TEHRA

Topsoil properties Estimation from Hyperspectral Remote sensing for Agriculture

TEHRA

RIASSUNTO

Il progetto THERA mira a sviluppare metodi ed algoritmi per la generazione di prodotti PRISMA per il monitoraggio e la mappatura delle proprietà del suolo di interesse agronomico e ambientale, al fine di favorire l’adozione di strategie e politiche di agricoltura di precisione più sostenibili e smart dal punto di vista climatico.

Le proprietà del suolo oggetto del progetto includono variabili primarie che influenzano direttamente specifiche caratteristiche spettrali, quali: tessitura del suolo (percentuale di argilla, sabbia e limo), carbonio organico del suolo (SOC), umidità del suolo, ossidi di ferro, salinità e carbonati di calcio. Inoltre, il progetto si concentra anche su alcune variabili secondarie, correlate con le variabili primarie: potassio (K), azoto totale (N), capacità di scambio cationico (CEC) e proprietà idrauliche come la capacità del campo e il contenuto di acqua disponibile (AWC).

Le metodologie di questo progetto sono state concepite per affrontare le principali questioni che ostacolano l’integrazione della spettroscopia di imaging satellitare nell’agricoltura di precisione e nel monitoraggio del suolo agricolo per obiettivi di politiche agro-ambientali.

Lo sviluppo di algoritmi di stima delle proprietà del suolo viene effettuato nell’ambito del progetto TEHRA utilizzando approcci all’avanguardia che coprono tre gruppi di metodi: 1) analisi delle caratteristiche spettrali; 2) metodi chemiometrici e multivariati e di regressione; 3) Approcci di machine learning. Quest’ultimo si concentra in particolare sull’uso di metodi di deep learning come le reti neurali convoluzionali.

Il problema della generalizzazione della calibrazione di modelli di regressione multivariata e di machine learning, da domini applicativi locali a domini applicativi più ampi, viene affrontato attraverso lo studio di metodologie che sfruttano grandi librerie spettrali di suoli nazionali/continentali, nonché l’uso di standard interni e metodi di trasferimento dal laboratorio al campo.

Codice Identificativo: ASI Contract No. 2022-6-U. 0. CUP no. F83C22000160005

Costo totale del progetto: € 428.001,81 €.

Costo totale DAFNE: 157.999 € (cofin al 50% : finanziamento ASI € 77.999,99 €)

Ruolo DAFNE: Lead Partner
Responsabile Scientifico DAFNE: Prof. Raffaele Casa

Email:    rcasa@unitus.it

Data inizio: 05/05/2022.

Data fine: 05/11/2024

LINK

https://www.asi.it/wp-content/uploads/2023/12/Casa.pdf

PARTNERNARIATO

The Institutes participating to the TEHRA project are 2 Italian public bodies and a private company:

• Department of Agricultural and Forestry Sciences (DAFNE), University of Tuscia, Viterbo, Italy (PRIME)
• Consiglio Nazionale delle Ricerche- Istituto di Metodologie per l’Analisi Ambientale (CNR-IMAA), Potenza, Italy (SUBCO)
• e-GEOS SpA, Rome, Italy (SUBCO)

and one foreigner (who does not produce a financial request):

• Laboratory of Remote Sensing of Tel-Aviv University, Israel (SUBCO) (as required by the call).

DAFNE acts as Prime Contractor and Prof Raffaele Casa is scientific coordinator of the project. CNR-IMAA and e- GEOS act as Subcontractors of DAFNE.

This research was funded by the Italian Space Agency ASI within the TEHRA project Contract/Agreement n. N. 2022-6-U.0 CUP n. F83C22000160005. Data generated by the PRIS4VEG Consortium under a license from ASI Original PRISMA Product – © Italian Space Agency (ASI) – (2022).