LiDAR aereo vs fotogrammetria structure from motion (SfM) per la ricostruzione 3D delle chiome arboree

Introduzione: la terza dimensione dell'Agricoltura di precisione

Nelle colture arboree ad alto valore aggiunto (vigneti, frutteti, oliveti, noccioleti ed agrumeti), l'analisi bidimensionale 2D fornita dagli indici spettrali tradizionali (NDVI, NDRE) risulta spesso insufficiente per stimare con precisione la reale biomassa fogliare ed il volume occupato dalla canopia. Per ottimizzare la distribuzione dei trattamenti fitoiatrici biologici, calcolare la dose di bio-preparati in base al Volume della Riga d'Alberi (Tree Row Volume - TRV) e stimare la biomassa legnosa, è necessario introdurre la Terza Dimensione (3D).

La modellazione tridimensionale della vegetazione tramite droni (UAV) si avvale di due tecnologie fondamentali: la Fotogrammetria Digitale basata su algoritmi Structure from Motion (SfM) ed i Sensori LiDAR Aerei (Light Detection and Ranging).

Sebbene entrambe le tecnologie consentano la generazione di Nuvole di Punti (Point Clouds) e Modelli Digitali 3D, i loro principi fisici di funzionamento sono radicalmente differenti. In questo articolo confronteremo in modo sistematico LiDAR e Fotogrammetria SfM, analizzando la capacità di penetrazione della canopia, la precisione nella generazione del Modello Digitale del Terreno (DTM) sotto fronda e fornendo le linee guida operative basate sulla flotta ITALDRONI.

1. principi fisici a confronto: immagini passive vs impulsi laser attivi

Tecnico analizza una mappa NDVI al laptop accanto a un drone LiDAR su treppiede in un oliveto — Analisi in campo dei dati LiDAR, con il drone ancora montato sul treppiede tra gli olivi.

Per comprendere le prestazioni delle due tecnologie nelle colture arboree, occorre esaminare il diverso funzionamento fisico dei sensori:

[ FOTOGRAMMETRIA SfM (Sensore Passivo) ] [ LiDAR AEREO (Sensore Attivo) ] Luce Solare Riflessa -> Foto RGB 2D Impulsi Laser (100.000+ impulsi/sec) Algoritmo Trova Punti Omologhi Ritorno Multiplo (First, Intermediate, Last Return) NON penetra sotto la chioma fitta PENETRA attraverso le fessure fogliari

Fotogrammetria structure from motion (SfM)

La fotogrammetria è una tecnica passiva che si basa sulla cattura di una serie di fotografie RGB ad altissima risoluzione e sovrapposizione (overlap 80 - 85%). L'algoritmo software (es. Agisoft Metashape, Pix4D) individua i punti omologhi visibili in più foto scattate da angolazioni diverse, ricostruendo la posizione spaziale XYZ di ciascun punto tramite triangolazione geometrica.

Caratteristica chiave: La fotogrammetria può ricostruire solo ciò che è visibile direttamente nelle fotografie. Se il terreno sottostante agli alberi è completamente in ombra o coperto da una canopia chiusa ed impenetrabile, l'algoritmo fotogrammetrico non rileverà la superficie del suolo, scambiando la parte superiore delle foglie per la superficie del terreno.

LiDAR aereo (Light detection and ranging)

Il LiDAR è un sensore attivo che emette centinaia di migliaia di impulsi laser al secondo (tipicamente nell'infrarosso a 905 nm o 1550 nm) e misura il tempo di volo (Time of Flight - ToF) impiegato dal fotone per ritornare al sensore dopo aver colpito un ostacolo.

Il Potere dei Ritorni Multipli (Multi-Echo): Un singolo impulso laser inviato dal drone LiDAR possiede un diametro del fascio leggermente divergente. Quando colpisce una chioma arborea, una parte della luce viene riflessa dalle foglie superiori (Primo Ritorno - First Return), un'altra parte attraversa i piccoli varchi tra i rami (Ritorni Intermedi), mentre l'ultima frazione dell'impulso raggiunge il terreno nudo sottostante (Ultimo Ritorno - Last Return).

Impulso Laser Drone LiDAR

│

├───> [ Primo Ritorno ] ──> Foglie Superiori della Chioma (DSM) ├───> [ Ritorno Intermedio ] ─> Rami e Struttura Interna └───> [ Ultimo Ritorno ] ──> Terreno Nudo Sotto Chioma (DTM)

2. generazione dei modelli 3D: DTM, DSM e canopy height model (CHM)

Schema dei ritorni LiDAR sulla chioma: primo ritorno DSM, rami, ultimo ritorno DTM e formula CHM — I ritorni LiDAR separano chioma e terreno: l'altezza della pianta nasce dalla formula CHM = DSM − DTM.

Dalla classificazione della nuvola di punti (LiDAR o Fotogrammetrica) si ricavano i tre modelli digitali fondamentali per l'agronomia di precisione:

[ DSM: Modello Superficie (Foglie + Alberi) ]

│

▼ (Sottrazione Matematica) [ DTM: Modello Terreno (Solo Suolo Filtrato) ] ===> [ CHM: Modello Altezza Canopia ]

Digital Surface Model (DSM): Rappresenta la superficie quota-zero globale, comprensiva della cima degli alberi, fabbricati e terreno.
Digital Terrain Model (DTM): Rappresenta la sola quota del terreno nudo, depurato da qualsiasi vegetazione o manufatto.
Canopy Height Model (CHM): Ottenuto dalla sottrazione algebrica tra DSM e DTM (CHM = DSM - DTM). Il CHM fornisce l'altezza esatta di ogni singolo albero su ciascun punto della mappa.

3. calcolo del volume della riga d'Alberi (TRV) per la difesa biologica

Parametri geometrici del frutteto: altezza e larghezza della chioma, interfila e volume TRV in m³/ha — Altezza chioma, larghezza e interfila determinano il volume da modellare (TRV) nel frutteto.

Nelle aziende biologiche ortofrutticole e vitivinicole, la dosatura dei preparati rameici, dello zolfo e dei bio-pesticidi microbici (es. Bacillus thuringiensis) non deve più essere calcolata a superficie ettariale grezza (kg/ha), ma sulla base del reale volume della biomassa fogliare espresso come Tree Row Volume (TRV) (m³ / ha):

TRV = Altezza Media Chioma (m) · Larghezza Media Chioma (m) · 10.000Interlinea tra le File (m)

[ Nuvola Punti LiDAR 3D ] ---> [ Calcolo Voxel CHM ] ---> [ Volume TRV (m³/ha) ] ---> [ Mappa Prescrizione Trattamento ]

Utilizzando i modelli 3D ad alta densità di punti generati dai sorvoli ITALDRONI, gli algoritmi GIS convertono la nuvola di punti in un grigliato tridimensionale (Voxel). Il software calcola il volume effettivo della vegetazione metro per metro lungo il filare, consentendo all'agronomo di calibrare la pressione degli atomizzatori intelligenti ISOBUS, risparmiando fino al 30-40% di prodotto biologico ed evitando il dilavamento del rame nel suolo.

4. esperienza sul campo e flotta ITALDRONI

La scelta tra LiDAR e Fotogrammetria dipende dalle caratteristiche dell'impianto arboreo. Sotto la guida di Dimitri Albino, pilota professionista certificato EU-STS con consolidata esperienza nei sorvoli complessi in BVLOS, ITALDRONI impiega entrambe le soluzioni in base all'obiettivo agronomico:

Fotogrammetria RGB High-Res: Scelta ideale per vigneti ad alberello o controspalliera e frutteti giovani con ampi spazi d'interfilare dove il terreno è chiaramente illuminato dal sole.
LiDAR Aereo Industriale: Scelta indispensabile per noccioleti adulti, agrumeti, uliveti secolari e boschi di castagno caratterizzati da canopia continua e fitta, dove l'impulso laser è l'unico mezzo fisico in grado di toccare il suolo sottostante ed estrarre un DTM e CHM accurati.

Calibrazione e registrazione della nuvola di punti LiDAR con sistema RTK/PPK

La generazione di un modello 3D LiDAR ad altissima precisione per la frutticoltura richiede una perfetta sincronizzazione tra tre componenti hardware di bordo:

Il Sensore Scanner Laser: Emette impulsi infrarossi ad alta frequenza (100.000 - 240.000 impulsi/sec).
L'Unità Inerziale ad Alta Precisione (IMU): Misura gli angoli di rollio, pitch e yaw del drone con frequenza di 200 Hz.
Il Ricevitore GNSS RTK/PPK: Registra le coordinate geografiche centimetriche XYZ in tempo reale.

[ GNSS RTK/PPK (Coordinate XYZ) ] ──┐ ├──> [ Algoritmo Boresight Calibration ] ──> [ Nuvola Punti 3D Georeferenziata ] [ IMU Inerziale (Roll, Pitch, Yaw) ] ──┤

│

[ Scanner Laser (Time-of-Flight) ] ──┘

Grazie alla perfetta integrazione hardware della flotta ITALDRONI, ogni punto della nuvola 3D possiede un'accuratezza posizionale assoluta inferiore a 2 cm. Questo permette di misurare l'accrescimento stagionale del volume delle chiome con cadenza mensile, valutando con precisione millimetrica la risposta della pianta alle potature ed alla concimazione biologica.

Conclusioni

La modellazione tridimensionale della canopia rappresenta l'evoluzione necessaria per la frutticoltura di precisione e biologica. Mentre la fotogrammetria SfM rimane uno strumento economico ed efficace per impianti aperti, il LiDAR aereo integrato nella flotta ITALDRONI costituisce lo strumento di riferimento per la misurazione volumetrica della biomassa e la razionalizzazione dei trattamenti biologici.