Durata: 30 mesi, da ottobre 2017 a marzo 2020

Pagina ufficiale del Progetto SUSGRAPE: https://www.ita-slo.eu/it/susgrape

La sfida

Le Strategie di Specializzazione Intelligente del Friuli Venezia Giulia e della Slovenia prevedono entrambe la promozione di una produzione agricola sostenibile, rispettose dell’ambiente e di alta qualità. La sfida è quella di realizzare un case-study di eccellenza focalizzato sulla riduzione della chimica nella gestione del vigneto attraverso una cooperazione tra ricerca scientifica e produttori, valorizzando le nuove tecnologie 4.0 come strumento ed opportunità di innovazione. ll futuro dell’agricoltura è utilizzare i dati ambientali messi a disposizione dalle nuove tecnologie (Big-Data ed IoT) per ottenere una gestione e una difesa fitosanitaria integrata intelligente che agisce solo dove, quando e se necessario.

 

Obiettivo

L’obiettivo è l’innovazione nella gestione della difesa del vigneto per risparmiare risorse, migliorare la qualità del prodotto e rispettare l’ambiente valorizzando il territorio. Le tecnologie di monitoraggio sul campo (IoT) e la modellazione fitopatologica previsionale (DSS) sono gli strumenti agevolanti. Si vuole promuovere le capacità di innovazione e di acquisizione di nuove tecnologie da parte delle aziende vitivinicole attraverso lo sviluppo di sinergie tra produttori, aziende ICT e Centri di Ricerca con il fine ultimo di ottenere una riduzione dell’uso di prodotti chimici in agricoltura. Nell’ambito dell’ottimizzazione fitosanitaria, SUSGRAPE si focalizza sulle patologie di Peronospora e Oidio individuate come prioritarie dagli stessi produttori.

Come si realizza?

Il modello di lavoro SUSGRAPE prevede i  seguenti step realizzati ed in alcuni casi reiterati in 30 mesi di lavoro.

  • Studio del territorio di riferimento per l’identificazione delle principali micro-aree geografiche associate a micro-climi differenti.
  • Realizzazione di una rete di monitoraggio agro-meteo sul territorio installando un numero di stazioni e sensori di misura personalizzati su ciascuna micro-area individuata; nel progetto SUSGRAPE sono state  installate 42 stazioni di misura con sensori in aria, su pianta e nel terreno.   
  • Sviluppo e validazione, prima dal punti di vista agronomico e poi software, di modelli previsionali personalizzati, dedicati a Peronospora e Oidio, ottimizzati per i territori di lavoro e per le varietà colturali target;
  • formazione ed accompagnamento delle imprese agricole (con il rispettivo personale agro-tecnico)  nell’utilizzo dei dati agro-meteo, dei servizi web di gestione del vigneto (ad esempio nella compilazione di un quaderno di campagna digitale) e dei modelli previsionali DSS su Peronospora e Oidio.
  • Calibrazione annuale dei modelli previsionali su Peronospora e Oidio: ogni anno i modelli ed i relativi DSS vengono migliorati addestrandoli in maniera sempre più precisa e puntuale ai micro-climi ed alle varietà colturali locali.
  • Creazione di una rete stabile di cooperazione tra i produttori, gli sviluppatori di tecnologie IoT ed i ricercatori in ambito agronomico e modellistico.

Risultati

Il modello di lavoro SUSGRAPE ha consentito alle aziende agricole beneficiarie di operare un controllo puntuale sul proprio campo (grazie ai sensori istallati), monitorando con precisione rischi climatici e fitosanitari e risparmiando su trattamenti, perdite in annate difficili e risorse umane. La disponibilità di uno strumento tecnologico (rete di misura e modelli previsionali) ottimizzato sul territorio target rende tali benefici raggiungibili da un intero ecosistema produttivo locale e non solo dal singolo produttore.

 

    • Modelli previsionali innovativi su Peronospora e Oidio con relativi software di supporto alle decisioni DSS; l’innovazione consiste nella personalizzazione dei modelli (il cui addestramento ai micro-climi locali è migliorabile ogni anno) che garantisce migliori risultati per singola micro-area.
    • Riduzione del numero di trattamenti eseguito annualmente su un lotto agricolo con conseguente riduzione dei costi di produzione (risparmio in acquisto fitofarmaci, ore di lavoro di macchine e risorse umane sul campo).
    • Miglioramento della qualità del prodotto: grazie all’utilizzo dei modelli previsionali DSS non solo otteniamo una riduzione del numero di trattamenti ma anche una ottimizzazione della tempistica (intervengo nel momento ottimale per massimizzare l’efficacia del fitofarmaco) ottenendo uva più sana con meno fitofarmaci.
    • Incremento della sostenibilità economica ed ambientale delle imprese agricole.
    • La comunicazione efficace della cura ed attenzione praticata dall’azienda nei confronti dell’ambiente e delle colture in campo può essere utilizzato per potenziare il posizionamento sul mercato.  

Sviluppo e diffusione sul territorio di tecnologie a supporto di tecniche agricole sostenibili, quali la previsione e diagnosi precoce scientificamente valide di agenti patogeni per le colture e la riduzione  del consumo idrico.

Scarica il Working Paper del progetto