Colture erbacee ed arboree

Lavorazioni del terreno e semina


Domenico De Luca


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Durata dell'unità didattica: 00:21:06

Sommario

In questa lezione:

  • l'agricoltura di precisione
  • le lavorazioni del terreno e i sistemi di guida
  • la semina e la terra

 

Obiettivo formativo: 

  • acquisire le competetenze di base sulle lavorazioni del terreno

Conoscere la variabilità

Le lavorazioni del terreno, hanno come scopo quello di creare l’ambiente più favorevole possibile per lo sviluppo della coltura dalle prime fasi sino alla raccolta. La semplificazione degli interventi consente di ridurre i costi di produzione.

 

L'AdP mira alla massima efficienza delle operazioni colturali attraverso il controllo della densità di semina. Altri fattori possono essere variati in tempo reale, come la profondità di deposizione del seme e il controllo dell'uniformità di deposizione.

 

L'AdP agisce anche sulle lavorazioni del terreno, migliorando la sostenibilità e l'economicità delle operazioni di livellamento, spianamento e drenaggio.

 

Guida assistita

Vantaggi

  • aumentare dal 13 al 25% la velocità di avanzamento rispetto ai normali tracciatori
  • aumentare la capacità di lavoro delle macchine fino al 30%.
  • maggiore superficie lavorata giornaliera
  • maggior intervallo di tempo utile per eseguire gli interventi colturali con ricadute positive sull’uso e sulla consistenza del parco macchine (trattori e operatrici).

I sistemi di guida nelle lavorazioni del terreno sono elementi efficaci e spesso indispensabili per attuare la tecnica del traffico controllato e dello strip tillage

Controlled Traffic Farming (CTF)

La gestione del traffico, Controlled Traffic Farming (CTF), viene realizzata separando la superficie destinata alla coltivazione da quella delle linee di transito per consentire di effettuare le operazioni colturali senza compromettere la produttività della coltivazione.

 

I sistemi di guida semi-automatica nella configurazione RTK permettono all'operatore di ripercorrere il medesimo "tracciato in campo" con un margine di errore di 2-3 cm.

 

Autovalutazione

Strip Tillage

Lo strip tillage permette di concentrare le lavorazioni esclusivamente su “strisce” di terreno per prevenire i fenomeni erosivi, preservare l'umidità del suolo nell'interfila e favorire un veloce riscaldamento del terreno nella fascia lavorata

 

L’esigenza di ripercorrere a distanza di tempo la striscia lavorata al momento della semina o di un secondo intervento di affinamento, rende particolarmente vantaggioso l’impiego di sistemi di guida semiautomatica in configurazione RTK.

 

Operare una corretta deposizione della semente al centro della "striscia lavorata" è un aspetto molto importante che, se non adeguatamente garantito, può incidere negativamente sull'omogeneità dell'emergenza e sullo sviluppo radicale della pianta.

Lavorazioni a profondità variabile

La variazione della profondità di lavoro anche di pochi centimetri permette di ottenere una forte riduzione degli input economici, energetici e di tempo.

 

Lavorazione nelle zone caratterizzate da elevata densità apparente o da evidente suola di lavorazione.

 

Modalità: rilievi con penetrometri ed elaborazione mappa di prescrizione.

Una gestione sito-specifica delle tecniche di lavorazione del terreno, può essere attuata sia mediante Variable Rate Application (VRA) basata su mappe di prescrizione oppure sfruttando le informazioni raccolte da sensori VRA.

 

Alcuni indicatori di variabilità:

  • grado di compattamento in superficie e in profondità
  • tessitura e il contenuto di sostanza organica
  • entità dei residui colturali
  • andamento climatico
  • variazioni delle precedenti produzioni

Autovalutazione

Profondità e quantità di residui colturali

La determinazione della profondità di lavoro dipende da:

 

  • caratteristiche del terreno
  • livello di compattazione dei vari strati
  • entità dei residui colturali da lasciare in superficie o da interrare.

 

Una lavorazione del terreno a profondità variabile basata su mappe quindi può essere programmata mettendo in relazione la quantità di residui colturali con il volume dello strato lavorato e, di conseguenza, con la profondità di lavoro.

Lavorazioni basate su sensori

Obiettivo:

  • monitoraggio continuo della qualità del lavoro con correzione automatica delle impostazioni dell'operatrice.

 

Tipologie di monitoraggio:

  • variazione della densità di semina
    • la tessitura ed il contenuto di sostanza organica, sono le caratteristiche dei suoli che più influiscono sulla densità di semina

    • la loro rilevazione tramite sensori geoelettrici consente la creazione di mappe di variabilità 

  • controllo della rugosità del terreno
    • la stima rapida del grado di zollosità superficiale evita che un livello di affinamento eccessivo arrechi danni alla struttura del suolo

    • i sensori maggiormente utilizzati sono Lidar, la fotogrammetria e il Laser scanner 3D

Esempio di applicazione di sensori installati prima e dopo una lavorazione del terreno

Legenda

a) Laser scanner 3D

b) Lidar

c) Fotogrammetria

Semina di precisione: densità

Obiettivi semina di precisione:

  • controllo e la variazione della densità di seme, il controllo della profondità di deposizione del seme e quello dell'uniformità o regolarità della semina.

 

Parametri di scelta della densità di semina ottimale:

  • varietà
  • epoca
  • disponibilità di acqua ed elementi nutritivi
  • tessitura del suolo e livello di sostanza organica

 

Autovalutazione

Semina di precisione: profondità

Variazione della profondità

  • Il controllo della profondità è un requisito fondamentale per un'emergenza uniforme ed un buono sviluppo della pianta.

 

Fattori connessi alla profondità del seme:

  • ambiente con il giusto contenuto idrico
  • elevata umidità e carenza di ossigeno
  • ritardi nell'emergenza

 

 

Schema di funzionamento di una seminatrice di precisione con controllo della profondità di semina in base all’umidità del suolo

Semina di precisione: uniformità

Variazione del tipo di seme

  • effettuata in funzione delle caratteristiche dei terreni consente di selezionare le varietà più adeguate: es.  resistenti a qualche fitopatia od a particolari carenze nutrizionali del terreno
  • Il seme viene rilasciato da una tramoggia multipla aprendo quella corrispondente. 

 

Controllo  uniformità di deposizione

  • ottimizza l'operazione di deposizione, minimizzando il numero di fallanze e le doppie deposizioni

  • attuato variando la posizione del selettore con l'attuatore elettrico

Schema di funzionamento della regolazione della dose di seme in una seminatrice a righe.

Terreni: regimazione delle acque

RPII ricavato da DTM LiDAR a risoluzione di cella di 1 m (modificato da Tarollí et al., 2015)

Il modello digitale del terreno (DTM), con risoluzione di cella nell'ordine di 1 m, può fornire un utile supporto per una corretta regimazione delle acque in un contesto agricolo, rappresentando in dettaglio le potenziali direzioni di deflusso superficiale.

 

L'elaborazione dal DTM dell'indice RPII (Relative Path Impact Index) consente di mappare le aree soggette a fenomeni erosivi e potenzialmente può essere impiegato per programmare interventi finalizzati alla loro mitigazione (es. scoline di drenaggio lungo le strade agricole).

 

Nella figura vengono evidenziati, con frecce, i tratti di strada interessati da erosione

Terreni: movimentazione

DTM LIDAR a risoluzione di cella di 1 m rappresentato mediante mappa delle ombre

In agricoltura, è stato impiegato il GPS per il calcolo delle quote e dalle informazioni da esso ricavate è stato possibile attuare degli scenari progettuali

 

L'impiego di laser scanner portatili o montati su droni potrebbe offrire dei notevoli vantaggi in termini operativi, ad es.:

  • struttura morfologica della superficie di un campo per evidenziare aree
    • concave soggette a ristagno delle acque 
    • convesse soggette a fenomeni di ruscellamento superficiale.

 

Tali informazioni potrebbero essere di supporto per interventi di livellazione dei terreni e/o per la progettazione di aree terrazzate.

Nella figura si possono facilmente individuare le scoline, indicate con le frecce azzurre.

Legenda:

a) fotografia; b) ombre Lidar

Autovalutazione

Approfondimenti

Risultati

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Autore

Domenico De Luca

Agrotecnico - consulente libero professionista

 

Membro del Collegio nazionale degli agrotecnici e degli agrotecnici laureati

Riferimenti e collaborazioni

Questa unità didattica è stata sviluppata all'interno del progetto formativo pilota realizzato dal Centro di ricerca Politiche e Bioeconomia del CREA, nell'ambito delle attività della Rete Rurale Nazionale 2014-2020 (scheda progetto 25.1).

 

Responsabile scheda 25.1 - Il sistema della conoscenza e dell'innovazione per l'agroalimentare italiano

  • Anna Vagnozzi (coordinamento attività progettuali)


Referenti attività 2.1 - Strumenti conoscitivi e di formazione

  • Andrea Arzeni e Andrea Bonfiglio (revisione e pubblicazione dei contenuti multimediali) 

 

La progettazione del percorso formativo è stata sviluppata in collaborazione con Veneto Agricoltura che ha  pianificato le tematiche e strutturato le lezioni

Eulab Consulting S.r.L. ha organizzato i contenuti formativi di questa unità didattica che sono stati sviluppati dall'autore indicato in fondo all'UD

Credits

Rur@Lab
Versione 3.0
Copyright © CREA 2017-2020
Rur@Lab è un programma per la creazione di unità didattiche multimediali per il web al servizio di formatori (scheda attività CREA 25.1) realizzato nell'ambito della Rete Rurale Nazionale (RRN) 2014-2020
La RRN è gestita dal Ministero dell'agricoltura, della sovranità alimentare e delle foreste
La RRN è il programma con cui l'Italia partecipa al più ampio progetto europeo (Rete Rurale Europea) che accompagna e integra tutte le attività legate allo sviluppo delle aree rurali per il periodo 2014-2020
Rur@Lab è un programma realizzato da Andrea Bonfiglio presso il Centro Politiche e Bioeconomia - Consiglio per la Ricerca in Agricoltura e l'analisi dell'Economia Agraria (CREA)