Attraverso questo percorso di progressi tecnologici, anche il settore agricolo si sta trasformando. Nell’ultimo decennio, abbiamo avuto alcuni cambiamenti rivoluzionari, per cui utilizzando la tecnologia dei droni, i raccolti sono aumentati del 5-10% e fino al 30% di riduzione del consumo di acqua. Tutti questi progressi mostrano la rapidità con cui si stanno verificando cambiamenti anche nel settore e aprono la strada a ulteriori cambiamenti nell'agricoltura che contribuiranno ad aumentare la produttività e la sostenibilità attraverso l'imaging iperspettrale (HSI) e il deep learning.

L'evoluzione della tecnologia agricola

L’agricoltura è passata dalla manodopera alla meccanizzazione nel XVIII secolo, per poi passare alla rivoluzione verde del XX secolo e all’attuale agricoltura di precisione. È una marcia epocale mossa dalla costante richiesta di efficienza e sostenibilità. Le innovazioni nell’agricoltura moderna, come l’HSI, vengono ora integrate con altre innovazioni nel deep learning. Ciò sta cambiando il volto dell’agricoltura e della gestione del territorio, poiché ora è possibile catturare immagini su varie lunghezze d’onda rivelando membri finali o pure firme spettrali.

Ciò fornisce informazioni importanti per rilevare malattie, carenze nutrizionali e rilevamento precoce dello stress idrico. Ciò implica che l’HSI ha fornito una spina dorsale per il corretto utilizzo dei pesticidi, l’uso ottimale dell’acqua e il monitoraggio della salute delle colture per ridurre gli sprechi nel settore agricolo; pertanto, ha contribuito molto alla protezione dell'ambiente.

Il deep learning combinato con l’HSI è rivoluzionario e aiuta ad affrontare alcune delle sfide dell’agricoltura. Gli algoritmi di deep learning possono prevedere la resa dei raccolti e prevedere la presenza di parassiti e malattie, anche prima che si manifestino i sintomi. Queste tecnologie stanno ora cambiando la gestione delle colture e le strategie di coltivazione da un approccio reattivo a un approccio proattivo e predittivo. Pertanto, l’adozione dell’imaging iperspettrale (HSI) e delle tecnologie di deep learning in agricoltura apporta enormi benefici ambientali, che comporterebbero la transizione verso un’agricoltura sostenibile. 

Queste tecnologie mirano ai luoghi in cui vengono utilizzati maggiormente acqua, fertilizzanti e pesticidi, utilizzando meno risorse e provocando il minor inquinamento ambientale. La salute generale del sistema viene promossa arricchendo il suolo e riducendo il deflusso. Anche una migliore individuazione precoce dello stress e delle malattie delle piante contribuisce al mantenimento della biodiversità; in questo caso le sostanze chimiche non vengono applicate in modo casuale e non minacciano altre specie vegetali o animali nell'ambiente.

Benefici ambientali e implicazioni future

Ciò consentirà quindi agli agricoltori di gestire correttamente le colture e di progettare la produzione in modo efficiente utilizzando le risorse, riducendo i costi operativi. Tali tecnologie promuoveranno l’agricoltura sostenibile, renderanno le pratiche agricole coerenti e a sostegno dei principi di gestione ambientale e accelereranno l’agenda mondiale per la sicurezza alimentare e l’equilibrio ecologico.

Ridotto utilizzo di sostanze chimiche: l'HSI riduce notevolmente la quantità di pesticidi e fertilizzanti utilizzati consentendo precisione. Identificando con precisione parassiti infestati, aree con malattie e carenze nutrizionali, gli agricoltori possono ora applicare sostanze chimiche solo dove necessario, riducendo così la quantità di deflusso e percolato che possono trasportare sostanze pericolose negli ecosistemi circostanti. Ciò significa che gli input sono meglio mirati, il che preserva le risorse e riduce l’impronta ecologica dell’agricoltura.

Conservazione delle risorse idriche: i modelli di deep learning abilitati con i dati HSI consentono un utilizzo dell’acqua molto più ragionevole. Una tecnologia così precisa dell’esatto fabbisogno idrico per le diverse parti del campo porta a una grande riduzione degli sprechi, un passo importante per le regioni in zone con scarsità d’acqua e per il mondo in generale nella lotta contro il cambiamento delle condizioni climatiche.

Miglioramento della salute del suolo: l’HSI con deep learning riduce l’eccessiva applicazione di sostanze chimiche e le inefficienze di irrigazione, favorendo così una migliore salute del suolo che trattiene più acqua, riduce l’erosione e promuove un ecosistema più vivace nel terreno su cui viene praticata l’agricoltura e lo rende sostenibile per il futuro.

Conservazione della biodiversità: i parassiti che verrebbero tenuti sotto controllo dalle normali applicazioni di pesticidi possono prosperare e contribuire alla biodiversità dell’area, che, quindi, avrebbe tutti gli insetti utili, gli uccelli e altri animali selvatici che contribuiscono all’impollinazione, al controllo di altri parassiti ed ecologia generale.

Le tecnologie HSI e deep learning potrebbero portare queste soluzioni scalabili ai piccoli agricoltori di tutto il mondo. Questi democratizzano l’agricoltura di precisione per gli agricoltori, consentendo loro di sfruttare i vantaggi dell’analisi avanzata e di promuovere una crescita inclusiva con pratiche agricole sostenibili. Mentre ci troviamo sulla soglia di una nuova alba del Rinascimento agricolo, la Comunità agricola globale è chiamata a cogliere l’onda dell’innovazione.