Applicazione dell’agricoltura smart per la gestione integrata delle micotossine e dei parassiti del mais (M-AI-Smart)

Obiettivi

In Emilia‑Romagna la coltivazione del mais riveste un ruolo rilevante sia per la granella sia per il mais dolce, con parametri di qualità e salubrità elevati nelle produzioni a destinazione alimentare. In questo ambito la qualità e la salubrità del prodotto possono essere compromesse da stress colturali e condizioni agro‑meteorologiche avverse, che aumentano la vulnerabilità a parassiti e patogeni e accrescono il rischio di contaminazioni da micotossine. La gestione di questi rischi richiede quindi un presidio tempestivo lungo l’intero percorso, dalla fase di campo allo stoccaggio, per preservare la qualità della granella e ridurre il rischio di prodotto non idoneo alla commercializzazione.

Il progetto M-AI-Smart adotta un’impostazione integrata per la gestione del mais lungo l’intero ciclo e mira a rafforzare la capacità di prevenire e contenere i principali fattori di rischio legati a parassiti e micotossine. L’approccio intende mettere in relazione in modo sistematico informazioni provenienti da telerilevamento, sensoristica di campo e rilievi di prossimità, così da disporre di un quadro aggiornato delle condizioni colturali e ambientali e supportare decisioni più tempestive su irrigazione, nutrizione e difesa. Un approccio analogo verrà esteso alle fasi post‑raccolta, integrando monitoraggio e tracciabilità dei lotti per presidiare qualità della granella e rischio biologico durante essiccazione e stoccaggio. In prospettiva, l’impostazione mira a rafforzare la capacità di prevenzione lungo l’intera catena, riducendo interventi non necessari e rendendo più coerente la gestione del rischio dalla fase di campo alla vendita.

Le finalità operative del progetto si articolano nei seguenti obiettivi:
• integrare dati da immagini satellitari, stazioni meteo e sensoristica prossimale in un archivio informativo unico, così da descrivere lo stato della coltura e alimentare i sistemi di supporto alle decisioni su irrigazione, nutrizione e difesa;
• sviluppare in forma prototipale un sistema basato su fotocamere ad alta risoluzione e tecniche di computer vision per il rilievo dinamico delle fasi fenologiche e l’identificazione precoce di criticità su foglie e spiga, integrandone gli output con sensori e modelli previsionali;
• mettere a punto il monitoraggio e la tracciabilità delle fasi post‑raccolta, includendo essiccazione e stoccaggio controllato con sensori e algoritmi predittivi per stimare il rischio di muffe, insetti e micotossine e gestire i lotti fino alla commercializzazione;
• introdurre strumenti di etichettatura informativa e reportistica di filiera per rendere consultabili le principali informazioni su provenienza, gestione e qualità del prodotto lungo la catena dalla raccolta alla vendita.

Stato del progetto: in corso

Foto: raccolta meccanizzata del mais (Fonte Tom Fisk da Pexels)

Soggetti coinvolti nella realizzazione del progetto:

• OP Terremerse: Beneficiario
• Ri.Nova: Responsabile scientifico
• Winet Srl: Partner tecnico
• eAgri: Partner tecnico
• Elleciesse Finance: Partner tecnico

Link e documenti utili

Sito web del progetto N.D.

Scheda di sintesi (PDF - 187,6 KB)