Il team ha utilizzato dati combinati provenienti da voli satellitari e aerei senza pilota (UAV) per mappare con precisione le condizioni degli alberi di macadamia in Australia. Credito:Kasper Johansen
I modelli basati su immagini di veicoli aerei senza equipaggio e satelliti possono aiutare gli agricoltori a monitorare la salute dei singoli alberi.
La maggiore risoluzione dei dati consente di esaminare i singoli alberi in una fattoria, che consente agli agricoltori di intraprendere azioni mirate. Man mano che la popolazione mondiale cresce, è fondamentale avere modi migliori per ottimizzare la produzione alimentare. Le tecnologie di telerilevamento sono fondamentali per raggiungere questi obiettivi, fornendo i mezzi per monitorare la salute delle colture su vaste aree.
I ricercatori Kasper Johansen e Matthew McCabe presso il Centro di desalinizzazione e riutilizzo dell'acqua di KAUST, con i colleghi in Australia, hanno dimostrato questo potenziale utilizzando dati combinati provenienti da voli satellitari e aerei senza pilota (UAV) per mappare con precisione le condizioni degli alberi di macadamia nel Queensland.
Le noci di macadamia sono un'importante esportazione per l'Australia, ma gli alberi impiegano 15 anni per maturare e fornire la loro massima resa, quindi gli agricoltori devono identificare in anticipo gli alberi che stanno soffrendo. "Attualmente, gli agricoltori di macadamia si affidano alla valutazione visiva manuale di ogni albero e del suo sistema di irrigazione, che richiede tempo e spesso incoerente, "dice Johannsen, "mentre l'UAV e il telerilevamento satellitare potrebbero valutarne migliaia alla volta".
Il team ha studiato tre piantagioni contenenti alberi di varie età e varietà. La salute di ogni albero è stata valutata da un agronomo esperto utilizzando una scala a cinque punti da ottime a cattive condizioni. I ricercatori hanno pilotato un UAV sui siti per registrare immagini spettrali in verde, rosso e vicino infrarosso, e hanno acquisito dati su diverse altre bande spettrali dal satellite di osservazione della Terra Worldview-3.
Utilizzando i dati di addestramento di alcune centinaia di alberi, il team ha sviluppato modelli che mettono in relazione i dati spettrali con le misurazioni del suolo. I modelli sono stati quindi in grado di classificare correttamente oltre il 98 percento degli altri alberi.
interessante, sebbene gli spettri dettagliati di Worldview-3 fornissero i modelli più accurati della salute degli alberi, la dimensione dei pixel di 1,2 metri era troppo grossolana per identificare le singole chiome degli alberi, che potrebbe essere fatto solo con i dati UAV ad alta risoluzione. Ciò evidenzia i vantaggi di un approccio combinato UAV-satellite.
Gli alberi di macadamia (a sinistra) producono il prezioso frutto, noci macadamia (a destra). Credito:Kasper Johansen
Combinando i dati dei rilevamenti UAV e satellitari, Johansen e collaboratori sono stati in grado di classificare la salute dei singoli alberi su una scala a cinque punti in vaste aree di piantagioni di macadamia. Gli agricoltori possono quindi utilizzare una mappa, come quello mostrato, per trovare e trattare alberi a rischio. Credito:Kasper Johansen
La ricerca ha beneficiato notevolmente dei suoi collegamenti Il gruppo di ricerca di McCabe presso KAUST, che si concentra sulle applicazioni di telerilevamento per l'agricoltura di precisione e include studi correlati sugli oliveti in Arabia Saudita.
"L'uso del telerilevamento per l'agricoltura di precisione, come il nostro studio, migliorerà le pratiche generali di gestione del frutteto, produzione e resa, " dice Johansen. "A sua volta, questo migliorerà la sicurezza alimentare e idrica".
"Questo lavoro faceva parte di un progetto collaborativo finanziato dal governo australiano per sostenere le industrie delle colture arboree, specifico per macadamia, frutteti di mango e avocado, " spiega Johansen.
