Realizzazione e prime prove di un laboratorio mobile per il monitoraggio colturale dei vigneti

Attualmente, il Remote Sensing (RS) è la tecnica più utilizzata ai fini del monitoraggio colturale in Viticoltura di Precisione. Il presente lavoro considera la possibilità di sostituire ed integrare le informazioni ottenibili da RS con altre derivanti da tecnologie ground-sensing impiegabili direttamente in vigneto. A tal fine, è stato sviluppato un laboratorio mobile costituito da: a) una coppia di sensori multispettrali (GreenSeeker RT100); b) tre coppie di sensori ad ultrasuoni per la stima dello spessore della canopy; c) un ricevitore DGPS per la georeferenziazione dei dati raccolti. Il tutto con l’obiettivo di valutare lo stato di salute e di vigore della canopy. Attraverso il laboratorio mobile sono stati monitorati sette filari di un vigneto commerciale (di cui 3 trattati e 4 non trattati con agrofarmaci), così da valutarne il comportamento nei confronti sia della comparsa e diffusione di malattia, sia di variazioni di vigore dovute alle diverse fasi fenologiche. Contestualmente, sono state effettuate osservazioni manuali all’interno di parcelle per la caratterizzazione morfologica e fitosanitaria della vegetazione. La ripetibilità delle misure è stata verificata sia per i valori di NDVI, sia per le misure di spessore della canopy. L’analisi delle mappe di NDVI, ottenute dalla spazializzazione dei dati raccolti, mostra una differente evoluzione nei due gruppi considerati, e un basso vigore nelle aree in cui i rilievi manuali hanno confermato un’infezione da peronospora. Lo spessore della chioma è stato stimato a partire dai dati raccolti dagli ultrasuoni, quindi confrontato con i valori di spessore misurati manualmente (r = 0.78). Spessore e NDVI sono stati, infine, integrati per identificare tra le aree a basso vigore quelle che presentavono sintomi di peronospora. I risultati confermano l’utilità del laboratorio mobile sia per l’identificazione delle aree a basso vigore, sia per una misura rapida dello spessore della canopy. L’uso contestuale di valori di NDVI e spessore sembra, pertanto, promettente al fine dell’identificazione automatica di zone affette da malattia.