Abstract
L’agricoltura di precisione (AdP) - e la sua più recente evoluzione che la definisce agricoltura digitale (AD) - rappresenta una modalità di gestione dei processi produttivi primari (agricoli, zootecnici e forestali) che non tiene conto solo dell’esperienza professionale accumulata dall’agricoltore (o allevatore o forestale), ma che integra gli elementi esperienziali con informazioni provenienti da molte altre fonti. L’obiettivo è di gestire la variabilità (spaziale, temporale e qualitativa) che è presente in tutte le realtà produttive primarie, ma che, fino all’avvento dell’AdP, era difficile se non impossibile gestire opportunamente. L’AdP introduce tecnologie in grado di raccogliere informazioni, analizzarle opportunamente, prendere decisioni conseguenti e attuarle efficacemente per mezzo di strumenti in grado di avvantaggiarsi dell’integrazione di molte discipline. Nel presente articolo sono prese in rassegna le principali tecnologie disponibili, i settori di applicazione, le criticità e i possibili sviluppi futuri.
Introduzione
L’agricoltura è interessata, attualmente, da cambiamenti così radicali e profondi che potrebbero richiederle altrettanto radicali e profondi adattamenti. I fenomeni cui si fa riferimento sono, in estrema sintesi, di ordine i) climatico; ii) demografico e iii) tecnologico. I mutamenti climatici stanno già suscitando allarmi per l’agricoltura; molti studi tra i quali quelli di Rosenzveig (2011) e Wiebe et al. (2015) evidenziano rischi per la fertilità dei suoli, registrano l’espansione dei fenomeni di desertificazione (che interesserebbero già oggi circa il 30% dei terreni dell’Europa meridionale) e segnalano la crescita di eventi meteorologici estremi (uragani, inondazioni), la diffusione di parassiti e infestanti e imprevedibili variazioni produttive delle principali colture in seguito ai cambiamenti di temperatura, umidità, luminosità e concentrazione di CO2. Anche i cambiamenti demografici destano preoccupazioni in quanto si stima che nel 2050 ci saranno circa nove miliardi di persone da sfamare. Ma non è solo il numero di abitanti del pianeta a preoccupare, anche le loro scelte alimentari avranno ripercussioni sull’assetto dell’agricoltura nei prossimi anni (Balboni, 2017): cosa vorranno mangiare, infatti, queste persone? Già oggi si stanno registrando incrementi costanti nei consumi mondiali di carne suina e avicola con le relative conseguenze sulla necessità di superfici agrarie per la produzione degli alimenti zootecnici e sull’impatto ambientale degli allevamenti stessi. Infine, ma non da ultimo, può destare preoccupazione l’aspetto tecnologico: l’estrema semplificazione degli ecosistemi agrari e le agrotecniche messe a punto negli anni ’60 all’epoca della “rivoluzione verde” tese a massimizzare la produzione sembrano, infatti, non soddisfare più le esigenze attuali che, invece, richiedono di massimizzare l’efficienza e la circolarità dei processi produttivi. Alcuni indicatori possono aiutarci a comprendere quest’ultimo aspetto: il più evidente, a giudizio di chi scrive, è la stagnazione da più di un decennio degli incrementi di resa delle principali colture nel mondo (riso, frumento e mais). Questo fenomeno, definito dalla Fao “flattening”, cioè appiattimento, mostra come le rese produttive, cioè le produzioni all’ettaro, cresciute costantemente dagli anni ’60 siano, invece, rimaste pressoché costanti dalla metà degli anni ‘90. In altre parole, le agrotecniche usate oggi non sembrano più adeguate alle nuove varietà, con un potenziale produttivo molto alto, in quanto non riescono a essere efficaci per alcuni limiti tecnologici importanti soprattutto nella concimazione e nell’irrigazione (Mueller et al., 2012). Dal punto di vista tecnologico, quindi, ci troviamo nella situazione rappresentata in figura 1, dove la produzione agricola odierna (punto 1 in figura) si ottiene con un determinato quantitativo di risorse (o input), ma con tecnologie ormai mature.
Figura 1 – Relazione tra risorse (input) e produzione agricola in tre scenari di sviluppo tecnologico
Fonte: Wegener et al., 2017
Per soddisfare le esigenze agricole del 2050, se nulla cambierà nelle agrotecniche attuali (Status quo, punto 2 in figura), si dovrà mettere a coltura altra terra, usare più concime, acqua e, in generale, utilizzare più input (sempre che ciò sia possibile e sostenibile). Se fossimo capaci di sviluppare innovazioni in grado di ottenere la produzione agricola necessaria nel 2050 con le stesse risorse utilizzate oggi (Innovazione A, punto 3 in figura) avremmo già ottenuto un risultato tranquillizzante almeno nel medio periodo. Ma se fossimo in grado di sviluppare un’innovazione in grado di ottenere le produzioni necessarie con meno risorse (Innovazione B, punto 4 in figura) avremmo ottenuto un cambiamento strutturale di enorme portata per le generazioni future. Ma “produrre di più con meno” è proprio il motto dell’Agricoltura di Precisione (AdP) che si pone, allo stato attuale, come un’importantissima opzione alle agrotecniche convenzionali.
L’AdP rappresenta una modalità di gestione dei processi produttivi (agricoli, zootecnici, forestali) che non tiene conto solo dell’esperienza professionale accumulata dall’operatore, ma che integra gli elementi esperienziali con ulteriori informazioni provenienti da molte altre fonti con l’obiettivo di gestire – e, in alcuni casi, anticipare – la variabilità (spaziale, temporale e qualitativa) che si osserva in tutte le realtà produttive primarie, ma che, fino all’avvento dell’AdP, era difficile se non impossibile gestire efficacemente. L’AdP, invece, utilizza e introduce tecnologie in grado di raccogliere informazioni, analizzarle opportunamente, prendere delle decisioni conseguenti e attuarle efficacemente per mezzo di strumenti in grado di avvantaggiarsi dell’integrazione di molte discipline (agronomiche, meteorologiche, informatiche, meccatroniche solo per citarne alcune). L’AdP consente inoltre di realizzare strategie di fondamentale importanza allo stato attuale che consentono di anticipare eventuali problemi (sanitari, irrigui, nutrizionali, ecc.) grazie ad una fitta rete di sensori che monitorano costantemente lo stato fisiologico delle colture o degli animali allevati fornendo allarmi precoci che riducono drasticamente le necessità di interventi curativi con le conseguenti ripercussioni sull’utilizzo di input, sul benessere animale, sulla sostenibilità della produzione. Tuttavia, nonostante i risultati di numerose ricerche abbiano individuato ampi recuperi di efficienza in molte applicazioni agricole (ad esempio nell’esecuzione delle lavorazioni del terreno, nella concimazione, nei trattamenti fitosanitari), essa risulta ancora poco presente, anche se con un’elevata variabilità tra i diversi Paesi, dove l’Italia figura tra quelli con i più bassi livelli di diffusione. Oltre alle numerose opportunità, non vanno tuttavia trascurati i possibili rischi (ad esempio di tipo informatico) e il grado di accettabilità da parte del settore (Dlg position paper, 2018). Vedremo in quest’articolo di analizzare tale situazione.
Le tecnologie disponibili per l’agricoltura di precisione
L’agricoltura di precisione è nata negli Stati Uniti agli inizi degli anni ’90 mutuando parte delle attrezzature (in particolare la guida semi-automatica) dal settore della cantieristica delle grandi opere stradali ricevendo, fin da subito, un’accoglienza molto calorosa in particolare da parte dell’industria costruttrice. Tale entusiasmo si è rapidamente raffreddato dopo le prime difficoltà applicative legate non solo allo stadio dello sviluppo tecnologico, ma anche alle difficoltà da parte del mondo operativo ad applicare tecnologie non tutte “chiavi in mano” e per le quali era necessario acquisire e possedere ulteriori conoscenze oltre a quelle “agricole”. In seguito, lo sviluppo tecnologico, la diffusione della digitalizzazione in tutti i settori produttivi e il ricambio generazionale, hanno ridestato interesse per l’AdP che, a partire indicativamente dal 2010, ha iniziato, seppur gradualmente, a diffondersi nelle aziende agricole maggiormente vocate e presso i contoterzisti e a svilupparsi verso una forma più evoluta definita agricoltura digitale (AD); quest’ultima introduce le azioni di gestione dei dati generati dal sistema fino alla creazione di processi previsionali, tuttavia, per semplicità, in questa nota continueremo a usare il termine agricoltura di precisione.
Attualmente, l’AdP si basa su quattro pilastri tecnologici principali:
- un sistema di posizionamento geografico basato su costellazioni di satelliti (come l’americano Navstar Gps, il russo Glonass, l’europeo Galileo Gsnn e il cinese BeiDou-Compass);
- un sistema d’informazione geografica (Gis);
- moltissime applicazioni (sensori - remoti e prossimali - attuatori per il dosaggio variabile, il controllo delle sezioni, sistemi di guida, sistemi di visione artificiale, sistemi per la valutazione della qualità dei prodotti, ecc.);
- sistemi per la connettività e l’interoperabilità (internet, banda ultra larga, LowRaWAN®, protocolli di comunicazione, IoT, ecc.).
Il sistema di posizionamento geografico serve, principalmente, per due grandi gruppi di operazioni: la navigazione delle macchine (Figura 2) e la gestione sito-specifica delle lavorazioni. La navigazione assume aspetti fondamentali nelle aziende di grandi dimensioni, dove il parallelismo dei passaggi contigui e l’assenza di sovrapposizioni consente notevoli efficienze operative, ma studi recenti dimostrano come anche nelle aziende di piccole dimensioni, dove le superfici sono spesso irregolari, la navigazione satellitare consente di attuare le migliori strategie di percorso evitando sovrapposizioni, transiti inutili e limitando il compattamento.
Figura 2 – Il sistema di posizionamento geografico non solo serve a mantenere paralleli i passaggi contigui e ad evitare sovrapposizioni, ma anche a garantire l’allineamento fra trattore e operatrice come nell’esempio in figura dove la deriva causata dalla pendenza del suolo viene automaticamente rilevata dai sistemi di posizionamento del trattore e dell’operatrice in comunicazione tra di loro e istantaneamente corretta dal sistema di guida
Fonte: Drummond & Etheridge, 2017
La gestione sito-specifica dei trattamenti è un’ulteriore (e molto vasta) applicazione dei sistemi di posizionamento satellitare che consente di trattare in modo specifico le aree di un appezzamento caratterizzate da ampia variabilità. Ad esempio, in un appezzamento dove le caratteristiche di fertilità del suolo abbiano dimostrato un’elevata variabilità, la distribuzione di fertilizzante non sarà eseguita in modo uniforme su tutto l’appezzamento, ma variando la dose secondo le esigenze. In questo caso la macchina spandiconcime riceverà le istruzioni geografiche (mappa di prescrizione) secondo le quali (Figura 3) far variare le dosi da distribuire grazie ad attuatori specificatamente progettati per distribuire dosi a rateo variabile (Vrt). Per attuare tale strategia i sistemi di informazione geografica (Gis) sono di primaria importanza.
Figura 3 – Esempio di interfaccia uomo-macchina ottenuta, in questo caso, tramite un’app per smartphone. Il sistema monitora il lavoro dello spandiconcime che, muovendosi lungo l’appezzamento caratterizzato da diversi livelli di fertilità (aree colorate), distribuisce dosi variabili di fertilizzante evitando, quindi, sovra o sotto dosaggi
Fonte: Marshall Multispread, 2018
I sistemi d’informazione geografica (Gis) servono a fornire mappe aziendali geo-referenziate. Semplificando molto, possiamo dire che essi sostituiscono le mappe cartacee presenti in ogni azienda e possono riportare una quantità notevolissima di informazioni “stratificabili” tra di loro (Figura 4), interconnesse e storicizzabili in modo da rappresentare un archivio di indicazioni utili per la gestione aziendale in corso e per quelle future.
Figura 4 – Un sistema cartografico GIS consente di connettere informazioni aziendali “stratificate” che aiutano a comprendere i fenomeni che stanno alla base della variabilità (produttiva, fitosanitaria, fisico-chimica, ecc.) e a cercare strategie migliorative
Fonte: Omnia Precision Agronomy, 2018, modificata
Le applicazioni per l’AdP sono, oggi uno dei settori tecnologici più diversificati e in espansione. Per tentare di fornire una prima classificazione di tali applicazioni, il Parlamento Europeo (2014) ha pubblicato uno studio (consultabile sul sito riportato in bibliografia) che riporta un repertorio di tecnologie e applicazioni presenti nei Paesi Europei, il loro grado di sviluppo (sperimentale o commerciale) e le principali criticità. Un altro studio compiuto negli Stati Uniti (Miller et al., 2017) riporta un’indagine svolta a livello aziendale dove sono evidenziate le principali applicazioni già in uso, la loro diffusione e le principali criticità. Infine, anche l’Agenzia Europea per i Sistemi Satellitari di Navigazione Globale (Gsa, 2017) riporta i dati di mercato dei principali sistemi commerciali per l’AdP. Da tali lavori, pur con le debite precauzioni data la velocità con cui il settore evolve, possiamo elencare le principali applicazioni per l’AdP oggi diffuse nel settore delle colture erbacee di pieno campo: i) la guida semi-automatica, ii) le applicazioni a rateo variabile (concimazione, trattamenti, semina), iii) la mappatura delle produzioni, iv) il controllo delle sezioni e v) il campionamento del terreno. Infine, l’ultimo pilastro tecnologico dell’AdP riguarda i sistemi per la connettività e l’interoperabilità in quanto vi è la necessità non solo di acquisire dati, ma anche (soprattutto) di gestirli. Quest’aspetto riguarda sia le macchine (che devono essere in grado di ricevere, inviare, generare, processare e scambiarsi dati attraverso protocolli comuni) sia l’azienda (che deve scambiare dati con le macchine, i partner tecnici e commerciali, ecc.). Questo rende necessaria la diffusione del segnale GSM e la presenza di banda ultra larga (Bul) anche nelle zone rurali. Dove ciò non è ancora avvenuto (come ad esempio nelle zone agricole più vaste dell’Australia e del Canada, dove è evidente l’handicap di competitività con le aree coperte da segnale) si sono già registrate iniziative individuali di singoli agricoltori che, in attesa che internet arrivi anche nei luoghi più isolati, si sono organizzati con ponti radio wi-fi, posa autonoma (e a proprie spese) di fibra ottica o utilizzo di connessioni satellitari, anche se molto costose, pur di poter aver accesso alle informazioni.
Settori di applicazione per le colture erbacee di pieno campo
La guida semi-automatica
Quest’applicazione cresce annualmente dell’1% sui trattori nuovi e del 7-8% sui trattori usati rappresentando, probabilmente, la principale tecnologia per l’AdP definibile “chiavi in mano” in quanto non richiede particolari conoscenze supplementari per il suo corretto utilizzo. Un sistema di assistenza alla guida aiuta a eseguire passate contigue evitando sovrapposizioni (la cui entità può superare il 15% della superficie lavorata) o salti tra due passaggi consecutivi. Inoltre, consente l’applicazione di agrotecniche maggiormente sostenibili come lo strip-till (Figura 5).
Figura 5 – Agrotecniche maggiormente sostenibili come lo strip-till sono possibili grazie ai sistemi di guida satellitari
Fonte: Farm Management, 2018
Altri vantaggi sono legati alla maggior tempestività nell’esecuzione delle lavorazioni, alla maggior qualità del lavoro svolto (anche con personale meno esperto) e ad un minor affaticamento dell’operatore che deve concentrarsi meno sul mantenimento della traiettoria potendo dedicarsi al controllo della qualità della lavorazione.
L’evoluzione dei sistemi di guida sta ovviamente guardando anche alle possibilità di guida autonoma (Figura 6) che, unitamente al controllo della trasmissione, potrebbero consentire di ridurre le necessità di manodopera oppure di eseguire lavorazioni di elevata durata giornaliera ruotando il personale a disposizione.
Figura 6 – Sistema sperimentale di guida autonoma in modalità “follow me” per l’esecuzione contemporanea di più lavorazioni con un solo operatore
Fonte: ZF, 2018
Le applicazioni a rateo variabile
Tali applicazioni riguardano diverse lavorazioni come la concimazione, i trattamenti e la semina. Possono essere eseguite sulla base di mappe di prescrizione oppure mediante il controllo diretto dell’operatrice grazie a sensori a bordo macchina (Figura 7). Nel caso rappresentato in figura, i sensori rilevano la colorazione della coltura che è correlata al contenuto di clorofilla che, a sua volta, è correlato alla disponibilità di azoto nel terreno fornendo indicazioni istantanee allo spandiconcime su quale dose applicare con tempi di reazione della macchina di pochi secondi.
Figura 7 – Spandiconcime a rateo variabile a controllo diretto mediante sensori di vigoria montati frontalmente al trattore
Fonte: Agenzia europea per i sistemi satellitari di navigazione globale, 2018
Sono applicazioni la cui diffusione è in crescita soprattutto nelle aziende di grandi dimensioni (riso) e che consentono grandi efficienze nell’utilizzo degli input (riduzione del 16% di fertilizzanti, riduzione fino al 60% di diserbanti, riduzione del 10% di sementi). Per quanto riguarda la semina a rateo variabile, essa può essere attuata in funzione delle caratteristiche dei terreni (più seme in aree omogenee dove il terreno è più fertile, meno seme nelle aree più sciolte) oppure in base alla presenza di infestanti dove la maggior densità adottata nelle aree più colpite può svolgere anche una funzione di controllo; è in fase di studio la variazione della densità di semina in funzione delle caratteristiche varietali e ambientali oppure nel caso di consociazioni di specie diverse.
La mappatura delle produzioni
Le produzioni agricole presentano ampie variabilità dovute a molteplici fattori (caratteristiche del suolo, giacitura e pendenza, patogeni, ecc.). Conoscere tale variabilità permette di individuare strategie idonee per capire come ottimizzare le tecniche produttive. Una possibilità concreta è oggi offerta dai sistemi di mappatura delle produzioni che per mezzo di sensori e grazie alla localizzazione satellitare, riescono a fornire delle mappe sufficientemente precise della variabilità produttiva. Le aree più produttive sono anche quelle che hanno determinato maggiori asportazioni di nutrienti dal suolo e questo potrà servire a gestire i piani di concimazione successivi (Figura 8).
Figura 8 – Mappatura della produzione di riso: a sinistra la produzione media, a destra la produzione reale
Fonte: Spektra Agri, 2016
Recentemente, l’introduzione di sensori idonei a rilevare la qualità dei prodotti (sensori Nir, rifrattometri, ecc.) consentono di mappare le principali caratteristiche merceologiche del raccolto consentendo non solo di conoscere la variabilità all’interno della propria azienda - con lo scopo di gestirla al meglio attuando decisioni conseguenti - ma, in molti casi, anche di gestire separatamente la raccolta secondo lotti di prodotto omogenei (ad esempio per il tenore proteico del frumento) con la possibilità di indirizzarli ad impieghi differenziati per qualità e, quindi, anche per prezzo.
L’utilizzo dei droni
Merita un cenno il riferimento alla possibilità di utilizzare i droni nelle colture erbacee di pieno campo in quanto hanno dimostrato di poter aver un ruolo specifico in almeno tre settori applicativi: i) lo scouting colturale o l’esplorazione di aree difficilmente accessibili, ii) la mappatura di fenomeni al suolo agendo da piattaforma per il supporto di sensori che possono integrare quelli satellitari o prossimali (ad es.: sensori di vigore, termici, macchine fotografiche, ecc.) oppure iii) l’esecuzione di veri e propri interventi colturali (ad es.: la distribuzione di fitofarmaci – ove consentito – la distribuzione di concimi, la distribuzione di antagonisti nella lotta biologica o integrata, trasporto, ecc.). Per tali finalità si stanno formando numerosi professionisti e consolidando metodologie affidabili grazie alle quali potranno essere forniti servizi ad alto valore aggiunto, ma a costi competitivi, soprattutto come supporto alle decisioni colturali o come allarmi precoci.
Il controllo delle sezioni
Le operatrici agricole attuali sono sempre più larghe per massimizzare le capacità di lavoro secondo le indicazioni delle agrotecniche convenzionali. In questo modo, tuttavia, non si tiene conto della variabilità presente nelle colture, rischiando di eseguire sovra o sotto applicazioni con conseguenti inefficienze o sprechi di prodotto. Il controllo delle singole sezioni di lavoro, siano esse segmenti di barra da diserbo, singoli assolcatori della seminatrice, singolo vomere di un aratro polivomere (Figura 9), permette invece di eseguire lavorazioni calibrate con riduzioni degli sprechi e recupero di efficienza.
Figura 9 – Effetto del controllo delle sezioni applicato ad un aratro polivomere (a destra) nei confronti di aratro convenzionale (a sinistra). Le testate dell’appezzamento sono lavorate in modo più regolare senza doppie lavorazioni
Fonte: Kuhn, 2018
Il campionamento del terreno
La conoscenza delle caratteristiche fisico-chimiche del terreno è la principale azione da compiere prima di intraprendere qualsiasi azione di AdP. Oggi sono presenti alcune tecnologie (Figura 10) in grado di determinare rapidamente e a costi contenuti le caratteristiche fisiche del terreno tramite la conoscenza istantanea delle sue caratteristiche di conducibilità o di resistività elettrica (Cillis et al., 2017). Il comportamento elettrico del terreno è legato principalmente al contenuto in sabbia, argilla e limo, ma fornisce indicazioni preziose sui punti da campionare per prelevare campioni specifici di terreno da inviare al laboratorio per le successive analisi chimico-nutrizionali al fine di giungere ad una conoscenza più puntuale e georeferita (attraverso analisi geostatistiche) della variabilità presente nei terreni aziendali.
Figura 10 – Mappa geoelettrica dell’azienda sperimentale del Crea-Centro di ricerca Ingegneria e Trasformazioni agroalimentari, Sede di Treviglio. Si notano le differenze di conducibilità dovute alle diverse composizioni fisiche del suolo e i dieci punti di prelievo (in verde) che è stato possibile isolare. Sono stati eseguiti successivi esami di laboratorio per conoscere anche l’assetto chimico-fisico del suolo al fine di individuare zone aziendali omogenee da trattare in modo specifico
Fonte: Bisaglia et al., Crea-Centro di ricerca Ingegneria e Trasformazioni agroalimentari, Sede di Treviglio (BG), 2017
Ulteriore frontiera della ricerca applicata e industriale in questo settore potrà essere volta a ottenere correlazioni dirette tra il comportamento elettrico dei terreni e le relative caratteristiche fisico-chimiche in modo da poter facilitare il monitoraggio periodico dei suoli con costi e tempistiche contenuti.
Ovviamente, date le esigenze strumentali e di elaborazione dei dati, quest’attività potrebbe essere di maggior interesse per i professionisti (agronomi, agrotecnici) che potrebbero trovare nuovi, importanti sbocchi professionali.
Considerazioni conclusive
L’agricoltura di precisione – anche se dovremmo ormai parlare di agricoltura digitale - sta diffondendosi in tutti gli aspetti della produzione agricola. Per le colture erbacee di pieno campo sono già presenti numerose applicazioni che hanno dimostrato di poter ridurre l’utilizzo degli input produttivi con contrazioni (globali) fino al 30-40% rispetto alle tecniche convenzionali. Oltre a ciò, l’AdP può fornire soluzioni su misura per quasi ogni ambiente produttivo, contribuendo a creare valore e a rinnovare il ruolo dell’agricoltore come elemento indispensabile della società e a essa sempre più strettamente interconnesso non solo come fornitore di servizi (cibo, energia, materie prime, ambiente, paesaggio), ma anche come utilizzatore di nuovi servizi professionali (mappe satellitari, dati meteo, supporti previsionali, consulenze informatiche, tracciabilità). Ovviamente, le interconnessioni e le modalità di sviluppo decentralizzate dell’AdP possono portare anche a criticità e a rischi. Le prime possono riguardare la difficoltà che l’imprenditore agricolo può avere nell’acquisire le competenze necessarie per l’adozione delle nuove tecnologie; un altro elemento di discussione riguarda la proprietà dei dati, che scaturiscono da tali applicazioni, e che dovrebbero rimanere dell’azienda agricola che li ha prodotti. I rischi possono, invece, essere legati alla sicurezza informatica dei dati oppure a un’eventuale interruzione dei servizi digitali che obbligherebbe a un ritorno, seppur temporaneo, alle tecniche convenzionali. Tutto ciò pone l’agricoltura in una nuova ottica e rivitalizza il settore con opportunità importanti e del tutto inedite.
Riferimenti bibliografici
-
Balboni M. (2017), Il pianeta mangiato. Dissensi Edizioni
-
Bisaglia C., Brambilla M., Romano E., Toscano G., Cutini M. (2017). From conventional to precision farming: a case study on the management of the transition. Poster presented at the 11th European Conference on Precision Agriculture (Ecpa 2017), John McIntyre Centre, Edinburgh, UK.
-
Cillis D., Pezzuolo A., Marinello F., Sartori L. (2017), Field-scale electrical resistivity profiling mapping for delineating soil condition in a nitrate vulnerable zone, Applied Soil Ecology
-
Dlg (2018), Digital agriculture. Opportunities. Risks. Acceptance, Frankfurt am Main, Germany
-
Miller N., Griffin T., Bertgold J., Sharda A., Ciampitti I. (2017), Adoption of precision agriculture technology bundles on Kansas farms, in: Proceedings of Southern Agricultural Economics Association (Saea) Annual Meeting, Mobile, Alabama, February 4-7
-
Mueller N., Gerber J.S., Johnston M., Ray D.K., Ramankutty N., Foley J.A. (2012), Closing yield gaps through nutrient and water management, Nature 490, p. 254-257
-
Rosenzweig C. (2011), Climate Change and Agriculture, In: Meyers R. (Editore) Extreme Environmental Events. Springer, New York, NY
-
Wegener J.K., Urso L.M., von Hörsten D., Minssen T.F., Gaus C.C. (2017), Developing new cropping system – which innovative techniques are required? Landtechnik 72(2), p. 91-100
-
Wiebe K., Lotze-Campen H., Sands R., Tabeau A., van der Mensbrugghe D., Biewald A., Bodirsky B., Islam S., Kavallari A., Mason-D’Croz D., Müller C., Popp A., Robertson R., Robinson S., van Meijl H., Willenbockel D. (2015), Climate change impacts on agriculture in 2050 under a range of plausible socioeconomic and emissions scenarios, Environ. Res. Lett. 10 085010