L’OR4 vedrà lo sfruttamento dei sensori, piattaforme e tecnologie innovative in applicazioni in pieno campo e prevedrà una fenotipizzazione in campo delle colture, volta ad estrarre informazioni a valore aggiunto e diagnostiche per la valutazione dello stato nutrizionale e la difesa delle colture, la sicurezza dei prodotti e formalizzare la conoscenza utile per l’utilizzo di dati digitali nella gestione a scala di comprensorio.
PRINCIPALI ATTIVITÀ
Tecnologie di sensing per la stima dello stato fisiologico in ambiente Field Phenotyping
Realizzazione di un esperimento di pieno campo per testare le tecnologie sviluppate su genotipi di pomodoro e frumento con comportamento divergente in termini di tolleranza a stress individuati in OR3. Diverse tecnologie di telerilevamento permetteranno di stimare lo stato nutrizionale della coltura, utilizzando opportune tecniche di image processing e machine learning basata sulle misure agronomiche, agrometeo ed ecofisiologiche. Tale attività avrà lo scopo di dimostrare l’utilità di osservazioni con sensoristica innovativa quale fonte di informazione per supportare pratiche a rateo variabile (VRT).
Tecnologie di sensing per la difesa e la sicurezza
Verrà valutata l’efficacia in condizioni operative dei sensori e tecnologie di detection in grado di riconoscere la presenza di patogeni e infestanti. Le camere iperspettrali ed i sensori di imaging verranno usate per acquisire dati multidimensionali quali input di approcci data-driven per l’identificazione delle infestanti e del grado di sviluppo della coltura su frumento e officinali. I metodi per l’identificazione automatica delle infestanti e le nuove soluzioni sperimentate saranno confrontati con le pratiche tradizionali anche attraverso analisi costo-beneficio. L’attività prevede anche lo screening di contaminanti chimici e relativi residui per la tutela delle produzioni agricole biologiche e per la sicurezza dei prodotti.
Tecniche di upscale a scala di comprensorio con dati satellitari
L’attività ha lo scopo di sviluppare e testare opportune metodologie di analisi di immagini satellitari (Sentinel 1-2; LANDSAT 8; PRISMA) e di geostatistica e per la produzione di informazioni utili ai fini della gestione delle pratiche agricole a livello comprensoriale, su coltivazioni estensive.
Caso studio pilota per implementazione DSS per la filiera erbacea
Verranno sviluppate metodologie per la definizione delle “Management zones” (MZ) da utilizzarsi per la pianificazione degli interventi con VRT: MZ di tipo “statico”, da utilizzarsi per la gestione delle semine, e MZ di tipo “dinamico”, da utilizzarsi per la gestione delle problematiche dell’interazione pianta/suolo/atmosfera/patogeni, verranno individuate mediante clustering di immagini multispettrali e iperspettrali e SAR acquisite da satellite e drone. Le mappe così ottenute verranno utilizzate per la definizione di regole per la gestione a rateo variabile, implementate nel DSS di filiera.
