Nell'olivicoltura ormai si sono raggiunti degli standard qualitativi molto alti. Purtroppo la produzione non sempre riesce a soddisfare questi standard, il più delle volte a causa di problematiche ambientali. Oltre ad avere effetti diretti sulla produzione, esse costituiscono possibili fattori di proliferazione di insetti e parassiti indesiderati.

In quest'ottica si inserisce il progetto Tervisio (Territorial - Visio), progetto di ricerca avviato ad agosto 2008 e di durata pari a 15 mesi proposto dalle aziende Fos, Sesmat, A Software Lab e l'Università del Sannio e cofinanziato nell'ambito della Misura 3.17 del POR Campania 2000/2006 nell'ambito dell'Accordo di Programma Quadro in materia di E-Government e Società dell'Informazione.

Il progetto si prefigge l'obbiettivo di sviluppare una piattaforma hardware e software per il monitoraggio evoluto del territorio con sensori distribuiti e controllabili sia localmente che da remoto in modo integrato.

In particolare il sistema sarà usato nell'ambito dell'olivicoltura per il monitoraggio della mosca dell'olivo (i.e.: Bactrocera (Dacus) oleae (Gmelin)) attraverso l'uso

- di stazioni per il monitoraggio del macroclima e dei microclimi utili per l'agricoltura

- e di reti di sensori wireless (es. ZigBee) per il rilevamento di dati (temperatura, luminosità, immagini) localizzati nelle zone di controllo.

Il sistema permetterà la previsione dell'infestazione da mosca olearia così da attuare azioni rapide e mirate da rendere più veloce, efficiente e meno costoso il potenziale trattamento del campo di ulivi.

Il progetto Tervisio, quindi, sta evolvendo su due piloni che si fondono in un sistema tecnologicamente avanzato. Un sistema di collegamento efficiente tra i sensori sul territorio e gli applicativi di raccolte e analisi centralizzate, e un sistema predittivo capace di elaborare e prevedere il comportamento dei parametri di interesse. I dati raccolti sono visualizzati sul web con l'ausilio di sistemi GIS (google maps/earth) sia come dati istantanei che come aggregati su scala temporale. L'aggregazione dei dati sarà facilitata da un sistema di supporto alle decisioni (DSS) che permetterà anche la predizione di altri importanti parametri ed attivare azioni verso il sistema monitorato o allarmi verso gli utenti.

 

Abstract della relazione di Thierry Bodhuin, ricercatore presso l'Università degli Studi del Sannio, Facoltà di Ingegneria - nell'ambito dell'evento: 'Sulle tracce dell'olio' 2a edizione, Salerno, 4-6 marzo 2009

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