a cura di Alessandro Biglia, Lorenzo Comba, Paolo Gay, Marco Grella, Marco Manzone - Dipartimento di Scienze Agrarie Forestali e Alimentari (DiSAFA), Università degli Studi di Torino
La digitalizzazione giocherà un ruolo chiave per rendere l’agricoltura più competitiva, sostenibile e resiliente. Lo sviluppo tecnologico sta portando all’introduzione di nuovi concetti, strumenti, modalità di lavoro al fine di migliorare l’efficienza produttiva, la sostenibilità e la sicurezza.
Con il termine Internet of Things (IoT) si intende un percorso di sviluppo tecnologico dove gli oggetti (letteralmente Things) acquistano una propria identità digitale e, attraverso la rete internet, entrano in comunicazione tra di loro, scambiandosi le informazioni acquisite, memorizzate e/o elaborate. Nell’ambito dell’agricoltura, gli oggetti possono essere sensori installati in campo, centraline meteo, satelliti, droni, ma anche trattori e macchine agricole evolute. In una visione più ampia, questi oggetti possono diventare smart (o intelligenti), ovvero acquisire una propria capacità indipendente di elaborazione ed eventualmente azione.
In questo schema, le informazioni sono memorizzate tipicamente su cloud, ovvero su reti di server remoti, di cui l’utente non conosce l’esatta ubicazione, ma ne usufruisce i servizi attraverso una normale connessione ad internet. I servizi di cloud, oltre alla memorizzazione e condivisione di dati, possono prevedere anche l’erogazione di servizi di elaborazione dati, con applicativi - ad esempio sistemi per il supporto alle decisioni (DSS) - accessibili direttamente dalla rete.
La disponibilità di macchine agricole evolute, predisposte per lavorare in un contesto di agricoltura di precisione, unita a quella di sistemi smart, in grado di acquisire, condividere ed elaborare informazioni provenienti da più sorgenti nel campo o in azienda, porta al moderno concetto di Agricoltura 4.0. Sensori, droni, satelliti e macchine agricole, se prese singolarmente, non avrebbero modo di sviluppare a fondo le proprie potenzialità, che viceversa possono esprimersi quando tutti questi oggetti condividono informazioni e risorse in uno schema collaborativo generale.
Molti si chiedono perché si sia entrati proprio oggi nell’era dell’Agricoltura 4.0. La risposta risiede nelle specifiche tecnologie abilitanti che sono diventate ora disponibili, e che stanno permettendo un ulteriore passo in avanti rispetto a quanto ottenuto a partire da fine millennio con l’agricoltura di precisione. Tra queste figurano quelle relative alla connessione, con i protocolli di trasmissione 4G (e a breve 5G) e le reti wireless in campo, l’intelligenza artificiale, le nuove potenze di calcolo, i nuovi sensori, tra cui la visione artificiale, e non ultimi i droni.
I droni sono veicoli o velivoli privi di pilota, in grado di spostarsi e compiere delle operazioni in autonomia. I droni terrestri rappresenteranno nel prossimo futuro l’evoluzione del trattore a guida automatica, dotato dei necessari sistemi di sicurezza per la navigazione e controllo della macchina agricola associata. Nella normativa europea, i droni aerei, detti anche APR (aeromobili a pilotaggio remoto), sono inclusi nel gruppo degli aeromobili senza equipaggio, devono essere radiocomandati da terra da un tecnico abilitato, e possono svolgere in autonomia delle missioni programmate. Vi è un crescente interesse e investimento a livello globale per l’applicazione di questi sistemi in agricoltura, sia per quanto riguarda il monitoraggio delle colture grazie all’impiego di sensori aviotrasportati, sia per la conduzione di specifiche operazioni in campo, introducendo quindi un nuovo paradigma di macchina agricola.
Tra le operazioni, rivestono particolare interesse l’impollinazione e la difesa delle colture attraverso l’applicazione di prodotti fitosanitari convenzionali di sintesi o la distribuzione di prodotti per la lotta integrata ammessi in agricoltura biologica, quali ad esempio Bacillus thuringiensis o uova di Trichogramma brassicae in capsule di cellulosa (agente specifico contro la piralide del mais). L’idea per il futuro sarà di poter disporre di flotte di droni in grado di eseguire operazioni e missioni in parallelo e in modo autonomo, senza la necessità dell’operatore se non per garantire la sicurezza. Le flotte di droni potranno coprire, ad esempio per quel che riguarda i trattamenti fitosanitari, ampie superfici in poco tempo, garantendo così la tempestività del trattamento.
C’è infine fermento attorno allo sviluppo delle nuove tecniche per la ricostruzione e analisi tridimensionale dei frutteti e vigneti, per applicazioni di realtà virtuale o aumentata, di intelligenza artificiale o, più semplicemente, per la guida automatica di trattrici e il controllo di macchine agricole. Queste tecniche si basano sull’applicazioni di algoritmi di Structure from Motion ad immagini in alta risoluzione acquisite da droni aerei. Tra gli obiettivi vi è anche la possibilità di estrarre informazioni sullo sviluppo delle colture (volume della chioma, altezza, spessore, stima delle produzioni, mappe di vigoria o di stress, ecc.), l’individuazione di eventuali fallanze e la quantificazione di eventuali danni subiti a causa di eventi atmosferici avversi.
Approfondimenti
Trattamenti fitosanitari da drone
Sebbene in Europa l’applicazione di prodotti fitosanitari da droni aerei sia ancora considerata una tecnica sperimentale, in Asia è praticata da oltre 20 anni. Nonostante l’applicazione dei prodotti fitosanitari con droni sia originariamente nata per trattamenti su colture erbacee come riso e grano, recentemente l’attenzione si sta focalizzando sull’applicazione alle colture 3D, ossia caratterizzate dallo sviluppo della chioma in verticale, come alberi da frutto in generale, agrumeti, oliveti e vigneti. Ad oggi è disponibile la tecnologia necessaria per effettuare il trattamento di un intero appezzamento in maniera completamente autonoma, seguendo con precisione rotte predefinite.
Questo è un aspetto molto importante quando si prevede l’impiego di volumi di applicazione ultra-bassi, con conseguente elevata concentrazione di principio attivo da distribuire: minimizzare le sovrapposizioni o vuoti tra le passate permette di evitare fenomeni di fitotossicità o di limitata efficacia. Gli attuali sistemi, dotati di radar prossimali, permettono di volare a bassa quota e molto vicini rispetto alla chioma della coltura, mantenendo il drone ad una distanza verticale e velocità di avanzamento costanti per l’intero trattamento. Inoltre, nuovi sistemi di rilevazione della densità della vegetazione, integrati con sistemi di applicazione variabile quali PWM (Pulse Width Modulation), permettono di modulare in tempo reale le quantità di prodotto irrorato in funzione della vegetazione.
Queste funzionalità rendono possibili i trattamenti anche in aree marginali e/o di difficile accesso e in contesti di agricoltura eroica, in cui il ridotto livello di meccanizzazione è conseguenza dell’inaccessibilità dei luoghi. In questi contesti, dove in Italia la viticoltura e l’olivicoltura la fanno da padroni, gli agricoltori sono soggetti a elevati rischi nell’applicazione dei prodotti fitosanitari: rischio fisico di incidente legato alle condizioni morfologiche dell’area quando si utilizzano irroratrici collegate a trattrici, così come rischio di contaminazione dovuto all’esposizione ai prodotti quando si utilizzano irroratrici di tipo spalleggiato. Per limitare tali rischi, ad esempio, in Francia è stato recentemente concesso in via sperimentale l’utilizzo dei droni per l’applicazione dei prodotti fitosanitari in vigneti caratterizzati da una pendenza del terreno superiore al 30%.
Dal punto di vista normativo, fintanto i droni continueranno ad essere assimilati ai mezzi aerei tradizionali, l’applicazione di prodotti fitosanitari continuerà ad essere vietata, salvo alcune limitate deroghe. Lo sforzo che sia i legislatori sia gli enti normativi e di certificazione stanno compiendo è quello di definire norme specifiche. Alla luce della risoluzione del Parlamento Europeo del 12/02/2019, che riconosce le potenzialità legate all’impiego dell’intelligenza artificiale e dell’agricoltura di precisione per gestire meglio i prodotti fitosanitari, la bozza di revisione del Piano d’Azione Nazionale per l’uso sostenibile dei prodotti fitosanitari (PAN) aprirà il campo alla sperimentazione.
Questo contesto sarà quindi un’opportunità per sciogliere i nodi ancora esistenti. In particolare, se per le colture erbacee sono già stati ampiamente evidenziati gli elementi di forza, per le colture 3D, caratterizzate da chiome espanse e dense, occorre individuare le migliori strategie operative in termini di modalità di volo, disposizione, dimensione e tipologia degli ugelli (inclusi quelli a “bassa deriva”) e pressione di esercizio. In attesa di prodotti fitosanitari appositamente sviluppati per la distribuzione da drone, l’obiettivo per ottenere un trattamento efficace ed efficiente rimane la distribuzione uniforme della miscela irrorata in tutte le porzioni di chioma, dalle più interne alle più esterne, cercando inoltre un buon bilanciamento di copertura tra le due pagine della foglia. Pertanto, la sfida sarà quella di raggiungere copertura ed omogeneità di distribuzione che garantiscano un’efficacia del trattamento comparabile a quella ottenuta con macchine convenzionali, minimizzando al contempo le perdite al suolo.
Monitoraggio delle colture da drone
L’osservazione del suolo e delle colture dall’alto mediante opportuni sensori permette una valutazione estensiva in modo rapido e automatico, e con un elevato livello di dettaglio. Le informazioni che i droni possono fornire, grazie ai sensori aviotrasportati, sono molteplici: dallo stato della coltura (es. vigoria, occorrenza di malattie, stress idrico ecc.) e del terreno, alle stime di produzione ed alle ricostruzioni tridimensionali della coltura per valutazioni morfologiche. Inoltre, grazie alla possibilità di pianificare con versatilità più campagne di volo durante l’intero ciclo di crescita della coltura, è possibile valutare l’evoluzione degli stati fenologici e l’accrescimento, sempre su tutta la parcella, e non solo, come fatto tradizionalmente, in modo puntuale. Le preziose informazioni fornite dal monitoraggio da drone sono solitamente rappresentate sotto forma di indici, eventualmente organizzati in mappe che, a differenza di quelle fornite in genere dai satelliti, possono raggiungere un’altissima risoluzione a terra, permettendo di estrarre informazioni a livello di singola pianta.
I sensori oggi disponibili per le operazioni di monitoraggio da drone sono di tipo ottico, in grado di rilevare porzioni di spettro della radiazione elettromagnetica riflessa o emessa dalla coltura. Sulla base della porzione di spettro (banda) rilevabile, i sensori possono essere suddividi nelle seguenti tipologie:
- camere RGB: operano nel campo della luce visibile, tipicamente rappresentata dalle bande del rosso, verde e blu (RGB). Economiche, raggiungono risoluzioni millimetriche quando utilizzate in voli a bassa quota;
- camere multispettrali: lavorano in alcune bande spettrali (tipicamente in numero da 5 a 10) nell’intervallo di lunghezza d’onda 400 - 1000 nm. Sono compatte e leggere (inferiori al chilogrammo), perfettamente compatibili con droni di piccola e media taglia, con costi che oscillano tra i 3.000 ed i 20.000 euro;
- camere iperspettrali: acquisiscono il livello di riflettanza della coltura in centinaia di bande spettrali. Per il loro prezzo (fino a 200.000 euro), sono solitamente impiegate per attività di ricerca scientifica. Forniscono la firma spettrale della coltura, o di sue parti, in maniera molto dettagliata, permettendo di individuare componenti dello spettro non visibile all’occhio umano in grado di discriminare le caratteristiche indagate (ad esempio l’insorgenza di una malattia);
- le termocamere: lavorano nell’infrarosso termico (lunghezze d’onda tra 7.500 – 13.500 nm), sono in grado di mappare gradienti di temperatura, generando delle immagini in cui il valore di ogni pixel è correlabile alla temperatura dell’oggetto osservato. Sono utilizzate, ad esempio, per individuare eventuali anomalie nei processi di evapotraspirazione della coltura, per stress di tipo idrico, salino e/o tossico. Analogamente, la termografia permette di individuare possibili disomogeneità nella distribuzione dell’acqua nel terreno, per possibili accumuli e ristagni.
Sistemi per il supporto alle decisioni (DSS)
L’introduzione dell’IoT ha portato all’acquisizione di grandi quantità di dati, diversamente strutturati, comunemente riferiti come big data. Questi sono sempre più eterogenei (misure, immagini, mappe, indici, profili temporali di variazione) ed estremamente densi (sia temporalmente sia spazialmente). Tali dati vengono solitamente memorizzati su servizi cloud, dove potenti sistemi di calcolo ne processano il flusso al fine di estrarne informazioni utili.
Oggigiorno, grazie anche all’introduzione di tecniche di calcolo basate su intelligenza artificiale (AI), è in crescita l’offerta sul mercato di sistemi per il supporto alle decisioni (DSS), i quali aiutano nella gestione delle colture, dell’irrigazione, della fertilizzazione o della protezione da malattie e parassiti. Tali sistemi forniscono indicazioni precise su modalità, intensità e tempistiche degli interventi in campo, spesso basandosi su modelli previsionali che cercano di anticipare le necessità della coltura. L’agronomo può quindi disporre di uno strumento in grado di segnalare tempestivamente, sulla base di una numerosa serie di rilievi in campo, possibili criticità e suggerire eventuali interventi.
In questo contesto, si prevede nel prossimo futuro anche lo sviluppo di strumenti di realtà aumentata e virtuale. Grazie alla realizzazione di specifici applicativi per dispositivi mobili, quali tablet e smartphone, sarà possibile fruire delle elaborazioni fornite dai DSS in modo nuovo, immediato ed efficace. Come evoluzione di quanto sviluppato in ambito militare, le informazioni provenienti dai sensori in campo potranno essere visualizzate in tempo reale sul cockpit del trattore oppure in streaming video usando opportuni visori. Sarà più facile gestire le macchine, come trasformare un sopralluogo in campo in una operazione completamente virtuale, a distanza.
