Il rilevamento da drone con sensore multispettrale applicato all'agricoltura sulla base di indici vegetazionali

1. Il drone: nuove
prospettive in
agricoltura
Dott. Giancanio Sileo**
Dott. Gennaro Mecca***
** Terralab S.r.l. – info@terralab.eu –
www.terralab.eu
*** Tab Consulting S.r.l. – info@tabconsulting.it –
www.tabsrl.com
Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
26 Settembre 2015 – Oppido Lucano (PZ)

2. L'Agricoltura di Precisione è nata negli Stati Uniti nei
primi anni '80 e si è progressivamente diffusa grazie
allo sviluppo degli strumenti di monitoraggio e delle
tecniche di analisi ed osservazione della Terra (GIS e
Telerilevamento) sempre più accessibili.
Introduzione all’agricoltura di
precisione:
Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
26 Settembre 2015 – Oppido Lucano (PZ)

3. Applicare le tecniche dell’agricoltura di precisione
significa oggi utilizzare il potenziale informativo
acquisito e/o acquisibile con varie tipologie di
sensori (a terra, aviotrasportati e satellitari) ed
elaborarlo con gli strumenti di analisi dell’immagine
e GIS al fine di discriminare le diverse necessità
legate alle singole colture, nei diversi momenti
fenologici e sotto le specifiche condizioni ambientali
Introduzione all’agricoltura di
precisione:
Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
26 Settembre 2015 – Oppido Lucano (PZ)

4. Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
26 Settembre 2015 – Oppido Lucano (PZ)
Introduzione all’agricoltura di
precisione:
• L’agricoltura di precisione è la nuova frontiera della
moderna agricoltura e consiste nell’adattamento
delle pratiche agronomiche alla variabilità
ambientale.
• Questa variabilità deve essere identificata,
interpretata ed infine gestita dall’imprenditore
agricolo.
• Sulla base di mappe di prescrizione delle colture,
aggiornate in tempo reale, ogni singolo punto del
campo può essere trattato precisamente in base alle
sue reali e specifiche caratteristiche e condizioni
(fabbisogno di concime, acqua e fitofarmaci)

5. Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
26 Settembre 2015 – Oppido Lucano (PZ)
Ad esempio per la messa a punto dei piani di
concimazione, di diserbo o di irrigazione vengono
generalmente effettuate analisi preliminari di tipo fisico-
chimico o biologico del terreno e, attraverso
l’interpretazione dei risultati e la conoscenza dei processi
di crescita e produzione della coltura, ci si orienta
cercando di dosare il fertilizzante, l’acqua, o il prodotto per
il controllo delle infestanti.
Introduzione all’agricoltura di
precisione:

6. Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
26 Settembre 2015 – Oppido Lucano (PZ)
I principali vantaggi di questo approccio sono:
• Maggiori rese conseguibili e/o miglior qualità delle
produzioni
• Risparmio economico conseguente alla riduzione
degli input adoperati
• Benefici per l’ambiente derivanti da una minore
pressione sull’ecosistema
Introduzione all’agricoltura di
precisione:

7. Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
26 Settembre 2015 – Oppido Lucano (PZ)
Platform Cost
Time
consump
tion
Spatial
resolution
Spectral
resolution
Cloud
sensitivity
Coverag
e
On
demand
services
Satellite
Low -
medium
low
Medium -
low
Medium -
High
high
Square
Km
Yes
Airborne High Medium High High Low High Yes
UAV low low High 4 bands low
From 1 to
60 ha per
fly
Yes
Field low high
Dep. on
the step
Hypersp
ectral
and
multipar
ameters
low
few
hectares
Yes

8. La piattaforma utilizzata:
L’Hardware
Hardware
Weight (inc. supplied camera): Approx. 0.69 kg
(1.52 lbs)
Wingspan: 96 cm (38 in)
Material: EPP foam, carbon structure & composite
parts
Propulsion: Electric pusher propeller, 160 W
brushless DC motor
Battery: 11.1 V, 2150 mAh
Camera (supplied) : WX (18.2 MP)
Cameras (optional), S110 RGB, thermoMAP,
Carry case dimensions,
55 x 45 x 25 cm (21.6 x 17.7 x 9.8 in)
Operation
Maximum flight time: 50 minutes
Nominal cruise speed : 40-90 km/h
(11-25 m/s or 25-56 mph)
Radio link range: Up to 3 km (1.86 miles)
Maximum coverage (single flight): 12 km² / 4.6
mi² (at 974 m / 3,195 ft altitude AGL)
Wind resistance: Up to 45 km/h (12m/s or 28
mph)
Ground Sampling Distance (GSD): Down to 1.5
cm (0.6 in) per pixel
Relative orthomosaic/3D model accuracy
1-3x GSD
Absolute horizontal/vertical accuracy
(w/GCPs)
Down to 3 cm (1.2 in) / 5 cm (2 in)
Absolute horizontal/vertical accuracy (no
GCPs)
1-5 m (3.3-16.4 ft)
Multi-drone operation : Yes (inc. mid-
air collision avoidance)
Automatic 3D flight planning: Yes
Linear landing accuracy: Approx. 5 m (16.4 ft)
Progetto FRUINDEX
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9. Progetto FRUINDEX
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SenseFly Ebee
Resolution: 1.2 Mp x 4
Ground resolution at 100m:10
cm/px
Sensor size: 4.8 x 3.6 mm per
sensor
Pixel pitch: 3.75 um
Image format: RAW
Upward looking irradiance
sensor
Airinov Multispec 4c

10. Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
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11. La piattaforma utilizzata: Il
software
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Risultati della sperimentazione
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12. La risposta spettrale della
vegetazione
Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
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13. La risposta spettrale della
vegetazione
Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
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14. Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
26 Settembre 2015 – Oppido Lucano (PZ)
Principali indici di vegetazione
NDVI (Normalized Difference
Vegetation Index)
NDWI (Normalized Difference
Water Index)
NDVI è sensibile alla
capacità fotosintetica
MTCI (Meris Terrestrial Clorophyll
Index) MTCI è sensibile al
contenuto di clorofilla ed
ai livelli nutritivi
NDRE (Normalized Difference
RedEdge Index
NDRE è sensibile alla
concentrazione di azoto
CCCI (Canopy Chlorophyll
Content Index)
(NIR-Red)/(NIR+Red)
(NIR-RE)/(NIR+RE)
NDRE/NDVI CCCI è sensibile al
contenuto di clorofilla ed
ai livelli nutritivi
NIR-RE/RE-Red
NIR-Blue/NIR+Blue
NDWI è sensibile al
cambiamento in
contenuto di acqua
VariGREEN Visible
Atmospherically Resistant Index
(Green-Red)/
(Green+Red+Blue)
E relazionato alla
resitenza della pianta
condizioni meteo avverse

15. Progetto FRUINDEX
Risultati della sperimentazione
26 Settembre 2015 – Oppido Lucano (PZ)
GRAZIE PER L’ATTENZIONE