Introduzione
Per agrivoltaico si intende l’uso di un terreno con duplice obiettivo: produrre energia fotovoltaica, grazie all’installazione di pannelli solari, e condurre attività agricola. I vantaggi di un impianto agrivoltaico variano in base alla coltura scelta. Ad esempio, nel caso del pomodoro, l’installazione dei pannelli garantisce una maggiore ombreggiatura che riduce gli effetti negativi delle temperature estreme; un altro esempio è il riso che è una coltura che richiede molta acqua e potrebbe avvantaggiarsi delle zone d’ombra con effetto “rinfrescante”.

Si tratta di una soluzione innovativa in cui è possibile combinare la produzione di energia elettrica alla produzione agricola, potremmo considerarlo un approccio win-win per l’agricoltore. Tuttavia, l’introduzione di una copertura parziale di pannelli solari modifica in modo significativo le condizioni microclimatiche del campo: radiazione solare disponibile, temperatura del suolo, umidità e distribuzione dell’acqua.

Per comprendere e ottimizzare questi effetti, i droni permettono di raccogliere dati ad alta precisione sullo stato fisiologico delle colture e sulle variazioni microclimatiche generate dalla presenza dei pannelli, offrendo così un supporto concreto alle decisioni agronomiche.

Il drone: occhi al servizio del tecnico e dell’agricoltore
Un drone equipaggiato con sensori RGB e termocamera è uno strumento decisivo per analizzare in maniera approfondita lo status dell’impianto agrivoltaico (Figura 1). Attraverso voli programmati, iDrone è il servizio di Agrobit che permette di acquisire informazioni preziose in tempi rapidi e con elevata precisione. Le immagini raccolte durante il volo vengono elaborate con software dedicati ed algoritmi sviluppati dal team, producendo in output mappe tematiche utili per il monitoraggio dell’impianto arboreo ed energetico.

Fig.1: Agrumeto in impianto agrivoltaico sperimentale (CIHEAM Bari).

Grazie a questo approccio, l’agricoltore non deve limitarsi a osservare il campo “a occhio nudo”, ma può contare su un’analisi oggettiva e dettagliata basata su dati misurabili.

In particolare, iDrone consente di:

• Monitorare lo sviluppo delle colture sotto i pannelli solari, valutando differenze di vigoria e crescita tra aree in pieno sole e zone in ombra;
• Individuare precocemente stress idrici o termici, fondamentali in un contesto agrivoltaico dove le condizioni ambientali sono eterogenee;
• Creare mappe tematiche che supportano scelte agronomiche mirate, come irrigazione e gestione sito-specifica delle risorse.

Indagine RGB e termica attraverso il modello 3D
Il caso studio è un agrumeto coltivato nel Sud Italia in presenza contemporanea, su alcuni filari, di impianto fotovoltaico. In dettaglio, i pannelli sono montati ad un’altezza di circa 4 metri e interessano la zona centrale dell’agrumeto. Queste informazioni preliminari sono essenziali per l’analisi dei dati.
Trattandosi di un impianto arboreo, è fondamentale concentrarsi sulla corretta estrazione di dati dalla chioma. Le immagini RGB consentono di creare un ortomosaico a colori reali da cui è possibile apprezzare l’eterogeneità dell’impianto e, durante la fase di processing delle immagini aeree, viene costruita anche la nuvola di punti 3D, ovvero un gemello digitale (digital twin) del campo. La Figura 2 mostra una prospettiva dell’agrumeto in 3D, con un’ottima profondità dei punti che risulta essenziale per le valutazioni al di sotto dei pannelli fotovoltaici.

Fig.2: Modello tridimensionale dell’agrumeto.

Grazie ad algoritmi dedicati, è possibile estrarre la chioma vegetata (Figura 3a) di ogni singolo agrume e calcolarne i parametri biometrici, anche per le piante che si trovano al di sotto dei pannelli.
Per dati biometrici in agricoltura, si intendono tutte le informazioni misurabili e quantificabili che riguardano le caratteristiche fisiche, fisiologiche o comportamentali delle piante, ad esempio: densità (Figura 3b), altezza e spessore (Figura 3c), e volume della chioma (Figura 3d) da immagini RGB e temperatura media da immagini termiche (Figura 3e).

Fig.3: Nuvola di punti 3D RGB della chioma (a), densità della chioma (b), altezza e spessore della chioma (c), volume della chioma (d), nuvola di punti 3D termica della chioma (e).

Spazializzando questi dati, estratti pianta per pianta in modo automatizzato da algoritmi di computer vision e AI, è possibile ricavare due indici in particolare:

• TRV (Tree Row Volume): rappresenta il volume della chioma per ettaro, ovvero quantifica quanto biomassa è presente in un ettaro di appezzamento. In Figura 4, è riportato il dato per ogni singola pianta da cui è stata precedentemente estratta la chioma. Grazie a tecniche di spazializzazione del dato, è possibile ottenere una mappa di zonazione (Figura 5). L’importanza di questa mappa risiede nell’avere un quadro generale del campo a colpo d’occhio e costituisce la base per elaborare mappe di prescrizione. Lo scopo principale è ottimizzare la distribuzione degli input e stimare la densità vegetativa.

Fig.4: Analisi puntuale del TRV (Tree Row Volume) per singola pianta di agrumi.

Fig.5: Mappa dell’indice TRV (Tree Row Volume) di un agrumeto in agrivoltaico.

• CWSI (Crop Water Stress Index): misura lo stato di stress idrico delle colture, derivato principalmente dalla temperatura fogliare rispetto a quella dell’aria. Anche in questo caso, la Figura 6 identifica lo stress idrico pianta per pianta. Il singolo valore è stato poi spazializzato per ottenere una mappa del campo (Figura 7). L’obiettivo è valutare il fabbisogno irriguo e a gestire in modo più efficiente l’acqua.

Fig.6: Analisi puntuale del CWSI (Crop Water Stress Index) per singola pianta di agrumi.

Fig.7: Mappa dell’indice CWSI (Crop Water Stress Index) di un agrumeto in agrivoltaico.

Conclusioni
L’indagine condotta ha permesso di ottenere un’analisi dettagliata dell’agrumeto in impianto agrivoltaico, andando ad approfondire le caratteristiche della chioma delle piante anche al di sotto dei pannelli fotovoltaici. Questo è reso possibile grazie all’utilizzo di droni per l’acquisizione di dati a bassa quota in grado di generare modelli 3D dell’appezzamento, che permettono di superare le difficoltà dell’analisi 2D o satellitare, che non consentirebbe di analizzare le colture al di sotto dei pannelli.
Le mappe prodotte sono fondamentali per l’agricoltore per prendere decisioni consapevoli e intervenire in modo mirato.
In questo caso studio, in cui sono presenti diverse varietà di agrumi in differenti stadi di crescita, è stato possibile evidenziare che, nell’area più a nord del campo, si manifesta un elevato stress idrico ed anche una bassa vigoria della chioma. Nell’area dove sono installati i pannelli fotovoltaici, la situazione è prevalentemente di media vigoria e un medio livello di stress idrico. Più in dettaglio, ci sono alcuni spot di piante con evidente scarsa vigoria ed elevato stress. Al contrario, l’area più a destra del campo è quella che risulta nelle migliori condizioni.
Il team di Agrobit sa che gli impianti agrivoltaici rappresentano una grande opportunità per gli agricoltori. Per questo, grazie al servizio iDrone, possiamo supportare le tue decisioni agronomiche e migliorare l’impiego di risorse in campo.
Si ringrazia il CIHEAM di Bari per la disponibilità ad eseguire il rilievo nel loro impianto agrivoltaico sperimentale.