I metodi innovativi per l’analisi della variabilità spaziale del suolo richiedono rapidità di utilizzo, accuratezza e la possibilità, attraverso queste analisi, di una gestione sito specifica per alcune importanti pratiche agronomiche come l’irrigazione e la concimazione. Questi i punti fondamentali della relazione sperimentale svolta presso Ibf servizi Spa durante il tirocinio curriculare.
Lo studio si è concentrato sulla sperimentazione di un metodo per l’identificazione della variabilità intra-campo, alternativo ai classici rilievi con georesistivimetri o ai più recenti metodi di acquisizione satellitare, in grado di soddisfare i requisiti di rapidità e praticità ma allo stesso tempo estremamente accurato, utilizzando come indicatore di variabilità la conducibilità elettrica apparente (CEa), parametro molto correlato con alcune caratteristiche fisico-chimiche del suolo.
Attualmente, entrambe le metodologie in uso, georesistivimetri e acquisizioni da immagini satellitari, presentano delle criticità:
- per i georesistivimetri si tratta principalmente di aspetti logistici, considerato che sono estremamente ingombranti per dimensioni e peso, richiedendo attrezzature dedicate per il trasporto e conseguente aggravio di tempi e costi. Inoltre, l’elaborazione del dato rilevato richiede il costante contributo da parte dell’azienda proprietaria del sensore.
Per quanto riguarda l’acquisizione di immagini satellitari il limite principale è rappresentato dal numero minimo di acquisizioni per comporre una immagine sintetica a suolo nudo in grado di discriminare le proprietà del suolo. Tra le principali cause, la copertura nuvolosa che non permette la rilevazione del dato a terra e la mancanza di intervalli di tempo sufficientemente lunghi di suolo nudo (senza vegetazione), come nel caso delle colture perenni (erba medica).
I dati raccolti
Ai fini dello studio sono stati utilizzati i seguenti livelli informativi:
- attraverso l’utilizzo del sensore “Veris I scan”, è stata eseguita una rilevazione per generare la mappa della conducibilità elettrica del suolo, da utilizzare sia per la validazione statistica dei pattern, sia per il confronto con la mappa predittiva generata dal modello matematico;
- sono stati eseguiti 122 campionamenti del suolo che dopo le analisi di laboratorio hanno restituito una tessitura franco-limosa;
- un ulteriore livello informativo è rappresentato dall’acquisizione di immagini multispettrali rilevate mediante camera ottica installata sul drone che dopo l’elaborazione hanno generato un’immagine sintetica definita “ortofoto”.
Considerato l’obiettivo del tirocinio, cioè la possibilità di sostituire un’immagine sintetica satellitare con una singola immagine multispettrale catturata con un drone, i dati rilevati con il georesistivimetro, le analisi fisico-chimiche del suolo e l’immagine rilevata con il drone sono stati analizzati mediante tecniche geostatistiche, evidenziandone le correlazioni.
I risultati
I risultati evidenziano una stretta correlazione tra il contenuto di argilla, carbonio organico e conducibilità elettrica apparente, confermando le ipotesi originarie dello studio.
Particolarmente significative sono risultate le correlazioni, in questo caso inverse, tra conducibilità elettrica apparente, argilla e due bande della camera multispettrale, in particolare la banda B4 e la banda B8 che rappresentano rispettivamente il rosso e l’infrarosso.
L’ultima fase dell’indagine ha riguardato la generazione di una mappa predittiva della conducibilità elettrica apparente, utilizzando i pattern delle correlazioni effettuate in precedenza e un modello predittivo spaziale che partendo da una griglia di punti di riferimento, spazializza su tutta la superfice del campo preso in esame la mappa, ricalibrando il modello matematico per ogni punto e per una distanza predefinita, assicurando così una maggiore accuratezza del modello previsionale stesso.
I risultati di questa attività sperimentale svolta durante il tirocinio curricolare del master universitario di primo livello in agricoltura di precisione hanno confermato tutte le ipotesi iniziali, dimostrando come l’acquisizione tramite drone con camera multispettrale possa essere considerata una valida alternativa, sebbene vada ancora sperimentata in maniera più approfondita, per valutare la variabilità spaziale dei campi, di fondamentale importanza per l’agricoltura di precisione, in modo da gestire i terreni coltivati in modo sito specifico, limitando al minimo gli sprechi e andando a ridurre costi e impatti ambientali.
Gli sviluppi futuri, possono sicuramente essere rappresentati dall’applicazione di questo flusso di analisi anche su altre tipologie di impianto e di terreni, per validare a pieno il metodo e utilizzarlo anche in ambiti diversi dalle colture estensive come per esempio le orticole e le perennanti.
Questo metodo punta non solo a rappresentare un ottimo strumento per uno screening iniziale volto a conoscere la variabilità, ma anche valutare gli impatti delle gestioni agronomiche nel tempo sull’entità della variabilità.
Articolo tratto da una delle tre migliori tesi di dottorato della quinta edizione
del Master in agricoltura di precisione realizzato dalla partnership tra:
- Università di Teramo,
- Università di Firenze,
- Università della Tuscia,
- Università di Salerno,
- Cnr,
- Crea;
- Ibf Spa (Bonifiche Ferraresi)
Articolo pubblicato sul Dossier Master Precision Farming di Terra e Vita 14
Leggi anche:
