Introduzione
La viticoltura di precisione sta facendo passi da gigante grazie alle nuove tecnologie basate sull’analisi avanzate dei dati ricavati da drone. In questo contesto, il sottoprogetto VineScale, parte del progetto Chameleon, si propone di rivoluzionare il monitoraggio dei vigneti attraverso l’analisi delle immagini ricavate da drone. L’obiettivo del progetto VineScale è testare e validare il tool di analisi automatica di dati da drone di Chameleon, verificandone l’efficacia e l’affidabilità in diversi scenari applicativi, su 12 vigneti sparsi in tutta Italia (Fig. 1).

Fig.1: Sommario dei voli del progetto VineScale.

Per garantire la validità delle informazioni ottenute dal sistema automatizzato di Chameleon, i risultati di VineScale sono stati confrontati con dati raccolti direttamente in campo.

Rilevamento automatico delle piante di vite
Tra gli strumenti offerti dalla piattaforma Chameleon, c’è il tool di rilevamento automatico per l’identificazione delle viti. Lo strumento, attraverso l’analisi di una nuvola di punti 3D derivata dall’elaborazione delle immagini scattate da drone in periodo senza foglie, permette di generare una maschera vettoriale che identifica tutte le piante in campo.

Questo tool ha dimostrato di essere efficace ma è stata evidenziata la necessità di specificare delle linee guida per l’acquisizione, come l’altezza di volo, l’overlap e la griglia (es. volo a doppia griglia), affinché si possa ottenere un dataset adeguato e procedere correttamente al processing dei dati.

Fig.2: Nuvola di punti delle singole piante estratte (sx) e maschera delle piante (dx)

Monitoraggio della crescita della coltura con informazioni RGB
Una volta generate le maschere (automaticamente o manualmente), è possibile testare un altro algoritmo, che permette o di monitorare il volume fogliare di ogni singola pianta. Attraverso il confronto tra le stime del volume della chioma della vite ottenute tramite lo strumento di Chameleon e alcune misurazioni manuali di spessore e altezza delle piante, è emerso un pattern coerente (Fig. 3, 4). Le differenze sono dovute a semplificazioni nel calcolo del volume, ma nel complesso il metodo ha dimostrato una buona affidabilità per il monitoraggio della crescita. Attraverso l’interpolazione dei valori di ogni singola pianta, è possibile generare delle mappe tematiche che rappresentassero la situazione in campo.

Fig.3: Risultati dell’algoritmo di calcolo del volume di ogni singola pianta.

Fig.4: Correlazione tra i dati stimati dallo strumento di Chameleon e i dati rilevati a terra.

Rilevamento dello stress idrico delle viti
L’analisi dello stress idrico è realizzata tramite immagini termiche e tecniche di segmentazione della vegetazione, calcolando il Crop Water Stress Index (CWSI) per ogni vite, a partire dalla temperatura. Questo ha permesso di ottenere dati fondamentali sullo stato idrico delle piante, in maniera molto rapida, per migliorare la gestione dell’irrigazione. Per stimare con precisione i valori del CWSI derivato dai dati termici, sono stati utilizzati i dati di temperatura e umidità dell’aria come riferimento per garantire il corretto funzionamento del sistema.

Fig.5: Risultati di temperatura per ogni pianta.

Analisi delle viti da informazioni multispettrali
Utilizzando ortomosaici multispettrali, il sistema ha permesso di evidenziare il vigore delle viti in modo preciso, facilitando la segmentazione e il monitoraggio delle colture con maggiore velocità rispetto ai metodi tradizionali. Inoltre, le mappe di zonazione del suolo derivate dai dati da drone sono state confrontate con campionamenti fisici. Utilizzando un coefficiente di correlazione (Pearson) si è valutata la somiglianza tra le mappe generate dallo strumento e i dati raccolti sul campo, confermando l’affidabilità del metodo di zonazione.

Fig.6: NDVI per ogni singola pianta.

Conclusioni e Prospettive Future
Il progetto VineScale ha dimostrato il potenziale dell’uso dei droni per la viticoltura di precisione, offrendo uno strumento innovativo per il monitoraggio delle viti, l’analisi della crescita e la gestione delle risorse idriche. Sebbene siano emerse alcune sfide, i risultati ottenuti mostrano un futuro promettente per l’integrazione di queste tecnologie nella gestione moderna dei vigneti.

Un elemento chiave del progetto è che il sistema di Chameleon ha permesso di analizzare circa 44,6 ettari e 129.636 piante in 33.752 secondi (circa 9 ore). Questo sistema ha calcolato numerosi indici e misure biometriche, tra cui NDVI, temperatura, CWSI e volume delle chiome, con una rapidità impensabile rispetto alle misurazioni manuali. Infatti, mentre il rilievo tradizionale di tali parametri richiederebbe giorni di lavoro e un notevole impiego di manodopera, l’uso di droni e algoritmi avanzati ha reso possibile un’analisi veloce, completa e dettagliata.

Con ulteriori miglioramenti negli algoritmi, l’efficacia di questi strumenti potrà essere ancora più elevata, portando a una viticoltura sempre più intelligente e sostenibile.