Qualche esempio? Ci sono i sensori al suolo che grazie ad igrometri misurano la quantità di acqua presente e poi la temperatura, ma anche l'acidità o la conducibilità elettrica. Ci sono sensori che misurano la resistività elettrica del suolo a più profondità per individuare aree omogenee al fine di creare mappe del suolo. Ci sono sensori spettrali e multispettrali per la realizzazione delle mappe di vigore. Telecamere termiche per individuare stress idrici. Fototrappole per catturare e fotografare insetti. E tanto altro ancora. In generale quando c'è una variabile in campo può essere utilizzato un sensore per il suo monitoraggio.
Attenzione alla nuvola
Una prima importante distinzione che deve essere fatta quando si parla di sensori è l'utilizzo che si fa del dato. La maggior parte dei sensori in campo infatti viene oggi monitorata direttamente. Significa che l'agricoltore va e controlla di persona il dato che gli serve per prendere una decisione nel breve periodo.Grazie allo sviluppo delle tecnologie di telecomunicazione oggi sempre più sensori sono connessi in cloud. Significa che ogni device registra il dato e lo invia in maniera autonoma, o attraverso un gateway, nella nuvola, uno spazio di archiviazione online dove vengono registrati tutti i dati, anche provenienti da più fonti. Dati che possono essere utilizzati per alimentare modelli previsionali, i cosiddetti Dss. O semplicemente essere interrogati dall'utente.
Sento, elaboro, agisco (in tempo reale)
C'è poi un terzo livello, quello dei sensori che forniscono dati in tempo reale ad attuatori. Gli esempi più comuni riguardano i sensori per la distribuzione a rateo variabile di fertilizzanti. Un sensore, montato tipicamente sulla parte anteriore del trattore, scansiona la coltura sottostante e stima la quantità di azoto presente e il relativo fabbisogno di fertilizzante. Il dato viene poi inviato allo spandiconcime a rateo variabile posteriore che adatta la quantità di prodotto rilasciata al suolo. Il risultato: si fornisce alla pianta esattamente la quantità di fertilizzante di cui ha bisogno, evitando gli sprechi. Tra i sistemi oggi sul mercato ci sono ad esempio N-Sensor di Yara, CropXplorer di Case IH, GreenSeeker di Trimble, CropSpec di Topcon, OptRx di AgLeader e altri ancora.Il fertilizzante non è però l'unico input che può essere dosato a rateo variabile sulla base dei dati forniti da un sensore. Anche il diserbo può essere gestito in questo modo. WeedSeeker di Trimble ad esempio è un sistema che grazie a delle telecamere montate su una barra per il diserbo è in grado di individuare la presenza di una infestante al suolo e di aprire l'ugello in corrispondenza della malerba.
Se WeedSeeker può essere utilizzato solo in pre-emergenza, in quanto l'algoritmo di riconoscimento delle immagini non distingue la malerba dalla coltura commerciale, la tecnologia che ha sviluppato Blue River Technology, acquisita da John Deere, è invece in grado di isolare l'infestante e di colpirla con un getto mirato di prodotto erbicida.
In futuro questa precisione potrà essere applicata anche nel campo della difesa. Future irroratrici, rese intelligenti attraverso l'utilizzo di sensori e di algoritmi adeguati, saranno in grado di individuare i sintomi di una malattia e di applicare l'agrofarmaco corretto. Ma saranno anche in grado di individuare la presenza di un insetto e applicare dosi ridotte di insetticidi direttamente sulla zona interessata.
Sensori volanti o al suolo?
I droni sono oggi sinonimo di innovazione in agricoltura. Ma il drone, di per sé, è solamente un mezzo di trasporto. A fare la differenza è l'oggetto che porta in campo. Può essere una attrezzatura per il rilascio di insetti utili o di fertilizzanti fogliari. O anche un sensore.Camere multispettrali, termiche e iperspettrali sono i sensori che più comunemente (in questo ordine) vengono trasportati nel cielo dai droni. L'utilizzo primario delle camere multispettrali è quello di raccogliere dati sulla riflettanza delle foglie della coltura per ricavare poi degli indici di vigore vegetale. Mappe che forniscono delle informazioni circa la 'salute' delle piante e sulla base delle quali, previo un sopralluogo, si possono produrre mappe di prescrizione, ad esempio per la fertilizzazione.
I produttori di camere multispettrali sono moltissimi: Sentera, MicaSense, Tetracam, Silos Technologies, SAL Engineering e altre ancora. Camere che possono essere applicate su un drone, ma non solo. Perché come abbiamo ben descritto in questo articolo i mezzi che possono trasportare questi (ed altri) sensori sono un numero elevato, almeno quattro: satelliti, aerei, droni, trattori.
Partendo dall'alto ci sono i satelliti, che permettono di coprire grandi estensioni in poco tempo e offrono un dato a basso costo (gratuito nel caso delle immagini dell'Esa - European space agency) ma di qualità e dettaglio non elevatissimi, che inoltre risentono di eventuali cieli nuvolosi e sono legate al passaggio in orbita del satellite.
Ci sono poi gli aerei. Velivoli che sorvolano i campi a quote basse e in poco tempo sono in grado di mappare ampie superfici con un buon dettaglio e un costo ad ettaro relativamente basso. Sono ideali per aziende con grandi estensioni oppure per consorzi.
Ci sono poi i droni, che grazie alla ridottissima altezza di volo possono raccogliere dati estremamente precisi, ma hanno un costo operativo piuttosto elevato, in quanto l'agricoltore deve coordinarsi con un pilota che venga in azienda a fare i rilievi.
Il trattore permette invece di avvicinarsi molto alla coltura, registrando dati estremamente precisi. Ha poi il grande pregio di non avere costi operativi nel caso in cui la necessità di effettuare un rilievo coincida anche con l'esigenza di entrare in campo per una lavorazione. Questo genere di soluzione si applica bene ad esempio al settore vitivinicolo o frutticolo, meno a quello cerealicolo dove le lavorazioni in campo sono meno frequenti.
Sensori e dati al supporto delle decisioni
I sensori di prossimità che regolano attrezzature a rateo variabile in tempo reale risolvono il grande dilemma dell'agricoltore che spesso non sa che cosa farsene dei dati provenienti dal campo. Il tempo che passa tra la rilevazione del dato, la sua analisi e la relativa azione è bassissimo e l'operatore non ne ha contezza.Ma i dati hanno un potenziale molto maggiore e lo sviluppo dei cosiddetti Dss - Decision support system, permette all'agricoltore di trasformare dati grezzi di difficile interpretazione in informazioni utilizzabili per gestire in maniera efficiente l'azienda, ottenendo produzioni soddisfacenti. Facendo un paragone i dati rilevati dai sensori sono come il petrolio, che tuttavia deve essere raffinato per acquisire valore.