Rilevamento remoto, droni e applicazione a rateo variabile¶
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Questo articolo è stato compilato automaticamente da una raccolta di letteratura sulle nocciole utilizzando l'intelligenza artificiale e potrebbe contenere errori o dati obsoleti. Serve come punto di partenza per ulteriori ricerche, non come consiglio tecnico. Dosaggi, prodotti e tempistiche sono indicativi e dipendono dalla varietà, dalla posizione e dalle normative vigenti — verificare sempre con il servizio di consulenza agraria e sulle fonti ufficiali prima dell'applicazione.
Il rilevamento remoto (remote sensing) e l'agricoltura di precisione negli ultimi dieci anni sono passati dai lavori accademici alla pratica quotidiana delle aziende frutticole avanzate. Per i coltivatori di nocciole, questo significa la possibilità di "vedere" dall'alto un noccioleto di alcune decine di ettari — tramite satelliti o droni — e di non trattare l'intera superficie in modo uniforme, ma di applicare esattamente la quantità di input di cui ogni parte del noccioleto ha realmente bisogno. Questo articolo spiega come funzionano le immagini satellitari e dronistiche, cosa sono gli indici vegetazionali come il NDVI, come rilevare precocemente lo stress sulle piante e come la guida GPS e l'applicazione a rateo variabile (VRT) portino a risparmi con un minor impatto ambientale.
Perché il rilevamento remoto nel noccioleto¶
Il monitoraggio tradizionale del noccioleto si basa sull'ispezione a piedi e sulla valutazione visiva, che è lenta, soggettiva e, man mano che il noccioleto cresce, sempre più difficile da eseguire. L'ispezione di ogni singolo albero in grandi noccioleti diventa impraticabile a causa dei costi e dei tempi impiegati, mentre le analisi di laboratorio forniscono risposte con ritardo. Il rilevamento remoto offre tre vantaggi chiave:
- Copertura — l'intero noccioleto viene acquisito in un unico passaggio aereo o sorvolo satellitare.
- Oggettività — si misura la luce riflessa, non l'impressione, quindi i risultati sono confrontabili anno dopo anno.
- Tempestività — le piante sotto stress modificano la riflessione della luce prima che i sintomi siano visibili a occhio nudo, riducendo i tempi di reazione.
Le fonti croate confermano direttamente questo approccio: l'uso di sistemi multispettrali "riduce il tempo di rilevamento delle piante soggette a stress, consentendo ai produttori agricoli di reagire in tempo e prevenire eventuali danni maggiori" (Bollettino di protezione delle piante 3/2023).
Come la pianta "comunica" con il sensore: la riflessione spettrale¶
La base di tutto è la fisica della foglia. La clorofilla nelle piante sane assorbe la maggior parte (oltre il 90 %) della radiazione rossa visibile che utilizza per la fotosintesi, mentre riflette fortemente la radiazione nel vicino infrarosso (NIR) (circa il 50 %) a causa della struttura del tessuto fogliare. Una pianta con salute compromessa — a causa di siccità, oidio, attacchi di parassiti o carenze nutrizionali — assorbe meno luce rossa e riflette meno radiazione infrarossa rispetto a una pianta sana. Proprio questa differenza viene convertita dai sensori in numeri e mappe.
Pertanto, una normale camera RGB non è sufficiente: per un'analisi seria della salute è necessaria una camera multispettrale (o termica/iperspettrale) che registri anche le parti non visibili dello spettro.
Immagini satellitari: una base economica e regolare¶
La piattaforma satellitare più spesso menzionata nella letteratura sulle nocciole è il Sentinel-2 europeo (programma Copernicus, ESA). I suoi vantaggi sono la gratuità dei dati e la frequenza regolare delle acquisizioni.
| Caratteristica | Sentinel-2 | Drone (UAV) |
|---|---|---|
| Risoluzione spaziale | ~10 m per pixel (visibile/NIR) | pochi cm/pixel |
| Frequenza | ogni pochi giorni (dipende dalla nuvolosità) | su richiesta, a piacere |
| Costo dei dati | gratuito | costo di attrezzatura/servizio |
| Livello di analisi | noccioleto / zone | singolo albero |
| Limitazioni | nuvole, risoluzione grossolana | batteria, tempo di volo, permessi |
In pratica, satellite e drone si completano a vicenda: il satellite fornisce una visione economica e regolare dell'intero noccioleto, avvisando dove "qualcosa non va", mentre il drone viene inviato miratamente su quella zona per un'acquisizione dettagliata del singolo albero. Le ricerche indicano esplicitamente che sensori a basso costo e a terra servono per costruire calibrazioni più affidabili per i modelli dronistici e satellitari (Sensors, 2024).
Va inoltre ricordato che il rilevamento remoto viene utilizzato anche per l'inventario e il controllo delle superfici: nella provincia turca di Sakarya, la classificazione NDVI delle immagini satellitari ha identificato circa 87.374 ha di noccioleto, di cui solo 47.263 ha erano legalmente autorizzati (Planning and Controlling of Hazelnut Production Areas, 2013).
Indici vegetazionali: NDVI e i suoi "parenti"¶
I dati spettrali grezzi vengono convertiti in indici vegetazionali — semplici rapporti di luce riflessa che forniscono una mappa del "verde", ovvero dell'attività fotosintetica.
NDVI — Normalized Difference Vegetation Index¶
L'indice più noto e utilizzato. Si calcola come:
NDVI = (NIR − Rosso) / (NIR + Rosso)
Su Sentinel-2 si utilizzano le bande B08 (NIR, ~842 nm) e B04 (rosso, ~665 nm). Il valore varia da −1 a +1:
| Valore NDVI | Significato tipico |
|---|---|
| < 0 | acqua, superficie nuda/morta |
| 0 – 0,2 | suolo nudo, vegetazione molto rada |
| 0,2 – 0,5 | vegetazione moderata / stress |
| 0,5 – 0,8+ | vegetazione densa e vitale |
Nella mappa NDVI, le aree verdi indicano una crescita vitale, mentre le zone giallo-rosse segnalano stress o crescita ridotta. I valori sono indicativi — dipendono fortemente dalla coltura, dalla fenofase e dalla stagione, quindi vanno interpretati nel contesto del proprio noccioleto, non come soglie assolute.
Indici aggiuntivi per maggiore precisione¶
A causa delle limitazioni del NDVI (saturazione in chiome dense, influenza del suolo) si utilizzano anche altri indici:
- SAVI (Soil-Adjusted VI) — introduce un fattore correttivo per la luminosità del suolo; molto utile nei nocciolieti giovani dove la copertura vegetale è scarsa e si vede molto suolo nudo tra le file.
- NDRE (Red-Edge) — più sensibile ai livelli di azoto e clorofilla in chiome sviluppate; è stato utilizzato con successo per rilevare irrigazioni non uniformi negli oliveti e può segnalare problemi prima del NDVI.
- GNDVI, NDWI, EVI — alternative che le fonti croate indicano come complemento al NDVI per maggiore affidabilità.
Consiglio pratico: in un noccioleto con molta superficie nuda tra le file, privilegiare il SAVI, mentre per una valutazione più fine dello stato nutrizionale di una chioma sviluppata, considerare il NDRE.
Rilevamento dello stress: acqua, nutrienti, malattie e parassiti¶
L'acquisizione multispettrale e termica consente il rilevamento precoce di diversi tipi di stress simultaneamente:
- Stress idrico — le camere termiche misurano la temperatura della chioma; una pianta che chiude gli stomi a causa della siccità diventa più calda. Da ciò si calcola l'indice di stress idrico delle colture (CWSI). Nelle ricerche si citano come valori di riferimento il potenziale idrico del fusto intorno a −6 bar, la conduttanza fogliare ~0,2 mol m⁻² s⁻¹ e un CWSI ~0,2 (Sensors, 2024) — tutto indicativo e dipendente da varietà, posizione e calibrazione.
- Carenza di nutrienti — l'acquisizione iperspettrale e multispettrale rivela micro-aree con carenze nutrizionali, consentendo dosaggi puntuali e minori perdite (Compendio di Vivaistica Forestale, 2023).
- Malattie e parassiti — le telecamere possono individuare macchie di ruggine sulle foglie e malattie fungine prima della diffusione; i droni hanno rilevato con successo lo stress causato da insetti. Il NDVI nella letteratura croata è associato al monitoraggio della vitalità del noccioleto durante siccità prolungate, oidio e altri fattori.
Il messaggio chiave: l'indice non indica la causa, ma mostra dove si trova il problema. La mappa indirizza un'ispezione mirata a terra (ground-truthing), e solo la diagnosi sul posto o l'analisi di laboratorio confermano di cosa si tratta.
Guida GPS e navigazione di precisione¶
Il secondo pilastro dell'agricoltura di precisione è il GPS (Global Positioning System). Le fonti croate citano tre sistemi interconnessi: GPS per la navigazione, GIS per l'archiviazione e l'analisi dei dati spaziali e VRT (Variable Rate Technology) per l'applicazione a rateo variabile (Bollettino di protezione delle piante 3/2023).
Cosa apporta il GPS nel noccioleto:
- Guida precisa della macchina con l'ausilio dell'autopilota riduce le sovrapposizioni delle passate. I trattori guidati da GPS riducono la sovrapposizione dei fertilizzanti di circa il 10–15 %, risparmiando direttamente input e carburante.
- Mappatura dei problemi — le aree colpite da malattie, parassiti o erbe infestanti possono essere localizzate con precisione e ritrovate facilmente.
- Tracciabilità — con la geolocalizzazione GPS è possibile una tracciabilità completa della produzione per singola parte del noccioleto.
Il GIS funge da "memoria" dell'azienda: vi si archiviano le mappe del suolo, le immagini NDVI attraverso le stagioni e la registrazione degli interventi, consentendo la zonizzazione e le valutazioni economiche (esempi di utilizzo di ArcGIS e geostatistica del kriging nell'analisi della fertilità del suolo dell'Est della Croazia).
Applicazione variabile degli input (VRT): dalla mappa alla dose prescritta¶
Il culmine dell'intero processo è l'applicazione variabile: gli input non vengono distribuiti in modo uniforme, ma "quanto, quando e dove" è necessario. Le linee guida nazionali italiane per l'agricoltura di precisione la definiscono proprio come applicazione variabile degli input in termini di precisione: quando, quanto e dove, con l'obiettivo di ridurre gli input chimici e idrici (SRA24, 2023).
Il flusso di lavoro è il seguente:
- Acquisizione — satellite/drone raccoglie dati multispettrali (e termici).
- Indici e zonizzazione — dalle mappe NDVI/SAVI/NDRE, il noccioleto viene suddiviso in zone di diversa vitalità.
- Mappa di prescrizione (prescription map) — a ogni zona viene assegnata la dose target di fertilizzante, acqua o prodotto fitosanitario.
- Applicazione — la macchina guidata da GPS (spandiconcime, irroratrice, sistema di irrigazione o drone irroratore) modifica automaticamente la dose in base alla mappa e alla posizione.
Zonizzazione della concimazione — dove la VRT aiuta di più¶
La concimazione della nocciola si basa comunque sull'analisi del suolo, sul tipo di suolo, sul sistema di allevamento, sull'età e sulla fenofase del noccioleto (Guida alla coltivazione della nocciola, savjetodavna.gov.hr). La VRT integra questa pratica con la dimensione spaziale: invece di una singola dose "media" per l'intero noccioleto, le zone meno vitali ricevono di più, mentre quelle più vitali ricevono di meno. Le dosi indicative tratte dalla letteratura che possono servire come punto di partenza per la zonizzazione (tutte informativo, dipendenti da varietà, suolo e normative/etichetta):
| Intervento / fase | Dose indicativa dalla letteratura | Nota |
|---|---|---|
| Concimazione migliorativa (prima della messa a dimora) | 1.200–3.000 kg/ha NPK + 25–50 t/ha organico | es. NPK 7-20-30 / 8-26-26 |
| Calcitazione dei suoli acidi | 4–12 t/ha CaCO₃ | in base al pH dall'analisi del suolo |
| Azoto, noccioleto giovane (per albero) | 0,5 → 1,0 kg/albero (1.–4. anno) | CAN 27 %, inizio primavera |
| Piena produttività (superficiale) | ~150 kg/ha K, ~20 kg/ha P, ~100 kg/ha N | in base all'analisi del suolo |
| Zinco fogliare (Zn-EDTA) | 1,0–1,5 kg/ha (microgranuli) o 2,0–3,0 L/ha (liquido) | concimazione estiva |
Proprio in questi interventi l'applicazione variabile ha il massimo senso: la costosa concimazione migliorativa e la calcitazione possono essere zonizzate in base alle mappe di pH e fertilità, mentre le concimazioni fogliari e azotate in base alle zone di vitalità NDVI/NDRE.
Irrorazione con droni¶
I droni sono sempre più utilizzati anche per la stessa applicazione, specialmente laddove è difficile accedere con il trattore. Uno studio sui parametri di irrorazione con droni nei noccioleti ha esaminato norme di lavoro dell'ordine di 1–3 L/da (litri per decaro) con altezze di volo di circa 1,5–2,0 m sopra la chioma (Determination of the Application Parameters of Spraying Drones, 2022) — valori sperimentali e dipendenti dal prodotto, dagli ugelli e dalle condizioni ambientali.
Quanto si può risparmiare¶
Le cifre provenienti da fonti pubbliche (orientative, dipendenti dalla coltura, dall'attrezzatura e dallo stato iniziale):
- L'agricoltura di precisione può portare fino a ~25 % di risparmio sui costi di fertilizzanti e prodotti fitosanitari.
- L'applicazione variabile riduce tipicamente il consumo di fertilizzanti e pesticidi del 15–30 % con un aumento del reddito netto dell'ordine dell'8–12 % per ettaro.
- La guida GPS riduce la sovrapposizione di fertilizzante del 10–15 %.
Oltre al risparmio finanziario, si ottiene un vantaggio ambientale: meno chimica e acqua significano un minor carico per il suolo e le acque sotterranee, in linea con gli obiettivi delle politiche UE e delle linee guida nazionali per l'agricoltura di precisione.
Raccomandazioni pratiche ed errori comuni¶
Raccomandazioni
- Iniziate a basso costo: le mappe NDVI gratuite di Sentinel-2 (ad esempio tramite piattaforme aperte) sono sufficienti per la prima zonizzazione del noccioleto senza alcun investimento.
- Acquisite più volte durante la stagione e monitorate i cambiamenti, non solo una singola immagine — il trend è più informativo di un valore singolo.
- Eseguite sempre un controllo sul campo: l'indice mostra dove, l'ispezione rivela perché.
- Nei noccioleti giovani utilizzate SAVI per ridurre l'influenza del suolo nudo.
- Salvate tutte le mappe e le registrazioni degli interventi in GIS — il valore dei dati aumenta di anno in anno.
Errori comuni
- Interpretazione delle soglie assolute NDVI "a regola d'arte" senza considerare la varietà, la fenofase e la località.
- Acquisizione con scarsa geometria solare o attraverso le nuvole (satellite) — i dati diventano inaffidabili.
- Affidarsi solo alla fotocamera RGB per la valutazione della salute invece che multispettrale.
- Mappe di prescrizione non calibrate → dose errata; le dosi dalla letteratura sono un punto di partenza, non una ricetta.
- Ignorare le normative: l'irrorazione con droni e l'applicazione di prodotti sono soggette a regolamentazione legale ed etichetta del prodotto — verificare le autorizzazioni prima dell'applicazione.
Galleria¶
Copernicus e servizi satellitari gratuiti per i frutticoltori croati¶
Gran parte dell'analisi descritta sopra può essere effettuata dall'agricoltore croato senza un solo euro di investimento. Il programma Copernicus (UE/ESA) offre l'intero archivio e le nuove immagini dei satelliti Sentinel secondo il principio di accesso completo, gratuito e aperto ai dati. Per il frutticoltore questo significa che può recuperare un'immagine NDVI Sentinel-2 del suo appezzamento direttamente dal browser web, senza installazione e senza pagamento.
Quali piattaforme gratuite esistono¶
| Servizio | Cosa offre | A chi si rivolge |
|---|---|---|
| Copernicus Browser (dataspace.copernicus.eu) | Browser ufficiale del Copernicus Data Space Ecosystem; Sentinel-1/2/3/5P, layer pronti (colore vero/falso, NDVI, NDWI…), download delle immagini | Principianti — tutto "al click" |
| EO Browser (Sentinel Hub) | Browser simile con slider temporale, confronto date e script personalizzati per indici | Per chi vuole animazioni e serie temporali |
| Google Earth Engine (GEE) | Elaborazione programmabile di petabyte di immagini nel cloud; composizioni mediane mensili senza nuvole | Utenti avanzati e agronomi |
| EDO — European Drought Observatory (JRC) | Mappe e serie temporali di siccità (indice combinato di siccità ~5 km, ogni 10 giorni) | Monitoraggio del rischio siccità per l'irrigazione |
| EFFIS | Allerta precoce e monitoraggio degli incendi boschivi | Noccioleti vicino a foreste/aree a rischio |
| Copernicus Land Monitoring Service | Layer di copertura/uso del suolo e stato della vegetazione | Pianificazione e zonizzazione |
Nella letteratura scientifica sulla nocciola proprio questa catena gratuita viene utilizzata abitualmente: Sentinel-2 fornisce l'immagine con risoluzione 10 m ogni circa 5 giorni, e l'elaborazione (filtraggio nuvole, composizioni mediane mensili, calcolo NDVI/SAVI/EVI) scorre più spesso attraverso Google Earth Engine (Lodato et al., 2024; Hunt AgTech, 2024). Autori sloveni e croati hanno utilizzato immagini Sentinel-2 L2A a 10 m per monitorare la vitalità dei noccioleti durante siccità prolungata, oidio e attacchi di parassiti (Zbornik 64./67. seminara biljne zaštite).
Passo dopo passo: NDVI per il proprio appezzamento ARKOD¶
L'obiettivo è ottenere un'immagine NDVI esattamente del proprio appezzamento. La posizione dell'appezzamento è più semplice da determinare tramite il browser ARKOD (arkod.apprrr.hr), dove sono visibili i confini e le coordinate del proprio appezzamento ARKOD; questi confini (o la particella catastale) vengono poi trasferiti nel browser satellitare.
- Aprire Copernicus Browser su
dataspace.copernicus.eue creare un account gratuito (la registrazione è obbligatoria per la visualizzazione e il download). - Trovare l'appezzamento — inserire il luogo o le coordinate dall'ARKOD nella barra di ricerca della mappa, o raggiungere manualmente il proprio noccioleto. Facoltativamente caricare il confine dell'appezzamento come poligono (es. KML/GeoJSON esportato da GIS).
- Selezionare satellite e data — nel menu selezionare Sentinel-2 L2A (livello corretto atmosfericamente) e una data con bassa nuvolosità; impostare il filtro di nuvolosità su es. < 10–30 %.
- Selezionare layer NDVI — dall'elenco delle visualizzazioni pronte selezionare NDVI. Il browser lo calcola dalle bande B08 (NIR) e B04 (rosso) secondo la formula NDVI = (B08 − B04) / (B08 + B04). Le zone verdi sono vitali, giallo-rosse avvisano di stress.
- Monitorare la serie temporale — cambiare data durante la stagione e confrontare le immagini; il trend attraverso diverse immagini è più informativo di una singola foto. EO Browser ha anche uno slider e un confronto "prima/dopo" per questo.
- Scaricare o esportare — salvare l'immagine come foto o GeoTIFF georeferenziato per ulteriore elaborazione in GIS (QGIS è gratuito) e per la creazione di mappe di prescrizione per la VRT.
Nota pratica: Sentinel-2 non vede in modo affidabile i noccioli molto giovani (più giovani di ~4 anni) perché la chioma è piccola rispetto al pixel da 10 m (Lodato et al., 2024) — in questi casi il satellite gratuito servirà per un'orientazione grossolana, mentre per il dettaglio per albero serve ancora il drone. Inoltre, per la valutazione del rischio siccità durante la stagione vale la pena controllare periodicamente l'indice combinato di siccità EDO per la propria regione e adeguare l'irrigazione.
In conclusione: la combinazione di ARKOD (dove si trova l'appezzamento) + Copernicus Browser/EO Browser (immagine NDVI) + EDO (rischio siccità) fornisce al frutticoltore croato uno strumento completamente gratuito, ripetibile per la prima zonizzazione del noccioleto — senza attrezzatura, abbonamento e software speciale.
Fonti¶
Questo articolo è un riassunto generato da IA, compilato a partire da una raccolta interna di letteratura sulla nocciola (corpus RAG) e integrato con fonti pubbliche online. Le principali fonti utilizzate sono:
- Bollettino di protezione delle piante 3/2023 — HDBZ (acquisizione multispettrale, NDVI, GPS/GIS/VRT, rilevamento precoce dello stress)
- Raccolta di abstracts del 67° seminario di protezione delle piante, 2025 (NDVI, monitoraggio della vitalità tramite Sentinel-2)
- Guida alla coltivazione della nocciola — Ministero dell'Agricoltura / savjetodavna.gov.hr (criteri e dosi di concimazione)
- Coupling Satellite-Derived Vegetation Indices… — https://doi.org/10.1080/15481603.2025.2578778 (NDVI da Sentinel-2, formula e intervallo)
- Hunt AgTech / Remote Sensing in Hazelnut Orchards — https://doi.org/10.3390/s25010288 (SAVI, monitoraggio del noccioleto rispetto alla foresta)
- Detection of Irrigation Inhomogeneities… (NDRE, UAV) — https://doi.org/10.3390/horticulturae10050516 (stress idrico, indici termici, CWSI)
- Low-cost crop stress monitoring (LOCOS/IRT) — https://doi.org/10.3390/s24237764 (calibrazione di modelli droni-satelliti, CWSI)
- Determination of the Application Parameters of Spraying Drones for Crop Protection in Hazelnut Orchards, 2022 (parametri di irrorazione con droni)
- Planning and Controlling of Hazelnut Production Areas with Remote Sensing, 2013 (classificazione delle superfici tramite NDVI, Sakarya)
- Compendio di Vivaistica Forestale, 2023 (rilevamento iperspettrale delle carenze nutrizionali, tracciabilità GPS)
- SRA24 — Agricoltura di precisione, 2023 (definizione dell'applicazione a rateo variabile degli input; linee guida italiane/UE)
- Concimazione fogliare della nocciola (dosaggi Zn-EDTA) e Guida alla coltivazione della nocciola (concimazione migliorativa, calcificazione)
- DroneDeploy — Identifying Crop Variability with Drones — https://www.dronedeploy.com/blog/identifying-crop-variability-with-drones
- Advexure — Aerial Multispectral Data: The Foundation of VRT — https://advexure.com/blogs/news/aerial-multispectral-data-the-foundation-of-variable-rate-technology-in-precision-agriculture
- K-State Agronomy eUpdate — Basics of remote sensing in precision agriculture — https://eupdate.agronomy.ksu.edu/article/the-basics-of-remote-sensing-in-precision-agriculture-664-7
- Farmonaut — GPS for Precision Farming — https://farmonaut.com/precision-farming/gps-for-precision-farming-7-powerful-ways-to-boost-yields
- AllyNav — Precision Agriculture GPS, Complete Guide — https://www.allynav.com/blog/precision-agriculture-gps/
- USDA ARS — Benefits and Evolution of Precision Agriculture — https://www.ars.usda.gov/oc/utm/benefits-and-evolution-of-precision-agriculture/
- Lodato et al. — In-Depth Analysis of a Hazelnut Agro-Industrial Context (Viterbo) — https://doi.org/10.3390/rs16071227 (elaborazione Sentinel-2 su Google Earth Engine, composizioni mediane mensili, limitazione per i giovani noccioleti <4 anni)
- Hunt AgTech / Hazelnut mapping detection system (optical + radar) — https://doi.org/10.1016/j.aiia.2024.05.001 (elaborazione Sentinel-1/2 su GEE, soglia di copertura nuvolosa)
- Detection of Hazelnut Orchards with Sentinel-2 — https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-4-w18-2025-301-2026 (risoluzione 10/20/60 m, frequenza ~5 giorni, indici NDVI/SAVI/EVI)
- Raccolta di abstracts del 64° e 67° seminario di protezione delle piante (Sentinel-2 L2A 10 m, NDVI, monitoraggio della vitalità del noccioleto)
- Copernicus Data Space Ecosystem / Copernicus Browser — https://dataspace.copernicus.eu/ e documentazione https://documentation.dataspace.copernicus.eu/Applications/Browser.html (accesso gratuito, NDVI dalle bande B4/B8, registrazione)
- Sentinel Hub — EO Browser — https://www.sentinel-hub.com/explore/eobrowser/
- Copernicus Sentinel-2 — Data Space Ecosystem — https://dataspace.copernicus.eu/data-collections/copernicus-sentinel-missions/sentinel-2
- European Drought Observatory (EDO) / JRC — https://www.copernicus.eu/en/european-drought-observatory e https://joint-research-centre.ec.europa.eu/european-and-global-drought-observatories_en (indice combinato di siccità ~5 km / 10 giorni)
- EFFIS — European Forest Fire Information System (Copernicus EMS) — https://effis.jrc.ec.europa.eu/
- Visualizzatore ARKOD — Agenzia per i pagamenti in agricoltura, pesca e sviluppo rurale — https://arkod.apprrr.hr/ e https://www.apprrr.hr/arkod/ (identificazione dei confini e delle coordinate della particella ARKOD)