Che cos’è l’intelligenza artificiale?
L’intelligenza artificiale (IA) è l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività (definizione della Commissione Europea, 2018). L’IA è sia scienza sia ingegneria. È scienza perché studia teoricamente come potrebbe funzionare un “ragionamento artificiale”. È ingegneria perché si costruiscono macchine o programmi che realizzano concretamente queste abilità.
L’obiettivo principale dell’IA è sviluppare algoritmi, modelli e sistemi che consentano alle macchine di imparare dai dati, trarre conclusioni, prendere decisioni e risolvere problemi in modo autonomo come se fosse un umano. Un sistema di IA funziona quando le sue prestazioni sono misurabili e verificabili. Per esempio, se la macchina risolve un problema, esegue un compito o prende decisioni con successo secondo criteri prestabiliti.

Fig.1: AI: scienza e ingegneria.

Machine Learning e Deep Learning
Il machine learning e il deep learning sono due tecnologie dell’intelligenza artificiale che stanno entrando sempre più spesso anche nel lavoro quotidiano di agricoltori e tecnici di campo come strumenti pratici per prendere decisioni migliori.
Il machine learning può essere descritto come la capacità di un sistema di “imparare dall’esperienza”. In pratica, si forniscono al modello molti dati storici: dati meteo, dati di produzione, analisi del suolo, immagini delle colture, interventi agronomici e relativi risultati. Analizzando questi dati, l’algoritmo individua automaticamente delle relazioni ricorrenti, chiamate pattern, e le utilizza per fare previsioni o suggerire azioni. In agricoltura questo significa, ad esempio, stimare la resa attesa, prevedere un rischio di stress idrico o individuare condizioni favorevoli allo sviluppo di una malattia sulla base di dati ambientali e agronomici reali.
Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning, particolarmente potente quando si lavora con dati complessi come immagini, segnali o serie temporali molto dettagliate. Il suo punto di forza è l’uso di reti neurali “profonde”, ispirate al funzionamento del cervello umano, che riescono a estrarre automaticamente le informazioni più rilevanti dai dati grezzi. Nel contesto agricolo, il deep learning è ciò che permette, per esempio, di riconoscere una malattia fogliare a partire da una foto scattata in campo, distinguere infestanti dalla coltura, analizzare la struttura della chioma di una pianta o valutare lo stato di vigore a partire da immagini satellitari o da drone.

Fig.2: Machine Learning e Deep Learning.

La differenza pratica tra i due approcci è che il machine learning lavora molto bene quando le variabili chiave sono già note e misurabili, come dati fenologici, resa, condizioni meteo. Viceversa, il deep learning diventa essenziale quando l’informazione non è immediatamente numerica ma va interpretata, come nel caso delle immagini aeree. Spesso, nelle applicazioni agricole più avanzate, le due tecnologie vengono combinate: il deep learning estrae informazioni dalle immagini o dai sensori, e il machine learning le integra con dati meteo, suolo e gestione agronomica per supportare la decisione finale.

L’IA è davvero utile in agricoltura?
Il valore dell’intelligenza artificiale emerge soprattutto quando viene applicata a problemi concreti e integrata correttamente nei processi decisionali aziendali. L’utilità delle tecniche di machine learning e deep learning sta nel supportare l’agricoltore in un contesto sempre più complesso e aleatorio, caratterizzato da variabilità climatica, aumento dei costi di produzione, maggiore pressione normativa e necessità di ridurre l’impatto ambientale.
Attualmente, grazie all’impiego di centraline meteo aziendali, immagini satellitari e da drone, sensori in campo o montati su trattori, l’agricoltura ha a disposizione una grande quantità di dati. Il dato deve essere trasformato in informazione per l’agricoltore stesso, per supportarlo nel prendere decisioni consapevoli e valide. Uno dei punti cruciali dell’agricoltura moderna è la necessità di agire tempestivamente per garantire qualità e quantità del prodotto finale. L’intelligenza artificiale consente di analizzare i dati provenienti da diverse fonti e trasformarli in indicazioni operative, come finestre ottimali di intervento, livelli di rischio o priorità di azione. Questo è particolarmente rilevante per attività come la gestione dell’irrigazione, la difesa fitosanitaria, la nutrizione e il monitoraggio dello stato vegetativo.

Gestire la variabilità spazio-temporale
Uno dei maggiori vantaggi dell’impiego di IA è la capacità di lavorare sulla variabilità spaziale e temporale dei sistemi agricoli. Campi apparentemente omogenei possono presentare differenze significative di suolo, vigore o sviluppo fenologico. Grazie al machine learning e al deep learning, queste differenze possono essere individuate e quantificate, permettendo interventi mirati e, di conseguenza, un uso più efficiente di acqua, fertilizzanti e agrofarmaci. Questo è un approccio win-win, da un lato si riducono i costi per l’agricoltore e dall’altro si incrementa la sostenibilità sociale, economica ed ambientale.
È però fondamentale chiarire che l’efficacia di questi strumenti dipende fortemente dalla qualità dei dati e dalla correttezza del modello agronomico sottostante. Un algoritmo non può compensare dati mancanti, non rappresentativi o un’interpretazione agronomica errata del problema. Ecco perché è fondamentale un approccio multidisciplinare: è necessaria la cooperazione tra agricoltori, agronomi, tecnici ed esperti di intelligenza artificiale per garantire le migliori prestazioni dell’IA applicata all’agricoltura. Gli algoritmi di machine learning e deep learning funzionano al meglio quando sono costruiti su basi agronomiche solide e vengono utilizzati come strumenti di supporto, capaci di trasformare grandi quantità di dati in indicazioni operative più tempestive, mirate e sostenibili.

Fig.3: L’uso del Machine Learning e Deep Learning in agricoltura richiede un approccio multidisciplinare.

IA in agrumeto: un caso studio reale
Un esempio concreto di applicazione dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie digitali in agricoltura è rappresentato dall’analisi multispettrale da drone condotta su un agrumeto situato in Sicilia. L’attività ha avuto l’obiettivo di valutare in modo oggettivo e quantitativo lo stato vegetativo e la risposta delle piante a diversi prodotti agronomici (biostimolanti), sfruttando immagini ad altissima risoluzione e algoritmi di analisi avanzata.
L’area di studio è stata suddivisa in 25 parcelle sperimentali di 80 m² e comprensiva di 4 piante ciascuna. Questa impostazione ha permesso di ottenere dati confrontabili e statisticamente robusti, fondamentali per valutare l’efficacia dei trattamenti testati e per interpretare correttamente la variabilità spaziale dell’agrumeto.
Il rilievo è stato eseguito molto rapidamente utilizzando un drone DJI Mavic 3 Multispectral, il cui sensore multispettrale integrato consente l’acquisizione simultanea e allineata di quattro bande spettrali (verde, rosso, Red Edge e NIR), oltre all’immagine RGB ad alta risoluzione.

Fig.4: Parcelle sperimentali all’interno di un agrumeto siciliano.

I risultati della sperimentazione
A partire dalle immagini RGB e multispettrali, è stato ricreato un modello 3D (gemello digitale) dell’agrumeto. L’uso di questo modello abbinato ad algoritmi di visione artificiale e IA consente di estrarre in modo automatico diversi parametri biometrici e fisiologici della coltura, potenzialmente pianta per pianta: superficie vegetata, per quantificare la copertura della chioma; spessore, altezza e volume della chioma, indicatori diretti dello sviluppo vegetativo; indici di vegetazione, in particolare NDVI per il vigore vegetativo, GNDVI e NDRE per la stima indiretta della concentrazione di clorofilla e dello stato nutrizionale. Questi parametri derivano dall’applicazione di algoritmi di analisi avanzata che trasformano il dato grezzo in informazione agronomica. Le immagini multispettrali, complesse per definizione, vengono elaborate per estrarre pattern spaziali e differenze tra parcelle che sarebbero difficilmente rilevabili con osservazioni visive tradizionali.
Vediamo due esempi di parametri biometrici calcolati sull’agrumeto. In primis, l’area vegetata rappresenta la densità della chioma di ogni singola pianta di agrume ed è fondamentale per visualizzare la distribuzione spaziale della densità, individuando le aree con minore o maggiore densità.

Fig.5: Area della chioma per ogni pianta.

La mappa del volume della chioma consente di visualizzare lo sviluppo globale delle chiome come valore medio per ciascun appezzamento. Il volume della chioma è direttamente correlato alla biomassa e ricalca quanto già emerso per la precedente mappa di area vegetata.

Fig.6: Volume della chioma per ogni pianta.

In base alle informazioni multispettrali catturate da drone, sono stati calcolati tre indici vegetazionali: NDVI, GNDVI e NDRE. L’indice NDVI è fortemente influenzato dal vigore dell’area vegetata ma è altrettanto limitato da essa perché, dopo aver raggiunto un punto di massimo, tende a saturare e nascondere l’eventuale variabilità nel campo. Nell’agrumeto si osserva variabilità intra-parcellare, oltre che tra parcelle.

Fig.7: Indice di vegetazione NDVI della chioma per ogni pianta.

La mappa GNDVI consente di monitorare il contenuto di clorofilla nelle colture e di distinguere meglio le aree più sane rispetto all’NDVI quando le chiome sono ben sviluppate. Inoltre, il GNDVI può essere utilizzato per valutare l’assorbimento idrico delle piante e quindi il loro stress idrico. Anche in questo caso si assiste ad una forte variabilità tra parcelle, mentre la variabilità intra-parcellare è ridotta.

Fig.8: Indice di vegetazione GNDVI della chioma per ogni pianta.

Come per l’indice GNDVI, la mappa NDRE consente di monitorare il contenuto di clorofilla nelle colture anche quando le chiome sono ben sviluppate. L’NDRE è un indicatore migliore della salute delle piante rispetto all’NDVI per le colture medie e tardive con un alto livello di clorofilla. Inoltre, l’NDRE può essere utilizzato per valutare l’assorbimento di azoto da parte delle piante e quindi la loro efficienza.

Fig.9: Indice di vegetazione GNDVI della chioma per ogni pianta.

Conclusioni
Il caso studio condotto nell’agrumeto dimostra che l’intelligenza artificiale applicata al telerilevamento da drone può diventare uno strumento operativo concreto per il supporto alle decisioni agronomiche. Il servizio iDrone di Agrobit consente di trasformare immagini multispettrali ad altissima risoluzione in informazioni oggettive e misurabili sullo stato vegetativo delle colture. Inoltre, attraverso il calcolo di parametri biometrici e indici di vegetazione, è stato possibile individuare e quantificare la variabilità spaziale dell’agrumeto, valutare la risposta delle piante a diversi trattamenti e identificare precocemente situazioni di stress. Queste informazioni, difficilmente ottenibili con il solo monitoraggio visivo, permettono interventi più mirati, efficienti e sostenibili.
In un contesto agricolo sempre più complesso, il servizio iDrone rappresenta una soluzione AgTech affidabile per migliorare l’efficienza gestionale, ridurre i costi e supportare decisioni basate su dati reali.