project - EIP-AGRI Operational Group

FLAVOTRACK - Development of a Decision Support System (DSS), based on drone spectral analysis techniques, for mapping, detection and forecasting of Flavescence Dorée in Tuscan vineyards
FLAVOTRACK - Sviluppo di un sistema di supporto alle decisioni (DSS), basato su tecniche di analisi spettrale da drone, per la mappatura, il rilevamento e la previsione della Flavescenza Dorata in vigneti toscani

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Kontext

La Flavescenza Dorata rappresenta una delle principali emergenze fitosanitarie per la viticoltura europea ed è classificata come organismo da quarantena ai sensi della normativa fitosanitaria comunitaria. La legislazione vigente impone obblighi stringenti di monitoraggio, contenimento ed eradicazione delle piante infette, con rilevanti impatti economici e organizzativi per le aziende vitivinicole e per i servizi fitosanitari regionali. In Toscana, regione a forte vocazione vitivinicola, la diffusione della malattia è aggravata dai cambiamenti climatici, che favoriscono lo sviluppo del vettore Scaphoideus titanus, e dalla difficoltà di individuare precocemente le piante infette.

Attualmente il monitoraggio della Flavescenza Dorata si basa prevalentemente su rilievi visivi manuali, soggettivi e spesso tardivi, che risultano inefficaci su superfici estese e comportano elevati costi di manodopera. Tale approccio determina un aumento delle estirpazioni non necessarie, un uso intensivo di insetticidi per il controllo del vettore e una riduzione della sostenibilità ambientale ed economica delle aziende. Inoltre, l’assenza di strumenti digitali affidabili limita la capacità di pianificare interventi mirati e preventivi. Parallelamente, il mercato vitivinicolo richiede standard sempre più elevati in termini di sostenibilità, tracciabilità e riduzione degli input chimici, in linea con gli obiettivi del Green Deal europeo, della strategia Farm to Fork e del Piano Strategico della PAC

Activities

The FLAVOTRACK project involves the development, testing, and field validation of an innovative decision support system (DSS) for monitoring, mapping, and forecasting Flavescence Dorée in Tuscan vineyards. Project activities include the selection and management of pilot vineyards representative of the region and the implementation of survey campaigns using drones equipped with multispectral and hyperspectral sensors, complemented by proximal, very high-resolution ground surveys.

Agronomic, spectral, and phytosanitary data are collected, combined with the geolocation of symptomatic plants and laboratory tests using molecular diagnostics (LAMP), to distinguish between healthy, asymptomatic, and symptomatic plants. The acquired data are used to develop and train AI/ML and machine vision algorithms aimed at automatically identifying infected plants and generating predictive phytosanitary risk maps.

The project includes the development and implementation of the DSS, its technical and operational validation under real-world conditions, and the Evaluation of the benefits in terms of reduced phytosanitary interventions, monitoring costs, and unnecessary uprooting. Training, consulting, dissemination, and field demonstration activities for farmers and technicians are also planned, aimed at transferring the innovation and its adoption at a regional level, contributing to more sustainable and efficient viticulture management.

Activities

Il progetto prevede lo sviluppo, la sperimentazione e la validazione in campo di un sistema innovativo di supporto alle decisioni (DSS) per il monitoraggio, la mappatura e la previsione della Flavescenza Dorata nei vigneti toscani. Le attività progettuali comprendono la selezione e gestione di vigneti pilota rappresentativi del territorio regionale e la realizzazione di campagne di rilievo mediante droni equipaggiati con sensori multispettrali e iperspettrali, integrate da rilievi prossimali a terra ad altissima risoluzione.

Vengono raccolti dati agronomici, spettrali e fitosanitari, associati alla geolocalizzazione delle piante sintomatiche e a verifiche di laboratorio tramite diagnostica molecolare (LAMP), al fine di distinguere piante sane, asintomatiche e sintomatiche. I dati acquisiti sono utilizzati per sviluppare e addestrare algoritmi di AI/ML e machine vision finalizzati all’individuazione automatica delle piante infette e alla generazione di mappe di rischio fitosanitario predittivo.

Il progetto include lo sviluppo e l’implementazione del DSS, la sua validazione tecnico-operativa in condizioni reali e la valutazione dei benefici in termini di riduzione degli interventi fitosanitari, dei costi di monitoraggio e delle estirpazioni non necessarie. Sono inoltre previste attività di formazione, consulenza, divulgazione e dimostrazione in campo rivolte ad agricoltori e tecnici, finalizzate al trasferimento dell’innovazione e alla sua adozione su scala territoriale.

Additional information

Il progetto presenta diversi elementi facilitanti per l’implementazione e il trasferimento dei risultati, tra cui l’elevato livello di maturità tecnologica delle soluzioni proposte, già validate in precedenti attività di ricerca e sperimentazione in vigneto, e la presenza di un partenariato multidisciplinare. La disponibilità di aziende pilota rappresentative di differenti contesti viticoli toscani costituisce un ulteriore fattore abilitante, permettendo di testare il sistema in condizioni reali e favorendone l’accettazione da parte degli utenti finali. Un possibile elemento critico è rappresentato dalla necessità di un adeguato livello di formazione tecnica per l’interpretazione e l’utilizzo ottimale dei risultati prodotti dal DSS; tale aspetto sarà mitigato attraverso attività di formazione, divulgazione e supporto tecnico dedicate. In prospettiva futura, i risultati del progetto potranno costituire la base per l’estensione dell’approccio ad altre fitopatie della vite e ad altre colture arboree, nonché per l’integrazione con dati satellitari e modelli agro-climatici su scala territoriale. Il progetto intende inoltre trasmettere ai consumatori un messaggio chiaro legato alla sostenibilità della filiera vitivinicola: l’adozione di tecnologie digitali avanzate consente di ridurre l’uso di fitofarmaci, tutelare l’ambiente e garantire produzioni di qualità, contribuendo a una viticoltura più responsabile, trasparente e resiliente nel lungo periodo.

Project details
Main funding source
CAP Strategic Plans 2023-2027 for Operational Groups
Additional funding source
No additional funding source
Project contribution to EU Strategies
  • Reducing the overall use and risk of chemical pesticides and/or use of more hazardous pesticides
  • Improving management of natural resources used by agriculture, such as water, soil and air
Territorial scope
National

Budget information

EUR 269 674.22
Total contribution
EAFRD contribution
EUR 109 757.41
National co-financing
EUR 159 916.81

  • EAFRD contribution EUR 109 757.41
  • National co-financing EUR 159 916.81

Specific financial information not available.
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2 Practice Abstracts

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Contacts

Project coordinator

Project partners