L’agricoltura di precisione è una strategia gestionale dell’agricoltura che si avvale di moderne strumentazioni ed è mirata all’esecuzione di interventi agronomici tenendo conto delle effettive esigenze colturali e delle caratteristiche biochimiche e fisiche del suolo.
La maggior parte dei sistemi di guida assistita opera mediante un ricevitore GPS collegato al trattore agricolo o alla mietitrebbiatrice permettendo l’identificazione in tempo reale della posizione. Il sistema di guida automatica agisce direttamente sullo sterzo dove il GPS mantiene esattamente parallele le passate con una minima sovrapposizione portando come benefici un minore stress per l’operatore, risparmio di tempo e sprechi. Il sistema di guida assistita invece prevede un computer touch sul quale è schematizzata la dimensione del campo da trattare e la forma del trattore; vengono inoltre visualizzate le passate appena eseguite. Nel momento in cui l’operatore va ad effettuare delle sovrapposizioni il palmare segnala l’evento, generalmente tramite segnale acustico. Naturalmente, l’impostazione essenziale è che l’operatore vada a definire la larghezza di lavoro dell’attrezzo agricolo accoppiato al trattore.
Sfruttando sempre sistemi GPS è possibile localizzare a posteriori il luogo esatto dove si era prelevato un campione del terreno; inoltre vari software consentono – specificati gli estremi del campo – di calcolare le posizioni in cui è opportuno prelevare i campioni.
Sistema di Raccolta Dati
Esistono più sistemi che possono rilevare i diversi parametri delle produzioni in campo. Ad esempio quelli installati sulle mietitrebbiatrici sono in grado di monitorare continuamente la quantità di produzione. È importante consultare tali dati per capire in quali zone si è prodotto di più e in quali meno e perché: questo aiuta nelle scelte da effettuare nell’anno seguente.
Uno dei sistemi più utilizzati negli ultimi anni per effettuare analisi e monitoraggio delle colture è quello dei droni. Grazie a questa tecnologia è possibile ricavare una grossa mole di dati necessaria alla corretta gestione del terreno e delle piante, per salvaguardarne la salute ed aumentarne la resa. Secondo Goldman Sachs, una delle più grandi banche d’investimenti al mondo, il mercato della robotica agricola varrà oltre 200 miliardi di dollari nel 2022, e sarà in grado di ridurre l’utilizzo di risorse come acqua, fertilizzanti e pesticidi
Sono sistemi che lavorano in stretto contatto con i dati ricevuti al momento della raccolta. Quando si tratta di tornare sul campo per eseguire ad esempio delle concimazioni il software analizzando i dati di produzione identificherà le zone in cui il prodotto è minore e permetterà alla macchina di rilasciare automaticamente una quota maggiore di concime in queste zone.
Macchine per il dosaggio variabile
Le macchine per il dosaggio variabile sono sistemi che lavorano in stretto contatto con i dati ricevuti al momento della raccolta. Quando si tratta di tornare sul campo per eseguire ad esempio delle concimazioni il software analizzando i dati di produzione identificherà le zone in cui il prodotto è minore e permetterà alla macchina di rilasciare automaticamente una quota maggiore di concime in queste zone.
Ma per chi non utilizza ancora macchine a dosaggio variabile vi sono anche altre soluzioni manuali dotate di GPS per poter comunque intervenire sul campo con concimi e fertilizzanti. Ovviamente dopo che si hanno in mano i dati necessari, raccolti con drone o tramite altre mappature Georeferenziate.
Utilizziamo Fotocamere Multispettrali capaci di vedere oltre lo Spettro Visibile,
I dati multispettrali sono disponibili in due diverse forme via hardware: “modificato e multibanda”. Per comprendere la differenza tra questi due tipi di dati multispettrali, è necessario prima capire lo spettro elettromagnetico e come funzionano queste segnature in un sensore.
Un sensore standard raccoglie le lunghezze d’onda della luce verde e blu. Al di fuori della gamma di colori visivi ci sono lunghezze d’onda non visibili che non si possono vedere con l’occhio umano, ma è possibile percepire con l’hardware giusto.
Sopra è il grafico completo dello spettro elettromagnetico. Come possiamo vedere, solo una piccola parte dello spettro è effettivamente visibile. I sensori multispettrali ai fini dell’agricoltura utilizzano in genere una combinazione di lunghezze d’onda Rosso, Verde, Blu e Quasi infrarosso (NIR) del grafico sopra. La band NIR è la chiave di questa collezione Multispettrale. Questa banda aggiuntiva ci consente di effettuare calcoli più accurati sulla vegetazione.
Quando guardi queste bande e come interagiscono con Vegetation diventa evidente il motivo per cui lo spettro NIR è così prezioso. Le bande di luce blu e rosse sono prevalentemente assorbite dalle foglie mentre le bande verdi dello spettro visivo riflettono indietro (dando alle piante viventi il loro colore verde). Una vegetazione sana assorbirà più luce blu e rossa per alimentare la fotosintesi e creare clorofilla nella pianta. Una pianta con più clorofilla rifletterà più energia NIR di una pianta malsana. Pertanto, confrontando l’assorbimento di questa luce blu e rossa con la riflettanza della lunghezza d’onda NIR, siamo in grado di fornire valide informazioni sulla salute delle piante.
Immagini multispettrali modificate
Un sensore multispettrale modificato viene creato da un sensore visivo standard come la serie Zenmuse x5 e x5s di sensori DJI per raccogliere queste immagini multispettrali a 3 bande.
Nella versione modificata, 3 bande di luce vengono raccolte contemporaneamente attraverso gli stessi obiettivi. La modifica con questa versione del sensore è un filtro che viene collocato all’interno di una telecamera a banda composita standard per fornire un risultato multispettrale nei dati del sensore. Con i dati Raccolti in Multiband c’è una lente separata per ogni banda spettrale che viene raccolta.
I filtri possono venire in molti formati diversi per visualizzare diverse combinazioni di bande spettrali. Molto spesso si usa un sensore filtrato RGNIR ma il BGNIR è un’alternativa. Queste combinazioni di bande sono progettate allo scopo di rilevare la vegetazione. La banda NIR in questa combinazione ci dà una lettura più affidabile della salute delle piante quando si utilizza un algoritmo come un indice di vegetazione.
Immagini Multispettrali Multibanda
Un sensore multispettrale multibanda raccoglie diverse bande separatamente anziché una singola combinazione di 3 bande raccolte dal sensore multispettrale modificato. Esistono solo due sensori Multiband attualmente: Parrot Sequoia e Micasense RedEdge. Ciascuno di questi sensori ha una variazione leggermente diversa nelle bande che raccoglie.
Parrot Sequoia: raccoglie 4 bande di dati: rosso, verde, bordo rosso e NIR
Micasense Red Edge: consente di raccogliere 5 bande di dati: rosso, verde, blu, bordo rosso e NIR
Con questi sensori multibanda raccoglie una rappresentazione in scala di grigi di ogni spettro che raccoglie. Il 5 sensore MicSense Red Edge consente di creare immagini RGB (Visual Imagery), BGNIR o RGNIR senza effettuare 3 voli separati.
