UAV MULTISPECTRAL REMOTE SENSING FOR HIGH-THROUGHPUT PHENOTYPING OF HEMP AND MISCANTHUS TRAITS

Abstract

Il telerilevamento basato su aeromobile a pilotaggio remoto (APR) è stato utilizzato per high-throughput phenotyping (HTP) dei tratti di canapa e miscanto. Il telerilevamento da APR, tramite l’acquisizione di immagini multispettrali ed il calcolo di diversi indici di vegetazione, permette di stimare i tratti delle colture. In questa tesi, i tratti stimati per la canapa sono stati l'indice di area fogliare e il contenuto di clorofilla fogliare, mentre per il miscanto sono stati l'intercettazione della luce, l'altezza della pianta, la biomassa delle foglie verdi, la biomassa epigea e il contenuto di umidità. La stima dei tratti è stata effettuata utilizzando algoritmi di machine learning e l’inversione del modello PROSAIL. L'HTP di canapa e miscanto è stata effettuata applicando il modello additivo generalizzato (GAM) alle serie temporali dei valori dei tratti stimati dai voli APR. Il telerilevamento da APR ha permesso di analizzare le dinamiche dei tratti durante la stagione di crescita. La combinazione di modelli di stima e modellazione GAM, applicata alle serie temporali dei valori dei tratti stimati da più immagini multispettrali acquisite da voli APR, si è rivelata un potente strumento per l'HTP.