Tecnologie e pratiche agronomiche per un riso 4.0

Dalla gestione dell’acqua alla robotica in campo: la risicoltura italiana si sta evolvendo in modo più efficiente e sostenibile, riducendo consumi energetici, emissioni e input chimici, senza compromettere la produttività e la qualità

La risicoltura deve affrontare oggi molteplici sfide, dovute ai cambiamenti climatici, alla crescente scarsità idrica e all’imperativo di ridurre l’impatto ambientale delle produzioni. Basata sull’integrazione tra competenze agronomiche e tecnologie digitali avanzate, con l’impiego di sensori IoT, centraline agro-meteorologiche, sistemi satellitari, droni e piattaforme software, l’agricoltura 4.0 permette di monitorare in tempo reale colture e condizioni ambientali, trasformando i dati raccolti in informazioni utili per supportare le decisioni aziendali, con evidenti vantaggi in termini di irrigazione, fertilizzazione e difesa fitosanitaria.

In particolare, la gestione dell’acqua si avvale di sensori, sistemi di monitoraggio e modelli previsionali, che aumentano l’efficienza irrigua, riducendo gli sprechi e limitando le emissioni di gas serra associate alla sommersione. Al contempo, la robotica agricola – in particolare il diserbo meccanico automatizzato – riduce l’impiego di erbicidi, mentre la fertilizzazione a rateo variabile è un modus operandi già affermato. L’aspetto forse più interessante dell’agricoltura 4.0 è che l’innovazione non si limita al miglioramento dell’efficienza aziendale: ridurre i consumi idrici, gli input chimici e le emissioni rende infatti la risicoltura non solo più competitiva, ma anche più sostenibile dal punto di vista ambientale.

Soluzioni tecnologiche per la risicoltura di precisione. Ci si sta concentrando soprattutto sull’analisi e la gestione della variabilità spaziale e temporale della coltivazione. Le principali soluzioni oggi disponibili riguardano i sistemi di guida satellitare ad elevata precisione (RTK-GNSS), il telerilevamento mediante satelliti e droni, i sensori IoT distribuiti sul territorio e le piattaforme digitali per il supporto alle decisioni (Decision Support Systems, DSS). La guida satellitare, che ormai comunemente comporta errori di traiettoria assolutamente trascurabili, permette una semina senza sovrapposizioni o fallanze, rendendo efficace l’impiego di sistemi ad alta automazione e di robot agricoli. I dati georeferenziati sono la base per la creazione di mappe di prescrizione per l’applicazione a rateo variabile di fertilizzanti e altri input produttivi. Le immagini multispettrali acquisite da satelliti Sentinel-2 o da droni consentono di derivare indici vegetazionali utili per valutare lo stato nutrizionale della coltura, identificare aree caratterizzate da sviluppo non uniforme e individuare precocemente condizioni di stress. Si tratta di informazioni che permettono il monitoraggio della coltura, programmando i conseguenti interventi agronomici in modo efficiente e tempestivo. I sistemi IoT e le reti di sensori diffusi in campo, monitorano temperatura, umidità, precipitazioni, livelli idrici e condizioni del suolo; inseriti in modelli previsionali, questi dati sono la base per sviluppare opportuni DSS per supportare al meglio la gestione di irrigazione, fertilizzazione e difesa della coltura.

Il caso Moondino: robotica e automazione per il controllo delle infestanti. Tra le innovazioni più interessanti sviluppate specificamente per il settore risicolo italiano si segnala Moondino, un robot autonomo costruito dalla Arvatec di Rescaldina (Milano) per il diserbo meccanico delle risaie, che rappresenta un esempio concreto di integrazione tra agricoltura di precisione, robotica e sostenibilità ambientale. La macchina può eseguire la sarchiatura con guida satellitare a precisione centimetrica, sia su terreno asciutto che sommerso, una peculiarità preziosa per la coltivazione del riso in Italia. Il mezzo è corredato da due motori elettrici da 660 W ciascuno per l’avanzamento delle ruote motrici da 72 cm di diametro, alimentati da un pacco batterie al litio che sono ricaricate tramite due pannelli solari da 400 W, oppure tramite un alimentatore esterno. Le traiettorie sono pianificate attraverso software dedicati. Oltre all’eliminazione meccanica delle infestanti, il continuo passaggio del robot nelle risaie sommerse provoca un aumento della torbidità dell'acqua, limitando la germinazione grazie alla riduzione dell’irradiazione luminosa nella fanghiglia. Questa duplice azione consente di ridurre significativamente il ricorso agli erbicidi chimici, un aspetto di particolare interesse per le aziende biologiche, ma anche per quelle orientate a ridurre l’impatto ambientale.

LCA nell’ambiente risicolo. Le pratiche agronomiche alternative sono state valutate utilizzando l’analisi del ciclo di vita (in inglese Life Cycle Assessment o LCA), una metodologia che permette di misurare gli effetti di un processo produttivo sull’ambiente. L’LCA tiene conto della produttività delle colture, delle risorse impiegate e delle emissioni generate durante le diverse fasi della produzione. Tra queste rientrano, ad esempio, le emissioni dovute alla combustione del gasolio utilizzato per le lavorazioni agricole e le perdite di azoto causate dalla lisciviazione e dalla volatilizzazione. Combinando tutte queste informazioni, la metodologia calcola una serie di indicatori che descrivono i principali impatti ambientali, tra cui il cambiamento climatico, l’acidificazione del suolo, l’eutrofizzazione delle acque, il consumo di risorse fossili e l’ecotossicità degli ambienti acquatici. Il principale punto di forza dell’LCA è quello di fornire una valutazione complessiva della sostenibilità di un sistema produttivo. Considerando contemporaneamente diversi aspetti ambientali, questa metodologia evita infatti di concentrarsi su un singolo impatto, riducendo il rischio che un miglioramento in un ambito sia ottenuto a discapito di un altro.

Le pratiche alternative valutate comprendono l’introduzione di una asciutta aggiuntiva e la riduzione della densità di semina, nonché la fertilizzazione a rateo variabile e il succitato diserbo di precisione con rover autonomo, eliminando un trattamento erbicida. L’asciutta aggiuntiva riduce fino al 25% l’impatto sul cambiamento climatico, grazie alla diminuzione delle emissioni di metano, senza effetti rilevanti sugli altri indicatori ambientali. Al contrario, la riduzione della dose di seme determina una diminuzione generalizzata degli impatti ambientali, sebbene con effetti contenuti (sempre inferiori al 4%). Grazie all’aumento della resa produttiva, la fertilizzazione a rateo variabile consente di ridurre tutti gli impatti ambientali di almeno il 4%, con benefici più evidenti per l’eutrofizzazione (-11%), stret­­tamente collegata alle perdite di nutrienti nell’ambiente (ad es. la lisciviazione dell’azoto), e più limitati per il consumo di risorse fossili, maggiormente associato alla produzione dei fertilizzanti azotati. Infine, la sostituzione di un trattamento erbicida con l’azione meccanica del rover autonomo comporta riduzioni modeste per la maggior parte degli impatti ambientali, ma determina un netto beneficio per l’ecotossicità degli ambienti acquatici (-18%), grazie alla riduzione dell’uso di fitofarmaci. L’integrazione simultanea di queste strategie comporta tuttavia una maggiore complessità gestionale della coltivazione, e richiede competenze tecniche specifiche, non sempre disponibili all’interno delle aziende risicole. La diffusione di tali approcci dipende quindi anche dalla disponibilità di formazione, supporto tecnico e strumenti adeguati alla gestione integrata delle innovazioni proposte.

Il progetto SORRISO (SOstenibilità, Rigenerazione e Innovazione per il riSO). Cofinanziato da Regione Lombardia nell’ambito del bando “Collabora e Innova” del Programma Regionale FESR 2021–2027, il progetto ha l’obiettivo di sviluppare un modello di risicoltura sostenibile capace di coniugare innovazione tecnologica, produttività agricola e tutela ambientale. SORRISO è iniziato nel settembre 2025 e si concluderà nei primi mesi del 2028. Il partenariato coinvolge imprese, Centri di ricerca e diversi atenei, tra cui l’Università degli Studi di Milano. L’obiettivo del progetto è ottimizzare la tecnica di coltivazione del riso attraverso l’impiego di tecnologie innovative per l’agricoltura di precisione. Sensori IoT installati in campo consentono il monitoraggio continuo dei principali parametri agronomici e ambientali, mentre piattaforme digitali e sistemi di supporto alle decisioni (DSS) aiutano gli agricoltori a gestire in modo più efficiente le coltivazioni. Droni, immagini satellitari e rilievi multispettrali vengono utilizzati per realizzare mappe di prescrizione che permettono di ottimizzare l’impiego di acqua e fertilizzanti, mentre rover autonomi sono impiegati per il diserbo meccanico, riducendo il ricorso ai prodotti fitosanitari.

Le innovazioni proposte vengono validate in diverse aziende risicole, confrontando sistemi di gestione agronomica tradizionali e innovativi per valutarne l’efficacia in condizioni reali di coltivazione. Parallelamente, per tutte le tecnologie e delle pratiche adottate lo studio della sostenibilità valuta sia gli effetti ambientali ma anche quelli economici e sociali. In questa prima fase, una delle attività principali è la definizione degli indicatori che permetteranno di valutare i diversi pilastri della sostenibilità. Per individuare parametri condivisi e realmente rappresentativi delle esigenze del settore, il progetto coinvolge tutti gli attori della filiera risicola, promuovendo un confronto diretto tra produttori, tecnici, ricercatori e altri portatori di interesse.