L’agricoltura di precisione nasce durante gli anni novanta negli Stati Uniti per rendere effettivamente possibile l’applicazione reale e necessaria del concetto di gestione sito-specifica dell’agricoltura con il doppio obiettivo di migliorare la produttività attraverso un controllo dei fattori di variabilità e di ridurre, nello stesso tempo, la pressione ambientale esercitata dall’agricoltura più tradizionale.
La gestione sito-specifica, ossia l’idea di fare la cosa giusta nel posto giusto e nel momento giusto, non è nuova ma durante lo sviluppo della meccanizzazione agricola nel ventesimo secolo, la forte pressione economica ha determinato la necessità di coltivare vaste aree e quindi di omogeneizzare le pratiche agronomiche adottate nell’unità produttiva, spesso rappresentata da grandi appezzamenti.
Le scelte gestionali nei diversi appezzamenti e la variabilità meteorologica possono determinare cambiamenti nella crescita delle colture che si manifestano in una variabilità temporale sia inter-annuale che intra-annuale. D’altra parte la naturale variabilità dei suoli e della morfologia del territorio determinano condizioni nutrizionali e microclimatiche sito-specifiche che possono portare a forti differenze produttive anche all’interno di un singolo appezzamento. Per molto tempo l’ampia mole di lavoro necessario per reperire le informazioni necessarie per spiegare e descrivere la variabilità, e la mancanza di un modello necessario a monitorarla, prevederla e gestirla ha determinato una discrepanza tra l’agricoltura di precisione teorica, proposto dalla ricerca, e ciò che effettivamente poteva essere trasferito in campo.
Negli ultimi anni, abbiamo assistito ad una crescente evoluzione del concetto di Agricoltura di Precisione, avvenuta grazie al rapido sviluppo e alla diffusione di tecnologie e di servizi innovativi, quali la robotica, la sensoristica avanzata, l’Internet of Things (IoT), l’intelligenza artificiale, le informazioni remote e il machine learning: l’Agricoltura 4.0.
Il nuovo modello di agricoltura proposto si basa sull’utilizzo integrato e interconnesso di diverse tecnologie allo scopo di rendere le informazioni più fruibili e utilizzabili e di conseguenza di applicarle per rendere la produzione più sostenibile, più efficiente e quindi competitiva. Le potenziali soluzioni applicative dell’Agricoltura 4.0 sono moltissime e si basano tutte sulla raccolta di enormi quantità di dati relative alle caratteristiche del suolo, della vegetazione e dell’andamento meteorologico, con alta densità spaziale e temporale delle informazioni grazie all’impiego di diversi sensori e strumenti, che vengono integrati ed elaborati attraverso modelli utili a produrre nuova conoscenza a supporto per gli agricoltori e gli addetti al settore. Un esempio applicativo è l’integrazione di immagini satellitari ad alta risoluzione spazio-temporale con informazioni sul terreno e/o sulla coltura raccolti da sensori al suolo o montati sui macchinari agricoli, che permette di stabilire in modo sempre più preciso le relazioni pianta-ambiente e quindi consente di ottimizzare la gestione degli input produttivi.
Sicuramente un settore in cui l’Agricoltura 4.0 sta portando grande innovazione è quello dell’irrigazione. Esistono sistemi che, sulla base dell’integrazione di dati meteorologici previsionali a breve termine, satellitari e dati di monitoraggio al suolo, elaborati attraverso sistemi di intelligenza artificiale, restituiscono un consiglio irriguo all’agricoltore. Questi sistemi, in continua evoluzione, portano a un risparmio idrico che può raggiungere anche il 30% rispetto a un’irrigazione gestita in modo tradizionale e basato più sull’esperienza dell’agricoltore che su una determinazione quantitativa delle reali condizioni ambientali.
Un’altro campo di applicazione molto interessante è quello del diserbo e della difesa poiché l’impiego di modelli di questo tipo può portare a una significativa riduzione nell’utilizzo di agrofarmaci, aiutando così il raggiungimento di obiettivi di sostenibilità ambientale posti nel Green Deal.
E’ chiaro che, affinché questo modello di agricoltura possa essere applicato su larga scala, è necessario provvedere alla formazione di figure professionali in grado di interfacciarsi con queste tecnologie, interpretare le informazioni e tradurle in conoscenza a supporto degli agricoltori.
Mentre l’agricoltura 4.0 sta diventando una realtà per molte aziende agricole si fa avanti un vecchio modello di agricoltura basato sulla volontà di creare unità produttive maggiormente uniformi piuttosto che di gestione della variabilità. L’ausilio delle moderne tecnologie, basato sul monitoraggio ad alta densità spaziale di informazioni sulle caratteristiche dei suoli e della vegetazione, consente infatti di individuare i fattori costanti limitanti la produzione, quali la disponibilità di elementi nutritivi, difetti di sistemazioni idraulico agrarie, ecc. La rimozione di questi “colli di bottiglia” è il presupposto per ottenere produzioni potenziali uniformi su tutta la superficie del campo e quindi per migliorare sia le prestazioni produttive sia l’efficienza d’uso degli input.