IL TELERILEVAMENTO PER IL MONITORAGGIO DELLE COLTURE ARBOREE IN AMBIENTE MEDITERRANEO
Il cambiamento climatico sta avendo impatti ambientali ed economici significativi nell’area del bacino del Mediterraneo. In particolare, la Puglia, caratterizzata per lo più da estati calde e secche e inverni miti, sta sperimentando sempre più spesso fenomeni climatici estremi, fra cui onde di calore ed eventi meteorici brevi ed intensi. Le temperature più elevate possono causare stress idrico e termico agli alberi, influenzando negativamente sviluppo e produttività. Ad esempio, alberi da frutto come olivo e vite possono subire riduzioni nella quantità del raccolto a causa di ondate di calore prolungate, nonché diminuzione della qualità dei prodotti. Inoltre, l’aumento delle temperature può influenzare negativamente le fasi fenologiche delle colture arboree, determinando l’anticipo della fioritura. Il cambiamento climatico rappresenta quindi una sfida significativa per l’agricoltura mediterranea, richiedendo azioni urgenti e coordinate per mitigarne gli effetti negativi e adattare le pratiche agricole alle nuove condizioni climatiche. Ricerca e innovazione svolgono un ruolo chiave in tale contesto, fornendo agli agricoltori nuovi strumenti e conoscenze per affrontare efficacemente queste sfide. L’uso di tecnologie di telerilevamento (Remote sensing in inglese) può essere di supporto alla gestione agronomica delle colture arboree, offrendo la possibilità di monitorare, valutare e ottimizzare le pratiche agricole da remoto in risposta ai cambiamenti climatici. Il telerilevamento consiste nell’acquisizione di informazioni relative ad oggetti presenti sulla superficie terrestre a distanza, tipicamente mediante l’uso di satelliti o droni equipaggiati con sensori di vario tipo (e.g. iperspettrali, multispettrali e termici). I droni offrono la possibilità di acquisire immagini ad alta risoluzione (fino a pochi centimetri) grazie alla loro capacità di volare a quote relativamente basse, garantendo precisione elevata; essi sono inoltre rapidamente dispiegabili e possono eseguire missioni definite dall’operatore in funzione delle necessità agronomiche, rendendoli molto utili per monitoraggi dettagliati e interventi tempestivi. Tuttavia, il costo relativo ad apparecchiature e personale tecnico potrebbe rappresentare un limite alla loro applicabilità. D’altro canto, i satelliti permettono di monitorare estese superfici terrestri, rappresentando una soluzione costo-efficace per il monitoraggio e l’analisi su larga scala. Ciononostante, la generalmente bassa frequenza di acquisizione e la bassa risoluzione spaziale possono costituire un limite all’applicabilità in contesti agricoli. Eccezioni sono rappresentate da alcune società di osservazione terrestre private o pubbliche; ad esempio, la statunitense Planet Labs PBC © fornisce immagini (a pagamento) a scala giornaliera e risoluzioni elevate. La missione satellitare Sentinel-2, parte del programma Copernicus dell’Unione Europea, fornisce immagini gratuitamente a diversa risoluzione (60, 20 e 10 metri – a seconda delle bande spettrali considerate) utili per il monitoraggio ambientale e agricolo. La scelta tra l’uso di droni o satelliti dipende dagli obiettivi specifici, dalla scala dell’intervento e dall’ investimento economico.
L’integrazione di dati telerilevati con dati climatici e agronomici permette di sviluppare modelli predittivi sul rendimento delle colture, lo stato idrico, la diffusione di malattie o l’impatto di eventi climatici estremi, supportando la pianificazione agricola e la gestione dei rischi. Inoltre, l’uso di software GIS (Geographic Information Systems), linguaggi di programmazione e piattaforme di analisi geo-spaziale in cloud, tra cui QGIS, ArcGIS Pro ©, R, Python, Google Earth Engine, permettono di elaborare e interpretare i dati agevolmente, facilitando l’identificazione di pattern e trend che non sarebbero altrimenti evidenti. L’uso di linguaggi di programmazione come R e Python consente di automatizzare l’analisi dei dati, implementare algoritmi di machine learning per la classificazione delle colture, la previsione delle rese e sviluppare modelli specifici per la gestione agronomica. Questi strumenti sono particolarmente utili per l’elaborazione di grandi quantità di dati.
Le mappe in figura 1 mostrano la variabilità spaziale dell’indice di vegetazione NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) di due oliveti superintensivi in fase produttiva; nel primo caso è coltivata la varietà Arbequina, nel secondo la varietà Lecciana ©. Le mappe sono state ottenute mediante l’utilizzo di Google Earth Engine e immagini fornite da Sentinel-2; ciascun pixel riporta il valore mediano di NDVI calcolato utilizzando tutte le immagini disponibili del 2023. L’NDVI è un indice sensibile a diversi stress che possono influenzare l’oliveto. Le mappe così generate forniscono una panoramica generale di quali zone dell’oliveto possano essere state influenzate da stress durante un particolare anno; tuttavia, le suddette mappe possono essere prodotte anche per un determinato giorno, se si vuole monitorare, ad esempio, gli effetti di un precedente intervento irriguo.
Figura 1: mappe mostranti la variabilità spaziale dell’indice di vegetazione NDVI di oliveti superintensivi (Arbequina, A; Lecciana ©, B).
Per gli stessi oliveti, è stato calcolato anche l’andamento temporale dell’NDVI ed altri indici di vegetazione (figura 2), fra cui GNDVI (Green Difference Vegetation Index) e NDRE (Normalized Difference Red Edg), entrambi sensibili alla variazione di concentrazione di clorofilla nelle foglie, per cui potenzialmente utili alla gestione della fertilizzazione. È tuttavia da tenere sempre in considerazione che anche altri fattori diversi da stress possono influenzare l’andamento degli indici di vegetazione.
Figura 2: andamento temporale degli indici di vegetazione NDVI, GNDVI e NDRE negli oliveti considerati (Arbequina, A; Lecciana ©, B) durante il 2023.
L’utilizzo di tecnologie di telerilevamento, strumenti GIS e linguaggi di programmazione, pur richiedendo personale consulente altamente qualificato e adeguatamente formato, può offrire interessanti opportunità per il monitoraggio agronomico delle colture arboree in ambiente mediterraneo, migliorando la gestione delle risorse naturali e la sostenibilità delle pratiche agricole, nonché supportando le decisioni prese dagli imprenditori in funzione dei cambiamenti climatici in atto.
A cura di: Simone Pietro Garofalo (CREA-AA, Bari), Francesca Ardito (Università degli Studi di Bari).
