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Nuove frontiere nel telerilevamento: la rivoluzione silenziosa per prati e pascoli
I prati e i pascoli, specialmente quelli seminaturali, non sono solo distese verdi: sono la spina dorsale di molti sistemi zootecnici in tutto il mondo, inclusa l’area mediterranea europea. Oltre a fornire foraggio essenziale per l’allevamento, queste aree svolgono un ruolo cruciale nella gestione ambientale e nella conservazione del paesaggio agricolo.
Gestire queste risorse è però una sfida: la quantità di foraggio disponibile è estremamente variabile nello spazio e nel tempo, a causa di fattori come le pratiche agronomiche (sfalcio, concimazione) e il carico animale. Per i gestori e gli agricoltori, avere dati affidabili e tempestivi sulla salute e la produttività della vegetazione è fondamentale per prendere decisioni efficaci.
È qui che entra in gioco una tecnologia innovativa: il telerilevamento.
Il telerilevamento
Il telerilevamento (o remote sensing) è l’insieme delle tecniche che permettono di acquisire informazioni su un oggetto o un fenomeno (in questo caso la vegetazione) senza contatto fisico. Negli ultimi decenni l’applicazione di queste tecnologie all’agricoltura ha visto una crescita esponenziale, con oltre 500 pubblicazioni focalizzate sul telerilevamento di prati e pascoli solo nel periodo 2020-2022.
La sfida della misurazione tradizionale
Tradizionalmente, per stimare la biomassa epigea (la quantità di vegetazione sopra il suolo, cioè il foraggio) si ricorre a rilievi in campo. Questi metodi sono precisi ma hanno limitazioni notevoli: sono lunghi, costosi e applicabili solo su superfici limitate.
In un’epoca in cui l’agricoltura di precisione e la sostenibilità sono priorità, c’è bisogno di una soluzione che sia continua nel tempo, affidabile e applicabile su vaste superfici.
La soluzione dall’alto: satelliti e droni
Le metodologie più all’avanguardia sfruttano sensori ottici o radar installati su piattaforme che spaziano dagli aeromobili ai droni, ma soprattutto sui satelliti. Le missioni satellitari come Landsat, Sentinel e Worldview sono le fonti primarie di dati.
L’obiettivo principale del telerilevamento è fornire un monitoraggio costante che consenta di stimare e prevedere la crescita della biomassa, oltre a rilevare indici specifici utili per ottimizzare decisioni gestionali cruciali come l’irrigazione, la concimazione e il momento dello sfalcio.
L’indice NDVI
La chiave di volta del telerilevamento per la vegetazione risiede negli indici di vegetazione, calcolati grazie alle specifiche bande spettrali rilevate dai sensori.
Il più noto e utilizzato è l’NDVI (Normalized Difference Vegetation Index).
Cos’è l’NDVI e come funziona
L’NDVI è un indice che misura la salute e il vigore della vegetazione: si basa sulla diversa interazione della clorofilla con la luce nelle bande del rosso (che viene assorbita per la fotosintesi) e dell‘infrarosso vicino (che viene riflessa da una vegetazione sana).
● Vegetazione sana: assorbe molta luce rossa e riflette molta luce infrarossa, risultando in un valore NDVI elevato (vicino a +1).
● Suolo nudo/stress: assorbe meno rosso e riflette meno infrarosso, risultando in un valore NDVI basso (vicino a 0 o negativo).
In generale, l’NDVI presenta un’elevata correlazione con la biomassa, tuttavia la sua affidabilità può essere influenzata da fattori come il tipo di specie, lo stadio di maturazione e, in particolare, la presenza di roccia affiorante o suolo nudo, che tende a ridurre i valori e a compromettere la precisione della stima.
Oltre l’NDVI: altri indici utili
Quando la variabilità ambientale è alta (terreno, pendenza, tipi vegetazionali), altri indici possono supportare l’NDVI.
● SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index): propone un fattore di aggiustamento per ridurre l’influenza del suolo sulla lettura spettrale, migliorando l’accuratezza in presenza di suolo esposto.
● NDTI (Normalized Difference Thermal Index): utilizza le bande dell’infrarosso termico (TIR). Sfrutta il fatto che la vegetazione attiva, tramite la traspirazione, ha una temperatura superficiale più bassa rispetto a rocce o suolo nudo. È utile per identificare aree con marcate differenze termiche e localizzare zone di affioramento roccioso.
Il progetto dell’Università di Padova
Per superare le criticità e calibrare le tecniche di telerilevamento è fondamentale integrare i dati satellitari con rilievi diretti in campo (il cosiddetto ground truthing).
Il gruppo di foraggicoltura dell’Università di Padova, nell’ambito del progetto Agritech del PNRR, ha avviato uno studio nel Veneto, concentrandosi su due tipi di praterie: prati stabili e pascoli (sia di pianura che alpini).
Metodologia di confronto
La ricerca ha confrontato dati raccolti in campo con quelli acquisiti tramite telerilevamento:
1. rilievi in situ: stima della fitomassa tramite misurazione dell’altezza dell’erba (con strumenti come il Grasshopper), rilievi floristici e misurazione dell’NDVI con sensori portatili (RapidScan);
2. dati telerilevati: immagini provenienti da droni (telerilevamento prossimale) e da satelliti Sentinel-2.
L’anomalia del NDVI in situ
In modo inatteso, l’NDVI misurato a terra con sensori portatili non ha mostrato una correlazione soddisfacente con la fitomassa. La correlazione più forte è stata invece riscontrata con la più semplice altezza della vegetazione. Questo scarto è attribuibile a fattori di disturbo locali come lo stadio di maturazione delle piante e la presenza di fiori/infiorescenze, che alterano la riflettanza.
Nonostante le difficoltà, gli indici derivanti dal telerilevamento hanno dimostrato una buona capacità di stimare la fitomassa, soprattutto in aree con alta densità e copertura vegetale continua.
Mappe tematiche e decisioni
L’esito più tangibile e operativo del telerilevamento sono le mappe tematiche, che rappresentano i modelli di distribuzione delle caratteristiche vegetazionali. Queste mappe si stanno affermando come strumenti essenziali per gli agricoltori, supportando la gestione a breve e lungo termine.
Satelliti vs. droni: una scelta di scala
Nel contesto delle praterie caratterizzate da elevata diversificazione floristica, la ricerca indica una chiara preferenza per i dati satellitari:
| Caratteristica | Satelliti (es. Sentinel-2) | Droni (Telerilevamento Prossimale) |
|---|---|---|
| Copertura | Molto vasta e accessibile, anche per aree difficili | Limitata a piccole aree |
| Facilità d’Uso | Maggiore, grazie alla copertura continua e alla gestione più efficiente delle risorse | Minore in termini di estensione |
| Affidabilità Stime | Preferibile in contesti complessi | Meno efficace per il monitoraggio su ampia scala |
I dati satellitari, in particolare quelli di missioni come Sentinel-2, offrono vantaggi significativi consentendo l’acquisizione di informazioni dettagliate su aree molto vaste e difficilmente accessibili con altri mezzi.
Verso una gestione ottimizzata
L’andamento temporale e la variabilità spaziale della produttività del foraggio sono ben rappresentati da questi indici, permettendo di suddividere i pascoli in aree omogenee per morfologia, vegetazione e produzione.
Tuttavia, l’interpretazione dei dati rimane complessa in prati con un alto grado di diversificazione floristica e richiede ancora un monitoraggio diretto per una piena comprensione.
Per affinare l’interpretazione, l’uso di camere iperspettrali in laboratorio potrebbe aiutare a chiarire come lo stadio vegetativo influenzi gli indici, specialmente in colture così variabili.
In conclusione il telerilevamento, con i dati satellitari in prima linea, è destinato a ricoprire un ruolo sempre più centrale nella caratterizzazione della vegetazione e nel monitoraggio della produzione di fitomassa delle praterie seminaturali. Non si tratta solo di innovazione tecnologica, ma di un passo fondamentale verso una gestione agricola più informata, efficiente e sostenibile.
S. Macolino, C. Pornaro, E. Basso, F. Marinello, D. Pinna