essa deriva e riprende i 
formati di un software chiamato Peditor utilizzato dal Ministero dell'Agricoltura statunitense. 
La versione attualmente disponibile è stata sviluppata su micro VAX. In effetti, abbiamo 
sfruttato al meglio gli sviluppi precedenti al CCR che erano stati tutti realizzati su Vax, sistema 
VMS. E' stato realizzato un sistema di digitalizzazione delle indagini di campo mediante 
videocamera per ridurre il tempo di acquisizione informatica dei dati di queste indagini. Per 
una regione e circa 400 osservazioni, l'elaborazione, che prima impiegava circa un mese e 
mezzo, è ora realizzata in una settimana. Questo metodo è oggi usato da una decina di società 
di servizio per i lavori da queste effettuati. 
L'obiettivo di queste azioni consiste nell'aiutare le società che realizzano gli inventari, ma anche 
di armonizzare i sistemi informatici. Esse permettono all'equipe del progetto di imparare ad 
usare le tecniche al meglio, in modo da poter aiutare gli enti regionali o nazionali che 
decidessero eventualmente di dotarsi di sistemi analoghi. E' stato posto l'accento sull'azione 1 
in quanto, per le altre, l'elaborazione è di tipo centralizzato; in questo caso dunque i problemi 
di coordinamento non risultano eccessivi; si è enfatizzata inoltre la produzione di documenti 
cartografici basati su immagini satellitari a sostegno delle attività sul campo (Azione 6). 
Gli sviluppi centralizzati per le azioni 2 e 3 sono realizzati su informatica SUN con sistema 
operativo UNIX. Ci si è dotati di apparecchiature adatte all'elaborazione dei dati NOAA-
AVHRR in tempo quasi reale; queste riproducono le apparecchiature usate in questo settore 
dall'ESA, cioè le macchine SUN dotate di disco ottico. Anche il sistema di informazione 
geografica e i modelli agrometeorologici di previsione dei rendimenti sono installati su SUN. 
Queste apparecchiature sono state acquisite gradualmente, consentendo un'integrazione 
progressiva dei lavori realizzati da terzi. 
46 
8. ASPETTI DI BILÀNCIO 
La tabella inserita nell'allegato 2 presenta il costo del progetto per azione e indica l'evoluzione 
molto diversa che si è avuta nelle varie azioni. 
I costi dell'azione 1 (inventari regionali) sono molto elevati all'inizio del programma. Ciò è 
dovuto al fatto che l'azione è cominciata prima. Inoltre, si sono seguite cinque regioni, invece 
delle 3 o 4 previste in origine. Il passaggio alla fase operativa è risultato più rapido grazie ad un t 
maggiore investimento che ha permesso di realizzare un risparmio alla fine del programma. 
Analogamente, anche il costo dell'azione 4 risulta elevato. Ciò è dovuto all'aumento del costo 
delle immagini satellitari ad alta definizione, decisamente maggiore rispetto al previsto. 
Un'altra spiegazione sta nel fatto che una parte di quanto previsto nel quadro dell'azione 5 è 
stata realizzata a fini di controllo dell'azione 4, risultando quindi compresa in quest'ultima. 
I costi previsti nel quadro delle azioni 2 e 3 sono decisamente inferiori rispetto alle previsioni. 
Ciò è dovuto in parte allo sfasamento di circa 1 anno di queste azioni che, in effetti, non sono 
iniziate subito a causa di una mancanza di personale. Il ritardo è stato riassorbito senza costi 
aggiuntivi grazie al basso prezzo delle immagini NOAA. Inoltre, l'elaborazione viene effettuata 
internamente, consentendo così ulteriori risparmi. E' difficile separare il costo delle due azioni, 
in quanto le apparecchiature e la manutenzione corrispondente sono identiche nei due casi. 
Per quanto riguarda le tre azioni a carattere relativamente centralizzato • cioè le azioni 2, 3 e 4 
-, i costi operativi sarebbero dell'ordine, rispettivamente, di 500.000 Ecu, 500.000 Ecu e 2.500 
ECU. Un terzo di queste cifre corrisponde all'acquisto dei dati di input, dei dati meteo o delle 
immagini satellitari per ciascuna azione. Tuttavia, il costo degli analisti non è incluso in queste 
cifre per le azioni 2 e 3, mentre risulta incluso per l'azione 4. Per le azioni 2 e 3, l'analisi è 
necessariamente decentrata per ciascun livello di analisi. 
47 
9. RAPPORTI CON I RAPPRESENTANTI DEGLI STATI MEMBRI 
Nel quadro del Comitato Permanènte di Statistica Agricola (cfr. articoli 2 e 4 della Decisione n. 
88/503/CEE del Consiglio) e dei gruppi di lavoro sulla statistica della produzione vegetale 
presieduti dall'Ufficio di Statistica, i rappresentanti degli Stati Membri sono stati informati 
dello stato d'avanzamento del progetto. Uno dei gruppi di lavoro si è svolto a Ispra in data 26, 
27 e 28 marzo 1991 e si è occupato in particolare del telerilevamento. 
In effetti, i Servizi nazionali svolgeranno un ruolo attivo nel passaggio alla fase operativa dei 
metodi messi a punto dal progetto pilota. Ciò è stato già realizzato con l'azione 1 "inventari 
regionali", di cui si sottolinea l'applicazione al piano di ristrutturazione del sistema di indagine 
agricola in Grecia, in seguito alla Decisione n. 90/386/CEE adottata dal Consiglio il 16 luglio 
1990. 
Sono state inoltre realizzate altre operazioni aventi lo scopo di introdurre i metodi del 
telerilevamento nel sistema nazionale di Portogallo e Spagna. 
E' stato proposto un gruppo di lavoro informale per seguire queste operazioni e fornire 
indicazioni per il passaggio alla fase operativa. Il coordinamento è affidato a Eurostat. 
48 
10. CONCLUSIONI 
Nel corso della prima fase (1989-1993), l'avanzamento del progetto pilota di telerilevamento 
applicato alle statistiche agricole è risultato conforme al programma fissato e approvato 
mediante decisione del Consiglio n. 88/503/CEE. 
Il passaggio dell'azione 1 "inventari regionali" alla fase operativa si è realizzato già nel 1991, 
nonostante fosse previsto dopo tre • cinque anni. In tal senso, sono stati fissati programmi di 
concerto con i paesi interessati.. 
Nel quadro delle azioni 2 e 3 legate al monitoraggio della vegetazione e delle previsioni 
agrometeorologiche dei rendimenti si è realizzata una banca di dati georeferenziati che 
presenta un'ottima complementarità con la banca dati Corine e può avere molteplici 
applicazioni nel settore dell'agricoltura e dell'ambiente. 
Da questi modelli sono scaturiti prodotti cartografici e di evoluzione temporale relativi alla 
condizione delle colture; questi sono già usati nel quadro dell'azione 4, ma ciò rientra piuttosto 
in una fase di convalida che comporterà probabilmente alcune modifiche. Questi prodotti 
devono adeguarsi alle necessità nazionali e, soprattutto, regionali. Non si è realizzato il 
collegamento tra i modelli dell'azione 3 e i dati di telerilevamento sia a livello di dati di input 
del modello, sia a titolo di controllo per certi stadi. 
Fin dal 1992, l'azione 4 "stime europee rapide delle superfici e dei rendimenti potenziali" è 
riuscita a fornire previsioni che si sono rivelate abbastanza precise in tempi brevi. Si prevede 
che essa possa divenire operativa sul finire della prima fase, senza richiedere modifiche 
notevoli tranne, forse, per quanto riguarda i controlli di campo. 
Si sono realizzati alcuni lavori su paesi terzi in seguito alle raccomandazioni contenute nella 
relazione al Consiglio del 1991. Tali lavori si sono limitati a qualche collaborazione tecnica. 
Dopo un primo periodo di cinque anni, tutti gli strumenti di base previsti possono ritenersi 
acquisiti. E' chiaramente individuata la possibilità del telerilevamento quale nuova fonte di 
informazioni per le statistiche agricole. I risultati di talune attività, quali l'azione 4, si sono 
rivelati perfettamente conformi allo stadio progettuale; in altri casi, per esempio con l'azione 1, 
il telerilevamento si rivela più efficace ai fini della stratificazione che ai fini delle classificazioni 
automatiche, mentre nel progetto si era posto l'accento su quest'ultimo aspetto. 
Per quanto riguarda i modelli qualitativi e quantitativi di previsione dei rendimenti delle 
colture, si attendevano risultati prima per l'azione 2, poi, solo nella seconda fase del progetto, 
per l'azione 3. I prodotti essenziali si sono ottenuti a partire dal quarto e dal quinto anno. 
Tuttavia, non sono ancora convalidati e non hanno una forma che ne consenta il passaggio alla 
fase operativa. Si può comunque cominciare ad utilizzarli, ma la loro messa a punto definitiva 
per prodotti stabilizzati richiederà ancora due o tre anni. 
49 
La parte essenziale del lavoro futuro deve riguardare un'integrazione delle varie componenti 
che si rafforzano a vicenda. I prodotti delle azioni 2 e 3 richiedono una migliore integrazione. 
Permettendo un'osservazione precisa di certi siti, l'azione 4 deve consentire di migliorare questi 
modelli. Al contrario, i modelli permettono di migliorare la componente rendimento dell'azione 
4. Anche questo incrocio e questa complementarietà delle varie azioni risultano essenziali per 
realizzare i metodi di previsione dei raccolti stranieri che rappresentavano una priorità iniziale 
ma che erano stati rinviati a una seconda fase per motivi tecnici. 
Man mano che le azioni diventano operative, è importante mantenere un buon coordinamento 
nel caso in cui vi siano vari utenti. Ciò sarà essenziale da parte di Eurostat per il proseguio 
dell'azione 1, ma anche per permettere agli Stati Membri di adottare i metodi delle azioni 2 e 3. 
Se il ruolo del CCR è importante per le azioni che devono ancora attraversare una fase di 
sviluppo - per esempio le azioni 2 e 3 e le previsioni dei raccolti stranieri -, esso dovrebbe 
assicurare soltanto un ruolo di supporto tecnico che va ancora definito per le azioni che 
diventano operative. E' a questo punto che utente e coordinatore assumono un ruolo essenziale 
e realizzano l'orientamento di questo supporto tecnico. 
50 
ALLEGATI 
AUegato 1: Principali fornitori del progetto 
Allegato 2: Costo del progetto pilota 
Allegato 3: Pubblicazioni del progetto 
5^ 
ALLEGATO 1: PRINCIPALI FORNITORI DEL PROGETTO 
Azione 1: Inventari regionali Fornitore Sub-fornitore 
Germania 
Spagna 
Francia 
Grecia 
Italia GAF (D) 
Hunting (RU) 
Sodeteg/Sysame (F) 
BDPA/Sysame (F) 
Aqnater (I) Aurenza (E) 
Aquater (I) 
ADK(G)BRGM (F) 
Sodeteg/Sysame (F) 
Informatica 
Azione 2: Monitoraggio della 
vegetazione 
Studi tematici R.S.D.E. G) 
Informatica 
1990-1991 
1992-1993 DHV 
Hunting 
INMG 
INRA 
Logica 
Silsoe College 
Telespazio 
Tecnodata 
E.O.S. (P.B) 
(RU) 
(P) 
(F) 
(RU) 
(RU) 
(I) 
(I) 
(RU) LERT.CEMAGREF (F) 
Reading (RU) 
University (G) 
<TSL 
Azione 3: Modelli 
agrometeorologici c 
Sviluppo di modelli e 
convalida statistica Winand Staring Centre, 
Waningen (PB) 
Fac. Scienze Agron. 
di Gembloux (B) Centre for Agrobiological 
Research-CABO (PB) 
Informatica Hunting Technical 
Services (RU) Q&R Agrimatics (PB) 
Meteo Consult (PB) 
Modelli di evaporazione 
potenziale Univ. East Anglia (RU) 
SGS-Qualitest (F) Météo-France 
INRA (F) 
(F) 
Inventari agrometeorologici Fac. Scienze Agron. 
diGemblux (B) 
INRA '.(F).. 
Scottish Crop Ins. (RU) 
Univ. Edinburgh (RU) 
Meteorolgical Office (RU) 
AGPM (F) 
Aquater (I) 
Elaborazione dati meteo­
rologici e interpolazione Meteo Consult 
Winand Staring (PB) 
(PB) 
Irraggiamento solare totale The British Met. Office 
The World Met. 
Organization (RU) 
Previsioni viticole • Polline CEMAGREF(F) C.N.R,S.(F) 
Modello statistico, previsione 
per frutta e vino Fac. Scienze 
Agron. di Gembloux (B) 
^5 
Azione 4: Stime europee 
rapide 
Analisi delle Immagini 
1988-1991 
1992-1993 
Documenti di campo 
Osservazioni di campo SCOT 
SCOT 
IGN-Espace 
Hunting 
ERA 
Bureau of Land Data 
Agrar 
DOPA 
Organotechnica 
KUL 
Ibersat 
SCEES 
RSDE 
Hunting (F) 
(F) SCEES/SGS/GEOSYS (F) 
SOTEMA.CISI (F) 
TELESPAZIO (I) 
GAF (D) 
NRSC (RU)' 
<F) 
(RU) 
(I) 
(Dk) 
(EFA) 
(F) 
(G) 
(B) 
(E) 
(F) 
0) (RU) 
Azione 5: Sistema Avanzato di 
Informazione sulP Agricoltura 
NRL (PB) 
*» 
ALLEGATO 2: COSTO DEL PROGETTO IN MIGLIAIA DI ECU 
FINANZIAMENTI E PERSONALE 
P: previsione 
R: realizzazione 
Finanziamenti specifici 
Specific credits 
Numero agenti 
Staff number P 
R 
P 
R 1989 
4825 
4825 
12 
r. 9 1990 
5425 
5425 
12 
9 1991 
5725 
4600 
12 
8 1992 
6025 
5370(1) 
12 
12 1993 
6000 
4848(2) 
12 
12 
(1) 4670 iscritti all'inizio dell'anno, con inserimento successivo di altri 700 
(2) 3540 iscritti all'inizio dell'anno, con possibilità di utilizzo di altri 1300 alla fine del 1992. 
COSTO PER AZIONE 
1989 1990 1991 1992 1993 Totale 
Azione 1 
Azioni 2/3 
Azione 4 
Ricerca 
Altro 
TOTALE 1300 
825 
1400 
600 
700 
4825 1400 
1225 
1500 
600 
700 
5425 600 
1100 
2100 
200 
600 
4600 550 
1370, 
2600 
300 
550 
5370 250 
1590 
2300 
200 
500 
4840 4100 
6110 
9900 
1900 
3050 
25060 
55" 
ALLEGATO 3: SELEZIONE DELLE PRINCIPALI PUBBLICAZIONI DEGLI 
AGENTI DEL CCR. O DI PUBBLICAZIONI CCR. 
1. GENERAL 
The 10-Year Research and Development Plan for the Application of Remote Sensing in 
Agricultural Statistics - JRC, Report SP. 1.8835./EN. 
Proceedings of the Conference on the Application of Remote Sensing to Agricultural Statistics 
• Varese (Italy) 10-11 October 1989 - June 1990 - JRC Report EUR 12581/EN: 
Proceedings of the Conference on the Application of Remote Sensing to Agricultural Statistics 
- Belgirate, Italy. 26-27 November 1991 -1992 - JRC Report 14262 EN. 
J. Meyer-Roux, C. King, 1992. Agriculture and Forestry. International Journal of Remote 
Sensing, Special Issue: European Achèvements in Remote Sensing, Vol. 13, No. 6 and 7, pp. 
1329-1342, Apri/May 1992. 
J. Meyer-Roux, 1992. Remote Sensing Applied to Agriculture: State of the Art and New 
Trends. Space in the Service of the Changing Earth. In Proc. of the Central Symposium of the 
"International Space Year" Conference, ESA SP-341, p. 647-649 Munich (Germany), 30 March-
4 April 1992. 
J. Meyer-Roux, M.Cornaert, 1991. Stato dell'Arte, Esempi dei Progetti MARS e CORINE. 
Atti del Convegno Europeo sui Sistemi Infocativi per la Difesa del Suolo e la Tutela del 
Territorio, Roma 14-15 Maggio 1991. 
TeleAgriNews no. 1-5. 
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Applications de la Télédétection dans le Projet MARS. In Proceedings of International 
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Numéro Spécial, pp. 37-42,1993. 
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and Czechoslovakia. 12th EARSeL Symposium, Eger (Hungary), 8-11 September 1992. 
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satellitaires et utilisation d'un sistème d'information géographique. Mise en place du plan 
d'échantfflionage, JRC EUR 14855 FRV 
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stratification, Eurocourses Télédét. App. Stat. Agr., Lisboa 1992. 
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Méthode Aéropalynologique: Evaluation Primaire de la Méthode et des Investissement Faits 
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COM(94) 332 def. 
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rr is 03 
N. di catalogo : CB-CO-94-406-IT-C 
ISBN 92-77-80560-9 
Ufficio delle pubblicazioni ufficiali delle Comunità europee 
L-2985 Lussemburgo 
€-A.