Presente e futuro della frutticoltura di precisione

Il passaggio a tecnologie più automatizzate, basate su “intelligenza artificiale” e “BigData”, sembra ormai obbligato. Robotica, bio-fisica e sensoristica, modellistica e zonazione appaiono sempre più supporti indispensabili per una frutticoltura “hi-tech”, ma anche sostenibile


Rover

La Frutticoltura di precisione (FP) è una realtà che trova applicazioni commerciali in Italia ormai da diversi anni (Hkconsulting.it; Horta.it). La gestione “precisa” di alcuni aspetti della conduzione del frutteto, in particolare difesa, nutrizione e irrigazione, era già stata introdotta dagli anni ‘80. Le prime esperienze di lotta integrata (o biologica, come veniva indicata allora) erano infatti basate su verifica puntuale delle soglie di dannosità degli insetti per decidere se intervenire o meno con trattamenti. Un po’ più tardi si aggiunsero le valutazioni dello stato nutrizionale del terreno e delle foglie, e verso la fine degli anni ‘80 apparve l’antesignano del moderno sistema Irrinet/Irriframe del Canale Emiliano Romagnolo. In tutti questi casi però, la verifica “precisa” riguardava aspetti correlati al funzionamento dell’albero, come la presenza di parassiti o il livello nutrizionale e irriguo, nella presunzione che, se fossero stati nei valori corretti, allora anche il processo produttivo (il carico di frutti e la loro crescita) sarebbe “andato bene”.

Questa presunzione era basata su una specie di “pio desiderio”, in quanto purtroppo non ci sono garanzie di alcun tipo che, se l’albero si trova in condizioni di perfetta nutrizione, irrigazione o difesa, allora produrrà bene. Al limite potrebbe non produrre niente, come nel caso di una annata di scarica in specie alternanti. E anche nelle annate di carica, il processo di ripartizione delle risorse ai frutti è così complicato e sensibile alle condizioni in prossimità del frutto (rapporto crescita vegetativa/riproduttiva, microclima luminoso, ecc.), da far sì che gli elementi succitati siano condizione necessaria, ma non sufficiente, per assicurare una crescita ottimale del frutto e quindi la loro quantificazione può non dare indicazioni utili a capire il processo produttivo mentre sta avvenendo.

Precisione

Mappatura e variabilità di caratteristiche qualitative all’interno di un frutteto: (a e b) durezza del frutto; (c e d) percentuale di acido malico (modificato da Aggelopoulou et al., 2010).

Solo all’inizio del secolo sono iniziate esperienze, a livello commerciale, di gestione precisa del carico di frutti e dell’irrigazione in frutteti di melo, nel Ferrarese, estendendosi rapidamente al pero (Corelli Grappadelli et al., 2006; Corelli Grappadelli e Pallotti, 2008). Queste esperienze costituivano l’applicazione pratica di circa due decenni di studi sulla modalità di crescita del frutto, dai flussi di carboidrati alle modifiche anatomiche fino agli approcci modellistici (Corelli Grappadelli et al., 1994; Lakso et al., 1995; Corelli Grappadelli e Lakso, 2002). Tali esperienze erano basate sul concetto innovativo del frutto come “elemento diagnostico” d’eccellenza: esaminare la performance di crescita del frutto costituisce il modo migliore, se la si sa interpretare e valutare correttamente, per decidere sulla validità o meno delle tecniche colturali messe in atto dal frutticultore.

Questo concetto ha faticato inizialmente ad affermarsi, ma dopo più di 15 anni si può dire che i frutti cominciano a vedersi! Il recente successo della campagna di “crowdfunding” della start-up innovativa Horticultural Knowledge (https://mamacrowd.com/projects/105/perfrutto) ne è una significativa dimostrazione.

 

Specificità della frutticoltura di precisione

Pur essendo partite più o meno insieme, le tecniche di coltivazione precisa si sono sviluppate più in fretta nel settore delle colture di pieno campo che non nella frutticoltura e nella vite. Ciò si capisce facilmente pensando al grado di meccanizzazione delle une rispetto alle altre, soprattutto negli anni ‘90, cui risalgono i primi esempi di questo tipo di agricoltura. Nelle colture arboree c’è da fare i conti con la complessità e le dimensioni delle chiome; la distribuzione non omogenea dei frutti; il ciclo poliennale delle colture: in ogni anno si produce, ma si gettano anche le basi per la produzione dell’annata seguente. Tutti questi aspetti hanno contribuito a rallentare, ma non fermare, i progressi scientifici e tecnologici che ormai hanno in gran parte colmato questo divario, soprattutto se si considera la vite.

La Viticoltura di Precisione (VP), infatti, è oggi ad uno stadio di adozione commerciale più avanzato rispetto alla FP, e si può comprenderne il motivo. Nella VP sono più diffuse rilevazioni di parametri vegetazionali, raccolti con sensori di tipo diverso, e sono molto più frequenti modelli empirici di relazione tra attività vegetativa e produttiva. In pratica, nella vite – a causa dell’habitus di produzione per cui il grappolo è portato sul germoglio e non sul ramo – è più semplice stabilire relazioni tra l’entità della vegetazione, valutabile con l’indice NDVI (“Normalized Differential Vegetation Index”, una misura della quantità di clorofilla e quindi legata alla nutrizione azotata) e le produzioni. Anche lo stato idrico delle piante, che impatta il livello di zuccheri solubili presenti, si può rilevare con sensori all’infrarosso che permettono di valutare la presenza di stress idrici. Da non trascurare, inoltre, che il processo di vinificazione rende forzatamente meno importante mappare in modo assolutamente preciso, e preservare al massimo grado, la qualità del singolo frutto, come invece impone la frutticoltura, e per tutta la filiera. Infine, la FP non trae vantaggio da indici come l’NDVI, nato per valutare la quantità di clorofilla: è del tutto evidente che tale parametro (che risponde alla nutrizione azotata) può guidare nella direzione sbagliata interventi di nutrizione dei fruttiferi che, se sbilanciati verso la vegetazione, danno origine a frutti di minore qualità, quando non addirittura generare fenomeni di alternanza di produzione.

 

Rilevazione a “contatto”: nuove prospettive per il management del frutteto

La determinazione e l’interpretazione della variabilità spazio-temporale di parametri pedo-ambientali, vegetazionali e di produzione sono dei pilastri fondamentali per l’applicazione di tecniche di FP. Il monitoraggio di tali variabili può avvenire attraverso l’acquisizione mediante sensori remoti (“remote sensing”) e prossimali (appunto a “contatto”). Ci si riferisce a sensori prossimali quando vengono considerate un insieme di tecnologie di misura in cui il sensore è a diretto contatto con l’oggetto da misurare (terreno, coltura, frutto, ecc.) oppure è ad una distanza minore di 2 metri (Viscarra Rossel et al., 2010). I vantaggi della sensoristica prossimale, oltre alla loro natura poco o non invasiva, sono costituiti dalla possibilità di ottenere in tempi rapidi e a costi relativamente bassi una grande quantità di dati geolocalizzati.

Precisione

L’alternativa alla raccolta dati da drone può essere rappresentata da piattaforme terrestri, a guida autonoma, e in grado di eseguire operazioni colturali (es. trattamenti antiparassitari in funzionalità “crop-adapted”) mentre raccolgono dati circa lo stato fisiologico degli alberi. In attesa di queste futuribili soluzioni, qui è presentato un “rover” realizzato all’Università di Sydney, Australia, che trasporta, con autonomia e auto-guidabilità quantità di sensori ben maggiore rispetto al drone della stessa foto, che porta la stessa suite di sensori del rover (foto: cortesia di S. Sukkarieh e Bargoti et al., 2016).

Ad esempio, informazioni come copertura vegetale, stato nutrizionale, efficienza del sistema fotosintetico e del processo di evapotraspirazione, stato idrico, concentrazione di pigmenti secondari, stato fitosanitario, risposta produttiva, possono essere integrati per costruire mappe aggiornate in tempo reale sullo stato fitosanitario e produttivo di un frutteto. Molta della sensoristica utilizzata per queste rilevazioni, tuttavia, necessita di calibrazioni sito-specifiche e, in alcuni casi, l’analisi e l’interpretazione dei dati può essere complessa e di non poca difficoltà, soprattutto quando si tratta di tradurre una grandissima quantità di dati in indicazioni di tipo pratico e gestionale. Inoltre, le tecnologie commerciali attualmente disponibili per applicazioni in campo, come sensori ottici portatili multispettrali, fluorimetri, dendrometri, misuratori di pressione di turgore, misuratori del grado di maturazione dei frutti, ecc., sono al momento poco integrate tra loro e pochi sono i sistemi che ne sfruttano l’azione simultanea (Agricoltura di precisione – AAVV).

Il futuro vede però la loro implementazione/integrazione attraverso l’utilizzo di robot o UTV (“Unmanned Terrestrian Vehicle”) che sempre più vengono studiati come supporto alle attività di management del frutteto. Bargoti e colleghi (2016), ad esempio, descrivono chiaramente come sia possibile identificare attraverso sistemi di visione 3D caratteristiche fisico-dimensionali delle piante in un meleto (in questo caso la dimensione del tronco) e correlarle ad altri parametri produttivo/qualitativi come numero di frutti pianta o intensità di fioritura. Questi sistemi hanno avuto di recente un’evoluzione notevole per la possibilità di impiegare sensori laser di misura quali Geoscan, LIDAR e sistemi similari al Kinect® (sistema Microsoft utilizzato inizialmente per applicazioni in “consolle” per videogiochi) per l’interpretazione modellistica della fotogrammetria. Con tali tecnologie è possibile acquisire automaticamente modelli digitali della vegetazione (DCM, “digital canopy model”), utili ad esempio per attuare i protocolli CAS (“crop adapted spraying”) che provvedono all’adattamento delle dosi di prodotto fitosanitario irrorato in funzione dello sviluppo e delle caratteristiche della vegetazione da trattare (Balsari et al., 2009)

Analoghi risultati sono stati recentemente descritti da Gago e colleghi (2015) in una revisione della letteratura in cui vengono descritte le differenti opportunità nell’uso di aeromobili a pilotaggio remoto (APR o droni) nel monitoraggio sia di colture estensive, sia di vigneti e frutteti, per valutare lo stress idrico della coltura e migliorare l’efficienza di uso dell’acqua. In questo studio sono state esaminate le applicazioni di diversi tipi di APR equipaggiati con alcune tipologie di sensori per il telerilevamento (termocamere per la misura della temperatura della chioma e altri sensori che valutano ed analizzano le ri-emissioni nello spettro luminoso) e confrontate le loro prestazioni con informazioni reperite a terra da sensori di tipo prossimale. Tuttavia, la precisione non è ancora risultata ottimale restituendo informazioni contrastanti in base alla tipologia di coltura analizzata.

 

Zonare il frutteto: applicazioni guardando al futuro

Informazioni in tempo reale e la relativa registrazione georeferenziata di operazioni eseguite nel frutteto rappresentano alcune delle innovazioni per l’ottimizzazione del processo produttivo e di management delle aziende agricole che destano crescente interesse. Nell’ultimo ventennio gli studi hanno evidenziato l’utilità di tecnologie di telecomunicazione come i sistemi GSM/GPRS, RFID quali mezzi di supporto all’acquisizione e georeferenziazione dei dati (Castillo-Ruiz et al., 2015; Tseng et al., 2006). Attraverso queste tecniche sono state possibili operazioni di mappatura del frutteto e di verifica dello storico degli interventi, oltre che delle condizioni pedo-ambientali e dello stato fisiologico delle piante (Zude-Sasse et al., 2016).

In ambito agrario, le soluzioni commerciali progettate specificatamente a tale scopo hanno raggiunto elevati livelli tecnologici e di affidabilità, garantendo risposte ottimali nei casi in cui sia attuata un’agricoltura di tipo estensivo. Nel panorama frutticolo, invece, problematiche dovute alla natura strutturale del sistema frutteto e criticità quali la mancanza di adeguate strategie aziendali, la frammentazione (in termini di specie e varietà allevate) e l’eterogeneità orografica dell’azienda ne stanno ostacolando la diffusione. Nonostante ciò, la ricerca e gli approcci fino ad ora sperimentati in frutticoltura sono molteplici e i più aggiornati sviluppi propongono tecnologie di rilevamento ottimizzate per seguire l’evoluzione delle caratteristiche fisiologiche, produttive e fitosanitarie del frutteto. Il futuro, infatti, mira ad una integrazione di mappe di prescrizione, basate su parametri fisiologici, pedologici, ambientali e, non per ultimo, climatici, con quelle relative alla produzione e qualità dei frutti. Obiettivo è la creazione di un processo informativo per tutti gli utenti della filiera produttiva che possa connettere gli input provenienti dalle linee di lavorazione o dai centri di confezionamento del prodotto con le caratteristiche di singole parti del frutteto. L’applicazione di queste pratiche di FP permette infatti di zonare il frutteto in aree omogenee distinguendone potenzialità e problematiche interne.

Manfrini et al. (2012) hanno ad esempio evidenziato che su appezzamenti di melo, all’interno di uno stesso frutteto, possono co-esistere zone con diversa potenzialità produttiva e vocazionalità, mostrando come in alcune di queste vengono originati frutti di elevata pezzatura nonostante un elevato carico produttivo per pianta. In altri casi di studio viene enfatizzato come la misura della densità di chioma (Mann et al., 2010; Mendez et al., 2014; Balsari et al. 2009) potrà essere utilizzata per creare mappe informative per una gestione ottimizzata delle pratiche colturali come la potatura o le applicazioni di prodotti fitosanitari. Ulteriori possibilità di miglioramento nel management del frutteto sfruttando tecniche di zonazione possono essere riferite alla valutazione del carico produttivo, ottenute attraverso il conteggio del numero di frutti presenti per unità di superficie di chioma, sia in maniera manuale (Manfrini et al., 2009; Aggelopoulou et al., 2010), sia automatizzata (Linker e Kelman 2015;), con lo scopo di guidare il frutticultore nelle scelte più sostenibili per gestire diradamento e irrigazione (Manfrini et al., 2017).

Apr

Tipologia di drone usato per rilevamento in agricoltura. La possibilità di volare vicino alla coltura e a basso costo ne fanno un mezzo molto interessante. Le limitazioni al volo in frutteti dotati di coperture (antigrandine, antipioggia, anti-insetti), gli aspetti normativi (occorre essere abilitati al pilotaggio da remoto secondo le norme Enav), l’autonomia limitata e il carico pagante ridotto ne costituiscono le principali controindicazioni. I ricercatori sono al lavoro per migliorare l’utilità dei sensori trasportati e l’integrazione di questi nella masse di dati che vengono raccolte con altre piattaforme.

Da queste considerazioni si può capire la filosofia dell’approccio di FP proposta dall’Università di Bologna, basata sulla valutazione della performance del frutto rilevata su un campione sufficiente ampio da rendere inutile disporre di banche dati di riferimento, che richiedono diversi anni (non meno di 5) per essere preparate e hanno una validità territorialmente molto limitata. Disporre di una misura oggettiva, la velocità di crescita nel periodo tra le ultime due rilevazioni, e di una previsione di calibro alla raccolta (dato previsionale e quindi meno certo) consente di valutare in tempo reale la performance di crescita del frutto e mette in evidenza e permette di valutare aspetti come il carico di frutti, che ad oggi è uno dei parametri più difficili da misurare oggettivamente, e/o l’adeguatezza/inadeguatezza dell’irrigazione. Dopo aver potato, fertilizzato, diradato e messo in pratica le tecniche di difesa, al frutticultore “tradizionale” mancano elementi per conoscere in tempo reale (mentre può ancora intervenire) se sta coltivando bene oppure no. La FP declinata secondo la filosofia dell’Università di Bologna, invece, fornisce proprio questo tipo di informazione al frutticultore “preciso”. I dati sull’impatto economico che Horticultural Knoweldge srl comunica sul proprio sito stanno ad indicare quanto aumenti la redditività economica del frutteto: dal 19-20% della PLV fino a valori che sfiorano il 40% nei casi più rilevanti. Il tutto aumentando l’efficienza e sostenibilità del processo di produzione, in cui si può a buon diritto sostenere che vengono minimizzati gli sprechi!

 

Conclusioni

L’adozione di protocolli di precisione in frutticoltura aspira, quindi, oltre che a portare benefici evidenti per il produttore e per l’ambiente, anche a legare il mondo produttivo con quello della distribuzione. Le informazioni provenienti da una mappa di prescrizione di un frutteto, infatti, posseggono una doppia valenza: se al frutticoltore restituiscono linee guida produttive che possono massimizzare il ritorno economico, al contempo trasferiscono al reparto commerciale importanti informazioni sull’evoluzione del prodotto “mentre sta crescendo”, così da poterle utilizzare per organizzare con anticipo la logistica di conservazione e/o gestire le politiche commerciali che devono rispondere alle esigenze dei diversi mercati, tenendo conto delle reali caratteristiche qualitative che avrà il prodotto oggetto di tali transazioni.

 

Gli Autori sono del Dipartimento di Scienze Agrarie – Università di Bologna


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