Telerilevamento a supporto della precision farming

Precision farming differs from conventional farming practices by the use of modern systems of sending and receiving GPS data or information from remote sensors used as input for the control of agricultural machineries and their components. This study examines the possibility of using Remote Sensing for the production of maps and information for Precision Farming (De la fuente et al., 2013). During summer 2014 two satellite images of the very high resolution sensor of WorldView2 (2 m) were acquired at 16th of July and 17th of August, with the aim of testing the information extracted from the images as a predictive tool of the final yield of rice crop and in order to address agricultural practices such as fertilization. For both satellite images were calculated different vegetation indices, which were correlated with yield data acquired at the end of the season from a combine equipped with weighting and GPS positioning, in order to: 1) identify the index with the best performance and 2) assess the correct acquisition period. The comparison of the correlation between vegetation indices and yield data showed final maximum correlation R2 around 0.6 for the indeces with the best performance (NDVI, NDRE). Furthermore, the possibility of being able to geo-locate the crop variability during the season, can provide information for addressing precision farming and to obtain advantages both economically and environmentally related to the rationalization in the use of fertilizer (Zhang, Wang, & Wang, 2002).

L'agricoltura di precisione (in inglese Precision Farming), si differenzia dalle pratiche agricole convenzionali, per l'utilizzo di moderni sistemi di invio e ricezione dati GPS o informazioni derivanti da sensori remoti usati come input per il controllo delle macchine agricole e delle loro componenti. Questo studio analizza la possibilità di utilizzare il telerilevamento per la produzione di mappe ed informazioni utili per la Precision Farming (De la fuente et al., 2013). Durante la stagione estiva 2014 sono state acquisite due immagini satellitari WorldView2 ad altissima risoluzione (2 m), il 16 Luglio e 17 Agosto, con l'obiettivo di testare le informazioni estratte dalle immagini come strumento predittivo della resa finale di alcuni campi di riso e per indirizzare pratiche agricole come le fertilizzazioni. Per entrambe le immagini satellitari sono stati calcolati diversi indici di vegetazione, i quali sono stati messi in relazione con i dati di resa acquisiti a fine stagione da una mietitrebbia dotata di pesa e posizionamento GPS, al fine di: 1) individuare l'indice con le migliori prestazioni e 2) valutare il corretto periodo di acquisizione. Il confronto delle correlazioni tra gli indici di vegetazione e i dati di resa finale hanno evidenziato valori massimi di correlazione R2 intorno a 0.6 per gli indici con le migliori prestazioni (NDVI, NDRE). Inoltre la possibilità di poter geo-localizzare la variabilità del vigore durante la stagione, permette di fornire indicazioni per attuare un'agricoltura di precisione e di ottenere vantaggi dal punto di vista sia economico che ambientale legati, per esempio, alla razionalizzazione nell'uso del concime (Zhang, Wang, & Wang, 2002).