Il monitoraggio delle colture durante periodi siccitosi è fondamentale per comprendere l’impatto della siccità sulla produzione alimentare e identificare pratiche di gestione idrica sostenibili, soprattutto alla luce dei futuri scenari di cambiamento climatico. Le informazioni ricavate da tecnologie di remote sensing (drone, satellite), integrate con la conoscenza dei parametri chimico-fisici del suolo, possono fornire un quadro complessivo sullo stato delle colture e sul comportamento dell’acqua nel sistema suolo-pianta. La presente ricerca, che vede attivamente coinvolti sia consorzi di bonifica che alcune realtà produttive del Nord Est, mira ad individuare le principali caratteristiche dei suoli che influenzano lo stato vegetativo e la produzione agricola di alcune colture rappresentative dell’area (mais, barbabietole, asparago) durante periodi di siccità. A tal fine, sono stati effettuati, in concomitanza di rilievi tramite drone multispettrale, dei campionamenti di suolo a due profondità (0-15 e 15-30 cm) per la determinazione di una serie di parametri tra cui umidità, densità, tessitura, porosità, pH, conducibilità elettrica, contenuto di carbonio totale ed organico (Corg), e micro-/macro-nutrienti (e.g., azoto totale -Ntot-, fosforo e ferro disponibile). Dallo studio del comportamento spettrale delle colture, sono state definite una serie di relazioni quantitative fra dati telerilevati e parametri del suolo, mediante indici basati sul rapporto tra le bande tipiche di assorbimento e riflessione. La ricerca ha individuato, per l’anno 2022, delle relazioni significative fra stato della vegetazione, contenuto di Corg, percentuale di limo+argilla, e Ntot. In particolare, colture in condizioni vegetative migliori corrispondevano ad un contributo relativo di Corg, limo+argilla e Ntot rispetto allo standardized vegetation index (SVI; descrive la probabilità che l’NDVI di un certo giorno si discosti da una condizione tipica calcolata su un ventennio) pari a 30-40-30, mentre colture in evidente stato di stress presentavano una proporzione pari a 20-60-20. L'analisi è stata poi ulteriormente validata su scala più ampia utilizzando per i suoli i dati LUCAS, e verificando lo stato della vegetazione mediante immagini satellitari Landsat e Sentinel 2. Il metodo proposto si basa quindi su un modello regressivo che richiede dati del suolo che generalmente sono in possesso degli agricoltori. Tale modello può essere utilizzato anche per comprendere le potenziali risposte delle diverse colture ai cambiamenti climatici, tenendo in considerazione l'effetto dovuto alla variazione dei parametri chimico-fisici del suolo (e.g., Corg). In conclusione, tale approccio consente di predisporre un’infrastruttura di informazioni che supporti a livello aziendale un uso efficiente dell’acqua e pratiche agronomiche che promuovano la resilienza delle colture.
Un occhio dal cielo, ma con i piedi per terra: rilievi di suolo e remote sensing per quantificare la resistenza allo stress idrico in agricoltura
Sinatra M.;Zaccone C.
2023-01-01
Abstract
Il monitoraggio delle colture durante periodi siccitosi è fondamentale per comprendere l’impatto della siccità sulla produzione alimentare e identificare pratiche di gestione idrica sostenibili, soprattutto alla luce dei futuri scenari di cambiamento climatico. Le informazioni ricavate da tecnologie di remote sensing (drone, satellite), integrate con la conoscenza dei parametri chimico-fisici del suolo, possono fornire un quadro complessivo sullo stato delle colture e sul comportamento dell’acqua nel sistema suolo-pianta. La presente ricerca, che vede attivamente coinvolti sia consorzi di bonifica che alcune realtà produttive del Nord Est, mira ad individuare le principali caratteristiche dei suoli che influenzano lo stato vegetativo e la produzione agricola di alcune colture rappresentative dell’area (mais, barbabietole, asparago) durante periodi di siccità. A tal fine, sono stati effettuati, in concomitanza di rilievi tramite drone multispettrale, dei campionamenti di suolo a due profondità (0-15 e 15-30 cm) per la determinazione di una serie di parametri tra cui umidità, densità, tessitura, porosità, pH, conducibilità elettrica, contenuto di carbonio totale ed organico (Corg), e micro-/macro-nutrienti (e.g., azoto totale -Ntot-, fosforo e ferro disponibile). Dallo studio del comportamento spettrale delle colture, sono state definite una serie di relazioni quantitative fra dati telerilevati e parametri del suolo, mediante indici basati sul rapporto tra le bande tipiche di assorbimento e riflessione. La ricerca ha individuato, per l’anno 2022, delle relazioni significative fra stato della vegetazione, contenuto di Corg, percentuale di limo+argilla, e Ntot. In particolare, colture in condizioni vegetative migliori corrispondevano ad un contributo relativo di Corg, limo+argilla e Ntot rispetto allo standardized vegetation index (SVI; descrive la probabilità che l’NDVI di un certo giorno si discosti da una condizione tipica calcolata su un ventennio) pari a 30-40-30, mentre colture in evidente stato di stress presentavano una proporzione pari a 20-60-20. L'analisi è stata poi ulteriormente validata su scala più ampia utilizzando per i suoli i dati LUCAS, e verificando lo stato della vegetazione mediante immagini satellitari Landsat e Sentinel 2. Il metodo proposto si basa quindi su un modello regressivo che richiede dati del suolo che generalmente sono in possesso degli agricoltori. Tale modello può essere utilizzato anche per comprendere le potenziali risposte delle diverse colture ai cambiamenti climatici, tenendo in considerazione l'effetto dovuto alla variazione dei parametri chimico-fisici del suolo (e.g., Corg). In conclusione, tale approccio consente di predisporre un’infrastruttura di informazioni che supporti a livello aziendale un uso efficiente dell’acqua e pratiche agronomiche che promuovano la resilienza delle colture.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
