Applicazione tecniche di precision farming in risicoltura - RES

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Transcript Applicazione tecniche di precision farming in risicoltura - RES

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI SASSARI
DIPARTIMENTO DI AGRARIA
Sezione di Agronomia, coltivazioni erbacee e genetica
Convenzione per collaborazione Istituzionale nell’ambito del Programma Operativo di
cooperazione trasfrontaliera Italia-Francia Marittimo 2007-2013
Progetto Strategico RESMAR Sottoprogetto F - CIG Z180639C9E
“Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura”
Prof. Antonino Spanu
Dott. Francesco Barracu
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Precision Farming
La Precision Farming si propone di agire in maniera selettiva e in misura
variabile sul campo coltivato, prevenendo sprechi e abuso di prodotto, ma
anche di distribuire di più dove c'è più necessità.
È una tecnica che non considera il campo come un unico continuum, ma
nel complesso della sua variabilità.
Si avvale di un approccio innovativo, legato ad una combinazione tra GIS,
GPS, telerilevamento, macchine intelligenti con pilota automatico e
tecnologie di distribuzione degli input a dosi variabili, la Precision Farming
si pone come uno strumento per la corretta gestione agronomica delle
colture considerando la variabilità spaziale e temporale presente in
campo (Basso et al., 2005).
Dipartimento di Agraria – Sezione di Agronomia, Coltivazioni erbacee e Genetica
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Applicazioni in risicoltura
La coltivazione del riso in Italia interessa
in media circa 240˙000 ettari, con una
produzione annua di 1˙500˙000 t, in
leggero aumento (FAOSTAT, 2011) di cui
il 40 % destinate al mercato interno ed il
60 % all'esportazione.
In Sardegna la superficie risicola si
attesta intorno a 3.500 Ha, tra la zona
centro occidentale (80% circa, Oristano)
e meridionale (20%, San Gavino)
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Ipotesi
La coltura del riso, rispetto ad altre, presenta alcuni vantaggi
ascrivibili alla tecnica colturale tradizionale ed all'irrigazione per
sommersione continua:

- superfici piane e livellate;

- assenza di stress idrici;
- parità di esposizione, radiazione incidente, ore di luce

Gli svantaggi sono legati alla presenza dell'acqua che può
interferire con alcune strumentazioni di misura e alla difficoltà di
movimento in campo per effettuare i rilievi.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Obiettivi
L'obiettivo della Precision Farming è l'azione agronomica selettiva
su aree omogenee di piccole dimensioni attraverso l'uso di
macchine specifiche.
Effettuare le lavorazioni e distribuire gli input esterni in maniera
differenziata sulla base della stima delle esigenze della coltura
nelle diverse aree del campo e durante tutto il corso del ciclo
colturale allo scopo di isolare gli elementi che più incidono sulla
potenzialità produttiva
La determinazione delle cause originarie della variabilità
consentono di pianificare interventi correttivi nei confronti degli
effetti della variabilità.
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Spandiconcime Casella VRT 1 a rateo
variabile e pesatura automatica del
fertilizzante (a sinistra)
Irroratrice semovente RoGator 600
presentato in occasione di Agritechnica che
offre una gamma di funzioni che includono
sistema di posizionamento e guida ad alta
precisione, controllo automatico della
sezione, applicazioni a rateo variabile e
mappatura, registrazione e gestione di
informazioni (a destra).
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Console del dispositivo di regolazione automatica
della dose per irroratrici e atomizzatori CCS 100
Spray Control della Dickey John (a sinistra)
Semina eseguita con
seminatrice di precisione
(a destra).
7
Il Bender, prodotto dalla Valley,
permette di spezzare il cerchio
irriguo formato dal pivot in
prossimità di un ostacolo, per
permettere alla parte libera
dell’impianto di proseguire
irrigando anche dietro di esso
cambiando punto di rotazione da
quello base a uno intermedio.
L’impianto si spezza per
permettere ad alcune campate di
proseguire.
Il sistema Bender, abbinato al sistema Corner, permette alla campata finale di sterzare
per allargarsi o stringersi in funzione della conformazione dell’appezzamento.
Il sistema di Irrigazione Localizzata Variabile denominata VRI (Variable Rate Irrigation)
con una combinazione di hardware e software brevettato, permette all’agricoltore di
regolare la quantità d'acqua desiderata in ogni particolare settore del campo irrigato e di
assegnare una diversa quantità d’irrigazione a ogni 2 gradi di rotazione dell’impianto con
30 diversi settori lungo l’asse longitudinale della macchina. In totale, nell’area coperta
dall’impianto pivot, sono possibili fino a 5.400 diversi settori irrigui.
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Fonte: http://www.novagricoltura.com/il-pivot-intelligente/0,1254,105_ART_7155,00.html
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Materiali e metodi
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
L'area di studio
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Caratterizzazione geologica
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Tecnica colturale
Le operazioni colturali sono state analoghe nei due anni:
- Interramento dei residui colturali con una leggera aratura, tra novembre
e marzo in funzione delle precipitazioni;
- Erpicatura;
- Livellamento con strumento a puntamento laser;
- Affinamento del letto di semina con fresatura finale fino a 20 cm di
profondità;
- Semina a spaglio con una seminatrice centrifuga in risaia sommersa
adottando una densità media di 500 semi germinabili per m-2.
Per contenere l'insorgere di fonti di variabilità esterne, gli interventi
agronomici sono stati eseguiti in maniera uniforme in tutte le camere.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Trattamenti e concimazioni
Primo anno:
Secondo anno
- Controllo delle infestanti con
Penoxulan + Profoxydim + Cyhalafopbutyl e Propanil + MCPA in 2 interventi
durante l'accestimento (4 giugno, 19
Days After Sowing - DAS) e 24 giugno
(39 DAS)
- Karnak e Carnise: 1° diserbo (14
DAS) con Cyhalofop-butyl;
2° (19 DAS) con Penoxulam;
3° (44 DAS) con Propanil + MCPA.
- Libero: 1° presemina Oxadiazon;
2° Propanil + MCPA (37 DAS);
- Concimazione in presemina con 95 kg
ha-1 di N, 70 kg ha-1 di P2O5 e 75 kg ha3° Cyhalofop-butyl (82 DAS).
1 di K O;
2
- Concimazione in presemina con 90
kg ha-1 di N, 95 kg ha-1 di P2O5 e 75
- Concimazione in copertura con 30 kg
kg ha-1 di K2O.
ha-1 di N da urea agricola
- Concimazione in copertura con 35
- Tre trattamenti fungicidi contro la
kg ha-1 di N da urea agricola
Pyricularia grisea (Cooke) con
- Due trattamenti contro la P. grisea
Tricyclazole
(Cooke) con Tricyclazole
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Punti di campionamento manuale
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Rilievi puntuali in campo:
stima del contenuto in clorofilla
A cadenza settimanale sono state aquisite
le letture di SPAD (Soil-Plant Analytical
Development, 502 Plus, Konica Minolta
Sensing, Inc., Japan) sulle ultime foglie
completamente espanse di 30 culmi.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Determinazione del contenuto in Azoto
Ogni 15 giorni è stato prelevato materiale
vegetale per la determinazione della sostanza
secca e del contenuto in azoto.
Nel primo anno è stata misurata la superficie
delle 30 foglie completamente espanse
campionate (Planimetro LI-3100 Leaf Area
Meter, Li-cor Inc., USA) su 30 culmi.
Nel secondo anno, in corrispondenza dei rilievi
spettrali, sono stati prelevati anche campioni di
piante intere su una superficie di 0.25 m-2.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Determinazioni biomorfologiche
A maturazione raggiunta, sono stati prelevati campioni di piante intere su
una superficie di 0.25 m2 per ciascun punto di campionamento; sul
campione sono state determinate le principali componenti della
produzione e delle caratteristiche vegetative della pianta.
Parametri biomorfologici
Produzione e sue componenti
Azoto
Biomassa
Altezza inserzione foglia
bandiera (cm)
Numero totale pannocchie m-2
Contenuto in azoto Peso totale
nella granella (%) campione piante (g)
Altezza inserzione
pannocchia (cm)
Numero pannocchie sterili m-2
Contenuto in azoto Peso paglie (g)
nelle paglie (% )
Altezza totale (cm)
Numero pannocchie fertili m-2
Distanza inserzione foglia Produzione di risone (gm-2 al 13 % di
bandiera- inserzione
umidità)
pannocchia (cm)
Lunghezza pannocchia
(cm)
Peso di 1000 cariossidi (g)
Cariossidi fertili per pannocchia (n)
Cariossidi sterili per pannocchia (n)
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Radiometria di campo (FieldSpec) e LAI
Sono stati effettuati 3 rilievi radiometrici sulla
copertura vegetale in modalità proximal sensing
(FieldSpec, Analytical Spectral Devices, Inc.,
USA) a distanza di circa un mese.
La radiometria permette di misurare aspetti del
colore della pianta non visibili all'occhio umano
Contestualmente è stato misurato il LAI (Leaf Area
Index, LAI-2200. Li-Cor Inc, USA).
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Mappatura: Telerilevamento satellitare
È stata acquisita una serie multitemporale
di immagini satellitari (4 nel primo
anno, 5 nel secondo anno) con una
risoluzione spaziale di 5x5 m su 5
bande spettrali:
BLUE:
440-510 nm;
GREEN:
520-590 nm;
RED:
630-690 nm;
RED-EDGE (RE):
690-730 nm;
NEAR INFRA RED (NIR):
760-880
nm.
Immagini fornite dalla società RapidEye
A.G. (Brandeburg, DE).
Le bande misurate sono state utilizzate19
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Ratio
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Applicazioni di telerilevamento
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Indici spettrali
Structural Indices
Formula
NDVI
(NIR - RED) / (NIR + RED)
GNDVI
(NIR - GREEN) / (NIR + GREEN)
WDVI
NIR – Slope*RED
PVI
1/RADQ(Slope2 + 1*(NIR - Slope*RES- Intercept))
SAVI
NIR - RED / (NIR+RED+L) (1+L)
OSAVI
(1+0,16)*(NIR-RED)/(NIR+RED+0,16)
MSAVI
(NIR-RED)/(NIR+RED+(1+(1-Slope2*WDVI*NDVI)))
MTVI
1,5*(1,2*(NIR-GREEN)-2,5*(RED-GREEN))
MTVI2
1,5*(1,2*(NIR-GREEN)-2,5*(RED-GREEN))/((2*(2*NIR+1)2-(6*NIR-5*(RED)0.5)-0,5))
EVI
2,5*((NIR-RED)/(NIR+6,5*RED-7,5*BLU+1))
EVI2
2,5*((NIR-RED)/(NIR+2,4*RED+1))
GEMI
z(1-0.25z)-(RED-0.125)/(1-RED);
z=(2(NIR2-RED2)+1.5NIR-0.5RED)/(NIR+RED+0.5)
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Mappatura delle produzioni
Le mappe di produzione
georeferenziate sono state
ottenute utilizzando una
mietitrebbia dotata della
sensoristica New Holland
Intelliview Software.
La calibrazione è stata effettuata
utilizzando i pesi effettivi dei silos
della mietitrebbia.
Le mappe ottenute sono state corrette sulla base delle rese misurate in
campo per limitare l'errore di stima della macchina dovute alle differenti
caratteristiche di massa volumica, viscosità e densità apparente del
granello di ciascuna delle varietà coltivate.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
La variabilità dei suoli
È stata eseguita una tomografia georesistiva
Automatic Resistivity Profiling (ARP, Geocarta
S.A., France).
La mappatura è stata eseguita lungo linee
parallele a distanza di 8-10 m, in condizioni di
suolo asciutto e lavorato, pronto per la
successiva semina.
Le mappe ottenute riguardano i profili di suolo a
profondità crescenti: 0 - 50 cm, 50 - 100 cm,
100 - 180 cm, e restituiscono i valori di
georesistività, che sono essenzialmente legati
alla tessitura del profilo.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Risultati
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Andamento meteorologico
Andamento Meteorologico Primo anno
40.0
60.0
35.0
50.0
Andamento Meteorologico Secondo anno
35.0
50.0
30.0
Precipitazioni (mm)
T min °C
T min polienni °C
Precipitazioni poliennio (mm)
T max °C
T max poliennio °C
10.0
5.0
Precipitazioni (mm)
T min °C
T min polienni °C
t
Ot
t
Se
Ag
Lu
o
0.0
g
0.0
u
t
Ot
t
Se
o
Ag
g
Lu
u
Gi
Ma
g
0.0
r
0.0
10.0
Gi
5.0
15.0
20.0
g
10.0
20.0
Ma
10.0
30.0
r
15.0
20.0
25.0
Ap
20.0
40.0
Piogge: mm
30.0
30.0
Temperature: °C
25.0
Ap
Piogge: mm
40.0
40.0
Temperature: °C
60.0
Precipitazioni poliennio (mm)
T max °C
T max poliennio °C
- Picchi della temperatura massima più alti della media dei 50 anni;
- Picchi inferiori alla media del poliennio tra luglio e agosto, in corrispondenza
della fioritura (14 °C nel 2010 e 15 °C nel secondo anno);
- Precipitazioni, (6 mm nel 2010; 7 mm nel secondo anno);
- Verosimile influenza sulla fase di fioritura.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Rapporto tra la produzione in risone e la massa
vegetale
Primo anno
Secondo anno
Dipartimento di Agraria – Sezione di Agronomia, Coltivazioni erbacee e Genetica
La produzione in risone è
legata alla biomassa totale
che la pianta riesce a
raggiungere alla fine del
ciclo colturale:
Corr.: 0.768** 1°anno
0.686** 2° anno
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Contenuto in Azoto e Clorofilla
Lo SPAD è un indice molto
sensibile nella stima
indiretta del contenuto in
azoto della pianta sia in
termini generali (grafico)
che per fasi fisiologiche
(tabella), pur evidenziando
dinamiche decisamente
differenti nei due anni.
Cov.:
Primo anno:
2.43
Secondo anno: - 0.792
DAS, 1°
anno
DAS, 2° anno
46
64
78
92
106
120
-
0.816**
0.792**
0.908**
0.7917**
0.651**
0.872**
-
37 (P)
51
65 (P)
79
94
107
122
-0.300
0.324
0.606**
0.322
0.656**
0.587**
Dipartimento di Agraria – Sezione di Agronomia, Coltivazioni erbacee e Genetica
0.641** 28
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Indici spettrali e il contenuto in Azoto nella foglia
(Primo anno)
Dipartimento di Agraria – Sezione di Agronomia, Coltivazioni erbacee e Genetica
Primo rilievo, varietà Karnak: GNDVI
0.494, NDVI 0.482, p-value <0.01.
Nessuna correlazione è stata registrata
sulla varietà Volano.
Secondo rilievo, relazione tra GNDVI e
NDVI e N cresce anche per Volano,
pur non raggiungendo la soglia di
significatività.
Significatività sia per il dataset
aggregato, sia per la varietà Karnak:
Intero campo:
GNDVI 0.548**
NDVI 0.504*
Varietà Karnak:
GNDVI 0.695**
NDVI 0.557*.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Indici spettrali e il contenuto in N nella pianta (Secondo
anno)
Tutti gli indici spettrali nel primo rilievo
sono correlati con il contenuto in N
della pianta e inversamente con il
valore di SPAD.
+ pianta + indice
+ pianta + “diluizione”
Il contenuto in N e in clorofilla nella
pianta presentano relazioni opposte
rispetto agli indici.
Gli indici più fortemente correlati nel
primo rilievo del primo anno (GNDVI e
NDVI), sono risultati i più deboli nel
secondo.
30
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Contenuto in Azoto della granella
- Il contenuto in N nella granella è legato al contenuto in N della pianta ;
- lo SPAD permette di effettuare stime indicative sulla potenzialità produttiva31
della coltura.
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Produzioni in risone – umidità 13 %
Primo anno
Dipartimento di Agraria – Sezione di Agronomia, Coltivazioni erbacee e Genetica
Secondo anno
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Componenti della produzione
Primo anno
Secondo anno
- la produzione aumenta al crescere del numero di pannocchie fertili nel 1°
anno, ma decresce nel secondo per effetto della varietà Libero
- in entrambi gli anni esiste una relazione stabile rispetto alle pannocchie sterili
33
e alla biomassa totale a fine ciclo.
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Variabilità spaziale ed effetto della varietà:
primo anno
Karnak ha prodotto un maggior numero di pannocchie per unità di superficie
(513.1 pannocchie fertili m-2 contro 452.5 di Volano; 47.2 – 32.5 sterili).
Parità di numero di cariossidi fertili per pannocchia (56.6 K- 56.1 V).
La produzione è risultata pressoché identica (80.4 q ha-1 K, 80.2 q ha-1 V).
La forte competizione dovuta all'infestazione di E. crus-galli e O. sativa var.
sylvatica, nell'area NW della camera D e nel settore W della camera E ha
determinato una forte difformità spaziale nella produzione da 111.6 q ha-1
(massimo D13) a 41.1 q ha-1 (E20, minimo).
La varietà K ha beneficiato di una inferiore presenza di infestanti, individuate
principalmente nei settori W delle camere F e G, riducendo le differenze tra il
punto che ha mostrato la produzione maggiore (99.1) ed inferiore (47.8).
34
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Variabilità spaziale ed effetto della varietà:
secondo anno
Il comportamento delle varietà K e C è stato simile, sia in termini di culmi fertili
(rispettivamente 504 - 455) che di culmi sterili (3 – 6).
Forti differenze sono state riscontrate su L, che al momento della raccolta ha
prodotto una media di 813 pannocchie fertili m-2 e 48 pannocchie sterili.
Le stesse pannocchie fertili in L, a fronte delle 47.1 e 64.9 cariossidi fertili per
pannocchia di C e K, hanno prodotto 54.6;
La media delle cariossidi sterili è risultato 6.3 in C, 7.4 in K e 18.6 in L.
Da un punto di vista quantitativo, la produzione media di risone ad umidità del
13% è stata identica per C e K (rispettivamente 85.4 e 85.4 q ha-1), mentre in
L la media è stata 76.1 q ha-1.
35
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
LAI e bande elettromagnetiche pure
Primo anno
Secondo anno
Dipartimento di Agraria – Sezione di Agronomia, Coltivazioni erbacee e Genetica
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Rilievi estensivi e mappatura
Dipartimento di Agraria – Sezione di Agronomia, Coltivazioni erbacee e Genetica
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Tomografia: analisi della tessitura
0 – 0.5 m
0.5 – 1 m
1 – 1.80 m
38
#Pagina 53
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Telerilevamento primo anno:
NDVI 2 Luglio – 47 DAS
Effetto diserbo
- Variabilità spaziale molto forte, valori di
NDVI compresi tra 0.1 – 0.7;
- Variabilità distribuita più fra le camere
che entro camera;
- Immagine acquisita 8 giorni dopo le
operazioni di diserbo. Aree che mostrano
valori di NDVI più bassi sono quelle nelle
quali la densità di infestanti era maggiore.
In particolare nella camera E vi è una zona
che mostra valori eccezionalmente bassi
dell’indice.
- I valori più elevati di NDVI sono stati
osservati nella camera A dove la presenza
delle infestanti era pressoché irrilevante.
39
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Primo anno: NDVI 28 luglio – 73 DAS
#Pagina 53
Effetto concimazione
- Immagine acquisita 15 giorni dopo la
concimazione in copertura.
- Generalizzato aumento dell’indice
rispetto al primo rilievo.
- Corrispondenza con la fase di maggiore
vigore vegetativo della coltura;
- NDVI aumenta in maniera piuttosto
omogenea;
- Variabilità spaziale molto simile al rilievo
precedente.
40
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Primo anno: NDVI 15 agosto – 91 DAS
- Leggera decrescita dei valori di NDVI;
- Eccezione per la camera E, ove
l’incremento dell’indice è da attribuirsi,
almeno in parte, alla presenza di nuove
infestanti, soprattutto nella metà
inferiore.
41
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Primo anno: NDVI 10 settembre – 117 DAS
Effetto senescenza
- Più rapida entrata in senescenza della
varietà Volano, rispetto alla media del
campo.
- Globalmente, nel settore W della
camera A sono stati rilevati valori
dell’indice NDVI sistematicamente più
elevati della media.
42
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Secondo anno: 26 giugno – 43 DAS
#Pagina 53
Effetto varietà
Nel secondo anno i rilievi satellitari sono
stati infittiti nelle prime fasi del ciclo
colturale, ritenute maggiormente
informative.
- La varietà Libero (Camere D ed E)
evidenzia valori maggiori di NDVI,
nonostante abbia subito un intervento di
diserbo 6 giorni prima (37 DAS).
- Il valore più elevato di NDVI rilevato
sulla varietà Libero rispetto alla Karnak
è in generale da attribuirsi al maggior
accestimento della varietà indica
rispetto a japonica.
43
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Secondo anno: 5 luglio – 52 DAS
Effetto diserbo
- Diserbo su varietà Karnak e Carnise (44
DAS);
- Riduzioni di NDVI anche molto accentuate
(camere B, C, F e G), legate al
disseccamento delle infestanti e alla
reazione del riso al principio attivo (più
marcata dove la densità di semina è
inferiore).
- Segnali del diserbo e del progressivo
consumo di azoto nelle camere D e E, con
riduzione dei valori dell’indice NDVI.
- Nella camera A il valore dell’NDVI rimane
alto anche dopo il diserbo a causa dell’alta
densità di semina e della scarsa presenza di
infestanti.
- Nelle camere C, F e G più marcata
riduzione di NDVI: densità di semina
inferiore e insorgenza di nuove infestanti,
44
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Secondo anno: 16 luglio – 63 DAS
Effetto concimazione
- Concimazione in copertura (5 Lug.)
- Deciso incremento dell’indice NDVI.
- La camera C mostra un alto valore
dell’NDVI a fronte di una produzione
inferiore rispetto al campo F, (bassa
densità di semina, maggiore efficacia del
diserbo maggiore accestimento e
produzione).
45
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Secondo anno: NDVI 28 Luglio (75 DAS)
- Incremento dei valori dell’indice;
- I valori di NDVI nel 2011 sono
globalmente più alti del 2010 sebbene la
produzione sia stata inferiore a causa
della generalizzata disomogeneità di
semina, fatta eccezione per il campo B:
-- bassa densità di semina
-- basso valore di NDVI
-- bassa produzione
-- forte effetto diserbo
-- forte effetto spettrale del maggior
sviluppo della singola pianta.
46
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Secondo anno: 20 agosto – 98 DAS
L’indice NDVI calcolato in
data 20 Agosto (75 DAS)
manifesta di una normale
evoluzione della coltura e
non evidenzia aspetti
particolari.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Mappe di produzione
#Pagin
a 48
#Pagina 45
#Pagina 57
48
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Zonazione
Camere A, B, C, F, G, H, I:
Classe1: Produzione inferiore alla media del
campo, elevata variabilità spaziale ed elevata
variabilità temporale con evidenti differenze
fra i due anni;
Classe2: Produzione prossima alla media del
campo, moderata variabilità temporale;
Classe3: Produzione decisamente più alta
rispetto alla media del campo, variabilità
temporale bassa e stabile nei due anni.
Camere D ed E:
Classe4: Produzione bassa rispetto alla
media del campo, elevata variabilità spaziale
ed elevata variabilità temporale, instabile nei
due anni;
Classe5: Produzione molto prossima alla
media dell’intero campo, ma instabile nei due
anni;
Classe6: Produzione marcatamente più alta
rispetto alla media dell’intero campo, ma 49
instabile nei due anni.
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Conclusioni
L'utilizzo di sistemi di telerilevamento di tipo Remote o Proximal Sensing
può fornire indicazioni fondamentali per valutare lo stato della coltura e
per la pianificazione di interventi correttivi durante le sue fasi di sviluppo.
È già stata largamente dimostrata l'utilità degli indici spettrali nella stima
del LAI e di aspetti connessi alle produzioni per molte colture e nella
valutazione di variabili specifiche di interesse agronomico.
Tecniche di Proximal o Remote Sensing possono essere utilizzate per la
stima del vigore della pianta e per effettuare delle stime indirette sulla
potenzialità produttiva della coltura in maniera rapida e non distruttiva in
tutte le fasi del ciclo biologico.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Conclusioni: criticità osservate
L'applicazione di tecniche di valutazione e di misura tipiche della
Precision Farming in risicoltura e a scala di campo si è scontrata con
aspetti pratici spesso non considerati a livello sperimentale:
- Forte difformità nella scala delle determinazioni effettuate;
- Presenza di variabili difficilmente controllabili e di difficile quantificazione
(infestanti);
- Insorgenza di problemi tecnici legati alle operazioni agronomiche
(disomogeneità alla semina);
- Distorsioni ottiche ed elettromagnetiche, dovute alla presenza dell'acqua
e eventuali presenza di sospensioni.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Riuscire a produrre mappe di aree omogenee finalizzate ad interventi
mirati oltre a migliorare la produzione consente un notevole risparmio
economico per l’imprenditore.
L'utilizzo mirato dei prodotti agricoli consentirebbe, oltre alla minore
spesa in materiali di consumo, una maggiore sostenibilità ambientale
dell'agricoltura, riduzione dell'inquinamento nei suoli e nelle acque,
riduzione del bioaccumulo di sostanze tossiche per via biologica
L’obiettivo futuro sarà quello di studiare nuovi indici, opportunamente
calibrati sul riso che consentano di rivelarne con maggiore precisione
lo stato e le eventuali problematiche, sebbene già l’NDVI abbia
evidenziato la potenzialità di tale approccio come supporto decisionale
per l'imprenditore agricolo.
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Le metodologie di misura utilizzate, in particolare la mappatura ottenuta
da rilievi satellitari sono agevolmente in grado di mettere in evidenza la
principali criticità della pianta
Forniscono indicazioni sulle zone che necessitano maggiori apporti
nutritivi attraverso le concimazioni e fornisce indicazioni sulle relative
quantità
Sono in grado di suggerire gli interventi da effettuare in funzione della
competizione tra le piante
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Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Le misure ottenute per via satellitare hanno fornito interessanti spunti per
lo studio della presenza, densità e trattamento delle infestanti
È necessario approfondire l'argomento, prendendo in considerazione la
possibilità di studiare sistemi alternativi che permettano la stima della
presenza di infestanti senza interventi preventivi
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UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI SASSARI
DIPARTIMENTO DI AGRARIA
Sezione di Agronomia, coltivazioni erbacee e genetica
Convenzione per collaborazione Istituzionale nell’ambito del Programma Operativo di
cooperazione trasfrontaliera Italia-Francia Marittimo 2007-2013
Progetto Strategico RESMAR Sottoprogetto F - CIG Z180639C9E
“Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura”
Prof. Antonino Spanu
Dott. Francesco Barracu
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Validazione delle classi individuate:
Separabilità delle classi di zonazione
test di analisi di separabilità tra classi:
- Jeffries-Matusita
- Transformed Divergence.
grado di separabilità soddisfacente tra
classi 1-3 (1.95 J-M, 1.99 TD),
classi 4-6 (1.99 J-M, 2.00 TD),
classi 5-6 (1.98 J-M, 1.98 TD).
Le classi 1-2, 2-3 e 4-5, più prossime
nei valori medi di variabilità spaziotemporale, non sono risultate separabili
(perché associate a valori dell’indice JM inferiore ad 1.9).
Classe
1
2
3
4
5
6
Produzione
2010
Produzione
2011
Media
6.341
5.115
STD
1.300
1.060
Media
7.603
6.057
STD
0.801
0.622
Media
7.925
6.811
STD
0.792
0.598
Media
5.533
2.701
STD
1.131
0.725
Media
6.023
3.321
STD
1.074
0.624
Media
7.889
4.14156
STD
0.826
0.579
Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura
Medie di produzione
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