Progetto utilizza i droni per analizzare le esigenze di ogni albero

Tecnolivo persegue la modernizzazione dell'olivicoltura con la creazione di uno strumento tecnologico pionieristico basato sull'agricoltura di precisione.

Di Rosa Gonzalez-Lamas
29 agosto 2018 10:34 UTC
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Gli uliveti a Huelva e nel sud del Portogallo sono al centro di Tecnolivo, a progetto di ricerca che esamina l'uso di tecnologie di precisione per la gestione e la supervisione della coltivazione dell'olivo al fine di massimizzare la ricerca, lo sviluppo tecnologico e l'innovazione per generare business nel settore olivicolo.

Il progetto da € 2.5 milioni, condotto dall'Università di Huelva attraverso il suo gruppo TEP-192 dedicato al controllo e alla robotica, cerca di gestire le aree agricole tenendo conto delle peculiarità dei singoli ulivi anziché gestire in modo omogeneo intere piantagioni.

A tale scopo, il progetto utilizza droni con sensori e videocamere multispettrali.

I sensori sono posizionati sul terreno che circonda gli alberi o sulla corteccia degli alberi per ottenere informazioni sulla loro situazione nutrizionale, idratazione, fioritura e frutta.

Le telecamere acquisiscono immagini multispettrali che catturano ciò che è visibile all'occhio umano e le immagini a infrarossi in grado di rilevare le radiazioni generate da ciascun albero e la terra che lo circonda.

Molte considerazioni possono essere determinate a seconda dell'analisi degli spettri di banda. Questi possono rivelare se una pianta manca di acqua o fertilizzanti, se soffre o è a rischio di soffrire di malattie e il progresso della fioritura e della crescita dei frutti, tra le altre considerazioni. Maggiore è il numero di spettri analizzati, maggiore è il numero di variabili identificabili per gestire in modo più preciso la coltivazione.

Ciò che rende unico questo progetto, però, è che permette di configurare una soluzione completa che combina i dati ottenuti, inviati, elaborati, interpretati e visualizzati con azioni guidate in uno strumento tecnologico pionieristico e di facile utilizzo per gli agricoltori. I suoi sviluppatori affermano che consente la gestione completa, ecologica e ottimizzata degli uliveti attraverso il monitoraggio non invasivo dei parametri agronomici che potrebbero essere rilevanti per la produzione.




Gli esperimenti sono in corso in Andalusia e Portogallo, considerando diversi scenari per la coltivazione dell'olivo in base alla posizione e alla densità di piantagione: un approccio tradizionale con alberi piantati uno dall'altro, un approccio intensivo con un numero maggiore di alberi per ettaro e un super approccio intensivo con la maggiore densità per ettaro. Collaborano al progetto la cooperativa Oleodiel di Huelva e la società portoghese Elaia.

L'obiettivo finale del progetto è fornire agli agricoltori uno strumento facile da gestire che potrebbe essere utilizzato regolarmente, proprio come trattori o altre attrezzature indispensabili.

Verrà fornita una formazione per spiegare come utilizzare la tecnologia e interpretare i dati dei singoli alberi per gestire gli oliveti in base alle rispettive esigenze di ciascun albero e con la massima sostenibilità possibile, favorendo l'uso ottimale delle risorse e la conservazione dell'ambiente.

La coltivazione dell'olivo è al centro del progetto perché le olive sono la coltura con il maggior valore aggiunto ed potenziale economico in Andalusia, ma l'Università di Huelva sta esplorando la possibilità di applicare la metodologia ad altre colture.

Oltre all'Università di Huelva, altre entità spagnole che collaborano al progetto includono l'Istituto Nazionale di Tecnica Aerospatiale (INTA,) e la Società Cooperativa Nuestra Señora de la Oliva a Huelva.

Anche l'Istituto Nazionale di Tecnica Aerospaziale del Portogallo (INTA), l'Istituto Nazionale di Ricerca Agraria e Veterinaria, Ubiwhere e la Società Murtigão-Agraria partecipano a Tecnolivo.

Il progetto è guidato da José Manuel Andújar, professore all'Università di Huelva. Il progetto di ricerca e sviluppo è finanziato con Fondi FEDER dell'Unione Europea.





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