UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI SASSARI DIPARTIMENTO DI AGRARIA Sezione di Agronomia, coltivazioni...

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI SASSARIDIPARTIMENTO DI AGRARIA

Sezione di Agronomia, coltivazioni erbacee e genetica

Convenzione per collaborazione Istituzionale nell’ambito del Programma Operativo di cooperazione trasfrontaliera Italia-Francia Marittimo 2007-2013Progetto Strategico RESMAR Sottoprogetto F - CIG Z180639C9E

“Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura”

Prof. Antonino SpanuDott. Francesco Barracu

Applicazioni di tecniche di Precision Farming in risicoltura

Dipartimento di Agraria – Sezione di Agronomia, Coltivazioni erbacee e Genetica2

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).

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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)



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.



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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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).

Spandiconcime Casella VRT 1 a rateo variabile e pesatura automatica del fertilizzante (a sinistra)

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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).

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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.

Fonte: http://www.novagricoltura.com/il-pivot-intelligente/0,1254,105_ART_7155,00.html



Materiali e metodi


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L'area di studio



Caratterizzazione geologica



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.



Trattamenti e concimazioni

Primo anno:

- Controllo delle infestanti con Penoxulan + Profoxydim + Cyhalafop-butyl e Propanil + MCPA in 2 interventi durante l'accestimento (4 giugno, 19 Days After Sowing - DAS) e 24 giugno (39 DAS)

- Concimazione in presemina con 95 kg ha-1 di N, 70 kg ha-1 di P2O5 e 75 kg ha-1 di K2O;

- Concimazione in copertura con 30 kg ha-1 di N da urea agricola

- Tre trattamenti fungicidi contro la Pyricularia grisea (Cooke) con Tricyclazole

Secondo anno

- 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);

3° Cyhalofop-butyl (82 DAS).

- Concimazione in presemina con 90 kg ha-1 di N, 95 kg ha-1 di P2O5 e

75 kg ha-1 di K2O.

- Concimazione in copertura con 35 kg ha-1 di N da urea agricola

- Due trattamenti contro la P. grisea (Cooke) con Tricyclazole



Punti di campionamento manuale



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.



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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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

biomorfologiciProduzione e sue componenti Azoto Biomassa

Altezza inserzione foglia bandiera (cm)

Numero totale pannocchie m-2 Contenuto in azoto nella granella (%)

Peso totale campione piante (g)

Altezza inserzione pannocchia (cm)

Numero pannocchie sterili m-2 Contenuto in azoto nelle paglie (% )

Peso paglie (g)

Altezza totale (cm) Numero pannocchie fertili m-2

Distanza inserzione foglia bandiera- inserzione pannocchia (cm)

Produzione di risone (gm-2 al 13 % di umidità)

Lunghezza pannocchia (cm)

Peso di 1000 cariossidi (g)

Cariossidi fertili per pannocchia (n)

Cariossidi sterili per pannocchia (n)



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).



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 utilizzate per il calcolo dell'indice NDVI



Ratio



Applicazioni di telerilevamento



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)



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.



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.


25

Risultati


26

Andamento meteorologico

- 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.

Apr

Mag

Giu

Lug

Ago

Set

Ott

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0Andamento Meteorologico Primo anno

Precipitazioni (mm) Precipitazioni poliennio (mm)

T min °C T max °C

T min polienni °C T max poliennio °C

Piogge: mm

Temperature: °C

Apr

Mag

Giu

Lug

Ago

Set

Ott

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0Andamento Meteorologico Secondo anno

Precipitazioni (mm) Precipitazioni poliennio (mm)

T min °C T max °C

T min polienni °C T max poliennio °C

Piogge: mm

Temperature: °C



Rapporto tra la produzione in risone e la massa vegetale

La produzione in risone è legata alla biomassa totale

che la pianta riesce a raggiungere alla fine del

ciclo colturale:

Corr.: 0.768** 1°anno0.686** 2° anno

Primo anno

Secondo anno



DAS, 1° anno

46 64 78 92 106 120 -

0.816** 0.792** 0.908** 0.7917**

0.651** 0.872** -

DAS, 2° anno

37 (P) 51 65 (P) 79 94 107 122

-0.300 0.324 0.606** 0.322 0.656** 0.587** 0.641**

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

Contenuto in Azoto e Clorofilla



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*.

Indici spettrali e il contenuto in Azoto nella foglia (Primo anno)


30

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.

Indici spettrali e il contenuto in N nella pianta (Secondo anno)


31

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 produttiva della coltura.



Produzioni in risone – umidità 13 %

Primo anno

Secondo anno


33

Componenti della produzione

- 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 e alla biomassa totale a fine ciclo.

Primo anno

Secondo anno


34

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).


35

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.



LAI e bande elettromagnetiche pure

Primo anno

Secondo anno



Rilievi estensivi e mappatura


38

Tomografia: analisi della tessitura

0 – 0.5 m 0.5 – 1 m 1 – 1.80 m

#Pagina 53


39

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.


40

Primo anno: NDVI 28 luglio – 73 DAS

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.

#Pagina 53


41

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.


42

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.


43

Secondo anno: 26 giugno – 43 DAS

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.

#Pagina 53


44

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, soprattutto nel campo C.

Secondo anno: 5 luglio – 52 DAS


45

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).

Secondo anno: 16 luglio – 63 DAS


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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.



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.


48

Mappe di produzione#Pagina 48

#Pagina 45

#Pagina 57


49

ZonazioneCamere 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 instabile nei due anni.



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.



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.



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.



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



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

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI SASSARIDIPARTIMENTO DI AGRARIA

Sezione di Agronomia, coltivazioni erbacee e genetica

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Validazione delle classi individuate:Separabilità delle classi di zonazione

Classe Produzione 2010

Produzione 2011

1 Media 6.341 5.115

STD 1.300 1.060

2 Media 7.603 6.057

STD 0.801 0.622

3 Media 7.925 6.811

STD 0.792 0.598

4 Media 5.533 2.701

STD 1.131 0.725

5 Media 6.023 3.321

STD 1.074 0.624

6 Media 7.889 4.141

STD 0.826 0.579

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 spazio-temporale, non sono risultate separabili (perché associate a valori dell’indice J-M

inferiore ad 1.9).



Medie di produzione

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