In questa ultima decade, lo studio della “variabilità” vegeto-produttiva esistente nel vigneto ha assunto connotati fortemente innovativi e, per certi aspetti, dirompenti grazie alle tecniche di “agricoltura di precisione” basate sull’acquisizione di immagini aeree (da satellite o da velivoli radiocomandati) che, dopo essere state sottoposte a procedure di orto-rettifica e ri-campionamento, restituiscono mappe di vigore che, a loro volta, presentano una segmentazione in “classi di vigore” (solitamente da 2 a 10) definite dall’indice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Lo scopo di questa review è duplice; in primo luogo valutare criticamente in che misura nozioni classiche e ben consolidate di fisiologia possono interfacciarsi con le tecniche di viticoltura di precisione (VT) e, in seconda battuta, vagliare la valenza fisiologica di tecniche colturali a “rateo variabile” anch’esse figlie dell’approccio VT. Il lavoro discute il grado di correlazione tra valori di NDVI e parametri di “vigoria” e di funzionalità della chioma ponendo in guardia da un uso generalizzato di indici di vigoria appetibili poiché di facile rilevazione (es. peso di potatura) e, soprattutto, dal significato fisiologico dell’aggettivazione “alta vigoria” che, a seconda delle condizioni del sito in cui si opera, può di fatto corrispondere ad una vigoria in realtà oggettivamente modesta. Il secondo filone del lavoro è dedicato ai rapporti tra fisiologia e tecnologie di intervento basate sull’intelligente principio del “rateo variabile” (RV), ovvero della immissione nel sistema di input in quantità variabile e quindi “personalizzata” in funzione delle esigenze evidenziate dalle mappe di vigore. Le operazioni a rateo variabile prese in esame sono concimazione, defogliazione e vendemmia e, specie per le prime due, viene segnalata l’esigenza, laddove si voglia operare un confronto corretto tra “rateo” e “tradizionale” di predisporre piani sperimentali che non si limitino a valutare come cambia la vigoria da una stagione all’altra a seguito di un intervento a “rateo” ma di prevedere, oltre alle tesi RV, la presenza, contestuale, di tesi di “controllo” che potrebbero essere costituite da una concimazione a dose 0 e/o a dose fissa. Inoltre, nel momento in cui vengono individuate le dosi di concime da restituire in funzione del livello di vigoria evidenziato dalla mappa, occorre non dimenticare alcuni robusti concetti di fisiologia applicata che hanno accertato una forte variabilità nel fabbisogno di azoto a seconda della fase fenologica e un decremento di resa e qualità delle uve per dosaggi che si configurano come “consumo di lusso”. Di grande fascino sono le applicazioni di precisione applicate alla vendemmia meccanica che presentano al momento due soluzioni di particolare interesse: vendemmia unica con separazione in benne diverse del prodotto proveniente dalle classi di bassa ed alta vigoria oppure vendemmia in due tempi (prima prodotto maturo e poi quota più acerba). Entrambe le soluzioni costituiscono strumenti preziosi per cercare di arginare il sempre più frequente fenomeno di maturazioni troppo veloci ed anticipate che vede nella tempestività e nella selettività della raccolta elementi di adattamento essenziali. Infine, la nostra indagine analizza il problema cruciale della migliore risoluzione spaziale (dimensione del pixel generato dall’immagine) in funzione della più efficace caratterizzazione del comportamento vegeto-produttivo dei ceppi. Attraverso una serie di esempi numerici di sensori reali a differente risoluzione (minimo 0,2 m, massimo 20 m) si conclude che la migliore correlazione tra le media dei campioni a terra (calcolata sul numero dei ceppi che ricadono nell’area individuata dal pixel) e l’indice di vegetazione calcolato dall’immagine è quella compresa tra 2 e 5 m.

Poni, S., Gatti, M., Dosso, P., Fisiologia e viticoltura di precisione basata su dati da Remote Sensing: quale grado di parentela?, <<ITALUS HORTUS>>, 2013; (20): 15-30 [http://hdl.handle.net/10807/52213]

Fisiologia e viticoltura di precisione basata su dati da Remote Sensing: quale grado di parentela?

Poni, Stefano;Gatti, Matteo;Dosso, Paolo
2013

Abstract

In questa ultima decade, lo studio della “variabilità” vegeto-produttiva esistente nel vigneto ha assunto connotati fortemente innovativi e, per certi aspetti, dirompenti grazie alle tecniche di “agricoltura di precisione” basate sull’acquisizione di immagini aeree (da satellite o da velivoli radiocomandati) che, dopo essere state sottoposte a procedure di orto-rettifica e ri-campionamento, restituiscono mappe di vigore che, a loro volta, presentano una segmentazione in “classi di vigore” (solitamente da 2 a 10) definite dall’indice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Lo scopo di questa review è duplice; in primo luogo valutare criticamente in che misura nozioni classiche e ben consolidate di fisiologia possono interfacciarsi con le tecniche di viticoltura di precisione (VT) e, in seconda battuta, vagliare la valenza fisiologica di tecniche colturali a “rateo variabile” anch’esse figlie dell’approccio VT. Il lavoro discute il grado di correlazione tra valori di NDVI e parametri di “vigoria” e di funzionalità della chioma ponendo in guardia da un uso generalizzato di indici di vigoria appetibili poiché di facile rilevazione (es. peso di potatura) e, soprattutto, dal significato fisiologico dell’aggettivazione “alta vigoria” che, a seconda delle condizioni del sito in cui si opera, può di fatto corrispondere ad una vigoria in realtà oggettivamente modesta. Il secondo filone del lavoro è dedicato ai rapporti tra fisiologia e tecnologie di intervento basate sull’intelligente principio del “rateo variabile” (RV), ovvero della immissione nel sistema di input in quantità variabile e quindi “personalizzata” in funzione delle esigenze evidenziate dalle mappe di vigore. Le operazioni a rateo variabile prese in esame sono concimazione, defogliazione e vendemmia e, specie per le prime due, viene segnalata l’esigenza, laddove si voglia operare un confronto corretto tra “rateo” e “tradizionale” di predisporre piani sperimentali che non si limitino a valutare come cambia la vigoria da una stagione all’altra a seguito di un intervento a “rateo” ma di prevedere, oltre alle tesi RV, la presenza, contestuale, di tesi di “controllo” che potrebbero essere costituite da una concimazione a dose 0 e/o a dose fissa. Inoltre, nel momento in cui vengono individuate le dosi di concime da restituire in funzione del livello di vigoria evidenziato dalla mappa, occorre non dimenticare alcuni robusti concetti di fisiologia applicata che hanno accertato una forte variabilità nel fabbisogno di azoto a seconda della fase fenologica e un decremento di resa e qualità delle uve per dosaggi che si configurano come “consumo di lusso”. Di grande fascino sono le applicazioni di precisione applicate alla vendemmia meccanica che presentano al momento due soluzioni di particolare interesse: vendemmia unica con separazione in benne diverse del prodotto proveniente dalle classi di bassa ed alta vigoria oppure vendemmia in due tempi (prima prodotto maturo e poi quota più acerba). Entrambe le soluzioni costituiscono strumenti preziosi per cercare di arginare il sempre più frequente fenomeno di maturazioni troppo veloci ed anticipate che vede nella tempestività e nella selettività della raccolta elementi di adattamento essenziali. Infine, la nostra indagine analizza il problema cruciale della migliore risoluzione spaziale (dimensione del pixel generato dall’immagine) in funzione della più efficace caratterizzazione del comportamento vegeto-produttivo dei ceppi. Attraverso una serie di esempi numerici di sensori reali a differente risoluzione (minimo 0,2 m, massimo 20 m) si conclude che la migliore correlazione tra le media dei campioni a terra (calcolata sul numero dei ceppi che ricadono nell’area individuata dal pixel) e l’indice di vegetazione calcolato dall’immagine è quella compresa tra 2 e 5 m.
2013
Italiano
Poni, S., Gatti, M., Dosso, P., Fisiologia e viticoltura di precisione basata su dati da Remote Sensing: quale grado di parentela?, <<ITALUS HORTUS>>, 2013; (20): 15-30 [http://hdl.handle.net/10807/52213]
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