Mais di precisione: gli strumenti dell’agricoltura 4.0

mais
Tramite il monitoraggio con satelliti e droni e i modelli previsionali la gestione agronomica della coltura sta diventando sempre più digitale. Obiettivo: aumentarne la produttività e la sostenibilità

Il mais è il cereale più coltivato al mondo e viene utilizzato per l'alimentazione umana e animale, come biocombustibile e come pianta modello per la ricerca.

La coltivazione del mais è molto esigente in termini nutrizionali e sensibile a stress fisici e biologici, quindi è importante monitorare costantemente la sua salute e le minacce che possono comprometterla.

La gestione agronomica della sua coltivazione sta diventando sempre più digitale per aumentarne la produttività e la sostenibilità, con l'uso di strumenti dell'Agricoltura 4.0 come il monitoraggio dei campi con satelliti e droni, l'impiego di modelli previsionali per la difesa e la produttività, la produzione di mappe a rateo variabile per la semina e la mappatura dei suoli.

L'interesse per il 4.0 sta crescendo, lo dicono i numeri e lo dicono le sempre più numerose pubblicazioni scientifiche a riguardo e le realtà che nascono. Agricolus è un'azienda innovativa umbra che ha sviluppato soluzioni digitali in grado di gestire le colture in modo efficiente e sostenibile. Con MayDSS, i tecnici e gli agricoltori hanno a disposizione un'ampia gamma di funzionalità utili, tra cui mappe satellitari e modelli previsionali per la fenologia, l'irrigazione, la concimazione e la difesa delle colture.

Dagli indici di vegetazione...

In un'azienda agricola, l'impiego accurato dei dati satellitari permette di migliorare le operazioni sul campo e di rendere sostenibile dal punto di vista economico la raccolta strutturata di informazioni. In pratica, si possono prendere decisioni più efficaci grazie alla corretta interpretazione dei dati raccolti, ottimizzando i processi e riducendo gli sprechi.

La “visione dall’alto” è utile per individuare eventuali problemi che si stanno sviluppando in campo (un principio di ruggine ad esempio) e intervenire in tempo per risolverli. In MaysDSS l’agricoltore può consultare otto indici per avere una visione completa della situazione vegetativa:

  • Indici di vigoria – come l’NDVI – sono influenzati sia dallo sviluppo delle piante, in termini di biomassa verde, che dalla greenness, ossia dal colore verde. Tra gli indici di vigoria si trova il LAI: esso corrisponde numericamente all’indice di area fogliare (m2/m2) ed è stato studiato principalmente per il mais.
  • Indici di clorofilla (TCARI/OSAVI) sono influenzati soltanto dalla presenza di clorofilla e non tengono conto dello sviluppo della pianta in termini di copertura vegetale; sono quindi utili a identificare la presenza di aree clorotiche.
  • Indici di stress idrico (NDMI e NMDI) sono influenzati dallo stress idrico della pianta o dal contenuto d’acqua del suolo nudo.
Confronto indici di vegetazione Agricolus
Monitoraggio con indice NDVI su campi di mais

...alle mappe di prescrizione

Tali indici hanno una finalità ancora più efficace se impiegati per la creazione di mappe di prescrizione.

Le mappe di prescrizione sono uno strumento dell’agricoltura di precisione che permette di eseguire concimazioni a rateo variabile: ciò significa ottimizzare la dose di concime, associando a ciascuna zona del campo la quantità più adatta.

Questo è particolarmente importante quando si parla di concimazione azotata, soprattutto nel caso del mais: la carenza di azoto, infatti, determina una riduzione di resa e di qualità, mentre un eccesso comporta rischi di inquinamento e un costo inutile per l’azienda agricola.

Mappa di prescrizione piattaforma Agricolus
Creazione di una mappa di prescrizione all’interno di Agricolus

Il modello di fertilizzazione presente in Agricolus può essere utilizzato per identificare la corretta dose di fertilizzante da somministrare alla coltura e inserire nella mappa di prescrizione. il modello fa infatti un bilancio tra tutti i fattori che incrementano il contenuto di nutrienti disponibili nel suolo e quelli che lo impoveriscono, indicando all'utente le effettive necessità della coltura:

Modello previsionale fertilizzazione piattaforma Agricolus
Il modello previsionale della fertilizzazione nella piattaforma Agricolus

Grazie a queste nuove tecnologie l’agricoltore può contare sulla possibilità di controllare da remoto le proprie colture, ottimizzare gli interventi di monitoraggio, quantificare gli input in modo opportuno.

Il supporto dei modelli previsionali

Dalla difesa...

I modelli riguardanti fenologia e irrigazione sono varietà-specifici: vengono infatti personalizzati per classe di precocità dell’ibrido utilizzato.
Ma quali sono le principali avversità di questa coltura e come vengono gestite?
Il mais teme attacchi di insetti, le cui forme giovanili si nutrono a carico della parte vegetativa della pianta causando gravissime perdite. I danni sono sia di tipo diretto che indiretto, ovvero, oltre alle perdite direttamente causate dall’attività dell’insetto che si nutre a carico di tessuti vegetali, bisogna considerare che le “ferite” aperte sono punti di ingresso ideali per infezioni fungino-batteriche. Agricolus offre robusti sistemi previsionali per lo sviluppo in campo di:

- piralide;
- nottua gialla;
- diabrotica;
- nottua dei seminati.

Piralide e nottua gialla, conosciute col nome scientifico rispettivamente di Ostrinia nubilialis e Helicoverpa armigera, sono due lepidotteri (farfalle) polifagi, in grado cioè di svilupparsi a carico di diverse piante, ma che vengono rinvenuti comunemente (e con grande dispiacere per chi li trova) proprio nel mais. Mentre la larva di Ostrinia può essere rinvenuta all’interno degli stocchi, la Nottua predilige gli organi aerei e i frutti.

Modello previsionale Piralide piattaforma Agricolus
Il modello previsionale della piralide nella piattaforma Agricolus

La Diabrotica virgifera invece è un insetto alieno (di origine americana) della famiglia dei Crisomelidi, un sottogruppo dei coleotteri la cui forma adulta è molto simile alle coccinelle. Le larve di quest’ultima invece si alimentano a carico dell’apparato radicale della pianta.

Modello previsionale diabrotica piattaforma Agricolus
Il modello previsionale della diabrotica nella piattaforma Agricolus

Il modello per la nottua dei seminati stima i tempi di sviluppo e gli stadi della seconda generazione svernante o la prima post-migrazione.

A fianco al modello è inoltre ora possibile monitorare e visualizzare la situazione delle trappole e delle catture. Questo permette di capire meglio e tenere traccia del comportamento stagionale dell’insetto.

...all'irrigazione

La scelta della strategia di difesa e dell'irrigazione del mais può essere perfezionata grazie ai modelli previsionali che, inoltre, permettono di prevedere l'evoluzione fenologica della pianta giorno per giorno. Con l'app mobile di Agricolus, è possibile integrare tali modelli con osservazioni mirate in campo.

Il modello di previsione dell'irrigazione consente di quantificare quotidianamente lo stress idrico del mais e la quantità d'acqua necessaria per riequilibrarlo, attraverso il calcolo di un bilancio idrico completo. In questo modo, il maiscoltore sarà in grado di ottimizzare le pratiche irrigue, fornendo la quantità esatta d'acqua necessaria senza sprechi.

La piattaforma fornisce un consiglio irriguo su quando irrigare e quanta acqua somministrare che si basa proprio sul metodo del bilancio idrico. In questo modo l’acqua nel suolo si mantiene sempre entro livelli ottimali per la coltura.

Modello irrigazione piattaforma Agricolus
Il modello dell'irrigazione nella piattaforma Agricolus

Un caso d'uso

Il software Agricolus è stato utilizzato per monitorare un campo di mais (classe FAO 600) di quattro ettari situato nella bassa pianura friulana. Poiché questa coltura richiede molta acqua (fino a 700 mm/anno), sono stati effettuati sei interventi di irrigazione posizionando il rotolone lungo i due lati lunghi del campo.

La necessità di così tanti interventi è stata causata dalla siccità che ha colpito il nord Italia durante la stagione del 2022, con una quasi totale assenza di piogge.

Per monitorare lo stato di salute della coltura, sono stati utilizzati gli indici satellitari NDVI e NDMI. L'indice NDVI consente la valutazione della vigoria fogliare, mentre l'indice NDMI valuta il contenuto idrico della vegetazione.

Con il passare del tempo e l'arrivo di nuove immagini satellitari, è stato notato che si stava formando e allargando un'area rossa all'interno del campo. Questa zona è stata identificata e caratterizzata solo grazie all'utilizzo del telerilevamento.

In quest’area, valori bassi di NDVI corrispondono a valori bassi di NDMI. Ciò significa che entrambi gli indici mostrano la stessa situazione in campo: il rosso coincide con una zona in stress idrico e le piante che hanno sofferto maggiormente lo stress sono anche quelle che godevano di uno scarso stato di salute iniziale.

Confronto indici NDVI e NDMI Agricolus
Il confronto tra gli indici NDVI e NDMI nella piattaforma Agricolus

Agricolus Farmer

Utilizzando l'app Agricolus Farmer sono stati eseguiti rilievi puntuali in campo per determinare le cause dei danni e caratterizzarli attraverso fotografie. Le immagini satellitari hanno evidenziato un'inefficienza nella distribuzione idrica da parte dei rotoloni.

Grazie alla funzione "Misura distanza", si è scoperto che la gittata del rotolone non poteva coprire una distanza sufficiente sul lato corto del campo. Questo ha causato la formazione iniziale di un'area con stress idrico, anche a causa della mancanza prolungata di precipitazioni.

Tuttavia, nel tempo, quest'area si è allargata a causa della presenza di cinghiali che hanno preferito l'area centrale più secca rispetto alle zone ancora verdi dei bordi del campo. Infine, utilizzando la funzione "Misura area", è stato stimato il danno complessivo, pari a circa mezzo ettaro.

Solo grazie all'osservazione satellitare si è potuto verificare la presenza di un problema nel campo e quantificarne le perdite. Se si fosse intervenuti precocemente (immagine satellitare del 12 luglio) con un'irrigazione di soccorso al centro del campo, si sarebbe evitato il danno e la gestione agronomica del mais sarebbe stata efficiente.

I vantaggi dell'agritech nel mais

L’avvento dell’agricoltura di precisione ha contribuito allo sviluppo di nuove competenze, legate alla raccolta e analisi dati, digitalizzazione del lavoro.

I primi risultati hanno evidenziato una riduzione dei consumi di combustibile di almeno il 10% e dei tempi di lavorazione fino al 35%; con un calo dei costi medi di produzione intorno al 15%; un aumento delle rese stimato tra il 7 e il 15% per i cereali.

Il settore agricolo si trova oggi ad affrontare numerose sfide, primo fra tutte il cambiamento climatico e il verificarsi di eventi estremi, quali siccità, alluvioni, gelate. Inoltre l’attenzione del consumatore finale sulla sostenibilità e la qualità dei prodotti agroalimentari e le normative europee e nazionali che incentivano l’innovazione e la salvaguardia dell’ambiente.

Per questo una filiera agroalimentare sostenibile non solo si rende necessaria, ma è possibile attraverso la digitalizzazione delle imprese agricole. I vantaggi della digitalizzazione sono tangibili:

  • -40% di input (fertilizzanti, agrofarmaci);
  • -50% dell'uso di acqua per l'irrigazione;
  • -50% nelle emissioni di gas serra;
  • +16% delle rese.

Per chi coltiva mais, il monitoraggio della coltura da remoto sta diventando una risorsa preziosa. Per questo, Agricolus fornisce ai maiscoltori una serie di strumenti ad hoc con la soluzione MaysDSS: modelli previsionali, indici di vegetazione, e mappe di prescrizione.

Sapere quando e in che modo intervenire nei campi di mais è una strategia fondamentale per garantire la sostenibilità delle produzioni e condurre una gestione agronomica efficiente.

Mais di precisione: gli strumenti dell’agricoltura 4.0 - Ultima modifica: 2023-03-16T12:29:51+01:00 da Redazione Terra e Vita

1 commento

  1. Ho sempre rilevato nella formazione agronomica una forte enfasi agli aspetti tecnici del problema crescita sia vegetale che animale ed una minore attenzione alla componente economico decisionale, limitata spesso ad una lettura del bilancio secondo la formulazione serpieriana. Il progresso delle applicazioni informatiche e in particolare il data collection da diverse fonti, il data mining, la elaborazione dati come supporto alle decisioni aziendali, con la crescente importanza della componente finanziaria e del cash flow, richiedono una migliore integrazione fra la componente tecnico-agronomica e la componente economico-manageriale nella gestione dell’azienda agricola di fronte a nuovi scenari caratterizzati da cambiamento climatico, instabilità e volatilità dei mercati e sostenibilità. Naturalmente ciò richiede anche un cambiamento profondo delle competenze e capacità gestionali dell’imprenditore agricolo e di coloro che lo sostengono nello svolgimento delel sue attività di routine.

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