Telerilevamento su vigneti per il CREA: quattro campagne di volo a Corato
Nel 2021 Droinservice ha eseguito, per conto del CREA — Consiglio per la ricerca in agricoltura e l’analisi dell’economia agraria, una campagna di telerilevamento multispettrale e termografico da drone su tre vigneti in agro di Corato, in provincia di Bari. L’obiettivo del committente era valutare l’influenza delle temperature ambientali sulla maturazione, sulla qualità e sulla quantità del raccolto; il nostro compito era fornire il dato su cui quella valutazione potesse essere costruita.
È una distinzione che vale la pena esplicitare subito, perché definisce il perimetro del lavoro: il drone non produce conclusioni agronomiche. Produce immagini radiometricamente corrette, georeferenziate e ripetibili nel tempo, che è la condizione perché un ente di ricerca possa fare confronti fra date, fra vigneti e fra varietà. Se quella condizione non è rispettata, i dati non sono confrontabili e l’intera campagna perde valore.
Questo articolo descrive la metodologia adottata. Le stesse procedure sono alla base dei nostri servizi di agricoltura di precisione con drone.
Il piano: quattro finestre fenologiche, non quattro voli generici
Un rilievo singolo su un vigneto fotografa uno stato. La domanda del CREA riguardava invece un processo — come la temperatura influenza la maturazione — e un processo si osserva solo con acquisizioni ripetute nei momenti giusti del ciclo vegetativo.
Le finestre sono state definite sulla fenologia della vite e sulle varietà presenti:
| Fase | Periodo |
|---|---|
| Post-fioritura | Giugno |
| Accrescimento acini – inizio invaiatura | Agosto |
| Maturazione Primitivo | Settembre, prima-seconda decade |
| Maturazione Nero di Troia | Ottobre, prima-seconda decade |
Le ultime due finestre sono differenziate per varietà: Primitivo e Nero di Troia — entrambi presenti nell’areale murgiano in cui ricadono i vigneti oggetto della campagna — hanno curve di maturazione diverse, e rilevarle nella stessa data avrebbe significato osservarne una fuori fase. È il tipo di dettaglio che distingue una campagna progettata con l’agronomo da una serie di voli calendarizzati a intervalli regolari.
I marker a terra: il passaggio che rende confrontabili le immagini termiche
La prima giornata di lavoro non ha previsto voli. È stata dedicata al posizionamento dei marker per la termocamera e alla presa delle coordinate con GNSS ad alta precisione, con picchettatura delle posizioni per poterli ricollocare esattamente negli interventi successivi.
Il motivo è tecnico e spesso trascurato. Le immagini termiche radiometriche hanno un contenuto geometrico povero: pochi contrasti netti, tessitura uniforme, nessun dettaglio su cui gli algoritmi fotogrammetrici possano agganciarsi in modo affidabile. Senza punti di riferimento noti a terra, l’allineamento e la georeferenziazione del mosaico termico diventano approssimativi — e un mosaico termico approssimativo, confrontato con quello acquisito due mesi dopo, restituisce differenze che non esistono.
Ricollocare i marker nelle stesse coordinate a ogni intervento è ciò che permette di dire, alla fine della stagione, che una variazione osservata fra giugno e ottobre è una variazione reale del vigneto e non un errore di sovrapposizione.
L’acquisizione: due sensori, otto interventi in campo
Su ciascuna delle quattro finestre sono state eseguite due acquisizioni distinte, con UAV multirotore a decollo e atterraggio verticale, nel rispetto della normativa vigente:
- Camera multispettrale radiometrica a 6 bande, girostabilizzata, per le mappe di riflettanza da cui derivano gli indici vegetazionali
- Camera termica radiometrica 640×512 pixel, girostabilizzata, per la mappa termografica
Entrambi i rilievi sono stati eseguiti nelle ore centrali della giornata, e per entrambi la ragione è tecnica.
Per la termografia è una scelta obbligata: è nel momento di massima domanda evaporativa che le differenze di temperatura fogliare fra viti in condizioni idriche diverse diventano leggibili. Una chioma ben rifornita traspira e si mantiene più fresca dell’aria; una chioma in stress chiude gli stomi e si riscalda. Nelle prime ore del mattino quelle differenze sono minime e il rilievo non discrimina nulla.
Per il multispettrale la finestra centrale è quella in cui il sole è più alto sull’orizzonte. Questo massimizza l’illuminazione, riduce gli effetti legati all’angolo di vista e — aspetto decisivo in un vigneto — comprime le ombre portate dai filari. Un filare proietta ombra sull’interfila e sulla base della chioma vicina: più il sole è basso, più superficie utile finisce in ombra e più materiale va scartato in fase di elaborazione. Mantenere la stessa fascia oraria in tutte e quattro le campagne ha inoltre reso omogenea la geometria di illuminazione fra date diverse, che è ancora una volta una condizione di confrontabilità.
I quattro indici vegetazionali e cosa aggiunge ciascuno
La fornitura prevedeva quattro indici. Non è ridondanza: ognuno risponde a un limite del precedente.
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) è il riferimento storico, il termine di paragone con cui la letteratura agronomica lavora da decenni. Ha però un difetto noto sulle colture vigorose: satura. Oltre una certa densità di chioma smette di distinguere, e in piena stagione buona parte di un vigneto sano finisce appiattita sullo stesso valore.
GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index) sostituisce il rosso con il verde ed è più sensibile al contenuto di clorofilla, quindi allo stato nutrizionale e in particolare azotato. Discrimina dove NDVI ha già saturato.
OSAVI (Optimized Soil Adjusted Vegetation Index) introduce una correzione per l’influenza del suolo. In un vigneto — filari distanziati, interfila nuda o inerbita, ampia frazione di terreno esposto — è il contributo che più altera la lettura di un indice non corretto.
RENDVI (Red-Edge Normalized Difference Vegetation Index) sfrutta la banda di transizione fra rosso e infrarosso vicino, la più reattiva ai cambiamenti di clorofilla. È l’indice che intercetta prima gli stress, quando la chioma non ha ancora manifestato alterazioni visibili.
Letti insieme, i quattro descrivono lo stato della vite su piani diversi: biomassa complessiva, stato nutrizionale, vigore corretto dal disturbo del suolo, segnali precoci di sofferenza.
L’elaborazione: dalla riflettanza alla mappa
Immagini multispettrali. Calibrazione radiometrica in base alle condizioni di luce del volo, poi elaborazione aerofotogrammetrica con software professionale per ottenere le mappe di riflettanza. La calibrazione non è un passaggio formale: senza, i valori di una campagna nuvolosa non sono paragonabili a quelli di una campagna in cielo sereno, e l’intera serie stagionale diventa inutilizzabile.
Immagini termiche. Elaborazione aerofotogrammetrica e realizzazione della mappa termografica, con risoluzione a terra di circa 10 cm/pixel, consegnata in formato GeoTIFF.
Restituzione. Immagini degli indici vegetazionali in formato TIFF, mappa termografica in GeoTIFF. Formati aperti e georeferenziati, direttamente importabili negli ambienti GIS del committente.
L’analisi delle sole chiome: il passaggio che cambia il risultato
Qui sta il punto metodologico che consideriamo decisivo, e la ragione per cui un rilievo drone su vigneto non è semplicemente un rilievo satellitare a risoluzione migliore.
L’altissima risoluzione delle immagini da drone rivoluziona le analisi in viticoltura solo se viene sfruttata con la giusta metodologia di elaborazione. Ogni nostra elaborazione inizia con l’elaborazione GIS delle mappe di riflettanza, la selezione dei filari da analizzare e lo scarto sistematico di interfile e ombre, per analizzare esclusivamente le viti.
Il motivo è aritmetico. Un pixel che contiene metà chioma e metà terreno nudo restituisce un valore intermedio che non descrive né l’una né l’altro. Su un’immagine satellitare a bassa risoluzione ogni pixel è un pixel misto e la questione non si pone nemmeno: si misura la media di un’area, non le piante. Ma anche partendo da immagini drone ad altissima risoluzione, i software di elaborazione generalisti per l’agricoltura processano l’intera superficie del vigneto — chiome, interfile, ombre, capezzagne — e producono risultati che possono discostarsi sensibilmente dalla realtà.
La sequenza seguente mostra la differenza sullo stesso appezzamento.
L’ortofoto RGB del vigneto. I filari sono distinti, ma fra l’uno e l’altro la superficie a terreno e l’ombra portata occupano una porzione rilevante dell’appezzamento.
La mappa NDVI calcolata sull’intera superficie. Il valore di ogni pixel risente del terreno e delle ombre dell’interfila: la variabilità che si legge è in buona parte variabilità del suolo, non delle viti.
La stessa mappa NDVI ingrandita dopo la selezione dei filari e lo scarto di interfile e ombre. Qui ogni valore appartiene a una chioma, e le differenze visibili sono differenze reali fra le piante.
Il confronto fra la seconda e la terza immagine è il punto dell’intera metodologia. Non cambia il dato di partenza — sono gli stessi voli, lo stesso sensore, la stessa giornata — cambia cosa viene misurato. Isolare le sole chiome significa che la variabilità che compare sulla mappa è variabilità delle viti: non è il colore del terreno, non è l’inerbimento dell’interfila, non è l’ombra portata dai filari. Sulla base di questa selezione sono state realizzate le mappe ad altissimo dettaglio sui filari individuati.
Perché questo lavoro è replicabile
Una campagna di questo tipo si regge su tre condizioni, tutte governabili in fase di progettazione:
- Finestre di volo definite sulla fenologia, non sul calendario, e differenziate per varietà quando le curve di maturazione divergono
- Punti di riferimento a terra rilevati con GNSS di precisione e ricollocati identici a ogni intervento, senza i quali la serie temporale non è confrontabile
- Elaborazione che isola le chiome prima di calcolare qualunque indice
Il resto — sensori, software, procedure di calibrazione — è strumentazione. Sono queste tre scelte a determinare se, a fine stagione, il committente ha in mano una serie di dati su cui ragionare o quattro mosaici che non si parlano fra loro.
La stessa impostazione si applica ad altre colture arboree a filare e, con adattamenti, a qualunque contesto in cui serva osservare l’evoluzione di uno stato nel tempo anziché fotografarlo una volta sola. Se ti interessa il lato termografico della metodologia, lo abbiamo approfondito nella guida alla procedura di rilievo termografico con droni; per la parte fotogrammetrica e di restituzione geometrica, vedi i nostri rilievi fotogrammetrici con drone.
