The application of UAV and photogrammetry for supporting precision agriculture and monitoring environmental problems

Abstract

Currently, the earth surface is damaged by natural disaster and any human activities, that causes seriously problems to the well-being of humans and the balance of our ecosystem. Therefore, in order to conserve the human health and protect the environment, the detection and the monitoring of the environmental problems are necessary. In particular, two different examples of environmental problems are explored. The first is focused on the development of an innovative method for detecting copper contaminated soils while the second is related to the choice of the best statistical method for estimating grassland traits in order to conserve the different grassland ecosystems. The knowledge of pollutants concentration and distribution should be a priority for the community since they strongly affect the human health. Indeed, the pollutants presented in soils are commonly absorbed by crops that are usually eaten by human. The health problems are different according to the pollutant taken into account (Oliver, 1997; Muchuweti et al., 2006). This problem has been selected because it is one of the most widespread Italian criticality, due to the combination of geogenic and anthropogenic elements (Cicchella et al., 2005). The heterogeneity of Italian territory has generated an extremely diverse and complex situation (Vito et al., 2009), whereby also difficult to detect. Indeed, Campania region, known for the beauty of its territory, is currently involved in the area with more environmental problems since 6 of the 55 sites of national interest (NIPS) have been selected in this area. For this reason, it is essential to develop a new technique able to replace the method commonly used to detect pollutants accumulated in agricultural soils too expensive and time consumive. Thus, in the present work, approaches commonly applied in other research sectors and at other scales have been merged and transferred to field scale in order to predict copper accumulation in agricultural soils. The proposed technique is based on photogrammetry using UAVs, the indices for predicting wetland and geostatistics. In addition, to validate this method, an experimental field in Trentola Ducenta, in NIPS Agro-Aversano, has been selected as test field. So, in order to know the amount of the pollutants in the soil, the field was sampled using a regular grid of 5*5 m. By comparing the map of the real distribution of copper and the map of predicted values, it is clear that 5 areas on 7, characterized by a value greater than legal limit, were identified. Consequently, the results of the method appear promising and the information extracted from this method have to be integrated in the sampling activity. Grassland ecosystem has been selected because it covers 40% of the earth surface and because its features are affected by the geographical position and human activities. Therefore, it is required the development of a new grassland management plans able to integrate the qualitative information, due to farmers experience, with the quantitative data. Thus, the goal of this method is to test the different statistical approaches and identify the most performant approach for predicting the structural and biochemical grassland traits from hyperspectral images acquired by UAVs. Both tested methods show promising results, even if PLSR is the best. The explored examples show a lot of advantages introduced by photogrammetric technique from UAVs in the field of environmental monitoring and precision agriculture supporting.

Nel corso degli anni, purtroppo, la terra è stata caratterizzata dal susseguirsi da numerosi disastri ambientali, sia naturali che dovuti alle attività dell’uomo. Questi hanno comportato e comportano un’alterazione dell’equilibrio dell’ecosistema e danni alla salute umana. Il termine problema ambientale è comunemente usato per definire gli atti che danneggiano flora, fauna e genere umano. Da ciò si comprende la necessità fondamentale di mettere a punto delle tecniche in grado da un lato di determinare le caratteristiche e l’entità di tali problematiche, e dell’altro di monitorarle nel tempo. Nel corso dell’attività di ricerca del corrente dottorato due diversi problemi ambientali sono stati affrontati. Il primo incentrato sullo sviluppo di una tecnica innovativa per l’individuazione dei terreni inquinati da rame, ed il secondo, invece, relativo alla scelta del metodo migliore per poter stimare le proprietà strutturali e biochimiche dell’ecosistema grassland. La presenza dei contaminati nei suoli agricoli rappresenta una delle maggiori criticità ambientali del territorio italiano in generale e della regione Campania in particolare. Quest’ultima, da sempre nota per la bellezza dei suoi paesaggi, si è ritrovata al centro dell’attenzione mediatica a causa della presenza di ben 6 dei 55 siti di interesse nazionale. Infatti, gli inquinanti presenti nei terreni agricoli danneggiano la qualità del cibo e, di conseguenza, la sicurezza della salute umana. Infatti, a seconda del tipo di contaminante, gli effetti sulla salute umana sono sostanzialmente differenti e, di conseguenza, è fondamentale conoscere la loro reale distribuzione e la loro concentrazione. Al fine di sviluppare una tecnica innovativa, in grado di sostituire la metodica correntemente utilizzata per l’individuazione degli inquinanti, si è scelto di fondere tecniche comunemente applicate in altri settori e a scale differenti e di trasferirle a scala di campo e in tale settore di ricerca. Infatti, la tecnica proposta si base sulla fotogrammetria aerea da UAV, sugli indici per la predizione delle zone umide e sulla geostatistica. Al fine di validare tale metodo, il campo sperimentale nell’area di Trentola Ducenta, appartenente al SIN agro-aversano, è stato scelto come campo test. Tale area è stata campionata con una maglia regolare 5*5 m e, per ogni campione, la è stata analizzata concentrazione del rame. Confrontando la mappa della reale distribuzione del rame con quella predetta mediante l’applicazione del metodo suddetto, si evince che ben 5 aree, caratterizzate da una concentrazione superiore ai limiti di legge, su 7 sono state predette dal metodo. Di conseguenza, i risultati risultano promettenti, anche se, prima che quest’ultima possa entrare a pieno titolo nell’organizzazione dell’attività di campionamento è necessario che venga sperimentata su campi di altre dimensioni e localizzati in altre aree. L’ecosistema grassland, invece, è stato scelto in quanto esso ricopre circa il 40% della superficie terrestre e perché le sue caratteristiche risentono fortemente della posizione geografica e delle attività umane. Pertanto, lo sviluppo di una metodica in grado di ottimizzare i piani di gestione di tale ecosistema, fino ad ora organizzate sulla base dell’esperienza dei contadini, con informazioni quantitative sembra fondamentale per migliorare il suo stato di salute e per l’individuazione del punto ottimale di raccolta o di concimazione. L’obiettivo di tale applicazione è quello di testare i diversi metodi statistici al fine di individuare quello più performante nella stima delle caratteristiche strutturali e biochimiche della grassland dalle immagini iperspettrali acquisite da UAV. Ambo i metodi confrontati, gli indici vegetativi e il PLSR, presentano dei risultati promettenti anche se il più performante è il PLSR. Anche in questo caso, come in quello precedente, per poter affermare la validità universale di tale tecnica sono necessarie ulteriori sperimentazioni. Gli esempi esplorati hanno permesso quindi di confermare gli enormi vantaggi introdotti dall’uso della fotogrammetria aerea da drone nell’ambito del monitoraggio ambientale e nel settore dell’agricoltura di precisione, nonché di introdurre delle tecniche innovative in grado di migliorare le metodiche attualmente adoperate.