Proximal e remote sensing per lo studio del paesaggio agrario a scala aziendale

The "natural" component of the rural landscape is strongly characterised by the topography and soil, given the influence of these variables on the aesthetic aspect of the landscape as well on the agricultural productivity. Variations on the characteristics of soils and topography, particularly relevant at from catchment to regional scale, can occur evidently at the farm scale. The knowledge of such variability is relevant, in order to rationalise the agrotechnical management, differentiate the production and mitigate the risks of soil degradation. The traditional techniques for soil and topography characterisation are, in general, costly and time-consuming. As such, they frequently represent a serious obstacle to the realisation of an investigation. Innovative techniques of proximal sensing, based on the vis-NIR reflectance spectroscopy, and remote sensing, based on the use of data collected by unmanned aerial vehicles (UAV), or drones, can provide a useful tool to the resolution of this problem. The present work aims to give a contribution to the knowledge of such techniques, highlighting their advantages and limitation, through the description of two case studies

La componente "naturale" del paesaggio agrario è fortemente influenzata dalla topografia e dal suolo, Variazioni nelle caratteristiche dei suoli e della topografia, spesso tra loro interconnesse e particolarmente evidenti a scala comprensoriale e regionale, possono risultare significative anche all'interno di singoli appezzamenti. La conoscenza di tali variazioni è rilevante per razionalizzare la gestione agrotecnica, per differenziare la produzione e per mitigare i rischi di degrado dei suoli. Le tradizionali procedure per la caratterizzazione dei suoli e della topografia sono generalmente costosi e lunghe e, come tali, essi rappresentano spesso un serio impedimento alla realizzazione delle indagini. Tecniche innovative di proximal sensing, basate sulla spetttroscopia vis-NIR e di remote sensing, basate sull'uso di dati acquisiti da sistemi a pilotaggio remoto (APR) o droni, possono fornire un contributo importante alla risoluzione del problema. Il presente lavoro intende dare un contributo alla conoscenza di tali tecniche, evidenziandone i vantaggi e le limitazioni, attraverso la descrizione di due casi studio.