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Packaging e Tecnologie

xFarm scende in campo contro i danni da insetti

xTrapColor
Redazione
Autore Redazione

Grazie a una nuova trappola per il monitoraggio automatico dei fitofagi è possibile anche prevenire le infestazioni in campo

L’annoso problema dei danni da insetti in agricoltura ha una soluzione hi-tech. xFarm, la piattaforma messa a punto dall’omonima start up italo-svizzera, si è infatti arricchita di xTrap, una nuova trappola che permette di monitorare in modo automatico diverse specie di insetti, aiutando così gli agricoltori a visualizzare quotidianamente da smartphone e da computer l’andamento delle catture. Inoltre, attraverso degli algoritmi di machine learning, vengono elaborati dei consigli che permettono agli operatori di capire in modo tempestivo quando e dove effettuare i trattamenti. In questo modo, è possibile prevenire le infestazioni e ridurre il numero dei trattamenti fitosanitari, a tutto vantaggio del contenimento dei costi e della sostenibilità ambientale.

La Fao (l’Organizzazione delle Nazioni unite per l’alimentazione e l’agricoltura) stima che le perdite annuali legate ai parassiti si aggirino tra il 20 e il 40% della produzione mondiale. Questi numeri variano molto in base alle colture e alla localizzazione, quel che è certo è che gli insetti sono uno dei principali problemi. Basti pensare al mais, funestato da Diabrotica e Piralide, o al pomodoro (in serra e in pieno campo), costretto a fare i conti con la Minatrice fogliare del pomodoro Tuta absoluta. Tisanotteri o tripidi sono invece l’incubo di tutte le coltivazioni in serra, poiché oltre ai danni diretti possono essere vettori di virus. Infine, la Cimice asiatica, che nelle scorse stagioni ha creato danni ingenti ai frutteti e alle coltivazioni erbacee di diversi Paesi. Tali infestazioni, se non controllate tempestivamente, producono almeno tre effetti negativi: riducono le rese, diminuiscono la qualità e aumentano i costi di produzione, perché maggiori saranno gli interventi una volta che l’infestazione sarà presente in campo, con conseguente spreco di risorse.

Il monitoraggio automatico di xTrap

Per difendersi dagli attacchi, la soluzione più innovativa è quella messa a punto da xFarm, che propone una rete di monitoraggio automatico della presenza di insetti in campo. Ideale per verificare e controllare la presenza di Tignola e Tignoletta della vite, Carpocapsa del melo, Tignola del pomodoro, Piralide e Diabrotica del mais, Cidia del susino, Cidia molesta del pesco, Mosche bianche, Mosca dell’olivo, Cimice asiatica, Cicalina della flavescenza dorata, la nuova funzionalità di xFarm promette un monitoraggio efficiente e puntuale dei fitofagi.

xTrapNightNel merito, la soluzione è composta da una componente hardware, ossia una trappola automatica IoT con camera ad alta risoluzione, da un software, e cioè un algoritmo di machine learning per il riconoscimento e conteggio automatico degli insetti, e da un modello previsionale, ossia un sistema in grado di predire l’andamento delle infestazioni. Tre le versioni disponibili della soluzione: Delta, che prevede l’impiego di ferormoni, Night, che impiega luce UV e Color, che utilizza fogli cromatici.

“Elaborare i dati delle catture tramite modelli previsionali – spiega Martino Poretti, responsabile r&d di xFarm – consente di prevedere l’evoluzione dell’infestazione. xTrap, grazie a questa tecnologia, rappresenta una soluzione completa e particolarmente indicata per le aziende agricole, per gli enti di ricerca e per i consorzi. In particolare la raccomandiamo a questi ultimi, dal momento che questo sistema permette di risparmiare molto tempo nella raccolta e nell’analisi dei dati, e consente di monitorare e analizzare anche aree molto vaste”.

I dati raccolti sono disponibili direttamente sulla piattaforma xFarm. Quest’ultima, insieme alla relativa App, mira ad accompagnare agricoltori e consorzi nella digitalizzazione dei processi agricoli attraverso una soluzione intuitiva, modulare e integrata. A oggi xFarm conta più di 40mila aziende agricole nel mondo per un totale di 500mila ettari tracciati.

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