Sensori ottici che leggono la fluorescenza, rilevazioni satellitari in campo e Big Data per aiutare i florovivaisti e gli agricoltori a produrre meglio, in maniera sempre più sostenibile, utilizzando la corrette quantità di nutrienti necessari per una crescita sana e bilanciata delle piante. L’agricoltura di precisione fa il suo ingresso nelle serre della Versilia con il progetto Moma per la prima sperimentazione italiana sulle colture ortofloricole. Tra i prodotti agricoli studiati ci sono il peperoncino, il cavolo e la lattuga. Il progetto che nasce dalla collaborazione tra CNR e CREA ed il contributo di Coldiretti, è stato illustrato in occasione dell’Open Day che si è tenuto presso l’azienda agricola di Marco Carmazzi di Torre del Lago (associata di Coldiretti Lucca), specializzata nella produzione di peperoncino e capofila della sperimentazione, con le dimostrazione delle tecnologie utilizzate per i vari test e dei monitoraggi dell’assorbimento dell’azoto da parte delle piante. L’altra azienda del territorio coinvolta è la Malfatti & Mallegni di Viareggio che è invece specializzata nella produzione di piante da orto.
La finalità della sperimentazione, che durerà complessivamente 24 mesi, è fornire alle imprese del settore, in questo caso del comparto florovivaistico ed orticolo, un supporto innovativo sviluppando una strategia agronomica per l’ottimizzazione della gestione e del monitoraggio della fertilizzazione azotata in modo da massimizzare gli aspetti quantitativi e qualitativi del prodotto vegetale. In poche parole fornire al peperoncino di turno o all’insalata la quantità perfetta di azoto di cui ha bisogno: non più e non meno di quanto necessario per il suo sviluppo. “Il nostro comparto sta percorrendo, ormai da diversi anni, il sentiero della ricerca e della sostenibilità sia dal punto di vista ambientale che energetico. Il nostro è uno dei settori che ha più investito in questi campi. – spiega Marco Carmazzi – Attraverso questo progetto, vogliamo collaborare con il mondo scientifico per mettere a punto nuove metodologie e nuove tecniche agronomiche che ci diano la possibilità in futuro di praticare un’agricoltura sempre più attenta all’ambiente, sempre meno dipendente dai fitosanitari e più sostenibile anche dal punto di vista economico senza intaccare la qualità o i livelli produttivi. I risultati del progetto, di cui siamo capofila, un giorno potranno essere messi a disposizione di tutte le aziende agricole”.
Moma è strutturato in varie fasi e momenti: le principali sono la determinazione del fabbisogno ottimale di azoto per le singole colture di riferimento (il peperoncino, il cavolo e la lattuga) attraverso dei test poi ottimizzazione del monitoraggio della fertilizzazione delle piante attraverso l’impiego di sensori ottici non distruttivi e rilevamenti satellitari per arrivare, incrociando i dati ambientali, climatici e colturali, alla redazione di una strategia ottimale. “Il progetto – spiega Sonia Cacini, ricercatrice CREA Orticoltura e Florovivaismo –parte dall’idea di riuscire ad ottimizzare uno dei parametri principali della produzione, che è la concimazione azotata, in modo da ottimizzarla riducendo le perdite nelle acque di falda e nel suolo, riducendo i costi di produzioni ma miglioramento i parametri qualitative ed mantenendo elevate produzioni”.
Gli strumenti impiegati per il monitoraggio permettono, per esempio, di misurare con sensori inseriti nel terreno l’umidità ed i principali parametri per avere una panoramica delle caratteristiche del suolo o di rilevare, con uno speciale apparecchio a Led, in un colpo solo sia il livello di clorofilla e che di flavanoli. “Gli strumenti impiegati – spiega la ricercatrice del CNR-IFAC , Lorenza Tuccia – misuriamo in modo non distruttivo dei parametri che dovrebbero essere rilevati in laboratorio. In questo modo, basandosi su luce e coltura, otteniamo in tempo reale una risposta senza nemmeno dover fare un campionamento. E’ una metodologia più rapidi e meno costosa”.
Il progetto è finanziato dalla sottomisura 16.2 del PSR 20214 – 2022 della Regione Toscana – Annualità 2022.