Descrizione generale - Regione Piemonte

2.3 Sviluppo di indici spettrali per la caratterizzazione del pascolo
Il modello per la stima dei parametri del pascolo è stato determinato empiricamente, con tecniche
di regressione ai minimi quadrati ordinari, impiegando indici ricavati dalle misure radiometriche
(e.g. Colombo et al., 2003) e le misure di campo delle variabili agronomiche (X variabile
indipendente, e.g. LAI). Tra gli indici radiometrici più impiegati vi è il Simple Ratio (SR= [Ri/
Rj]) (Jordan, 1969) che è tradizionalmente calcolato utilizzando bande nell’infrarosso vicino (Ri
a 780 nm) e nel rosso (Rj a 680 nm). Numerosi studi hanno dimostrato l’efficacia del Simple
Ratio per la stima della biomassa vegetale, soprattutto in colture agricole, ma nel contempo ne
sono stati evidenziati alcuni limiti, come la saturazione per alti valori di biomassa e la sensibilità
a fattori di disturbo quali la presenza di suolo nudo o di biomassa necrotica (Beeri et al., 2007;
He et al., 2006; Boschetti et al., 2006), tipicamente presenti nella vegetazione pascoliva.
Lo sviluppo di spettroradiometri di ultima generazione (iperspettrali), come quello utilizzato nell’ambito
del progetto, permette di misurare la riflettanza in un numero molto elevato di bande
spettrali. Questo consente di ricercare empiricamente bande ottimali per il calcolo degli indici
spettrali, con lo scopo di massimizzarne la relazione con variabili agronomiche di interesse e di
minimizzarne la sensibilità a fattori di disturbo (Hansen and Schjoerring, 2003; Mutanga and
Skidmore, 2004; Thenkabail et al., 2000). Sulla base di questa considerazione, in questo studio
l’indice SR [i,j] è stato calcolato utilizzando tutte le possibili combinazioni di bande i e j comprese
tra 400 nm e 1000 nm (180,601 combinazioni) al fine di ricercare le bande più efficaci per
la stima della biomassa verde (GBM, t ha -1 ), dell’indice di area fogliare (LAI; m 2 m -2 ), del contenuto
di azoto (N, Kg ha -1 ) e della concentrazione di azoto (N c , %). Ogni SR [i,j] è stato valutato
tramite un’analisi in regressione lineare ordinaria in termini di coefficiente di determinazione (R 2 )
del modello. Questa procedura consente di definire indici spettrali specifici per l’area di studio e
di sfruttare tutta l’informazione ricavata dall’utilizzo di sensori iperspettrali.
Un esempio di firme spettrali acquisite in differenti fasi fenologiche nei pascoli di Foresta
Burgos è mostrato in Fig. 4. Sono inoltre evidenziate le bande spettrali di norma utilizzate per
il calcolo di SR, localizzate nel vicino infrarosso (780 nm) e nel rosso (680 nm). Come mostrato
in figura 4, l’alta risoluzione spettrale dello spettroradiometro utilizzato permette di misurare
la riflettenza in modo pressoché continuo (una banda per ogni nanometro) e, conseguentemente,
di calcolare SR sfruttando bande anche al di fuori del vicino infrarosso e del rosso.
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