Uno studio scientifico pubblicato sulla rivista online Mdpi.com, compara i dati satellitari forniti da due diversi sistemi, Sentinel 2 e Planetscope. Lo scopo è ottenere i dati necessari per attuare l’agricoltura di precisione: una pratica agronomica entrata in scena per migliorare la sostenibilità, ridurre l’inquinamento e garantire la sicurezza alimentare. L’articolo è firmato da Christian Massimiliano Baldin e da Vittorio Marco Casella: tra le sue fonti cita anche l’Almanacco del Riso, edizioni 2023 e 2024. Da questi ultimi sono tratti alcuni dei dati analizzati. Si parte dai dati rilevati alla Riserva San Massimo, di Gropello Cairoli in provincia di Pavia: i due diversi sistemi di rilevamento hanno indicato alcune discrepanze, che vengono analizzate per capire come sfruttare al meglio le immagini satellitari disponibili. LEGGI L’ARTICOLO QUI.
SATELLITI E DRONI PER IMAGING MULTISPETTRALE
L’articolo spiega infatti come diversi studi abbiano utilizzato strumenti di telerilevamento come satelliti e droni per l’imaging multispettrale. Sebbene Sentinel-2 (missione dell’Agenzia spaziale europea che si basa su una costellazione di due satelliti identici nella stessa orbita; ciascun satellite trasporta un innovativo imager multispettrale ad alta risoluzione con 13 bande spettrali per una nuova prospettiva della nostra terra e della vegetazione) sia molto apprezzato per l’agricoltura di precisione, non è all’altezza di applicazioni specifiche, come rilevato nel caso dell’azienda risicola Riserva San Massimo.
Qui le colture di forma irregolare richiedono una risoluzione più elevata e frequenti rivisitazioni per far fronte alla copertura nuvolosa. Uno studio precedente, che ha confrontato Sentinel-2 e la costellazione PlanetScope a più alta risoluzione per gli indici vegetativi, ha riscontrato un errore di calibrazione stagionale nell’indice di differenza normalizzata della vegetazione (NDVI) e nell’indice di differenza normalizzata dei bordi rossi (NDRE).
INDICI VEGETATIVI
Il dottore agronomo G.N. Rognoni, che lavora con questa azienda agricola, sottolinea l’importanza di studiare l’intercalibrazione radiometrica tra gli indici vegetativi PlanetScope e Sentinel-2 per sfruttare le conoscenze acquisite da Sentinel-2 per utilizzare l’applicazione a rateo variabile (VRA). Un’immagine SkySat ad alta risoluzione, scattata quasi contemporaneamente a una coppia di immagini Sentinel-2 e PlanetScope, ha offerto la possibilità di esaminare se la distribuzione irregolare della vegetazione e dei terreni sterili all’interno delle risaie potesse essere un fattore della mancata calibrazione osservata. Utilizzando una tecnica di classificazione non supervisionata basata sui pixel delle immagini SkySat, è possibile dividere il riso in due sottoclassi e intercalibrarle separatamente.
I risultati indicano che la combinazione di istogrammi e competenze agronomiche può confermare la classificazione SkySat. Inoltre, la distribuzione spaziale disomogenea del riso non influisce sull’errore di calibrazione stagionale oggetto di studi precedenti, che può essere regolato con i metodi qui descritti, anche con immagini scattate a quattro giorni di distanza: il primo metodo enfatizza l’accuratezza utilizzando la regressione lineare, lo spostamento degli istogrammi e la corrispondenza degli istogrammi; mentre il secondo metodo è più veloce e utilizza solo la
corrispondenza degli istogrammi.
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