Denumire entitate:
Centrul de Cercetare pentru Studiul Calității Produselor Agroalimentare și Facultatea de Horticultură
Universitatea de Științe Agronomice și Medicină Veterinară din București
Denumire rezultat cercetare:
Modelarea stadiilor de creștere la pomi și arbuști fructiferi
Scurtă descriere:
În prezent, există tehnologie și echipamente pentru implementarea agriculturii de precizie, dar la nivel internațional și mai ales național sunt destul de puțin accesate de fermieri. De asemenea, datele furnizate sunt destul de puțin exprimate într-o formă accesibilă la nivel de fermă.
Fermierii au nevoie de instrumente accesibile, ce furnizează informații relevante pentru luarea deciziilor în timp real, ce pot ajuta în managementul fermei și în creșterea sustenabilității ei.
În prezent, există o tendință de extindere, la nivelul fermei pomicole, a sistemelor de monitorizare cu senzori atât a datelor climatice cât și a unor parametri ai solului sau plantei. O provocare continuă este dată de interpretarea, analiza și luarea deciziilor în timp real. În acest moment, nu există la nivelul speciilor pomicole, o aplicație personalizată și scalabilă pe diferite regiuni, care să ofere în timp real date privind etapele de creștere a pomilor (dezmugurit, înflorire, căderea petalelor și legarea fructelor, intrarea în pârgă, maturarea fructelor, etc) corelate cu datele climatice.
Pandemia Corona – SARS- COV2 a afectat obiceiurile alimentare, oamenii tinzând să se orienteze către diete mai sănătoase. În același timp, dacă producția de culturi de bază, foarte mecanizată, a fost mai puțin afectată de pandemie, culturile pomicole și legumicole, care necesită mai multă forță de muncă manuală, au avut mult de suferit, multe fiind lăsate neexploatate. Acest lucru a provocat pierderi economice și alimentare severe (Bulgari și colab., 2021).
O provocare a schimbărilor climatice este dată de modificarea fenofazelor de creștere la pomi (López-Morales și colab., 2021), fapt ce necesită observații multi-anuale în vederea adaptării și luării de decizii eficiente economic. În acest sens, modificările temperaturilor medii și ale precipitațiilor, împreună cu creșterea fenomenelor extreme pe termen scurt și lung, afectează deja randamentele culturilor din întreaga lume. Pentru evitarea pierderilor posibile este necesară furnizarea informațiilor utile către fermieri în timp real.
Programele de ameliorare moderne au impus pe piață soiuri cu cerințe scăzute de frig peste iarnă, implicând în ultimii ani o cercetare aprofundată a zonării. De asemenea, există specii/soiuri cu un necesar de ore de frig ce nu mai poate fi satisfăcut în unele zone de cultură, ducând la pierderi în producție/ ineeficiență economică (dezechilibre fiziologice, pierderi datorate înghețului, etc.).
Schimbările climatice generează un interes semnificativ în dezvoltarea instrumentelor și modelelor specifice ajustate pentru fiecare tip de cultură
Acestea vin cu provocările date de prelucrarea volumului mare de date, personalizarea și validarea lor (Lacueva-Pérez și colab., 2020; Kamilaris și colab., 2017; Cai, 2010).
Învățarea profundă constituie o tehnică recentă și modernă pentru procesarea imaginilor și analiza datelor, cu rezultate promițătoare și un potențial mare. Întrucât învățarea profundă a fost aplicată cu succes în diferite domenii, a intrat recent și în domeniul agriculturii (Lacueva-Pérez și colab., 2020; Kamilaris și Prenafeta-Boldú, 2018) printre altele, în cadrul fenologiei culturilor, prin teledetecție prin satelit (generală), folosind algoritmii – transformări Fourier, NDV. S-au creat câteva baze de date (Centrul de cercetare TARBIL Agroinformatică) pentru grâu, orz, linte, bumbac, piper și porumb. Un dezavataj al metodei ar fi discontinuitatea între etapele studiate.
Prin proiectul RealTimeFruit (Algoritm de previzionare si monitorizare în timp real a fenofazelor de creștere și a stării de sănătate a pomilor, finanțat în cadrul competiției interne USAMV București (2022-007/16.05.2022) au fost elaborate modele privind Determinarea influenței schimbărilor climatice asupra fenofazelor de creștere la unele specii pomicole, prin crearea unui Algoritm de identificare a etapelor fenologice folosind TIC.
Speciile pomicole vizate în prima etapă sunt: măr, păr, piersic, nectarin, cais, asimina, jujube.
Domenii de aplicabilitate:
Pomicultură, Ferme pomicole
Cuvinte cheie:
Fenologie, pomi, necesar de frig (CP, CH), GDH, schimbări climatice, agricultura sustenabilă, digitalizarea în horticultură
PERSOANA DE CONTACT:
Nume si prenume Butcaru Ana Cornelia
Număr de telefon: +40 733 520 694
E-mail: ana.butcaru@qlab.usamv.ro