Sensori ottici, come ottimizzare la gestione agronomica delle colture

Innovare l'agrotecnica per ottimizzare i sistemi colturali. Eleonora Cordero è la vincitrice dell'AgroInnovation Award 2020 nella categoria "Agricoltura di precisione" - tesi di dottorato

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Agroinnovation Award è il premio di laurea che promuove la diffusione di approcci innovativi, strumenti digitali e l'utilizzo di internet in agricoltura

La presente tesi di dottorato raccoglie i risultati di ricerche condotte per estendere le attuali conoscenze sulla fertilizzazione azotata di precisione, analizzando diverse strategie, colture e condizioni pedoclimatiche.
Nel complesso, si sono valutati i potenziali vantaggi derivanti dall'adozione di tecniche di fertilizzazione di precisione nei sistemi risicoli e maidicoli sulla produzione delle colture, sull'efficienza d'uso dell'azoto e sul ritorno economico per l'agricoltore.

In particolare, si sono elaborati dati acquisiti mediante sensori prossimali per il monitoraggio della coltura e del suolo e si sono creati modelli statistici di supporto alle decisioni per ottimizzare l'applicazione dell'azoto (N).

Un primo studio è stato condotto su riso, in collaborazione con il centro di ricerca dell'Ente nazionale risi e ha portato a definire un algoritmo di calibrazione per la varietà Centauro, per stabilire la dose di N da apportare allo stadio di differenziazione della pannocchia (Pi) in funzione dell'indice di vigore misurato appena prima della concimazione, in relazione a diversi obiettivi produttivi.
 
Algoritmo di calibrazione
Figura 1: Algoritmo di calibrazione per la varietà Centauro in relazione a diversi obiettivi produttivi
(Fonte: © Eleonora Cordero)

Tale procedura ottimizza la fertilizzazione sia in termini di apporto totale di N, sia del suo frazionamento durante la stagione di crescita. Successivamente, in un ulteriore studio, si è applicato l'algoritmo ad altre varietà di riso (Gladio, Carnaroli e Ronaldo), per approfondire l'influenza della varietà nella determinazione degli apporti di N. Lo studio ha evidenziato una relazione varietà-specifica tra il vigore della coltura e le necessità di N, concludendo che le differenze varietali in termini sia di risposta spettrale sia di risposta alla fertilizzazione azotata sono principalmente dovute al diverso sviluppo delle componenti della produzione, nonché al loro diverso contributo nella determinazione della produzione finale. Si è proposto di integrare strumenti statistici qualitativi e quantitativi (Pca e Path analysis) per indagare il contributo delle componenti della produzione nella determinazione della produzione finale, per estendere gli algoritmi di calibrazione ad altre varietà di riso e ad altre colture, in diverse condizioni agroclimatiche.

L'ultimo studio è stato condotto a Saint Jean sûr Richelieu presso il centro di ricerca di Agriculture and Agrifood Canada. Lo studio ha confrontato diverse strategie di fertilizzazione azotata su mais, attraverso l'elaborazione di dati acquisiti in Colorado, in tre anni di sperimentazione e quattro diverse località. Si è confrontata la distribuzione uniforme di N con l'applicazione a rateo variabile, basata sulla delineazione di zone omogenee, sul monitoraggio della coltura e sull'integrazione tra i due metodi. Si sono valutati gli effetti sulla produzione di granella, sull'efficienza d'uso dell'N e sul ritorno economico per l'agricoltore. Lo studio ha concluso che integrare la delineazione di zone omogenee e il monitoraggio della coltura consente l'ottimale gestione della variabilità riscontrata in campo, dimostrando che il monitoraggio della coltura deve far parte di un sistema più ampio, capace di integrare le informazioni complementari sulla variabilità del suolo.

Inoltre lo studio ha proposto la quantificazione del range di dipendenza spaziale tra i dati produttivi come strumento per orientare la scelta della strategia di fertilizzazione ottimale. Complessivamente, dunque, l'attività di ricerca ha confermato i benefici ottenibili della fertilizzazione di precisione, in quanto in entrambi i sistemi colturali analizzati ha consentito di ottimizzare sia la produzione sia l'efficienza d'uso dell'N.


Sviluppi futuri

Ulteriori ricerche dovranno valutare se la diversa risposta spettrale della coltura può essere riconducibile anche ad un suo diverso sviluppo. A tal fine, la misurazione del Leaf area index (Lai) può rivelarsi utile, anche per individuare cambiamenti nella struttura del vegetale dovute a condizioni di stress, quali ad esempio lo stress idrico. Pertanto tale indice potrebbe migliorare la stima delle necessità di N delle colture a partire dagli indici spettrali anche nelle colture irrigue, consentendo l'ottimale gestione agronomica in caso di simultanea presenza di stress idrico e azotato.

Certamente, sarebbe opportuno realizzare prove per ottenere gli algoritmi di calibrazione in azienda, consentendo così agli agricoltori di adattarli alle specifiche caratteristiche dei loro appezzamenti, valutando direttamente gli effetti della fertilizzazione di precisione. È necessario poi analizzare il ritorno economico dell'investimento su tali tecnologie a livello aziendale, valutando se il risparmio dovuto all'ottimizzazione della fertilizzazione azotata compensi i costi aggiuntivi legati all'adozione di strumenti e servizi.


Eleonora Cordero - agroinnovation Award 2020
Eleonora Cordero, categoria "Agricoltura di precisione"
(Fonte: © Eleonora Cordero)

Per eventuali contatti: cordero.eleonora@gmail.com

A cura di Eleonora Cordero

AgroInnovation Award è il premio di laurea istituito da Image Line in collaborazione con l'Accademia dei Georgofili al fine di promuovere la diffusione di approcci innovativi, strumenti digitali e l'utilizzo di internet in agricoltura.

AgroInnovation Award

Leggi le tesi vincitrici della quarta edizione.

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