La viticoltura di precisione è un approccio innovativo alla gestione dei vigneti che utilizza tecnologie avanzate per raccogliere, archiviare, elaborare e fornire informazioni dettagliate sulla salute delle viti e sulla qualità delle uve.
L’obiettivo è quello di monitorare, analizzare e prevedere le condizioni del vigneto in modo che i produttori possano prendere decisioni mirate e ottimizzare la produzione di vino di qualità. Numerose sono le ricerche realizzate in questo settore sull’utilizzo di sensori di vario tipo e sullo sviluppo di metodi e modelli per quantificare la variabilità nello spazio e nel tempo all’interno del vigneto.
Sintesi da VVQ 1/2023
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Tecnologie sempre più alla portata
Molti studi prendono in considerazione tecnologie avanzate come il proximal sensing, il telerilevamento da satellite e da drone (remote sensing), il posizionamento satellitare Gnss, le tecnologie per i trattamenti a rateo variabile (Vrt – Variable Rate Technology) e, ultimamente, l’utilizzo di mezzi autonomi robotizzati.
I costi necessari per l’utilizzo di queste tecnologie stanno progressivamente diminuendo e questo favorisce la loro diffusione. Il telerilevamento è finalizzato alla raccolta mediante sensori ottici, radar o termici posti a media o grande distanza dalle superfici terrestri. In viticoltura questo permette di raccogliere immagini della coltura in grado di analizzare le condizioni del vigneto, rilevando la luce solare riflessa dalle superfici di suolo e coltura. La zonazione del vigneto o di intere aree vitivinicole, a differenza del passato, può essere celermente attuata mediante l’utilizzo di indici vegetazionali (in grado di esprimere lo stato di salute della copertura vegetale), ottenuti mediante immagini da telerilevamento da drone o da satellite.
Il più noto è sicuramente l’Ndvi (Normalized Difference Vegetation Index), calcolato utilizzando le bande del rosso e del vicino infrarosso, utile ad analizzare il livello di vigoria della coltura.
L’esperienza a Torgiano
Nel solco di quanto appena descritto, è stata realizzata una sperimentazione relativa all’utilizzo del telerilevamento in un vigneto in Umbria. Il lavoro è stato sviluppato all’interno del progetto “RTK 2.0”, finanziato nell’ambito della Misura 16.1. del PSR 2014-2020 dell’Umbria. La fase della ricerca oggetto di questo articolo valuta la coerenza tra indici di vegetazione calcolati da satellite e da drone e la correlazione tra i suddetti indici e alcuni parametri agronomici del vigneto, ottenuti mediante campionamenti a terra.
Il vigneto oggetto di studio è sito in località Brufa nel comune di Torgiano (PG), presenta una giacitura di tipo collinare ed è coltivato con la varietà Sangiovese. Il vigneto, di proprietà di Cantine Lungarotti, è stato impiantato nel 2007 con un sesto d’impianto di m 2 × 1, cui corrisponde una densità piuttosto elevata e pari a 5.000 ceppi/ha.
La raccolta dati si è concentrata su tre aspetti principali: caratteristiche del suolo, caratteristiche delle uve in vendemmia, e caratteristiche delle chiome (v. riquadro in basso). I dati sono stati ottenuti mediante campionamenti effettuati nel biennio 2019-2020. Nello studio sono state utilizzate delle immagini acquisite da satellite e da drone (v. riquadri in basso).
I diversi indici
A partire dalle immagini da satellite e da drone, sono stati calcolati alcuni indici di vegetazione: Ndvi, Bsi (Bare Soil Index), pcd (Plant Cell Density), mSavi (modified Soil-Adjusted Vegetation Index) e mCari (modified Chlorophyll Absorption in Reflective Index). La scelta è ricaduta su questi indici in quanto calcolabili mediante le bande disponibili da satellite e drone e già utilizzati in letteratura sui vigneti. In relazione agli obiettivi, l’analisi dei dati, ancora preliminare, si è focalizzata sulla quantificazione delle relazioni esistenti fra i vari parametri oggetto di studio:
- a) tra indici dello stesso sensore;
- b) tra indici di sensori diversi;
- c) tra indici e parametri dell’uva e del suolo.
Fig. 1 - Confronto fra indice NDVI ottenuto da Sentinel 2 (A), PlanetScope (B) e drone (C) per il mese di agosto 2019. I colori più caldi e più freddi indicano rispettivamente valori più alti e più bassi dell’indice. Si può notare come anche i dati a risoluzione più bassa del Sentinel 2 (10 m) possano essere utilizzati per ottenere una suddivisione del vigneto in zone a differente vigoria
Questione convenienza
Per quanto riguarda il punto a), la correlazione tra gli indici selezionati è risultata molto elevata, a dimostrare come le informazioni veicolate dagli stessi siano spesso molto simili (Tab. 1). Anche per il secondo punto le correlazioni sono risultate molto alte. Quanto osservato indica che l’utilizzo di un satellite a risoluzione media, come Sentinel-2, o ad alta risoluzione come PlanetScope, potrebbe essere sufficiente a ottenere molte delle informazioni utili per lo studio della variabilità spazio-temporale dei vigneti. Questo aspetto non è secondario: i dati ottenuti da Sentinel-2 sono disponibili gratuitamente attraverso varie interfacce web, mentre i dati da drone, per ovvi motivi, presentano un costo più elevato.
| Tab.1 – Gli indici ricavati da PlanetScope | ||||||
| PS 2019 | NDVI | SAVI | PCD | mSAVI | mCARI | |
| n° grappoli | 0.39 | 0.4 | 0.4 | 0.37 | 0.42 | |
| Peso grappolo | 0.67* | 0.66* | 0.70* | 0.65* | 0.66* | |
| Peso acino | 0.66* | 0.65* | 0.67* | 0.64* | 0.63* | |
| Zuccheri (°Brix) | -0.36 | -0.35 | -0.39 | -0.35 | -0.35 | |
| Zuccheri (°Babo) | -0.36 | -0.35 | -0.39 | -0.35 | -0.35 | |
| Alcol prob. | -0.36 | -0.35 | -0.39 | -0.35 | -0.35 | |
| pH | -0.48* | -0.49* | -0.48* | -0.47* | -0.50* | |
| Acidità Totale | 0.58* | 0.58* | 0.60* | 0.55* | 0.60* | |
| Acido Malico | 0.66* | 0.66* | 0.70* | 0.63* | 0.67* | |
| Correlazione tra gli indici ricavati da PlanetScope e alcuni parametri produttivi e qualitativi (2019). L'asterisco indica le correlazioni significative (p-value < 0.05) | ||||||
Ne deriva che, in viticoltura l’utilizzo continuativo del drone come vettore per la movimentazione di appositi sensori, camere multispettrali in primis, si dimostra economicamente più sostenibile solo per appezzamenti di elevate dimensioni e per specifiche applicazioni dove una risoluzione spaziale elevata è essenziale per avere informazioni fino alla singola pianta. Negli altri casi sono sufficienti i dati ottenuti dai satelliti già in orbita, utilizzabili a basso costo o a costo zero.
La qualità
Per quanto riguarda la correlazione degli indici con i parametri analitici dell’uva rilevati in vendemmia, emerge una media correlazione con il numero di grappoli a ceppo e una correlazione medio-alta con il peso medio sia del grappolo che dell’acino (Tab.1). Inoltre, si è evidenziata una correlazione media inversa con il pH e con l’acidità totale del mosto e una correlazione molto alta con il contenuto di acido malico. Questi dati dimostrano come sia possibile stimare alcuni importanti parametri produttivi mediante telerilevamento, permettendo di stimare la produttività del vigneto e individuare le aree che presentano una diversa potenzialità produttiva e trattarle in modo differenziato.
Il suolo
L’analisi di alcuni indici ottenuti da satellite con alcuni parametri del suolo evidenzia una correlazione media e inversa con il peso secco, il peso umido e l’umidità relativa del terreno. In merito alla tessitura, è stata evidenziata una correlazione alta per quanto riguarda la sabbia e una correlazione media e inversa per limo e argilla. Tali risultati indicherebbero la possibilità di poter stimare da telerilevamento i gradienti tessiturali del suolo e ciò potrebbe essere d’aiuto, ad esempio, nella definizione di mappe di prescrizione per la concimazione Vrt.
Fig. 2 - Particolare dall’alto del vigneto oggetto di indagine con indice NDVI derivato da rilievo da drone (A) e zonizzazione costruita con l’indice NDVI ottenuto da satellite (B). Le aree con i colori verde scuro e verde chiaro sono caratterizzate da viti rispettivamente con vigore alto e medio-alto. Le aree del vigneto indicate con il colore rosa sono di vigore medio-basso, mentre quelle in rosso sono caratterizzate da un vigore vegetativo piuttosto limitato
Le chiome
Dall’analisi della correlazione tra gli indici di vegetazione e le caratteristiche delle chiome, come atteso, sono state evidenziate correlazioni molto alte e di tipo inverso con le percentuali di vuoti di vegetazione e di foglie esterne o di tipo diretto con il numero di strati fogliari. Tali informazioni potrebbero risultare utili per migliorare la resa e la composizione dell’uva in quanto le caratteristiche della chioma, come i vuoti e l’esposizione di grappoli e foglie, sono fattori chiave che possono però essere modificati attraverso la gestione della chioma.
La buona esposizione dei grappoli, nello specifico, riveste un ruolo importante in quanto nelle fasi più precoci può influire positivamente nella formazione di grappoli di dimensioni più contenute e più spargoli, quindi meno predisposti nei confronti delle malattie fungine. Nei periodi prossimi alla vendemmia, invece, garantisce un buon arieggiamento e quindi una maggiore sanità dei grappoli.
Sintesi da VVQ 1/2023
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I parametri
I parametri osservati in questa sperimentazione sono stati divisi in tre categorie:
- produzione per ceppo, numero di grappoli a vite e relativo peso medio, peso medio degli acini e alcuni parametri analitici delle uve (gradazione zuccherina, pH del mosto, acidità totale e contenuto in acido malico e, nel 2020, anche in acido tartarico);
- umidità relativa del terreno, pH, tessitura, contenuto in sostanza organica, fosforo assimilabile,
azoto totale, potassio scambiabile e rapporto C/N;
- percentuale di vuoti di vegetazione, numero medio di strati fogliari, percentuali di foglie e di grappoli esterni alla chioma (tali parametri consentono di valutare la densità fogliare a livello della fascia produttiva, nonché indirettamente il grado di vigore espresso dalle chiome).
Sentinel-2 e PlanetScope
Nella prova sono state utilizzate due tipologie di satelliti. I Sentinel-2 utilizzano ben 13 bande spettrali (porzioni in cui viene analizzato lo spettro elettromagnetico), una risoluzione a terra a 10, 20 e 60 m e una frequenza di acquisizione di 3-5 giorni, alle nostre latitudini (https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2). Quelli montati su PlanetScope utilizzano 4 bande con risoluzione a terra di 3 metri circa e una frequenza di acquisizione giornaliera (https://earth.esa.int/eogateway/missions/planetscope).
Validi alleati
Satelliti e droni sono ormai validi alleati dei viticoltori. Il recente sviluppo delle tecnologie del rilevamento satellitare ha incrementato l’efficienza di queste fonti. Il telerilevamento da drone rimane la tecnologia più indicata quando l’obiettivo è ottenere informazioni molto dettagliate e realizzare modelli tridimensionali accurati delle superfici vitate.
di Jacopo Bettollini,
Marco Vizzari,
Lucia Giordano,
Alberto Palliotti
(Università di Perugia)
e Francesco Santaga
(Agricolus Srl)
