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Pubblicato il 07/10/2019
L'agricoltura di precisione si basa sull'applicazione di sensori, dispositivi e algoritmi di intelligenza artificiale e big data nel lavoro agricolo, per ottenere informazioni dettagliate e specifiche su ciascuna coltura e, allo stesso tempo, una prospettiva globale di tutti i fattori che possono influenzarle (meteo, parassiti, ecc.). Queste informazioni aiutano gli agricoltori a prendere decisioni e a formulare raccomandazioni per l'azione, la meccanizzazione e l'automazione delle operazioni agricole, come l'applicazione di trattamenti fitosanitari al momento giusto o la definizione del periodo ottimale per la raccolta.
Nell'ambito del progetto iDRONE, a cui collaborano AVA-ASAJA e ANECOOP, AINIA sta sviluppando un sistema dimostrativo per l'agricoltura di precisione, che consente l'identificazione, l'acquisizione, l'analisi e l'interpretazione intelligente dei parametri di influenza nel settore agricolo (meteorologici, agronomici, di mercato ......), con l'obiettivo di migliorare la pianificazione e le prestazioni delle aziende agricole. Progetto iDrone: controllare i parassiti, pianificare e prevedere i raccolti.
Questo sistema, basato sulla combinazione di sensori di visione iperspettrali accoppiati a dispositivi di volo senza pilota (droni e robot autonomi), insieme a tecniche di Intelligenza Artificiale e Big data analytics, è in fase di ricerca nelle colture di agrumi, vite, riso, pepe e cachi.
Ricardo Díaz, responsabile del dipartimento di strumentazione e automazione dell'AINIA, ha spiegato: "Le informazioni sulle colture che otteniamo attraverso i droni e i robot autonomi vengono elaborate con algoritmi di intelligenza artificiale per estrarre le informazioni necessarie, ad esempio, sull'irrigazione o la fertilizzazione necessaria per ogni coltura o addirittura per ogni singolo albero.
Inoltre, ci permette di misurare il volume e l'altezza degli alberi e di creare ricostruzioni in 3D di ogni appezzamento o di prevedere quale sarà la produttività per quella stagione". Questi sensori forniscono immagini in tempo reale con una risoluzione più elevata rispetto a quelle ottenute via satellite e informazioni più rigorose sullo stato di salute e di maturazione delle colture.
A tal fine, il drone sorvola i campi selezionati seguendo un percorso prestabilito in cui, insieme all'ottica della telecamera e all'altezza del volo, il campo visivo e la risoluzione delle immagini vengono regolati in base alle esigenze specifiche. I veicoli terrestri a guida automatica (AGV), dal canto loro, consentono di sorvolare le colture da basse altitudini e con immagini ad alta risoluzione, in modo da combinare facilmente le informazioni sui frutti, sulle foglie, sul tronco e sul terreno dove si trovano le radici della pianta.
David Martínez, responsabile del dipartimento di tecnologie dell'informazione e della comunicazione dell'AINIA, ha dichiarato: "Una volta ottenute le informazioni dai droni e dai robot, le incrociamo con i dati, sia storici che in tempo reale, sulla meteorologia, sui parassiti, sul mercato, sui prezzi, sugli allarmi sanitari..., e sviluppiamo algoritmi per diagnosticare o prevedere le variabili integrando modelli di crescita e di comportamento delle colture".
onda
Per effettuare le misurazioni con il drone e l'AGV, vengono incorporati sensori di immagine avanzati, come una telecamera iperspettrale in grado di misurare nel vicino infrarosso o un sensore LIDAR in grado di ottenere un modello 3D di ogni pianta. Le informazioni raccolte dai robot e integrate con un gran numero di fonti, vengono inviate a un sistema informatico intelligente centralizzato, un'applicazione di facile utilizzo chiamata AgroHub. David Martínez ha spiegato: "Agrohub è un software sviluppato con tecniche di intelligenza artificiale di nuova generazione a cui possiamo chiedere oralmente come stanno le nostre colture e il sistema risponderà.
Questo sistema permetterà di anticipare i problemi fitosanitari e di misurazione, di risparmiare risorse e di fornire la capacità di pianificazione delle colture e la corrispondente disponibilità di prodotti, sia in una stagione che a lungo termine". Ricardo Díaz ha sottolineato i vantaggi che l'applicazione di questa tecnologia comporta per l'agricoltore: "le informazioni ottenute permettono di lavorare estensioni più ampie con meno sforzo e di ottenere una maggiore produttività.
Inoltre, aiuta a ridurre i costi dei prodotti fitosanitari e a risparmiare l'acqua utilizzata per l'irrigazione, il che significa anche una riduzione dell'impatto ambientale". In questo senso, Nicolás Juste, tecnico di ANECOOP, ha sottolineato che: "in ANECOOP stiamo lavorando per migliorare la resa delle colture con soluzioni tecnologiche avanzate, quindi speriamo che questo tipo di tecnica ci permetta di fare un salto di qualità in questo senso".
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