Anno 15 | 29 Aprile 2017 | redazione@teatronaturale.it ACCEDI | REGISTRATI

Il futuro dell'olivicoltura italiana è la precisione

Sensori e robot, in campo e nel cielo, per risparmiare acqua, nutrienti e fitofarmaci. Una miglior gestione di tutti i fattori agronomici permetterà alle singole varietà di esprimere tutte le loro potenzialità, regalando così oli extra vergini ancora più complessi e di eccellenza

L’agricoltura del futuro sarà sempre più legata ad una migliore utilizzazione dei beni e dei servizi necessari alla produzione. La gestione delle coltivazioni dovrà essere sempre più indirizzata alla massimizzazione della quantità e della qualità raggiungibile con il minore uso di acqua e fertilizzanti e la protezione delle colture dovrà avvenire in modo preciso e personalizzato. L’avvento di tecnologie informatiche a costi sempre più bassi e la disponibilità di un’ampia gamma di strumentazioni e sensori di vario tipo stanno permettendo l’avvento e la progressiva crescita dell’agricoltura di precisione deve gli interventi agronomici tengono conto delle effettive esigenze colturali e delle caratteristiche biochimiche e fisiche del suolo.

Anche in olivicoltura è possibile personalizzare gli interventi agronomici in funzione delle reali esigenze del singolo impianto o della singola pianta. Per fare questo è necessario utilizzare una serie di informazioni raccolte, anche in tempo reale all’interno degli oliveti. L’IVALSA e l’IBIMET CNR in collaborazione tra loro hanno avviato da alcuni anni una serie di lavori indirizzati alla olivicoltura di precisione. Sono stai innanzitutto testati e messi a punto dei sensori di prossimità che consentono con la semplice di lettura di alcune lunghezza d’onda emesse dalle piante di calcolare il livello di stress idrico, stimare le perdite dovute all’evaporazione e ipotizzare l’efficienza della pianta. Gli stessi sensori innalzati al di sopra degli impianti mediante droni o satelliti permettono una diversa stima degli stessi parametri a livello locale o territoriale con una diversa scala di dimensione. Questa tecnologia permette di giungere a calibrare l’uso degli impianti irrigui mediante il disegno di impianti frazionati o addirittura capaci di stimare l’acqua data per ogni singola pianta. La lettura di alcune lunghezza d’onda specifiche emesse dalle piante possono dare anche indicazione riguardo le condizioni nutrizionali delle piante stimando il livello di azoto delle foglie e fornendo quindi una chiave per giungere a fertilizzazioni calibrate e diverse all’interno dell’oliveto. Le nuove tecniche di acquisizione ed elaborazione di immagine sono abbastanza mature per consentire di effettuare altri tipi di rilievi a distanza in grado di stimare lo stadio fenologico delle piante quali ad esempio il grado di apertura delle infiorescenze o quello di invaiatura dei frutti.

L’IVALSA CNR in collaborazione di vari istituti di ricerca spagnoli, portoghesi, austriaci, greci e britannici ha appena presentato un progetto per l’olivicoltura di precisione dove tutte questi sistemi possono venire integrati al fine di monitorare in tempo reale cosa stia succedendo all’interno di un oliveto. Il progetto denominato OLEABOTICS è stato presentato in risposta ad un bando Horizon 2020 relativa a Research and Innovation action Sustainable Food Security – Resilient and resource-efficient value chains e mira alla messa a punto di un robot semovente dal quale è in grado di prendere il volo ed atterrare in modo autonomo un drone. La combinazione di immagini delle chiome degli olivi esaminate da diverse angolazioni e dei dati provenienti da sensori fissi nel terreno e sulle piante dovrebbero facilitare la lettura in tempo reale delle esigenze delle piante e degli effetti degli interventi agronomici. Altro obiettivo del progetto è quello di monitorare e stimare il carico produttivo delle piante, la maturazione dei frutti e il livello di attacco della mosca olearia con la massima precisione ed il minimo intervento dell’uomo.

di Claudio Cantini
pubblicato il 17 marzo 2017 in Strettamente Tecnico > L'arca olearia

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