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Il drone in volo sul vigneto

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MILANO Hanno reso i droni i migliori amici dei viticoltori, monitorando lo stato di salute dei vigneti e analizzando i dati raccolti. Così grazie alla viticoltura di precisione hanno ridotto costi, sprechi e impatto ambientale. Riuscendo ad ottimizzare la filiera. Questa è Terrasharp, progetto di agricoltura di precisione sviluppato da un’azienda IT. Un’idea che nasce nel 2017. In fondo è la sintesi con cui le competenze nelle tecnologie vengono declinate anche con le origini familiari: l’intuizione nasce da Alessandro Guarneri, 44enne imprenditore cremonese la cui famiglia tanti anni fa era impegnata nella coltivazione del mais nella provincia cremonese.
«Questa nostra impresa racconta il modo con cui la tecnologia entra nell’agricoltura di precisione, settore ritenuto a basso impatto hi-tech», racconta Federico Barone, agronomo 27enne, una laurea in scienze e tecnologie agrarie e oggi responsabile agronomico in Terrasharp. Il team conta una ventina di persone con profili differenti: ci sono agronomi, informatici che hanno elaborato tool e impegnati a leggere i dati e a restituirli agli agricoltori. E poi ci sono i piloti professionisti di droni certificati Enac. «Il drone è lo strumento che raccoglie il dato, e quindi fornisce una visione di insieme grazie a immagini scattate volando sul vigneto. Si tratta di immagini a colori o a infrarossi, che vengono poi elaborate con algoritmi proprietari. In questo modo nel vigneto si identificano le piante morte, quelle con le chiome più rigogliose e che determinano la vigoria della pianta: è una fotografia importante perché a questa informazione corrisponde la qualità delle uve», precisa Federico.
L’headquarter è a Milano, ma l’azienda ha un mercato internazionale: fornisce servizi in Sudafrica e Romania e ha all’attivo più di 350 ore di volo per oltre 4.000 ettari sorvolati. «In questo modo non si ragiona più sul singolo appezzamento, ma su porzioni più vaste del vigneto. Anche per predire alcune malattie, stimando la produzione». Così il machine learning entra sul campo coltivato. E può fare la differenza.

 

GIAMPAOLO COLLETTI
@gpcolletti

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