Strumenti agtech: un motivo in più per coltivare mais

Coltivare campo di mais
Sara AntognelliAgronoma, PhD

Il United States Department of Agriculture (USDA), nel World Agricultural Supply and Demand Estimates del 10 marzo 2020, prevede che nel 2020 avverrà una riduzione degli stock del mais. Inoltre, la ricerca in ambito agrario sta investendo sullo studio di ibridi produttivi e resistenti alle principali avversità e all’instabilità climatica, che si verifica sempre più frequentemente a causa del climate change.

Ovviamente non sappiamo come la situazione mondiale potrebbe cambiare nei prossimi mesi, anche a causa delle attuali problematiche sanitarie, ma al momento possiamo supporre che coltivare mais in questa stagione sia una buona decisione.

MaysDSS

Per chi coltiva mais, il monitoraggio della coltura da remoto sta diventando una risorsa preziosa. Per questo Agricolus fornisce ai maiscoltori una serie di strumenti ad hoc con la soluzione MaysDSS: modelli previsionali, indici di vegetazione, e mappe di prescrizione.

Modelli previsionali: difesa e irrigazione

I modelli previsionali supportano il maiscoltore nel definire la migliore strategia di difesa e ottimizzare l’irrigazione, oltre a prevedere giornalmente lo sviluppo fenologico della pianta.

I modelli per la difesa del mais sono in grado di prevedere giornalmente lo sviluppo di Piralide, Nottua gialla e Diabrotica: insetti che si nutrono a carico della parte vegetativa della pianta causando gravissime perdite. In questo modo l’agricoltore conosce i giorni esatti in cui gli insetti sono in stadi di sviluppo pericolosi per la coltura, oppure maggiormente sensibili ai trattamenti.

Inoltre questi modelli possono essere integrati da osservazioni in campo mirate, effettuate direttamente con l’app mobile di Agricolus.

Il modello previsionale dell’irrigazione permette di quantificare giornalmente lo stress idrico del mais e l’acqua necessaria per colmarlo, mediante il calcolo di un bilancio idrico completo. In questo modo per il maiscoltore sarà facile ottimizzare gli interventi irrigui, fornendo la giusta dose d’acqua senza sprechi.

modelli previsionali per il mais

Modelli previsionali in MaysDSS – piattaforma Agricolus

Indici di vegetazione

Nell’azienda agricola l’utilizzo dei dati satellitari e la loro corretta interpretazione riducono al massimo gli interventi in campo e rendono sostenibile, dal punto di vista economico, un’attività di raccolta dati in campo (crop scouting) strutturata.

La “visione dall’alto” permette di identificare eventuali problematiche che si stanno sviluppando in campo (un principio di ruggine ad esempio) e intervenire in tempo per risolverle.

Esistono svariati tipi di indici che descrivono aspetti diversi della vegetazione:

  • Indici di vigoria, come l’NDVI, sono influenzati sia dallo sviluppo delle piante, in termini di biomassa verde, che dalla greenness, ossia dal colore verde. Tra gli indici di vigoria si trova il LAI: esso corrisponde numericamente all’indice di area fogliare (m2/m2), ed è stato studiato principalmente per il mais.
  • Indici di clorofilla (TCARI/OSAVI) sono influenzati soltanto dalla presenza di clorofilla e non tengono conto dello sviluppo della pianta in termini di copertura vegetale; sono quindi utili a identificare la presenza di aree clorotiche.
  • Indici di stress idrico (NDMI e NMDI) sono influenzati dallo stress idrico della pianta o dal contenuto d’acqua del suolo nudo.

Mappe di prescrizione

Le mappe di prescrizione sono uno strumento dell’agricoltura di precisione che permette di eseguire concimazioni a rateo variabile: ciò significa ottimizzare la dose di concime, associando a ciascuna zona del campo la quantità più adatta.

Questo è particolarmente importante quando si parla di concimazione azotata, soprattutto nel coltivare mais: la carenza di azoto, infatti, determina una riduzione di resa e di qualità, mentre un eccesso comporta rischi di inquinamento e un costo inutile per l’azienda agricola.

La costruzione delle mappe di prescrizione prevede 3 fasi:

  • Identificazione delle zone omogenee del campo in cui somministrare la stessa dose di azoto
  • Identificazione della strategia di concimazione
  • Identificazione della corretta dose di azoto da somministrare in ciascuna zona del campo

Grazie a queste nuove tecnologie l’agricoltore può contare sulla possibilità di controllare da remoto le proprie colture, ottimizzare gli interventi di monitoraggio, quantificare gli input in modo opportuno.

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