Introduzione
Nell’ambito dell’agricoltura moderna, il monitoraggio della produzione e la stima della resa delle coltivazioni rappresentano operazioni di fondamentale importanza, ma anche estremamente complesse. Fortunatamente, grazie ai continui progressi tecnologici, disponiamo di una vasta gamma di strumenti e metodologie che ci consentono di affrontare queste sfide con maggiore precisione ed efficienza.

Nel settore vitivinicolo, ad esempio, le tecniche tradizionali per la stima della resa, come il conteggio manuale dei grappoli per unità di superficie o l’uso di bilance per pesarli, spesso si rivelano imprecise e richiedono un considerevole sforzo lavorativo. L’introduzione del remote sensing ha sicuramente rivoluzionato questa pratica. Sfruttando immagini telerilevate, è ora possibile monitorare la salute delle piante e correlare il loro vigore, utilizzando indicatori come l’indice NDVI, alla produzione di uva. Questo approccio non distruttivo permette di ottenere buone previsioni della resa ma comunque influenzabili da eventi estremi, come grandinate o stress idrici, che possono influenzare queste stime.

Un’ulteriore metodologia rivoluzionaria è quella del proximal sensing, che sfrutta tecniche di Computer Vision e algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) per analizzare le immagini direttamente in campo. Questo approccio consente di rilevare direttamente i grappoli, e persino gli acini, in maniera non distruttiva e in continuo.

iTractor: Proximal Sensing, Computer Vision e AI
iTractor è un servizio di noleggio di telecamere stereoscopiche, che, montate su trattori, consentono di raccogliere dati accurati durante l’intera stagione produttiva. Queste telecamere consentono una stima precisa della resa, fornendo informazioni sui frutti e individuando eventuali segni di malattie grazie all’impiego di avanzati algoritmi di Computer Vision e AI.

La configurazione di iTractor viene eseguita montando sulla parte anteriore del trattore una doppia telecamera che copre entrambi i lati del vigneto. Questa disposizione ottimale consente di gestire anche i grappoli parzialmente coperti, assicurando una stima accurata della produzione, incluso ciò che è presente sotto la chioma delle piante.
Il funzionamento del sistema è basato sull’identificazione preliminare di un’area di analisi specifica (Fig. 1), successivamente, un’unità di intelligenza artificiale in cloud elabora i dati raccolti e segmentando le aree di interesse, che possono includere singoli grappoli, arriva alla conta degli acini stessi. L’utilizzo di algoritmi automatizzati elimina l’errore umano e semplifica l’elaborazione dei dati, consentendo una valutazione rapida e affidabile del vigneto.

Fig.1: Schema di funzionamento degli algoritmi del sistema. A sinistra (prima immagine) dato grezzo, al centro (seconda immagine) identificazione dei grappoli, a destra (terza foto) identificazione degli acini.

L’installazione del sistema è semplice e richiede solo un’alimentazione a 12 volt. La versione più recente della telecamera è dotata di miglioramenti riguardo al GPS e al RTK, garantendo una maggiore precisione nei risultati. Inoltre, la presenza di due LED paralleli consente un’operatività ottimale durante le diverse condizioni di luce ridotta, come al mattino presto o alla sera tardi, quando la frescura della giornata favorisce l’attività di campo. I risultati ottenuti da questo sistema presentano un’accuratezza fino al 92%, con un margine di errore nella rilevazione dei dettagli del 9%. Tali risultati vengono forniti sia in formato grezzo che in formato mappe, includendo la resa già elaborata (Fig. 3).

Fig.2: esempio di mappa di resa di un vigneto.

Conclusioni
La complessità e la variabilità delle condizioni ambientali, spesso influenzate dai cambiamenti climatici, richiedono un approccio continuo alla ricerca e all’innovazione per adeguare i metodi di monitoraggio e stima alle nuove condizioni. L’adozione e lo sviluppo di tecnologie avanzate e la raccolta accurata dei dati sono essenziali per affrontare le sfide attuali e future nel settore agricolo, garantendo una gestione più efficiente, sostenibile e resiliente delle colture.

La raccolta accurata dei dati emerge come elemento fondamentale per affrontare le sfide future e garantire la sostenibilità e la resilienza del settore agricolo. Conoscere i propri campi consente una gestione più efficace e informata e dunque servizi come iTractor si presentano come risorse preziose per affrontare questa sfida, consentendo non solo la stima precisa della resa, ma anche l’identificazione tempestiva di eventuali rischi legati a malattie.

L’utilizzo di strumenti come iTractor fornisce dati oggettivi che contribuiscono a mitigare il rischio di errori nelle stime, garantendo così una maggiore sicurezza e affidabilità delle operazioni agricole.
In situazioni di danno, come grandinate, ungulati ecc… , questi dati oggettivi possono assistere gli stimatori nella valutazione dei danni, riducendo significativamente il margine di errore.

Per maggiori informazioni, puoi visionare la registrazione del webinar su iTractor, in collaborazione con Awentia, al seguente link: https://youtu.be/oe2lI94q_Ws?si=2C1oD1G48TJB51B8