Smart agriculture: cos’è e perché conviene

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01Come funziona la smart agriculture 02Pianificare in modo strategico

Produrre di più, con meno: la smart agriculture parte dal campo, gestendo gli input (acqua, semi, fertilizzanti e agrofarmaci) in base alle reali necessità, conosciute tramite la raccolta dati. Tutti i dati raccolti sono messi in relazione fra loro utilizzando DSS (acronimo per Decision Support System), software con interfacce intuitive che, attraverso algoritmi di machine learning e soluzioni di AI (Intelligenza Artificiale), forniscono all’imprenditore agricolo consigli mirati per quanto riguarda le decisioni agronomiche da prendere. In questo modo, i dati si trasformano in informazioni preziose per una strategia di gestione ottimizzata. I vantaggi della smart agriculture sono molti: se da un lato ci sono i benefici in termini di sostenibilità ambientale, dall’altro, chi la pratica, può aumentare le rese agricole e ottimizzare l’utilizzo degli input.

01Come funziona la smart agriculture

Per raccogliere dati sulle necessità di acqua, fertilizzanti o sull’opportunità di trattamenti, ci sono diverse tecnologie a disposizione come, ad esempio, i sensori di prossimità che, posizionati sui macchinari, danno informazioni su tessitura, salinità, sostanza organica, porosità del terreno, umidità e vigore delle piante. Altri dati si possono raccogliere con telerilevamento via satellite o con rilievi attraverso l’utilizzo di droni equipaggiati con sensori. Durante la raccolta del prodotto, è possibile elaborare mappe di produzione che, insieme ai dati raccolti, illustrano la situazione di campo rispetto alle necessità di input in un determinato tempo e permettono di elaborare mappe di prescrizione relative alla distribuzione di acqua, fertilizzanti e agrofarmaci.

02Pianificare in modo strategico

Tutti i dati raccolti da diverse fonti consentono all’agricoltore di prendere decisioni tattiche, di breve e lungo periodo, in funzione del risultato che si vuole ottenere in futuro. Un supporto fondamentale per permettere ai dati di trasformarsi in informazioni sono i DSS – Decision Support System che, attraverso l’utilizzo di modelli basati su algoritmi, correlano, organizzano e processano i dati per fornire poi consigli rispetto alle decisioni. Le interfacce e i cruscotti di comunicazione dei risultati, le allerte su eventuali problematiche in arrivo, biotiche o abiotiche, sono diventate intuitive e di semplice interpretazione, permettendo di essere tempestivi ed efficaci nelle decisioni.

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