Siamo alla fine di una delle stagioni irrigue più critiche di cui si ha memoria. In questo stesso periodo, l’incremento dei costi energetici e dei prezzi dei fertilizzanti rischiano di compromettere la redditività dell’agricoltura irrigua. Fortunatamente esistono strumenti in grado di aiutare gli agricoltori e il territorio rurale a far fronte a queste sfide emergenti. Quella dell’adattamento ai cambiamenti climatici non è una strada facile e breve, ma grazie all’innovazione tecnologica, gli strumenti dell’irrigazione di precisione diventano ogni anno sempre più accessibili ed efficienti.
L’uso delle tecnologie IoT e Big Data in agricoltura investe direttamente l’obiettivo 12 dell’Agenda 2030 “Consumo e Produzione Responsabili” e indirettamente gli obiettivi 2 “Sconfiggere la Fame” e 15 “Vita sulla Terra”. Ci riferiamo, come caso esemplare e criticità specifica, al monitoraggio puntuale delle coltivazioni agricole per ottimizzare l’irrigazione, ridurre eventuali inefficienze e migliorare la qualità dei raccolti grazie all’azione di macchine e dispositivi intelligenti.
Gli studi del Cer sull’irrigazione di precisione
Il Consorzio di Bonifica per il Canale Emiliano Romagnolo presso l’azienda agricola sperimentale di Acqua Campus (a Mezzolara di Budrio, in provincia di Bologna) da anni effettua ricerche, studi e sperimentazioni sull’irrigazione di precisione.
Nel dettaglio, all’interno del progetto Pon Water4Agrifood sono in corso attività specifiche per l’ottimizzazione dell’irrigazione di precisione a rateo variabile sulla base di indici vegetazionali integrati nel sistema di supporto alle decisioni Irriframe. Il lavoro si basa su tre fasi distinte:
1. Elaborazione dei dati satellitari: attraverso la messa in opera di un software opportunamente progettato è stato possibile effettuare lo scarico in modalità automatizzata delle immagini satellitari acquisite dai satelliti Sentinel2. Queste immagini grezze sono quindi pre-elaborate, filtrate, archiviate e storicizzate per l’intero periodo necessario al monitoraggio degli appezzamenti oggetto degli studi
2. Produzione di curve di correlazione tra valori indici satellitari e coefficienti culturali: per le principali colture irrigue del territorio emiliano-romagnolo (pomodoro, mais, patata, cipolla), sono stati confrontati e correlati diversi indici satellitari con rilievi a terra sulla vegetazione in punti georeferenziati. In questo modo è stato possibile sviluppare algoritmi per l’identificazione delle fenofasi e dei parametri colturali da remoto.
3. Irrigazione a rateo variabile: infine, i parametri rilevati da remoto e sviluppati al punto precedente sono integrati in Irriframe per ottimizzare il bilancio idrico nelle diverse fenofasi del ciclo colturale, consentendo durante la stagione di mappare la variabilità del volume di adacquamento, per ogni appezzamento e intervento irriguo. Le mappe di variabilità del volume di adacquamento sono quindi integrate in sistemi di controllo elettronico di distribuzione dell’acqua, agendo sulla centralina che controlla la velocità di arretramento della macchina irrigua semovente.
Le attività svolte hanno inoltre l’obiettivo di rimuovere gli ostacoli all’irrigazione di precisione mettendo a disposizione mappe a scala regionale di indici agronomici ricavate da immagini satellitari ad alta risoluzione, protocolli e standard per rendere interoperabili reti di sensori e apparati in campo, macchine irrigatrici guidate da mappe di irrigazione a rateo variabile sempre più accurate.
La sperimentazione presso Acqua Campus
Le attività di sperimentazione svolte presso Acqua Campus si sono focalizzate sulla validazione della correlazione tra indici di vegetazione e i principali parametri biofisici utilizzabili per l’agricoltura di precisione. In relazione alle applicazioni previste, si è deciso di puntare sui seguenti parametri: Leaf Area Index (Lai), Canopy Chlorophyll Content (Ccc), Leaf Chlorophyll Content (Lcc), Leaf Water Content (Lwc) e i coefficienti colturali tipici di ogni fase fenologica (Kc).
Le colture oggetto di studio sono state pomodoro e mais, coltivati in asciutta e in irriguo seguendo il consiglio di Irriframe. Attraverso la combinazione di differenti bande, sono stati calcolati più di 100 indici di vegetazione e tra questi, sono stati selezionati quelli in grado di stimare meglio i prescelti parametri.
Gli indici selezionati corrispondono al Normalized Difference Vegetation Index (Ndvi) ed Enhanced Vegetation Index (Evi).
Il primo fornisce una stima della vigoria della pianta sulla base del rapporto tra la differenza e la somma delle radiazioni riflesse nell’infrarosso vicino e nel rosso. Il secondo rappresenta un indice di vegetazione “ottimizzato” progettato per migliorare il segnale della vegetazione con una migliore sensibilità nelle regioni ad alta biomassa e un migliore monitoraggio della vegetazione attraverso una distinzione del segnale di fondo della chioma e una riduzione delle influenze atmosferiche.
Il sistema di automazione sviluppato scarica ed elabora i dati del satellite Sentinel 2, genera le mappe degli indici Ndvi ed Evi, quindi li trasmette a Irriframe che integra il valore degli indici e, sulla base di essi, aggiorna i parametri colturali, ed in particolare il Kc. Questo nuovo valore del coefficiente colturale è assimilato nel calcolo del bilancio idrico, così da produrre mappe di prescrizione per l’irrigazione a rateo variabile.
In particolare, il valore medio di Evi calcolato è usato per regolare il Kc generato da Irriframe per un determinato appezzamento, mentre la mappa Ndvi (fig. 1) viene utilizzata per la spazializzazione, ovvero per generare la mappa di prescrizione per l’irrigazione a rateo variabile all’interno dello stesso appezzamento (fig. 2).
Le mappe sono dinamiche nel tempo poiché aggiornate ad ogni passaggio utile del satellite sull’appezzamento. Il consiglio irriguo viene così inviato all’impianto irriguo dotato di centralina ricevente e attuatori in grado di eseguire irrigazione a rateo variabile.
Il Consorzio Cer sta portando avanti ulteriori sperimentazioni per adattare il consiglio irriguo prodotto da Irriframe e i relativi sistemi di irrigazione di precisione a condizioni di salinità del suolo. Tali attività sono svolte nell’ambito del Gruppo operativo per l’innovazione Gestfalda finanziato dalla Regione Emilia-Romagna all’interno del Psr 2014-2020.
Nel progetto è stato sviluppato un algoritmo per produrre un consiglio irriguo che permetta di lisciviare i sali accumulati nel suolo. In questo modo, i sistemi irrigui di precisione potranno garantire un’ottimizzazione delle rese anche in condizioni avverse per le colture, come mostra anche la foto di apertura.
Le potenzialità del sistema
Dai test svolti sul campo emergono le grandi potenzialità di questi sistemi di irrigazione di precisione. Questi test sono stati portati avanti confrontando tesi coltivate in asciutta e tesi coltivate in irriguo, seguendo il consiglio di Irriframe sia nella sua veste tradizionale sia utilizzando indici satellitari e irrigazione a rateo variabile.
La figura 3 riassume il volume irriguo e la resa ottenuta per la coltura del mais da granella: emerge un ottimo risultato in termini di risparmio idrico e rese ottenibili attraverso l’integrazione del servizio Irriframe con gli indici satellitari. Le sperimentazioni su altre colture irrigue come pomodoro, cipolla e patata evidenziano risultati altrettanto promettenti.
Al fine di valutare il possibile risparmio idrico associato all’integrazione di dati satellitari in Irriframe per la generazione di mappe per l’irrigazione a rateo variabile, sono state eseguite delle simulazioni per l’anno 2020 sulle colture di pomodoro e mais. A partire dai circa 43.520 appezzamenti coltivati a tali colture (fonte Agrea) per l’anno in esame sono stati calcolati alcuni indici statistici, relativi alle superfici identificate utilizzando i dati provenienti dal satellite Esa - Sentinel 2 per tutte le date disponibili.
Selezionando circa 2.500 scenari equamente distribuiti nella regione è stata simulata l’integrazione del nuovo coefficiente colturale (Kc) calcolato all’interno del bilancio idrico del sistema Irrinet. Il processo di assimilazione è stato realizzato applicando due diverse soglie di accettazione e due metodi di discretizzazione del calcolo del Kc a passo giornaliero.
Per quanto riguarda le soglie di accettazione è stato impostato il valore del 20% e 50% come differenza tra il dato stimato ed il dato rilevato oltre il quale tale nuovo valore sarebbe stato escluso dal processo di assimilazione.
Sulla base di quanto simulato sono state calcolate le distribuzioni di frequenza delle percentuali di risparmio idrico calcolato per i 2.500 scenari per mais e pomodoro con i diversi metodi adottati.
In termini di fabbisogno idrico l’integrazione con i dati da satellite può portare un risparmio fino al 5% dell’evapotraspirazione effettiva (ETe) che corrisponde a quasi 170 metri cubi di acqua per ettaro per l’anno 2020. Il valore di risparmio idrico espresso rispetto al fabbisogno irriguo raggiunge valori del 9% ovviamente perché al netto del contributo delle piogge.
In generale con soglie di accettazione maggiori corrispondono risparmi maggiori, come si può notare nella figura 4, anche se in tali casi si nota maggior variabilità. I valori calcolati di risparmio idrico associati all’integrazione del dato da satellite sono stati utilizzati per calcolare il risparmio idrico complessivo che si avrebbe avuto su tutto il territorio dell’Emilia-Romagna per le colture di mais e pomodoro applicando l’irrigazione 4.0 con il sistema Irriframe integrando i dati satellitari. La superfice occupata dalle colture in esame per l’anno 2020 risulta di circa 90mila ha per il mais e 23mila ha per il pomodoro.
A rafforzare le potenzialità di tali sistemi, è possibile prendere in considerazione il fabbisogno energetico medio per il sollevamento e distribuzione dell’acqua utilizzata. Ipotizzando infatti una prevalenza media di 20m assieme alla pressione necessaria per il funzionamento dell’impianto di aspersione, si evidenzia come l’energia risparmiabile ad ettaro oscilli in un range di 3-6.5 kWatt/ha. Considerando quindi i metri cubi risparmiati con il calcolo espresso in precedenza, si raggiunge un risparmio energetico potenziale che arriva fino a 6.000 MW.
Al risparmio energetico corrispondono inoltre ingenti risparmi economici, che raggiungono i 3 milioni di euro su tutta la superficie regionale, un dato estremamente rilevante se si considerano le recenti tensioni per l’approvvigionamento energetico.
In conclusione
Gli studi condotti dal Cer presso l’azienda agricola sperimentale di Acqua Campus hanno consentito di sviluppare sistemi basati sul telerilevamento a supporto dell’irrigazione di precisione.
Il sistema nel suo complesso vede integrate tecnologie di assimilazione e calcolo di indici satellitari, supporto all’irrigazione tramite Irriframe e irrigazione a rateo variabile grazie a macchine semoventi tipo rotoloni, pivot e rainger (fig. 5 e 6).
Per evidenziare le grandi potenzialità che l’irrigazione di precisione avrebbero su tutto il territorio regionale, è stata condotta un’analisi sui risparmi idrici, energetici ed economici relativi a tali sistemi. Sebbene tale analisi si basi su assunzioni elementari e su un’ipotetica adozione di attrezzatura 4.0 per tutte le superfici coltivate a mais e pomodoro, consente comunque di fornire un ordine di grandezza circa le potenzialità che tali sistemi potrebbero esprimere sia a livello aziendale, che territoriale.
A tale fine, perché l’irrigazione di precisione diventi una pratica sistematica, è necessario inoltre interconnettere decine di migliaia di apparati sensoriali e sistemi di attuazione irrigua in reti IoT. Infine, in un’agricoltura data driven e data intensive diventa centrale il tema della proprietà, sicurezza e privatezza dei dati. I sistemi cloud e di gestione dei Big Data dovranno mettere a disposizione politiche flessibili di configurazione della accessibilità e privatezza dei dati.
È proprio grazie a tali dati se è risultato possibile e risulterà possibile fare passi avanti sulla strada dei cambiamenti climatici. Risulta così fondamentale l’implementazione di politiche di sostegno agli investimenti in tecnologie 4.0, come previsto nel nuovo Piano Strategico per la Pac, a beneficio delle aziende agricole e dell’intero territorio rurale.
