Terrà

Innovazione
Nanogeografia dell’agricoltura di precisione, maggiore efficienza e redditività dell’azienda

di Gaetano La Bella*

Il presente documento riporta il risultato di una tecnica di agricoltura di precisione attraverso l’utilizzo di strumentazioni innovative con cui è possibile la gestione sito-specifica della variabilità degli apprezzamenti, ottimizzando gli apporti (acqua, fertilizzante, sementi, concime…) in funzione del vigore della vegetazione. Tale risultato permette di migliorare il reddito degli agricoltori, rendere più efficiente l’uso delle risorse e soprattutto rendere più sostenibile l’impatto sull’ambiente e sulla salute dell’uomo aumentando sia la qualità che la quantità delle produzioni agricole. Per la definizione di mappe di prescrizione in agricoltura, si è proceduto all’uso di un sistema a pilotaggio remoto (SAPR) dotato di sensori multispettrali integrato da strumenti quali il GPS con tecnologia RTK e di software (AdP e GIS) capaci di gestire e spazializzare i dati acquisiti restituendo mappe di vigore dell’area indagata.

Tale rilievo ha permesso di sperimentare tecnologie di gestione agronomiche avanzate di precisione. In un ambiente GIS dedicato, integrato da dati topografici acquisiti da sistemi GNSS e da immagini multispettrali, si è strutturata una banca dati condivisibile, a supporto della gestione agricola dell’azienda, con l’obiettivo di ottimizzare i rendimenti delle colture e diminuendo gli sprechi e quindi i costi. In due parole: migliorare l’efficienza e la redditività dell’azienda. La metodologia adottata ha visto il calcolo di un insieme di variabili quanti-qualitative in situ che hanno permesso, attraverso il calcolo di indici di vegetazione e della natura del suolo, di localizzare con la massima precisione possibili anomalie presenti in termini di carenza di acqua, di basso rendimento e di conseguenza la previsione di una scarsa produzione. Alternativa a questo scenario l’uso incontrollato di sostanze quali fertilizzanti, pesticidi ecc…

Tale metodologia sarà applicata per l’intero ciclo colturale allo scopo di monitorare e ottimizzare i processi di produzione allo scopo di migliorare le prestazioni, la produzione e la qualità economica e ambientale. Inoltre tale approccio permette la tracciabilità e l’affidabilità e quindi la qualità del prodotto. L’articolazione del progetto tratterà lo sviluppo delle seguenti fasi.

Fase1 – VoloUAV di ricognizione dell’area in esame;

Fase2 – Acquisizione dati di campo da strumentazione GPS/GNSS (RTK)per la georeferenziazione del dato aerofotogrammetrico;

Fase3 Studio della variabilità del sistema colturale. Calcolo indici di vegetazione e di stato del suolo. Realizzazione di modelli supervisionati per l’ottenimento di previsioni/classificazioni efficienti. Interpretazione delle mappe di indici calcolati e comprensione dello stato di salute delle colture indagate con riferimento ai fabbisogni di nutrienti e ai livelli di produttività su una scala adeguata rappresentativa della pianta;

Fase4Produzione cartografica tematica di interesse per la valutazione dello stato di salute della vegetazione.

Di seguito, invece, alcune immagini delle fasi di rilievo con una sintesi delle elaborazioni eseguite.

Figura1. A Sinistra, sistema GNSS geodetico RTK di acquisizione punti.
Al centro, drone professionale geodetico dotato di ricevitore GNSSRTK/PPKL1/L2adoppiafrequenzaconsensore/RTKdilivelloprofessionaleequipaggiatoconsensorimultispettrali.Adestra, l’operatore specializzato e autorizzato ENAC ed.3 Antonio Lumia (Attestato I.APRA.000591)
Figura2 Ortomosaico prodotto dal volo dell’area di studio e relativi parametri (306799,571–4186075,265 Meters)
Figura3 Immagine multispettrale NDVI (Normalised Difference Vegetation Index) dell’area

Nella seconda immagine viene spalmato per l’intera area indagata lo stato di vigore di una pianta: il valore basso di NDVI corrisponde una zona a basso vigore mentre ad un valore alto (0,7 < NDVI < 1) corrisponderà una zona ad alto vigore. L’immagine successiva mette a confronto di micro area sia l’immagine NDVI che una mappa di zonazione per indicare al meglio la variabilità intra-campo e decidere un intervento a ratio variabile, ciò significa ottimizzare la dose di concime, associando a ciascuna zona la quantità più adatta.

Figura4 Comparazione tra immagine NDV Ie mappa di Zonazione e di prescrizione

In ultima analisi, l’immagine n.4 rileva l’indice GNDVI della micro area visto come uno degli indici di vegetazione più comunemente utilizzati per determinare l’assorbimento di acqua e azoto nelle colture. Visto che oggi l’acqua sta diventando sempre più una risorsa importante da gestire in modo efficace, l’GNDVI permette di ottimizzare l’irrigazione e individuare a colpo d’occhio l’isolamento di acqua e come questo varia in tutto l’area interessata. In questo modo è possibile in maniera puntuale e precisa, regolare e distribuire la risorsa acqua in modo più efficiente, magari ottimizzando il sistema di drenaggio per le sole aree che necessitano.

Figura5 Confronto tra ortomosaico, mappa spettrale con indice GNDV e mappa di Zonizzazione e Prescrizione

Con questo studio si è voluto promuovere l’uso intelligente della tecnologia e il miglioramento nelle politiche di gestione dell’azienda agricola per assicurare la crescente domanda di qualità e di salubrità del prodotto, il controllo sull’uso delle risorse naturali, la cura del paesaggio e dell’ambiente agrario e soprattutto la vitalità delle aree rurali. Tale obiettivo vuole mettere a fuoco un modello di agricoltura che conduca l’agricoltore a comportamenti “virtuosi” in materia ambientale, paesaggistica e di produzione di alimenti sani e di qualità cercando di tenere insieme obiettivi quantitativi di produzione con l’uso sostenibile delle risorse e la protezione dell’ambiente.

In definitiva, lo studio proposto ha voluto introdurre un nuovo approccio operativo strategico: un’innovazione tecnologica nel processo della produzione agricola in grado di innovare la gestione della realtà aziendale: fondamenta dell’agricoltura 4.0, dove dati e tecnologie ed elaborazioni di tali dati in tempo reale diverranno il supporto alle decisioni della moderna agricoltura.

*Geologo, Ph.D. Università di Palermo, Servizi Ambientali attinenti alla Geomatica e la Termografia UNI EN ISO 9712 – gaetanolabella@gmail.com

©RIPRODUZIONE RISERVATA





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