Dati satellitari: tutto quello che c'è da sapere sulla nuova funzione di Farm21

In questo blog parleremo dei vantaggi degli strumenti di agricoltura intelligente e del ruolo dei dati satellitari. Evidenzieremo le applicazioni delle immagini satellitari e discuteremo in dettaglio i seguenti tipi di dati satellitari:

• NDVI - Indice di differenza normalizzato della vegetazione
• WDVI - Indice di vegetazione con differenza ponderata
• NDRE - Indice normalizzato di differenza dei bordi rossi 
• NDMI - Indice di umidità differenziale normalizzato

Uno dei progressi più significativi nell'agricoltura di precisione è avvenuto negli anni '70, quando le immagini satellitari sono state utilizzate in agricoltura per raccogliere dati sui campi. Improvvisamente, gli agricoltori poterono osservare aree ampie e remote per avere un'idea di ciò che stava realmente accadendo nei loro campi. Cinquant'anni fa, quando gli scienziati calcolarono l'NDVI (Normalised Difference Vegetation Index), fu considerato uno dei tentativi più riusciti di identificare in modo semplice e veloce le aree vegetate e le loro condizioni. Questo ha successivamente migliorato la capacità e le abilità di ricercatori agricoli, agronomi e coltivatori di prendere decisioni basate sui fatti.

Arrivando al presente, oggi è disponibile un'ampia gamma di dati satellitari che forniscono diverse informazioni su campi e coltivazioni. Questo, insieme alla migliore risoluzione di queste immagini, significa che i campi e le coltivazioni possono essere monitorati meglio che mai. 

L'implementazione di metodi di agricoltura intelligente comporta molteplici vantaggi per gli agricoltori in termini di sostenibilità e redditività. (Per saperne di più sui vantaggi dell'agricoltura di precisione, leggi qui). La raccolta dei dati è il primo passo nel ciclo dell'agricoltura di precisione e l'uso dei satelliti è un metodo eccellente per la raccolta dei dati. Aggiunge un livello spaziale alle misurazioni precise raccolte, ad esempio, dai sensori per avere una panoramica più completa di ciò che accade nei tuoi campi. 

I satelliti per il telerilevamento possono essere utilizzati per determinare preziose informazioni relative a stress idrico, malattie, anomalie strutturali e livelli di nutrienti. Le moderne immagini satellitari per l'agricoltura di precisione hanno anche un'alta risoluzione spettrale, che offre agli utenti una visione cristallina dei loro campi. 

Applicazioni dei dati satellitari:

Esploreremo i seguenti quattro tipi di immagini satellitari e i loro usi: 

1. NDVI - Indice di differenza normalizzato della vegetazione

L'NDVI è un indicatore della biomassa fotosinteticamente attiva. In parole povere, si tratta di un calcolo dello stato di salute della vegetazione, basato sul modo in cui vengono riflesse le diverse onde luminose.  Il pigmento clorofilla delle piante riflette le onde verdi e assorbe le onde rosse, mentre le strutture cellulari delle piante riflettono le onde del vicino infrarosso (NIR). Quando avviene la fotosintesi, la pianta cresce e contiene più strutture cellulari. Se le piante sane (che contengono clorofilla e strutture cellulari) assorbono la luce rossa e riflettono le onde NIR, le piante non sane fanno il contrario. Questa relazione tra luce e clorofilla ci permette di utilizzare l'NDVI per distinguere una pianta sana da una malata. 

Questo è ovviamente molto utile per monitorare i campi e vedere dove si trovano le possibili aree a rischio. Lo stress idrico, le malattie e i parassiti sono tra i tanti fattori che influenzano la salute delle piante. Sebbene l'NDVI non sia utilizzato per diagnosticare una particolare condizione, indica agli agricoltori e ai gestori delle aziende agricole dove dirigere la loro attenzione. I valori dell'NDVI indicano anche in quale fase del ciclo di crescita si trova la coltura, suggerendo interventi specifici sul campo. 

Di solito, i risultati dell'NDVI vengono presentati sotto forma di mappa a colori, dove ogni colore corrisponde a una determinata gamma di valori. Non esiste una tavolozza di colori standard, ma l'Farm21 utilizza una tavolozza "marrone-giallo-verde", il che significa che le tonalità di marrone-giallo indicano un terreno nudo o una vegetazione morta (o scarsa), mentre tutte le tonalità di verde indicano una copertura vegetale da normale a densa.

Ad esempio, l'immagine qui sopra mostra l'NDVI durante la stagione di crescita dei tulipani. Indica un rapido aumento della biomassa in aprile, che porta allo sviluppo dei fiori. Il periodo ottimale di fioritura è chiaramente visibile attraverso il calo dell'indice (nota che i satelliti "vedono" il giallo quando ciò accade). Dopo che i fiori sono stati recisi, compaiono nuovamente le foglie verdi e l'indice di biomassa sale vertiginosamente. Da questo momento, i bulbi iniziano a crescere e a maturare fino a quando sono pronti per il raccolto. Questi dati forniscono informazioni preziose sul periodo con un elevato aumento della biomassa, sull'inizio del periodo di fioritura, sulla durata del periodo di fioritura e sul tempo successivo al taglio.

2. WDVI - Indice di vegetazione con differenza ponderata

Funziona in modo simile all'NDVI, indicando lo stato di salute delle colture o la fase del ciclo di crescita in base al modo in cui vengono riflesse le diverse onde luminose. Anche in questo caso, la vegetazione sana con molta clorofilla riflette più luce NIR e verde e assorbe più luce rossa e blu. Fornisce una visione d'insieme di grandi aree e mostra le discrepanze nei gruppi piuttosto che nelle singole piante. 

Rispetto all'NDVI, il WDVI fornisce dati preziosi nelle fasi successive della stagione di crescita, in quanto può essere utilizzato per stimare l'indice di area fogliare (LAI) e offre una buona correzione per lo sfondo del suolo. 

Se l'NDVI è completamente saturo a 1 (l'indice più alto) quando il campo è pieno di biomassa, il WDVI può ancora misurare di più. Pertanto, può anche distinguere tra uno strato di foglie (LAI=1) e più strati di foglie e può essere utilizzato per determinare il LAI. Il LAI è l'area proiettata di foglie verdi per unità di terreno. È utile per monitorare la distribuzione e i cambiamenti della vegetazione. È un modo eccellente per valutare la crescita e la successiva salute delle colture. Può anche indicare lo stato di salute della chioma e fornire informazioni preziose sul microclima nel corso della stagione. 

3. NDRE - Indice normalizzato di differenza dei bordi rossi 

L'NDRE è un altro modo per indicare la salute delle piante monitorando il contenuto di clorofilla. Viene calcolato utilizzando una combinazione di luce NIR e una banda di frequenza che si trova nella regione di transizione tra la luce rossa visiva e la luce NIR - da qui il nome "bordo rosso".

L'NDRE è in grado di misurare più a fondo la chioma, in quanto non viene assorbito solo dagli strati superiori delle foglie, e può quindi fornire una visione migliore delle colture permanenti o in fase avanzata. Fornisce dati preziosi per un processo decisionale proattivo, poiché l'NDRE può rilevare cambiamenti non ancora visibili a occhio nudo e confermare se una pianta in crescita è sana o meno. Basse quantità di clorofilla possono indicare la presenza di colture problematiche:

• Malattia
• Infestazione di parassiti
• Carenze nutritive
• Danni

L'NDRE indicherà agli utenti la coltura problematica per approfondire la causa del basso contenuto di clorofilla e adottare misure preventive.

4. NDMI - Indice di umidità differenziale normalizzato

L'NDMI rileva i livelli di umidità nelle piante utilizzando una combinazione di bande spettrali NIR e infrarossi a onde corte (SWIR). Fornisce agli utenti un'indicazione affidabile dello stress idrico nelle colture. 

È importante ricordare che i valori NDMI variano durante la stagione di crescita. Ciò è dovuto al fatto che la riflettanza delle piante è leggermente diversa per ogni fase fenologica. Questo indice indica i livelli di umidità delle colture utilizzando una scala relativa da -1 a 1 e ogni valore intermedio corrisponderà a una situazione agronomica leggermente diversa (i valori negativi che si avvicinano a -1 indicano solitamente uno stress idrico).

Tuttavia, non mostra l'effettivo contenuto di umidità delle colture, il che significa che gli utenti sapranno solo che un'area del campo ha un contenuto d'acqua più alto o più basso rispetto al resto. Poiché le colture all'interno dello stesso campo variano, non ci sarà un valore pari a 1 per l'intero campo. Combinando questo indice con i dati raccolti dai sensori del suolo FS21 è possibile correlare gli indici con le letture dell'umidità del suolo a livello locale. Ciò significa che avremo informazioni più precise e affidabili sulle potenziali limitazioni di umidità per aree specifiche del campo. 

NDMI e NDVI lavorano bene insieme: lo stress idrico indicato dai valori NDMI può essere confermato da un NDVI significativamente inferiore alla media.

In Farm21, il nostro team lavora costantemente per fornire ai nostri utenti informazioni sempre migliori, in modo da prendere le migliori decisioni basate sui dati che si tradurranno in benefici reali. Vogliamo essere il partner per l'agricoltura di precisione che aiuta i coltivatori, i ricercatori, i distributori e i consulenti per le colture a ottimizzare davvero le loro operazioni. 

Il nostro attuale piano gratuito include:

• App di scouting
• Piani di coltivazione e confini dei campi
• Dati meteo
• Condivisione dei dati
• Utenti e archiviazione dati illimitati

In più, abbiamo aggiunto i dati satellitari che comprendono quattro tipi di immagini satellitari.

• NDVI - Indice di differenza normalizzato della vegetazione
• WDVI - Indice di vegetazione con differenza ponderata 
• NDRE - Indice normalizzato di differenza dei bordi rossi
• NDMI - Indice di umidità differenziale normalizzato
  
  Gli utenti possono ricevere Risoluzione 10x10m immagini satellitari ogni 4-5 giorni, a seconda della posizione del satellite e della copertura nuvolosa del giorno.
  
  Sarà disponibile un anno di dati storici dai satelliti per i campi esistenti.
  
  Anche i nuovi campi genereranno dati storici man mano che verranno creati (o i confini verranno aggiunti a campi esistenti che non avevano confini).
  
  Il nostro aggiornamento campi La pagina consente agli utenti di avere un controllo migliore grazie alle informazioni provenienti dai dati satellitari e ai rapporti di scouting organizzati per giorni.

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