Metamorfo: dispositivo autonomo per il monitoraggio e la fertilizzazione razionale della vite in collina

autrice: Anna Faoro

relatore: Maximiliano Ernesto Romero

La presente tesi di laurea magistrale, riguarda la progettazione di un dispositivo agricolo intelligente per la gestione e l’ottimizzazione della produzione di uva da vino nel campo della viticoltura 4.0.

Il settore agricolo rappresenta una parte importante nell’economia dell’Italia. La FAO, l’organizzazione per l’agricoltura e l’alimentazione dell’Onu, ha stimato che, al fine di soddisfare le richieste di tutti, l’agricoltura nel 2050 dovrà produrre il 60% in più senza però intaccare le risorse naturali e senza impattare maggiormente sull’ambiente.

Uno dei settori agricoli responsabili dell’impatto ambientale è la viticoltura e l’Italia si conferma primo produttore di vino con 44,5 Mio hl. L’elevata produzione di vino ha portato all’incremento dell’utilizzo dei fertilizzanti causando un impatto ambientale non più controllabile. I pesticidi vengono utilizzati per contrastare le avversità biotiche (le malattie) e le avversità abiotiche (le carenze nutritive).

La ricerca si è concentrata sulle carenze nutritive in quanto ad oggi la diagnostica è ancora tradizionale rispetto a quella delle malattie e avviene in laboratorio: vengono campionate le foglie, lavate, essiccate, macinate e successivamente attraverso processi chimici vengono rilevate le principali carenze nutritive della pianta.

Questo è un processo lungo, distruttivo e invasivo. Principalmente i vigneti sono situati in pianura o in collina.

I vigneti in pendenza rappresentano 10-12% del totale dei vigneti europei. Tuttavia, producono vini di qualità riconosciuta e hanno un'identità, un patrimonio e un valore storico innegabili.

I vigneti in pianura sono governati dalla meccanizzazione mentre la coltivazione dei vigneti in collina richiede un numero elevato di ore di lavoro. Questa tipologia di viticoltura viene chiamata “eroica”, perché contempla un grande sforzo da parte del viticoltore. La fertilizzazione è un'operazione fondamentale per questi vigneti poiché rappresentano circa il 20-30% del tempo di lavoro annuale totale del vigneto.

La viticoltura di precisione (4.0) è la risposta al problema della diagnosi delle carenze nutritive che è un processo lungo e la viticoltura eroica che è diventata un’attività insostenibile dal punto di vista ambientale, economico e sociale. Saranno gli strumenti IOT (Internet of things) a riconoscere lo stato di salute e le necessità fisiologiche delle viti ed adeguare le tecniche colturali in modo puntuale alle esigenze. Alla base dei sistemi di telerilevamento iperspettrali c’è la proprietà fisica degli elementi di riflettere radiazioni su varie bande con intensità variabile in funzione delle proprie caratteristiche chimico-fisiche quindi conoscendo la firma spettrale di un elemento chimico è possibile identificarlo univocamente.

Metamorfo è un rover-quadrupede che grazie all’acquisizione di dati, dalla camera iperspettrale, monitora gli stress abiotici della vite e contemporaneamente fertilizza in modo razionale e differenziato. Metamorfo essendo un rover a quattro ruote e quattro zampe non è limitato da ostacoli a livello del suolo, come i dislivelli della collina, e ha la capacità di trasformarsi in un robot su quattro ruote o su quattro zampe a seconda delle necessità. Fa della sua flessibilità la propria arma vincente: con le zampe si muove con facilità su terreni difficili, irregolari e con le ruote scorre velocemente sui tratti pianeggianti fra i filari del vigneto. La combinazione di entrambi i domini di locomozione supera il compromesso tra mobilità ed efficienza; quando si tratta di muoversi su terreni pianeggianti, il robot utilizzerà una batteria notevolmente inferiore semplicemente utilizzando le ruote.

In sintesi Metamorfo: gestisce e pianifica le operazioni in campo, ottimizza la produzione e i fertilizzanti riducendo l’impatto ambientale, riduce i costi dei chimici e della manodopera e infine rende la viticoltura eroica un’attività sostenibile.