{"id":1523,"date":"2023-03-06T10:35:28","date_gmt":"2023-03-06T09:35:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oper-8.eu\/project\/svezia\/"},"modified":"2023-07-27T13:54:49","modified_gmt":"2023-07-27T11:54:49","slug":"svezia","status":"publish","type":"avada_portfolio","link":"https:\/\/www.oper-8.eu\/it\/project\/svezia\/","title":{"rendered":"Svezia"},"content":{"rendered":"

Svezia<\/h6>\n<\/div>
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Applicazioni di erbicidi sitospecifiche<\/h2>\n<\/div><\/div><\/div>

Oggi, al fine di soddisfare i requisiti del MIP (Metodo Integrato di Protezione delle colture), la dose di erbicidi applicata in un campo di cereali deve essere regolata in base a determinati indicatori, come il numero di infestanti per unit\u00e0 di superficie, la competizione della coltura, le condizioni meteorologiche, il tipo di suolo e la flora infestante. Tuttavia, alcuni di questi parametri variano all’interno dei campi e pi\u00f9 comunemente: il numero di infestanti, la biomassa della coltura (competitivit\u00e0) e il tipo di suolo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

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In questo progetto abbiamo utilizzato la nota variabilit\u00e0 del suolo insieme ai dati raccolti utilizzando i droni per impostare dosi sito specifiche, al fine di produrre mappe di dosi consigliate e file di Applicazione a Dose Variabile.<\/p>\n

Sebbene l’uso degli erbicidi non venga del tutto abbandonato, questa tecnica consente di ridurre sostanzialmente l’uso degli erbicidi senza perdere resa. Negli esempi del progetto, in cui abbiamo testato le tecniche presso le Demo-farm, \u00e8 stato possibile risparmiare circa il 20% degli erbicidi senza alcuna perdita di resa. In questi casi siamo stati molto prudenti, per ridurre il rischio di perdita di resa. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Lo strumento comprende i seguenti passaggi:<\/h3>\n<\/div><\/div><\/div>
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1. Volo del drone<\/h4>\n<\/div>

\u00c8 stata sviluppata un’app per iOS o Android per la raccolta di immagini utilizzando un drone. Il drone segue automaticamente un percorso di volo e raccoglie immagini distribuite uniformemente sul campo con un intervallo di 6 immagini\/ettaro. L’app suggerisce una determinata posizione per la raccolta delle immagini, ma pu\u00f2 anche essere regolata manualmente. Le immagini vengono raccolte a un’altezza di circa 3 m e il drone rimane fermo durante la raccolta delle immagini.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

2. Analisi delle immagini<\/h4>\n<\/div>

L’analisi delle immagini basata su reti neurali convoluzionali (CNN) calcola il numero di infestanti in ciascuna immagine e l’area coperta dalla coltura. Questo viene convertito in numero di infestanti per unit\u00e0 di superficie e biomassa della coltura.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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3. Interpolazione, creazione di mappe raster<\/h4>\n<\/div>

Le statistiche dell’insieme di coordinate per la densit\u00e0 delle infestanti e della coltura vengono interpolate in un raster completo per il campo. Viene anche aggiunta una mappa dei tipi di suolo. Vengono prodotte mappe con zone ad alta, media o bassa densit\u00e0 di infestanti e altrettanto per la densit\u00e0 della coltura. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

4. Punteggio<\/h4>\n<\/div>

La somma dei punteggi viene utilizzata per decidere la dose di erbicida dal 25% fino al 100% della dose consigliata. Se altri parametri, come il tipo di suolo, sono gli stessi per l’intero campo, nel caso di una bassa densit\u00e0 di infestanti combinata con un’alta densit\u00e0 della coltura in una determinata zona, dovrebbe essere scelta una dose pari al 25% della dose consigliata, mentre con una alta densit\u00e0 di infestanti e una bassa densit\u00e0 di coltura, la dose completa risulterebbe la scelta giusta.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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