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L’utilizzo dei SAPR (Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto, o droni) per le attività di telerilevamento in agricoltura è stato valutato su due colture strategiche per il comparto agricolo a livello nazionale e, in particolar modo, per la Toscana. L’elevata risoluzione spaziale e temporale che caratterizza il telerilevamento con drone consente di monitorare costantemente importanti parametri biofisici e geometrici delle colture in esame. L’obiettivo della presente tesi è stato quello di valutare la correlazione di questi parametri con misure e indici vegetazionali acquisiti da drone.
Le immagini ottenute dalle fotocamere trasportate dal SAPR (multispettrale e RGB) sono state utilizzate per l’estrazione degli indici vegetazionali e per la ricostruzione 3D delle chiome di olivo e vite. In particolare, le immagini multispettrali sono state elaborate ai fini di ottenere valori di NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) relativi alla singola pianta (oliveto) e a porzioni di filari (vigneto), mentre le immagini RGB sono state utilizzate per la ricostruzione del volume della chioma delle piante tramite un processo SfM (Structure from Motion). I valori di NDVI sono stati correlati ad alcuni parametri vegetazionali misurati in campo mentre i volumi stimati da drone sono stati confrontati con i volumi delle chiome calcolati a partire da misurazioni a terra.
L’andamento dei valori di NDVI è stato coerente con il grado di vigoria delle piante (vite) e con il livello di stress idrico raggiunto durante il periodo estivo (olivo). La correlazione tra i valori di NDVI e quelli di SPAD misurati in primavera è stata buona in entrambe le colture (R2 = 0.51 e R2 = 0.74 per olivo e vite, rispettivamente). Il più alto livello di correlazione tra i valori di NDVI e l’indice di area fogliare (LAI) è stato osservato sulla vite (R2 = 0.88), mentre su olivo il coefficiente di determinazione ha presentato valori inferiori (R2 = 0.48). Le ricostruzioni tridimensionali delle chiome di olivo e vite ottenute a partire dalle immagini RGB acquisite dal drone hanno consentito di stimare in maniera precisa i volumi reali misurati a terra. La buona corrispondenza tra i valori misurati a terra e quelli stimati da drone (R2 = 0.78 e R2 = 0.82 per olivo e vite, rispettivamente) conferma le potenzialità della tecnica SfM accoppiata al telerilevamento da drone anche in campo agronomico.