Sempre più spesso si sentono notizie sull’utilizzo dei droni in agricoltura. Si tratta di strumenti realmente utili per le aziende agricole?
Come i droni stanno rivoluzionando l’agricoltura di precisione
La risposta alla domanda di apertura è senz’altro più che positiva. La tecnologia dei droni agricoli è migliorata moltissimo negli ultimi anni e i loro vantaggi stanno diventando sempre più evidenti. Le applicazioni spaziano dalla mappatura al rilevamento topografico, dall’irrorazione alla analisi delle colture.
Esplorando campi e foreste dall’alto e analizzando i dati raccolti da questi apparecchi, le aziende sono in grado di ottenere informazioni mai raggiunte fino ad ora. Soprattutto a un costo ragionevole, in poco tempo e con elevata accuratezza. Fitopatologie, erbacce, stress idrico, numero di piante: questi sono solo alcuni dei set di dati che un drone può acquisire. Dari estremamente preziosi per i coltivatori.
I droni in agricoltura diventano sempre più efficienti e meno costosi, molto competitivi anche rispetto ai veicoli terrestri. Al giorno d’oggi, il costo di un’informazione raccolta da un drone è da 2 a 6 volte più veloce ed efficiente rispetto alle informazioni raccolte in modo “tradizionale”.
I droni in agricoltura consentono per esempio di:
- ridurre i rispetto all’uso di veicoli terrestri, più lenti e meno efficienti
- lavorare anche di notte coprendo aree fino a 100 ettari in una sola giornata
- aumentare le informazioni che possono essere raccolte a lunga distanza, soprattutto dall’alto
- sviluppare capacità di analisi delle informazioni raccolte come la correlazione tra informazioni fisiche e problematiche agronomiche
- ottimizzare l’uso di fitosanitari, concimi, pesticidi, semenze e risparmiare acqua fino al 25% in meno se comparata con tecnologie tradizionali
Cos’è l’agricoltura di precisione?
Il termine “agricoltura di precisione” si riferisce al modo con cui gli agricoltori gestiscono le colture per garantire l’efficienza di acqua e fertilizzanti e per massimizzare la produttività, la qualità e la resa. Il termine implica anche la riduzione al minimo di parassiti, inondazioni indesiderate e patologie. I droni consentono di monitorare costantemente le condizioni delle colture e del bestiame per via aerea per trovare rapidamente problemi che non diventerebbero evidenti nei controlli a campione a livello del suolo. Ad esempio, un agricoltore potrebbe scoprire attraverso la fotografia time-lapse con drone che parte del suo raccolto non viene irrigato correttamente.
Cosa rilevano i droni in agricoltura?
I droni volano a poche decine di metri di altezza. Le immagini hanno un’elevata risoluzione spaziale: consentono di visualizzare chiaramente l’interfilare delle piante, di identificare il fogliame degli alberi o la presenza di un pozzo o di un edificio nel campo. I sensori multispettrali più comuni installati sul drone possono rilevare dati utili come la riflettanza nelle bande del visibile o dell’ infrarosso. Esistono sensori come l’NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) che possono essere utilizzati con grande successo per verificare lo stato di salute di una pianta o il relativo stress idrico. Lo fanno analizzando il rapporto tra la riflettanza, cioè di luce riflessa dalla coltura, e la radiazione solare in relazione a particolari lunghezze d’onda, come ad esempio il campo infrarosso. Si scelgono le lunghezze d’onda tra le quali possono raccogliere informazioni sulla fotosintesi, in base alla reazione della clorofilla. Quando la fotosintesi è ad un livello elevato, possiamo presumere che la pianta sia in buone condizioni e crescerà bene in quel tipo di ambiente, viceversa potrebbero esserci dei problemi.
Il sensore lavora con un algoritmo che traduce l’informazione fisica (cioè il rapporto tra l’intensità della radiazione solare riflessa e quella incidente) in un’unità informativa agronomica. Un indice che può esprimere la capacità vitale della pianta.
Un ulteriore passaggio di elaborazione di queste informazioni è caratterizzato dalla capacità di identificare le possibili cause di questi diversi valori. Per alcune colture ad esempio, avendo a disposizione le informazioni relative all’andamento delle stagioni, alle tecniche adottate e al profilo del suolo, è possibile comprendere chiaramente la causa del problema. Ad esempio un drone può identificare le piante che possono essere state attaccate da agenti esterni come virus o parassiti.
Il processo di utilizzo di un drone per mappare o rilevare le colture è relativamente semplice. Molti nuovi modelli di droni agricoli sono dotati di un software di pianificazione del volo che consente all’utente di limitare l’area che deve coprire. Quindi, il software crea una traiettoria di volo automatizzata e, in alcuni casi, prepara comanda autonomamente le riprese della telecamera.
Mentre il drone vola, rileva automaticamente valori sul terreno utilizzando i sensori integrati e la fotocamera integrata e utilizza il GPS per determinare quando scattare ogni scatto.
La capacità di raccogliere e analizzare questi dati in tempo reale ha risultati tangibili per gli agricoltori, come una migliore resa delle colture, meno risorse spese per erbe infestanti ed erbicidi e decisioni di gestione complessivamente migliori.
Il futuro dei droni agricoli
I droni stanno rivoluzionando l’agricoltura offrendo agli agricoltori importanti risparmi sui costi, maggiore efficienza e maggiore redditività.
Insider Intelligence prevede che la spesa per il mercato globale dei droni in agricoltura supererà il miliardo di dollari entro il 2024.
Si tratta di un mercato in forte crescita che permetterà a chi investe in aree coltivate di migliorare la produzione offrendo importanti risparmi sui costi, maggiore efficienza e maggiore redditività. Rilevando rapidamente vaste distese di terreni agricoli, i droni possono mappare la proprietà, riferire sullo stato di salute delle colture, migliorare la precisione dell’irrorazione, monitorare il bestiame e i sistemi di irrigazione e altro ancora.
L’analisi dei dati rilevati dai droni
La capacità di questi droni si riflette sulla necessità di analizzare i dati che possono rilevare
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