Utilizzo dei droni per l’agricoltura di precisione

Negli ultimi anni, c'è stata un'attività intensa nella cosiddetta agricoltura di precisione, in particolare per quanto riguarda l'aspetto del monitoraggio, non solo al fine di migliorare la produttività, ma anche per soddisfare le esigenze di una popolazione in crescita. Tale attività ricopre sempre più un ruolo determinate, soprattutto nella lotta ai cambiamenti climatici. A livello più ampio, il monitoraggio preciso dei campi coltivati è un compito piuttosto impegnativo. Pertanto, questo articolo si propone di presentare una panoramica sulle tecniche applicate al monitoraggio dell'agricoltura di precisione tramite l'uso di droni dotati di telecamere multispettrali, termiche e visibili (RGB). Per ciascuna applicazione, vengono evidenziate le principali limitazioni e vengono riportati i parametri da considerare prima di effettuare un volo.

Introduzione

L'agricoltura sta affrontando molte sfide economiche in termini di produttività e redditività, nonché una crescente carenza di manodopera dovuta in parte al depopolamento delle aree rurali. Tra queste sfide globali, vanno considerati l'aumento della popolazione, l'urbanizzazione, un ambiente sempre più degradato, una tendenza crescente verso il consumo di proteine animali con cambiamenti nelle preferenze alimentari dovuti all'invecchiamento della popolazione e alla migrazione e, naturalmente, il cambiamento climatico [1, 2]. Inoltre, la rilevazione affidabile, l'identificazione accurata e la corretta quantificazione di patogeni e altri fattori che influenzano la salute delle piante e degli animali sono fondamentali per essere tenuti sotto controllo al fine di ridurre le spese economiche, le interruzioni del commercio e persino i rischi per la salute umana. Pertanto, è necessario sviluppare un'agricoltura più avanzata, caratterizzata dall'adozione di processi di produzione ad hoc, tecnologie e strumenti derivati dai progressi scientifici e dalle attività di ricerca e sviluppo.

L'agricoltura di precisione e le misurazioni hanno già stabilito paradigmi per aumentare la produttività e la qualità delle aziende agricole, nonché per migliorare le condizioni di lavoro attraverso la riduzione della manodopera manuale. Tutti questi fattori giocano un ruolo importante nel rendere sostenibile l'agricoltura. Inoltre, molti agricoltori moderni utilizzano già soluzioni ad alta tecnologia, ad esempio, impianti agricoli controllati digitalmente e anche Aeromobili a Pilotaggio Remoto (APR) per il monitoraggio e la previsione. Tali velivoli sono in gergo noti con il termine "droni". In passato, ci siamo già occupati dell'argomento proponendo anche corsi specifici (LINK1, LINK2). I droni sono disponibili a prezzi accessibili e sono capaci di raccogliere dati immaginando il suolo con le relative posizioni geografiche. Ciò aiuta l'utente a ottenere un quadro completo e più chiaro delle informazioni sul terreno. Ad esempio, i droni dotati di telecamere multispettrali e RGB offrono il vantaggio di immaginare la porzione infrarossa dello spettro elettromagnetico sulle colture, fornendo così informazioni sullo stato di salute delle piante [3].

Le immagini dei droni e i dati dei sensori a terra sono destinati a svolgere un ruolo cruciale nell'agricoltura di precisione, offrendo ampi spazi per la ricerca e lo sviluppo scientifico [4]. Inoltre, diversi aspetti meteorologici devono essere presi in considerazione per lo sviluppo di tali piattaforme, dai sensori incorporati fino all'attrezzatura e alle procedure di calibrazione per i test [5]. Nonostante la loro efficacia e utilità, il principale inconveniente risiede nel fatto che questi sistemi sono calibrati solo per compiti specifici (ad esempio, classificare diversi tipi di vegetazione, corpi d'acqua, aree urbane, terreni nudi, ecc.) senza la capacità di creare una visione olistica dei processi agricoli. Questa mancanza di interoperabilità comporta un lavoro aggiuntivo per gli operatori umani, poiché devono alimentare manualmente i dati di output da un sistema a un altro. Per tutte queste ragioni, i moduli software, i droni e altre attrezzature sono oggetto di ricerca al fine di sviluppare un middleware comune di informazioni e un'interfaccia applicativa. L'obiettivo è ridurre il lavoro monotono e dispendioso in termini di tempo [6]. In questo articolo, viene presentata una recensione sulla tecnologia dei droni applicata all'agricoltura di precisione. In particolare, viene descritta l'architettura del drone in base ai sensori incorporati nel carico utile per le applicazioni di agricoltura di precisione. Successivamente, viene delineato il design di un drone in termini di capacità di misurazione, consumo di energia e tempo di volo in base alle esigenze dell'applicazione. Viene posta anche un'enfasi sulla parte di controllo del drone, comprendendo il suo comportamento dinamico e come controllarlo. In questo modo, i cambiamenti nel sistema decisionale e nel pianificatore di missione possono essere effettuati in modo più semplice, facilitando lo sviluppo di diverse strategie di controllo rispetto a quelle già disponibili e convalidando gli effetti della modifica dell'architettura di controllo per missioni complesse. Infine, vengono riportate le principali procedure necessarie per la calibrazione dei sensori incorporati nei droni e viene fornita una panoramica degli strumenti di post-elaborazione per estrarre parametri significativi dell'area monitorata.

L'architettura di un drone per l'agricoltura di precisione

Come riportato in [7], l'architettura di base di un drone, senza considerare i sensori dal carico utile, è composta da: (i) struttura, (ii) motori brushless, (iii) moduli di controllo dell'Electronic Speed Control (ESC), (iv) una scheda di controllo, (v) un sistema di navigazione inerziale (INS, Inertial Navigation System) e (vi) moduli trasmettitore e ricevitore. Nell'agricoltura di precisione, così come nel soccorso in caso di disastri, nell'ispezione degli edifici o nel monitoraggio del traffico, i droni impiegati sono semiautonomi. In tal caso, il drone deve volare secondo la definizione di un percorso di volo in termini di punti di passaggio (waypoints) e altitudine di volo. Pertanto, il drone deve incorporare a bordo un sistema di misurazione della posizione (ad esempio, Global Navigation Satellite System, GNSS) per conoscere la sua posizione rispetto ai punti di passaggio. Inoltre, incorpora un altimetro (ad esempio, barometro, altimetro laser, sensore ad ultrasuoni) per volare a costanti altitudini di volo. Un esempio di software per definire la traiettoria di missione è l'APM Planner [8]. Nella Figura 1 è rappresentata l'interfaccia utente di questo strumento.

Il carico utile (in gergo tecnico è chiamato payload) di un drone include tutti i sensori e attuatori che non sono utilizzati per il controllo del volo (ad esempio, il gimbal con la fotocamera RGB). Nel caso dell'agricoltura di precisione, i sensori incorporati sui droni sono: telecamera multispettrale, telecamera termica, telecamera RGB e sistemi Light Detection and Ranging (LiDAR). Le telecamere multispettrali vengono utilizzate per quantificare lo stato della vegetazione monitorata in termini di: (i) contenuto di clorofilla, (ii) contenuto di acqua delle foglie, (iii) copertura del suolo e indice di area fogliare (LAI), e (iv) indice di vegetazione a differenza normalizzata (NDVI, Normalized Difference Vegetation Index). Le telecamere termiche hanno dimostrato un elevato potenziale per la rilevazione dello stress idrico nelle colture grazie all'aumento della temperatura della vegetazione stressata. Ad esempio, in [9], gli autori propongono un drone per il monitoraggio della vegetazione utilizzando telecamere termiche e multispettrali. La telecamera termica è la termovisione A40M, con 320 × 240 pixel e una risposta spettrale nell'intervallo da 7,5 µm a 13 µm. Inoltre, ogni pixel ha una risoluzione di 16 bit e un range dinamico da 233 K a 393 K. Il sensore multispettrale è la telecamera multispettrale a sei bande MCA-6 Tetracam. La telecamera è composta da sei sensori di immagine indipendenti e ottiche con filtri configurabili dall'utente, con lunghezze d'onda centrali a 490, 550, 670, 700, 750 e 800 nm, rispettivamente.

Le telecamere RGB e i sistemi LiDAR vengono di solito adottati per digitalizzare la superficie del terreno per fornire il Modello Digitale del Terreno (DTM) o il Modello Digitale della Superficie (DSM) dell'area monitorata. Il DSM rappresenta la superficie terrestre e include tutti gli oggetti su di essa. D'altra parte, il DTM rappresenta il livello del suolo senza considerare l'altezza della vegetazione. Ad esempio, in [10], gli autori utilizzano il drone Swinglet CAM con incorporata la fotocamera compatta Canon IXUS 220 HS per stimare le caratteristiche di un vigneto. Hanno eseguito un volo acquisendo le immagini relative al vigneto in diversi punti di passaggio. Utilizzando lo strumento commerciale Pix4Dmapper [11], il DSM e il DTM vengono estrapolati. In particolare, il modello differenziale delle file di viti viene ottenuto sottraendo il DTM dal DSM. Secondo gli esempi precedenti, per utilizzare un drone per l'agricoltura di precisione, sono necessarie almeno le seguenti capacità: (i) il drone deve volare secondo la definizione dei punti di passaggio, (ii) il drone deve controllare la propria altitudine di volo, (iii) il drone deve rilevare e evitare gli ostacoli durante il volo, (iv) il drone deve atterrare in base allo stato della batteria, automaticamente e (v) le immagini acquisite devono essere stabilizzate con un gimbal. Un esempio di drone che può essere utilizzato per l'agricoltura di precisione e che soddisfa i requisiti sopra menzionati è il Parrot Bluegrass (vedi Figura 1). In particolare, può essere guidato in base a valori preliminari di punti di passaggio e altitudine di volo. Inoltre, incorpora una fotocamera RGB, il sensore multispettrale Parrot Sequoia e un sensore per misurare la luminosità ambientale.

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