Digital Transformation #06 – 🌱 Farming 4.0

Farming 4.0 o comunemente detta smart farming ricalca in maniera analoga l’evoluzione che sta avvenenendo con l’Industry 4.0: attraverso l’introduzione di Big Data, droni e internet of things si stanno attivando processi di sviluppo e connessione tra prodotto e produzione, territorio e ambiente, rete logistica e commerciale.

Agricoltura di precisione, vertical farming e trattori self-driven diventano parte di nuovi modelli di business accelerati grazie alla digital transformation il cui obiettivo primario diventa la sostenibilitĂ : utilizzo consapevole e moderato delle risorse naturali, monitoraggio dello stato di salute delle coltivazioni e degli allevamenti ed efficientamento dei processi di semina e raccolta.

L’evoluzione del contesto agricolo ha vissuto ad oggi tre fondamentali passaggi che si sono distinti in temrini di efficenza e capacitĂ  produttiva: siamo passati dal lavoro puramente manuale con una prodittivitĂ  limitata ad una prima rivoluzione verde degli anni ’70 in cui venivano introdotti le prime attrezzature meccanizzate fino agli anni ’90 in cui la tecnologia inizia a farla da padrona dando origine all’agricoltura di precisione.

L’esperienza dell’imprenditore resta comunque un elemento chiave nel Farming 4.0: esperienza che viene arricchita mediante fonti informative di conoscenza derivante dal monitoraggio e analisi di dati sempre piĂą consistenti.

Tecnologie abilitanti possono di conseguenza attivare processi in maniera automatica sulla base degli analytics provenienti da piattaforma software e gestionali dedicati all’agricoltura e allevamento.

 

Le fasi che caratterizzano il passaggio al farming 4.0 sono fondamentalmente cinque:

  • Background data: mappe del terreno, topografie, mappe del raccolto, dati ambientali e fotografie aeree.
  • Memorizzazione dati derivanti molteplici fonti quali ad esempio Internet of Things, sensoristica, wearable per animali, RFID, ma anche GPS, Global Navigation Satellite Systems.
  • Analisi e decision making: in questo ambito rientrano le soluzioni di supporto alle decisioni, i farm management information systems (FMIS), ma anche tutto l’ambito delle best practices per l’agricoltura.
  • Adozione di attrezzatura specializzata: la tecnologia qui ha aperto un vero e proprio flusso di innovazione continua con processi di innovazione specifici per l’agricoltura di precisione o “riposizionamenti” di soluzioni tecnologiche nate per altri ambiti, ma che possono essere utilizzati con successo nel precision farming come i droni ad esempio, come le fotocamere multispettrali, i robot, i veicoli autonomi o i sistemi di guida parallela, le soluzioni per l’irrigazione intelligente e tanti altri.
  • Analisi: in questo scenario infine rientrano le componenti piĂą legate alla parte analitica e di “intelligenza tra cui troviamo i Big Data, data analytics, ma sempre piĂą spesso di cognitive computing e machine learning.

Fertilizzazione variabile per il Farming 4.0

Tra le applicazioni più diffuse troviamo la fertilizzazione variabile utilizzata per stabilire la dose ottimale di fertilizzante da distribuire in ogni punto di un campo; a tale scopo è necessario lo studio di una serie di parametri legati alla tipologia di coltura, allo sviluppo fenologico, alle proprietà del suolo e a fenomeni correlati con il clima e con la presenza di agenti biotici.

Il monitoraggio di tali variabili avviene, solitamente, mediante sensori ottici prossimali installati su trattori e macchine agricole che sono così in grado di acquisire dati specifici dal suolo durante il loro movimento

Con questa strategia i sistemi ottici prossimali, installati sulle trattrici, acquisiscono informazioni dalle colture studiando il fenomeno della riflettanza (rapporto tra la radiazione riflessa e la radiazione incidente) tramite l’utilizzo di sensori ottici che rilevano nel dominio del Visibile e del Nir (Near Infrared).

Il fattore, strettamente correlato con il vigore delle colture è il contenuto in clorofilla nelle foglie e, quindi, il contenuto di azoto: la macchina operatrice distribuirà quindi la dose di concime ottimale alle colture.

Agricoltura di precisione mediante i droni

Le informazioni sito-specifiche si possono ottenere con rilievi agronomici in campo e con il rilievo di prossimitĂ  o telerilevamento. Queste informazioni devono essere georeferenziate, ovvero gli si deve attribuire il dato della dislocazione geografica attraverso un sistema di coordinate ottenute grazie al GPS.

E’ proprio nel rilievo di prossimità che i droni detti anche APR (aeromobili a pilotaggio remoto) svolgono la loro importante funzione all’interno dell’agricoltura di precisione, raccogliendo con diversi tipi di sensori le informazioni georeferenziate che saranno utilizzate per l’elaborazione delle mappe di intervento.

I più comuni sensori installati a bordo dei droni sono di tipo ottico al fine di rilevare la luce riflessa dalla vegetazione nel visibile e nell’infrarosso.

E’ infatti noto che le piante durante l’attività fotosintetica, riflettono maggiormente le lunghezze d’onda nell’infrarosso in quanto non hanno sufficiente energia per la sintesi di molecole organiche e se assorbite causerebbero un surriscaldamento dei tessuti con danni al vegetale.

Gli APR che vengono utilizzati in agricoltura di precisione, sono aeromobili a pilotaggio remoto, ovvero dei velivoli radiocomandati da un pilota che rimane a terra e sono in grado di compiere delle missioni automatiche impartite tramite software per agevolare le operazioni di mappatura e acquisizione dei dati multispettrali.

 

FarmBot per l’utilizzo privato

FarmBot è un progetto open source che porta le tecnologie di monitoraggio ed intervento automatico all’interno dei nostri orti: le stesse tecnologie che vengono adoperate nelle big farm possono essere replicate nei contesti urbani mediante semplici tecnologie.

 

FarmBot è definito come il primo robot agricolo a controllo numerico rilasciato con licenza Open Source, sia per quanto riguarda schemi tecnici, sia per il software di gestione e controllo. Il sistema viene gestito da una scheda Arduino e le parti in plastica sono state concepite per poter essere stampate anche con stampanti 3D amatoriali.

Tutto questo per ridurre i costi, per rendere FarmBot abbordabile per il maggior numero possibile di persone, infine per garantire che hardware e software possano continuare a migliorare nel tempo grazie ai contributi della comunitĂ  degli utenti.

 

Scarica una copia di questo articolo in formato pdf:  Digital-Transoformation #06 Farming 4.0 (56 download)

 

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