Tecnologie spaziali, ingegneristiche ed informatiche integrate nell’agricultural knowledge del futuro: l’internet of (every)thing entra nel comparto agricolo creando nuovi ambienti di sviluppo produttivo e professionale nell’ottica di una maggiore efficienza e sostenibilità.

La mappatura delle variabili nell’agricoltura sito-specifica

I cambiamenti climatici, la composizione del terreno, le tecniche di difesa delle colture sono le variabili innate con cui l’agricoltura si confronta in modo determinante: l’efficienza (e la sostenibilità) della produzione agricola è di fatto strettamente correlata alle condizioni ambientali di sviluppo di ogni singola pianta. Il metodo dell’osservazione empirica di tali variabili, in cui l’agricoltore tradizionale è maestro indiscusso, porta con sé un’importante eredità a cui è oggi possibile applicare l’ausilio delle nuove tecnologie. La raccolta in senso storico dei dati annuali di resa produttiva e la loro elaborazione in rapporto alle condizioni ambientali sito-specifiche (clima, terreno, malattie e parassiti) attuate mediante strumentazioni tecnologiche a diversi livelli, sono l’oggetto di studio e il punto di partenza strategico di quella che viene chiamata agricoltura di precisione (o sito-specifica) ovvero “l’applicazione di tecnologie e principi per la gestione della variabilità spaziale e temporale associata a tutti gli aspetti della produzione agricola con l’obiettivo di migliorarne le potenzialità rispettando la qualità dell’ambiente¹Pierce e Nowak, 1999”. Questa definizione accoglie in pieno le due finalità della precision-farming: la massimizzazione (non solo quantitativa ma soprattutto qualitativa) del rendimento produttivo e la sostenibilità che una maggiore efficienza porta con sé in termini di utilizzo delle risorse (ad esempio idriche) e dei fitofarmaci. Interventi agronomici mirati e geolocalizzati, scientificamente determinati attraverso sensori collocati nel terreno a definirne l’esatta composizione: sensori a terra, stazioni meteorologiche, sensori di caratterizzazione del suolo e vari strumenti di telerilevamento, come immagini satellitari o immagini scattate in volo da droni permettono la mappatura completa dell’ambiente di sviluppo di ogni singola pianta, superando l’ostacolo della variabilità fisiologica del terreno, e vanno costituire un patrimonio di informazioni che dal passato determinano predittivamente il presente ed il futuro. Tre sono le mappe che il CIRAP (Centro Interuniversitario di Ricerca in Agricoltura di Precisione) propone per la gestione strategica delle variabilità ambientali:

• La mappa di produzione: ottenuta dai sensori a terra, costituisce un’istantanea della resa produttiva di una determinata coltura nell’anno, indicando come la produttività ha risposto alle condizioni del terreno, all’andamento climatico e agli interventi agronomici attuati;
• La mappa di lavorazione: costituisce un supporto su cui vengono registrate le metodologie e i tempi di lavorazione del terreno in modo sito-specifico, geo-localizzando le varie zone dell’area coltivata in relazione agli interventi operativi applicati nel tempo;
• La mappa di distribuzione: assimilabile alla mappa di lavorazione, registra la distribuzione dei fattori colturali come l’approvvigionamento idrico, nutritivo e fitofarmacologico in relazione allo spazio ed al tempo in cui vengono rilasciati.

L’elaborazione dei dati colturali e la tecnologia ICT²Acronimo per Information and Communications Technology, definisce l’insieme dei metodi e delle tecnologie di trasmissione, elaborazione e ricezione dei dati.

La precisione con cui i dati possono essere raccolti utilizzando la geolocalizzazione di produzione, lavorazione e distribuzione tramite GPS consente di trattare un’area coltivata anche molto estesa non come un’entità unica, ma come se fosse un insieme di piccoli appezzamenti, o addirittura di singole piante, adattandosi alla variabilità del terreno, dell’esposizione solare, dello stress idrico inerenti al microcosmo fisiologico in cui ogni organismo vegetale si sviluppa. I dati, elaborati attraverso software specifici, vanno innanzitutto a costituire il patrimonio storico della coltura in modo dinamico consentendo una maggiore razionalizzazione nella distribuzione del lavoro e delle risorse, applicando quella che negli Stati Uniti è chiamata la pratica delle 5 R: “applying the Right input in the Right amount at the Right time in the Right place and in the Right manner³Basso, B., Agricoltura di Precisione: l’agricoltura del futuro…immediato”. Non solo: l’insieme dei dati va anche a costituire una rete neurale di informazioni che possono essere condivise ed interfacciate per chi non opera direttamente sul campo: professionalità come quella dell’agronomo o dell’enologo possono attingere ad una serie di parametri ottenuti dai sensori a terra o dalle stazioni di rilevamento ed indirizzare con sempre maggior cognizione di causa l’andamento produttivo e qualitativo di una specifica coltura. Un esempio concreto è il progetto ViniVeri attuato dalla regione Piemonte in partnership con enti pubblici e privati per la creazione di un sistema di informazioni facilmente fruibile dai produttori tramite:

• L’installazione all’interno dei vigneti di stazioni di monitoraggio alimentate da pannelli fotovoltaici e dotate di sensori per la misurazione delle variabili ambientali;
• L’installazione di un’infrastruttura di reti wireless per la raccolta dei dati nell’area coltivata mediante l’utilizzo di nodi di monitoraggio wireless collegati alle stazioni principali;
• L’utilizzo della rete internet per trasmettere i dati ottenuti sul campo ad un centro unico di raccolta.

Le tecnologie dell’informazione e delle comunicazioni costituiscono in questo caso l’anello di collegamento sia tra le varie aree del campo sia tra il campo e gli strumenti a disposizione del produttore per la raccolta ed il monitoraggio dei dati, come il personal computer o lo smartphone, che, connettendo dati, persone e processi produttivi, diventano oggetti funzionali ad una professionalità specifica. L’internet degli oggetti e l’utilizzo delle tecnologie legate all’ICT diviene perciò di fondamentale importanza sia per la raccolta che per l’elaborazione dei dati provenienti dalle rilevazioni dei sensori e dei satelliti, creando parallelamente nuove professionalità legate al comparto agricolo; in quest’ottica risulta cruciale l’adozione di strategie a livello istituzionale per la formazione e l’inserimento nel mondo del lavoro di tali professionalità che andrebbero a sostituire quella fascia di manodopera che risulterebbe danneggiata da una maggiore razionalizzazione e automazione del lavoro agricolo. Se infatti da una parte il processo di raccolta dei dati risulta di gran lunga più accessibile tramite l’utilizzo del GPS e degli strumenti ad esso connessi, più problematica è l’interpretazione di questi dati e l’evoluzione delle figure professionali di riferimento. Per rispondere a queste esigenze si sono sviluppate realtà aziendali in grado di fornire mappe di vigore di un determinato terreno, sono stati creati software di supporto come il DSSAT⁴Decision Support System for Agrotechnology Transfer, che avvalendosi dei dati raccolti sul campo, consente di sviluppare modelli di simulazione di varie colture, ma occorre altresì ridurre quel digital divide che separa chi ha accesso alla formazione tecnologica ed alle infrastrutture di collegamento internet, da chi non ce l’ha, per creare scenari di lavoro realmente innovativi. Infatti se da una parte l’agricoltore nel mondo occidentale può avere accesso agli strumenti ma non conosce una formazione professionale e culturale adeguata, dall’altra, nei paesi in via di sviluppo, che per conformazione geopolitica hanno una maggior esigenza di connessioni ma hanno di fatto un accesso limitato alle risorse tecnologiche, gli agricoltori cercano di sfruttare al meglio le limitate reti comunicative che possiedono tramite collegamenti radio o via telefono. In concreto, i dati risultanti da un’analisi olistica e geolocalizzata nel tempo delle variabilità specifiche di una coltura devono entrare a far parte di una rete di conoscenze con un alto grado di fruibilità: questa è la sfida che le realtà politico-economiche legate all’agricoltura come il PEI⁵Paternariato Europeo per l’Innovazione in Europa, o il progetto della Steinbeck Innovation Foundation negli Stati Uniti, raccolgono per il futuro, la strutturazione un nuovo paradigma che riesca a dare soluzioni spaziali a problemi terreni, interconnettendo passato, presente e futuro dell’agriculture knowledge in una rete globale contraddistinta da un alto grado di precisione e sito-specificità.