L’agricoltura di precisione è un modo di coltivare che tratta un campo come tante piccole aree anziché come un unico blocco uniforme. Misura come suolo, acqua, crescita della coltura e resa cambiano da una parte all’altra del campo, e poi adatta seme, fertilizzante, acqua e trattamenti a ciascuna parte. L’obiettivo è semplice da enunciare: mettere ogni fattore produttivo dove è utile, nella quantità di cui quel punto ha davvero bisogno.

A renderla praticabile oggi è un insieme di tecnologie che gli agricoltori hanno aggiunto un pezzo alla volta dagli anni Novanta: posizionamento satellitare, monitor di resa, immagini aeree, sensori in campo e il software che mette insieme le letture. Una parte è costosa e integrata nelle grandi macchine. Un’altra costa meno di un treno di pneumatici per trattore. Quali elementi ripagano l’investimento dipende soprattutto da quanto variano i propri campi, ed è proprio ciò che il resto dell’articolo aiuta a valutare.

In breve

  • L’agricoltura di precisione gestisce la variabilità all’interno di un campo: la misura, la riporta su una mappa e poi adegua i fattori produttivi di conseguenza.
  • La tecnologia di base comprende posizionamento satellitare, rilevamento (monitor di resa, immagini, sensori di suolo e meteo) e controllo a dose variabile sulle macchine.
  • Le aziende agricole più piccole possono iniziare con strumenti a basso costo come immagini satellitari gratuite, campionamento del suolo per zone e sensori wireless in campo.
  • Il software trasforma le letture in decisioni, e ne esistono tre tipi: registri aziendali, strumenti per prescrizioni e immagini, e monitoraggio in tempo reale.

Quali tecnologie si usano nell’agricoltura di precisione?

Aiuta ragionare su tre livelli: sapere dove ci si trova, sapere che cosa c’è e agire in modo diverso in punti diversi.

Il posizionamento viene per primo. Un ricevitore GNSS (sistema globale di navigazione satellitare, la famiglia che comprende GPS e Galileo) sul trattore registra dove è avvenuto ogni passaggio. Da solo, un ricevitore ha una precisione di qualche metro, che non basta per guidare tra le file della coltura. La correzione RTK (cinematica in tempo reale), da una stazione base in azienda o da una rete di correzione, la porta a circa uno o due centimetri. È questo livello di precisione che la guida automatica usa per eseguire passaggi dritti e paralleli senza salti né sovrapposizioni. L’Economic Research Service dell’USDA riporta che nel 2023 la guida automatica era usata dal 70% delle grandi aziende agricole a produzione vegetale degli Stati Uniti, rispetto a percentuali a una sola cifra nei primi anni 2000.

Il rilevamento è il secondo livello. Un monitor di resa sulla mietitrebbia misura il flusso di granella ogni secondo e associa ogni lettura a una posizione, così dopo il raccolto si ottiene una mappa di resa che mostra quali parti del campo hanno prodotto bene e quali no. Le immagini da satellite e da drone aggiungono una visione durante la stagione. L’indice più diffuso, l’NDVI (indice di vegetazione a differenza normalizzata), confronta la luce del vicino infrarosso e quella rossa riflesse dalla coltura. Foglie fitte e sane riflettono molto vicino infrarosso e assorbono il rosso, quindi le zone rade o in sofferenza risaltano sulla mappa, spesso prima di essere evidenti dal bordo del campo. Il campionamento del suolo a griglia o per zone, la mappatura della conducibilità del suolo e i sensori in campo per umidità, temperatura e pioggia completano il quadro di ciò che accade sotto e attorno alle piante.

Agire è il terzo livello. La tecnologia a dose variabile (VRT) permette a una seminatrice, a uno spandiconcime o a un’irroratrice di cambiare la dose mentre avanza, seguendo una mappa di prescrizione costruita a partire dai primi due livelli. Il controllo delle sezioni disattiva singole sezioni della barra o singole file della seminatrice sul terreno già coperto, come le capezzagne e le file corte negli angoli irregolari del campo.

Per vedere come si combinano i livelli, si prenda un campo di frumento di 40 ettari. I numeri seguenti sono un esempio, non una raccomandazione. Cinque anni di mappe di resa mostrano un dosso sabbioso di 10 ettari che rende sempre poco e una fascia bassa di terreno più pesante, di 8 ettari, che rende di più. Un agronomo suggerisce meno azoto sul dosso, dove la coltura non riesce a sfruttarlo, e un po’ di più sul terreno migliore.

Zona Superficie Dose uniforme Dose variabile
Dosso sabbioso 10 ha 160 kg N/ha (1.600 kg) 120 kg N/ha (1.200 kg)
Resto del campo 22 ha 160 kg N/ha (3.520 kg) 160 kg N/ha (3.520 kg)
Terreno basso e pesante 8 ha 160 kg N/ha (1.280 kg) 180 kg N/ha (1.440 kg)
Totale 40 ha 6.400 kg 6.160 kg

Il risparmio totale qui è di soli 240 kg, circa il 4%. Il cambiamento più importante riguarda dove finisce l’azoto: 400 kg in meno sul terreno che lo avrebbe perso e 160 kg in più dove la coltura può trasformarlo in granella.

Strumenti di agricoltura di precisione per piccole aziende agricole

L’immagine abituale dell’agricoltura di precisione è una grande mietitrebbia con uno schermo in cabina. Molti degli strumenti utili sono più piccoli ed economici, e alcuni sono gratuiti. La tabella seguente elenca i punti di partenza più comuni, più o meno in ordine di costo.

Strumento Che cosa indica Impegno per iniziare
Immagini satellitari gratuite (per esempio Sentinel-2 dell’UE) Vigore della coltura su ogni campo, ogni pochi giorni con cielo sereno Basso: un visualizzatore o un’app gratuiti
App GPS per i sopralluoghi in campo sullo smartphone Posizioni esatte di infestanti, parassiti, zone umide e danni Basso
Campionamento del suolo per zone Differenze di nutrienti e pH tra le parti di un campo Moderato: costi di laboratorio per campione
Sensori wireless di suolo e meteo Umidità, temperatura del suolo e pioggia, misurate in continuo Moderato: sensori più un gateway
Kit di guida assistita o automatica da montare a posteriori Passaggi dritti, meno sovrapposizioni, meno affaticamento dell’operatore Più alto, e ancora di più con RTK

Le immagini Sentinel-2 hanno una risoluzione di 10 metri per le bande del visibile e del vicino infrarosso, quindi ogni pixel copre 100 metri quadrati. È una risoluzione grossolana per un’aiuola di ortaggi, ma adeguata per individuare una zona debole in un campo di cereali.

I sensori wireless in campo sono diventati molto più pratici negli ultimi anni grazie a reti radio a basso consumo come LoRaWAN e mioty. Un sensore invia pochi byte più o meno ogni 15 minuti, funziona a batteria per anni e raggiunge un gateway a diversi chilometri di distanza. Un solo gateway nel centro aziendale può spesso coprire i campi circostanti, così non si stendono cavi né si paga un piano dati per ogni sensore. Un campo che prima si controllava andandoci in macchina può inviare l’umidità del suolo allo smartphone.

Conta anche l’ordine dei passaggi. Un percorso comune è partire da immagini e mappe di resa per individuare le zone, confermarle con campioni di suolo, poi mettere sensori nelle zone che si comportano in modo diverso e solo allora investire in attrezzature a dose variabile, una volta accertato che la variabilità è abbastanza ampia da giustificarle.

Che cosa fa il software per l’agricoltura di precisione?

Il software per l’agricoltura di precisione si divide in tre gruppi, e molte aziende finiscono per usarne uno per ciascun gruppo.

I sistemi informativi per la gestione aziendale (FMIS) tengono i registri: campi e relativi confini, colture, operazioni, prodotti distribuiti e la documentazione richiesta dai regimi di sostegno e dagli acquirenti. Gli strumenti per prescrizioni e immagini prendono mappe di resa, campioni di suolo e dati satellitari e li trasformano in mappe a dose variabile. Queste mappe arrivano al terminale del trattore, spesso come dati di lavoro ISOBUS (ISO 11783), lo standard che consente a trattori, attrezzi e terminali di costruttori diversi di scambiarsi dati.

Il terzo gruppo è il monitoraggio in tempo reale. Raccoglie le letture di sensori e attrezzature man mano che arrivano e avvisa qualcuno quando una lettura richiede attenzione, che si tratti del suolo che si asciuga in una zona, di una gelata che si forma in un angolo basso o di un serbatoio di carburante che cala durante la notte. Kilo gestisce questa parte per le aziende agricole: sensori LoRaWAN di produttori diversi trasmettono in un unico posto, le letture compaiono su dashboard organizzabili per campo e una regola può generare un allarme che passa dalla persona di turno al responsabile dell’azienda se nessuno lo risolve. La stessa configurazione si estende oltre i campi, ai serbatoi di carburante e ai silos per cereali, ed è così che di solito cresce in un’azienda il monitoraggio IoT in agricoltura.

I tre gruppi si sovrappongono meno di quanto suggeriscano le brochure dei fornitori. Il software di registrazione guarda a ciò che è stato fatto, gli strumenti di prescrizione pianificano il passaggio successivo e il monitoraggio riporta ciò che accade oggi in campo, quindi nel confrontare i prodotti conviene verificare per quale di questi compiti ciascuno è stato davvero pensato.

In che modo l’agricoltura di precisione aiuta l’industria alimentare?

Il legame tra agricoltura di precisione e industria alimentare passa per tre aspetti che stanno a cuore agli acquirenti: forniture costanti, registrazioni affidabili e un’impronta ambientale più ridotta.

La costanza deriva dal gestire le parti deboli di un campo anziché diluirle nella media. Un trasformatore che acquista frumento per una certa farina, o patate di una certa pezzatura per le patatine fritte, vuole meno variabilità di proteine, pezzatura e sostanza secca. La gestione per zone non elimina il rischio meteo, ma riduce la differenza tra le parti migliori e peggiori di un campo.

Le registrazioni arrivano quasi gratis una volta che le macchine registrano posizioni e dosi. Quando ogni distribuzione è legata a un campo, a una data e a una quantità, un’azienda può rispondere alle domande di un acquirente su che cosa è stato applicato a una coltura senza ricostruirlo a memoria e dalle ricevute.

La questione dell’impronta ambientale si fa sempre più pressante. Secondo il GHG Protocol, le emissioni derivanti dalla coltivazione delle materie prime di un’azienda rientrano nelle sue emissioni Scope 3, cioè le emissioni indirette della sua catena del valore. Per la maggior parte delle aziende alimentari l’agricoltura rappresenta una quota consistente di quel totale, per questo ora chiedono ai fornitori informazioni sull’uso di fertilizzanti e sulle pratiche colturali. L’azoto che resta nel suolo e nutre la coltura non si trasforma in protossido di azoto né finisce nelle acque per dilavamento. Conta anche l’acqua: secondo AQUASTAT della FAO, nel 2022 l’agricoltura rappresentava circa il 72% dei prelievi mondiali di acqua dolce, in gran parte per l’irrigazione. Irrigare in base all’umidità del suolo misurata anziché secondo il calendario è uno dei modi più diretti in cui l’agricoltura di precisione incide su quel numero.

Niente di tutto questo garantisce un prezzo più alto per una coltura gestita con l’agricoltura di precisione, ma gli acquirenti chiedono sempre più spesso i dati che un’azienda raccoglie già per le proprie decisioni.

Domande frequenti sull’agricoltura di precisione

Quando è nata l’agricoltura di precisione?

Le idee risalgono a decenni fa, ma la pratica è decollata negli anni Novanta, quando monitor di resa commerciali e ricevitori GPS hanno reso possibile mappare la resa all’interno di un campo. La distribuzione a dose variabile e la guida automatica sono arrivate dopo, man mano che il posizionamento diventava più preciso e i ricevitori più economici. L’adozione è cresciuta lentamente all’inizio ed è salita nettamente a partire dagli anni 2000.

Conviene l’agricoltura di precisione in una piccola azienda agricola?

Può convenire, ma il ritorno dipende da quanto sono variabili i propri campi e da quanto si spende in fattori produttivi. I dati delle indagini dell’USDA mostrano che l’adozione cresce nettamente con le dimensioni dell’azienda, soprattutto perché le attrezzature costose ripartiscono il loro costo su più ettari. Strumenti a basso costo come immagini, campionamento per zone e qualche sensore evitano questo problema.

Che differenza c’è tra agricoltura di precisione e smart farming?

L’agricoltura di precisione riguarda specificamente la gestione della variabilità all’interno di campi e mandrie attraverso la misura e apporti mirati. Lo smart farming, o agricoltura intelligente, è un termine più ampio che indica la tecnologia connessa in tutta l’azienda, compresi magazzini, edifici, macchinari e logistica. La maggior parte delle pratiche di agricoltura di precisione rientra nello smart farming, ma non vale il contrario.

L’agricoltura di precisione richiede internet in campo?

Non necessariamente. Le correzioni RTK possono arrivare via radio da una propria stazione base, e i terminali memorizzano le prescrizioni in locale. Le reti di sensori a basso consumo inviano le letture a un gateway nel centro aziendale, che ha bisogno di una connessione internet per il software cloud, quindi solo quel punto deve essere coperto.

Per provare su un solo campo, si sceglie quello che le mappe di resa indicano come più disomogeneo e si mettono due sensori di umidità del suolo nella sua zona più debole e due in quella più forte, più un pluviometro nelle vicinanze. Questi cinque dispositivi rientrano nel piano gratuito di Kilo, con una dashboard che confronta le due zone e un avviso quando la zona debole scende sotto un livello di umidità scelto dall’utente. Il piano gratuito conserva l’ultimo giorno di letture, che basta per l’avviso. Per vedere durante un periodo senza pioggia se la zona debole si asciuga più in fretta di quella forte, e di quanto, il piano Starter a 25 € al mese conserva una settimana di letture. Kilo Electronics offre sensori di umidità del suolo per una configurazione come questa, anche se funziona l’hardware di qualsiasi fornitore compatibile.