Introduzione alla Mappatura della Resa
Qual è il momento più importante dell'anno in un'azienda agricola? Il periodo del raccolto, poiché determina il profitto che l'azienda può aspirare a ottenere in seguito a tutti gli sforzi e gli investimenti fatti durante l'anno. Oggi, le mietitrebbie sono dotate di strumenti che consentono la visualizzazione in tempo reale della resa raccolta e la valutazione della sua variabilità su una mappa. Tuttavia, ci sono ancora aziende che scelgono di raccogliere manualmente, senza utilizzare macchinari, e non possono quindi ottenere una mappatura della resa. Oppure ci sono aziende che non possono permettersi di acquistare o utilizzare tali attrezzature. Ed è in questi contesti che l'uso combinato dell'intelligenza artificiale, camere, IoT e soluzioni cloud entrano in gioco.
Mappatura Tradizionale della Resa: Limiti e Futuro
La mappatura della resa è diventata possibile solo con l'introduzione del GPS. Il GPS è fondamentale per la mappatura della resa perché consente di associare una determinata quantità raccolta in uno spazio alle sue coordinate relative. Di seguito troverete la mappa di resa creata su un campo di frumento duro in Italia.
Come potete vedere, una mappa della resa non è altro che punti GPS accompagnati dalla resa relativa. Questi sono dati grezzi che necessitano di ulteriore elaborazione e pulizia, poiché ci sono numerosi problemi nelle mappe della resa oggi:
Alcuni dati sovrastimano la resa, ad esempio, nel grano duro nelle Marche si ha tipicamente una resa da 5 a 7,5 t/ha. Alcune mappe della resa hanno mostrato valori ben superiori a 10 t/ha, che chiaramente necessitano di essere filtrati.
A volte, a causa della mancanza di connessione internet o del malfunzionamento del sistema RTK, alcuni dati non sono georeferenziati e quindi si presentano dei buchi.
Alcune aziende adottano una politica di raccolta manuale e quindi non è possibile generare queste mappe.
Quindi tali dati se presi così come sono non possono generare informazioni utili per una corretta gestione. Infatti, sono necessari strumenti specifici sviluppati per essere in grado di eseguire un'elaborazione competente.
Ma questi strumenti sono molto costosi. Quindi l’agricoltore dovrebbe farne a meno? Esistono infatti sistemi, dal costo decisamente inferiore rispetto alle mietitrebbie, in grado di generare la mappa della resa. Ne abbiamo sviluppato uno insieme a Iselqui Technologies srl
Computer Vision: la nuova tecnologia per una mappatura della resa smart
Abbiamo sviluppato una soluzione hardware-software che permette di mappare la resa del vigneto a un costo accessibile. Lo chiamiamo "FruitKount".
Questo nuovo servizio è composto da:
Hardware, che può essere montato su ogni trattore, che acquisisce immagini ad alta risoluzione del vostro vigneto. Il nostro modello di Intelligenza Artificiale basato su AI può rilevare il numero, la dimensione e il peso dei grappoli. Ogni immagine è inoltre georeferenziata per creare una mappa di variabilità della resa.
Software, tutti i dati acquisiti dal nostro hardware vengono inviati alla nostra infrastruttura cloud dove vengono valutati e archiviati. Inoltre, disponiamo di un'applicazione web e mobile che consente di visualizzare, analizzare ed usare la mappa di variabilità della resa.
Di seguito una mappa della resa creata dal nostro sistema.
Attualmente il servizio è in fase di test in alcune aziende agricole e potenzialmente sarà reso pubblico a fine settembre 2024, completamente integrato con la nostra applicazione di agricoltura di precisione.
Vantaggi dell'Intelligenza Artificiale per le aziende agricole
Potreste chiedervi quali siano i possibili vantaggi di utilizzare questo strumento nel contesto viticolo; di seguito elenchiamo le applicazioni che abbiamo sviluppato finora:
Creazione di mappe di prescrizione per differenziare la fornitura di fertilizzanti, acqua, potatura, lavorazione del terreno.
Implementazione della raccolta separata.
Avere dati affidabili in caso di grandinate o danni da fauna selvatica.
Pianificazione del personale necessario per il raccolto.
Identificazione delle aree del campo che mostrano una bassa produzione, segno di un attacco fungino o virale.
Di seguito alcune immagini per apprezzare l'accuratezza del nostro modello di AI.
Uva a bacca Bianca
Uva a bacca rossa
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