GRATUITO Guida definitiva all'agricoltura di precisione

Che cos'è l'agricoltura di precisione?

"L'agricoltura di precisione, o agricoltura intelligente, è la pratica di utilizzare i dati per ottimizzare la produzione agricola. Immagini satellitari, sensori, stazioni meteorologiche e altri dati vengono utilizzati per monitorare e analizzare le condizioni del suolo e gestire altre risorse come acqua e fertilizzanti. Questo, a sua volta, permette all'agricoltore di produrre il maggior numero di colture con la minor spesa possibile".

Jits Riepma

Analista di dati agricoli presso Farm21

La transizione verso un'agricoltura basata sui dati

Negli ultimi 100 anni sono cambiate molte cose per quanto riguarda l'agricoltura. Quando si tratta di prendere decisioni, sono state messe a disposizione dell'agricoltore molte altre fonti di informazione, come i dati satellitari, le previsioni del tempo e altro ancora. Spesso, però, è lui stesso a prendere le decisioni, utilizzando l'occhio e le sue conoscenze. L'agricoltura di precisione può aiutare l'agricoltore in questo processo decisionale.

Quali sono i primi passi da fare per l'agricoltura di precisione?

L'ideale sarebbe che l'agricoltore monitorasse ogni singola pianta in tempo reale. In questo modo saprebbe sempre esattamente di cosa hanno bisogno le sue piante. Le informazioni a grana fine gli permettono di decidere come agire localmente.

Per iniziare con l'agricoltura di precisione, gli agricoltori devono stabilire degli obiettivi e scegliere le misurazioni che li aiuteranno a raggiungerli.

1. Obiettivi

La prima cosa che l'agricoltore deve fare è decidere quali obiettivi vuole raggiungere. Quali sono i problemi più urgenti che sta affrontando? Come può aumentare le sue rese? Come può rispettare meglio le normative?

2. Come misurare?

L'agricoltore deve scegliere la risoluzione e la frequenza dei dati da raccogliere.

• Risoluzione: Qual è la grana fine delle informazioni disponibili? Può includere regione, superficie, campo, parte del campo, pianta.
• Frequenza: La frequenza di aggiornamento delle informazioni, che fornisce indicazioni sullo stato corretto e attuale di tali informazioni: Stagione, Mese, Settimana, Giorno, Tempo reale.

3. Cosa misurare?

L'agricoltura di precisione consiste nel comprendere a fondo il tuo campo e prendere decisioni migliori.

Alcuni esempi di fonti di dati possono essere droni, stazioni meteorologiche, satelliti e sensori.

Questi dispositivi possono fornirti parametri importanti come:

4. Organizzare i dati

L'agricoltore deve scegliere la piattaforma migliore per raccogliere, sincronizzare e organizzare i dati in modo significativo.

Se vuoi saperne di più su questo tipo di piattaforma, ti invitiamo a clicca qui.

5. Attuare le decisioni

L'ultimo passo consiste nel mettere in pratica ciò che i dati mostrano. Supponiamo che ci sia una parte del campo in cui l'agricoltore vede il terreno secco, quindi si assicura di irrigare di più in quella zona. Oppure, se c'è un accenno di malattia o di insetti, l'agricoltore può trattarlo prima che sia troppo tardi. Esistono molti strumenti e macchine speciali per l'agricoltura di precisione, come irroratori di precisione, trattori unici e sistemi di irrigazione intelligenti.

I giorni in cui si indovinava l'andamento dei campi sono finiti e gli agricoltori possono godersi il nuovo mondo dei dati, a partire da questi passi principali per un'agricoltura più precisa e intelligente.

L'evoluzione dell'agricoltura di precisione (3 scenari)

Il processo decisionale in agricoltura è cambiato enormemente negli ultimi due anni. Si è passati da un'epoca in cui l'agricoltore doveva indovinare le esigenze delle sue piante a un'epoca in cui può gestire il campo da remoto, affidandosi esclusivamente ai dati. Abbiamo suddiviso l'evoluzione della consulenza sulle colture in tre fasi.

La prima fase è quella tradizionale. In questo caso, l'agricoltore si affida all'ispezione visiva, alle informazioni meteorologiche e alle conoscenze (agricole). La seconda fase rientra nella categoria dei sistemi generici di supporto alle decisioni. In questo caso, le conoscenze e le intuizioni sono integrate da dati di misurazione provenienti da stazioni meteorologiche. La terza fase, la più efficiente, è quella dei consigli personalizzati per le colture: la raccolta di dati a grana fine e frequente da più fonti, tutti collegati tra loro in un'unica piattaforma che si traduce in consigli personalizzati automatizzati per le colture. Questa fase porta i maggiori benefici ai coltivatori.

Per ogni fase, abbiamo analizzato le informazioni che precedono le decisioni di coltivazione e che determinano le azioni successive. I risultati mostrano l'effetto che le informazioni complesse possono avere sulle decisioni di coltivazione.

Scenario 1 - Tradizionale

Senza il supporto dei dati, le decisioni derivano principalmente dall'ispezione visiva, dalle informazioni meteorologiche e dalle conoscenze (agricole). Con questo approccio, c'è un margine di miglioramento. La Wageningen University & Research afferma che i coltivatori olandesi hanno in media una resa pari a 80% del loro potenziale massimo. Se si prendono in considerazione tutte le possibili riduzioni dei costi, il divario tra l'efficienza media e l'efficienza potenziale potrebbe essere ancora maggiore.

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Con l'approccio tradizionale, si spende molto tempo per l'ispezione visiva - la priorità delle azioni non è ottimale e non si possono intraprendere azioni mirate. Il rilevamento di potenziali problemi viene ritardato e la finestra di tempo per reagire è breve. Molto lavoro viene svolto in maniera preventiva o troppo tardiva (ad esempio proteggendo tutte le colture da una determinata malattia all'inizio della stagione o intervenendo su una malattia solo dopo averla individuata visivamente).

Scenario 2 - Sistema generico di supporto alle decisioni

Le conoscenze e le intuizioni sono integrate da dati di misurazione provenienti da stazioni meteorologiche. Per trarre conclusioni, si utilizzano modelli generici di sistemi di supporto alle decisioni (DSS). Si tratta di algoritmi che descrivono le condizioni che causano il verificarsi di eventi che richiedono l'attenzione dell'agricoltore. Ad esempio, se l'umidità relativa dell'aria è pari o superiore a 90% e la temperatura è compresa tra 12 e 18°C per un periodo di 5 giorni, le probabilità di infezione da phytophthora nelle patate aumentano. Questo approccio fornisce ulteriori indicazioni di supporto. Migliora la tempistica e la priorità delle azioni colturali. Lo svantaggio è che il modello è statico.

Gli algoritmi di base come questo utilizzano una combinazione di due o tre fattori come base per i loro risultati, ma non hanno la possibilità di prendere in considerazione altri dati. Inoltre, non esiste un'opzione di feedback che permetta all'utente di controllare/migliorare i risultati dei modelli.

Se si confronta questa fase con la fase 1, si può notare che l'opportunità di rilevare potenziali problemi è più precoce, il che si traduce in un tempo più lungo per agire. Tuttavia, la risoluzione dei dati - la scala alla quale l'agricoltore può potenzialmente eseguire un'azione - è ancora a livello di azienda agricola.

Le conoscenze e le intuizioni sono integrate da dati di misurazione provenienti da stazioni meteorologiche. Per trarre conclusioni, si utilizzano modelli generici di sistemi di supporto alle decisioni (DSS). Si tratta di algoritmi che descrivono le condizioni che causano il verificarsi di eventi che richiedono l'attenzione dell'agricoltore. Ad esempio, se l'umidità relativa dell'aria è pari o superiore a 90% e la temperatura è compresa tra 12 e 18°C per un periodo di 5 giorni, le probabilità di infezione da phytophthora nelle patate aumentano. Questo approccio fornisce ulteriori indicazioni di supporto. Migliora la tempistica e la priorità delle azioni colturali. Lo svantaggio è che il modello è statico.

Gli algoritmi di base come questo utilizzano una combinazione di due o tre fattori come base per i loro risultati, ma non hanno la possibilità di prendere in considerazione altri dati. Inoltre, non esiste un'opzione di feedback che permetta all'utente di controllare/migliorare i risultati dei modelli.

Se si confronta questa fase con la fase 1, si può notare che l'opportunità di rilevare potenziali problemi è più precoce, il che si traduce in un tempo più lungo per agire. Tuttavia, la risoluzione dei dati - la scala alla quale l'agricoltore può potenzialmente eseguire un'azione - è ancora a livello di azienda agricola.

Scenario 3 - Consulenza personalizzata sulle colture

Questo scenario descrive la visione definitiva: la raccolta di dati a grana fine e frequente da più fonti, tutte collegate tra loro su un'unica piattaforma. Le grandi quantità di dati sono supportate da modelli di supporto alle decisioni, ulteriormente migliorati dall'apprendimento automatico.

La misurazione a grana fine consente di eseguire azioni colturali a un livello estremamente preciso. Grazie a tutte le informazioni che vengono immesse nel sistema e alle analisi degli algoritmi di apprendimento automatico, il livello di approfondimento aumenta notevolmente. Questo si traduce in consigli agricoli personalizzati e iperlocalizzati.

I consigli di coltivazione automatici su misura sono estremamente dettagliati e mirati. Offre la possibilità di eseguire ogni azione nel momento, nel luogo e nella quantità giusta per ottimizzare l'efficienza della resa e l'uso delle risorse.

Conclusione

Il confronto tra le tre fasi mostra la necessità di raccogliere dati in modo mirato e di combinare più fonti di dati. Solo quando i dati agricoli vengono riuniti in un'unica piattaforma diventano veramente rilevanti.

Cinque vantaggi dell'agricoltura di precisione

Ci sono alcuni settori della vita in cui è necessario essere precisi per poter fare il miglior lavoro possibile. Immagina un medico che non conosce i passaggi precisi di una procedura clinica o un pianista che non conosce la melodia corretta. Senza dubbio la tecnologia ha reso più facile essere più precisi e questo vale anche per l'agricoltura.

L'agricoltura di precisione è il nuovo modo di coltivare. Utilizzando dati e strumenti speciali, l'agricoltore può dare a ogni pianta esattamente ciò di cui ha bisogno. Nel frattempo, ci sono altri cinque vantaggi per il processo di agricoltura di precisione.

1. Economico

Utilizzando piattaforme e macchinari per l'agricoltura di precisione, l'agricoltore può risparmiare risorse costose come acqua, fertilizzanti, elettricità e molto tempo. Più dati precisi ha l'agricoltore sul suo campo, più decisioni può prendere. Di conseguenza, può ottenere rese più elevate, spendere meno in risorse agricole costose e utilizzare il suo tempo extra per stare con la sua famiglia o per curare la sua azienda agricola.

2. Ambiente

La cosa più importante per l'agricoltore è il suo terreno. Le condizioni del terreno controllano la quantità di raccolto. L'agricoltura di precisione aiuta l'agricoltore a prendersi cura del suo terreno, a usare meno fertilizzanti, a irrigare solo quando necessario e a prevenire le malattie. Quando il terreno è più sano, l'acqua che lo circonda è più pulita, le piante sono più nutrienti e la terra può vivere più a lungo.

3. Tracciabilità

Immagina una situazione in cui un agricoltore possa tornare indietro nel tempo e vedere quanto ha raccolto due anni fa, oppure ricordarsi quando si è verificata una siccità particolarmente grave. Le piattaforme per l'agricoltura di precisione possono raccogliere queste informazioni. Per gli agricoltori è sempre più utile ricevere l'aiuto di consulenti/agronomi. Il consulente agricolo può dare all'agricoltore i consigli migliori sulla base di dati reali, non sulla base della memoria o delle conoscenze dell'agricoltore. Inoltre, ci sono alcuni piattaforme con opzioni di scouting facili da usare.

4. Regolamento

Una delle principali difficoltà che l'agricoltore deve affrontare è quella di rispettare le normative locali. Utilizzando metodi e macchinari per l'agricoltura di precisione, l'agricoltore può mantenere un maggior numero di prodotti nell'elenco di protezione ed essere più flessibile in base ai cambiamenti.

5. Comunicazione lungo la catena del valore

L'agricoltore ha tre legami principali da coltivare. Si tratta dei rapporti con la sua squadra di agricoltori, con i suoi clienti e con il suo consulente/agronomo. In tutte e tre le relazioni, le piattaforme per l'agricoltura di precisione possono svolgere un ruolo fondamentale. Il team può accedere facilmente alle informazioni sul campo per aggiungere note e seguire le modifiche. I clienti possono comprendere meglio i prodotti che l'agricoltore coltiva e apprezzeranno la trasparenza dell'agricoltore, ottenendo così un valore aggiunto. Il consulente agrario o l'agronomo possono vedere e conoscere meglio i campi dell'agricoltore e seguire i suoi consigli.

Non è una sorpresa che sempre più agricoltori stiano iniziando ad applicare le metriche dell'agricoltura di precisione ai loro campi. Questi vantaggi sono adatti a tutte le persone coinvolte nell'agricoltura.

Di quali strumenti hai bisogno per l'agricoltura di precisione?

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Diverse aziende forniscono sensori e piattaforme per l'agricoltura di precisione. Ti consigliamo di sceglierne una che sia in grado di fornirti la maggiore densità di dati possibile e che sia al contempo economicamente vantaggiosa. Devi cercare qualcosa che combini fonti come sensori, satelliti, scouting e meteo per evitare di passare da uno strumento all'altro.

Nella scelta dell'hardware e dei sensori, è anche essenziale selezionare sensori in grado di misurare un'ampia gamma di parametri e di fornire comunque un buon business case. Il ritorno dell'investimento deve essere il più rapido possibile. Quindi cerca qualcosa che misuri molto, a un prezzo ragionevole.

A app di scouting è un altro strumento utile da avere. Ti permette di avere tutti i tuoi rapporti di scouting in un unico posto, invece che su altre piattaforme di comunicazione.

I vantaggi dell'app per lo scouting includono.

• Dati ben strutturati che puoi filtrare
• Una piattaforma semplice e facile da usare per tutto ciò di cui hai bisogno
• Facile da condividere e collaborare con soggetti esterni (consulenti agricoli, ricercatori, ecc.).
• Fare un benchmark/confronto con gli altri coltivatori della regione
• Analisi stagione per stagione
• Correlazioni tra rapporti di scouting e misure di condizione
• ‍

Cosa puoi fare con un'app di scouting?

1. Registra un rapporto sulla crescita, sulle malattie, sulle erbe infestanti, sugli insetti o sull'acqua per tenere traccia delle tue colture durante la stagione e per poterle consultare in seguito.
2. Allega una foto al tuo rapporto per poterlo consultare in seguito
3. Condividere i dati di scouting tra consulenti/agronomi e coltivatori
4. Inserisci un punteggio per ogni segnalazione (scala BBCH o indice di gravità) per quantificarle
5. Per i clienti Farm21: metti in relazione i dati di scouting con le misurazioni delle condizioni dei sensori

Quando si parla di strumenti per l'agricoltura di precisione, di solito ci si riferisce a due tipi di strumenti. Uno serve a raccogliere dati dai campi e dalle piante. L'altra categoria di strumenti consiste in piattaforme per l'analisi dei dati.

Ad esempio, un agricoltore ha installato dieci sensori nel suo campo e li ha collegati a una piattaforma che fornisce alcune informazioni sui dati generati. Una settimana dopo, l'agricoltore nota che un sensore ha misurato una bassa percentuale di umidità del suolo. Ha quindi utilizzato il suo sistema di irrigazione intelligente per irrigare i punti esatti del campo che necessitavano di attenzione e si è assicurato che l'equilibrio idrico dei suoi campi fosse adeguato su tutta la linea.

I macchinari per l'agricoltura di precisione sono in continua evoluzione e sono molte le aziende che producono strumenti agricoli speciali. Tra gli strumenti più popolari ci sono i trattori semiautomatici e gli irroratori a dosaggio variabile.

Questi sono alcuni altri strumenti per iniziare con l'agricoltura di precisione e che possono essere utili all'agricoltore per prendere le decisioni giuste.

Sensori sono alcuni degli strumenti più importanti che un agricoltore può utilizzare per monitorare costantemente le colture per individuare potenziali rischi. Più sensori installa l'agricoltore, più dati localizzati saranno generati. A causa delle differenze locali nel tipo di terreno, dei problemi di posizionamento e della consistenza del campo, la misurazione di un singolo sensore non riflette accuratamente lo stato del campo. Per questo motivo, consigliamo di aggiungere più punti all'interno di un singolo campo. La raccolta di informazioni ad alta precisione consente anche di effettuare interventi localizzati (con tutti i vantaggi in termini di costi e di resa).

Una piattaforma dati facile da usare che presenta i giusti approfondimenti: una volta che l'agricoltore installa i sensori, una piattaforma può fornire accesso alle informazioni sul campo in tempo quasi reale. Alcune di queste piattaforme generano anche azioni e avvisi, tracciano i dati storici in grafici, eseguono analisi assistite dall'intelligenza artificiale e forniscono un supporto decisionale. Alcune possono anche consentire di condividere i dati con consulenti agricoli o altri soggetti interessati.

Come puoi ottenere un ritorno sull'investimento nell'agricoltura di precisione?

Si tratta di una domanda comune a cui è facile rispondere - in teoria. L'agricoltura intelligente in genere ottimizza le pratiche agricole. Questa ottimizzazione riduce i costi grazie al risparmio di risorse, aumenta il reddito grazie a una maggiore resa per ettaro o entrambe le cose.

I costi per gli agricoltori possono essere suddivisi grossolanamente in costi fissi e flessibili. I costi fissi riguardano l'affitto dei terreni e l'ammortamento dei macchinari. I costi flessibili sono quelli legati alle azioni che l'agricoltore compie per la coltivazione dei suoi raccolti, dalla semina al post-raccolto.

L'agricoltura di precisione permette agli agricoltori di ottimizzare questi costi flessibili, in quanto fornisce una migliore allocazione delle risorse come acqua, protezione delle colture, fertilizzanti, carburante e manodopera/tempo.

L'aumento dei ricavi per ettaro è stato ottenuto grazie al miglioramento delle condizioni di coltivazione. Queste ultime, a loro volta, sono state ottenute grazie alle intuizioni attuabili che sono il risultato delle soluzioni di agricoltura intelligente. Le migliori condizioni di coltivazione fanno sì che i raccolti siano meno danneggiati da malattie o altri motivi.

Recupera il tuo investimento in una sola stagione di coltivazione

Prendiamo come esempio due agricoltori olandesi: uno con una coltura di alto valore e l'altro con una coltura di valore inferiore. Una regola generale è che i costi flessibili per ettaro corrispondono all'incirca a 15% delle entrate per ettaro. Il primo agricoltore coltiva il cavolo rosso, che ha un reddito di 15.400 euro per ettaro (per stagione di crescita). I suoi costi flessibili sono pari a 2.310 euro per ettaro.

Grazie alle tecniche di agricoltura intelligente installate, irriga il suo raccolto 9 volte, mentre senza le intuizioni sarebbe stato 10 volte. Riduce il numero di volte in cui deve spruzzare la protezione delle colture e utilizza una quantità minore di sostanze nei passaggi rimanenti. Nel complesso, con 10% ottimizza i suoi costi flessibili, mantenendo condizioni di coltivazione ottimali. Queste condizioni ottimali aumentano la resa delle colture e ne riducono le carenze, aumentando il ricavo totale per ettaro di 3%. Risparmia 231 euro e aumenta i ricavi a 492 euro, con un incremento di 693 euro per ettaro.

Per ottenere questi risultati, gli agricoltori hanno bisogno di un'alta densità di dati e di approfondimenti specifici sul campo. È qui che la nostra soluzione eccelle. Supponiamo che entrambi gli agricoltori abbiano installato un sensore per ettaro. I costi annuali (con un ammortamento di tre anni) di Farm21 sarebbero di 93€ per ettaro. Questo, oltre agli altri possibili vantaggi, è un affare perfetto per l'agricoltore. Anche se i risparmi o l'aumento delle entrate sono la metà rispetto allo scenario sopra descritto, la nostra soluzione è in grado di far fruttare la spesa nell'arco di una sola stagione di coltivazione.

Il secondo agricoltore coltiva barbabietole da zucchero con un reddito di 4.530€ per ettaro; i costi flessibili (15%) sono di 680€. Supponiamo che riesca a ottenere gli stessi benefici del coltivatore di cavolo rosso: 10% di riduzione dei costi flessibili, 3% di aumento dei ricavi. Questo si traduce in un aumento di 204€ per ettaro.

Per ottenere questi risultati, gli agricoltori hanno bisogno di un'alta densità di dati e di approfondimenti specifici sul campo. Supponiamo che entrambi gli agricoltori installino un sensore per ettaro. Il costo annuale (con ammortamento di tre anni e 1 sensore per ettaro) di un sensore Farm21, ad esempio, sarebbe di 93€ per ettaro. Questo, oltre agli altri possibili vantaggi, è un affare perfetto per l'agricoltore. Anche se i risparmi o l'aumento delle entrate sono la metà rispetto allo scenario sopra descritto, la nostra soluzione è in grado di far fruttare l'investimento in una sola stagione di coltivazione.

Un agricoltore che investe nei suoi attrezzi sa che risparmierà molto denaro e risorse. Gestire il budget è un lavoro difficile e ogni euro conta. Investire in sensori per l'agricoltura di precisione e in una piattaforma è uno dei migliori investimenti che un agricoltore possa fare.Si possono risparmiare tempo e denaro, ma è anche un bene per l'ambiente, per la tracciabilità, per la gestione delle normative e per i rapporti con gli agricoltori..

Caso di studio - FruitNL utilizza i sensori di Farm21 per migliorare l'irrigazione delle colture

FruitNL è un'azienda olandese che coltiva frutta. Utilizzando i sensori per l'agricoltura di precisione, è in grado di mantenere l'umidità del suolo al giusto livello e di evitare un'irrigazione eccessiva.

Daan Nieuwkoop, addetto alla raccolta della frutta presso FruitNL, e Gijsbert Hakkert, consulente tecnico presso CAF, spiegano come utilizzano i sensori e sottolineano come molti sensori possano portare a una riduzione dei costi.

Caso di studio - FruitNL utilizza i sensori di Farm21 per migliorare l'irrigazione delle colture

La pianificazione gioca un ruolo importante nell'agricoltura di precisione. Il foglio di lavoro è composto da due parti. Nella prima parte l'agricoltore dovrà.

1. Inserisci i dettagli dell'analisi
2. Valutare la stagione passata
3. Scegliere le aree su cui concentrarsi nella prossima stagione
4. Definisci i tuoi obiettivi per la prossima stagione

La seconda parte è quella in cui l'agricoltore avrà una struttura chiara in cui definire.

• Potenziali problemi che vuole affrontare in questa stagione
• Parametri che vuole monitorare
• Le azioni che deve intraprendere
• Fonti di dati a cui deve accedere

Il segreto di una buona pianificazione è renderla il più dettagliata possibile. Noi di Farm21 abbiamo creato un foglio di lavoro appositamente per questo scopo, in modo che l'agricoltore possa trarre il massimo dalla sua preparazione per la prossima stagione (o durante la stagione, se non l'ha ancora fatto!). L'agricoltore può compilarlo da solo o insieme al suo consulente agrario.

Foglio di lavoro sull'agricoltura di precisione per pianificare la prossima stagione di semina

Come hai imparato in questa guida, ci sono alcuni livelli di agricoltura di precisione. Ad esempio, un coltivatore può investire una piccola somma e iniziare con alcuni sensori. Utilizzando questi strumenti, l'agricoltore può gestire la situazione a livello molto più locale, risparmiando tempo e risorse. Inoltre, se utilizzati correttamente, le migliori pratiche e il monitoraggio continuo possono aumentare la resa.

Inoltre, dai un'occhiata ai macchinari che hai a disposizione: questi determinano anche la precisione con cui puoi lavorare sugli appezzamenti. Lo scenario ottimale sarebbe quello di poter agire per pianta (automaticamente) nel modo migliore. Ma fino ad allora, potremmo già essere in grado di aiutarti un passo avanti!

Saremo lieti di aiutarti e di parlarti dei nostri prodotti. Visita il nostro sito web farm21.com Oppure inviaci un'e-mail all'indirizzo [email protected]

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