Con Faros dati satellitari più facili da leggere e utilizzare

Faros
Con la piattaforma di Iptsat mappe di vigore e altri dati necessari per praticare un’efficace agricoltura di precisione elaborati in breve tempo e semplici da utilizzare

Rendere le informazioni necessarie per praticare l’agricoltura di precisione fornite dai satelliti più semplici da leggere, più facili da usare e ridurre i tempi per la loro elaborazione. Questo in estrema sintesi è ciò che si propone di fare la piattaforma Faros, un progetto realizzato dal ceo di Iptsat Valerio Caroselli che si è piazzato al secondo posto del “Concorso di idee per l’innovazione nell’agricoltura del sud”, premiato assieme ad altri nove selezionati su un totale di oltre cento, durante il convegno “Innovazione e conoscenza nello sviluppo rurale: a che punto siamo” che si è tenuto mercoledì 17 maggio a Bari organizzato da Rete rurale, Mipaaf e Crea.
«Oggi i dati Copernicus non sono usati nel modo corretto – afferma Caroselli – ci sono ancora troppi tecnicismi per addetti ai lavori, esistono solo dati grezzi, pesanti e difficili da gestire, i software di settore sono ancora poco utilizzati e non ci sono piattaforme facili da usare per gli agricoltori. L’obiettivo principale di Faors è quello di lanciare sul mercato una piattaforma innovativa in grado di elaborare al volo i dati satellitari della costellazione europea Copernicus e convertirli in informazioni pronte da usare».

Valerio Caroselli
Valerio Caroselli

Gli indici di vegetazione in ambito agricolo
L’agricoltura di precisione è una delle principali applicazioni di osservazione della terra per l’agricoltura. Essa fa uso di immagini satellitari per aiutare gli agricoltori a controllare e gestire le colture dalla semina al raccolto. Alcune delle caratteristiche della precision farming sono l’identificazione dello stato di irrigazione del terreno, l’individuazione della forza di clorofilla, il monitoraggio delle malattie delle piante e il sostegno agli agricoltori per la valutazione e l'ottimizzazione dei trattamenti agricoli.
Gli indici di vegetazione, derivanti da immagini satellitari, sono un efficace fonte di informazioni per il monitoraggio della copertura vegetale. Questi indici si basano su combinazioni di misure di riflettanza in due o più canali spettrali e sono altamente correlati con parametri associati allo stato di salute delle piante.

Come funziona Faros
Faros per ora produce l’indice di vegetazione normalizzato, (Ndvi o Normalized Difference Vegetation Index) che rappresenta uno dei parametri più utilizzati per la definizione dello stato della vegetazione e definisce il vigore dell'attività della vegetazione. Il contrasto, tra il rosso e l’infrarosso vicino, permette di distinguere nettamente la vegetazione da altri elementi presenti nelle immagini, come suolo o acqua ed è alla base di una grande varietà di indici quantitativi per misurare la condizione di vegetazione da dati telerilevati.
Alti valori Ndvi corrispondono ad aree che riflettono più nello spettro del vicino infrarosso. Superiore riflettanza nel vicino infrarosso corrispondono a una vegetazione più sana. «L’Ndvi può essere utilizzato in numerose applicazioni in ambito agricolo – spiega Caroselli – come la determinazione dello stato fenologico e dello stato di salute delle colture, l’identificazione del tipo di coltura, il monitoraggio delle foreste, il controllo post incendio».
I valori dell’indice Ndvi sono tipicamente compresi tra -1 e +1. La presenza di vegetazione assume valori maggiori di 0.2. Tuttavia, l’assenza di foglie verdi restituisce un valore vicino allo zero. Uno zero indica assenza di vegetazione e un valore vicino a +1 (0,8 - 0,9) indica la massima densità possibile di fogliame verde. Faros è in grado di produrre ogni 10/15 giorni una mappa di vigore e una serie di altre 4 mappe della superficie agricola per ottenere un aumento della produzione, gestire meglio la fecondazione e l'acqua, conoscere le aree a rischio, aumentare la qualità dei raccolti, i dati, così elaborati, saranno disponibili nella piattaforma in tutti i formati più utilizzati (geotiff, shape, csv e pdf).

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