Monitoraggio delle fitopatie nei castagneti con il supporto di sensoristica su piattaforma UAV

The sweet chestnut, Castanea sativa Mill., is a fundamental component of the landscapes and culture across the European continent. For centuries, the fruits and wood of this species have characterized and identified vast areas, deeply integrating into their popular culture. The Marche region is among the Italian regions with the highest chestnut production, primarily concentrated in the province of Ascoli Piceno (AP). Demographic changes, the abandonment of mountainous areas and biotic disturbances, intensified by a rapidly changing climate, threaten the survival of the species. This thesis, after describing the main current threats to the sweet chestnut, presents an in-depth analysis of a chestnut grove in Altino di Montemonaco (AP) affected by Ink Disease, a disease caused by pathogens of the genus Phytophthora spp. Managing the disease requires the use of new technologies that can actively contribute to mitigate the phytosanitary emergency. This study utilizes phytosanitary monitoring sheets, compiled in the field following visual analyses of the canopy of 87 trees, and a multispectral sensor mounted on a UAV platform (DJI Mavic 3M). The 425 images captured by the drone for each band (R, G, NIR, and Red-Edge) were processed using Agisoft Metashape software to obtain the multispectral orthophoto of the study area (4.1 ha in extent with a ground sampling distance of 1.85 cm). Subsequently, QGIS was employed to both manually segment the canopies of the trees surveyed through the monitoring sheets and to integrate the field data with those acquired by the UAV. Thanks to the bands acquired by the sensor used, median values of different vegetation indices (NDVI, NDRE, GNDVI, MCARI, and LCI) were processed for each plant, providing useful information for monitoring the phytosanitary status. The results highlighted a decreasing trend of these indices with the increase in the state of decline recorded in the field and demonstrated that the use of innovative sensors can improve the monitoring of the Ink Disease. In the next future, by repeating the survey annually, the use of this technology could actively contribute to the early detection of the disease itself, allowing for rapid and timely intervention on the overstory.

Il Castagno europeo, Castanea sativa Mill., è una componente fondamentale dei paesaggi e della cultura di gran parte del continente europeo. Da secoli, i frutti e il legno di questa specie arborea caratterizzano e identificano ampie porzioni di territorio, integrandosi profondamente nella cultura popolare delle stesse aree. La regione Marche è tra le regioni italiane con maggior produzione castanicola, concentrata prevalentemente nella provincia di Ascoli Piceno (AP). Il cambiamento demografico, l’abbandono delle aree montane e i disturbi biotici, aggravati da un clima in rapida evoluzione, compromettono la sopravvivenza della specie. Questa tesi, dopo aver descritto le principali minacce attuali del castagno europeo, mostra un'analisi approfondita in un castagneto ad Altino di Montemonaco (AP) colpito dal Mal dell’inchiostro, malattia causata da patogeni del genere Phytophtora spp. La gestione della malattia richiede l'ausilio di nuove tecnologie, che possano contribuire attivamente a mitigare l'emergenza fitosanitaria. Il presente studio utilizza schede per il monitoraggio fitosanitario, compilate in campo a seguito di analisi visive sulla chioma di 87 piante, e un sensore multispettrale su piattaforma UAV (DJI Mavic 3M). Le 425 immagini catturate dal drone per ogni banda (R, G, NIR e Red-Edge) sono state elaborate utilizzando il software Agisoft Metashape per ottenere l’ortofoto multispettrale dell’area di studio (4.1 ha di estensione con un ground sampling distance di 1.85 cm). Successivamente, QGIS è stato impiegato per segmentare manualmente le chiome delle piante censite tramite le schede di monitoraggio ed integrare i dati di campo con quelli acquisiti dal UAV. Grazie alle bande acquisite dalla sensoristica utilizzata, per ciascuna pianta si è proceduto all’elaborazione di valori mediani di differenti indici vegetazionali (NDVI, NDRE, GNDVI, MCARI e LCI) che forniscono informazioni utili per il monitoraggio dello stato fitosanitario. I risultati hanno evidenziato un trend decrescente di tali indici all’aumentare dello stato di deperimento censito nella scheda di campo e dimostrano che l'uso di sensori innovativi può migliorare il monitoraggio del Mal dell’inchiostro. In futuro, ripetendo con cadenza annuale il rilievo, l'uso di questa tecnologia potrebbe contribuire attivamente all’early detection della malattia stessa, consentendo un rapido e tempestivo intervento sul soprassuolo.