I vigneti efficienti richiedono una cura costante per produrre buone annate. I droni possono essere utilizzati per tecniche agricole di precisione nella gestione dei vigneti.
DroneBee è una società di agricoltura 4.0 con sede a Firenze, Italia, che offre servizi altamente tecnologici in agricoltura di precisione e consulenza agronomica ad aziende agricole, consorzi agrari, istituti di ricerca, agronomi e agrotecnici. L'azienda ha lavorato a due progetti utilizzando sensori RGB / multispettrali / termici montati su droni per analizzare la salute delle colture e identificare le aree stressate e affette da patogeni nei vigneti.
Due progetti sono stati realizzati a Luglio 2020 su una grande e rinomata azienda vinicola del Chianti Classico, vicino a Siena, e a Settembre 2020 su un'azienda vinicola a conduzione familiare a Bolgheri. Sia il Chianti che il Bolgheri sono due delle più importanti regioni vinicole italiane, caratterizzate da vini di alta qualità.
Area coperta | Progetto Chianti: 15 hectares Progetto Bolgheri: 3 hectares |
Numero di immagini | Progetto Chiantit: 1228 (RGB), 4908 (Multispettrale), 2392 (Termico) Progetto Bolgheri: 767 (RGB), 3068 (Multispettrale) |
Hardware | Parrot Sequoia sensore multispettrale FLIR Vue Pro R 13mm sensore termico Zephyr EXOS drone esacottero |
Software | Pix4Dmapper QGIS |
GSD (risoluzione a terra) | 1.76 cm/pixel (RGB), 6.9 cm/pixel (Multispettrale), 8.6 cm/pixel (Termico) |
Il progetto Chianti mirava a costruire correttamente un sistema di irrigazione di precisione su 15 ettari di vigneti per recuperare le perdite di resa dell'uva. Per valutare il vigore del vigneto e lo stress idrico, il team di DroneBee ha pilotato un drone per acquisire immagini termiche e multispettrali, contemporaneamente. Le immagini sono state quindi elaborate con Pix4Dmapper per ottenere l'ortomosaico visibile (RGB), la mappa termica e le mappe di riflettanza.
Le mappe di vigore e termiche dei filari del vigneto sono state analizzate in QGIS utilizzando rispettivamente l'NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e il CWSI (Crop Water Stress Index), dopo aver rimosso i pixel dell'interfila e del suolo. L'aggregazione dei pixel dei filari del vigneto in classi è stata eseguita in QGIS per evidenziare tre zone di vigore (alto, medio, basso) e quattro zone di stress idrico (alto stress, moderato, basso stress, no stress), corrispondenti a quattro diverse zone di temperatura.
Le mappe NDVI e CWSI finali sono state utilizzate per identificare correttamente le aree stressate che riceveranno più acqua rispetto alle aree meno stressate o in benessere idrico. Inoltre, sono state rilevate, tramite algoritmo, anche le viti mancanti (fallanze).
Il progetto Bolgheri mirava ad analizzare 3 ettari di vigneto, con più di 10 varietà differenti, per ottenere una mappa di vigore a 2 classi per la vendemmia selettiva dell'uva, che è stata poi effettuata manualmente tramite smartphone seguendo la mappa importata in Google Maps. La vendemmia selettiva ha consentito di raccogliere uve provenienti da zone di vigore diverse da vinificare separatamente per produrre vini di qualità superiore. Ciò è possibile vinificando le uve provenienti da zone di bassa vigoria, che hanno tipicamente maggior tenore zuccherino, come confermato anche da campionamenti a terra sulle uve stesse.
Durante questo progetto è stato testato un algoritmo innovativo e specifico per elaborare la nuvola di punti del vigneto per valutare la geometria della chioma delle viti (densità, altezza, spessore, volume), utile per valutare la dose ottimale di fitofarmaco.
Durante questi due progetti, sono state utilizzate diverse analisi dei dati per risolvere vari problemi che hanno dimostrato il potenziale dell'uso dei droni nell'agricoltura di precisione. Cantine importanti e innovative possono avere un impatto ambientale positivo nella produzione di vini di migliore qualità con un utilizzo ottimizzato delle risorse.
Questo tipo di tecnologia è facilmente accessibile a tutti gli agricoltori, dalle aziende a conduzione familiare alle grandi aziende, poiché i vantaggi (risparmio di denaro, migliore qualità del prodotto, aumento delle rese) superano gli investimenti. Inoltre, diversi livelli di innovazione possono essere portati dai droni agli agricoltori, che dispongono o meno di macchine a rateo variabile (VRT) per automatizzare completamente le operazioni di campo, utilizzando le mappe ottenute da drone.