Smart Farming: cos'è, come si applica e le sue tecnologie

Ogni stagione, i responsabili aziendali decidono quando irrigare, dove effettuare i monitoraggi in campo e di quanto fertilizzante necessita una coltura. Lo smart farming collega queste decisioni alle condizioni misurate sul campo, integrando sensori, software e giudizio agronomico in un'unica routine. Questo articolo spiega come funziona, cosa richiede e come agricoltori e aziende agroalimentari possono iniziare.

Cos'è lo Smart Farming?

Lo smart farming è un approccio alla gestione aziendale basato sui dati, in cui la tecnologia digitale supporta ogni fase del ciclo gestionale: rilevamento e monitoraggio, analisi e processo decisionale, e intervento (1). Le tecnologie di smart farming si inseriscono nel più ampio settore delle tecnologie per l'agricoltura; ciò che definisce questo approccio è il modo in cui collegano le osservazioni di campo alle decisioni.

L'agricoltura di precisione si concentra sulla gestione della variabilità spaziale e temporale stimata (2). Lo smart farming amplia questo concetto rispondendo anche agli eventi in tempo reale, come un'allerta meteo o fitosanitaria (1). L'automazione e l'intelligenza artificiale sono opzionali, non requisiti fondamentali di partenza.

Come Applicare lo Smart Farming?

Il punto di partenza è un problema gestionale, non un dispositivo:

• Identificare il problema: individuare la decisione che comporta i costi maggiori in caso di errore, come la tempistica di irrigazione.

• Valutare pratiche e dati: verificare quali parametri sono già registrati e quali mancano.

• Selezionare gli strumenti: associare ogni investimento nello smart farming a una specifica lacuna informativa.

• Stabilire una routine decisionale: concordare chi esamina i dati, con quale frequenza e cosa determina l'intervento.

• Valutare prima di ampliare: confrontare i risultati a fine stagione prima di estendere le operazioni.

Nell'irrigazione, i sensori posizionati a diverse profondità mostrano come varia la zona radicale: le letture superficiali monitorano l'infiltrazione, mentre quelle più profonde tracciano l'esaurimento della riserva idrica nel sottosuolo (3). L'agricoltore valuta queste letture in base alle previsioni e alla fase colturale, decide se irrigare e verifica quindi la risposta del profilo pedologico.

Quali Sono i Componenti dello Smart Farming?

La tecnologia per lo smart farming funziona come una catena, a partire dalla raccolta dei dati tramite sensori, satelliti o osservazioni manuali (1). La connettività trasferisce tali dati a una piattaforma, dove il software li archivia e gli strumenti di analisi confrontano le letture con gli standard agronomici per segnalare eventuali anomalie (1). Gli operatori interpretano quindi il risultato e decidono l'intervento; l'automazione può eseguire alcune azioni, ma rimane facoltativa. Un anello debole, come dati di scarsa qualità o sistemi non interoperabili, riduce il valore dell'intera catena (1).

Quali Sono i Vantaggi dello Smart Farming?

Un vantaggio essenziale è la tempestività: i cambiamenti nello stato del suolo o della coltura diventano visibili durante la loro evoluzione, senza attendere il successivo sopralluogo in campo. I dati misurati possono supportare una programmazione più adeguata delle irrigazioni e della nutrizione, un monitoraggio colturale mirato, una pianificazione basata sullo storico registrato e registri strutturati per la tracciabilità.

Ogni risultato è subordinato al contesto. Gli esiti dipendono dalla qualità dei dati, dal corretto posizionamento dei sensori (3), da un'accurata interpretazione agronomica e dalle condizioni pedoclimatiche locali. La sola raccolta dei dati non riduce il consumo d'acqua né aumenta la resa; sono le decisioni operative prese in base a essi a farlo.

Quali Sono i Migliori Strumenti di Smart Farming?

I migliori strumenti di smart farming rispondono a una precisa esigenza gestionale. I criteri di scelta includono la scala operativa, la connettività sul campo, la compatibilità con i sistemi esistenti, il budget e la capacità del team di intervenire in base alle informazioni fornite.

Strumenti di Smart Farming Basati su IoT

I dispositivi IoT (Internet of Things) sono strumenti da campo connessi che trasmettono le letture in modo automatico. Le stazioni meteorologiche registrano temperatura dell'aria, umidità relativa, precipitazioni e vento, fornendo indicazioni per la protezione dalle gelate, i tempi dei trattamenti e la valutazione del rischio di malattie. I sensori di umidità del suolo misurano il contenuto idrico o la tensione del terreno a profondità definite dell'apparato radicale, orientando i turni di irrigazione.

Queste attrezzature per lo smart farming effettuano misurazioni puntiformi; pertanto, il loro posizionamento determina la rappresentatività del dato. Il Mississippi State University Extension raccomanda di installare i sensori in un'area con la tipologia di suolo dominante, la topografia tipica e la resa media della parcella (3).

Software per lo Smart Farming Basati sui Dati

Un'app di smart farming riunisce i dati dei sensori, le registrazioni di campo e le immagini satellitari in un'unica interfaccia, consentendo di confrontare l'andamento dell'umidità del suolo con lo storico delle irrigazioni e le previsioni meteo. Il monitoraggio satellitare mappa indici di vegetazione come l'NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), indicatore del vigore della chioma, su interi appezzamenti.

L'NDVI non identifica la causa di uno sviluppo insufficiente e la copertura nuvolosa può interrompere la frequenza delle immagini; pertanto, le anomalie richiedono una conferma tramite osservazione diretta in campo (4). I software di supporto alle decisioni convertono poi il quadro complessivo in avvisi, registrazioni o raccomandazioni.

In che Modo Doktar Supporta lo Smart Farming?

Doktar struttura l'approccio come una catena integrata che collega la misurazione in campo al processo decisionale. FieldStation rileva l'umidità e la temperatura del suolo a più profondità, oltre alla temperatura dell'aria e all'umidità relativa, trasmettendo letture, avvisi di bassa umidità del suolo e allarmi gelata alla Doktar App. L'applicazione combina queste misurazioni con mappe satellitari dello stato colturale che evidenziano le zone da sottoporre a monitoraggio mirato, avvisi sui rischi meteorologici e registri delle attività di campo e dei compiti operativi. In qualità di azienda di smart farming, Doktar affianca a questi strumenti le proprie competenze agronomiche, garantendo che le decisioni rimangano all'agricoltore e poggino su evidenze di campo tracciabili.

Domande Frequenti sullo Smart Farming

Di seguito tre quesiti pratici relativi all'adozione di queste tecnologie.

Lo Smart Farming è Adatto alle Piccole Aziende Agricole?

Può esserlo, purché l'adozione sia graduale. Iniziare con un'unica decisione prioritaria, come i turni di irrigazione su una parcella ad alto valore, riduce l'impegno economico iniziale. La FAO indica connettività, conoscenze e competenze, infrastrutture e accesso ai finanziamenti come condizioni necessarie per l'adozione, in particolare per i piccoli produttori (5).

Quanto Costa Implementare lo Smart Farming?

I costi variano in misura troppo ampia per indicare una cifra univoca. Le voci principali comprendono hardware, abbonamenti, installazione, connettività, manutenzione e formazione del personale. Un criterio di valutazione pratico consiste nel verificare se uno strumento incida sulle decisioni con frequenza sufficiente a giustificare l'intero costo di gestione, e non solo il prezzo di acquisto.

Lo Smart Farming Può Contribuire a Ridurre l'Uso di Acqua e Fertilizzanti?

Può contribuire, ma le riduzioni non sono automatiche. I dati sull'umidità del suolo consentono di irrigare in base alle condizioni misurate nella zona radicale anziché secondo un calendario fisso, mentre l'analisi del terreno orienta la scelta della fonte e del dosaggio dei fertilizzanti, che, insieme a tempi e modalità di distribuzione calibrati sulle esigenze della coltura, costituiscono la base dei principi 4R per la gestione dei nutrienti (6). I risparmi effettivi dipendono dalle pratiche di partenza, dal suolo e dal clima.

Lo smart farming genera risultati quando misurazione, interpretazione e intervento operano come un'unica routine. Il portafoglio integrato di hardware da campo e software di gestione aziendale di Doktar è progettato per supportare tale routine in ogni stagione.

Riferimenti bibliografici:

(1) Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M.-J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023

(2) International Society of Precision Agriculture. (2019, July). ISPA official definition of precision agriculture. ISPA Newsletter, 7(7). https://ispag.org/site/newsletter/?id=90

(3) Rix, J., Lo, H., Gholson, D., & Henry, M. (2024). Irrometer Watermark series: Location selection (Publication 3539). Mississippi State University Extension Service. https://extension.msstate.edu/publications/irrometer-watermark-series-location-selection

(4) Mulla, D. (2020, December 29). Trends in satellite remote sensing for precision agriculture. Crops & Soils, 54(1). American Society of Agronomy, Crop Science Society of America and Soil Science Society of America. https://www.sciencesocieties.org/publications/crops-soils/2021/january-february/trends-in-satellite-remote-sensing-for-precision

(5) Food and Agriculture Organization of the United Nations. (2022). The State of Food and Agriculture 2022: Leveraging agricultural automation for transforming agrifood systems. Key messages. FAO. https://www.fao.org/3/cb9479en/online/sofa-2022/key-messages.html

(6) Liu, G., Morgan, K. T., Li, Y., Zotarelli, L., Wang, Q., & DeValerio, J. (2015). What is 4R nutrient stewardship? (HS1264). UF/IFAS Extension. https://doi.org/10.32473/edis-hs1264-2015