{"id":1018,"date":"2023-05-19T14:42:00","date_gmt":"2023-05-19T12:42:00","guid":{"rendered":"https:\/\/website-staging.vineforecast.com\/?p=1018"},"modified":"2026-01-08T17:40:26","modified_gmt":"2026-01-08T16:40:26","slug":"sensori-mobili-per-la-viticoltura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.vineforecast.com\/it\/2023\/05\/19\/sensori-mobili-per-la-viticoltura\/","title":{"rendered":"Sensori mobili per la viticoltura"},"content":{"rendered":"
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VineForecast studia l'utilizzo di sensori mobili<\/strong><\/h4>

I dati microclimatici provenienti da sensori mobili possono migliorare le previsioni meteorologiche locali? Per rispondere a questa domanda, VineForecast ha recentemente ricevuto una borsa di studio per la ricerca da parte del Incubatori di alta tecnologia (HTI)<\/a> Bassa Sassonia.<\/p>

I sensori mobili sono attaccati agli attrezzi e ai veicoli che attraversano i diversi campi durante le operazioni regolari. Questo approccio \u00e8 in contrasto con le stazioni meteorologiche fisse, che sono legate a un unico luogo. Mentre i veicoli si spostano nei diversi campi, i sensori raccolgono una serie di dati climatici da diverse localit\u00e0. Nel corso del tempo, i dati raccolti costituiscono una risorsa preziosa per l'addestramento di algoritmi di intelligenza artificiale (AI). Questi algoritmi di intelligenza artificiale riconoscono le correlazioni tra le misure climatiche e le caratteristiche topografiche locali, per adattare ancora meglio le previsioni meteorologiche standard ai fattori specifici del luogo.<\/p>

Nel Articolo sulla regionalizzazione delle previsioni meteorologiche<\/a> abbiamo descritto come VineForecast stia gi\u00e0 utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale per generare previsioni microclimatiche ad alta risoluzione. A tal fine, abbiamo utilizzato i dati di misurazione provenienti da un gran numero di stazioni meteorologiche stazionarie in tutta Europa per addestrare un algoritmo che adatta le previsioni meteorologiche standard alle condizioni topografiche di un campo (pendenza, orientamento, ecc.). Pi\u00f9 dati sono disponibili per questo algoritmo da diverse localit\u00e0, meglio le previsioni microclimatiche possono essere adattate alle singole localit\u00e0 (descrizione semplificata).<\/p>

Primi esperimenti con i dati ridotti delle stazioni meteorologiche<\/strong><\/h4>

Nei primi esperimenti, abbiamo scoperto che solo una frazione delle misurazioni di una stazione meteorologica stazionaria \u00e8 sufficiente come dato di addestramento per portare a un miglioramento significativo delle previsioni di temperatura e umidit\u00e0. La Figura 1 mostra in nero l'errore della previsione meteorologica standard per una stazione meteorologica su un pendio scosceso della Mosella. In media, questo errore \u00e8 stato di circa 1,8\u00b0C nel periodo dal 2011 al 2021. L'errore nella previsione \u00e8 mostrato in verde se l'algoritmo riceve i dati di addestramento dalla stazione meteorologica. Se l'algoritmo utilizza solo circa 1% dei dati di misura della stazione, l'errore di previsione scende gi\u00e0 a circa 1,1\u00b0C.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Grafico\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Figura 1:<\/strong> Riduzione degli errori attraverso i dati delle stazioni meteorologiche<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u00c8 interessante notare che la curva di miglioramento si appiattisce all'aumentare dei dati di addestramento. Ci\u00f2 significa che un numero sempre maggiore di dati provenienti dalla stessa localit\u00e0 non porta a un miglioramento delle previsioni. Il motivo \u00e8 semplice. Il tempo non \u00e8 determinato solo dal microclima. L'algoritmo \u00e8 in grado di gestire gli errori nelle previsioni meteorologiche causati da un microclima specifico (pendenza, orientamento, ecc.). Tuttavia, non \u00e8 possibile correggere in questo modo gli errori la cui causa \u00e8 di natura pi\u00f9 \u201emacroscopica\u201c, vale a dire che la causa dell'errore deriva dall'ambiente pi\u00f9 ampio.<\/p>

Test iniziali e prove sul campo con aziende partner<\/strong><\/h4>

Attualmente siamo nella fase di sviluppo del progetto dei sensori mobili, con prove sul campo iniziate all'inizio di maggio 2023. Il nostro progetto mira a migliorare la previsione del microclima costruendo una rete di sensori climatici mobili e perfezionando i relativi algoritmi di previsione. Nei nostri test iniziali e nelle prossime prove sul campo, stiamo lavorando con MeteoTracker<\/a> un'azienda che offre stazioni meteorologiche mobili.<\/p>

Lavoreremo anche con un gruppo di quattro clienti nelle prossime prove sul campo. Siamo lieti che le aziende Harth & Harth (Rheinhessen)<\/a>, Cantina del marchio (Palatinato)<\/a>, Habitat Weine eG (Palatinato)<\/a> e Strickhof Trotte W\u00fclflingen (Svizzera)<\/a> fanno parte del progetto di ricerca!<\/p>

Prima di iniziare la sperimentazione, ci siamo concentrati sulla convalida dei sensori mobili e sull'analisi delle variazioni climatiche locali in relazione alla topografia.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tTest del sensore sulla moto\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tMontaggio temporaneo sulla bicicletta\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fig. 2 e 3:\u00a0<\/strong>La nostra data scientist Helyne porta i sensori mobili di MeteoTracker in giro per Lipsia a raccogliere dati.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tAbbiamo effettuato diversi test per confrontare i dati dei sensori mobili con quelli delle stazioni meteorologiche fisse. A tale scopo abbiamo raccolto dati a Lipsia. I test hanno dimostrato che i dati dei sensori sono di buona qualit\u00e0 e che i dati misurati dai sensori mobili sono altamente coerenti con quelli delle stazioni meteorologiche fisse (Figura 4).\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Dati\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Figura 4:<\/strong> Le misure di temperatura della stazione meteorologica DWD di Lipsia sono state confrontate con quelle del sensore mobile (in un raggio di 500 metri intorno alla stazione). Nell'arco di 2 ore, la differenza media tra le misure di temperatura \u00e8 stata di 0,5 \u00b0C.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Inoltre, il nostro studio ha analizzato la distribuzione spaziale dei dati dei sensori per identificare le regioni con microclimi specifici nelle aree urbane. Abbiamo trovato relazioni statisticamente significative tra le variazioni del microclima e le caratteristiche topografiche locali, come le differenze di altitudine e la copertura vegetale. Come previsto, i parchi e le foreste tendono a essere pi\u00f9 freschi e umidi delle aree edificate (Figura 5). Ci\u00f2 sottolinea la capacit\u00e0 dei sensori di rilevare queste variazioni localizzate delle condizioni ambientali.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Figura 5:<\/strong> Mappa delle misurazioni di umidit\u00e0 effettuate durante un singolo viaggio attraverso Lipsia. Le misurazioni dell'umidit\u00e0 sono state corrette per le tendenze a lungo termine e standardizzate per mostrare lo scostamento dai valori medi di umidit\u00e0. Sia la Foresta di Nonne che il Parco Clara Zetkin presentavano valori di umidit\u00e0 pi\u00f9 elevati rispetto alle aree pi\u00f9 edificate del centro citt\u00e0 e lungo le strade principali.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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All'inizio di maggio 2023 sono stati installati i primi sensori mobili e sono stati raccolti i primi dati durante una visita ai nostri partner del progetto. I dati dei sensori mobili raccolti dai nostri partner saranno ora utilizzati insieme ai nostri algoritmi di previsione per calcolare previsioni microclimatiche pi\u00f9 accurate per i vigneti. Questo \u00e8 particolarmente importante per i vigneti, dove il microclima pu\u00f2 avere un impatto significativo sulla qualit\u00e0 e la salute dell'uva. I risultati e i feedback dei partecipanti saranno di grande utilit\u00e0 anche per far progredire il nostro sistema di sensori mobili e le sue applicazioni pratiche in viticoltura.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tWolfgang Bender\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tJonas Brand\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fig. 6 e 7: <\/strong>L'installazione dei sensori mobili presso i nostri partner di progetto \u00e8 avvenuta all'inizio di maggio.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Progetti in collaborazione con l'Universit\u00e0 di Scienze Applicate di Osnabr\u00fcck<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h4>

Oltre alle proprie prove sul campo, dal 2022 VineForecast sostiene il progetto di studio \u201eRobot of Vines\u201c dell'Universit\u00e0 di Scienze Applicate di Osnabr\u00fcck (<\/span>https:\/\/www.hs-osnabrueck.de\/loesungen-fuer-morgen\/robot-of-vines\/<\/span><\/a>). Nel progetto, gli studenti hanno sviluppato una stazione meteorologica semovente. A tal fine, hanno montato un sistema di sensori su un rover, che utilizza GPS e RTK e un sensore lidar per navigare senza collisioni attraverso il vigneto dell'azienda.\u00a0Weinhof Brinkmann<\/a><\/span> navigato nel test sul campo (Figura 8). Sette sensori misurano la pressione, la temperatura e l'umidit\u00e0 dell'aria a un'altezza massima di 2 metri. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>

Guardando un po' pi\u00f9 in l\u00e0 nel futuro, i sensori non dovranno pi\u00f9 essere attaccati a un dispositivo di coltivazione, ma si muoveranno autonomamente attraverso i vigneti e registreranno i dati laddove l'algoritmo non dispone ancora di dati di addestramento sufficienti.<\/span>\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Robot\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fig. 8<\/strong>Robot autonomo del progetto di studio \u201eRobot of Vines\u201c dell'Universit\u00e0 di Scienze Applicate di Osnabr\u00fcck<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

VineForecast forscht am Einsatz von mobilen Sensoren K\u00f6nnen Mikroklimadaten von mobilen Sensoren eine Verbesserung von lokalen Wettervorhersagen bewirken? Zur Beantwortung dieser Frage hat VineForecast k\u00fcrzlich eine Forschungsf\u00f6rderung vom Hightech-Inkubatoren (HTI) Niedersachsen erhalten. Mobile Sensoren werden an Anbauger\u00e4ten und Fahrzeugen angebracht, die w\u00e4hrend des regul\u00e4ren Betriebs durch verschiedene Felder fahren. Dieser Ansatz steht im Gegensatz zu […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":1019,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[17,18],"tags":[],"class_list":["post-1018","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-feldversuche","category-wetter"],"yoast_head":"\nMobile Sensoren f\u00fcr den Weinbau - VineForecast<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Seit Anfang Mai 2023 forscht VineForecast am Einsatz von mobilen Sensoren zur Verbesserung von Mikroklimaprognosen f\u00fcr den Weinbau.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.vineforecast.com\/it\/2023\/05\/19\/sensori-mobili-per-la-viticoltura\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Mobile Sensoren f\u00fcr den Weinbau - 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