Unmanned aerial vehicle to estimate nitrogen status of turfgrasses

Spectral reflectance data originating from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) imagery is a valuable tool to monitor plant nutrition, reduce nitrogen (N) application to real needs, thus producing both economic and environmental benefits. The objectives of the trial were i) to compare the spectral reflectance of 3 turfgrasses acquired via UAV and by a ground-based instrument; ii) to test the sensitivity of the 2 data acquisition sources in detecting induced variation in N levels. N application gradients from 0 to 250 kg ha-1 were created on 3 different turfgrass species: Cynodon dactylon x transvaalensis (Cdxt) Patriot, Zoysia matrella (Zm) Zeon and Paspalum vaginatum (Pv) Salam. Proximity and remote-sensed reflectance measurements were acquired using a GreenSeeker handheld crop sensor and a UAV with onboard a multispectral sensor, to determine Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Proximity-sensed NDVI is highly correlated with data acquired from UAV with r values ranging from 0.83 (Zm) to 0.97 (Cdxt). Relating NDVI-UAV with clippings N, the highest r is for Cdxt (0.95). The most reactive species to N fertilization is Cdxt with a clippings N% ranging from 1.2% to 4.1%. UAV imagery can adequately assess the N status of turfgrasses and its spatial variability within a species, so for large areas, such as golf courses, sod farms or race courses, UAV acquired data can optimize turf management. For relatively small green areas, a hand-held crop sensor can be a less expensive and more practical option

Utilizzo di un sistema aeromobile a pilotaggio remoto per la stima dello stato azotato dei tappeti erbosi

Un Sistema Aeromobile a Pilotaggio Remoto (SAPR), anche noto come drone, è un sistema costituito da un mezzo aereo senza persone a bordo e dai componenti necessari per il controllo e comando da parte di un pilota remoto. Negli ultimi anni l'avanzamento tecnologico e l'abbassamento dei costi ha consentito un aumento delle performance e una rapida diffusione di questi velivoli, aprendo nuove prospettive nella gestione dei tappeti erbosi. I dati di riflettanza spettrale, e in particolare l'indice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), consentono di monitorare il vigore delle piante, quindi di poter adattare le dosi di azoto da applicare ai bisogni reali delle piante, producendo benefici sia economici che ambientali. Gli obiettivi della prova sperimentatale sono di i) comparare la riflettanza spettrale di tre specie graminacee da tappeto erboso acquisita da remoto tramite un sensore multispettrale montato su un SAPR ed in prossimità con uno strumento manuale (GreenSeeker); ii) testare la sensibilità delle due fonti di acquisizione dati nel rilevare la variazione indotta da diversi livelli di azoto. Allo scopo è stato creato un gradiente di azoto da 0 a 250 kg ha-1 su tre differenti specie da tappeto erboso: Cynodon dactylon x transvaalensis (Cd×t) 'Patriot', Zoysia matrella (Zm) 'Zeon' e Paspalum vaginatum (Pv) 'Salam'. Dai risultati si evince che i dati di NDVI acquisiti dal SAPR sono altamente correlati con quelli ricavati dal sensore di prossimità, con valori di r che vanno da 0,83 (Zm) a 0,97 (Cd×t). I dati di NDVI acquisiti da entrambe le fonti sono altamente correlati con il contenuto di azoto dei residui di taglio (clipping), in particolare quelli da SAPR hanno coefficienti di correlazione che vanno da 0,81 (Zm) a 0,93 (Cd×t). La specie più reattiva alla fertilizzazione azotata è risultata Cd×t, in quanto il contenuto percentuale in azoto nel clipping va da 1,2% al 4,1%. Le immagini ottenute dal SAPR permettono di valutare adeguatamente lo stato dell’azoto dei tappeti erbosi e la sua variabilità spaziale all'interno di una specie. Per grandi aree come campi da golf, produzioni di tappeto erboso in rotoli o ippodromi, i dati acquisiti da SAPR possono essere un valido aiuto nell'ottimizzazione della gestione dei tappeti erbosi. Per aree verdi relativamente piccole, un sensore manuale di prossimità può essere ancora considerata la scelta più semplice, pratica e meno costosa

Relationships between the clippings nitrogen content of <i>Cynodon dactylon x transvaalensis</i> and NDVI data obtained with a ground-based spectral reflectance instrument (Trimble’s GreenSeeker sensor) and an unmanned aerial vehicle (UAV).

<p>Values represented the 4 replications.</p

Relationships between the clippings nitrogen content of <i>Paspalum vaginatum</i> and NDVI data obtained with a ground-based spectral reflectance instrument (Trimble’s GreenSeeker sensor) and an unmanned aerial vehicle (UAV).

<p>Values represented the 4 replications.</p

Relationships between the clippings nitrogen content and NDVI data measured with the UAV on <i>Cynodon dactylon x transvaalensis</i>, <i>Paspalum vaginatum</i> and <i>Zoysia matrella</i>.

<p>In each species values are means of 4 replications.</p

The RGB image of the turfgrass fields acquired by Tetracam ADCMicro mounted on the unmanned aerial vehicle.

<p>The RGB image of the turfgrass fields acquired by Tetracam ADCMicro mounted on the unmanned aerial vehicle.</p

Pearson product-moment correlation coefficients (r) among the nitrogen applied, clippings nitrogen content, color intensity, temperature, NDVI measured with a ground-based instrument (Trimble’s GreenSeeker sensor) and NDVI measured with an unmanned aerial vehicle (UAV) on a) <i>Cynodon dactylon x transvaalensis</i>; b) <i>Paspalum vaginatum</i>; c) <i>Zoysia matrella</i>.

<p>In each species correlation coefficients are calculated across all entries.</p

The UAV during flight operations (July 6, 2015; Pisa, Italy; 43°40’N, 10° 19’E, 6 m. a.s.l.) and a detail of the vehicle DJI S1000 Octocopter.

<p>The UAV during flight operations (July 6, 2015; Pisa, Italy; 43°40’N, 10° 19’E, 6 m. a.s.l.) and a detail of the vehicle DJI S1000 Octocopter.</p