OrtoRomi punta sull’agricoltura predittiva per le baby leaf

Stagioni imprevedibili, piogge e caldo anomali rendono più complessa la gestione delle colture, dall’irrigazione alla difesa dalle malattie fino alla previsione della resa. Per le baby leaf, le insalate a foglia giovane caratterizzate da cicli di coltivazione brevi, questa incertezza si confronta con calendari di consegna serrati e con la necessità di pianificare le forniture all’industria e alla grande distribuzione. Per affrontare queste criticità, OrtoRomi, primario player nel mercato ortofrutticolo, in collaborazione con il Dipartimento di Agraria dell’Università di Napoli Federico II ed Evja, azienda agritech specializzata in intelligenza agronomica, ha avviato AgriLeaf: un progetto di ricerca che integra dati raccolti in campo e modelli predittivi a supporto delle decisioni agronomiche e della programmazione produttiva.

Il progetto unisce l’esperienza produttiva e agronomica di OrtoRomi, il coordinamento scientifico dell’Università e la tecnologia di monitoraggio nonché la piattaforma di supporto alle decisioni forniti da Evja. Un’importante collaborazione che promuove l'adozione di pratiche innovative basate su evidenze scientifiche. Avviato a giugno 2026, il progetto si svilupperà fino a dicembre 2028 nell’ambito del Programma Operativo 2023-2029 dell’Organizzazione di produttori OrtoRomi, concentrando la sperimentazione su spinacio, valeriana, rucola e lattughino. “La partnership è nata non solo dalle esigenze di approvvigionamento di materia prima, ma anche dalla consapevolezza condivisa della necessità di innovare le pratiche agricole per affrontare le sfide del cambiamento climatico, utilizzare le risorse in modo più efficiente e rispondere alla crescente domanda di prodotti freschi” - commenta Jacopo Oregio Catelan, agronomo OrtoRomi.

Centraline micro-climatiche per supportare le decisioni agronomiche
Sono otto le centraline microclimatiche Evja già installate nelle aziende socie OrtoRomi tra Lombardia, Veneto e Piana del Sele. I sensori rilevano in tempo reale temperatura e umidità dell’aria, radiazione solare e bagnatura delle foglie, mentre le sonde nel terreno misurano contenuto d’acqua, temperatura ed elettro-conducibilità. I dati raccolti confluiscono in un’unica piattaforma innovativa che integra il monitoraggio con modelli predittivi per l’irrigazione, la difesa dalle malattie e la previsione della resa, migliorando l'efficienza e riducendo gli sprechi. Questa integrazione si distingue per l'adattamento alle esigenze microclimatiche delle serre, ottimizzando ulteriormente le pratiche agronomiche. L’obiettivo è affiancare all’esperienza degli agronomi informazioni e previsioni più precise per decidere quando intervenire e come programmare la produzione. Le persone coinvolte nella gestione delle colture e degli approvvigionamenti possono consultare la piattaforma e ricevere avvisi personalizzati.

I 3 obiettivi:

1. Migliorare la gestione dell’acqua irrigando in base al fabbisogno delle colture
Il primo filone di ricerca affronta la gestione dell’acqua. La piattaforma combina il contenuto idrico del suolo con i modelli che stimano la perdita d’acqua per evaporazione e traspirazione delle piante, per individuare il fabbisogno delle colture e i momenti più adatti per irrigare. L’obiettivo del progetto è ridurre i consumi idrici fino al 20% rispetto alla gestione tradizionale, attraverso interventi più aderenti alle effettive necessità delle piante.

2. Anticipare il rischio di malattia delle colture 
Il secondo ambito riguarda le infezioni da patogeni come, ad esempio, la peronospora, tra le principali minacce sanitarie per queste colture. Incrociando i parametri microclimatici, i modelli predittivi individuano le condizioni favorevoli allo sviluppo dei patogeni e generano avvisi sul rischio di infezione e sulla fase di produzione delle spore. Questo supporto punta a rendere più tempestivi e mirati gli interventi di difesa, con l’obiettivo di ridurre fino al 15% l’uso di prodotti fitosanitari e limitare lo sviluppo di resistenze. L’attendibilità delle previsioni viene verificata confrontandole con i casi effettivamente osservati in campo.

3. Prevedere il volume del raccolto per pianificare le forniture
Per un’organizzazione che rifornisce linee di confezionamento e GDO, stimare con maggiore precisione quanto prodotto sarà disponibile e quando potrà essere raccolto ha un valore che si estende dal campo alla logistica. Il terzo filone di AgriLeaf utilizza i dati microclimatici per elaborare previsioni su quantità e date di raccolta, da confrontare con la pianificazione aziendale e verificare sui volumi effettivamente raccolti. Questo permette di pianificare meglio la logistica e gli approvvigionamenti, limitando gli squilibri tra i volumi prodotti e le necessità di fornitura.

Un percorso di ricerca fino al 2028
Il cronoprogramma di AgriLeaf prevede calibrazione dei modelli e primi test nel 2026, estensione e integrazione nel 2027, adozione su larga scala e definizione di linee guida operative nel 2028. L’estensione punta a coinvolgere un numero significativo di aziende socie, con l'obiettivo di garantire che un ampio numero di produttori possa beneficiare delle tecnologie sviluppate dal progetto. La formazione dei tecnici e la divulgazione dei risultati saranno curate dall’Università. Agrileaf rappresenta un ulteriore passo nel percorso di innovazione e miglioramento continuo intrapreso da OrtoRomi, con l'obiettivo di sviluppare soluzioni sempre più sostenibili ed efficienti per il futuro dell'agricoltura. (im)

Fonte: Ufficio stampa OrtoRomi