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00:11buongiorno a tutti ben trovati io sono paolo carnevali vi illustrerò oggi all'interno del
00:18modulo 2 quello relativo alle tecnologie le applicazioni di viticoltura di precisione e
00:22nella fattispecie alcuni casi di studio o meglio un caso di studio molto specifico ma molto completo
00:28che racchiude al suo interno tutta la casistica delle possibili applicazioni dell'argomento di
00:34cui stiamo parlando inizio dicendovi chi sono io sono come detto paolo carnevali sono un
00:41laureato in scienze tecnologie agrarie ho conseguito un dottorato di ricerca in biologia vegetale
00:48produttività della pianta coltivata sono un agronomo prettamente viticolo e sono specializzato dal dal
00:56dottorato in poi diciamo in viticoltura di precisione viticoltura di precisione che poi
01:02mano a mano è diventata un argomento di smart farming più che di precision farming poi velocemente
01:06vedremo le differenze tra le due cose che non sono in realtà dei sinonimi negli anni dopo aver fatto
01:13ricerca universitaria mi sono occupato mi sono staccato dall'ambito universitario e mi sono occupato
01:19di consulenze per i privati e oltre che di consulenze per i privati per con i bandi e di come
01:25dire progetti
01:26di ricerca sempre nei confronti dei privati e quindi mi sono trasformato piano piano da consulente
01:30classico a un consulente di viticoltura di precisione di smart farming fino ad arrivare a
01:35essere un innovation broker innovation broker che altro non è che una sorta di trade union tra il
01:43mondo della ricerca e quello produttivo per l'introduzione di innovazione in azienda
01:48nell'ultimo periodo poi mi sto occupando in maniera molto attiva di docenze docenze in corsi
01:55para universitari e post universitari soprattutto per quanto riguarda la viticoltura classica la
02:00viticoltura di precisione e soprattutto i sistemi GIS e sistemi formatizzati di cosa parleremo oggi
02:07in realtà abbiamo un po di tempo a disposizione ed essendo l'ultimo intervento specifico sulla
02:12viticoltura di precisione avevo pensato di fare una sorta di cappello finale quindi di ripetere un po di
02:18concetti magari li ascolterete detti in maniera leggermente diversa e quindi di ripercorrere
02:26insieme la definizione il concetto base di viticoltura di precisione parlare poi di quali
02:31sono i presupposti e quindi gli strumenti e le metodiche che si utilizzano in viticoltura di
02:35precisione per poi andare a fare una brevissima brevissimo escurso sulla smart farming proprio una
02:42cosa molto veloce parlare un po di all'applicazione della viticoltura di precisione e la parte più
02:48importante sarà relativa all'ultimo punto che vedete che quello del caso aziendale che ci occuperÃ
02:55decisamente un po più di tempo probabilmente la seconda parte della nostra chiacchierata andando a
03:13cominciare parliamo di cos'è la viticoltura di precisione si può definire in diversi modi
03:22chiaramente definire viticoltura di precisione agricoltura di precisione non è diverso è solo
03:26l'ambito di coltivazione che è chiaramente diverso ma questa è una banalità che inutile che vi che vi
03:31abbia detto si può definire in diversi modi alcuni mi piacciono un po di più alcuni mi piacciono un po
03:36di meno sinceramente ma diciamo che la prima definizione con cui io mi sono in cui mi sono
03:43imbattuto è quella di spezia ed osso risalente al 2006 quindi a un qualche annetto che recita così
03:51la viticoltura di precisione è quella gestione informatizzata del più alto numero di informazioni
03:57possibili riguardanti non tanto un appezzamento quanto porzioni del medesimo ci sono alcune cose
04:04di questa definizione che non mi piacciono tantissimo tipo quell'uso del termine informazioni ma poi
04:09vedremo perché forse anche solo la mia pignoleria ma poi spiegheremo il perché quel termine informazione
04:14lo capirete anche voi non mi piace molto ma quello che è abbastanza importante di questa definizione che
04:19pone subito l'attenzione sulle porzioni dell'appezzamento quindi quando si parla di viticoltura di precisione in
04:25realtà si parla di qualcosa intra vigneto un'altra definizione che a me è molto cara è quella dell'universitÃ
04:33cattolica di leuven che è un'università olandese che a sua volta recita che la viticoltura di precisione
04:40è quel sistema di informazioni e tecnologie che consentono di identificare analizzare e gestire la
04:48variabilità esistente all'interno di un vigneto questa dal mio punto di vista è già molto più calzante
04:54perché racchiude dentro un po tutto quello che è il percorso della viticoltura di precisione si parla di
04:59variabilità si parla di identificare quindi identificare dove c'è variabilità analizzare il
05:07perché questa variabilità esiste e gestirla chiaramente agronomicamente nella maniera migliore
05:11possibile una personalissima definizione che in realtà io ne cambio ogni dieci minuti quindi questa è una
05:21definizione una delle ultime una definizione personale è la terza che leggete che è un sistema
05:27che permette di monitorare le risposte vegeto produttive della vite in relazione alla variabilitÃ
05:33ambientale adeguare in funzione di esse quindi di queste risposte vegeto produttive la gestione
05:37agronomica non differisce moltissimo poi dalla definizione dell'università di leuven pone un po l'accento
05:45su alcuni aspetti ma quello su cui invece dobbiamo porre l'aspetto l'accento in maniera molto più evidente
05:52in maniera molto più evidente è il concetto di variabilità perché alla fine ruota tutto intorno
05:57a quello se parliamo di viticoltura di precisione è perché esiste una variabilità ma che cos'è la
06:03variabilità variabilità intesa come variabilità in senso lato è una mia deformazione io uso sempre molto
06:13per definire per capire i concetti le definizioni di vocabolario dell'enciclopedia in questo caso non
06:18vi risparmio la definizione del vocabolario trecani che recita che la variabilità e quell'attitudine di
06:24uno più elementi a presentarsi in vario modo e con varia intensità quindi uno più elementi che
06:30si presentano in modo diverso e in quantità o intensità diversa ma a livello di ecosistemi agrari
06:41la definizione è valida sì certo che valida però si complica un po la questione la questione si
06:47complica perché chiaramente se si parla di ecosistemi stiamo parlando di ambienti vivi
06:52variabili e ci sono delle caratteristiche che determinano questa variazione questa variabilitÃ
06:59le caratteristiche sono di due tipi si può parlare di fattori statici o di fattori dinamici i fattori
07:08statici sono quei fattori che generalmente non variano nel tempo e questa in verità è una
07:14definizione se volete non del tutto un po forzata non del tutto esatta perché in realtà variano variano
07:20in tempi molto lunghi o in ere geologiche addirittura basti pensare che tra gli esempi dei fattori statici
07:26possiamo annoverare le caratteristiche geologiche di un terreno o di un territorio e questo cambia
07:31chiaramente in ere geologiche ma un altro fattore statico per esempio il clima e per definizione
07:36di clima il clima varia ogni 30 anni che è l'unità di misura del clima che è il clima
07:41e la media delle
07:42situazioni meteo nel trentennio questi fattori statici quindi sono fissi non cambiano nel tempo
07:50ma dal punto di vista della spazialità si possono trovare distribuite nel territorio ok diversa questione
07:58invece quando ci troviamo di fronte a dei fattori dinamici che quindi presentano per definizione di
08:04dinamico quindi come come chiaro e intuibile presentano una variabilità si spaziale ma anche
08:09temporale si muovono sono in continuo mutamento i fattori dinamici per esempio sono sempre imparato
08:15di clima sono il meteo o per esempio le dinamiche idriche all'interno della del terreno se i fattori
08:23statici possono essere misurati in qualche modo caratterizzati attraverso degli studi specifici
08:31basti pensare gli studi geologici basti pensare gli studi pedologici o in ambito prettamente
08:37viticolo il più famoso di tutti o il più utilizzato di tutti è la zona azione vitivinicola che studiano
08:43appunto come come in un territorio ben preciso questi fattori statici si comportano e quindi
08:48determinano un determinato si dice modello viticolo discorso molto diverso quello per i fattori
08:54dinamici fattori dinamici dovrebbero essere sottoposti a un monitoraggio continuo per la definizione
09:00che ho dato prima di fattori dinamici e quindi appunto il meteo per esempio ci si avvale di
09:05capannine meteorologiche che permettono di monitorare con cadenza oraria giornaliera dipende
09:13da cosa vogliamo prendere in considerazione le varie caratteristiche le varie variabili o
09:17i vari fattori meteorologici ma poniamo il caso che noi non ci scusate gioco di parole non ci si
09:26ponga proprio il dubbio di investigare nei fattori statici nei fattori dinamici la coltivazione di
09:34qualsiasi cultura inizia essere un po un problema nel senso che non considerando l'ambiente in cui
09:40si lavora e la variabilità che si può riscontrare da un giorno con l'altro da un momento con l
09:47'altro
09:47in realtà si brancola nel buio quello che qua ho riportato come incertezza incertezza che può essere
09:53un'incertezza di conduzione non si sa che attività agronomiche adottare produzione non si sa quale
10:01sarà il prodotto finito sia a livello quantitativo qualitativo e soprattutto la qualità che vino
10:07produciamo ancora sugli ecosistemi agrari se io facessi vedere questa foto a un qualsiasi agronomo
10:18tecnico di un'azienda gli dicessi di descrivervi come gestirebbe questi due vigneti o meglio le
10:24chiome di queste due foto mi direbbe che registra in maniera probabilmente quasi diametralmente opposta
10:30ci troviamo di fronte una chiama stentata e che a stento arriva al filo nel caso della fotografia in
10:38alta destra nella fotografia destra e ci troviamo con una chiama completamente conformata e anche
10:43abbastanza piena nel caso della fotografia destra due altri esempi sono per esempio questi quindi una
10:51chioma di sinistra più stentata una chiama di destra che addirittura si fa quasi fatica a contenere e
10:58quindi in entrambi i casi diremmo la gestione economica deve essere molto diversa ma cambierebbe
11:04qualcosa se io vi rivelassi che in realtà queste coppie di fotografie in alto e in basso sono in realtÃ
11:09gli stessi vigneti e delle due fotografie in alto sono due porzioni di un vigneto a castagneto
11:14carducci le due fotografie in basso sono due fotografie due porzioni di un vigneto inchianti
11:19classico dal punto di vista logico vi sentireste di dire allora no se sono lo stesso vigneto li gestiscono
11:26in maniera omogenea no la la logica che abbiamo attuato per i vigneti separati quindi per le diverse
11:32chiome vale anche in questo caso quindi una variabilità molto spinta come in questo caso va
11:37gestita in maniera differente e questa è una questione di logica ma perché va gestita in
11:42maniera differente perché a maggior ragione ci possiamo trovare a quantificare quali sono le
11:46reali differenze tra una zona del vigneto e l'altra non è riferito a questo vigneto ma questa tabella
11:54piccola tabella che vi ho riportato è un parte da uno studio di kerstic e altri del 2003 che mano
12:01a
12:01mano negli anni con vari dati provenienti un po da tutta Italia è stato modificato e ampliato
12:08e vediamo che le variazioni in un vigneto possono essere di solidi solubili zuccheri quindi alcol
12:13svolto intorno al 2 11 per cento vuol dire avere un vino a 13 gradi svolti e avere un vino
12:19a 14 e
12:20mezzo quasi il colore può varare tra un 13 e 18 per cento quindi vuol dire avere fondamentalmente un
12:28vino smunto e un vino con colori molto accesi quindi con degli antociani ben presenti e ben
12:35individuabili peso della buccia può variare molto ma la produzione può variare dal 40 a 60 per cento
12:40quindi vuol dire che una parte del mio vigneto potrebbe essere nettamente al di sotto delle
12:45soglie della quota doc ma una parte potrebbe essere nettamente eccedentaria le soglie della quota doc non
12:52vengono date in maniera casuale ma sono delle soglie in cui si ritiene che la qualità ottimale al di
12:58sotto delle quali si ritiene che la qualità ottimale di quel vino ben preciso venga rispettato non è
13:02sempre così ma prendiamola per buona così quindi se non troviamo un modo per monitorare la variabilitÃ
13:11e per capire cosa succede alle piante di destra e alle piante di sinistra cosa facciamo come gestiamo
13:21il nostro vigneto ma l'altra domanda fondamentale che osservazioni dobbiamo fare e quello ci arriveremo
13:31dopo per il momento vediamo come possiamo applicare il concetto di viticoltura di precisione o meglio
13:37schematizzare il concetto di viticoltura di precisione in una diciamo in uno schemino di
13:44meccanizzazione di gestione agronomica in generale partiamo dal presupposto che dalla rivoluzione
13:49agricola quindi dagli anni 50 dal secondo dopoguerra in poi con l'introduzione alla
13:53meccanizzazione specializzata in agricoltura il paradigma agricolo un po cambiato si è passato
13:58da una gestione manuale molto attenta e molto ridotta come superfici a una gestione molto più estesa e
14:05molto più non prendetelo come un'accezione negativa disattenta nel senso che gli interventi
14:13venivano dati per forza di cose in maniera omogenea quindi ho un mezzo che mi concima a tot decido di
14:20concimare con tot unità di azoto quindi chilogrammi ettaro di un determinato concimo azotato entro e
14:27concimo tutto in quel modo questi interventi prendono nome di interventi omogenei portano a quello che si
14:33chiama standardizzazione dei fattori della produzione quindi vuol dire che i miei fattori
14:37della produzione che non vuol dire i prodotti attenzione fattori la produzione è tutto ciò
14:41che rientra in un ambito produttivo quindi nei fattori la produzione rientrano il fattore umano
14:47gli investimenti economici gli input quindi e gli output quindi anche i prodotti la meccanizzazione
14:54i fitofarmaci gli agrofarmaci i concimi gli ammendanti eccetera eccetera le pratiche agronomiche
14:59sono dei fattori della produzione sintetizziamo gli input che diamo avranno degli effetti sulla
15:09mia cultura che saranno di tipi di tipo produttivo ambientale ed economico penso che su questo saremo
15:15tutti bene o male d'accordo a un richiamo alla sostenibilità se ci fosse stato un sociale a qualche
15:21parte ma poco a poco cambia lo vedremo verso la fine della nostra presentazione se tutto quello che
15:28vi ho raccontato finora è vero da qualche parte in questo schema mi devo scontrare con la variabilitÃ
15:37dove nella gestione tradizionale mi ci scontro in maniera completamente passiva una volta che ho
15:42deciso che fattori della produzione utilizzare e questo è un grosso problema perché è un grosso
15:48problema perché non prendo in considerazione le reali esigenze delle mie porzioni del vigneto e
15:53quindi questo schema si traduce si modifica in questo modo gli input diventano inadeguati spesso
16:01sono o inadeguati in alcune area del vigneto eccessiva in altre o sono comunque inadeguati
16:06inadeguati vuol dire non adeguati quindi non è detto che siano troppo bassi comunque non consoni e
16:12gli effetti chiaramente non saranno ottimali o meglio non saranno ottimizzati dal punto di vista
16:17produttivo ambientale ed economico credo questo sia chiaro non sto dando il meglio di quello che
16:23posso dare come faccio a cambiare tutto questo schema ea cambiare il mio modo di ragionare è
16:31semplice prendo in considerazione la variabilità da subito cioè la variabilità è un fattore con che
16:37io devo studiare e con cui mi devo rapportare prima di avviare un processo decisionale che mi dica come
16:44intervenire e questo è fondamentalmente come avviene la viticoltura di precisione come ragiona
16:49la viticoltura di precisione c'è una variabilità nel mio vigneto ok avvierò un processo decisionale
16:55e tutta un'altra serie di cose prima per studiare questa variabilità poi le vedremo molto velocemente
16:58ma darò degli interventi differenziati perché le diverse zone della cultura hanno bisogno del mio
17:04vigneto hanno bisogno di interventi diversi perché hanno delle necessità diversi a livello fisiologico
17:09quindi darò un utilizzo sito specifico dei fattori della produzione di conseguenza gli input
17:14saranno ottimizzate le varie porzioni e gli effetti ovviamente saranno a loro volta ottimizzati
17:18e quindi ho un'ottimizzazione generale di tutto il mio processo in via teorica ovviamente
17:27spesso e volentieri una cosa contro cui mi scontro quando parlo di agricoltura di precisione
17:32di viticoltura di precisione è la confusione che si fa tra meccanizzazione automazione e
17:37di agricoltura di precisione c'è stato un periodo in cui si parlava di agricoltura di precisione anche
17:44solo parlando della guida parallela guida autonoma quella meccanizzazione avanzata si fa c'è stato un
17:51periodo fino a poco tempo fa anzi ancora oggi in cui se faccio faccio se acquisisco delle immagini da
18:01drone sapr preferisco apr sapr sapr sapr in generale il drone mi ricorda molto quello militare quindi
18:10non lo cito molto volentieri ma comunque se se acquisisco delle immagini da drone sta facendo
18:16agricoltura di precisione no sta facendo dei monitoraggi se per contro mi doto di un robot
18:23sto facendo agricoltura di precisione no sta facendo automazione e meccanizzazione spinta
18:29l'agricoltura di precisione implica una cosa molto semplice che oltre a tutto quello che vi
18:33ho detto finora ci sia una gestione quindi un processo decisionale che porti una gestione
18:40e questa è la parte complicata di tutto quanto perché perché il processo decisionale non è un qualcosa
18:46che dici mi sveglio la mattina ci ragiono un attimo su e decido cosa fare no processo decisionale è
18:53in qualcosa di schematico è un processo schematico basato su dei dati delle informazioni una conoscenza
19:00e un po una decisione da prendere è questa piramide che vi ho appena che ho appena letto e tradotto
19:08questa piramide come processo decisionale si chiama di ai che uai data information knowledge wisdom a me
19:15wisdom non piace molto perché mi piace molto dire conoscenza o meglio ancora più che conoscenza dire
19:22decisione vera e propria quindi secondo me si parte dai dati i dati sono degli elementi univoci
19:31decontestualizzati spesso sono dei numeri fine se stessi non relazionati altri elementi che da soli
19:37non ci dicono assolutamente nulla zero il dato preso da solo non ci dice niente se però iniziamo a
19:45prendere più dati e a metterli in relazione tra di loro o mettere le relazioni altre tipologie di dati o
19:51altre tipologie di informazioni alle cosiddette informazioni quindi elaboro dei dati li metto insieme in maniera
19:57chiaramente coerente e ottengo delle informazioni è per questo che all'inizio criticavo la definizione di dos e
20:06spezia perché lì ci sarebbe stato un dato non un'informazione ma detto questo se io prendo tante informazioni le
20:15combino e le analizzo in maniera statistica o anche solo una statistica ma comunque le analizzo in maniera
20:22con un criterio logico e ne trovo dei modelli o delle combinazioni di dati che permettano questa
20:28informazione di avere un senso queste informazioni mi danno la conoscenza con la conoscenza posso
20:36prendere le decisioni decisioni che a questo punto sono demandate per esempio al tecnico l'agronomo
20:42aziendale e che non presentano non sono sicuramente esenti da un minimo di rischio perché lì poi entra in
20:49campo la professionalità e la sensibilità umana ok questo è il processo che io personalmente adotto nelle
20:57mie decisioni ok ne esistono altri tutti vanno un po sotto il nome di data driven decision making
21:04il marketing e la finanza e la direzione aziendale sono pieni di questi tipi di modelli alcuni addirittura
21:11fanno fanno capola dalla teoria dei giochi ma è una divagazione inutile verrebbe spontaneo dire che
21:18vista com'è questa piramide è raccontata come ve l'ho raccontata io più dati prendo e più sono sicuro
21:24no in realtà la difficoltà è quella perché se è vero che esiste una schematicità nel prendere delle
21:33decisioni esiste anche una sensibilità nel sapere quanti dati e quante informazioni immagazzinare il
21:40cosiddetto effetto dodson dodson è questo ricercatore degli anni 60 che in proprio nell'ambito del data
21:46driven decision making ha ipotizzato che ci sia un effetto per così dire disturbo o meglio se la mia
21:54capacità decisionale all'aumentare dei dati delle informazioni aumenta di conseguenza e più che
21:58proporzionalmente arriverà un punto di flesso per cui le informazioni dati saranno troppi saranno
22:03ridondanti e confusionari e diminuiranno drasticamente la mia capacità decisionale quindi uno dei tanti
22:10problemi che abbiamo è quello di capire di che dati abbiamo bisogno e di quanti ne abbiamo bisogno la
22:16mia soluzione è una volta capito quale dato vi soddisfa dal punto di vista qualitativo e quella
22:23una questione di esperienza o di affidarsi a un a un a una persona del settore prendete il numero
22:30minimo statistico di informazioni possibili necessarie anzi così non vedete incasinare troppo
22:37tornando alla nostra viticoltura di precisione su cosa si basa su alcuni capisaldi il primo è localizzare
22:46delle aree del vigneto simili o se volete diverse per caratteristiche delle piante non
22:51vuol dire che siano caratteristiche fisiche possono anche essere fisiologiche descrivere
22:56quindi caratterizzare queste aree quindi capire come si comportano comprendere il perché delle
23:03differenze di applicare le tecniche agronomiche più consone per ottimizzare fondamentalmente che
23:10cosa efficienza produttività redditività non parlo di reddito ricchezza produzione ma parlo
23:21proprio di efficienza produttività redditività che sono ambiti aziendali il mio modo di intendere
23:27la viticoltura di precisione e la smart viticalcio era un modo imprenditoriale spesso si fa confusione
23:34tra imprenditore agricolo e agricoltore non sono la stessa cosa sono molto diverse appunto di stato
23:40del approccio alla materia e bisogna essere per approcciare questo tipo di attività con una mente
23:47imprenditoriale non lo nascondo detto qual è più o meno lo schema generale dell'agricoltura di precisione
23:56della viticoltura di precisione è fatto questo cappello introduttivo che forse vi ha anche tediato un po e
24:01ripetuto un po troppo i concetti espressi da altri vediamo un po di che strumenti si dota e su quali
24:08strumenti si basa la viticoltura di precisione il primo e fondamentale senza cui nessuno di noi
24:15parlerebbe di viticoltura agricoltura di precisione sono i sistemi di posizionamento i cosietti quelli
24:21che nell'uso comune si chiamano gis gps non li chiameremo gps li chiameremo gn s global navigation
24:29satellite system perché è la terminologia esatta vedremo perché dei sistemi di misurazione la
24:36variabilità ce ne sono tanti proximal sensing remote sensing soil sensing ve l'avranno elencati già tutti
24:43verranno detto di sensori attivi passivi di satellite di drone sapr di tutto quello che volete di tutto di
24:52più li vedremo molto velocemente ma neanche più di tanto in maniera approfondita ma faremo una piccola
25:00divagazione sul perché non mi interessa parlarne e soprattutto sistemi che ci aiutino a elaborare e
25:07gestire questi dati tutti i dati che presentano una variabilità nello spazio quindi una posizione sono
25:15sottoposti a delle analisi che si chiamano già statistica che è una materia derivata chiaramente
25:22una branca della statistica che viene trattata attraverso alcuni software specifici che si
25:26chiamano gis geographical information system per gestire poi la marea di dati che deriva da tutto
25:34il flusso di informazioni di dati che si hanno nella viticoltura di precisione una volta che il nostro
25:42sistema sarà regime servono dei deciso support system quindi software o dei portali in cloud
25:50spesso si trovano molto complessi che ci permettono di immagazzinare e gestire al loro interno tutta una
25:57serie di strati informativi diversi ma partiamo dal primo presupposto i sistemi di posizionamento
26:04vi ho detto che non parleremo di gps perché gps uno di questi sistemi di posizionamento è il primo
26:09questo è vero è il sistema proprietario della nasa quindi statunitense è il sistema che per primo ha
26:19caratterizzato la possibilità di gestire una posizione sulla superficie terrestre in maniera
26:24univoca e precisa dopo ci sono seguiti tutti gli altri che vedete qua elencati questi sono i le sei i
26:31sistemi che più si usano in assoluto e che per esempio il vostro a gps potrebbe potrebbe leggere
26:40per esempio nel vostro smartphone gps us e galileo è quello dell'unione europea quindi della agenzia
26:47spaziale europea bei 2 quello cinese il lona secolo russo navi il c è quello indiano e meno usato perché
26:54parte dei presupposti completamente diversi come come spesso accade riguardo al popolo di cui stiamo
27:00parlando è quello giapponese si chiama quasi zenith satellite system ha un presupposto sul calcolo
27:09delle delle trilaterazioni che vedremo fra poco che completamente diverso comunque a prescindere da
27:15questo come funzionano questi sistemi in maniera molto veloce danno due fondamentali informazioni
27:21tempo e posizione posizione di una stazione a terra a cui fanno riferimento e con cui dialogano i
27:28satelliti i vari satelliti che per dare una posizione onivoca sul terreno devono essere almeno quattro
27:35in verità si parla di tetralaterazione triangolazione o trilaterazione sarebbero tecnicamente sbagliati
27:43quattro satelliti inviano la loro posizione a questo punto questa stazione fissa e di che in contemporanea
27:50al nostro ricevitore che poniamo per semplicità se il nostro smartphone che abbiamo in mano questo
27:56smartphone interroga la stazione e i satelliti avrà un tempo di ritorno del segnale dei satelliti il tempo
28:03di ritorno mi dà cosa fondamentalmente la distanza dal satellite al mio ricevitore conoscendo la
28:09posizione del satellite degli altri tre e la distanza che questi hanno dal nostro ricevitore è come se io
28:17trilaterassi quattro sfere in uno spazio aperto e quindi da una posizione univoca posizione univoca
28:23chiaramente sulla posizione terrestre che è il nostro ricevitore il nostro ricevitore in questo caso può
28:29essere un ricevitore portatile come si usava tempo fa con una precisione che andava fino a un metro anche
28:36o anche mezzo metro può essere il nostro semplicemente il nostro smartphone tutti abbiamo un gps che ci segue
28:41al giorno d'oggi possono essere sistemi molto più complessi montati a bordo delle macchine agricole per
28:47esempio di palmari con delle antenne particolari e quindi avere delle correzioni che si chiamano
28:53correzioni rtk realtà in kinematico delle correzioni differenziali che ci permettano e ci consentono di
29:00avere una precisione della nostra localizzazione che può andare anche al centimetro ok in ambito agricolo
29:07sinceramente il centimetro non serve a un granché però un altro paio di maniche
29:14un piccolo escursus che serve poco ma è una informazione interessante che magari nessuno vi ha
29:20detto di contorno i sistemi di ricevitore a terra quindi le stazioni fisse e sistemi di satelliti
29:30presentano all'interno degli orologi atomici l'orologio atomico molto preciso rispetto a un orologio
29:35digitale o analogico infinitamente più preciso tanto è vero che se voi provate a viaggiare in
29:43autostrada con il tachimetro puntato per esempio sui 130 fisso e nel contemporanea accendete il che ne
29:50so google maps tanto per dirne una che vi dà la velocità istantanea vedete che c'è un divario
29:57tendenzialmente il tachimetro segna un nel mio caso segna un 6 7 chilometri all'ora in più la
30:04velocità giusta è quella del vostro smartphone non quella del tachimetro perché è data dal satellite e
30:09quindi è molto precisa quindi se dovete capire di stare sotto i 130 basatevi sul cellulare e non sul
30:16tachimetro ma questo è uno scherzo una piccola battuta di contorno i sensori una volta che abbiamo
30:28posizionato il nostro ricevuto sappiamo posizionarci nello spazio e quindi per esempio identifichiamo
30:34univocamente una pianta all'interno di un vigneto dobbiamo capire cosa misurare e come farlo e in questo
30:44vengono il nostro aiuto questi sensori in verità sono sensori di varia natura possono essere sensori
30:52molti spettrali quindi ottici possono essere sensori ultrasuoni possono essere sensori laser
30:58come per esempio il leader laser leader possono essere dei sensori elettromagnetici come nel caso
31:05del soil sensing che vi ho riportato qua possono essere montati su strutture che sono all'interno
31:12del nostro vigneto e quindi essere ricadere nell'ambito del proximal sensing o possono essere
31:18molto lontane droni quindi sapr aerei pallone rostatici satelliti e quindi ricadere nell'ambito
31:27del remote sensing su cosa si basano soprattutto farò accenn a questi perché quelli che sono più usati
31:35su cosa si basano le i monitoraggi con i sensori multispettrali su un concetto semplicissimo
31:44tutto quello che noi vediamo ha un colore perché riflette una determinata lunghezza d'onda o più
31:49determinate lunghezze d'onda nello spettro del visibile non visibile quindi la luce solare colpisce
31:55riflette l'oggetto e di conseguenza la luce riflessa se lo vedo marrone come il tavolo che sto guardando in
32:01questo momento è perché riflette nel rosso nel blu tanto per dire una stupidata nel rosso nel verde
32:11infatti è una stupidata nel rosso nel verde possiamo sfruttare questo sistema misurando la luce riflessa
32:20dall'oggetto che stiamo misurando che stiamo che stiamo monitorando e di conseguenza misurando la
32:26luce riflessa possiamo capire alcune caratteristiche per esempio molto banalmente una foglia riflette nel
32:34blu nel verde nel rosso nel vicino infrarosso se è una foglia perfettamente sana rifletterà molto nel
32:44vicino infrarosso e molto poco nel resto tranne che nel verde ovviamente quindi rifletterà vicino
32:50infrarosso verde assorbirà si dice nel blu e nel rosso mano a mano che il mio livello di stress
32:57aumenta diminuirà al vicino a quota del vicino infrarosso diminuirà la quota del verde e aumenterÃ
33:03al rosso e blu fino a una foglia morta in cui il verde quasi assente è per quello che la
33:08vediamo
33:08marrone o addirittura rossa aumenterà il rosso e blu e il vicino infrarosso sarà quasi scomparso se io
33:14capisco come combinare queste informazioni alle varie lunghezze d'onda posso derivare quelli che si
33:19chiamano indici di vegetazione di vegetazione di cui altri avevano già parlato sono degli indici che
33:26combinano determinate bande dello spettro del visibile e non del visibile si parla anche del
33:31vicino infrarosso addirittura dello short wave infrared per dare delle informazioni fisiologiche
33:37sulla cultura che stiamo monitorando il più utilizzato il più famoso è sicuramente rendi via
33:43normalize different vegetation index che si calcola come il rapporto tra la differenza
33:52fra la riflettanza nel vicino infrarosso nel rosso e la sua della loro somma quindi è nir meno red fratto
33:59nier più red di fretta la sua banca tanto sono uno il reciproco dell'altro a cosa ci servono questi
34:07benetti indici di decisione fondamentalmente a creare delle mappe una volta che io un indice di
34:11vegetazione spazializzo questo mio dato spazializzare un termine tecnico della geostatistica vuol dire
34:17distribuire il dato in maniera continua per approssimazione statistica per interpolazione
34:23statistica su tutto lo spazio che sto considerando e otterrò delle mappe concetto di base di tutto quello
34:30di cui lavoreremo è la mappa perché è la moneta di scambio tra il nostro pc in cui elaboriamo il
34:37dato il
34:37processo decisionale è la macchina che lo dovrà digerire fondamentalmente la mappa di indvi ai che
34:44cos'è a parte una bella sequenza di colori su un piano nulla nulla se non viene contestualizzata i
34:56valori del dvi ai sono quelli che vedete per esempio questa figura e quindi in questo caso sono
35:04quello di van dal rosso 0 311 a un verde di 0 637 ha usato io tendo ad usare una
35:13classe una una scala di
35:15colori che è stata così dire creata da profit bramley negli anni 80 credo e che va appunto dal rosso
35:24passando al
35:25verde scuro passando attraverso i vari toni di arancione giallo e verde chiaro qui da valori più
35:32bassi a valori più alti da rosso loro i bassi al verde valori alti in questo caso ci dice sicuramente
35:38che ci sono delle zone che hanno delle caratteristiche diverse per cosa non si sa non si sa perché
35:43fondamentate questo è un dato fondamentalmente questo è un dato che ci dice nulla ci dice solo che
35:49in pieno verde c'è un 0 637 ma non cita nessuna informazione è un dato però se io questo
35:56dato
35:57inizio elaborarlo e inizio già a dire raggruppiamo tutti i valori dndvi all'interno di questo vigneto
36:03in aree omogenee quindi in aree che presentano statisticamente lo stesso range di valori o valori
36:09simili ottengo le cosette zone di vigore e di conseguenza del disegno delle mappe di vigore
36:14come quella nella figura rosso basso vigore verde alto vigore questa informazione allora innanzitutto
36:24questa è un'informazione e non è più un dato è più utile rispetto al dato di prima sicuramente sì
36:31perché
36:31ci dice che esistono le differenze macroscopiche ma non ci dice nient'altro ci è solo che le piante della
36:36zona rossa si comporteranno in maniera diversa probabilmente per qualche aspetto che non conosciamo
36:41da quelle della zona verde ok sarà mio compito caricare questa mappa su una soluzione mobile
36:50che può essere un palmare un cellulare quello che è andare in campo fare dei campionamenti cosa vuol
36:54dire vuol dire contestualizzare le informazioni che ho ricevuto e trarne altre informazioni quindi
37:01il circolo è anzi il ciclo è e dvi ai spazializzate mappare dvi ai mappa di vigore prendono la mappa
37:09di vigore lo uso per fare i campionamenti ottimizzo il numero di campionamenti ovviamente sì lo vedremo
37:14dopo nella casa aziendale siamo abbiamo preferenze riguardo al prossimo sensing remote sensing ovvero
37:23sensori da prossimale direttamente utilizzabile in vigneto o sensori per esempio da satellite no no perché
37:30alla fine allo stato attuale le informazioni ci danno sono le medesime l'unica cosa che cambia è
37:35che le ampiezze e le precisioni di quello che stiamo monitorando e che delle informazioni che ci
37:41restituiscono sono diverse e quindi se devo per esempio fare uno studio su un filare di un vigneto
37:48lungo 10 metri ovviamente non andrò acquistare 100 chilometri quadrati immagine stellitare ma
37:54probabilmente monterò un sensore sul trattore ok per fare cinque minuti rilievo su un comprensorio
37:59evitato come può essere una cantina sociale il discorso è diverso allo stato attuale delle cose
38:05ci sono dei satelliti che arrivano a mezzo metro ma addirittura altri satelliti che arrivano a 30
38:09centimetri quindi il pixel ovvero la quantità minima di informazione che sta investigando è la
38:14medesima piccolo accenno sul soil sensing vi ho detto prima che sono sensori elettromagnetici
38:19quando ho dato una carrellata iniziale il sensore fondamentalmente questo che vedete
38:25trenato o da un quad o da un trattore è una slitta con delle ruote che mandano degli impulsi
38:30elettrici elettromagnetici nel terreno fino a 180 o 210 centimetri secondo del sistema la quantità di
38:38energia elettromagnetica riflessa e catturata allo strumento ricevuta allo strumento mi dÃ
38:43un'indicazione così etta resistività o conducibilità del terreno caratteristica legata fondamentalmente a
38:49cosa all'acqua presenza di acqua nel terreno da questa mappa di conducibilità ma lo vedremo
38:55meglio dopo o di resistività derivo tutte le caratteristiche pedologiche nel mio terreno
39:04quando vi ho detto che una volta che entriamo nel circolo avp la viticoltura e precisione e ma
39:09maggior ragione della smart farming le cose si complicano perché poi noi avremo una flotta di
39:14di macchine presumibilmente che avranno dei sistemi montati a bordo che mi daranno delle informazioni
39:19e al contempo leggeranno delle informazioni che io gli do delle mappe vi vi vi do un nuovo termine
39:27mappe di prescrizione l'avrete già sentito nelle lezioni precedenti ma per la mia discussione di oggi è
39:31nuovo mappe di prescrizione come la prescrizione medica è la ricetta che io do alla mia macchina per
39:37attuare o al mio alla mia al mio gruppo di operai che do per attuare quella per il piano agronomico
39:46avrò informazioni in entrata e in uscita continuamente in entrata e in uscita in più
39:50magari avrò le informazioni a capannina meteo tutto questo deve essere gestito da sistemi complessi
39:55che spesso sono dei portali come dicevo prima dei cloud ma che gestiscono informazioni meteo
40:02dati climatici informazioni riguardanti la flotta informazioni riguardanti l'operatività delle mie operazioni
40:08quindi quanti sono i costi delle mie opzioni e quante ore uomo impiegato ore macchina eccetera eccetera
40:15questo per esempio è un caso credo che il dottor toninato vi abbia fatto vedere già una
40:19schermata del genere dovrebbe essere simile questo è un dss appunto si chiama enogis ed è
40:25appunto cloud based o server based piccolo accenno smart farming il concetto di smart farming è
40:39generalmente molto diverso da quello di precision farming per un semplice motivo perché lo racchiude la
40:49smart farming è tutta quella modalità di gestione della della mia azienda che sia in maniera ottimizzata
40:57intelligente che è in verità il termine smart è abbastanza antipatico perché vuol dire che poi le
41:04altre sono un smart e non sono intelligenti ma va bene diamo una definizione vera e propria allora la
41:12smart farming che è schematizzabile in quel in quell'immagine di sinistra viene composta da quattro
41:18parti ma volendo definirla è quell'insieme di soluzioni tecnologiche io aggiungerei tecniche
41:25tecnologiche che possono essere utilizzate individualmente insieme al fine di ottimizzare
41:30operatività e redditività aziendale io distinguo personalmente da smart farming in queste quattro
41:39componenti una componente gestionale una componente tecnologica una componente di network e una componente
41:48economica queste quattro componenti questi quattro ambiti in verità sono quello su cui
41:56qualsiasi impresa di qualsiasi afferenza si basa ok quindi c'è una parte gestionale nel nostro caso
42:03sarà una gestione agronomica gestione personale gestione la cantina può essere qualsiasi cosa una
42:09parte tecnologica che non per forza sia la tecnologia della smart farming che io della della precision farming
42:15che ho appena spiegato può anche essere una tecnologia software per esempio adottarsi un
42:19gestionale completo e complesso è già una soluzione tecnologica ok la tecnologia in cantina è già di per
42:26sé un ausilio tecnologico più che è chiaro che più tecnologia e più gestione metto in ballo a livello
42:33tecnico tecnologico e più avrò bisogno di fare network network cosa vuol dire far parlare tra di sé i vari
42:40ambiti produttivi questo non vuol dire far parlare tra di sé i miei sistemi informatici attenzione vuol
42:45dire anche fare network tra le persone tra i componenti e vari stadi i vari stadi del mio
42:51processo produttivo una delle difficoltà più grandi in ambito vitivinicolo quando si affronta la come
42:57vedremo la vendemmia selettiva o la viticoltura di precisione finalizzata la vendemmia è quella di
43:04concertarsi con la cantina o meglio è quella di trovare i fondi per pagare lo psichiatra fine a
43:09finestà fine a fine vendemmia al cantiniere e all'enologo perché sembra banale ma spesso e
43:17volentieri campo e cantina non sono così coordinati più noi estremizziamo e rendiamo il sistema complesso
43:23e più le criticità vengono a galla e sono emerse in effetti diciamo inoltre che da questa definizione
43:31non può sicuramente essere esclusa la parte economica stiamo facendo impresa non è un'impresa
43:39se non c'è un lato economico ma non un lato economico nel senso che devo far soldi lato
43:43economico nel senso che tutto quello che è impresa deve essere economy driven dell'impresa è gestita e
43:53guidata e spinta da una continua analisi costi benefici perché perché nella mia definizione parlavo
44:00sì di operatività ma parlavo di redditività redditività un concetto strano perché non è il reddito ma è
44:07cosiddetta capacità di generare ricchezza da un'azienda ora il problema si pone perché la
44:11ricchezza è fatta da beni tangibili che possono misurare quantificare ma anche da beni intangibili
44:17che non posso misurare quindi con la misura ricchezza boh non lo so sinceramente esistono i
44:21modelli ce ne sono tanti esistono dei modelli e si possono si possono calcolare i beni intangibili per
44:28esempio comprendono la cultura le competenze del mio personale il capitale umano fatto da come
44:37è stratificata la mia azienda il no ha accumulato capite che è un po difficile parlare di redditivitÃ
44:45comprendendo un'analisi di questi di questa tipologia di beni ok ma al contempo se stiamo
44:52facendo imprese se la sfera economica è così importante io non posso prescindere da un'analisi
44:57costi benefici per tutte le scelte che sto facendo se vi ricordate all'inizio detto che
45:02il mio modo principale di agire nel in ambito in generale ma in ambito di viticoltura di precisione
45:08quello del dati informazioni conoscenza decisione ok in realtà questa è già di per sé un analisi costi
45:20benefici perché vuol dire che le mie scelte vengono prese in funzione di una delle motivazioni ben
45:25precise o comunque uno schema tecnico scientifico ben preciso se all'interno dell'impresa l'analisi
45:31costi benefici fosse lo schema attuato in ogni decisione che bisogna prendere anche dal punto
45:36di vista economico non sarebbe fatto male il problema è che nessuno lo fa o quantomeno molto
45:41pochi lo fanno veniamo poi alle molto rapidamente alle applicazioni perché poi nella seconda parte del
45:48nostro della nostra chiacchierata parleremo per lo più del caso aziendale le nostre applicazioni come
45:56applico tutto quello di cui ho parlato finora e questa parte abbastanza interessante perché se è
46:07vero che io vi ho detto che da dei dati ottengo delle informazioni spazializzate che posso tradurre in
46:12delle mappe nella fattispecie ho fatto vedere delle mappe di vigore come questa per esempio una
46:18volta che la mappa di vigore e ho fatto tutte le mie lucubrazioni ho preso i miei campionamenti
46:24ho fatto le mie osservazioni in campo ho capito perché la variabilità è in quel modo e come si
46:30comportano le le piante la domanda d'obbligo è che adesso è adesso mi trovo davanti un bivio mi
46:39trovo davanti un bivio perché scusate la grafica leggermente sbagliata posso o gestire questa
46:44variabilità o cercare in qualche modo di ottimizzarla cosa vuol dire vuol dire che
47:00gestire vuol dire gestire l'utilizzo degli input per diminuire l'effetto della variabilità vuol dire
47:06basare alcune delle mie strategie agronomiche sulla possibilità di appiattire un po tutto
47:12uniformare un po tutto si può fare alcune applicazioni lo prevedono non aspettatevi di
47:20come dire sovvertire l'ordine naturale delle cose non diventerà mai un vigneto un campo da calcio perché
47:27perché siamo all'aria aperta perché siamo un ecosistema per quanto artificiale complesso oppure
47:33possiamo ottimizzare possiamo ottimizzare gli input e effettuare delle scelte che mi portino a
47:39come dire differenziare la mia produzione e di conseguenza sfruttare al meglio una variabilitÃ
47:46che in ogni caso so di non poter diminuire non riesco a diminuire la variabilità la prendo come
47:54un fattore a mio favore e la uso per differenziare la mia produzione in ogni caso entrambe le strategie
48:03che non è detto che siano una a prescindere dall'altra spesso vengono utilizzate anche insieme in diversi
48:09momenti momenti della stagione e su diversi vigneti magari ma entrambe le strategie servono sempre lo
48:15stesso scopo aumentare la redditività aziendale detto questo dal punto di vista pratico cosa posso
48:30fare in vigneto dal punto di vista agronomico applicativo se mi avete seguito abbastanza in
48:41maniera abbastanza critica in quello che ho detto finora capite che noi fondamentalmente abbiamo solo
48:45parlato in un processo decisionale non abbiamo parlato di tecnologia di qualche tipo che abbiamo
48:52solo parlato di tecnologia fine al nostro processo decisionale quello che facciamo dopo da un altro
48:56paio di maniche e quindi possiamo paradossalmente partire dalle operazioni più semplici quindi
49:01fondamentalmente anche dalle semplici operazioni manuali decido che strategia agronomica attuare per
49:09esempio per una per un impianto per una potatura ancora più semplice per una potatura verde per una
49:19per un diradamento per un per una vendemmia manuale do un palmare o carico sullo smartphone
49:27del capo squadra la mia squadra una mappa di prescrizione in cui dirò guarda che nel caso della
49:33potatura invernale la zona verde me la devi potare a tre gemme staccate per il cordone speronato è sempre
49:39il caso del cordone speronato la zona rossa me la poti a due ok o meglio ancora divento io cronomo
49:44matto vado in vigneto prima che inizi a potare e inizia a nastrare le zone come se non ci fossero
49:48domani stessa cosa posso fare per la vendemmia penso che vi abbia fatto vedere delle possibilitÃ
49:53di vendemmia manuale matteo gatti posso un po complicare la questione e quindi posso usare della
50:01meccanizzazione spingermi quasi osare utilizzare della meccanizzazione semplice semplicemente facendo
50:08che cosa un acceso spento o aumentando diminuendo la velocità per esempio so il tillage solti la
50:15di lavorazione il suolo in alcuni casi dovrà fresare in altri nomi riferisco per esempio sotto
50:20chioma sottofila e quindi in alcuni casi freso in altri non tocco il terreno con una mappa montata su un
50:28tablet o sul sul mio sul mio smartphone oppure posso fertilizzare apro chiudo o aumento diminuisco
50:35la velocità di conseguenza aumento diminuisco la quantità di prodotto che spergo sul terreno così
50:40come le semine così come i sovesci l'apice di questo ragionamento chiaramente è la le cosiddette
50:49applicazioni a variable rate variable rate application che fanno capo alla varia potere
50:55tecnologi che fondamentalmente in ambito viticolo sono lo stato attuali 4 la più vecchia che è la
51:04concimazione la vendemmia le semine e i trattamenti esistono delle macchine dedicate per queste quattro
51:15operazioni e quindi avrò delle macchine che come vedremo si occuperanno di fare una fertilizzazione
51:24e concimazione a rato variabile o una raccolta rato variabile o addirittura delle macchine che
51:28danno i trattamenti in funzione del volume di chi ho osservato quindi la domanda che vi pongo è e che
51:35lascio cadere nel vuoto vi risponderete da soli è necessario avere variable rate per fare viticoltura
51:41di precisione finora abbiamo parlato di contesti aziendali ma il contesto aziendale italiano non è la
51:52semplice azienda agricola o impresa agricola ma spesso e volentieri si parla di consorzi quindi
52:00comprensori evitati o di cantine sociali la riti il ricorso al al consorzio e al consorziamento in
52:10italia è molto presente e quindi è un lato della nostra del nostro discorso che non va sicuramente
52:18tralasciato tutto quello che vi ho detto finora può essere relegato semplicemente un ambito
52:24aziendale o posso utilizzare qualcosa di questo discorso anche in ambito consortile ovviamente
52:31la seconda posso utilizzare soprattutto i sistemi di monitoraggio anche in un ambito consortile
52:36ovviamente cambiano i presupposti e le logiche ve lo racconto con un esempio molto semplice il primo
52:43lavoro da satellite su cui io abbia mai messo le mani nel 2004 2005 è quello che ha riguardato il
52:49consorzio franciacorta quindi un uso del remote sensing sulla docg franciacorta di due anni in
52:56cui tutta la docg è stata monitorata con queste immagini con questo satellite chiamato iconos
53:02all'epoca abbiamo acquisito due immagini più o meno a fine giugno con questo satellite iconos 2 metri e
53:10mezzo di pixel per chi se lo chiedesse adesso iconos a penso 80 centimetri attualmente a queste
53:18immagini satellitari sono state abbinate delle analisi delle caratteristiche delle chiome dell'analisi
53:23dei parametri vegeto produttivi dei campionamenti e analisi di laboratorio sui mosti e chiaramente
53:28delle micro unificazioni delle test sensoriali partiamo dal presupposto che franciacorta giocavamo
53:35in casa perché e soprattutto giocavamo facile mi ci piaceva vincere facile perché partivamo da una
53:40base conoscitiva già abbastanza importante cosa vuol dire che in franciacorta da poco era stato
53:46fatto a una una zonazione vitivinicola un studio di zonazione vitivinicola che ha permesso di
53:52caratterizzare la vocazionalità del territorio in sei unità ben diverse che sono quelle elencate qua di
54:02cui non vi sto a descrivere velocemente le caratteristiche perché non ci interessa in questo
54:06ambito ma di cui vedete bene o male una mappa quindi conoscevamo già molto bene il territorio
54:14questo è l'esempio di una immagine dai conosci in falso colore da questa poi si estraggono le varie
54:22bande e si calcola le dvi ai fate conto che questa è tutta la franciacorta infatti questo per esempio è
54:31il
54:31montorfano chi di voi è lombardo o passa spesso dal piemonte verso il veneto trentino friuli e
54:40quindi attraversa il nord italia da est ovest ovest a essa che quando arriva verso il busco rovato
54:47sulla quattro sulla sinistra un certo punto dalla pianura più totale si erge un monticello isolato
54:52senza nulla quello è il montorfano montorfano una storia molto particolare non abbiamo tempo di
54:58raccontarne ma sarebbe interessante discuterne e sarà per un'altra volta tutta la franciacorta
55:04e quella compresa tra il montorfano e a nord vedete qua che si intravede di fianco al box questo che
55:12è
55:12fondamentalmente il lago di seo che è tutta questa zona è la franciacorta ora cosa abbiamo fatto presa
55:20tutta l'immagine sono stati selezionati 24 vigneti scelti all'interno delle diverse unitÃ
55:28vocazionali con diverse forme di allevamento rappresentative della zona quindi cordone
55:32speronato guillo archetto doppio capovolto e silvò fondamentalmente che la che la la forma
55:40di allevamento tipica della franciacorta o quantomeno la vecchia forma di allevamento franciacortina un po'
55:45in via di riscoperta dieci vigneti di questi 24 sono stati interessati a delle misure distruttive
55:51superficie fogliare per ceppo tutti e 24 vigneti a campionamenti di curve di maturazione campionamenti
55:57pre vendemmiali quindi il giorno della vendemmia con diverse misurazioni che sono quelle che leggete
56:03che leggete qua in questa lista e cinque di questi vigneti più o meno uno per unità vocazionale tranne un
56:09vocazionale sono stati raccolti dei contattivi d'uva sufficienti 15 ca 100 125 kg d'uva per
56:17effettuare delle micro vinificazione poi interessate delle degustazioni le degustazioni e me oggi non le
56:22vedremo non abbiamo abbastanza tempo da quella super mappa che avete visto prima in falso colore
56:27si estrae l'endvi ai che in questo caso è stata tradotta con un becerissimo vigore vegetale
56:33vegetativo ma mi perdonerete era all'inizio dei nostri lavori stiamo parlando comunque di vent'anni
56:40fa e quindi non c'era un numero ma un'indicazione anche la scala di colorimetrica non era esatta ma
56:47con i campionamenti che abbiamo fatto nei singoli vigneti siamo riusciti a stimare e a derivare
56:52tutte le altre caratteristiche che vedete quindi la resa il brix la città titolare titolabile e vedete non è
56:59totale ma è titolabile perché si parla di mosti e vedete che l'ultimo si chiama vigore
57:03vegetativo in verità sarebbe lai o meglio la superficie fogliare per pianta la superficie
57:08fogliare per pianta si da questo est in queste informazioni abbiamo creato tutta una modellistica
57:15doc quindi abbiamo lavorato fondamentalmente di statistica fine per vedere come derivare tutta
57:21una serie di caratteristiche dal semplice immagine stellitare quindi dalle dvi ai e questo in cosa si è
57:27tradotto fondamentalmente in delle mappe quello che interessava al nostro fine ultimo era
57:32questa mappa una mappa di resa stimata quindi vigneto per vigneto in ogni angolo della francia
57:39corta sapere qual è la resa stimata di quell'appezzamento per migliorare ovviamente le rese quelle
57:48ufficiali e rendere la vita più facile tecnici anche tecnici del consorzio che all'epoca avevano
57:53l'erga omnes e quindi erano comunque responsabili della come dire dei monitoraggi della verifica dei
58:00rispetti dei limiti della doc su questo vigneto in particolare che un vigneto si chiama di passirano
58:05una zona francia corta vedete che il vigneto oli filari a e b che sono questi due se trovo il
58:13puntatore
58:13filare a questo più esterno sulla sinistra o meglio a ovest e questo più a nord è a sud est
58:21il
58:22filare b sono quelli che loro i tecnici della della dell'azienda avevano del consorzio avevano tipicamente
58:27sempre preso come filari campione la stima da satellite ha dato delle informazioni molto più
58:33accurate e questo ci ha molto molto molto piaciuto c'è molto piaciuto anche perché la cosa è replicabile su
58:39tutti i vigneti ma alla fine quello che ci interessava era questo dare al consorzio uno
58:45strumento preventivo quindi fine giugno inizio luglio molto prima della vendemmia per dire ai
58:51nostri soci attenzione tu stai sforando ai limiti consentiti alla dio cg fai qualcosa per rientrarci
58:58e quindi non essere coercitivi sui soci ma dire soci del consorzio francia corta avete tutti gli
59:07strumenti per poter rientrare perfettamente nei nostri limiti di produzione