Soluzioni Spoke 5 – Repository

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titolo descrizione	Monitoraggio della variabilità spaziale del mais da trinciato tramite immagini multispettrali e modelli predittivi
Ente	Università di Padova
Quale bisogno soddisfa	Supporta la gestione agricola di precisione fornendo previsioni affidabili e tempestive sulla resa e qualità del mais, ottimizzando input agronomici, riducendo sprechi e aumentando la sostenibilità ambientale ed economica.
Descrizione	La soluzione combina immagini multispettrali ad alta risoluzione di Sentinel-2 e PlanetScope con modelli predittivi per monitorare la variabilità spaziale del mais da trinciato. Il sistema stima resa, umidità e parametri qualitativi come Fibra Detergente Neutra (NDF), Fibra Detergente Acida (ADF) e contenuto di amido lungo la stagione. GNDVI e NDVI si sono dimostrati efficaci per valutare il raccolto e supportare decisioni come la fertilizzazione differenziata e la gestione del raccolto. Questo strumento migliora la pianificazione agronomica, ottimizzando produttività e sostenibilità.
Numero Task	5.3.1
Titolo Task	Precision agriculture to reduce input for growing crops utilized for animal nutrition
Docente di riferimento	Daniele
	Pinna
Email	Email nascosta; è necessario JavaScript.
Target	Agricoltori e Aziende agricole; Tecnici e Consulenti agronomici
Abstract grafico della soluzione
Gruppo di lavoro con tutti i ricercatori ed enti coinvolti	Spoke 5
Docente di riferimento	Francesco
	Marinello
Ente	Università degli Studi di Padova
Email	Email nascosta; è necessario JavaScript.
Docente di riferimento	Marco
	Sozzi
Ente	Università degli Studi di Padova
Email	Email nascosta; è necessario JavaScript.
Nome	Daniele
Cognome	Pinna
Email	Email nascosta; è necessario JavaScript.
Ente	Università degli Studi di Padova
Task leader	Daniele Antichi
WP leader	Luisa Biondi
TRL iniziale	4
TRL attuale	6
TRL finale	8

Sustainable productivity and mitigation of environmental impact in livestock system