Abstract

L'importanza dell'Agricoltura di Precisione è stata largamente riconosciuta come contributo chiave nella tecnologia produttiva. L'agricoltura di precisione è basata su un approccio innovativo, che è legato ad una combinazione tra GIS, GPS, modellistica previsionale, telerilevamento, macchine intelligenti con pilota automatico e tecnologie di distribuzione di input a dosi variabili, per la corretta gestione agronomica delle colture considerando la variabilità spaziale e temporale presente in campo (Basso et al., 2005). Attualmente, gli strumenti e le macchine agricole adattate alla pratica dell'agricoltura di precisione si stanno rapidamente diffondendo, ma per poterne sfruttare appieno le potenzialità è necessario stabilire quali siano le necessità della coltura e le differenze che si riscontrano all'interno del campo coltivato. Un altro aspetto fondamentale è la necessità di poter valutare gli effetti dei trattamenti e delle concimazioni per programmare eventuali nuovi interventi. L'applicazione di questa ratio a colture in pieno campo impone che i sistemi di indagine rispondano ad alcune caratteristiche irrinunciabili: affidabilità; rapidità di acquisizione del dato; possibilità di georeferenziare la misura ottenuta; scala compatibile sia con le pratiche agronomiche che con gli interventi da eseguire.
In Italia la risicoltura rappresenta un settore di rilievo e la superficie attualmente coltivata è di circa 238.500 ha. L'obiettivo della ricerca, articolata in tre anni, è quello di verificare la possibilità di adottare alcune tecniche di Precision Farming in risicoltura, allo scopo di mettere in condizione l'agricoltore di intervenire in maniera razionale sulla coltura, tenendo in opportuna considerazione la variabilità spazio-temporale presente in campo. Nel primo dei tre anni in programma ci si è concentrati prevalentemente nel test di alcuni strumenti di proximal sensing (PS) e remote sensing (RS) per la valutazione dello stato della coltura e l'affidabilità del dato rilevato in campo.

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