Redazione
La digitalizzazione della filiera del frumento duro non è più un tema teorico o confinato alla ricerca accademica: al CREA Cerealicoltura e Colture Industriali di Foggia sta diventando un’infrastruttura operativa che integra immagini satellitari, mappe di vigore (es. NDVI), droni e modelli di intelligenza artificiale. La visita di Grano Italiano presso la sede pugliese e l’intervista a Pasquale De Vita, responsabile del centro, hanno messo in luce un cambio di paradigma: dalla raccolta del dato alla sua traduzione in decisione agronomica, con un cambio di scala dalla parcella al campo e poi al territorio.
Agricoltura digitale come asse strategico del CREA
Il progetto Grano.it non nasce in modo isolato. Come spiega De Vita, «si inserisce all’interno della tematica dell’agricoltura “digitale” del documento di visione strategica del CREA, uno dei due assi su cui si fondano le attività di ricerca e progettuali».
Il finanziamento arriva dal MIMIT e coinvolge, oltre al CREA, la società Digimat di Matera, specializzata nell’elaborazione di immagini satellitari. La parola chiave è chiara: digitalizzazione. Non solo delle pratiche agronomiche, ma anche del programma di breeding e dell’intera filiera cerealicola.
L’obiettivo è duplice: da un lato migliorare la previsione delle rese di frumento duro su scala territoriale, dall’altro rafforzare la selezione varietale attraverso strumenti di fenotipizzazione avanzata.
Fenotipizzazione in campo e droni per il breeding
Una prima linea di attività riguarda il miglioramento genetico del frumento duro e si sviluppa su scala parcellare, con il coinvolgimento diretto di agricoltori e ditte sementiere. Qui la digitalizzazione è applicata al breeding, cioè alla selezione di nuove varietà più performanti e resilienti. “Abbiamo una flotta di droni equipaggiata con camere multi e iper spettrali: scansioniamo le parcelle con cadenza settimanale per seguire l’evoluzione della coltivazione”, spiega De Vita (si vedano le foto di seguito).
La sensoristica consente confronti puntuali tra parcelle sottoposte a differenti condizioni agronomiche, ad esempio con o senza concimazione azotata. «Questo ci aiuta a selezionare le varietà che, sulla base di questi indici, sono più o meno performanti».
La digitalizzazione diventa così strumento di fenotipizzazione ad alta processività in pieno campo: non più soltanto rilievi visivi tradizionali, ma acquisizione sistematica di dati multispettrali integrati con parametri produttivi. Il risultato è un’accelerazione dei processi decisionali nel breeding e una maggiore accuratezza nella valutazione varietale.
Dalle immagini Sentinel alle previsioni di resa sul Tavoliere
La seconda linea di attività si sviluppa invece su scala territoriale e riguarda la stima delle produzioni di frumento duro attraverso immagini satellitari e modelli di intelligenza artificiale, in collaborazione con Digimat di Matera. «Raccogliamo ed elaboriamo immagini satellitari per fare stime di produzione: ad oggi, sono effettuate sulla base dell’esperienza dei tecnici attraverso contatti periodici, definite sulla base dell’andamento meteorologico ma non basati su dati scientifici».
Il salto è evidente: dalla previsione “esperienziale” a un modello predittivo fondato su dati oggettivi. Le immagini utilizzate sono principalmente quelle della costellazione Sentinel, con impiego dell’indice NDVI. Tuttavia, la prospettiva è ancora più ambiziosa: «già è disponibile una versione con la costellazione Prisma di satelliti che ha risoluzione molto più accurata e ha molte più bande, una sorta di iperspettrale. A breve avremo indici molto più informativi rispetto all’NDVI».
Il cuore metodologico sta nella calibrazione dei modelli di intelligenza artificiale. «Definiamo le previsioni calibrando modelli di Intelligenza Artificiale attraverso le mappe di resa che ci forniscono gli agricoltori coinvolti nel progetto. Le mappe di resa, realizzate attraverso i sensori delle mietitrebbie, rappresentano il dato reale con cui confrontiamo ciò che emerge dalle immagini satellitari. I modelli “apprendono” fino ad avvicinarsi ad un dato di previsione più vicino a quello che si realizzerà».
Per un territorio come il Tavoliere, dove le superfici sono ampie e la volatilità produttiva incide sulle dinamiche di mercato e di stoccaggio, disporre di una previsione affidabile con mesi di anticipo rappresenta uno strumento strategico per l’intera filiera.
Il nodo delle mappe di resa: tecnologia disponibile, ma poco richiesta
C’è però un punto critico che frena il pieno sviluppo dell’agricoltura digitale: la scarsa diffusione delle mappe di resa. «Per il progetto ci servono le mappe di resa ma molti agricoltori non le richiedono, quindi il contoterzista in genere non riceve questa richiesta». Le tecnologie sono già presenti sulle mietitrebbie, ma spesso non vengono utilizzate in modo sistematico. Il limite, più che tecnico, è culturale ed economico: «Molti agricoltori non hanno ancora ben presente quale possa essere la ricaduta di avere la mappa di resa dei loro campi anno per anno».
Anche la distribuzione a rateo variabile rimane poco applicata. «Sulla corretta interpretazione agronomica delle mappe di resa serve ancora molta ricerca: sta a noi il compito di far comprendere all’agricoltore quale sia il vantaggio economico collegato. Solo così si potranno diffondere maggiormente». Il tema è strategico soprattutto per le filiere più sensibili come quella cerealicola: senza una raccolta continuativa e strutturata dei dati reali di campo, modelli previsionali e strategie agronomiche di precisione rischiano di restare strumenti incompleti, incapaci di generare pieno valore per le aziende.
Dall’esperienza AdP4Durum alla misura SRA24
Grano.it si innesta su un’esperienza precedente, il progetto pilota AdP4Durum finanziato dalla Regione Puglia. «Il progetto è durato 2 anni, su 250 ettari gestiti sfruttando tutte le tecnologie disponibili». Sensoristica per la variabilità del suolo, immagini satellitari, yield monitor: un laboratorio a cielo aperto che ha prodotto indicazioni concrete anche per le politiche regionali. «Il bando della regione per finanziare l’agricoltura di precisione (SRA24) è stato definito anche grazie a questi risultati».
Oggi la sfida è ulteriore: «È molto facile finanziare l’acquisto, ma altrettanto complesso è finanziare il risultato dell’applicazione delle tecnologie di precisione». Una frase che sintetizza il passaggio necessario: dalle macchine agli esiti misurabili in termini di efficienza e sostenibilità.
Autore: Azzurra Giorgio
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