Presentazione

Flavotrack (Flavescence Dorèe Tracking) è un progetto finanziato nell’ambito dell'intervento SRG01 Gruppi Operativi PEI AGRI del Complemento di Sviluppo Rurale 2023-2027 della Regione Toscana.

Il progetto mira a sviluppare un sistema innovativo e commercializzabile di supporto alle decisioni (DSS) per il monitoraggio, la mappatura e la previsione della Flavescenza Dorata (FD) nei vigneti toscani, sfruttando tecniche di imaging multispettrale e iperspettrale da drone combinate con misure prossimali a terra per la validazione del dato.
La FD è una delle fitopatie più dannose per la viticoltura, causando perdite economiche significative e richiedendo interventi tempestivi per limitarne la diffusione. Attualmente, l'identificazione delle piante infette si basa principalmente su rilievi visivi, spesso tardivi, inefficaci e soggetti a errori. Lo scopo finale del progetto è quello di identificare rapidamente piante affette da FD e di ottenere uno strumento di prevenzione basato su analisi predittive e di rischio fitosanitario, offrendo agli utenti finali (aziende agricole, tecnici, associazioni, servizi fitosanitari regionali) uno strumento avanzato per migliorare in maniera sostanziale il monitoraggio fitosanitario della malattia.

Il progetto affronta questa sfida integrando tecniche avanzate di imaging multispettrale e iperspettrale da drone e da terra con algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) per:

Identificare in modo preciso e tempestivo le piante sintomatiche e a rischio, migliorando la gestione fitosanitaria;
Creare mappe di rischio fitosanitario predittivo, consentendo interventi mirati di eradicazione e prevenzione;
Ridurre l’uso di agrofarmaci, insetticidi e il numero di piante rimosse erroneamente, favorendo sostenibilità ambientale ed economica.

Capofila

Agrobit srl

Area di intervento

Toscana

Costo totale

€ 269.695,62

Durata

27 mesi

I partner di progetto

SCOPRI DI PIÚ

Obiettivi

Individuazione delle piante affette da Flavescenza Dorata (DETECTION)

Sviluppo di un DSS in grado di identificare le piante sintomatiche in un vigneto a partire da nuvole di punti 3D multispettrali acquisite da drone. Sarà utilizzata una tecnologia già consolidata e dimostrata in pubblicazioni e ricerche, che abbia costi contenuti per favorire un’ampia trasferibilità dei risultati su vasti areali di monitoraggio (scala comprensorio). Si tratta di una soluzione tecnologica innovativa in grado di fornire all’utente (es.: azienda agricola, consorzio, servizio fitosanitario regionale) una mappa con le posizioni geografiche delle piante sintomatiche per procedere alla loro estirpazione. Questo consente di ridurre in maniera notevole i monitoraggi manuali che, oltre a essere onerosi dal punto di vista economico, sono inefficaci su comprensori vasti e di difficile monitoraggio.

Generazione mappe di rischio fitosanitario e selezione bande spettrali specifiche per l’identificazione precoce/asintomatica delle piante affette da Flavescenza Dorata (PREDICTION)

Generazione di mappe di rischio fitosanitario (zonazione del rischio fitosanitario) e individuazione delle piante con pochi sintomi visibili o asintomatiche, con indicazione della probabilità di avere piante sane o malate. Individuazione di bande spettrali specifiche legate a modifiche fisiologiche precoci nelle piante attraverso sensori iperspettrali di ultima generazione, consentendo di prevedere dove sono le piante malate asintomatiche, ovvero prima che siano visibili i sintomi ad occhio nudo.

Ridurre l’uso e il rischio dei pesticidi chimici e/o l’uso di pesticidi più pericolosi

Il progetto mira a mettere a punto uno strumento utile per l’attuazione delle misure obbligatorie del contenimento della FD e ad identificare con precisione piante infette o a rischio in diverse zone (infestate, cuscinetto e indenni). Ciò può favorire una migliore gestione per i trattamenti mirati (e obbligatori) delle cicaline vettori e una gestione tempestiva delle piante infette, riducendo l’uso improprio di agrofarmaci. L'efficacia del progetto nell'aumentare la selettività degli interventi è fondamentale per ridurre l'impatto ambientale delle misure fitosanitarie obbligatorie, contribuendo al raggiungimento degli obiettivi di sviluppo sostenibile richiesti dalla PAC europea, dal Green Deal europeo e da Farm-to-Fork Strategy e Biodiversity Strategy.

Migliorare la gestione delle risorse naturali utilizzate dall’agricoltura, come acqua, suolo e aria

Il progetto contribuisce all’uso sostenibile delle risorse naturali, riducendo la contaminazione del suolo e delle falde acquifere dovuta all’uso intensivo di agrofarmaci. La tecnologia sviluppata permette interventi fitosanitari più selettivi, riducendo le emissioni e l’impatto ambientale delle operazioni agricole. Inoltre, l’ottimizzazione dei trattamenti fitosanitari comporta una riduzione degli sprechi, migliorando gli impatti sul dell’acqua e del suolo.

Protezione e/o ripristino della biodiversità e dei servizi ecosistemici all'interno dei sistemi agrari e forestali

Grazie all'uso di tecnologie di rilevamento avanzate e a metodologie non invasive, il progetto si pone obiettivo la protezione della biodiversità e il ripristino dei servizi ecosistemici nei vigneti, preservando la flora che caratterizza il classico paesaggio rurale Toscano. La gestione mirata e tempestiva della FD riduce l’impatto della malattia, ma i metodi di controllo convenzionali su larghe superfici sono inefficaci e dispendiosi sia per tempo che per risorse economiche. Con tale proposta, si vuole promuovere una soluzione tecnologica efficiente che favorisca una gestione agricola più responsabile, capace di integrare le osservazioni in campo con le più avanzate tecnologie, preservando nel lungo periodo i servizi ecosistemici essenziali, come la biodiversità.

Azioni di progetto

Le sperimentazioni saranno condotte nelle quattro aziende partner del progetto: Tenuta Sette Ponti, Castello di Gabbiano, Fattoria La Traiana, Az. Agricola Paola Gigante. Il coordinamento e la pianificazione delle attività, nonché le analisi preliminari del progetto sono state realizzate da Agrobit.

Azione 1

Attività di coordinamento e pianificazione
.
.

Azione 2

Caratterizzazione dei vigneti delle aziende agricole partner - rilievi a terra
.

Azione 3

Caratterizzazione dei vigneti delle aziende agricole partner - rilievi aerei
.
.

Azione 4

Sviluppo di algoritmi di analisi dati
.
.
.

Azione 5

Validazione dei risultati
.
.
.

Azione 6

Sviluppo DSS prototipale per detection e mappe di rischio predittive
.

Azione 7

Valutazione dell'impatto, della trasferibilità e della sostenibilità economico-finanziaria, sociale e ambientale dell'innovazione proposta

Azione 8

Divulgazione, Formazione e Consulenza

.
.

Risultati attesi

Individuazione delle piante affette da Flavescenza Dorata (DETECTION)

sviluppo di un DSS prototipale validato permetterà di generare mappe di incidenza della FD e localizzare con precisione le piante sintomatiche attraverso nuvole di punti 3D multispettrali acquisite da drone e algoritmi ML/AI, utilizzando tecnologie a costi accessibili per garantire la scalabilità su ampi areali di monitoraggio. Questo consentirà agli agricoltori di intervenire tempestivamente, riducendo la diffusione della malattia e limitando i danni produttivi.
.

Generazione mappe di rischio fitosanitario e selezione bande spettrali specifiche per l’identificazione precoce/asintomatica delle piante affette da Flavescenza Dorata (PREDICTION)

creazione di mappe di rischio fitosanitario (zonazione del rischio fitosanitario) con indicazione della probabilità di avere la malattia o meno e la caratterizzazione delle firme spettrali di piante/foglie sane, asintomatiche e sintomatiche attraverso sensori iperspettrali, rilievi a terra e diagnosi molecolare, al fine di individuare bande spettrali specifiche per la rilevazione di alterazioni precoci non visibili.

Formazione e trasferimento tecnologico alle aziende agricole partner e oltre il partenariato

il progetto contribuirà alla diffusione delle tecnologie digitali dell’agricoltura di precisione, facilitando l’adozione di strumenti innovativi da parte delle aziende agricole con eventi tematici, corsi e workshop. Il progetto genererà un impatto positivo in termini di sostenibilità ambientale e competitività del settore vitivinicolo, contribuendo alla transizione digitale verso un modello produttivo più efficiente e resiliente, in linea con le strategie dell’Unione Europea per l’agricoltura sostenibile.
.

Riduzione nell’uso dei prodotti insetticidi

Riduzione nell’uso dei prodotti insetticidi nell’ordine di almeno il 30%, con migliore precisione sito-specifica del loro utilizzo e con conseguenti risvolti positivi sia dal punto di vista economico che ambientale.

Aumento della sostenibilità dell’azienda agricola e riduzione degli impatti sull’ambiente e sulle comunità rurali

Gestione più attenta della FD, con una riduzione almeno del 30% dell’inquinamento di aria, falde acquifere e suolo.

Nuove opportunità occupazionali nel settore della precision farming

Per una applicazione sempre più integrale ed integrata della viticoltura di precisione sono necessarie nuove competenze da formare sul territorio.