Development and application of innovative remote sensing techniques for early-season monitoring of crop vigor and vegetative stress in Mediterranean agro-ecosystems

Precision agriculture (PA) is defined as “a management strategy that gathers, processes and analyzes temporal, spatial and individual data and combines it with other information to support management decisions according to estimated variability for improved resource use efficiency, productivity, quality, profitability and sustainability of agricultural production”. In order to achieve effective and sustainable environmental management of agricultural production, and an improvement in the competitiveness of the agricultural sector, PA methodologies and technologies are currently a reliable and cost-effective approach. PA represents also one of the most important applications of remote sensing (RS). While satellite observation has guided many information-based advances in agricultural management and practice, critical technological developments and steep rise have affected unmanned aerial vehicles (UAVs) in the last decade, which represent a potential game-changer in PA applications. In comparison with other RS platforms, UAVs are generally more independent of climatic variables. Furthermore, being able to provide data with higher temporal and spatial resolution, the UAVs today represent a significant source of RS imagery in PA considering that the knowledge of the within-field spatial variation of edaphic factors and the state of crops constitute an essential prerequisite. Many multispectral (MS) UAV cameras permit to obtain spectral information in the Red, Red edge, and NIR wavebands for vegetation applications with a very high spatial resolution. Based on the combination of these three wavebands, many vegetation indices (VIs) were developed with the aim to monitor, analyze, and map temporal and spatial variations of vegetation in both herbaceous and tree crops. Furthermore the geographic object-based image analysis (GEOBIA) techniques have demonstrated higher effectiveness for extracting reliable and reusable information from the images in comparison to traditional pixel-based procedures. In the framework of this PhD thesis, crops of great interest in the Mediterranean agro-ecosystems and specifically, in Calabria region, were monitored by using a combination of innovative technologies, i.e, UAV and satellite images, vegetation indices, and GEOBIA procedures, with the primary aims of producing vigor maps and assessing the uses of these maps for PA applications. The studied crops were olive (Olea europaea L. subsp. sativa), bergamot (Citrus bergamia, Risso), clementine (Citrus clementina Hort. ex Tan.), and onions (Allium cepa, “Cipolla Rossa di Tropea”).

L’agricoltura di precisione (PA) è definita "una strategia di gestione che raccoglie, elabora e analizza dati temporali, spaziali e individuali e li combina con altre informazioni per supportare le decisioni gestionali in base alla variabilità stimata per migliorare l'efficienza dell'uso delle risorse, la produttività, la qualità, la redditività e la sostenibilità della produzione agricola". Al fine di ottenere una gestione ambientale efficace e sostenibile della produzione agricola e un miglioramento della competitività del settore agricolo, le metodologie e le tecnologie della PA sono attualmente un approccio affidabile ed economico. La PA rappresenta anche uno dei più importanti campi di applicazione del telerilevamento (o Remote Sensing, RS). Mentre la raccolta di dati da satellite ha guidato molti progressi basati sull'informazione nella gestione e nella pratica agricola, nell'ultimo decennio diversi sviluppi tecnologici importanti hanno riguardato i veicoli aeromobili a pilotaggio remoto (droni, UAV), che oggi rappresentano un potenziale fattore di cambiamento nelle applicazioni della PA. Rispetto ad altre piattaforme di RS, gli UAV sono generalmente più indipendenti dalle variabili climatiche. Inoltre, essendo in grado di fornire dati con una maggiore risoluzione temporale e spaziale, rappresentano oggi una fonte significativa di immagini nella PA, considerando che la conoscenza della variabilità spaziale all'interno del campo dei fattori edafici e dello stato delle colture costituisce un prerequisito essenziale. Ad esempio, molte fotocamere multispettrali UAV permettono di ottenere informazioni spettrali nelle bande del rosso, Red edge e del vicino infrarosso con una risoluzione spaziale molto elevata. Sulla base della combinazione di queste tre bande, molti indici di vegetazione (VI) sono stati sviluppati con l'obiettivo di monitorare, analizzare e mappare le variazioni temporali e spaziali della vegetazione sia nei campi che nelle colture arboree. Nell'ambito delle applicazioni della PA, tra le tecniche in grado di estrarre informazioni affidabili e riutilizzabili, le tecniche di analisi delle immagini basate su oggetti geografici (GEOBIA) hanno dimostrato la loro efficacia. Nell’ambito della presente tesi di dottorato, attraverso l'utilizzo di immagini UAV e satellitari, utilizzando GEOBIA e indici di vegetazione per la produzione di mappe della vigoria, è stato effettuato un monitoraggio di colture che rivestono un grande interesse dal punto di vista socio-economico nella regione Calabria: Olivo (Olea europaea L. subsp. sativa), Bergamotto (Citrus bergamia, Risso), Clementina (Citrus clementina Hort. ex Tan.), e Cipolla (Allium cepa L., "Cipolla Rossa di Tropea"). La novità delle metodologie proposte si basa sulla loro replicabilità, affidabilità e velocità, che hanno dimostrato risultati promettenti in diversi set di dati caratterizzati da contesti agricoli eterogenei. L'eterogeneità e la variabilità spaziale degli scenari esaminati hanno dimostrato che gli approcci proposti possono essere applicati a diversi tipi di vegetazione sia erbacea che arborea. I risultati ottenuti nei diversi casi studio hanno dimostrato le potenzialità degli approcci adottati nel fornire informazioni utili a orientare la gestione e le decisioni degli agricoltori e delle aziende, anche in contesti agricoli non necessariamente caratterizzati da superfici coltivate molto estese.