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Enabling technologies and sustainable strategies for the smart management of agricultural systems and their environmental impact
TITOLO SOLUZIONEStima non invasiva del contenuto di clorofilla per monitorare lo stato nutrizionale del frumento
EnteCNR-IBE
Quale bisogno soddisfa

L’attività ha come obiettivo quello di rendere disponibile gratuitamente per le operazioni di campo uno strumento digitale che informi sullo stato nutrizionale (azoto) del frumento in base a immagini scattate da smartphone. Inoltre, con l’ausilio di osservazioni da satellite, si produrranno, spazializzando i dati puntuali a livello di appezzamento, mappe dedicate alla fertilizzazione di precisione del frumento.

Descrizione

Il contenuto di clorofilla nelle foglie è un indicatore chiave della capacità fotosintetica delle piante ed è direttamente correlato all'azoto. Pertanto, la stima della clorofilla attraverso la misura colorimetrica delle foglie è essenziale per monitorare la crescita delle colture, consentendo di migliorarne la resa e la qualità.
CNR-IBE mira a sviluppare un protocollo rapido, intuitivo ed efficace per la stima non invasiva e in tempo reale dello stato nutrizionale del frumento. Durante le ultime due annate agrarie, sono state scattate foto RGB da smartphone delle foglie di frumento in diverse fasi di crescita e in diversi regimi di nutrizione. Queste immagini, insieme a misure puntuali di clorofilla con l’analizzatore di foglie Dualex Force A, hanno fornito dati di riferimento per calibrare indici vegetazionali derivati dal satellite Sentinel-2. La correlazione delle osservazioni di campo, inclusi i modelli spaziali e spettrali, con quelle derivate da satellite consente di estendere la stima del contenuto di azoto da una scala puntuale a scala di appezzamento/azienda.
L’integrazione di misure a terra con osservazioni satellitari migliora l’accuratezza dei modelli per una pianificazione della fertilizzazione nell’ottica di una migliore gestione delle colture. Questo approccio mira a colmare il divario tra misurazioni localizzate e applicazioni di telerilevamento su più ampia scala.

Numero Task3.1.3
Titolo TaskSmart, autonomous, and IoT-based solutions for precise mechanization, irrigation, fertilization
Docente di riferimentoRiccardo
Dainelli
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TargetAgricoltori, tecnici aziendali, consulenti, divulgatori
Abstract grafico della soluzioneAbstract grafico della soluzione
Gruppo di lavoro con tutti i ricercatori ed enti coinvoltiSpoke 3
NomeNajwane
CognomeHamie
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EnteCNR-IBE
Piero
Toscano
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EnteCNR-IBE
Mirco
Boschetti
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EnteCNR-IREA
Lorenzo
Parigi
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EnteCNR-IREA
Task leaderSilvana Andrea Civiletto [CNH]
WP leaderGuido D’Urso [UNINA]
TRL iniziale3
TRL attuale5
TRL finale6
Valutazione finalesi