SPADA

Il progetto SPADA (SPAtialized DSS tools for precision Agriculture) è realizzato nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), Missione 4 – Componente 2 – Investimento 2.3, attraverso il bando IRIS promosso dal Competence Center SMACT. Il suo obiettivo principale è lo sviluppo di un Sistema di Supporto alle Decisioni (DSS) spazializzato per il monitoraggio di precisione e la gestione avanzata delle colture erbacee, con particolare attenzione ai cereali, supportando la transizione ecologica e digitale dell’agricoltura mediante l’integrazione e l’analisi di dati di telerilevamento e di sensori in campo, al fine di ottimizzare la sostenibilità ambientale ed economica. Il progetto è guidato da Abinsula S.r.l., specializzata in soluzioni IoT, embedded e digitali, in collaborazione con il Competence Center SMACT e con il supporto tecnico di Primo Principio per la modellazione agronomica. Sono stati inoltre coinvolti stakeholder locali, tra cui la rete della filiera del grano duro sardo “Sardo Sole”. Dal punto di vista tecnico, SPADA è una piattaforma SaaS che integra reti di monitoraggio IoT, immagini satellitari Sentinel-2 e modelli matematici e bioinformatici predittivi. Il sistema include moduli per il bilancio idrico del suolo e il fabbisogno irriguo, la valutazione del rischio di micotossine e l’analisi della lavorabilità e trafficabilità del suolo. L’utilizzo di indici di vegetazione e di umidità (ad esempio NDVI, NDMI) consente di fornire raccomandazioni spazializzate all’interno di ciascun appezzamento, riducendo l’incertezza rispetto agli approcci DSS non spazializzati. Il progetto ha dimostrato un potenziale risparmio idrico del 30–40% e un miglioramento delle pratiche di gestione conservativa del suolo. All’interno di SPADA, Abinsula opera come capofila del progetto, supervisionando le attività di ricerca e sviluppo sperimentale, la progettazione degli algoritmi di data analytics, dell’architettura cloud e delle interfacce web, e garantendo l’interoperabilità tra modelli e fonti dati tramite servizi REST, inclusa la calibrazione dinamica per adattare le simulazioni alle condizioni agricole specifiche dei singoli siti.