Lo scorso mese di dicembre a Marsiglia (Francia) si è tenuta la European Space Week, una settimana di conferenze incontri ed eventi a cui partecipano i principali attori in ambito spaziale europeo. In questa occasione è stato assegnato il premio Farming by Satellite 2018 per la promozione dell’uso delle tecnologie satellitari in agricoltura.
Il concorso Farming by Satellite, giunto alla quarta edizione, è promosso dall’Agenzia europea per i sistemi di navigazione satellitare (GSA), dall’Agenzia Ambientale Europea (EEA) e sponsorizzato dal costruttore Claas. La competizione ha visto 76 partecipanti, provenienti da 13 paesi europei.
Il team dell’Università di Padova, composto da Marco Sozzi, Ahmed Kayad (dottorandi al dipartimento TeSAF) e Domenico Giora (laureando magistrale in Scienze e tecnologie agrarie) e coordinato da Francesco Marinello (professore della stessa Università) ha vinto il terzo premio con un progetto basato sulla fusione di immagini satellitari per la definizione di zone omogenee da utilizzare in agricoltura di precisione.
L’idea del team padovano è stata quella di fondere i dati provenienti da diverse costellazioni di satelliti in modo da trarre vantaggio dalle diverse caratteristiche dei sensori (in termini di risoluzione spettrale e temporale) e superare le limitazioni che si possono avere utilizzando un approccio basato su una sola tipologia di satellite.
Attualmente, l’approccio più diffuso in agricoltura di precisione è quello di utilizzare immagini satellitari multispettrali (Sentinel-2, Landsat, Spot, etc) per creare mappe di vigore. Questa metodologia, ormai standardizzata e implementata anche in alcuni software gestionali, è limitata dal fatto che in caso di nubi, nebbia o foschia non è possibile utilizzare le immagini catturate dal satellite. Tale aspetto limita il numero di immagini disponibili per il monitoraggio delle colture. A titolo d’esempio nel nord Italia, durante il ciclo colturale di una coltura vernina, sono disponibili mediamente poco più di 2 immagini al mese.
Diversamente, i satelliti radar come Sentinel-1 sono basati su onde radio, le quali non sono mascherate dalla presenza di corpi nuvolosi. Sfruttando quest’ultima tipologia di satelliti, combinata con i dati termici forniti dal satellite Landsat 8 è possibile superare le 10 immagini disponibili al mese.
Le mappe ricavate dalla fusione delle tre tipologie di satelliti (multispettrali, radar e termici), sono state utilizzate per delineare delle zone di gestione per un appezzamento coltivato a frumento tenero, soia e mais. Un ulteriore punto di forza di questa metodologia è che può essere applicata utilizzando interamente software gratuiti.