Studio pubblicato sulla rivista internazionale “Remote sensing” sull’utilizzo dell’imaging satellitare, che mette in relazione i dati sulla raccolta di foglie con i risultati dell’allevamento.
“Remote sensing” è una rivista internazionale sulla scienza e l’applicazione della tecnologia di rilevamento da remoto, pubblicata mensilmente online da MDPI.
E’ consultabile liberamente da parte dei lettori e gli articoli pubblicati sono sottoposti ad una revisione da parte di specialisti dello stesso settore disciplinare.
Informazioni sullo Special Issue (edizione speciale)
Questo articolo appartiene all’edizione speciale “Rilevamento da remoto per il monitoraggio dello stress delle colture e la previsione della resa”.
Comprendere e prevedere lo stress e la resa delle colture in seguito ai cambiamenti climatici è fondamentale per progettare efficaci strategie di adattamento e mitigazione. Recentemente, sono stati condotti numerosi studi per il monitoraggio multiscala dello stress delle colture e la valutazione dell’impatto climatico, utilizzando varie fonti di dati e nuovi algoritmi. Questo numero speciale è progettato per sintetizzare i recenti progressi nell’utilizzo del rilevamento da remoto per la mappatura dei terreni coltivati e dell’irrigazione, la valutazione della crescita delle colture, il monitoraggio dello stress idrico e termico delle colture, nonché la previsione della resa.
Imaging di rilevamento da remoto come strumento per supportare la coltivazione del gelso per la produzione della seta
ABSTRACT
Negli ultimi decenni c’è stato un uso crescente di dati rilevati da remoto per scopi di agricoltura di precisione. La bachicoltura, l’attività di allevamento delle larve del baco da seta (Bombyx mori L.) per produrre la seta sotto forma di bozzoli, è una pratica agricola che raramente ha utilizzato tecniche di rilevamento da remoto ma che potrebbe trarne beneficio. Lo scopo di questo lavoro è stato quello di indagare la possibilità di utilizzare l’imaging satellitare per monitorare la raccolta delle foglie nelle piante di gelso (Morus alba L.) coltivate per l’alimentazione dei bachi da seta; inoltre, i parametri quantitativi sulla produzione del bozzolo di seta sono stati messi in relazione con le analisi sugli indici di vegetazione.
Adottando le immagini satellitari PlanetScope, quattro campi di M. alba sono stati monitorati dall’inizio della stagione di allevamento del baco da seta fino alla sua fine nel 2020 e nel 2021. I risultati del nostro lavoro hanno mostrato che una diminuzione degli indici multispettrali di vegetazione negli appezzamenti di gelso, a causa della raccolta delle foglie, può essere correlata con i diversi parametri produttivi dei bozzoli di seta filati dalle larve del baco da seta; in particolare, una diminuzione del Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e del Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) ha avuto elevate correlazioni con i parametri quantitativi di produzione del bozzolo di seta (valori R2 fino a 0,56, p < 0,05). Questi risultati ci hanno portato alla conclusione che l’agricoltura di precisione può migliorare la pratica della sericoltura, offrendo soluzioni interessanti per stimare la quantità di bozzoli di seta prodotti attraverso l’analisi a distanza dei gelseti.
FINANZIAMENTO
Questa ricerca è stata finanziata dalla Regione Veneto, Misura 16.1-2 Programma di Sviluppo Rurale per la Regione del Veneto, 2014-2020-DGR 2175 del 23 dicembre 2016 borsa di studio: 55-04/12/2017 SERINNOVATION.
Autori
Domenico Giora (1), Alberto Assirelli (2), Silvia Cappellozza (3), Luigi Sartori (1), Alessio Saviane (3), Francesco Martinello (1), José A. Martínez-Casasnovas (4,5).
(1) Dipartimento di Territorio e Sistemi Agro-Forestali (TeSAF) – Università di Padova
(2) Consiglio per la Ricerca in Agricoltura e Analisi dell’Economia Agraria, Centro di ricerca per l’Ingegneria e le Trasformazioni Agroalimentari (CREA-IT) – Monterotondo, Roma
(3) Consiglio per la Ricerca in Agricoltura e Analisi dell’Economia Agraria, Centro di Ricerca per l’Agricoltura e Ambiente (CREA-AA), Laboratorio di gelsibachicoltura di Padova
(4) Gruppo di Ricerca in Agro ICT e Agricoltura di Precisione (GRAPH), Centro Agrotecnico CENTRAL, Università di Lleida – Spagna
(5) Dipartimento di Scienze dell’Ambiente e del Suolo, Università di Lleida – Spagna