Riuscire a seguire e misurare in maniera rapida e tempestiva l’andamento dei principali processi alla base della produttività dell’olivo è fondamentale per raggiungere gli obiettivi di redditività e sostenibilità della coltura. Pertanto, il monitoraggio dell’albero durante le sue diverse fasi fenologiche è sicuramente uno degli elementi chiave per una gestione integrata ed efficiente dell’oliveto. Un attento e puntuale monitoraggio della crescita vegetativa e di quella del frutto e dello stato fitosanitario è alla base del processo decisionale per permettere di pianificare correttamente le diverse operazioni colturali.
Nel modello tradizionale di gestione dell’oliveto la pratica più frequente è il monitoraggio diretto in campo, per mezzo di indagini periodiche durante le quali vengono valutati visivamente i diversi stadi fenologici e fitosanitari della pianta e dei frutti. Questa pratica, tuttavia, oltre ad essere onerosa e richiedere competenze, è sempre soggetta al normale errore di campionamento, cioè alla discrepanza tra i risultati ottenuti da un campione di dati e i risultati che si otterrebbero se si esaminasse l’intera popolazione o il fenomeno di interesse.
Indice di maturazione
Nella moderna gestione dell’oliveto, la pianificazione accurata della raccolta delle olive ha un forte impatto sul risultato quantitativo e qualitativo finale e diventa perciò cruciale per ottenere una gestione efficiente delle risorse. A tale proposito, due tra i più importanti parametri da conoscere con anticipo rispetto alla raccolta sono:
- l’Indice di Maturazione (I.M.) delle olive
- e la stima della quantità di olive presenti in campo. (…)
L’analisi di immagine
La raccolta sistematica di dati e informazioni relative all’oliveto è la prima fase per l’adozione del modello di agricoltura di precisione, al fine di guidare l’olivicoltore verso decisioni agronomiche mirate e sostenibili, il che impone la necessità di adottare nuove tecniche di monitoraggio che, sfruttando l’utilizzo di opportuni sensori e di software di intelligenza artificiale, possano produrre informazioni più precise e in tempo reale. (…)
Potenziali applicazioni agricole
In ambito agricolo, l’analisi d’immagine digitale ha visto un largo impiego nell’ultimo ventennio, grazie all’avvento di tecnologie sempre più compatte e performanti. Le applicazioni sono molteplici e utilizzabili per differenti scopi. (…)
La sperimentazione
Nella presente sperimentazione grazie alla collaborazione tra le Università di Bari e Foggia, ReAgri S.r.l. di Massafra (TA), Gea Smart di Nove (VI), l’Oleificio Cericola di Foggia e l’azienda Paolo Longo di Foggia, è stato valutato l’utilizzo di una nuova tecnologia per l’acquisizione e l’elaborazione delle immagini provenienti dal campo denominata Cartographer prodotta da Green Atlas (Australia), al fine di determinare sia l’I.M. delle olive che la quantità di prodotto presente sulle piante prima della raccolta. (…)
Leggi l’articolo completo su Olivo e Olio n. 6/2023
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