Modelli intelligenti
Il cuore analitico del progetto S.A.L.U.S. è costituito da una suite di modelli intelligenti, progettati per trasformare grandi quantità di dati grezzi in informazioni utili e azionabili per l’agricoltura di precisione.
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Previsione fitopatologie
Grazie all’uso combinato di dati microclimatici, immagini satellitari e algoritmi di machine learning, il sistema è in grado di anticipare l’insorgenza di malattie come la peronospora, suggerendo interventi solo quando realmente necessari. Questo riduce l’uso di fitofarmaci e migliora la tempestività delle azioni. -
Nutrient Nitrogen Index (NNI)
Il modello NNI permette di valutare lo stato nutrizionale delle colture, con particolare attenzione all’azoto, uno degli elementi chiave per la produttività. L’obiettivo è fornire indicazioni per una fertilizzazione mirata, evitando sprechi e limitando l’impatto ambientale. -
Decision Support System (DSS)
Il DSS è uno strumento operativo che integra dati spaziali e temporali per supportare le decisioni agronomiche. Utilizza una gestione raster-based e adotta un approccio dinamico alla Gestione Integrata dei Parassiti (IPM), rendendo l’intervento sul campo più strategico, efficiente e sostenibile.