UNIVERSITÀ DI PISA
Dipartimento di Scienze Agrarie, Alimentari e Agro-ambientali
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN PROGETTAZIONE
E GESTIONE DEL VERDE URBANO E DEL PAESAGGIO
TESI DI LAUREA MAGISTRALE
Utilizzo di un sistema aeromobile a pilotaggio remoto
per la stima dello stato azotato dei tappeti erbosi
RELATORE:
CANDIDATO:
Marco Volterrani
Matteo Corniglia
CORRELATORE:
INDICE
Riassunto 2 PARTE GENERALE 4 1. Introduzione 4 2. Il telerilevamento 6 2.1. La riflettanza spettrale 7 2.2. Indici di vegetazione 8 2.3. I sensori 12 2.4. Le piattaforme 143. Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto (SAPR) 18 3.1. Componenti principali di un multirotore 20
3.2. La normativa 27
3.3. Utilizzo dei SAPR in ambito civile e in agricoltura 29
PARTE SPERIMENTALE 31
4. Introduzione 31
5. Materiale e metodi 33
5.1. Volo del SAPR ed elaborazione delle immagini 35
5.2. Dati di campo 37
5.3. Analisi statistica 39
6. Risultati 40
6.1. Cynodon dactylon × transvaalensis (Cd×t) 40
6.2. Zoysia matrella (Zm) 42
6.3. Paspalum vaginatum (Pv) 43
6.4. Confronto tra le specie 44
7. Conclusioni 46
Abbreviazioni 48
Riassunto
Un Sistema Aeromobile a Pilotaggio Remoto (SAPR), anche noto come drone, è un sistema costituito da un mezzo aereo senza persone a bordo e dai componenti necessari per il comando da parte di un pilota remoto. Negli ultimi anni l'avanzamento tecnologico e l'abbassamento dei costi ha consentito un aumento delle performance e una rapida diffusione di questi velivoli, aprendo nuove prospettive nella gestione di precisione dei tappeti erbosi, basata sul telerilevamento.
Equipaggiando un SAPR con sensore ottico multispettrale è possibile analizzare la risposta delle piante in termini di riflettanza spettrale, ed utilizzare un indice di vegetazione, come l’NDVI (Normalized Difference
Vegetation Index), per monitorare il vigore vegetativo della coltura. Sulla base
di questo, la fertilizzazione azotata può essere adattata ai bisogni reali delle piante, producendo benefici sia economici che ambientali.
Gli obiettivi della prova sperimentatale sono di i) comparare la riflettanza spettrale di tre specie graminacee da tappeto erboso acquisita da remoto tramite un sensore multispettrale montato su un SAPR ed in prossimità con uno strumento manuale (GreenSeeker); ii) testare la sensibilità delle due fonti di acquisizione dati nel rilevare la variazione indotta da diversi livelli di azoto. Allo scopo è stato creato un gradiente di azoto da 0 a 250 kg ha-1 su: Cynodon
dactylon x transvaalensis (Cd×t) 'Patriot', Zoysia matrella (Zm) 'Zeon' e Paspalum vaginatum (Pv) 'Salam'.
Dai risultati si evince che i dati di NDVI acquisiti dal SAPR sono altamente correlati con quelli ricavati dal sensore di prossimità, con valori di r che vanno da 0,83 (Zm) a 0,97 (Cd×t). I dati di NDVI acquisiti da entrambe le fonti sono altamente correlati con il contenuto di azoto dei residui di taglio (clipping), in particolare quelli da SAPR hanno coefficienti di correlazione che vanno da 0,81 (Zm) a 0,93 (Cd×t). La specie più reattiva alla fertilizzazione azotata è
risultata Cd×t, in quanto il contenuto percentuale in azoto nel clipping va da 1,2% al 4,1%.
Le immagini ottenute dal SAPR permettono di valutare adeguatamente lo stato dell’azoto dei tappeti erbosi e la sua variabilità spaziale all'interno di una specie. Per grandi aree come campi da golf, produzioni di tappeto erboso in rotoli o ippodromi, i dati acquisiti da SAPR possono essere un valido aiuto nell'ottimizzazione della gestione dei tappeti erbosi. Per aree verdi relativamente piccole, un sensore manuale di prossimità può essere considerata ancora la scelta più semplice, pratica e meno costosa.
PARTE GENERALE
1. Introduzione
La concimazione azotata è uno dei fattori che influenza maggiormente gli aspetti fisiologici ed estetici di un tappeto erboso (Volterrani et al., 2005; Perry e Davenport, 2007; Samborski et al., 2009; Caturegli et al., 2014a; Caturegli et
al., 2014b). L’azoto, infatti, riveste un ruolo di primaria importanza per le
piante: è uno dei principali elementi costituenti degli amminoacidi, acidi nucleici ed enzimi e per questo è un nutriente richiesto in elevate quantità per l’attività vegetativa.
Il mantenimento di un idoneo livello di azoto è necessario al fine di ottenere un tappeto erboso di qualità, caratterizzato da una colorazione verde scura, una buona densità, un’elevata capacità di recupero da fattori di danno biotici e abiotici (Walters e Bingham, 2007; Dordas, 2008). Di fatto, un’oculata gestione della nutrizione azotata è fondamentale all’interno di un piano di mantenimento di un tappeto erboso.
La quantità dell’azoto da distribuire su un tappeto erboso deve essere tarata sulla quella già presente nel terreno o, meglio ancora, nei tessuti vegetali (Kruse, 2004). L’approccio classico per misurare queste incognite consiste nell’effettuare delle analisi di laboratorio su campioni rappresentativi dell’intera superficie. Tuttavia, per superfici di grandi dimensioni, come ad esempio un campo da golf, la diversità edafica e vegetale spesso è molto marcata, di conseguenza, anche la quantità di azoto disponibile nel terreno e richiesta dalle piante sono altamente variabili. Il numero di campioni da analizzare per poter caratterizzare con precisione la superficie nel tempo sarebbe elevatissimo, così come i costi per poter effettuare le analisi.
Non stupisce quindi come la stima dei fabbisogni nutrizionali di un tappeto erboso sia ancora largamente affidata all’esperienza del greenkeeper e
delle reali necessità della coltura. Una siffatta gestione comporta una scarsa efficienza della concimazione, che causa un aumento dei costi e dell’impatto sull’ambiente.
A partire dagli anni ’90 si è evoluto un nuovo approccio all’agricoltura che mira a ridurre questi problemi attraverso il passaggio da un’agricoltura “generalizzata” all’intera superficie aziendale (stessa fertilizzazione, irrigazione, trattamenti fitosanitari, ecc.) ad una “sito-specifica” che, pur mantenendo un carattere estensivo, leghi l’uso dei diversi fattori produttivi esclusivamente alla porzione di superficie che ne abbia reale bisogno. Tale modello è chiamato Agricoltura di Precisione (AdP) (Corwin e Lesch, 2005; Casa et al., 2016).
Questo processo è stato in larga parte favorito da un importantissimo sviluppo tecnologico che ha portato alla messa a punto di sensori e tecniche geospaziali come il telerilevamento, il Global Positioning System (GPS) e il Geographic
Information System (GIS) idonee ad identificare in breve tempo e con grande
accuratezza le variazioni all'interno della superficie coltivata (Dorigo et al., 2007). Il telerilevamento, sviluppato a partire dagli anni ’70 insieme al lancio dei primi satelliti spaziali, è conosciuto e applicato già da molti anni nel settore ambientale, ma non è mai riuscito a diffondersi nella pratica dei tappeti erbosi se non attraverso l’utilizzo di piccoli sensori manuali (Caturegli et al., 2015a). L’utilizzo dei Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto (SAPR, comunemente conosciuti come droni) al servizio di queste tecniche può costituire la svolta decisiva per l’affermarsi di una gestione di precisione della nutrizione dei tappeti erbosi.
2. Il telerilevamento
Il telerilevamento (o remote sensing) è quell’insieme di tecniche, strumenti e mezzi interpretativi che forniscono informazioni qualitative e quantitative su oggetti posti a distanza (Lillesand e Kiefer, 1987).
L’acquisizione dei dati da remoto avviene grazie a sensori capaci di percepire e registrare l’energia elettromagnetica proveniente dai corpi osservati. In accordo alla legge di Planck, infatti, tutti i corpi che hanno una temperatura superiore allo zero assoluto (-273,15 °C) emettono radiazioni elettromagnetiche che si propagano nello spazio sotto forma di onda.
Le onde elettromagnetiche sono caratterizzate da due parametri fondamentali, legati tra loro da un rapporto di proporzionalità inversa:
- lunghezza d’onda (λ): la distanza in metri che separa due punti massimi o minimi di un’onda;
- frequenza (ν): il numero di cicli dell’onda che passano per un dato punto in un secondo.
L’insieme ordinato di tutte le onde elettromagnetiche costituisce lo spettro elettromagnetico, il quale viene suddiviso convenzionalmente in diverse bande (Figura 1).
La radiazione in arrivo dal sole è per la maggior parte compresa nelle bande del visibile (VIS), tra 400 e 700 nm, e dell’infrarosso vicino (NIR, Near
InfraRed), tra 700 e 1300 nm. La prima è fortemente assorbita dalle piante ed
utilizzata nei processi fotosintetici (PAR, Photosynthetically Active Radiation) mentre la seconda non è sufficientemente energetica da permettere le reazioni fotochimiche all’interno dai pigmenti.
2.1. La riflettanza spettrale
Qualunque superficie esterna di un corpo riflette, trasmette (si lascia attraversare) e/o assorbe le radiazioni elettromagnetiche provenienti dall’esterno (Caprioli, 2014).
- S: superficie dell’oggetto
- Ei: energia incidente su S (irradianza) - Er: energia riflessa da S (riflettanza) - Ea: energia assorbita da S (assorbanza)
- Et: energia trasmessa attraverso S (trasmittanza)
Questi tre parametri dipendono strettamente dalla natura fisica e chimica delle superfici, e dalle caratteristiche della radiazione incidente (Boschetti et
al., 2005). Ogni superficie si comporta in maniera così caratteristica che i
grafici di questi parametri costruiti in funzione della lunghezza d’onda della radiazione incidente costituiscono un unicum, chiamato “firma spettrale”. Di questi, la curva originata dalla riflettanza (firma spettrale di riflettività) è quella che con maggior precisione permette di distinguere una superficie dalle altre (Figura 2).
Figura 2 - Riflettanza di suolo, vegetazione e acqua al variare della lunghezza d’onda della radiazione incidente (firma spettrale di riflettività) (fonte: geog.hkbu.edu.hk, modificata)
È importante notare come le piante siano caratterizzate da una bassa riflettanza nella porzione da 400 a 700 nm (PAR, Photosynthetically Active
Radiation), a causa del forte assorbimento della radiazione da parte dei
pigmenti fotosintetici (Horler et al., 1983; Gitelson e Merzlyak, 1994), e da un’elevata riflettanza nella porzione dell’infrarosso vicino (Near InfraRed, NIR) (700-1300 nm), dovuta all’interazione dell’aria presente negli spazi intercellulari del mesofillo fogliare con la radiazione (Gates et al., 1965).
2.2. Indici di vegetazione
Dallo studio del comportamento spettrale della vegetazione sono state definite una serie di relazioni quantitative fra i dati telerilevati e alcuni parametri della vegetazione mediante degli indici, detti indici di vegetazione (Bell et al., 2004; Viña et al., 2011; Nagendra et al., 2013). Questi si ottengono dalle combinazioni algebriche tra alcune bande di riflettanza, solitamente il rosso e l’infrarosso vicino (NIR).
La scelta di queste due bande è dovuta all’osservazione di un comportamento tipico nelle piante: all’aumentare di un generico fattore di stress, queste mostrano una riflettività più alta nel rosso, a causa di una minore
Ri fl et tan za (% ) Lunghezza d’onda (µm) Suolo nudo Vegetazione (verde) Acqua
concentrazione dei pigmenti clorofilliani, e più bassa nel NIR, dovuta all’alterazione della struttura intercellulare (Guyot, 1990) (Figura 3).
Figura 3 - Nel grafico sono indicate quattro firme spettrali di piante di riso più o meno sottoposte a stress. Ad uno stress maggiore la pianta reagisce con una riflettività più alta nel rosso e più bassa nel NIR (Boschetti et al., 2005).
Uno dei primi indici di vegetazione elaborati fu il Ratio Vegetation Index (RVI, o Simple Ratio, SR) (Jordan, 1969), ottenuto dal semplice rapporto tra la banda del NIR e quella del rosso:
𝑅𝑉𝐼 =
𝑅
𝑁𝐼𝑅𝑅
𝑟𝑒𝑑 Dove:- 𝑅𝑁𝐼𝑅 : riflettanza nell’infrarosso vicino - 𝑅𝑟𝑒𝑑 : riflettanza nel rosso
Numericamente, una vegetazione stressata presenta un valore di RVI minore rispetto ad una in buona salute, in quanto la riflettanza del NIR cala mentre quella nel rosso (Figura 4).
Riflessione nel NIR Assorbimento nel Rosso
Alto vigore
Figura 4 - Modello della risposta di riflettanza di una pianta sana e di una pianta stressata. In basso il calcolo del Ratio Vegetation Index (Boschetti et al., 2005)
Un altro indice di vegetazione, simile all’RVI ma con il vantaggio di essere normalizzato e di fornire delle stime migliori sui parametri vegetazionali, è l’NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) (Rouse et al., 1974).
Questo indice si calcola come:
𝑁𝐷𝑉𝐼 =
𝑅
𝑁𝐼𝑅− 𝑅
𝑟𝑒𝑑𝑅
𝑁𝐼𝑅+ 𝑅
𝑟𝑒𝑑Matematicamente l’indice può variare tra - 1 e 1: oggetti come l’acqua, la neve o le nuvole (caratterizzati da una maggiore riflettanza nel rosso rispetto al NIR) sono contraddistinti da valori di NDVI negativi; il suolo nudo e la roccia da valori vicino allo 0; mentre la vegetazione da valori sempre positivi, normalmente maggiore di 0,4. Più una vegetazione è densa e rigogliosa e maggiore sarà il suo NDVI (fino a valori limite di 0,99).
Lo studio approfondito della riflettanza spettrale e l’utilizzo dell’NDVI ha permesso di acquisire una notevole quantità di informazioni utili alla gestione dei tappeti erbosi. Tra questi vi sono l’identificazione delle specie
0,5
0,08 = 6,25
0,4
di area fogliare (LAI) (Finke, 1992), la clorofilla (Agati et al., 2013), la biomassa (Rossi et al., 2010; Resop et al., 2011), lo stress idrico (Jiang e Carrow 2007; Foschi et al., 2009), e lo stato di nutrizione generale (Volterrani et al., 2005; Alsdorf, 2007; Bausch e Khosla, 2010; Padilla et al., 2014; Caturegli et al., 2015a).
Non stupisce quindi come l’NDVI sia, di fatto, l’indice di vegetazione ad oggi più utilizzato non solo nel panorama agricolo (Hansen e Schjoerring, 2003; Aguilar et al., 2012; Barton, 2012; Fensholt e Proud, 2012) ma anche in quello dei tappeti erbosi (Jiang e Carrow, 2007; Johnsen et al., 2009; Caturegli et al., 2015a; Bremer e van der Merwe, 2016;).
2.3. I sensori
I sensori sono sistemi in grado di percepire un segnale elettromagnetico proveniente dall’oggetto o dalla superficie da rilevare e di registrarlo.
Esistono numerosi tipi di sensori utilizzati nel telerilevamento, che si differenziano per un gran numero di caratteristiche.
Innanzitutto, si distinguono per il numero e l’ampiezza delle bande registrate, cioè per la loro risoluzione spettrale. Affinché un sensore sia caratterizzato da un’elevata risoluzione spettrale è necessario che acquisisca il maggior numero di bande di minor ampiezza possibile. In particolare sono definiti:
- Pancromatici: sensibili al solospettro visibile, costituito dalle bande del rosso, verde e blu (RGB, λ ≈ 380-750 nm). Un esempio di questi sensori sono le comuni macchine fotografiche.
- Multispettrali: sensori sensibili ad un numero limitato di bande (solitamente da 4 a 10) di ampiezza elevata (dai 15 ai 70 nm). Per questo motivo non consentono di monitorare informazioni spettrali di dettaglio. - Iperspettrali: acquisiscono un elevatissimo numero di piccole bande spettrali (da centinaia a migliaia) di ampiezza molto ridotta (solitamente tra 5 e 10 nm). Di fatto, forniscono uno spettro quasi continuo nell’intervallo da 350 a 2500 nm (visibile, infrarosso vicino e corto) e quindi una caratterizzazione accurata della riflettanza.
Un’altra caratteristica distintiva è la risoluzione spaziale, legata con un rapporto di proporzionalità inversa alla dimensione dell’area elementare rilevata, il pixel: minori sono le dimensioni dei pixel e maggiore è la risoluzione spaziale del sensore, quindi la capacità di distinguere elementi caratteristici della superficie (es. singole piante, foglie, ecc.) (Figura 5).
È da tenere in considerazione come, normalmente, all’aumentare della risoluzione spettrale di un sensore diminuisce la sua risoluzione spaziale (Casa
Figura 5 – Immagine a differente risoluzione spaziale (fonte: docplayer.it)
La risoluzione radiometrica, invece, determina la qualità della conversione dello spettro elettromagnetico analogico in arrivo al sensore in valori digitali, tipici di tutti gli strumenti elettronici. Ciascun pixel dell’immagine viene convertito in un numero intero compreso tra zero e il numero massimo di livelli registrabili dal sensore (che dipende dalla sua quantità di bit), solitamente 256 (8 bit), 4096 (12 bit) o 65536 (16 bit). Maggiore è il numero di livelli in cui può essere scomposto il segnale elettromagnetico e maggiore sarà la qualità dell’immagine ottenuta (Figura 6).
Per finire, sulla base della loro modalità di funzionamento, i sensori possono essere distinti in:
- Passivi: strumenti che non emettono radiazioni elettromagnetiche, ma percepiscono esclusivamente quelle in arrivo dalla superficie, che può originarsi dalla riflessione della radiazione solare e/o dall’emissione di energia da parte del corpo stesso (essenzialmente nel dominio dell’infrarosso termico);
- Attivi: producono essi stessi l’energia necessaria per illuminare la scena, captando poi la radiazione elettromagnetica riflessa dall’oggetto o superficie osservata. Il vantaggio di questi sistemi è che sono indipendenti dalla quantità di radiazione proveniente dall’ambiente, spesso variabile dalle condizioni atmosferiche (nuvolosità) e dal periodo dell’anno in cui vengono effettuate le misurazioni (intensità della radiazione solare).
2.4. Le piattaforme
La qualità dell’immagine telerilevata non dipende esclusivamente dalle proprietà intrinseche dei sensori, ma anche dalla distanza a cui questo è posto rispetto alla superficie da analizzare. Questa può variare da pochi metri a centinaia di chilometri, in funzione della piattaforma su cui sono equipaggiati. L’interesse ad allontanare il sensore dall’oggetto di studio consiste nella possibilità di aumentare la visione dell’ottica (FOV, Field Of View), e quindi di dominare un’area maggiore nell’unità di tempo. Di contro, all’aumentare della distanza, normalmente, diminuisce la risoluzione spaziale dell’immagine ottenuta.
Affinché si possa raggiungere la distanza di osservazione desiderata, i sensori possono essere montati sulla superficie di diverse piattaforme di rilevamento.
Sono detti “di prossimità” quei sensori portati ad una distanza massima di 2 metri dall’oggetto da misurare (Viscarra Rossel et al., 2010). Tipicamente sono trasportati sulle macchine agricole o da un operatore a piedi (Figura 7).
Figura 7 - Sensore multispettrale di prossimità posizionato a circa 80 cm dal tappeto erboso.
I sensori prossimali hanno il pregio di avere un’elevata risoluzione spaziale ed essere semplici da utilizzare, tuttavia effettuano misure puntuali che, soprattutto su grandi superfici, non permettono di avere una visione sinottica dello stato della coltura.
Si definiscono, invece, remoti quei sensori portati a distanze superiori, a bordo di SAPR, elicotteri, aerei o piattaforme satellitari (Figura 8).
Figura 8 - Le principali piattaforme di remote sensing e la loro quota operativa (fonte: I droni nel contesto dell’Earth observation. Ecoscienza numero 6, anno 2015; p.19, modificato)
Le immagini aeree e satellitari ad alta risoluzione sono state utilizzate per studiare le variazioni nelle coltivazioni, nelle foreste e nelle condizioni del suolo (Pan et al., 2015; Michez et al., 2016). Le tradizionali piattaforme impiegate per attività di telerilevamento da remoto, satelliti e aerei, presentano dei limiti applicativi importanti: una limitata versatilità, scarsa flessibilità operativa, ridotta risoluzione spaziale e temporale (specialmente per i satelliti). Di fatto, vengono impiegati soprattutto nelle grandi (l’intervallo di tempo intercorrente fra una ripresa e la successiva).
Nell’ultimo decennio, per superare queste limitazioni, hanno trovato una progressiva diffusione dei nuovi strumenti di monitoraggio, i Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto (SAPR).
La specificità dei SAPR per le applicazioni nel telerilevamento è l’altissima risoluzione spaziale a terra, centimetrica, e la possibilità di un controllo altamente flessibile e tempestivo, che consentono l’acquisizione di immagini su richiesta (alla domanda). Queste caratteristiche lo rendono ideale soprattutto nei sistemi di dimensioni medio-piccole, da 1 a 10 ettari, in particolare in comprensori aziendali caratterizzati da elevata frammentazione della superficie coltivata, o in condizioni di elevata eterogeneità all’interno degli stessi appezzamenti (Matese et al., 2013).
Le immagini scattate da piattaforme di telerilevamento a bassa quota, o piccoli sistemi aeromobile a pilotaggio remoto (SAPR), possono essere una valida alternativa in agricoltura (Valente et al., 2011) dato il basso costo di esercizio, l’elevata risoluzione spaziale e temporale e l’alta flessibilità in termini di pianificazione del volo e acquisizione delle immagini (Xiang e Tian, 2011). Inoltre, i SAPR sono meno influenzati dalle condizioni meteorologiche in quanto possono operare anche nei giorni nuvolosi e le informazioni possono essere immediatamente accessibili in remoto a tecnici e agricoltori (Swain et
Così, la spettrometria remota da SAPR colma il divario tra le osservazioni terrestri e le immagini telerilevate da aerei e piattaforme satellitari (Acevo Herrera et al., 2010; Rango et al., 2011; Turner et al., 2012; Watts et al., 2012). Riassumendo, in Tabella 1 sono elencate le caratteristiche delle principali piattaforme utilizzate in agricoltura. La variabilità dei valori è dovuto non solo ai differenti modelli della piattaforma disponibili sul mercato, ma anche dai sensori che vi possono essere associati.
Tabella 1 - Principali caratteristiche delle piattaforme usate per il telerilevamento in agricoltura (Blasi e Pisante, 2016, modificata)
Piattaforma Risoluzione spaziale Risoluzione spettrale tempestività Frequenza e Personaliz-zazione Superficie analizzata
1,5-20 m ampiezza 15-4-10 bande; 70 nm 1-30 giorni (dipende da nuvole); consegna: 1-10 gg nulla km2 0,05-0,15 m ampiezza 50-2-4 bande; 200 nm A richiesta; consegna 2-7 gg elevata ha 0,2-5 m 2-4 bande; ampiezza 3-20 nm A richiesta; consegna immediata elevata m 2 ; ha
3. Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto (SAPR)
Sono molte le tipologie di SAPR presenti sul mercato, tutte distinte per caratteristiche che possono differire moltissimo tra i diversi modelli.
Secondo una classificazione proposta recentemente (Watts et al., 2012), i SAPR possono essere suddivisi in categorie sulla base della quota e della durata del volo, in:
- Mini UAV: sistemi di piccolissime dimensioni (massimo 15 cm e pochi grammi di peso), in grado di operare a bassa quota (decine di metri) per brevi tempi di volo (massimo 10 minuti).
- LASE (Low Altitude Short Endurance): piattaforme in grado di effettuare operazioni di volo a bassa quota (< 1.500 m) e breve durata (< 2 ore);
- LALE (Low Altitude Long Endurance): velivoli che raggiungono quote inferiori a 5.000 m per lunghi periodi di tempo (> 2 ore);
- HALE (High Altitude Long Endurance): aeromobili che possono spingersi oltre i 5.000 m (alcuni modelli superano i 20.000 m) per un periodo di tempo molto elevato (anche 30 ore o più).
I mini UAV (Unmanned Aerial Vehicle) sono per lo più veicoli utilizzate per la ricreazione e le gare sportive (drone racing), mentre i LALE e LASE sono quasi esclusivamente per impiego militare.
Le piattaforme più impiegate in agricoltura di precisione rientrano nella classe LASE e sono sistemi ad ala fissa e multirotori, scelti in funzione del tipo di monitoraggio da effettuare, del territorio e della superficie d’interesse.
In contesti agrari caratterizzati da vaste superfici coltivate, non frammentate e situate in territori pianeggianti, tipici di paesi come Nuova Zelanda, California, Australia o Cile, sono presenti spazi adeguati per effettuare decollo ed atterraggio orizzontale e sono preferiti SAPR ad ala fissa, in grado di coprire ampi areali grazie a tempi di volo estesi ed elevata velocità operativa.
In altri paesi, in particolar modo in Italia, si trovano invece realtà agricole molto frammentate, a causa dell’orografia del territorio e distinte da un’elevata variabilità spaziale. In queste condizioni diviene necessario operare in piccole aeree separate tra loro, ne consegue un’attività di monitoraggio che prevede voli brevi e spostamenti da un sito all’altro. Le caratteristiche del multirotore a decollo verticale rappresentano la soluzione di monitoraggio migliore, consentendo facile trasportabilità a terra, rapido decollo e atterraggio anche in spazi limitati e irregolari in cui mancano ampi spazi pianeggianti per manovre di decollo e atterraggio in sicurezza (Casa et al., 2016).
Rispetto alle piattaforme di telerilevamento tradizionali come satelliti ed aerei, vi sono diverse caratteristiche che rendono i SAPR molto interessanti, sia in ambito di ricerca che operativo, prime tra tutte il basso costo d’investimento iniziale o di servizio, l’alta manovrabilità e la possibilità di rendere autonomo e ripetibile l’operazione di monitoraggio a basse quote ed in ambienti complessi (Matese et al., 2015).
Per queste ragioni e rispetto a quanto osservato negli ultimi anni, è prevista nel corso del prossimo decennio una crescita enorme di questo settore. Un ottimo indicatore della crescita di interesse nei SAPR nella ricerca può essere individuato analizzando la letteratura scientifica del settore degli ultimi anni.
Prendendo in esame il database Web of Science (Thomson Reuters, USA), che raccoglie pubblicazioni scientifiche di riconosciuto impatto internazionale, si osserva che dal 2011 c’è stata una crescita impressionante nel numero di articoli pubblicati annualmente contenenti sia le parole chiave “UAV” (Unmanned Aerial Vehicle) o “UAS” (Unmanned Aerial System) che “agriculture”. Se dal 2005 fino al 2010 gli articoli erano meno di dieci all’anno, dal 2011 si è arrivati a più di 60 articoli all’anno. Ciò senza includere atti di conferenze, capitoli di libri ed articoli pubblicati su riviste senza impact factor. Inoltre sono state pubblicate anche numerose review di articoli scientifici (Sankaran et al., 2010; Zhang e Kovacs, 2012; Nex e Remondino, 2013; Salamì
et al., 2014; Whitehead e Hugenholtz, 2014; Sankaran et al., 2015) che
dimostrano il forte interesse in questa tematica (Casa et al., 2016).
3.1. Componenti principali di un multirotore
Per capire come sia strutturato un SAPR di seguito è presente un elenco con una descrizione, benché sintetica, delle componenti principali di un comune multirotore ad uso professionale:
- Telaio (frame): è l’elemento strutturale di un SAPR, in plastica nei modelli più economici, in fibra di carbonio, resistente, leggera ma più costosa, per quelli professionali.
Definisce la configurazione del SAPR a 4, 6 o 8 bracci (quindi rotori). Più rotori significa più portanza e maggior carico pagante (payload), ma anche maggiori dimensioni, minore efficienza nel volo, maggiore complessità del sistema e maggiori costi. Infine, bisogna tenere in considerazione che più motori ci sono e più aumenta la ridondanza e quindi la possibilità di fare un atterraggio di emergenza in caso di problemi a un motore: gli ottocotteri sono così ridondanti da riuscire a proseguire nel volo anche con un motore in panne, mentre i quadricotteri, nello stesso caso, sono destinati a precipitare al suolo.
- Sistema di propulsione: eliche e motori. Di fatto, i droni come li conosciamo oggi si sono potuti sviluppare perché sono diventati comuni ed economici i motori elettrici brushless (senza spazzole). Questi sono motori trifase dove la commutazione della corrente non avviene per via meccanica (come nei vecchi motori a spazzole), bensì attraverso un sistema di controllo elettronico, l’ESC (Electronic Speed Controller). Questo microprocessore regola la velocità di rotazione del motore e quindi, di fatto, il suo funzionamento. I vantaggi pratici di questi motori è che forniscono molta coppia (necessaria al sollevamento del payload), rispondono velocemente ai cambi di regime di rotazione (fondamentale per la stabilizzazione del volo), sono affidabili e non richiedono manutenzione (Masali, 2016). A seconda del numero di eliche inoltri i droni si distinguono in tricotteri, quadricotteri, esacotteri, ottocotteri. Generalmente maggiore è il numero dei rotori, maggiore è la potenza del velivolo e quindi la possibilità di trasportare oggetti più pesanti e di muoversi in maniera stabile.
- Sistema di alimentazione: batterie. Non alimentano solo i motori ma anche tutti gli altri componenti elettronici come le ESC, la centralina, la ricevente e i sensori. Lo sviluppo delle batterie ai polimeri di litio è stata una delle principali innovazioni che hanno permesso uno sviluppo importante dei SAPR. Queste hanno un eccezionale rapporto peso/potenza, fino a 2,8 kW/kg, circa il triplo delle precedenti a Ni-Cd e Ni-Mh, e non soffrono di effetto memoria, per cui la batteria “ricordava” la capacità energetica precedente alla ricarica.
- Flight control (o centralina): è un microprocessore che funge da unità centrale di gestione del volo del SARP. Riceve in ingresso i segnali del radiocomando (dettati dal pilota) e di tutti i sensori di volo a bordo del SAPR (IMU), li elabora, e in uscita controlla gli ESC dei motori e i possibili accessori (p.e. il camera mount).
- IMU (Inertial Measurement Unit): è la scheda che comprende tutti i sensori deputati al controllo del volo del SAPR. Ormai tutti i SAPR ad uso professionale contengono:
Giroscopio: è sensibile all’accelerazione angolare, e quindi, comunica alla centralina se il SAPR sta ruotando su uno dei tre assi, consentendo la correzione automatica. Ne sono necessari almeno tre, uno per ogni asse di rotazione.
Accelerometro: misura l’accelerazione sull’asse verticale e orizzontale. Oltre alla direzione verso cui si sta spostando il SAPR, riporta anche la direzione dell’accelerazione gravitazionale (sempre presente), un riferimento per riportare il velivolo in piano, annullando i possibili errori dei giroscopi. Magnetometro: funziona come una bussola, ed è utile a
controllare la rotazione del SARP sull’asse verticale (non rilevata dall’accelerometro), quindi a poter mantenere la prua del velivolo nella direzione desiderata.
Altimetro barometrico: misurando la pressione atmosferica consente al sistema di conoscere la quota di volo e, all’occorrenza, di mantenerla costante agendo sulla spinta dei motori.
GNSS (Global Navigation Satellite System): è il sistema satellitare globale di navigazione e di determinare le coordinate geografiche (longitudine, latitudine ed altitudine) di un ricevitore in grado di elaborare segnali a radiofrequenza trasmessi in linea di vista da satelliti in orbita spaziale. Il più comune tra questi sistemi è l’americano GPS (Global Positioning System), spesso coadiuvato dal sistema russo GLONASS (GLObal NAvigation
Satellite System). I ricevitori GNSS dei SAPR sono in grado di
ottenere la massima precisione resa possibile dal sistema, che comunque è nell’ordine di qualche metro.
Se i SAPR oggi sono facili da comandare e, in molti casi, completamente autonomi nel volo, lo dobbiamo all’interazione tra il sistema di sensori (IMU), la centralina e gli ESC.
La mancanza di uno o più sensori rende più difficile il controllo del mezzo. Invero, ad oggi ciò è frequente solo per gli aeromodelli ad uso hobbistico, mentre per i SAPR ad uso professionale è raro anche per i prodotti entry-level.
- ESC (Electronic Speed Controller): come accennato sopra, è il sistema che controlla la velocità di rotazione del motore; ogni motore deve avere una propria ESC. I multicotteri usano i motori non solo per salire verticalmente in volo, ma anche per cambiare direzione e tenersi stabili in aria; un lavoro questo che il controller fa per noi, leggendo l’assetto del multicottero attraversi i dati che arrivano dai sensori principali (giroscopi e accelerometri) e inviando il comando al motore. Un lavoro in continuo talmente veloce e preciso che nemmeno ce ne accorgiamo. - Camera mount (o gimbal): è un supporto stabilizzato per i sensori
accessori (p.e. fotocamere, termocamere, sensori multispettrali). Il
camera mount è dotato di un proprio sistema di giroscopi che, grazie
all’azione di un piccolo motore elettrico, può regolare l’inclinazione del supporto indipendentemente dagli spostamenti del SAPR, in modo da ottenere delle immagini stabili, senza vibrazioni, e orientate costantemente sull’oggetto di indagine (Figura 10). Per esempio, se il drone si inclina verso destra durante il volo, il gimbal si orienterà nel lato opposto.
Figura 10 - Camera mount con fotocamera. Si noti la diversa angolazione del sistema rispetto a quella di avanzamento del SAPR (fonte: dronexpert.nl)
- Sistema di controllo radio: ogni SAPR è dotato di un ricevitore che capta i segnali radio inviati dal pilota attraverso un radiocomando. A differenza degli aeromodelli, i SAPR professionali non hanno grosse esigenze di intervento umano durante il volo: il grosso del lavoro lo fanno autonomamente la centralina e il comparto di sensori. In molti casi la comunicazione radio non è unidirezionale, ma bidirezionale: la stazione di terra viene dotata di un schermo su cui sono visualizzati i principali parametri di volo dell’aeromobile, tra cui il livello di carica della batteria, la qualità dei segnali radio e GPS, la velocità e la quota di volo; tutti parametri fondamentali per un pilota che voglia controllare il buono svolgimento della missione aerea. In alcuni casi possono anche essere visualizzate in tempo reale le immagini acquisite dai sensori di bordo (Figura 11).
È importante sottolineare come il Regolamento ENAC ad oggi in vigore (ENAC, 2015) imponga che ogni pilota di SAPR debba essere in grado in ogni momento di riprendere il controllo del velivolo escludendo tempestivamente il volo automatico.
- Navi Control: è l’elemento che esegue l’algoritmo di inseguimento dei punti precaricati (waypoint). Nei SAPR dotati di questo dispositivo il modulo GNSS invia la posizione del velivolo alla Navi Control che a sua volta, tramite l’algoritmo di inseguimento, comanda la Flight Control. - Sensori: il continuo sviluppo tecnologico ha consentito la realizzazione
di una vasta serie di sensori dedicati all’utilizzo da SAPR per attività di monitoraggio remoto, ottimizzati in termini di dimensioni, peso e consumi energetici (Figura 12).
Figura 62 - I principali sensori trasportati a bordo di SAPR. Da sinistra verso destra: una fotocamera digitale, un sensore multispettrale e una termocamera.
Le piattaforme multirotore più comunemente utilizzate hanno capacità di carico limitato, ma grazie alla progressiva miniaturizzazione dei sensori, riescono a sopperire alla maggior parte delle esigenze di monitoraggio remoto.
Difatti un fattore fondamentale da tenere presente nella scelta di un SAPR è la sua capacità di payload (carico pagante o carico utile):
Inizialmente i SAPR sono stati utilizzati soprattutto come piattaforma per la raccolta di immagini aeree. È sufficiente equipaggiare il SAPR con una fotocamera digitale in modo da raccogliere la luce visibile
riflessa dalle superfici, ed ottenere in tempo reale delle immagini in grado di fornire informazioni interessanti su molti aspetti della qualità del tappeto erboso (p.e. colore, presenza di piante infestanti, patologie,
ground cover, ecc.). Le immagini possono essere analizzate da un
software e utilizzate per quantificare lo stato del tappeto erboso attraverso un processo di Digital Image Analysis (DIA).
Tuttavia, i recenti progressi tecnologici hanno permesso lo sviluppo di sensori multispettrali di ridottissime dimensioni e peso (< 100 g), in grado di essere trasportati agilmente anche dai SAPR di piccole dimensioni.
I sensori iperspettrali, invece, seppur miniaturizzati e fruibili anche per l’equipaggiamento su SAPR, risultano ancora molto costosi e difficili da gestire, per cui di fatto quasi inutilizzati (Casa et al., 2016).
Attualmente si trovano in commercio un’ampia varietà di sensori, adatti ad essere portati su SAPR, con caratteristiche sempre più performanti e prezzi competitivi, compresi sistemi di acquisizione di immagini iperspettrali per descrivere con altissimo dettaglio la risposta spettrale specifica delle colture.
- Sistemi di sicurezza: sono sistemi atti a mitigare il rischio di provocare danni a persone o cose in caso di perdita di controllo o avaria del SAPR. Sono due i principali sistemi di sicurezza: impiego di un paracadute che rallenta la velocità di caduta di una macchina fuori controllo, e un cavo di ritenzione legato al SAPR che non consente alla macchina di poter uscire dalla sua area operativa.
3.2. La normativa
Dalla diffusione su larga scala dei primi modelli di SAPR avvenuta alla fine del primo decennio degli anni 2000, e fino all’anno 2013, in Italia vi è stato un vuoto normativo riguardo la regolamentazione del settore. Chiunque poteva pilotare un SAPR, avendo cura di non violare delle leggi di carattere generale, come quella sulla privacy in caso di riprese audiovisive.
La diffusione esponenziale dei velivoli nell’ultimo decennio ha portato l’Ente Nazionale di Aviazione Civile (ENAC) a legiferare in materia, nel 2013 con la prima edizione del “Regolamento. Mezzi aerei a pilotaggio remoto”, nel luglio 2015 con seconda edizione la quale è stata rivista e modificata nel dicembre dello stesso anno con l’emendamento 1, attualmente ancora in vigore.
Tale regolamento distingue i mezzi aerei a pilotaggio remoto in: 1) Aeromodelli
2) Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto (SAPR)
A dispetto di ciò che si potrebbe immaginare, la differenza tra questi due velivoli non è data dalle dimensioni e/o qualità tecnologie delle macchine, bensì esclusivamente dall’uso che se ne fa. Infatti, la stessa macchina viene considerata un aeromodello se usata per scopi sportivi o ricreativi (per esempio fare una ripresa video ad uso personale), come SAPR in tutti gli altri casi (per esempio fare una ripresa cinematografica).
Gli aeromodelli non sono considerati aeromobili ai fini del loro assoggettamento alle previsioni del Codice della Navigazione.
La distinzione tra aeromodello e SAPR non deve essere sottovalutata in quanto per l’utilizzo del primo mezzo non ci sono particolari vincoli posti dall’Ente Nazionale di Aviazione Civile (ENAC, 2015), mentre per il secondo è necessario il possesso dell’attestato di pilota remoto (c.d. patentino), che prevede:
- Frequenza con esito favorevole una scuola di volo presso un centro di addestramento approvato, in modo da acquisire le conoscenze teoriche (normativa aeronautica, circolazione aerea, meteorologia, impiego dei SAPR, ecc.) e pratiche di guida dei velivoli.
- Essere maggiorenni.
Inoltre, è necessario che il SAPR sia assicurato per la responsabilità civile verso terzi e che sia conforme a tutte le caratteristiche previste dal Regolamento.
Prima di effettuare un volo con un SAPR è necessario che il pilota effettui un’analisi del rischio di provocare danni a persone o cose e, sulla base di questa, stabilisca se l’operazione debba essere considerata critica o non critica. Le operazioni non critiche sono quelle che non prevedono il sorvolo, anche in caso di avarie e malfunzionamenti, di assembramenti di persone, aree congestionate, agglomerati urbani, infrastrutture sensibili e CTR aeroportuali. In caso contrario, l’operazione è considerata critica.
Questa distinzione è fondamentale ai fini della modulistica da presentare ad ENAC prima di poter effettuare il volo. Per le operazioni in ambiente non critico è sufficiente inviare un’autocertificazione in cui l’operatore tutto il processo sia svolto nel rispetto del Regolamento. Inoltre, per questo scenario non è necessario che il SAPR sia dotato di sistemi di terminazione del volo d’emergenza o cavi di ritenuta.
Per le operazioni critiche, invece, è necessaria una esplicita autorizzazione da parte di ENAC, sulla base di accertamenti che tengono conto della complessità del sistema e dei possibili rischi intrinseci agli scenari operativi.
3.3. Utilizzo dei SAPR in ambito civile e in agricoltura
Negli ultimi anni, i SAPR di piccole dimensioni (<25 kg) sono stati utilizzati per numerose applicazioni ambientali e agricole (Gupta et al., 2013).
In agricoltura i SAPR sono stati impiegati principalmente per la mappatura dei focolai di invasione di piante infestanti nelle piantagioni di caffè, trovare irregolarità nel sistema di distribuzione dei fertilizzanti (Herwitz et al., 2003). I SAPR sono stati anche impiegati nei vigneti con lo scopo di analizzare la variabilità del suolo, problemi fitopatologici, le differenze di maturazione della frutta (Johnson et al., 2003), e monitorare la temperatura notturna per mitigare le gelate (Herwitz et al., 2004a; Herwitz et al., 2004b). Altri autori hanno presentato lo sviluppo di una piattaforma aerea di telerilevamento per il monitoraggio del traffico veicolare (Coifman et al., 2006), le missioni di soccorso (Doherty e Rudol, 2007), environment perception (Lin e Saripalli, 2012), e la mappatura generale del territorio (Sugiura et al., 2005). I SAPR sono utilizzati anche per la costruzione di mappe 3D-GIS (Rovira-Más et al., 2005). Inoltre l’utilizzo di SAPR è stato anche proposto per la gestione in tempo reale dell’irrigazione in tempo reale (Chao et al., 2008).
In Tabella 2 sono riportate, a titolo di esempio, alcune delle principali applicazioni del telerilevamento ad altissima risoluzione realizzabile da SAPR.
Tabella 2 - Principali applicazioni di monitoraggio da SAPR in agricoltura (Casa et al., 2016)
Fenomento
monitorato tradizionali Metodi Metodi utilizzando SAPR Riferimenti
Biomassa Emergenza Valutazione visiva; campionamento distruttivo; conteggio piante
Immagini VIS (visibile) – NIR (infrarosso vicino) per misurare la copertura
fogliare ed il vigore delle piante
Chapman et al., 2014 Sankaran et al., 2014
Khot et al., 2014 Senescenza Valutazione visiva Immagini VIS – NIR per misurare il vigore delle
piante
Adamsen et al., 1999 Khot et al., 2014 Fioritura Valutazione visiva stimare il numero di fiori Immagini VIS per Granados et al., 2013 Thorp e Dierig, 2011 Stress idrico; conduttanza stomatica; stress termico Valutazione visiva; misure di umidità del suolo; porometro
Immagini VIS – NIR e termiche per misurare la
temperatura fogliare
Zarco-Tedaja et al., 2012 Santesteban et al., 2016
Nutrizione nutrienti fogliari Analisi dei
Immagini VIS – NIR per la stima dell’azoto fogliare e potenzialmente altri nutrienti Lebourgeois et al., 2012 Jia et al., 2014 LAI (indice di area fogliare) Campionamenti distruttivi; misura della canopy
Immagini VIS – NIR per la stima della copertura
fogliare
Sugiura et al., 2005 Hunt et al., 2010 Malattia Valutazione visiva Immagini VIS – NIR per la stima e la valutazione
del danno da malattie
Jansen et al., 2014 Di Gennario et al., 2016
PARTE SPERIMENTALE
4. Introduzione
Negli anni 2014 e 2015 i ricercatori del settore dei tappeti erbosi del Dipartimento di Scienze Agrarie, Alimentari e Agro-Ambientali dell’Università di Pisa hanno effettuato e pubblicato un importante lavoro sull’utilizzo delle immagini multispettrali provenienti da un satellite geostazionario nella stima del contenuto in azoto nei tappeti erbosi (Caturegli
et al., 2015a). La ricerca, pionieristica nel settore, ha suscitato un notevole
interesse nella comunità scientifica, ed ha spinto i ricercatori a proseguire gli studi sul telerilevamento applicato alla gestione dei tappeti erbosi.
Seppur con alcune modifiche, la ricerca è stata replicata utilizzando un sistema aeromobile a pilotaggio remoto (“drone”) come fonte delle immagini multispettrali.
È su questa base che nasce il presente lavoro, frutto anche della collaborazione del personale di Dronesense Srl e GLOBI Hi-Tech Srl, che hanno fornito il SAPR, gestito le fasi di volo ed elaborato le immagini in modo da fornire i dati richiesti.
La ricerca è stata revisionata e pubblicata il 24 giugno 2016 sulla rivista internazionale PLoS ONE con il titolo Unmanned Aerial Vehicle to Estimate
Nitrogen Status of Turfgrasses. L’articolo scientifico, di cui sono co-autore, è
liberamente consultabile sul web attraverso il link: journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371%2Fjournal.pone.0158268.
L’uso, la distribuzione e la riproduzione di ogni sua parte è libera mediante la citazione dello stesso, seguendo la forma consigliata:
Caturegli L, Corniglia M, Gaetani M, Grossi N, Magni S, Migliazzi M, et al. (2016) Unmanned Aerial Vehicle to Estimate Nitrogen Status of Turfgrasses. PLoS ONE 11(6): e0158268. doi:10.1371/journal.pone.0158268
L’obiettivo dello studio è quello di:
1) comparare la riflettanza spettrale di tre specie graminacee da tappeto erboso (Cynodon dactylon x transvaalensis (Cd×t) 'Patriot', Zoysia
matrella (Zm) 'Zeon' e Paspalum vaginatum (Pv) 'Salam') acquisita da
remoto tramite un sensore multispettrale montato su un SAPR ed in prossimità con uno strumento manuale (GreenSeeker);
2) testare la sensibilità delle due fonti di acquisizione dati nel rilevare la variazione indotta da diversi livelli di azoto.
5. Materiale e metodi
La sperimentazione è stata condotta da giugno a settembre 2015 a S. Piero a Grado (Pisa, Italia) presso il Dipartimento di Scienze Agrarie, Alimentari e Agro-Ambientali dell'Università di Pisa (43° 40' N, 10° 19' E, 6 m s.l.m.) su tappeti erbosi maturi di Cynodon dactylon x transvaalensis (Cd×t) 'Patriot',
Zoysia matrella (Zm) 'Zeon' e Paspalum vaginatum (Pv) 'Salam' (Figura 13).
La prova è stata condotta su un terreno sabbio-limoso (28% sabbia, 55% limo, 17% argilla), caratterizzato da un pH 7,8 e 18 g kg-1 di sostanza organica.
Nel corso del 2015 non è stato distribuito alcun fertilizzante ai tappeti erbosi prima dell’inizio della prova.
Il 16 giugno 2015, al fine di creare un gradiente lineare di azoto, è stata effettuata una concimazione con solfato ammonico (21-0-0) utilizzando uno spandiconcime rotativo Scotts Accupro 2000. Per ogni specie da tappeto erboso sono state impiegate 14 differenti dosi che vanno da 0 a 250 kg ha-1 di N, in
particolare: 0, 10, 30, 50, 70, 90, 110, 130, 150, 170, 190, 210, 230, 250 kg ha-1
di N. Le dosi di azoto più elevate sono state inserite al fine di raggiungere la
Figura 13 - Inquadramento geografico dell’area oggetto della prova (S. Piero a Grado, Pisa, Italia)
saturazione dei valori di NDVI, indipendentemente dai possibili vantaggi pratici per i tappeti erbosi.
Per ogni specie è stata creata un'area sperimentale di 4 × 28 m, costituita da 14 parcelle di 4 × 2 m ciascuna. L’area è stata replicata 4 volte, per un totale di 56 parcelle e 448 m2 di superficie (Figura 14).
Dopo la fertilizzazione, sono stati distribuiti 5 mm di acqua per far sciogliere e penetrare il fertilizzante nel terreno.
0 0 250 250 10 10 230 230 30 30 210 210 50 50 190 190 70 70 170 170 90 90 150 150 110 110 130 130 130 130 110 110 150 150 90 90 170 170 70 70 190 190 50 50 210 210 30 30 230 230 10 10 250 250 0 0 I III II IV Repliche
Figura 74 - Schema sperimentale del gradiente di concimazione. All'interno di ogni parcella, di dimensione 4 × 2 m, sono indicati i kg ha-1 di N applicato. Lo schema è identico per ciascuna
delle tre specie da tappeto erboso.
4 m 2 m
In tutte le aree sperimentali, al fine di ottenere come unica variabile la concimazione azotata, sono state adottate le stesse pratiche manutentive e di irrigazione per l’intero periodo della prova. I trattamenti fitosanitari non sono stati effettuati in quanto non necessari.
I tappeti erbosi sono stati mantenuti ad un’altezza di 2,0 centimetri con un rasaerba a lame elicoidali (John Deere 20SR7, Moline, IL, USA) e i residui di taglio (clipping) sono stati asportati.
Le misure spettrali sono state rilevate sia da remoto sia in prossimità il giorno 6 luglio 2015, dalle 11:30 alle 13:30 (ora solare), in completa assenza di nuvole. Le condizioni meteorologiche medie delle ore suddette sono state le seguenti: temperatura dell’aria 27,8 °C; umidità relativa 75%; densità di flusso fotonico fotosintetico (PPFD) 1.540 µmol/m2/s; velocità del vento 4,2 km/h.
5.1. Volo del SAPR ed elaborazione delle immagini
Il SAPR utilizzato nella prova è stato un ottocottero DJI S1000 (DJI, Shenzhen, Cina) (Figura 15) equipaggiato con una fotocamera digitale commerciale (Canon S100, Canon Inc., Tokyo, Giappone) e un sensore multispettrale leggero (Tetracam ADC Micro,Tetracam Inc., Chatsworth, CA, USA). Il SAPR ha volato sopra l’area sperimentale a 50 m di altezza catturando le immagini nel visibile e multispettrali necessarie a coprire i campi sperimentali, per un totale di circa 200 fotogrammi (frame).
I singoli fotogrammi, acquisiti in strisciate con una percentuale di sovrapposizione laterale e longitudinale di circa il 75%, sono stati elaborati ed uniti a formare un’unica immagine da un software (APS, Menci Software). La calibrazione radiometrica è stata effettuata con una procedura di normalizzazione suddivisa in tre fasi, che comprende:
1) la stima del grado di illuminazione (irradianza) mediante un algoritmo (ENVI, RSI Inc., Boulder, CO, USA) che utilizza la risposta media di ogni banda per ogni frame catturato dal sensore;
2) la normalizzazione della risposta media di ogni banda su tutta l’area interessata dal frame;
3) generazione di un nuovo frame normalizzato in tutte le bande.
Lo strato normalizzato ottenuto viene moltiplicato per il numero digitale originale in modo da ottenere i dati normalizzati nelle bande del verde, rosso e infrarosso vicino. Infine, le bande numeriche digitali normalizzate vengono calibrate sui valori di riflettanza della superficie utilizzando una linea di regressione empirica e le misure spettrali del sito.
La riflettanza è misurata dal sensore in tre bande multispettrali: verde (520-600 nm), rosso (630-690 nm) e infrarosso vicino (760-900 nm); tuttavia, come previsto dalla formula (vedi paragrafo 2.2), per il calcolo dell’NDVI sono state utilizzate solo il rosso e l’infrarosso vicino.
Ogni pixel (0,05 x 0,05 m) dell'immagine contiene le coordinate geografiche e il valore NDVI, quest’ultimo estratto utilizzando un software (ENVI, RSI Inc., Boulder, CO, USA) (Figura 16).
Sono stati scelti i valori di quei punti interni alle parcelle su cui sono state eseguite le letture di prossimità (Caturegli et al., 2015a).
Figura 16 - Immagine RGB del campo sperimentale acquisita con il sensore multispettrale Tetracam ADC Micro montato sul SAPR. In blu sono evidenziati i perimetri delle aree sperimentali. Le sigle indicano i campi sperimentali delle tre specie: Cynodon dactlyon x transvaalensis (Cdxt), Zoysia matrella (Zm) e Paspalum vaginatum (Pv).
5.2. Dati di campo
Lo stesso giorno del volo del SAPR, sono state effettuate le misurazioni di prossimità della riflettanza spettrale con un sensore GreenSeeker HSC-100 (Trimble Navigation Unlimited, Sunnyvale, CA, USA) (Figura 17).
Figura 17 - Sensore utilizzato per la misurazione di prossimità dell’NDVI (GreenSeeker HSC-100).
Zm
Pv
Lo strumento ha una fonte di luce attiva che permette di effettuare letture senza subire l’influenza della luce solare (Bell et al., 2013), e misura la riflettanza nella regione del rosso (660 nm) e dell’infrarosso vicino (780 nm). Il dato in uscita dal GreenSeeker, visualizzabile su un display, è fornito direttamente come valore di NDVI. Il sensore, posto ad una altezza di 110 cm, rileva una superficie di circa 0,2 m2.
La posizione rilevata è stata georeferenziata con un ricevitore DGPS (Differential Global Positioning System) di precisione sub-metrica, in modo da poter individuare la stessa superficie sull'immagine ottenuta dal SAPR. Subito dopo il telerilevamento di prossimità e da remoto dell’NDVI, e in corrispondenza degli stessi punti in cui sono state prese tali misure, sono stati valutati i seguenti parametri:
- Temperatura superficiale (°C), misurata con un termometro a infrarossi (Testo 825-T2, Testo AG, Lenzkirch, Germania) collocato a circa 0,8 m sopra la superficie (Figura 18);
Figura 18 - Misurazione della temperatura superficiale dei tappeti erbosi con il termometro a infrarossi Testo 825-T2.
- Intensità del colore (da 1 = verde molto chiaro a 9 = verde molto scuro) mediante una valutazione visiva (Morris e Shearman, 2008).
Inoltre, con un rasaerba a lame elicoidali sono stati raccolti i residui di taglio (clipping) da ciascuna zona di campionamento, per una superficie di 0,5 m2 (1
× 0,5 m). La sostanza organica fresca è stata messa in una stufa ventilata a 70
°C sino al raggiungimento di un peso costante, quindi sul residuo secco è stato determinato l'azoto totale (N) con il metodo micro-Kjedahl (Bremner, 1965). L’analisi dei tessuti vegetali offre la possibilità di accertare in che misura la pianta è riuscita ad assorbire ed assimilare il nutriente rispetto alla quantità distribuita in copertura (N applicato).
5.3. Analisi statistica
Il rapporto tra i due diversi metodi di lettura dell’NDVI, la temperatura superficiale, il colore, l’azoto applicato e il contenuto in azoto dei residui di taglio dei tappeti erbosi sono stati analizzati attraverso il software CoStat (CoHort, Monterey, CA, USA), con il quale sono stati calcolati i coefficienti di correlazione di Pearson (r).
Infine, per approfondire lo studio della relazione esistente tra l’NDVI ottenuto dai due sistemi di telerilevamento ed N (%) nei residui di taglio, sono state elaborate le equazioni di regressione lineare e costruiti i relativi grafici.
6. Risultati
6.1. Cynodon dactylon × transvaalensis (Cd×t)
Correlando i valori di NDVI ottenuti con il GreenSeeker e con il SAPR dalle parcelle di Cd×t, il risultato è fortemente significativo (r = 0,97) (Tabella 3). Per le correlazioni tra i valori di NDVI e le dosi di N applicato, il valore più alto è stato trovato per NDVISAPR (r = 0,91), anche se NDVIGreenSeeker (r = 0,86)
è comunque fortemente correlato con i livelli di N applicato (Tabella 3).
Tabella 3 – Coefficienti di correlazione di Pearson (r) tra l'azoto applicato, il contenuto di azoto del clipping, intensità del colore, temperatura, NDVI misurato con il GreenSeeker (Trimble) e NDVI misurato con un sistema aeromobile a pilotaggio remoto (SAPR) su a) Cynodon dactlyon x transvaalensis ‘Patriot’; b) Zoysia matrella ‘Zeon’; c) Paspalum vaginatum ‘Salam’. In ogni specie i coefficienti di correlazione sono calcolati utilizzando i valori di tutte e quattro repliche.
r N applicato N (%) clipping Intensità colore (1-9) Temperatura (°C) NDVI GreenSeeker (780,660) NDVI SAPR (830,660) a) Cd×t ‘Patriot’ N applicato (kg ha-1) · 0,94*** 0,91*** NS 0,86*** 0,91*** N (%) clipping · · 0,93*** - 0,33* 0,91*** 0,93*** Intensità colore (1-9) · · · - 0,29* 0,95*** 0,96*** Temperatura (°C) · · · · - 0,32* - 0,34* NDVIGreenSeeker (780,660) · · · 0,97*** NDVISAPR (830,660) · · · · b) Zm ‘Zeon’ N applicato (kg ha-1) · 0,94*** 0,95*** NS 0,82*** 0,79*** N (%) clipping · · 0,95*** - 0,37** 0,85*** 0,81*** Intensità colore (1-9) · · · - 0,26* 0,86*** 0,84*** Temperatura (°C) · · · · - 0,34* NS NDVIGreenSeeker (780,660) · · · 0,83*** NDVISAPR (830,660) · · · · c) Pv ‘Salam’ N applicato (kg ha-1) · 0,93*** 0,91*** NS 0,86*** 0,79*** N (%) clipping · · 0,92*** NS 0,91*** 0,87*** Intensità colore (1-9) · · · - 0,41** 0,92*** 0,90*** Temperatura (°C) · · · · - 0,28* - 0,28* NDVIGreenSeeker (780,660) · · · 0,96*** NDVISAPR (830,660) · · · ·
Il parametro dell'intensità del colore è anch’esso ben correlato sia con l’NDVIGreenSeeker (r = 0,95) sia con l’NDVISAPR (r = 0,96). Di conseguenza, non stupisce come anche la relazione tra l'intensità del colore e N (%) del clipping è significativamente elevata (r = 0,93).
Invece, la temperatura della superficie del tappeto erboso non è significativamente correlata con l’azoto applicato, ed è poco significativo (0,05) con il contenuto in azoto del residuo di taglio, l'intensità del colore e l’NDVI misurata con i due sensori spettrali.
La Figura 19 mostra la retta di regressione tra il contenuto in azoto dei residui di taglio e i due NDVI. È interessante notare come i coefficienti di regressione sono alti per entrambi gli strumenti, tuttavia NDVISAPR ha mostrato il più alto grado di correlazione con il contenuto di azoto dei residui di taglio (r = 0,93). I valori presenti in figura derivano da tutte e 4 le repliche.
y = 0,0542x + 0,678 r = 0,91 y = 0,0897x + 0,5047 r = 0,93 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 0,75 0,80 0,85 0,90 0,95 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 N D VI clippings, N %
Cdxt 'Patriot'
NDVI Greenseeker NDVI SAPRFigura 19 - Relazione tra il contenuto in azoto del clipping di Cynodon dactylon x transvaalensis 'Patriot' e i dati di NDVI misurati a terra con un GreenSeeker (Trimble) e da un Sistema Aeromobile a Pilotaggio Remoto (SAPR). I valori rappresentano le quattro repliche.
6.2. Zoysia matrella (Zm)
Correlando i valori di NDVI ottenuti con il SAPR e il GreenSeeker dalle parcelle di Zoysia matrella (Zm), il risultato è significativo (r = 0,83) (Tabella 3).
Per le correlazioni tra l’azoto applicato alle parcelle e gli NDVI, il coefficiente più elevato è risultato quello di NDVIGreenSeeker (r = 0,82) (Tabella 3), anche se
NDVISAPR è comunque ben correlato con i livelli di N applicato (r = 0,79). Tra i coefficienti di correlazione di Pearson, l’intensità del colore verde è, come previsto, altamente correlata con la quantità di azoto applicato alle superfici e con il contenuto in azoto dei residui di taglio (per entrambe r = 0,95).
Anche gli NDVI ottenuti con i due strumenti radiometrici sono ben correlati con l’intensità del colore (r > 0,80).
Mettendo in relazione i valori di NDVI ottenuti con i due strumenti e il contenuto in azoto dei residui di taglio, il valore più alto è stato nuovamente per NDVIGreenSeeker (r = 0,85) (Figura 20), ma anche in questo caso NDVISAPRè similmente ben correlato (r = 0,81).
Figura 20 - Relazione tra il contenuto in azoto del clipping di Zoysia matrella 'Zeon' e i dati di
y = 0,0655x + 0,6638 r = 0,85 y = 0,1057x + 0,5326 r = 0,81 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 0,75 0,80 0,85 0,90 0,95 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 N D VI clippings, N %
Zoysia matrella 'Zeon'
NDVI GreenSeeker NDVI SAPR
La temperatura superficiale, invece, ha una bassa significatività in rapporto al contenuto di azoto nei residui di taglio, l'intensità del colore e l’NDVI misurato con GreenSeeker; ed i confronti tra l'azoto applicato alle superfici e l’NDVISAPR non sono significativi (Tabella 3).
6.3. Paspalum vaginatum (Pv)
La correlazione tra i valori di NDVI ottenuti dai due sensori sulle parcelle di
Paspalum vaginatum (Pv) è molto elevata (r = 0,96).
Lo studio statistico ha dimostrato anche come entrambi gli NDVI sono altamente correlati con l’azoto applicato al tappeto erboso, nonostante ciò avvenga in maniera leggermente superiore per NDVIGreenSeeker (r = 0,86)
rispetto a NDVISAPR (r = 0,79) (Tabella 3).
Il parametro dell'intensità di colore è ben correlato sia con NDVIGreenSeeker (r =
0,92) sia con NDVISAPR (r = 0,90). Inoltre, come previsto, anche il rapporto tra l'intensità del colore e il contenuto di azoto dei residui di taglio è significativamente elevato (r = 0,92).
La temperatura superficiale del tappeto erboso non è significativa in correlazione con l’azoto applicato e con il contenuto di azoto dei residui di taglio; mentre è risultato significativo allo 0,05 con l’NDVI misurato con i due sensori spettrali e allo 0,01 con l’intensità di colore.
Nel rapporto tra i valori di NDVI e il contenuto di azoto del clipping, il coefficiente di correlazione è stato leggermente maggiore per NDVIGreenSeeker (r
Figura 10 - Relazione tra il contenuto in azoto del clipping di Paspalum vaginatum ‘Salam’ e i dati di NDVI misurati a terra con un GreenSeeker (Trimble) e da un Sistema Aeromobile a Pilotaggio Remoto (SAPR). I valori rappresentano le quattro repliche.
6.4. Confronto tra le specie
Analizzando statisticamente i dati del contenuto di N nel clipping e di NDVI ottenuti dal sensore multispettrale a bordo del SAPR, si osserva come tali fattori siano ben correlati (da r = 0,81 di Zm a r = 0,93 di Cd×t) (Tabella 3). Al fine di confrontare visivamente la relazione tra il contenuto di azoto nei residui di taglio e l’NDVI misurato con il SAPR di tutte e tre le specie contemporaneamente, è stata elaborata la Figura 10. Qui sono rappresentate le equazioni e le rette di regressione dei due fattori suddetti.
Affinché il grafico risulti comprensibile, non sono stati inseriti tutti i valori delle 4 repliche di ciascuna specie, ma solo il risultato della media tra i quattro dati. Di conseguenza i coefficienti di correlazione di Pearson (r), e quindi la retta di regressione, sono leggermente diversi da quanto visto nelle Figure 19,
y = 0,0868x + 0,5031 r = 0,91 y = 0,1025x + 0,4323 r = 0,87 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 0,75 0,80 0,85 0,90 0,95 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 N D VI clippings, N %
Paspalum vaginatum 'Salam'
NDVI GreenSeeker NDVI SAPR
Nella relazione tra NDVISAPR e l’N del clipping nelle tre specie, il più alto r si trova per Cd×t (0,95) (Figura 19), che risulta essere anche la specie più reattiva alla concimazione azotata con un N % nel clipping che va da 1,2% al 4,1%. Senza la fertilizzazione, il più alto contenuto di N si è registrato per Pv (1,7% N), superiore alle altre due specie macroterme da tappeto erboso (Cd×t e Zm 1,2% N).
All’aumentare delle dosi di N applicato al tappeto erboso, l’assorbimento di Zm è significativamente inferiore a Cd×t e Pv, con un valore di picco del 2,8% N. Inoltre, riguardo i contenuti di N nel clipping e l’NDVI ottenuto dal SAPR, al più alto contenuto di N il valore di NDVI in Cd×t (NDVICd×t = 0,85) è più alto
rispetto alle altre due specie macroterme (NDVIZm = 0,81; NDVIPv = 0,82)
(Figura 22).
Figura 11 – Relazione tra il contenuto di azoto nei residui di taglio e l’NDVI misurato con il SAPR per Cynodon dactylon x transvaalensis, Paspalum vaginatum e Zoysia matrella. In ogni specie i valori indicati sono il risultato della media tra le quattro repliche.
y = 0,1174x + 0,5071 r = 0,89 y = 0,0926x + 0,4969 r = 0,95 y = 0,1056x + 0,4223 r = 0,92 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 0,75 0,80 0,85 0,90 0,95 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 N D VI clippings, N% Zm Cdxt Pv
7. Conclusioni
I sistemi aeromobili a pilotaggio remoto (SAPR), o droni, sono in grado di fornire informazioni molto utili al gestore di un tappeto erboso. Come parte di un programma di gestione improntato sui criteri dell’agricoltura di precisione, l'applicazione dei SAPR può portare ad un risparmio di tempo, lavoro e denaro, contribuendo a stabilire, con l'utilizzo di specifici indici di vegetazione, il contenuto di azoto, il colore, la qualità generale, la sostanza secca, lo stress idrico, la clorofilla, i carotenoidi (Agati et al., 2013; Caturegli et al., 2014a; Agati et al., 2015; Bremer e van der Mewer, 2016;).
Osservando i risultati della prova sperimentale risulta evidente come i valori di NDVI ottenuti da un SAPR sono altamente correlati con quelli provenienti dallo strumento manuale (GreenSeeker), con coefficienti di correlazione (r) compresi tra 0,83 (Zm) e 0,97 (Cd×t) (Tabella 3). Un valore di r = 0,97 sta ad indicare la pressoché equivalenza statistica nella rilevazione dei dati da parte di questi due sistemi.
Possiamo dunque affermare come l’utilizzo di un SAPR sia idoneo al telerilevamento dell’NDVI e nell’identificazione delle variazioni del contenuto in azoto delle specie da tappeto erboso prese in esame (Cynodon dactylon x
transvaalensis ‘Patriot’, Zoysia matrella ‘Zeon’, Paspalum vaginatum ‘Salam’).
A seguito di un’attenta analisi tecnica mirata ad escludere altri fattori di stress (per esempio idrico, biotico, ecc.), l’utilizzo di SAPR dotati di GPS e sensori multispettrali consente di creare una mappa tematica basata sui valori di NDVI (c.d. mappe di vigore vegetativo) su cui poter tarare la quantità di concime da distribuire con uno spandiconcime a rateo variabile. Le applicazioni sito specifiche, cardine dell’agricoltura di precisione, permettono una maggiore efficienza degli elementi nutritivi, un risparmio di denaro e un minore impatto ambientale.
tappeti erbosi, perché meno costoso e più pratico. Per aree di dimensioni maggiori, come campi da golf, ippodromi, aziende produttrici di prato in rotoli o di semi di specie da tappeto erboso, in aggiunta o in alternativa all'uso di sensori prossimali può essere utile monitorare l'intera superficie grazie a telecamere e sensori montati sui SAPR.
