Sustainable management of local olive production by using precision farming system and development of terrritory

Il monitoraggio della crescita dei frutti è uno strumento efficace nella frutticoltura di precisione che può fornire vari indicatori fisiologici come la maturazione e il contenuto idrico. Per ottenere indicatori accurati, è stato suggerito di utilizzare una raccolta dati ad alta risoluzione continuativa nel tempo (ad intervalli che possono arrivare fino al minuto). Esistono diverse tecniche di rilevamento prossimale e remoto, che sono in grado di raccogliere un'ampia gamma di dati sulla crescita dei frutti, tuttavia il punto chiave è mettere a punto metodi innovativi per correlare i dati raccolti dai sensori a parametri fisiologicamente significativi. Nel primo studio, presso l'oliveto intensivo di Gallignano di Ancona (Italia centrale), è stata utilizzata una combinazione di estensimetro e telecamera RGB per il monitoraggio continuo della crescita del frutto dell'olivo (Olea europaea L. cv. 'Frantoio'), nel tentativo per determinare se la crescita dei frutti risponde dinamicamente a variabili ambientali come la variazione del deficit di pressione di vapore diurna (VPD) nelle diverse fasi di sviluppo dei frutti. Per l'analisi dei dati, sono stati impiegati diversi tipi di curve di isteresi per la risposta giornaliera, dal diametro del frutto (FD) alla VPD. Nelle fasi II e III della crescita del frutto l'85% (100 su 118) dei casi ha formato cicli di isteresi completi in senso orario, tuttavia, si è ridotto al 2% (1 su 42) nella fase IV della crescita del frutto (maturazione del frutto). Concludiamo che la scomparsa dei cicli di isteresi in senso orario completi potrebbe essere un buon indicatore della fase di maturazione del frutto (IV). Inoltre, le immagini della telecamera RGB sono state analizzate dalla piattaforma Labelbox (Labelbox Inc., San Francisco, CA, USA) per il rilevamento della maturazione dei frutti e i risultati erano in linea con quanto ottenuto dai modelli isteretici. Nel secondo studio, presso l'oliveto ad alta intensità di Agugliano di Ancona (Italia centrale), è stata monitorata in continuo la DF di quattro cultivar di olivo ('Ascolana dura', 'Piantone di Falerone', 'Arbequina' e 'Lea') mediante estensimetri al fine di monitorare la dinamica di accrescimento dei frutti nei trattamenti di irrigazione in deficit. La valutazione dei parametri di crescita dei frutti, la fluttuazione giornaliera del diametro (∆D, mm), la crescita giornaliera (∆G, mm), la crescita cumulativa dei frutti (CFG, mm) e il tasso di crescita relativo dei frutti (RGR, mm mm− 1 h−1) hanno mostrato una risposta specifica della cultivar allo stress idrico. Tuttavia, la valutazione del cambiamento di grandezza, nel confronto tra il modello isteretico di FD rispetto a VPD, ha mostrato un modello non specifico della cultivar. Un indice quantitativo (altezza delle curve di isteresi), utilizzato per spiegare la variazione dell'entità dell'isteresi, cambia in base ai trattamenti di irrigazione deficitaria. I risultati hanno mostrato una significativa riduzione dell'altezza delle curve di isteresi mediante trattamenti di irrigazione nelle quattro cultivar di olivo e possono stimare in modo efficiente la risposta dell'acqua della pianta al trattamento di irrigazione negli oliveti. La valorizzazione dell'olio extravergine di oliva (EVO) come prodotto tipico (costituito da certificazione DOP e IGP), diventa strategia di sviluppo territoriale. Il rilevamento della maturazione e dello stato dell'acqua sono vantaggiosi per la produzione di EVO di alta qualità, mentre la qualità nutrizionale e organolettica di EVO ne risentono. Il rilevamento accurato della maturazione mediante l'impiego di vari tipi di curva di isteresi e il rilevamento dello stato dell'acqua mediante l'impiego dell'ampiezza della curva di isteresi è stato derivato dai risultati del nostro primo e secondo studio. Nel terzo studio, in un meleto (Malus x domestica, cv. 'Gala') nel campo sperimentale di ATB (Potsdam, Germania), è stata misurata la temperatura 3D della frutta (invece della temperatura della chioma) mediante l’utilizzo di LiDAR e termocamera, al fine di sviluppare una metodologia innovativa per il calcolo dell'indice di stress idrico delle colture (CWSI). Il CWSI è stato calcolato tramite 3 diversi approcci - mediante temperatura misurata manualmente (TRef) e temperatura 3D (TEst). Tra questi, 2 metodi hanno mostrato una forte relazione tra CWSI ottenuto da TRef e TEst (R2 = 0,99).Fruit growth monitoring is a beneficial tool in precision orchard management which can provide various physiological indicators such as ripening and water status. To obtain accurate indicators, using constant high-resolution data collection (ranging from seasonal period up to minute intervals) has been suggested. There are different proximal and remote sensing techniques, which are able to collect a wide range of data about fruit growth. Concurrently, development of innovative methods to adjust sensor output to physiologically meaningful parameters is advantageous. In the first study, at the intensive olive grove in Gallignano of Ancona (central Italy), combination of extensimeter and RGB camera has been used for continuous monitoring of olive fruit growth (Olea europaea L. cv. 'Frantoio'), in the attempt to determine whether fruit growth dynamically responds to environmental variables such as diurnal vapor pressure deficit (VPD) change in different stages of fruit development. In order to data analysis, different types of hysteresis curves for daily response of fruit diameter (FD) to VPD have been employed. In the II and III phases of fruit growth 85% (100 out of 118) of cases formed complete clockwise hysteresis loops, however, it reduced to 2% (1 out of 42) in the IV phase of fruit growth (fruit maturation). We conclude that disappearance of complete clockwise hysteresis loops could be a good indicator of fruit maturation phase (IV). Additionally, Images of the RGB camera have been analyzed by the Labelbox platform (Labelbox Inc., San Francisco, CA, USA) for fruit maturation detection and results were in line with what we obtained from hysteretic patterns. In the second study, at the high-intensive olive orchard in Agugliano of Ancona (central Italy), FD of four olive cultivars ('Ascolana dura', 'Piantone di Falerone', 'Arbequina', and 'Lea') was monitored continuously by extensimeters in order to monitor fruit growth dynamics under deficit irrigation treatments. The assessment of fruit growth parameters of the daily diameter fluctuation (∆D, mm), the daily growth (∆G, mm), the cumulative fruit growth (CFG, mm), and the fruit relative growth rate (RGR, mm mm−1 h−1 ) showed cultivar-specific response to water stress. However, evaluation of magnitude change in the hysteretic pattern of FD versus VPD , showed a non-cultivar-specific pattern. A quantitative index (height of hysteresis curves) used for explanation of hysteresis magnitude change according to the deficit irrigation treatments. The results showed a significant reduction of height of hysteresis curves by irrigation treatments in the four olive cultivars and can efficiently estimate the plant water response to irrigation treatment in olive orchards. Development of extra virgin olive oil (EVOO) as a typical product (consisting of DOP and IGP certification), becomes a territorial development strategy. Ripening and water status detection are beneficial for production of high quality EVOO, meanwhile nutritional and organoleptic quality EVOO are affected by them. Accurate ripening detection by employment of various types of hysteresis curve and water status detection by employment of magnitude of hysteresis curve has been derived from results of our first and second study. In the third study, at an apple orchard (Malus x domestica, cv. 'Gala') in the experimental field of ATB (Potsdam, Germany), 3D fruit temperature (Instead of canopy temperature) was measured by integration of LiDAR and thermal camera in order to develop an innovative methodology for crop water stress index (CWSI) calculation. The CWSI has been computed via 3 different approaches (by manually measured temperature (TRef) and 3D temperature (TEst). Among them, 2 methods showed a strong relation between CWSI obtained by TRef and TEst (R2 = 0.99)