E se lo smartphone diventasse uno strumento agronomico per aiutare agricoltori e tecnici a coltivare meglio, con informazioni oggettive, in modo più sostenibile e riducendo i costi?
Detto, fatto. Proprio da questa domanda è partito SmartCherry, un progetto che vuole fornire una soluzione digitale per le piccole e medie aziende cerasicole in grado di supportare la difesa fitosanitaria e la gestione agronomica del ciliegio, al tempo stesso riducendo l’impatto ambientale e migliorando i margini di profitto.
Focalizzato sull’area della Ciliegia di Lari Igp, in Toscana, SmartCherry è sviluppato all’interno del progetto Horizon Europe OpenAgri. Capofila e fornitore tecnologico è Agrobit, utilizzatore finale è Cia Toscana, inoltre nella sperimentazione sono coinvolte tre aziende agricole pilota: Azienda Agricola Impronta, Azienda Agricola Luca Zaupa e Azienda Agricola Mastrociliegia.
L’innovazione digitale per le ciliegie Igp di Lari, in Toscana
(Fonte foto: Agrobit)
Gli obiettivi di SmartCherry
L’idea centrale è quella di trasformare lo smartphone in uno strumento di monitoraggio agronomico a basso costo. Attraverso l’applicazione iAgro, la fotocamera dello smartphone permette di acquisire immagini delle piante e ricostruirne un modello tridimensionale, creando un digital twin del ciliegio dal quale ricavare informazioni biometriche, volume della chioma e indici di vigorìa. Questi dati vengono integrati con informazioni meteorologiche, storiche e previsionali, per fornire agli agricoltori indicazioni utili alla gestione della coltura.
Il cuore innovativo del progetto è quindi un Sistema di Supporto alle Decisioni (Dss) capace di trasformare i dati raccolti sul campo in raccomandazioni e allerte operative: i modelli predittivi sono orientati alla gestione di problematiche rilevanti per il ciliegio, come moniliosi, moscerino dei piccoli frutti e gelate, consentendo di intervenire in modo più tempestivo e mirato.
Entrando più nel dettaglio, i punti chiave del progetto sono:
- Ridurre la distribuzione di input, in particolare acqua e agrofarmaci, grazie alle raccomandazioni mirate basate su dati raccolti dall’applicazione iAgro. In particolare, attraverso l’impiego della fotocamera, sarà possibile raccogliere dati biometrici sulla chioma (ad esempio indici di vigorìa, volume e modello 3D) e integrarli con dati meteo (per esempio, temperatura giornaliera, precipitazioni e umidità). La fusione di queste informazioni si tradurrà in messaggi di allerta per l’agricoltore o l’agronomo, ad esempio per avvertire della pressione di un patogeno, di un insetto o di una condizione climatica avversa (gelate).
- Supportare la tracciabilità e la conformità ai disciplinari Igp tramite report generati in app. Ad oggi, una documentazione accurata e trasparente delle pratiche agronomiche è un requisito imprescindibile. Questi report saranno strutturati secondo formati standard, facilitando così la conformità ai requisiti di certificazione e la comunicazione con enti di controllo. In questo modo, l’automazione dei report semplifica la burocrazia e rafforza l’affidabilità del prodotto lungo tutta la filiera.
- Garantire l’operatività offline, necessaria e utile in aree rurali caratterizzate da scarsa connettività. Nella maggior parte dei casi questo aspetto limita l’adozione di strumenti digitali e per rispondere a questa criticità, l’applicazione è stata progettata con una doppia architettura: una versione basata su cloud e una versione mista edge/cloud, capace di funzionare offline. I dati raccolti dall’app iAgro vengono elaborati direttamente sul dispositivo, consentendo agli agricoltori di accedere a informazioni e raccomandazioni in tempo reale, anche in assenza di rete. La sincronizzazione con i servizi cloud avviene automaticamente quando la connessione viene ripristinata, garantendo continuità operativa e affidabilità del sistema in qualsiasi condizione ambientale. Aspetto questo particolarmente interessante per tutte quelle aziende agricole che, appunto, si trovano in aree rurali dove la connettività spesso è limitata.
Sviluppo dell’app iAgro e prove in campo
Per comprendere le reali esigenze del comparto, il progetto ha coinvolto direttamente i cerasicoltori e i tecnici. Le principali criticità emerse riguardavano la gestione di malattie e insetti (Monilia spp., Rhagoletis cerasi, Drosophila suzukii) e la prevenzione dei danni da gelata. Inoltre, avendo aderito all’Igp Ciliegia di Lari, i cerasicoltori hanno espresso il bisogno di avere una reportistica adeguata a facilitare la burocrazia richiesta.
Per poter sviluppare e dare una soluzione agli agricoltori, il team di Agrobit ha messo a disposizione l’app iAgro che, attraverso acquisizioni fotografiche effettuate direttamente in campo, genera il gemello digitale delle piante e ne calcola automaticamente parametri biometrici fondamentali per la gestione agronomica, come volume della chioma, altezza, spessore, Leaf Area Index (Lai), Tree Row Volume (Trv) e Leaf Wall Area (Lwa).
Nell’ambito del progetto Agrobit ha messo a disposizione l’app iAgro
(Fonte foto: Agrobit)
Parallelamente, sono stati integrati nell’app i microservizi di OpenAgri dedicati alle previsioni meteo, alla gestione di insetti e malattie, alla registrazione delle operazioni colturali e alla generazione automatica della documentazione necessaria per le certificazioni.
La fase di validazione è stata condotta nelle tre aziende agricole pilota, tutte localizzate nell’area di Lari e tutte aderenti alla Igp Ciliegia di Lari.
Il 12 maggio 2026 sono stati effettuati i rilievi in campo per testare le nuove funzionalità dell’applicazione. In ciascuna azienda sono state selezionate sei piante campione e per ognuna di esse è stata eseguita una scansione della chioma tramite smartphone, acquisendo almeno cinquanta immagini consecutive necessarie alla ricostruzione tridimensionale della pianta.
Le acquisizioni hanno permesso di creare il gemello digitale degli alberi; misurare automaticamente parametri biometrici della chioma; generare mappe di vigore basate sul Lai; produrre mappe di volume d’acqua per la distribuzione mirata degli agrofarmaci; validare il funzionamento dei sistemi previsionali per malattie e insetti.
Durante tutta la stagione produttiva è proseguito il monitoraggio di malattie e insetti, permettendo una valutazione continuativa dei modelli previsionali.
La fase di validazione è stata condotta nelle tre aziende agricole pilota localizzate nell’area di Lari e aderenti alla Igp Ciliegia di Lari
(Fonte foto: Agrobit)
I risultati delle prove in campo
Dalle prove in campo sono emersi risultati particolarmente interessanti, sia dal punto di vista agronomico che dal punto di vista tecnologico. In primis, la riduzione di acqua e agrofarmaci: grazie alla stima delle dimensioni reali della chioma, l’algoritmo è stato in grado di proporre volumi di distribuzione più corretti rispetto alla pratica tradizionale.
Le simulazioni effettuate sui campi pilota mostrano una riduzione del 15-25% dei volumi di miscela distribuiti, con una conseguente diminuzione sia del consumo di acqua sia dell’impiego di prodotti fitosanitari.
La conseguenza diretta di questa oculata gestione degli input è la riduzione dei costi per l’azienda: l’analisi economica condotta sulle aziende ha infatti evidenziato una riduzione dei costi di produzione compresa tra il 20% e il 30%.
Il risparmio deriva principalmente dalla diminuzione degli input e dalla riduzione delle ore dedicate al monitoraggio in campo, grazie al supporto decisionale dell’applicazione.
Le raccomandazioni di distribuzione generate dal sistema hanno mostrato un’accuratezza tra il 93% e il 95% nella versione cloud e tra l’88% e il 92% nella versione edge/cloud, mantenendo comunque prestazioni elevate anche quando l’elaborazione viene eseguita in locale. Per quanto riguarda la previsione di malattie e insetti, i modelli hanno raggiunto accuratezze comprese tra l’85% e il 90%. Gli agricoltori hanno confermato in particolare la forte presenza di Drosophila suzukii e Rhagoletis cerasi durante la stagione, in linea con i livelli di rischio segnalati dall’applicazione. Più complessa si è rivelata invece la previsione di Monilia spp., per la quale il modello necessita ancora di ulteriori affinamenti.
Le attività di cocreazione e sperimentazione hanno permesso di raccogliere numerosi suggerimenti da parte di agricoltori e tecnici, che hanno contribuito direttamente all’evoluzione dell’interfaccia e delle funzionalità dell’app. In particolare, particolarmente apprezzata è stata la possibilità di consultare previsioni meteo localizzate, finestre ottimali di trattamento e previsioni fitosanitarie direttamente dal proprio smartphone, rendendo più semplice e tempestiva la pianificazione degli interventi agronomici.
Le prove in campo hanno portato a risultati particolarmente interessanti, sia dal punto di vista agronomico che tecnologico
(Fonte foto: Agrobit)
Tecnologia e sostenibilità in un convegno
Per approfondire il progetto l’appuntamento è per il prossimo 8 ottobre, alle ore 17:00, al Castello dei Vicari a Lari (Pi). Focus dunque sul ruolo della tecnologia al servizio dell’agricoltore per coltivare meglio, ridurre l’impatto sull’ambiente e aumentare la redditività delle aziende con “La gestione sostenibile del ceraseto e dell’oliveto”.
Dopo i saluti iniziali a cura di Fabrizio Marconi, assessore all’Agricoltura del Comune di Casciana Terme Lari, e Giovanni Bacci, presidente dell’Associazione Culturale Il Castello, ci saranno gli interventi di Simone Kartsiotis (Agrobit) su “Nuovi strumenti per la gestione agronomica e fitosanitaria del ciliegio e dell’oliveto” e Massimo Gragnani (Servizio Fitosanitario della Regione Toscana) su “Il controllo di Drosophila suzukii e mosca dell’olivo in Toscana”.
A seguire, una sessione di domande e dibattito moderata da Michelangelo Becagli di Cia Etruria. Chiuderà l’incontro Mauro Cavallini, direttore di Cia Etruria, a cui sono affidate le conclusioni.
Per partecipare al convegno è necessario iscriversi in questa pagina entro il prossimo 6 ottobre. Per maggiori informazioni è possibile invece consultare la locandina.
SmartCherry: l’innovazione digitale per le ciliegie Igp di Lari in Toscana.
OpenAgri has received funding from the EU’s Horizon Europe research and innovation programme under Grant Agreement no. 101134083. This output reflects only the author’s view and the European Commission cannot be held responsible for any use that may be made of the information contained therein
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