Integrazione di dati telerilevati e ancillari per la simulazione della resa olivicola in Toscana.

The current paper presents the development and testing of a multi-step approach which integrates remotely sensed and ancillary data to estimate olive (Olea europaea L.) yield in Tuscany (Central Italy). The process combines olive NDVI values with meteorological data in a standard parametric model modified (C-Fix) that allows the estimation of daily gross primary productivity (GPP) for a period of ten years (2000-2009). Estimates of GPP together joint to estimates of respiration obtained through the biogeochemical model BIOME-BGC, can simulate net primary productivity (NPP), which is then cumulated over the whole growing season and then converted onto olive yield by using proper conversion factors. The accuracy of these estimates is finally assessed by comparison with the provincial statistics. The methodology can accurately reproduce inter-year olive yield variation over the entire region.

Il seguente articolo presenta lo sviluppo e la sperimentazione di un metodologia multi-step che attraverso l'integrazione di dati telerilevati e ausiliari permette di stimare la produttività degli olivi (Olea europaea L.) presenti sul territorio della regione Toscana. Il processo combina i valori di NDVI dell'olivo con dati meteorologici standard all'interno di un modello parametrico modificato (C-Fix) che consente la stima della produttività primaria lorda giornaliera (GPP) per un periodo di dieci anni (2000-2009). Le stime di GPP unite a stime della respirazione ottenute tramite il modello biogeochimico BIOME-BGC permettono di simulare la produttività primaria netta (NPP), che viene poi accumulata su tutta la stagione vegetativa e trasformata poi in resa olivicola attraverso opportuni coefficienti. L'accuratezza delle stime così ottenute viene poi valutata attraverso il confronto con le statistiche provinciali. La metodologia riesce a riprodurre accuratamente la variazione inter-annuale della resa olivicola su tutta la regione.