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Enea e Università Campus Bio-Medico testano sensori hi-tech per piante e frutti

Apparati in fibra ottica per monitorare in modo non invasivo crescita e stato di salute

Università Campus Bio-Medico di Roma (Ucbm) ed Enea, in collaborazione con Università di Napoli Federico II, hanno sviluppato e testato sensori in fibra ottica su misura da applicare su piante e frutti per monitorarne in modo non invasivo crescita e stato di salute. Parliamo, dunque, di soluzioni per un’agricoltura sostenibile e smart che utilizza la tecnologia per incrementare qualità e quantità dei raccolti, in uno scenario globale sempre più caratterizzato da cambiamenti climatici e crescita demografica. 

“Questo progetto di ricerca nasce da una collaborazione tra tre unità di ricerca dell’Università Campus Bio-Medico di Roma: Misure e strumentazione biomedica, Scienze degli alimenti e nutrizione e Fisica non lineare e modelli matematici. Questi hanno collaborato con il Centro ricerche Enea di Frascati -spiega Emiliano Schena, professore ordinario di Misure meccaniche e termiche di Ubcm-. L’obiettivo è quello di sviluppare tecnologie ‘indossabili’ finalizzate al monitoraggio di parametri microambientali e fisiologici della pianta che trovano applicazione nell’ambito dell’agricoltura di precisione". 

"Attraverso queste tecnologie -aggiunge Schena- vogliamo ricavare informazioni che consentano di migliorare la gestione della pianta, dall’ottimizzazione della produzione agricola fino al monitoraggio di piante, anche ornamentali”. 

I sensori realizzati dal gruppo di ricerca hanno caratteristiche diverse in base alle parti delle piante dove raccogliere dati (stelo, foglie o frutti). Gli scienziati hanno lavorato su colture molto diffuse, quali il pomodoro, il melone e la zucchina e altre piante particolarmente utilizzate dall’industria, ad esempio il tabacco.

“Per questo studio abbiamo realizzato due diversi sensori in fibra ottica: il primo dalla forma allungata è stato posizionato sugli steli di una pianta di tabacco e di una di pomodoro coltivate in laboratorio, mentre il secondo dispositivo a forma di anello è stato applicato intorno a un melone e a una zucchina cresciute all’aperto”, spiega Michele Caponero, ricercatore del Laboratorio Enea di Micro e nanostrutture per la fotonica e coautore dello studio. 

“In entrambi i casi -prosegue- i sensori hanno dimostrato un’elevata sensibilità nel rilevare la crescita delle piante, come l’allungamento dello stelo nel caso del tabacco e del pomodoro e la variazione della circonferenza nel caso del frutto, sia in condizioni protette che in campo”.

I sensori in fibra ottica stanno emergendo sempre di più come strumenti efficienti e affidabili per il monitoraggio non invasivo in agricoltura anche perché possono essere realizzati su misura per renderli facilmente ancorabili alle diverse parti della pianta. Inoltre, sono biocompatibili ed hanno una struttura molto flessibile visto che sono costituiti da fibre ottiche rivestite di silicone. Questi sensori permettono di monitorare parametri come l’umidità relativa o la temperatura ma anche di estrarre informazioni utili sulla salute della pianta, come ad esempio quanto sta crescendo, e superano alcuni dei limiti attualmente presenti nelle tecnologie oggi utilizzate nell’agricoltura di precisione. 

Finora per controllare la crescita delle piante sono state usate diverse applicazioni di telerilevamento, come la spettroscopia o i droni, che risultano però poco adatti a un monitoraggio puntuale, accurato e continuo: infatti, per un agricoltore che voglia ottimizzare lo sviluppo delle piante, è fondamentale conoscere in modo tempestivo l’influenza dei fattori ambientali sulla produttività delle colture, come l’umidità del suolo e la temperatura che influenzano l’efficienza nell’uso dell’acqua da parte delle piante. Anche siccità e ristagno idrico possono causare un deficit nell’assorbimento di energia e dei nutrienti minerali, portando a una diminuzione della crescita delle piante e del valore nutritivo delle sue parti commestibili. 

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EFA News - European Food Agency
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