Sperimentazione presso l’Istituto ... - ITAS "Carlo GALLINI" · • Le origini dell’attuale...
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Sperimentazione presso l’Istituto Tecnico Agrario Carlo Gallini
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Innovazione nell’agricoltura. La sfida formativa dell’Agricoltura
di Precisione all’ITAS CARLO GALLINI
Voghera (PV)
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NOTE STORICHE L’origine • Le origini dell’attuale Istituto Tecnico Agrario “Carlo Gallini” risalgono al 1894, quando a Voghera
venne istituita una Regia Scuola Pratica di Agricoltura. Era la realizzazione delle disposizioni del Comm. ing. Carlo Gallini (1814-1888), insigne vogherese, uomo di cultura, imprenditore agricolo illuminato, politico e filantropo, che nel testamento del 1887 destinò tutti i suoi beni al progresso dell’istruzione agraria e all’incremento dell’agricoltura, da realizzarsi con la creazione del “Pio Istituto Agricolo Vogherese”, cioè un’Opera Pia che tra i suoi compiti aveva anche quello di concorrere al mantenimento di una Scuola pratica di agricoltura.
• 1894 – Regia Scuola Pratica di Agricoltura • Tutto avvenne così come Carlo Gallini aveva indicato nelle disposizioni testamentarie e nel 1894 fu
istituita la Regia Scuola Pratica di Agricoltura, che iniziò a funzionare regolarmente nell’a.s. 1895/1896 con due sezioni: - quella inferiore era biennale, a prevalente indirizzo pratico-dimostrativo ed era riservata a figli di agricoltori poveri, specialmente orfani (la cui retta era corrisposta dal “Pio Istituto Agricolo Vogherese”); - quella superiore, triennale, era a indirizzo teorico-pratico, per giovani provenienti da famiglie di fattori e proprietari terrieri.
• Il nuovo ordinamento entrò in vigore dall’anno scolastico 1902/03. • 1913 – Da Regia Scuola Pratica di Agricoltura a Corso Superiore “Carlo Gallini” in Voghera. • Dal 1946 ad oggi – Istituto Tecnico Agrario Statale “Carlo Gallini”.
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Tradizione e innovazione • Tradizione e innovazione sono elementi fondamentali per il nostro indirizzo di
studi così come sono importantissime le collaborazioni che abbiamo attivato sul territorio che ci consentiranno di crescere e arricchire la proposta formativa che vogliamo sia al passo con i tempi.
• Tradizione di una cultura contadina, della persona che ama la terra e ha un indissolubile legame con il territorio.
• Innovazione digitale e tecnologie • Conoscere la terra, prevedere il tempo, ipotizzare le necessità di una pianta o di
una coltura: I principi dell’agricoltura tradizionale si basavano su una serie di variabili che oggi possono, al contrario, essere certezze. Grazie agli strumenti messi in campo dall’agricoltura di precisione, ogni porzione di terreno può dare il massimo in termini di produttività, di qualità e rispetto dell’ambiente.
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Rivoluzione Tecnologica
• L'innovazione digitale sta cambiando il modo di fare agricoltura: droni, sensori, mappe GPS sono solo alcuni esempi delle tecnologie che oggi guidano il comparto verso imprescindibili obiettivi di efficienza e sostenibilità.
• Mentre fino a ieri era l’uomo a decidere
di cosa avessero bisogno le piante, oggi è possibile chiederlo direttamente a loro, interrogandole con droni, fotografie agli infrarossi e sensori.
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USO DEI DATI come valore
aggiunto
• Oggi la sfida non deve essere più solo nella tecnologia, ma nella capacità di lettura, di analisi e comprensione dei dati per generare servizi a valore aggiunto.
• Nell’agricoltura tradizionale il coltivatore doveva in qualche modo presumere o indovinare sulla base della sua esperienza le necessità delle colture: quanta acqua, quanto concime, quali attacchi parassitari. Oggi le necessità delle piante si possono misurare e calcolare in modo preciso e con precisione accuratissima, praticamente pianta per pianta.
• Valore aggiunto:valutare in modo precoce l’insorgenza di malattie e di parassiti e agire solo nei casi in cui si manifestano, riducendo i costi degli antiparassitari e dei pesticidi e soprattutto garantendo maggiore sostenibilità in termini ambientali e miglioramento della qualità della filiera.
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Formazione e Competenze
Tutti questi dati non sono utili senza l’ausilio interpretativo degli uomini che nei campi ci lavorano. Importante acquisire le informazioni, le competenze e la formazione tecnica per scegliere consapevolmente le soluzioni più adeguate per la propria azienda. • Pre-Business plan FARMER ITAS GALLINI per programmare e gestire
il cambiamento. • I principali punti di forza dell’idea sono costituiti
dall’implementazione di uno strumento innovativo per migliorare gli interventi agronomici.
• Pianificazione e controllo territoriale (Utilizzo tecnologie GIS-ortofoto), Inserimento particelle catastali, Definizione aree eleggibili ed usi del suolo).
• Dematerializzazione delle procedure: Dossier Aziendale, Piano Colturale Grafico per campagna ed avvicendamento colturale Pratica Agricola e Registri Obbligatori (Registro dei Trattamenti e delle Concimazioni).
• Supporto decisionale nella gestione delle pratiche agricole: Utizzare indicatori di performances complessive dell’azienda, Indici Agrometeorologici (Bilancio Idrico, Evapotraspirazione, Temperatura terreno e Radiazione solare previsionali e storici), monitoraggio delle colture, Indice Vegetativo (NVDI) calcolato in tempo reale e su base storica.
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Ambiti di applicazione
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Gli strumenti
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SITI4farmer
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SITI4farmer Il network professionale per l’agricoltura ed innovativo strumento di lavoro e supporto alle decisioni
La soluzione è dedicata a tutti gli operatori del comparto agricolo Consente l’accesso in un unico portale e a costi contenuti, a tecnologie ed algoritmi fino ad ora disponibili solamente nel contesto della ricerca scientifica
SITI4farmer in pillole: Cloud solution Dati geografici, metereologici, indici agrometeo e NDVI
da OpenBIGData satellitari Azienda Digitale Pratica agricola, mobile APP DSS per l’agricoltura di precisione
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LINEE GUIDA PER LO SVILUPPO DELL’AGRICOLTURA DI PRECISIONE IN ITALIA
contesto
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un software consolidato e standard per la gestione di tutta la filiera
professionale SITI4farmer è una soluzione
MULTIAZIENDA MULTIUTENTE
gestisce con flessibilità i ruoli degli UTENTI del network, tracciandone relazioni e flussi operativi Grazie all’esperienza di ABACO in soluzioni di tipo «enterprise», SITI4farmer garantisce grandi performances a migliaia di utenti contemporanei
Multi Azienda Azienda Utente
Attività di campagna
Piano Colturale
Quaderno di
Campagna
DSS Standard e Personaliz
zati
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dati Informazione conoscenza decisione Azioni di AdP
Conoscenza Territoriale ed Aziendale
OpenBigData Rete meteo Regionale Morfologia terreno Mappe Pedologiche Dati colturali
Conoscenza di Campo Indici Agrometeo Indice Vegetativo Fasi Fenologiche Pratica Agricola Quaderno di Campagna Rilievi in campo
Decisione Previsioni Meteo Livelli di soglia Alert
un software consolidato e standard di Supporto alle Decisioni
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un software personalizzabile ed integrabile
Decisione
Conoscenza
Informazione
Dati
DSS standard Alert Standard del software Temperatura del terreno adatta alla semina Quantità di acqua del terreno insufficiente Crescita vegetativa non uniforme Fase vegetativa non conforme alle previsioni Avvicinamento di temperature critiche Accumulo di risorse termiche insufficienti per la maturazione tecnologica
DSS custom
Connettori Interfacce Indicatori Cruscotti
DSS/SW terze parti
Sistemi Esistenti
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Conoscenza territoriale
Ortofoto
Risoluzione delle ortofoto fino ai 20 cm Aggiornamento costante delle foto aeree Serie di ortofoto storiche
Terreno 3D - DSM Digital Surface Model , DTM Digital Terrain Model Funzioni di misura per:
Distanze con estrazione del profilo altimetrico Aree con estrazione di altitudine minima, media e massima, pendenza media ed esposizione e altri dati statistici
Strati informativi vettoriali per Vocazioni e Vincoli Fasce tampone, Natura 2000, DOC, IGT etc..
Mappe Pedologiche
Regionali, Internazionali Da rilievi pedologici di campo
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Conoscenza aziendale
Azienda digitale archivio storicizzato dei dati aziendali
organizzazione della filiera
schede riguardanti l’anagrafica aziendale, gli allevamenti, i macchinari, i fabbricati
configurazione di schede specifiche, ad esempio per i vigneti e frutteti
Piano Colturale Grafico definizione del Piano Colturale grafica con i codici colturali nazionali personalizzabili
stampa grafica per SAU e SAT sovrapponibile al modello tridimensionale dei terreni
Esportazione ed importazioni sia grafiche che alfaunumeriche
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Conoscenza di campo
Gestione quotidiana lavori di campagna per la tracciabilità delle attività e dei trattamenti
Pratica Agricola anche su «mobile» con APP di Realtà Aumentata Fasi Fenologiche Quaderno di Campagna
Registro dei Trattamenti con Fitofarmaci
Registro delle Concimazioni
Gestione Magazzini
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App mobile Per la gestione dell’azienda dal campo:
Realtà Aumentata per visualizzare i cataloghi vettoriali di SITI4farmer sovrapposti alla visione reale (limiti campi, particelle, fasce tampone…)
Navigazione sul modello 3D – Digital +Surface Model Misure specifiche (ad esempio, lunghezze e altezze) Registrazione la pratica agricola in real time Documentazione delle attività e la fase fenologica con foto e video
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indici
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verso la precision farming
Indici Agrometereologici Storici e previsionali
Evapotraspirazione Bilancio idrico Temperatura del terreno Radiazione globale del sole
Storici e previsionali
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Radiazione solare globale Rappresenta la somma della radiazione solare nel visibile e nell'infrarosso vicino. Esempio di applicazione: capire avvicinarsi della raccolta (n.ro Joule accumulati dalla pianta), altro indice è la Somma Termica (Tmax+Tmin)/2
HARGREAVES AND SAMANI
verso la precision farming
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Temperatura del terreno PELOSI
Esempio di applicazione: tempo di semina
Nel calcolo interessano i dati storici o previsionali delle variabili meteo ed il Bilancio Idrico per avere sia la temperatura massima che minima.
verso la precision farming
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Evapotraspirazione HARGREAVES Quantità d'acqua traspirata nell'unità di tempo. Il valore di ogni singola coltura si ricava mediante moltiplicazione per in coefficiente colturale (kc) del valore di riferimenti. Tale Kc deve tenere conto della FASE FENOLOGICA
ETr= ET0*Kc
scala BBCH Biologische Bundesanstalt, Bundessortenamt and CHemical industry
verso la precision farming
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Bilancio Idrico ANELLI La pianta sfrutta l’acqua indicata come riserva idrica utile (AWC). Una riserva idrica facilmente utilizzabile senza stress può essere considerata pari al 70% di AWC. Nella calcolo è indispensabile la Banca dati dei SUOLI, le precipitazione, l’irrigazione e l’evapotraspirazione
OK
STRESS
verso la precision farming
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verso la precision farming Earth Observation
gli indici derivati da attività di osservazione della terra sono garantiti dai servizi di SITI4farmer che integra ed elabora automaticamente i dati satellitari costantemente aggiornati.
Accesso ai dati dei satelliti Sentinel 2a, 2b e Landsat 8 rotazione terrestre intorno alla terra ogni 10 gg e immagini
aggiornate ogni 3/5 gg
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Earth Observation (Open BIG DATA) The Vegetation Index is extracted from 10m-resolution multi-spectrum images Landsat 8 and Sentinel 2 (Copernicus project).
Starting from 2017, data from Sentinel 3 will be also available and will allow for an update every 3-4 days.
verso la precision farming
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verso la precision farming Indice Vegetativo
La risposta della vegetazione agli stress ambientali e quindi l’attività fotosintetica, è misurata dall’indice di vegetazione normalizzato (NDVI), che è calcolato come rapporto tra differenza e somma delle bande del vicino infrarosso (frazione riflessa dalle foglie) e rosso (frazione assorbita da parte della clorofilla): NDVI = (NIR-R) / (NIR+R) L'NDVI usa il fatto che una vegetazione sana larga riflette la parte della luce vicino all’ infrarosso (NIR) ed assorbe la maggior parte dello spettro del visibile, in particolare il rosso (RED).
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
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verso la precision farming Indice Vegetativo
E’ presentato mediante una rappresentazione GIS in scala di colore su ogni singolo appezzamento ed è un utilissimo supporto nella valutazione delle aree agricole dove è più necessario intervenire o solamente irrigare. Dal riconoscimento visivo del tipo di pattern, in combinazione con altri indici, ad esempio il Bilancio Idrico del terreno, si deduce la causa dello stress. Sono immediatamente disponibili le serie storiche (da 1 a 3 anni)
NDVI (Normalized Difference Vegetation)
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NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Indice Vegetativo
verso la precision farming
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Dati appezzamento Indicatori geometrici di campo derivati dai modelli digitali altimetrici (DTM & DSM)
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verso la precision farming
Ortofoto aggiornate e storiche Modello 3D – dati Lidar
Layers vettoriali – Vocazioni e Vincoli Particelle/campi – Dati open e suoli Piano colturale – Banca dati codici
Pratica Agricola e QdC - Fasi Fenologiche Meteo – ARPA - OpenWeatherMap
Indici Agrometeo – Kc FAO - HWSD NDVI - Bigdata Copernicus
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DSS Standard Allert Standard del software
1) Temperatura del terreno adatta alla semina 2) Quantità di acqua del terreno insufficiente 3) Crescita vegetativa non uniforme 4) Fase vegetativa non conforme alle previsioni 5) Avvicinamento di temperature critiche 6) Accumulo di risorse termiche e radiative insufficienti per la
maturazione tecnologica /raccolta
DSS Standard (Sistema di Supporto alle Decisioni)
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l’azienda agraria «Tevere»
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DSS Standard Allert Standard del software
Si utilizzano le fonti dati di monitoraggio per la definizione di ALERT. I dati sono di tipo:
Standard: Dati Meteo, Pedologia, Indici agrometeo, Indici vegetativi, Piano colturale, dati geometrici etc.. Personalizzati: dati da altri sensori e fonti esterne
Per ogni tipologia di ALERT si definiscono: le fonti dati di monitoraggio (il cruscotto è quindi personalizzabile) le soglie di allarme (sono definite di default ma modificabili)
Sono definiti alcuni ALERT standard Il cruscotto rappresenta i differenti ALERT mediante un diagramma di tipo Radar, adatta a rappresentare dati su variabili multiple
FARM WATER ALERT FIELDS WATER ALERT
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DSS Standard La Riserva Idrica (che tiene conto delle irrigazioni, della evapotraspirazione, della pedologia e dell’apparato radicale della coltura) determina, insieme alle previsioni di pioggia, la soglia di ALLARME per le IRRIGAZIONI
ALERT IRRIGAZIONE
Vedi Appezzamento sulla mappa
Controlla gli altri ALERT
Definisci una soglia di alert differente
Avvisami quando mi avvicino al 30% della Riserva Utile
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DSS Standard L’indice Radiazione solare e la con somma termica a base 10 (Tmax+Tmin)/2-10 forniscono indicazione sulla maturazione del prodotto e quindi l’opportunità di specifiche pratiche agricole, ad esempio la defogliazione e il raccolto
ALERT RACCOLTA
Vedi Appezzamento sulla mappa
Controlla gli altri ALERT
Definisci una soglia di alert differente
Avvisami quando supero il 20% di scostamento delle medie climatologiche
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DSS Standard L’indice NDVI e la sua deviazione standard (se supera una valore di soglia, ad esempio 0,8) forniscono un parametro di valutazione della disomogeneità di crescita del campo e quindi la necessità di irrigazione o spargimenti
Storico
Crea Mappa di prescrizione automatica
Ultimo rilevamento
Edit di creazione Mappa di prescrizione: scegli Layers
ALERT CRESCITA
Vedi Appezzamento sulla mappa
Controlla gli altri ALERT
Definisci una soglia di alert differente
Avvisami quando la deviazione standard è superiore a 0,8 NDVI
Pedologia
Mappa del raccolto
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DSS Standard L’indice NDVI e la sua deviazione standard (se supera una valore di soglia, ad esempio 0,8) forniscono un parametro di valutazione della disomogeneità di crescita del campo e quindi la necessità di irrigazione o spargimenti
Storico
Crea Mappa di prescrizione automatica
Ultimo rilevamento
Edit di creazione Mappa di prescrizione: scegli Layers
ALERT CRESCITA
Vedi Appezzamento sulla mappa
Controlla gli altri ALERT
Definisci una soglia di alert differente
Avvisami quando la deviazione standard è superiore a 0,8 NDVI
Pedologia
Mappa del raccolto
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DSS Standard La creazione automatica della Mappa di Prescrizione crea un vettoriale dal TIFF con pixel 10x10m. La creazione di una MdP che tenga conto di altri strati informativi, con adempio i cataloghi pedologici, si realizza mediante un Editor GIS e la scelta dei layers d’interesse
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DSS Standard L’indice e la sua evoluzione nel tempo sono l’impronta digitale della coltura
0
0,10,20,30,40,50,60,70,80,9
1
80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 280
NDV
I
DOY
Mais - Appezzamento #5002 - Mantova
#5002 Reference
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DSS Standard L’indice NDVI, e lo scostamento del suo valore dal quello di un campo di riferimento, forniscono un parametro per la corretta individuazione delle fasi fenologiche e i conseguenti trattamenti
Ultimo rilevamento Campo di Riferimento
ALERT FASE FENOLOGICA
Vedi Appezzamento sulla mappa
Controlla gli altri ALERT
Definisci una soglia di alert differente
Avvisami quando lo scostamento del valore NDVI supera 10% del valore di riferimento
Storico
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DSS Standard Un Indicatore globale aziendale fornisce un semplice sistema di ALERT sugli appezzamenti critici e una valutazione sull’azienda da comparare con aziende simili, ad esempio dei conferitori.
Vai ad Appezzamento
Controlla l’azienda per tipo di ALERT
Vedi sulla Mappa
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DSS Standard E’ disponibile un analogo Indicatore globale aziendale per ogni singolo tipo di ALERT
Vai ad Appezzamento
Cambia ALERT
Vedi sulla Mappa Torna al GLOBALE
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Servizi Personalizzati
Servizi dedicati a specifiche esigenze business DSS Custom
Specifiche Cliente
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DSS Custom
Sono disponibili servizi ad-hoc per configurare e sviluppare:
Connettori specifici per la gestione della sensoristica di campo (es. centraline) Interfacce per caricare dati di telemetria e di tracciabilità delle attività (es. macchine agricole) Indicatori derivati da modelli e algoritmi specifici (es. modelli agronomici per malattie, Carbon Sink) Cruscotti personalizzati che raccolgono in modo flessibile gli indicatori e le componenti utili per gestire, decidere, prescrivere e valutare
Il cruscotto del DSS Standard di SITI4farmer, è progettato per ospitare ulteriori indici, analisi di dati, simulazioni e modelli sviluppati ad hoc o forniti da terze parti.
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Esempio DSS Custom Pomodoro (Solanum Iycopersicum)
La crescita del pomodore dipenda da: Parametri del suolo (tetessitura, pH, contenuto di Carbonio) Elementi nutrienti del suolo (Azoto, Fosforo e Potassio) Acqua del suolo Radiazione solare Temperatura dell’aria
Malattie del pomodoro: Tuta absoluta (leafmining moth)
La prevenzione si realizza mediante posizionamento di trappole ed immediato trattamento alla comparsa
Fusarium oxysporum f. sp. radicis-lycopersici (FORL)
E’ influenzato dalle ondate di freddo e quindi si può applicare il seguente modello agronomico
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Modello Agronomico di riferimento Front Plant Sci. 2015 May A decision support system (GesCoN) for managing fertigation in open field vegetable crops (A. Elia, G. Conversa)
http://www.frontiersin.org/files/Articles/134892/fpls-06-00495-HTML/image_m/fpls-06-00495-t002.jpg
Parametri di input: Coefficienti colturali Temperatura dell’aria Contenuto di Azoto Fenologia
Tutti dati di input sono calcolabili con SITI4farmer
Esempio DSS Custom Pomodoro (Solanum Iycopersicum)
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Esempio DSS Custom Palma (Phoenix canariensis)
Malattia della Palma Punteruolo rosso Rhynchophorus ferrugineus (Olivier)
La prevenzione si realizza mediante posizionamento di trappole con apposito ferormone ed immediato trattamento alla comparsa, seguendo il modello agronomico: ÓSCAR DEMBILIO AND JOSEP A. JAQUES BIOLOGY AND MANAGEMENT OF RED PALM WEEVIL in: W. Wakil, J.R. Faleiro, & T.A. Miller (eds.), Sustainable Pest Management in Date Palm: Il modello utilizza:
Temperatura dell’aria e dati storici Geolocalizzazione N.ro di insetti catturati
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Esempio DSS Custom Palma (Phoenix canariensis)
Lo sviluppo dell’insetto infatti dipende esclusivamente dalle temperature quindi il modello è stato calibrato in tutto il bacino del mediterraneo.
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
Egg Larva Pupa Adult
Degr
ee D
ays
Stages
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Esempio DSS Custom Nocciolo (Covlus avellana L.)
Elementi di crescita della pianta Parametri del suolo (tessitura, pH, contenuto di carbonio) Nutrienti del suolo (azoto, fosforo e potassio) Contenuto idrico del suolo Temperatura dell'aria
Motivi di stress Carenza idrica Marciume radicale (eccesso idrico)
Malattie del nocciolo
Xanthomonas arboricola pv. Corylina (necrosi batterica del nocciolo) Gonocerus acuteangulatus (cimice) Palomena prasina (cimice) Eulecanium coryli (Cocciniglia) Phytoptus avellanae (Eriofide) Opheroptera brumata (Falena) Oberea linearis (Cerambicide) Corilobium avellanae, Myzocallis coryli (Afidi) Agrilus viridis (Agrilo) Curculio nucum (Balanino)
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I dati di monitoraggio e dati di Input per il controllo dell’IRRIGAZIONE sono:
Bilancio Idrico del terreno NDVI Indice Vegetativo Fenologia
Esempio DSS Custom Nocciolo (Covlus avellana L.)
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I dati di monitoraggio e dati di Input per il controllo delle MALATTIE sono:
Fenologia Temperatura dell’aria Piogge Monitoraggio in campo
00,10,20,30,40,50,60,70,80,9
1
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
wei
ght
Mean Air temperature °C
Optimal temperature for Xanthomonas arboricola pv. Corylina
http://www.ciaal.it/db_object/www_ciaal_it/obj_file/877/Insetti%20nocciolo.pdf
Esempio DSS Custom Nocciolo (Covlus avellana L.)
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CO2 Footprint - Carbon Sink • Per una maggiore sostenibilità, le ridotte emissioni permesse
dalla PRECISION FARMING possono essere compensate da pratiche che favoriscono la: SOIL CARBON SEQUESTRATION sottrazione di carbonio dall’atmosfera mediante immobilizzazione nel suolo
Gestisce il 95% delle informazioni utili per l’applicazione dei modelli configurabili in un DSS Custom