L’agricoltura di precisione è un concetto molto ampio che si occupa di ottimizzare le risorse disponibili al fine di massimizzare le rese agricole. Si applica, quindi, un principio scientifico ed ingegneristico per affrontare le problematiche che si presentano nella gestione dell’azienda agricola nella sua interezza.
Tra i molti strumenti innovativi presenti ad oggi per perseguire questo concetto di agricoltura moderna e più ecosostenibile, sicuramente il drone è uno dei più importanti.
Il drone sta cambiando in maniera profonda le tecniche agricole, rendendo più intelligente ed economico l’approccio dell’uomo con l’ambiente e l’agricoltura. La possibilità di attuare interventi agronomici mirati perseguendo le reali esigenze delle colture è un fattore che permette all’azienda agricola di crescere in maniera più responsabile nei confronti dell’ambiente, massimizzando la resa e minimizzando il consumo di acqua, concimi e pesticidi.
Dare alla pianta solo ciò di cui ha bisogno deve diventare il concetto vincente di ogni realtà agricola, da perseguire come se fosse una scelta di vita.
La pianta è come un bambino, ma se piange, sta male o ha fame non possiamo saperlo perchè non grida e i segnali che emette non sono sempre visibili a occhio nudo. La soluzione è fare una “radiografia” del campo utilizzando particolari sensori per indagare dove l’occhio umano non può vedere. In tal modo si interrogano le piante per capire di cosa hanno realmente bisogno, rompendo lo schema del passato in cui era l’uomo a decidere cosa e quanto dare alla pianta.
Il concetto alla base dell’agricoltura di precisione è quindi fare la cosa giusta, nel posto giusto e al momento giusto, con le giuste dosi, rispettando le reali necessità delle piante, che possono essere monitorate con precisione accuratissima.
Proprio per questi aspetti, sempre maggiore è l’interesse che ruota attorno alle nuove tecnologie in agricoltura di precisione e la conferma di questo interesse per migliorare le produzioni e ridurre i costi si è consolidata in particolare in viticoltura, dove i processi produttivi passano da un’agricoltura di tipo generale su tutta la superficie aziendale ad una di tipo sito-specifica su zone precise del campo.
La variabile da tenere in considerazione non è tanto l’estensione quanto piuttosto l’uniformità del trattamento per colture che risiedono in terreni differenti o con differenti caratteristiche geo-climatiche.
Per questo motivo, è una tecnologia particolarmente indicata per vigneti e frutteti, che tipicamente presentano elevate variabilità locali e reattività alla gestione intensiva.
L’adozione delle tecniche di agricoltura di precisione può essere un utile strumento anche per valutare in modo precoce l’insorgenza di malattie e di parassiti e per agire solo nei casi in cui si manifestano, riducendo i costi degli antiparassitari e dei pesticidi e garantendo quindi un minore spreco e inquinamento ambientale.
Le tecnologie di monitoraggio con sensori montati a bordo dei droni stanno avendo un rapido sviluppo anche in termini di economicità, mentre le macchine a rateo variabile sono ancora abbastanza costose.
Le aziende comunque si possono avvicinare all’agricoltura di precisione a diversi livelli, anche senza acquistare queste macchine. Infatti è comunque possibile ottenere informazioni localizzate su un certo appezzamento agricolo orientando le decisioni agronomiche e aziendali, con un costo molto basso.
Alcuni degli indici più utilizzati in agricoltura di precisione sono:
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index)
NDRE (Normalized Difference Red Edge)
NDVI
Il Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) è un indice dell’attività fotosintetica della pianta ed è uno degli indici di vegetazione più comunemente utilizzati.
Gli indici di vegetazione si basano sulla constatazione che diverse superfici riflettono i diversi tipi di luce in modo diverso. In particolare, la vegetazione fotosinteticamente attiva, assorbe la maggior parte della luce rossa (RED) che la colpisce riflettendo invece gran parte della luce nel vicino infrarosso (NIR). La vegetazione morta o stressata riflette di più la luce rossa e di meno quella nel vicino infrarosso. Allo stesso modo, le superfici che non hanno una vegetazione riflettono molto di più su tutto lo spettro della luce.
Calcolando il rapporto tra le bande del vicino infrarosso e del rosso ottenute da un’immagine telerilevata, può essere definito l’indice di vegetazione NDVI, calcolato pixel-per-pixel come segue:
L’interpretazione biofisica del NDVI è la frazione di radiazione fotosinteticamente attiva assorbita dalla pianta e quindi ad un valore basso (tra 0.3 e 0.5) corrisponderà una zona a basso vigore mentre ad un valore alto (tra 0.7 e 1) corrisponderà una zona ad alto vigore.
Il NDVI è utile per fare una zonazione dell’appezzamento e quindi risulta efficace in fase di concimazione fogliare e post-raccolta e per individuare la variabilità intra-campo.
GNDVI
Il Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) è un indice dell’attività fotosintetica della pianta, ed è uno degli indici di vegetazione più comunemente utilizzati per determinare l’assorbimento di acqua e azoto nelle colture. Analogamente al NDVI, la sua formula è:
L’acqua sta diventando sempre più una risorsa importante che deve essere gestita in modo efficace.
Rilevare frequentemente il GNDVI permette di ottimizzare l’irrigazione ed individuare a colpo d’occhio l’isolamento di acqua e come questo varia in tutto il campo.
Utilizzare poi queste informazioni insieme con il GPS permette di andare sulle aree problematiche per determinare soluzioni di miglioramento e rendere più uniforme l’utilizzo di acqua, riducendo gli sprechi.
Utilizzando l’indice GNDVI si potrà allocare l’acqua in modo più efficiente in ogni sezione dell’appezzamento agricolo e ottimizzare le linee di drenaggio. Per chi usa l’irrigazione a goccia, l’uso di questo strumento può aiutare a trovare una linea intasata e migliorare le impostazioni dell’impianto.
Il GNDVI è più sensibile alla concentrazione di clorofilla rispetto al NDVI e rispetto a quest’ultimo può essere più utile in una fase avanzata della coltura.
NDRE
L’indice Normalized Difference Red Edge (NDRE) è analogo al NDVI ma utilizza il red-edge al posto del rosso, ovvero quella banda di lunghezze d’onda che si trova nella zona di transizione tra il rosso e il vicino infrarosso.
Analogamente al NDVI, la sua formula è:
Il red-edge è una regione che segna il confine tra l’assorbimento da clorofilla nella regione visibile rossa e la dispersione causata dalla struttura interna della foglia nella regione NIR.
La comprensione dei livelli di clorofilla fornisce la possibilità di monitorare l’attività fotosintetica delle piante e quindi consente di ottimizzare i tempi di raccolta.
In viticoltura, ad esempio durante la raccolta, il raggiungimento del contenuto massimo di zucchero nelle uve comporta un notevole cambiamento nei valori di NDRE. Questo cambiamento si verifica perché le molecole di zucchero non vengono più prodotte in elevata quantità dalla fotosintesi, dal momento che la frutta ha raggiunto la maturità.
Quindi, l’indice NDRE è uno strumento che permette di pianificare il raccolto e avere così prodotti di più alta qualità.
Altri fattori che possono cambiare i livelli di clorofilla e causare stress delle colture sono le infestazioni di insetti.
Utilizzando il NDRE è possibile determinare quanto sia grave un focolaio di infestazione e quindi utilizzare un modo preciso per porvi rimedio. Questo non solo permette di monitorare le epidemie, ma anche di ridurre i costi associati all’uso di antiparassitari e pesticidi.
Nel corso del tempo, la concimazione e i fertilizzanti sono diventati sempre più critici per l’agricoltura a causa del maggiore costo e maggiori restrizioni.
Il NDRE dà indicazioni anche sul luogo in cui il fertilizzante occorre di più o di meno e ciò comporta non solo un vantaggio economico, ma anche un beneficio ambientale.
CALIBRAZIONE DEI RISULTATI
Un passaggio fondamentale per ottenere delle mappe di vigore vegetativo corrette e per non creare dei falsi negativi o errate interpretazioni dei dati, è quello della calibrazione radiometrica delle immagini rilevate.
Questo procedimento è analogo a quanto si fa col bilanciamento del bianco in fotografia e permette di correggere le immagini ottenute dagli errori del sensore e da quelli dell’illuminazione solare.
In particolare, vale la seguente formula: Riflettanza = Immagine/(sensore*illuminazione)
Per calibrare le immagini, si usano i cosiddetti bersagli radiometrici, che sono dei pannelli grigi con una curva di riflettanza nota a priori.
Questi pannelli sono delle superfici di lambertiane. cioè superfici che riflettono l’energia incidente da una direzione in modo uguale in tutte le direzioni, per cui variando il punto di vista la loro riflettanza non cambia. Sono quindi superfici diffondenti ideali.
Basterà fotografare prima di ogni volo questi bersagli e utilizzare le immagini ottenute nell’elaborazione dei risultati.
Ciò permetterà di normalizzare i rilievi fotografici nel corso del tempo e consentirà di catturare immagini in giorni in cui il cielo non è perfettamente limpido.
In definitiva possiamo dire che l’agricoltura di precisione apporta i seguenti benefici:
Massimizzazione della resa
Riduzione dei costi
Riduzione dell’impatto ambientale (acqua, concimi, pesticidi)
Riduzione della variabilità spaziale
Possibilità di interventi mirati
Aumento della qualità finale del prodotto
