Gli indici di vegetazione sono uno strumento chiave della Smart Farming: come utilizzarli e “leggerli” a favore di una gestione efficiente delle colture?
Nell’azienda agricola l’utilizzo dei dati satellitari e la loro corretta interpretazione riducono al massimo gli interventi in campo e rendono sostenibile, dal punto di vista economico, un’attività di crop scouting strutturata.
Esistono svariati tipi di indici che descrivono aspetti diversi della vegetazione.
Gli indici di vigoria, come l’NDVI, sono influenzati sia dallo sviluppo delle piante, in termini di biomassa verde, che dalla greeness, ossia dal colore verde della pianta. Un’area del campo in cui si rileva NDVI basso può essere affetta da clorosi, oppure può presentare problemi di emergenza (se si tratta di colture erbacee) o uno sviluppo vegetativo stentato.
Gli indici di clorosi (TCARI/OSAVI) sono influenzati soltanto dalla presenza di clorofilla e non tengono conto dello sviluppo della pianta in termini di copertura vegetale: sono quindi utili a identificare la presenza di aree clorotiche.
Gli indici di stress idrico (NDMI e NMDI) sono influenzati dallo stress idrico della pianta o dal contenuto d’acqua del suolo nudo.
Tre step per leggere gli indici di vegetazione da satellite
- Osservare gli indici di vigoria: l’indicazione sintetica che ci forniscono è sufficiente per identificare le aree in cui si concentra uno stress vegetativo.
Indice di vigoria NDVI
- Confrontare l’indice di vigoria con un indice di clorofilla. Se nelle aree con stress vegetativo l’indice di clorofilla indica assenza di clorosi, la bassa vigoria sarà dovuta a un problema di sviluppo della vegetazione, causato ad esempio da una scarsa emergenza o un ritardo nello sviluppo vegetativo. Se invece le aree con bassa vigoria corrispondono ad aree clorotiche, siamo in presenza di un forte ed evidente danno alla vegetazione, che può essere causato da malattie infettive, insetti, o fitopatie dovute a carenza di nutrienti o ristagno idrico, o da fenomeni atmosferici come forti grandinate. In presenza di un basso o assente stress vegetativo identificato dall’indice di vigoria, l’indice di clorofilla può essere utile a identificare le zone clorotiche ma con un buon sviluppo vegetativo.
- Confrontare l’indice di vigoria con un indice di stress idrico. Nel caso in cui l’indice di stress idrico evidenzia zone con carenza d’acqua e la vigoria è alta, si tratta di uno stress recente che non ha influito sullo sviluppo della pianta; al contrario se la vigoria è bassa, si hanno piante poco sviluppate con stress idrico. In ogni caso quando la vigoria delle piante è bassa, qualunque sia la causa, gli indici di stress idrico non raggiungeranno mai valori molto elevati.
Interpretazione degli indici di vegetazione e monitoraggio in campo
I ragionamenti fatti in precedenza sono utili a definire le aree dove vi sono sintomi più o meno evidenti di una sofferenza della vegetazione. Inoltre permettono di identificare a grandi linee le probabili cause. Queste informazioni rappresentano un grande aiuto per l’ottimizzazione degli interventi di crop scouting, in quanto consentono di pianificare gli stessi effettuando rilievi della vegetazione prevalentemente laddove il satellite indica una vegetazione in sofferenza.
I vantaggi? Interventi più precisi e mirati e riduzione del numero di osservazioni necessarie. E non solo: gli indici riducono anche il rischio di non identificare le aree problematiche, poichè durante un rilievo può accadere che si osservi solo una parte del campo, mentre il dato da satellite offre una vista “privilegiata”, dall’alto, che permette di rilevare pixel per pixel lo stato della coltura.
Gli indici da satellite, allo stato dell’arte attuale, non hanno un’efficacia comprovata nell’identificazione delle patologie nei primi stadi di sviluppo (e cioè, nel momento in cui il trattamento può risultare più efficace), per cui i dati satellitari raggiungono la loro massima efficacia se associati all’interpretazione dei risultati dei modelli previsionali.
Infatti l’assenza di aree con stress vegetativi identificati dal satellite, unita all’assenza di rischi di infestazione identificati dal modello, può rendere superfluo il monitoraggio in campo; mentre l’indicazione di rischio di specifici patogeni da parte del modello previsionale indurrà a prestare maggiore attenzione al monitoraggio fitosanitario.
