Mondo Macchina Nr. 3-4 - Anno 2022

n. 3-4/2022 51 EIMA CAMPUS litare, ma anche di risparmiare gasolio perché ottimizza il rendimento del motore e utilizza un atomizzatore a recupero che permette un risparmio sulle dosi distribuite. In Fig. 2 una simulazione dei possibili scenari dove possiamo notare che entrano in gioco anche la superficie dominabile in quanto le altre soluzioni sono convenienti solo su superfici limitate rispetto ad una soluzione innovativa. Una delle cause che oggi limitano una rapida espansione della viticoltura di precisione è data sia dagli investimenti che bisogna effettuare sia dalla differente organizzazione che le aziende vitivinicole devono darsi, anche se in questo caso – per operare su un livello minimo di dimensione aziendale – si può ovviare con una maggiore partecipazione dei contoterzisti o dei consorzi. Ricordiamo infatti che dal censimento dell’agricoltura del 2000 la superficie media vitata per azienda era di 0,9 ha, poi passata a 1,6 ha nel censimento del 2010, quindi in rapido aumento ma comunque piccola per pensare a singole applicazioni di viticoltura di precisione. Questo tipo di tecnologia presenta infatti elevati costi di investimento che, tuttavia, vengono ammortizzati nel tempo grazie ai risultati ottenuti. Da alcune applicazioni e simulazioni effettuate da Luigi Sartori (Università di Padova) una applicazione della viticoltura di precisione potrebbe consentire una diminuzione del 30% dei costi, del 57% della manodopera e del 46% del gasolio consumato. Certo è che l’applicazione di droni, modelli matematici, guida satellitare non sono al momento alla portata di tutti i viticoltori. tive solution. Among the causes that are currently limiting a rapid expansion of precision viticulture, there are the investments that need to be made and the different approaches that wineries have to adopt, even if in this case - to operate on a minimum level of business size - it may be possible to avoid this with higher participation of contractors or consortia. It is worth remembering that in the agricultural census of 2000, the average area planted with vineyards per company was 0.9 ha, then increased to 1.6 ha in the 2010 census, thus rapidly increasing but still small to consider single applications of precision viticulture. As a matter of fact, this kind of technology has high investment costs that, nevertheless, can be absorbed in time by the achieved results. Some applications and simulations carried out by Luigi Sartori (University of Padua) show that implementing precision viticulture could reduce costs by 30%, labor by 57% and diesel fuel by 46%. Indeed, drones, mathematical models, and satellite guidance are not currently within reach of all winemakers. Then, as mentioned before, additional advantages come into play, such as a deeper knowledge of the vineyards or soils variability, the possibility to improve the quality of crops (proper harvesting times with more performing machinery), a better work ergonomics (automatic driving) enabling more work capacity. All of these advantages cannot always be quantified in advance. However, models enable us to pre-estimate them, at least in part. The picture is further complicated if we introduce the possibility of robots with self-driving electric motors (Fig. 3) remotely operated or drones for index data collection (NDVI; maturity index, production). In this case, the added value is given by the knowl-

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