seminario ict agricoltura

Seminario

Tecnologie di rete e sensoristica

a supporto dell’agricoltura

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a supporto dell’agricoltura

Paolo Mollo

EmSysLab Manager, Area ESME, Direzione R&D

Torino, Salone del Gusto, 29 ottobre 2012

Agenda

� Agricoltura di precisione

� Priorità dell’Europa in ambito “ICT e agricoltura”

� Sistemi di monitoraggio (casi studio CSP)

� Remote Sensing

� ICT e mezzi agricoli

2Seminario "Tecnologie di rete e sensoristica a supporto dell'agricoltura", Torino, Salone del Gusto, 29 Ottobre 2012

� ICT e mezzi agricoli

� Conclusioni e sfide future

Agricoltura di precisione

L'agricoltura di precisione o Smart farming è una strategia gestionale dell’agricoltura che si avvale di moderne strumentazioni ed è mirata all'esecuzione di interventi agronomici tenendo conto delle effettive esigenze colturali e delle caratteristiche biochimiche e fisiche del suolo.”

Wikipedia


“…l’agricoltura di precisione è fare la cosa giusta, nel posto giusto, in un tempo giusto, senza alcuno spreco.”

Bruno Basso, Università della Basilicata e docente alla Michigan State University (USA), Queensland University of Technology (AUS), Feng ChiaUniversity (Taiwan)

“… è un modo di fare agricoltura basato sull’impiego di macchine in grado di modificare la propria modalità operativa per gestire la VARIABILITA’, utilizzando le nuove tecnologie della comunicazione edell’informazione.”

Benefici attesi

� Aumento della produzione e della qualità dei prodotti

� Uso efficiente degli input finalizzato ad un aumento dei profitto

� tutela delle risorse naturali

� rispetto della capacità di produrre del terreno

� minimizzazione dell’impatto ambientale


� minimizzazione dell’impatto ambientale

� minimizzazione dei rischi

� tracciabilità dei prodotti

Scale di applicazione dell’agricoltura di precisione


Agrifood in Europa: i numeri

� 40% del territorio nell’area EU è occupato da coltivazioni (Eurostat 2010)

� Il “food and drink” rappresenta il 16% del volume d’affari del settore industriale EU (CIAA 2010)

� EU maggior esportatore in ambito agrifood con il 18,7% delle esportazioni globali


� Logistica legata all’agrifood impatta per circa il 20% del totale dei trasporti su strada

Agrifood: primary drivers

�continua crescita demografica

� produrre più cibo utilizzando meno energia

� costi dell’energia

� ridurre gli effetti dei cambiamenti climatici

� contrastare gli effetti dell’abbandono delle aree rurali


� contrastare gli effetti dell’abbandono delle aree rurali

� complessivo invecchiamento della popolazione e aumento dei problemi di salute legati al cibo

� cambiamenti etnici e culturali

� garantire qualità e sicurezza

Agrifood: ICT challenges I

�uso intelligente dei dati raccolti (solo il 10% ha un utilizzo immediato)

� condivisione delle informazioni tra i vari attori nella catena di produzione

� sviluppo di nuove applicazioni di supporto alle decisioni

� sviluppo e ricerca in ambito WSN


�sensori autonomi dal punto di vista energetico

� approccio sempre più user centred e site specific

� trovare un equilibrio tra qualità e sicurezza del cibo, costi di produzione e protezione dell’ambiente

Agrifood: ICT challenges II

� supportare un migliore trasferimento dei risultati della ricerca� nel lavoro quotidiano degli agricoltori� nell’industria del cibo� nelle comunità rurali

� rendere le aree rurali luoghi appetibili in cui vivere, investire, lavorare

� costruire nuovi modelli ICT per la condivisione e l’uso delle conoscenze nelle aree rurali


nelle aree rurali� soluzioni web based e mobile� cloud computing� accesso open a social media, piattaforme collaborative e business intelligence

Sistema integrato ICT e agricoltura


Il cuore del sistema


WheatherForecast

Elementi fondamentali

� Monitoraggio

� Remote Sensing

� Decision Support System (DSS)



� Variable-Rate Application (VRA)

Monitoraggio: frutticoltura e orticoltura

� Cosa si rileva:� dati climatici (temperaturà, umidità, piovosità)� parametri chimico fisici del suolo (aridità, conduttività elettrica, sensori gamma-radiometrici)� stato delle colture (webcam)� presenza di parassiti

� Benefici:� minimizzazione utilizzo risorse idriche


� minimizzazione utilizzo risorse idriche� razionalizzazione nell’impiego di concimi e fitofarmaci� gestione ottimizzata dei mezzi agricoli

Monitoraggio: serre e allevamenti

� Cosa si rileva:� condizioni climatiche (T,H)� rumore� luminosità� concentrazioni ammoniaca (nocive per animali se > certe soglie)� concentrazioni di CO2 (migliorativa per le coltivazioni)� meccanismi di apertura/chiusura finestre

� Benefici:


� Benefici:� diminuzione degli sprechi (energetici ed economici)� Utilizzo ottimale delle fonti di calore� miglioramento della qualità dei prodotti

Caso studio: il progetto Vini Veri

Progetto dimostrativo per una gestione avanzata del vigneto a scalaaziendale voluto dall’associazione Vini Veri.

Partner di progetto: • Regione Piemonte, Direzione Agricoltura, Settore Fitosanitario• Istituto di Istruzione Superiore di Stato Umberto I, Alba (CN)• Vini Veri, Associazione di Viticoltori, Alba


• Vini Veri, Associazione di Viticoltori, Alba (CN)• Università di Torino, Dipartimento di Colture Arboree• 2i3T, Incubatore di imprese per il trasferimento tecnologico, Torino• Ai3, Acceleratore di Idee di Imprese Innovative, Torino• 3a Srl, Torino• Horta Srl• CSP - Innovazione nelle ICT, Torino.

Caso studio: il progetto Vini Veri

Suscettibilità della vite ad alcuni agenti patogeni che possono avere gravi conseguenze per lo sviluppo vegetativo e per la produzione senon adeguatamente controllati.

Tra i più dannosi:Oidio

Peronospora

Muffa grigia


Patogeni che si sviluppano con particolari situazioni ambientali legateal ciclo stagionale, alle precipitazioni ed al tasso di umidità.

CSP e Vini Veri: il sistema di monitoraggio

3 vigneti monitorati:�Vigneto scuola Enologica di Alba [1 stazione master]�Vigneto Gabutti a Serralunga d’Alba [2 stazioni master]�Vigneto di Novello [1 stazione master]

Internet


Nodo

Master

S1 S2

S4 S3

Zigbee: 2,4 GHz802.15.4

802.11a5 GHz

Vini Veri: stazione master

Stazione master:

• mainboard

• connessione wireless a 5 Ghz

• pannello solare da 60 Watt

• batteria da 44 Ah

• controller ZigBee


• 5 sensori collegati direttamente

� Umidità

� Temperatura

� Temperatura terreno

� Bagnatura fogliame

� Pluviometro

Vini Veri: Stazioni remote

4 stazioni remote Stazione remota:

• scheda Arduino

• Modulo Xbee

• Pannello solare da 20 Watt

• Batteria da 9 Ah

• Sensore:

� Temperatura

� Umidità


� Umidità

� Pressione

Vini Veri: schema della rete


�rendere le aree rurali luoghi appetibili in cui vivere, investire, lavorare

Caso studio CSP: il progetto Orto Botanico[Monitoraggio e Open Data]

Progetto Orto Botanico

� Rete di sensori wireless composta da micro-sistemi prototipati in CSP che operano monitoraggio ambientale presso l’Orto Botanico dell’Università di Torino� I nodi possono essere alimentati sia a batteria sia con sistemi di energy harvesting micro-fotovoltaici�I dati raccolti sono pubblicati in rete sfruttando il paradigma degli


�I dati raccolti sono pubblicati in rete sfruttando il paradigma degli “Open Data”

Wireless Sensor Network Ultra-Low Power

AP


868 MHz

Open data



� Monitoraggio

� Remote Sensing





Remote sensing

Aspetto fondamentale nell’ambito dell’agricoltura di precisione

�Tecniche di Remote Sensing:� sistemi GPS, DGPS

� consente di creare mappe di produzione, classificando le diverse zone in funzione delle proprietà quantitative e qualitative del prodotto raccolto.


�sistemi GIS

� Analisi di immagini termografiche rilevate, ad esempio, mediante l’utilizzo di UAV

� Sensori a bordo dei veicoli agricoli

Esempi di mappe

Mappa reddito netto


Mappa raccolto

Mappa proteine

GIS (Geographic Information System)

I sistemi GIS forniscono metodi per:� analizzare le componenti spaziali� mostrare i dati nello spazio� recuperare i dati nello spazio

4°layer = mappa di produzione


3°layer = indici di vegetazione

2°layer = caratteristiche del suolo

1°layer = foto da satellite o cartografia

Caso studio CSP: UAV per remote sensing

• Monitoraggio ambientale realizzato attraverso Micro UAV• Navigazione e stabilizzazione con modulo GPS• Possibilità di installazione di payload funzionali

• Macchine fotografiche, mini computer ecc


• Attività di monitoraggio visivo di vigneti• Esempio: vigneto a Gabutti (Langhe)

UAV nel progetto OpenGIS

• OpenGIS: Identificazione e utilizzo di strumenti openper la rilevazione di punti georeferenziati

• UAV per facilitare l’identificazione di siti vitivinicoli dismessi

Partner di progetto: • Laboratorio ICT, Regione Piemonte• Direzione Agricoltura, Regione Piemonte• Direzione Opere pubbliche, Difesa del suolo, conomia montana e Foreste, Regione Piemonte• CSP - Innovazione nelle ICT, Torino.


dismessi


� Monitoraggio

� Remote Sensing





Decision Support System (DSS)

Tecniche di gestione

• WHEATMAN

• APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator)

• SALUS (System Approach to Land Use Sustainability)

Dati ambientali


Dati ambientali

Dati agronomici

Mappe satellitari

Previsioni meteorologiche

Strategia di gestione Site-specific

DSS


� Monitoraggio

� Remote Sensing





VRA – Distribuzione variabile degli input

Il risultato di elaborazioni DSS si traduce in un MAPPA che quantifica l’intensità degli interventi nelle zone di campo

La MAPPA viene trasferita e letta dai mezzi agricoli


mezzi agricoli durante le lavorazioni

VRA – Mezzi agricoli context-aware


• L’antenna posta all’esterno della cabina riceve i segnali GPS• elaborazione congiunta di posizione in campo e informazioni relative alla quantità da distribuire e alla velocità di avanzamento• Trasferimento, su ISOBUS delle informazioni dalla trattrice alla macchina operatrice che modifica in real-time il settaggio di regolazione della dose• Erogazione di differenti quantitativi all’interno del campo

VRA – contesti

� Lavorazioni del terreno�Sistema di lavorazione � Profondità delle lavorazione� densità della semina� tipo di seme

� Concimazioni chimiche

Vantaggi:� Minor impatto ambientale� Minor inquinamento delle acque e dell’aria� Riduzione dell’erosione� Aumento della fertilità� Riduzione dei costi


� Trattamenti chimici

� Irrigazione

� Riduzione dei costi� Miglior adattabilità della coltura� Sicurezza per l’operatore� Risparmio idrico

Mezzi agricoli: sensoristica e UV

�Sensoristica per il monitoraggio real-time delle caratteristiche chimico-fisiche del suolo durante le lavorazioni

�Driver principale: sicurezza degli operatori �Posizionamento dei mezzi agricoli

� accelerometri, inclinometri� soglie anti ribaltamento

�Meccatronica e robotica: Trattore autonomo


�Meccatronica e robotica:

Unmanned vehicles (UV)

Trattore autonomo comandato in tutte le sue funzioni da un altro

ww

w.la

ndw

irt.c

om

CSP: cosa bolle in pentola… (1/2)

Irrisense: Sviluppo di un sistema di irrigazione di precisione su base fisiologica

In collaborazione con:Osservatorio piemontese di frutticoltura “Alberto Geisser”

Sviluppo di un sistema a basso costo per:� Stima in continuo del potenziale idrico


� Stima in continuo del potenziale idrico

� Monitoraggio continuo della profondità di bagnatura

� Calcolo del bilancio idrico per definizione volumi di adacquamento

� Utilizzo di tecnologie wireless per l’invio dei dati

� Elaborazione modello di gestione specifico per ogni cultivar

� Gestione automatizzata dell’impianto di irrigazione

CSP: cosa bolle in pentola… (2/2)

Nuove tecnologie di copertura radio e trasporto dati:

DMR [Digital Mobile Radio]


TETRA [TErrestrial TrunkedRAdio]

Conclusioni e sfide future

� L’elevata frammentazione degli appezzamenti NON è un limite all’applicazione di tecnologie innovative legate all’agricoltura di precisione

� Minimizzare l’entropia e massimizzare le informazioni utili

� Aumentare l’integrazione sistemica dei fattori

� Rendere i DSS sempre più semplici ed efficaci


� Rendere i DSS sempre più semplici ed efficaci

� Colmare il GAP tra tecnologia e utilizzatori finali

� Non sottovalutare i benefici ambientali dell’applicazione di tecnologie innovative legate all’agricoltura di precisione

Paolo MolloEmSysLab Manager, Area ESME – Direzione Ricerca & Sviluppo

mail: [email protected] cell: +39 346 288 4992tel. +39 011 4815199

CSP innovazione nelle ICT s.c. a r.l.

Sede Via Nizza n. 150 – 10126 Torino – Italy(ingresso da Via Alassio, 11/c)

Tel +39 011 4815111Fax +39 011 4815001E-mail: [email protected]

www.csp.it

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