La rete 5G a supporto del "precision farming"
Una sperimentazione condotta dall’Università della Basilicata ha messo alla prova i nuovi sistemi di telefonia mobile sulle lavorazioni agricole e sulla manutenzione delle aree verdi, evidenziando i vantaggi dati dalla grande velocità e precisione del sistema
Il 5G rappresenta lo standard di telefonia mobile che presto entrerà a far parte della nostra quotidianità, influenzando sia direttamente che indirettamente la nostra vita. La quinta generazione di sistemi radiomobili rappresenta l’apice dello sviluppo tecnologico in questo settore, a valle di ricerche e sperimentazioni durate oltre trent’anni.
Con i sistemi 5G, oltre ad un incremento esponenziale nelle velocità di download e upload (rispettivamente previste nella misura di 20 Gbit/s e 10Gbit/s) sarà possibile registrare una latenza estremamente ridotta, un’incredibile efficienza energetica e la possibilità di usufruire della rete anche in condizioni di mobilità ad alta velocità. Proprio i tempi di latenza estremamente ridotti daranno la possibilità di sfruttare la connettività 5G in diversi comparti, tra cui quello dell’agricoltura, sempre più esigente in termini di “lots of data in real time”. Le finalità di questo lavoro sono legate ad una gestione efficiente ed efficace degli agroecosistemi e delle aree verdi monumentali attraverso la creazione di un sistema integrato di gestione agricola basato su: l’ottimizzazione delle risorse idriche e dei fertilizzanti attraverso la realizzazione e l’utilizzo di mappe di prescrizione a rateo variabile; l’utilizzo di veicoli dotati di sistemi di guida autonoma di ultima generazione; report e alert inerenti le aree verdi di interesse storico-artistico.
I partner individuati dal progetto sono TIM, Fastweb, POLIBA, UNIBAS, CNR, ALSIA, Digimat e Silos Granari. Per attuare la sperimentazione è stata individuata un’area di studio in località La Martella, un antico borgo di tradizione contadina adiacente alla città di Matera (Basilicata). L’area in questione presenta un’estensione di 5 ettari destinati alla coltivazione di Triticum Durum. La metodologia operativa ha previsto l’utilizzo di una camera multispettrale montata su drone dotato di GPS con correzione RTK; i fotogrammi così acquisiti sono stati prima trasferiti su raspberry via eth per essere poi trasmessi via ftp su un server dedicato. A questo punto, i fotogrammi georiferiti sono stati corretti radiometricamente e geometricamente e mosaicati, dal mosaico è stata estratta l’area di studio al fine di poter procedere con l’analisi dell’immagine.
Il risultato delle analisi, svolte attraverso l’ausilio di uno specifico algoritmo da noi sviluppato, è stata una mappa di prescrizione per la fertilizzazione a rateo variabile, che successivamente è stata caricata sul pc di bordo della macchina agricola al fine di poter procedere con la distribuzione in campo del prodotto. Naturalmente, la macchina distributrice era dotata di guida autonoma e sistema di navigazione con correzione RTK, questo al fine di minimizzare l’errore di coregistrazione tra l’immagine acquisita dal drone e il suo posizionamento in campo eseguito dalla macchina.
L’elaborazione di mappe di prescrizione, come il lettore avrà potuto intuire, è un processo complesso che, per poter essere concretamente affidabile richiede l’utilizzo di: dati georeferenziati, ossia immagini telerilevate (UAV, aerei, satelliti, etc), parametri agrometereologici (temperatura e umidità dell’aria e del suolo piovosità, etc), mappe di resa, analisi e mappe delle caratteristiche fisico-chimiche dei suoli; un sistema di acquisizione dati sofisticato e affidabile; un sistema di trasmissione dati di ultima generazione (5G); un programma di elaborazione dati basato su di un solido algoritmo; un sistema di valutazione e validazione dei risultati delle analisi condotte; un sistema di presentazione e trasferimento dei risultati semplice e intuitivo.
Le mappe di prescrizione saranno quindi un prodotto utile alla gestione efficiente ed efficace degli input di un agroecosistema e, per risultare concretamente utili, dovranno avere le seguenti caratteristiche: validità scientifica attraverso i risultati condotti in molteplici ricerche; dinamicità per aggiornare con cadenze temporali programmate le mappe.
Nell’ambito della nostra ricerca, i reports delle macchine e le mappe di produzione sono stati gli elementi principali utilizzati per verificare la correttezza delle mappe di prescrizione per la fertilizzazione applicate in campo. Lo sviluppo tecnologico degli ultimi anni sta mettendo sempre più in evidenza la validità del supporto offerto dai sistemi di telerilevamento prossimo e remoto per la gestione degli input agronomici.
Le tecnologie per il telerilevamento sono fondate sull’utilizzo di dati acquisiti da sensori montati su differenti piattaforme e a differenti risoluzioni spaziali: satelliti (Sentinel2, Landsat8, Worldview, etc), aerei, UAV e reti di sensori in campo che consentono di raccogliere in real-time una serie di dati di interesse. Tali dati, opportunamente processati consentono di realizzare analisi multiscala e multitemporali focalizzate su svariate problematiche. Nell’ambito dei nostri progetti di ricerca, tali metodologie sono state sperimentate con successo oltre che nell’ambito della gestione degli input agronomici, anche per il monitoraggio del patrimonio arboreo. In quest’ultimo caso è stato realizzato un sistema multiscala di monitoraggio degli alberi al fine di: gestire i rischi di danni a cose e persone; tutelare l’ambiente; salvaguardare e consentire la fruizione del patrimonio arboreo.
Il telerilevamento remoto consente di elaborare mappe di vigore degli alberi, con semplice evidenziazione delle aree critiche, al fine di valutare lo stato di salute di un popolamento o di singoli individui. Le mappe di rischio non sono entità statiche, bensì si tratta di elaborazioni dinamiche in continuo aggiornamento prodotte con cadenza mensile, semestrale e annuale, grazie ad una scansione multi-temporale dei dati.
I sensori in situ, installati su ciascun albero, forniscono invece informazioni sulle risposte dei singoli individui alle sollecitazioni ventose, un ‘alert’ viene generato dal sistema quando si rilevano comportamenti anomali.
L’utilizzo sinergico delle due tecnologie consente di supportare gli agronomi forestali nell’individuazione precoce delle problematiche e delle cause ad esse correlate.
Tale sperimentazione è in atto presso Parco Lanera, annesso all’Università degli Studi di Basilicata ed il sistema sarà presto installato anche in siti dotati di un enorme patrimonio di interesse storico culturale quali: Parco del Valentino a Torino, con l’obiettivo di monitorare lo stato di salute delle Querce Monumentali del Borgo Medievale e Parco del Colosseo dove verranno monitorati i Pinus Pinea. Ciò lascia intendere come le applicazioni inizialmente ideate per il comparto agricolo, spesso ben si prestano per una corretta pianificazione volta alla salvaguardia e fruizione del patrimonio naturale e culturale.
Entrambi i nostri progetti sono stati realizzati grazie all’utilizzo della rete 5G che ha consentito la comunicazione tra i vari blocchi operativi che costituiscono il sistema. Nel primo caso la rete 5G ha consentito di trasferire, agevolmente ed in tempo reale, milioni di fotogrammi acquisiti dal drone in volo, mentre nel secondo caso, in base ai test effettuati, la rete 5G gestisce senza problemi i dati acquisiti in continuo dalla rete di sensori montata su ciascuno dei 100 alberi monitorati. Il sistema sviluppato consentirà così agli operatori di visualizzare i dati trasmessi in real-time direttamente su una piattaforma web-GIS.
