Akıllı telefon uygulamasıyla bağın izlenmesi ve analizi

Giriş

Şarapçılık sektöründe, yüksek kaliteli üretim elde etmek için bağ yönetiminde hassasiyet ve doğruluk büyük önem taşır. Ancak bitki gelişim gücünü (vigor) ölçmeye yönelik geleneksel yöntemler; yaprak örtüsünün kalınlığını ve yüksekliğini değerlendirmek için manuel veya görsel yöntemlerin kullanılması gibi, öznel ve hatalı sonuçlara yol açabilir. Bu yaklaşım yalnızca bağ yönetiminde hassasiyeti zedelemekle kalmaz, aynı zamanda bitki koruma ürünlerinin aşırı kullanımına da neden olabilir; bu da çevre ve üretim maliyetleri açısından olumsuz sonuçlar doğurur.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için, her bir bitkinin vejetatif gelişimini nesnel ve bilimsel bir şekilde karakterize etmek üzere tasarlanmış yenilikçi bir uygulama olan iAgro geliştirildi. iAgro, tarım teknisyenlerine ve bağcılara manuel ölçüme güvenilir ve verimli bir alternatif sunar; bitki koruma ürünlerinin dağıtımı için atomizörlerin (püskürtme makinelerinin) kalibrasyonuna yönelik optimize edilmiş veriler sağlar. iAgro tarafından toplanan veriler, bitki koruma uygulamalarının hassasiyetini artırmanın yanı sıra, gübreleme ve hasat planlaması da dahil olmak üzere bağın genel yönetimi hakkında bilinçli kararlar alınmasına da olanak tanır.

Bağda iAgro uygulamasının kullanımı

İncelenen vaka çalışması, Chianti Classico bölgesindeki önemli bir şarap üreticisine ait deneme bağına odaklanmaktadır.
2023 hasat yılında, yaklaşık 5 hektarlık bir bağın vigorunu karakterize etmek ve farklılaştırılmış bitki koruma uygulamaları için iki sınıflı bir reçete haritası oluşturmak amacıyla iAgro uygulaması kullanılarak bir ölçüm gerçekleştirildi (Şek. 1). Deneme, 30 Mayıs 2023 tarihinde, çiçeklenme fenolojik döneminde, 15 bitki örneklenerek yapıldı.

Şek.1: Deneme bağının konumu.

iAgro ile tüm örnek bitkilerin hızlı bir fotoğraf taramasından geçirilmesi sayesinde, ilgili 3D modelin (dijital ikiz) oluşturulması (Şek. 2) ve çeşitli parametrelerin hızlı ve nesnel bir şekilde ölçülmesi mümkün oldu; bunlar arasında özellikle:

• taranan bitkinin yüksekliği, kalınlığı ve hacmi;
• Yaprak Alan İndeksi (LAI);
• Yaprak Duvar Alanı (LWA);
• Ağaç Sıra Hacmi (TRV);
• bitki koruma uygulamaları için optimum su dozu bulunmaktadır.

Şek.2: uygulama tarafından oluşturulan bir örnek bitkinin 3D rekonstrüksiyonu.

Tarlada iyi dağılmış yeterli sayıda bitki örneklenerek, uygulama otomatik olarak vejetatif vigor haritaları (LAI indeksi) oluşturdu; bunlar daha sonra bağın gerçek ihtiyaçlarına göre optimize edilmiş, değişken bitki koruma uygulamaları için bir reçete haritası oluşturmak amacıyla kullanıldı (Şek. 4 ve Şek. 5).

Şek.3: gübreleme ve hasadı optimize etmek için kullanılabilecek, uygulama tarafından oluşturulan vigor haritası (LAI).

Şek.3: optimize edilmiş bitki koruma uygulamaları için uygulama tarafından oluşturulan reçete haritası.

Mücadele edilecek hastalığa (örn. mildiyö) ve işletmenin atomizörüne bağlı olarak, uygulama, her zaman üretici etiketine uygun şekilde, dağıtılacak doğru su ve tarım ilacı dozunu önerebilir. Vaka çalışması sırasında, iAgro sayesinde işletmenin standart dozlarına kıyasla %73 su tasarrufu sağlamak ve tarım ilaçlarını daha iyi dağıtmak mümkün oldu. Bu yalnızca önemli bir su kaynağı tasarrufu anlamına gelmekle kalmıyor, aynı zamanda tarım ilacı kullanımının optimizasyonunda somut bir avantaj olduğunu da gösteriyor; ürünün en çok ihtiyaç duyulan alanlarda dağıtımını iyileştiriyor.

Sonuçlar

iAgro ile dijital tarım, şarapçılık geleneğiyle buluşarak nesnel verilere dayalı, daha verimli ve sürdürülebilir bir yönetim sağlar. Uygulama, akıllı ve çevreye duyarlı tarım uygulamalarını teşvik etmeye yönelik bir araç olmayı amaçlamakta olup, şarap üretiminin kalitesini ve kârlılığını artırmayı hedeflemektedir.

iAgro gibi yenilikçi bir araçla, yalnızca bağ yönetiminde bir iyileşme elde edilmekle kalmaz, aynı zamanda nihai tüketiciyi doğrudan ilgilendiren ileri gelişmelere de kapı aralanır. Örneğin, işletmeye ait özel bir sayfa aracılığıyla, her hasat döneminde tarlada neler olup bittiği şeffaf ve ilgi çekici bir şekilde gösterilebilir; böylece şirketin tüketicilerin gözündeki imajı iyileştirilebilir.

Tarlada toplanan veriler, pazarlama amaçlı kullanılabilir; tüketiciye üretim süreci, mevsimsel iklim eğilimleri ve daha fazlası hakkında ayrıntılı bilgi sunarak, ürüne değer katılabilir ve şirket ile tüketici arasında daha derin bir bağ kurulabilir.

Uygulamanın nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi için web sitesindeki ilgili bölümü inceleyebilir veya video eğitimini izleyebilirsiniz.