L’Università di Tokyo e Kubota sviluppano un sistema con droni e IA per prevedere la resa delle patate prima del raccolto
Un importante passo avanti per l’agricoltura di precisione arriva dal Giappone. L’Università di Tokyo e Kubota Corporation hanno sviluppato un innovativo metodo che consente di prevedere la resa delle patate prima del raccolto utilizzando droni, intelligenza artificiale e modelli matematici di crescita. La ricerca rappresenta un’alternativa non distruttiva ai tradizionali campionamenti sul campo e potrebbe contribuire a migliorare la gestione delle coltivazioni, ridurre gli sprechi e ottimizzare la pianificazione della raccolta.
Si tratta di un risultato scientifico reale, ottenuto nell’ambito del progetto congiunto Kubota Todai Lab e presentato dall’Università di Tokyo. Lo studio dimostra come le moderne tecnologie di telerilevamento possano rivoluzionare il monitoraggio delle colture agricole.
Droni e apprendimento automatico per stimare la biomassa delle patate
Il nuovo metodo combina tre tecnologie ormai sempre più centrali nell’agricoltura moderna: droni equipaggiati con telecamere RGB e multispettrali, algoritmi di machine learning e un modello matematico capace di descrivere la crescita biologica dei tuberi.
Durante le stagioni agricole del 2023 e del 2024, i ricercatori hanno effettuato voli periodici sopra i campi sperimentali del Centro di Ricerca sul Campo dell’Università di Tokyo a Nishi, fotografando le parcelle coltivate da diverse altezze. Le immagini raccolte hanno permesso di ottenere una grande quantità di dati relativi allo stato vegetativo delle piante.
Per ogni appezzamento sono stati estratti numerosi parametri, tra cui:
– rapporto di copertura vegetale;
– altezza della chioma;
– indici cromatici;
– indici di vegetazione derivati dalle immagini multispettrali.
Queste informazioni sono state utilizzate per addestrare un modello di apprendimento automatico, mettendole in relazione con la biomassa sotterranea dei tuberi misurata attraverso campionamenti diretti. Una volta addestrato, il sistema è stato in grado di stimare la quantità di biomassa presente sotto terra senza dover estrarre le patate.
La curva di Gompertz migliora la previsione della resa finale
La vera innovazione dello studio non riguarda soltanto la stima della biomassa, ma anche la capacità di prevedere la resa finale al momento della raccolta.
I ricercatori hanno infatti utilizzato una curva di crescita di Gompertz, un modello matematico a forma di “S” largamente impiegato per descrivere i processi di crescita biologica. Inserendo nella curva le stime ottenute nel tempo grazie ai voli dei droni, il sistema è riuscito a prevedere con buona precisione la produzione finale delle parcelle non ancora raccolte.
Questo approccio permette agli agricoltori di conoscere in anticipo l’evoluzione della coltura, pianificando meglio le attività di raccolta, la logistica e la commercializzazione del prodotto.
La possibilità di seguire lo sviluppo delle patate durante tutto il ciclo vegetativo rappresenta uno dei principali vantaggi rispetto ai metodi tradizionali, che spesso richiedono l’estrazione di campioni e forniscono informazioni limitate soltanto ad alcune aree del campo.
I risultati dello studio confermano l’affidabilità del metodo
I dati ottenuti durante le sperimentazioni mostrano risultati particolarmente incoraggianti. Il sistema ha raggiunto un coefficiente di correlazione pari o superiore a 0,8 nella stima della biomassa dei tuberi e un valore pari o superiore a 0,7 nella previsione della resa finale attraverso il modello di crescita.
Secondo l’Università di Tokyo, questi risultati dimostrano che è possibile prevedere con buona accuratezza la produttività delle coltivazioni prima del raccolto utilizzando esclusivamente dati acquisiti dai droni.
Le prove sono state condotte su parcelle caratterizzate da differenti densità di semina e da diverse condizioni dei tuberi da seme, confermando la robustezza dell’approccio anche in scenari agricoli differenti.
Una ricerca internazionale guidata dall’Università di Tokyo
Lo studio è stato realizzato dal dottorando Yuto Imachi, dal professor Hiroyoshi Iwata e dal professore associato Wei Guo, insieme ai ricercatori del dipartimento di ricerca sulle nuove generazioni di Kubota Corporation.
Hanno partecipato inoltre Masahiro Okada di Sarabetsu Prediction Co., Ltd. e Pieter M. Blok, oggi docente presso l’Università di Tecnologia di Eindhoven e precedentemente assistente professore all’Università di Tokyo.
La collaborazione tra università, industria e aziende specializzate dimostra come la ricerca applicata possa accelerare lo sviluppo di tecnologie concrete destinate al settore agricolo.
Perché questa tecnologia può cambiare l’agricoltura di precisione
Le patate rappresentano una delle principali colture alimentari a livello mondiale. Tuttavia, stimare con precisione la resa durante la crescita è sempre stato complesso, poiché i tuberi si sviluppano sotto terra e non sono direttamente osservabili.
I metodi tradizionali prevedono il prelievo di campioni, una pratica che comporta inevitabilmente la distruzione di parte della coltura e che offre una rappresentazione limitata dell’intero appezzamento.
Il nuovo sistema supera questi limiti grazie al monitoraggio continuo effettuato dai droni. L’acquisizione periodica delle immagini permette infatti di rilevare le differenze di crescita tra le varie zone del campo, aiutando gli agricoltori a individuare eventuali criticità e ad adottare interventi mirati.
In prospettiva, tecnologie di questo tipo potranno essere integrate con sistemi di irrigazione intelligente, fertilizzazione di precisione e gestione automatizzata delle colture, contribuendo a rendere l’agricoltura più efficiente e sostenibile.
Una tecnologia destinata a evolversi
Secondo il team di ricerca, l’utilizzo combinato di droni, intelligenza artificiale e modelli di crescita biologica potrà supportare non solo la previsione della resa delle patate, ma anche l’ottimizzazione del momento ideale per il raccolto.
Conoscere in anticipo la produzione prevista consente infatti di organizzare meglio la disponibilità della manodopera, la logistica, i trasporti e la distribuzione commerciale, riducendo costi e sprechi.
Lo studio apre inoltre la strada all’applicazione della stessa metodologia ad altre colture, ampliando le possibilità offerte dall’agricoltura digitale e dalla gestione basata sui dati.
Conclusioni
La ricerca sviluppata dall’Università di Tokyo e Kubota rappresenta un importante avanzamento nel settore dell’agricoltura di precisione. Grazie alla combinazione di droni, sensori multispettrali, machine learning e curva di Gompertz, è possibile prevedere la resa delle patate prima del raccolto in modo accurato e non invasivo.
Se questa tecnologia verrà adottata su larga scala, potrà migliorare la gestione delle coltivazioni, aumentare l’efficienza produttiva e contribuire a un’agricoltura sempre più sostenibile, intelligente e basata sull’analisi dei dati.
