La difesa della vite richiede strumenti in grado di integrare osservazioni di campo, dati climatici e modelli previsionali. A tal proposito il progetto AI-GRAPE – “Sostegno della digitalizzazione della viticoltura per la prevenzione dei parassiti nell’area transfrontaliera Italia-Slovenia” sta sviluppando un Sistema di Supporto alle Decisioni (Dss) per aiutare tecnici e viticoltori a monitorare i principali fitofagi della vite, con particolare attenzione a Lobesia botrana, Eupoecilia ambiguella e Scaphoideus titanus, vettore della flavescenza dorata.
Se per tignola e tignoletta è fondamentale seguire l’andamento dei voli e delle generazioni, per lo scafoideo, invece, il monitoraggio degli stadi giovanili e degli adulti è essenziale per posizionare correttamente le strategie di contenimento.
AI-GRAPE, che è cofinanziato dall’Unione Europea nell’ambito del Programma Interreg VI-A Italia-Slovenia, nasce proprio con l’obiettivo di sviluppare un Dss capace di integrare dati provenienti da stazioni meteo, trappole, rilievi di campo, immagini satellitari e da drone, modelli previsionali e osservazioni inserite tramite app.
Obiettivo: sviluppare un Dss capace di integrare dati provenienti da stazioni meteo, trappole, rilievi di campo, immagini satellitari e da drone, modelli previsionali e osservazioni inserite tramite app
(Fonte foto: AI-GRAPE)
Il fine non è quello di sostituire l’esperienza del tecnico, ma quello fornire uno strumento che aiuti a leggere in modo più rapido e coerente le informazioni raccolte in vigneto.
Monitoraggio integrato tra Italia e Slovenia
Il progetto AI-GRAPE è partito ad aprile 2024 e terminerà a novembre 2026 e vede coinvolti sei partner (Area di Ricerca Scientifica e Tecnologica di Trieste – Area Science Park, Primo Principio S.c.a.r.l., Le Carline Società Semplice Agricola, ZRS – Centro di Ricerche Scientifiche Capodistria, VINAKOPER Podjetje za proizvodnjo in prodajo vina, d.o.o., Koper e PGZ – Primorska Gospodarska Zbornica).
Coinvolge diversi vigneti pilota in Italia e Slovenia, con aziende biologiche e convenzionali, superfici diverse e differenti strategie di difesa che permettono di testare il Dss in condizioni reali e per costruire dati confrontabili tra areali.
Nelle stagioni 2025 e 2026 è stato applicato un protocollo comune di monitoraggio. Per tignola e tignoletta sono state utilizzate trappole a feromone, con controlli settimanali e letture più frequenti durante i voli. Per lo scafoideo il protocollo prevede osservazioni dirette degli stadi giovanili, classificati da L1 a L5, e trappole cromotropiche gialle per il monitoraggio degli adulti.
Nell’ambito del progetto AI-GRAPE, la raccolta dati in campo è stata supportata da un’app e da una piattaforma digitale sviluppate e gestite dal partner Primo Principio, opportunamente integrate e adattate alle esigenze progettuali. Lo strumento è stato progressivamente modificato sulla base delle indicazioni fornite dagli agronomi, con l’obiettivo di migliorare l’utilizzo operativo in vigneto e renderlo più funzionale alle attività di monitoraggio, analisi e validazione previste dal progetto.
Panoramica stazioni sulla piattaforma WiForAgri
(Fonte foto: AI-GRAPE)
Modelli previsionali e dati storici
I modelli implementati nel Dss non hanno come obiettivo principale la stima esatta del numero di insetti presenti, ma la previsione del momento in cui si verificano i principali stadi o picchi di popolazione. Questo aspetto è centrale per il supporto decisionale, perché il corretto posizionamento degli interventi è spesso più importante del valore assoluto delle catture.
La validazione su dati storici è stata condotta per Lobesia botrana e Scaphoideus titanus. I risultati disponibili indicano che i modelli riescono a riprodurre in modo soddisfacente il timing dei principali picchi, richiedendo calibrazioni che vengono effettuate grazie all’algoritmo autocalibrante.
Modello scafoide sulla piattaforma WiForAgri
(Fonte foto: AI-GRAPE)
I primi voli del drone: non insetti, ma segnali di stress
Un’altra componente del progetto riguarda l’uso di immagini da drone multispettrale. È importante sottolineare che il drone non consente di individuare direttamente la presenza degli insetti, perché i fitofagi target sono piccoli, mobili e non sempre producono sintomi immediatamente visibili sulla chioma.
I voli effettuati nel 2025 e 2026 hanno invece mostrato il potenziale del telerilevamento per individuare aree di stress vegetativo. Nel report sui rilievi in vigneto, l’analisi si è concentrata in particolare su piante con sintomi di mal dell’esca e gruppi di piante sane o apparentemente sane. Il dataset comprende cinquanta parcelle osservate in undici date di volo tra giugno e settembre 2025-2026 e cinque indici di vegetazione, ovvero: NDVI, GNDVI, NDRE, LCI e OSAVI.
Indici di vegetazione NDVI, GNDVI, NDRE, LCI e OSAVI
(Fonte foto: AI-GRAPE)
Tutti gli indici vegetativi evidenziano una differenza tra le viti sane e quelle con il mal d’esca, confermando l’utilità del telerilevamento multispettrale. A giugno, su un campione di dodici piante malate, le differenze sono minime e non attribuibili con certezza allo stato sanitario, anche se si mostra un trend evidente.
Già a partire dai rilievi di giugno, sul campione di piante monitorate, l’indice LCI si è dimostrato quello con il potenziale maggiore per individuare precocemente le piante sintomatiche, intercettando le alterazioni fisiologiche e la degradazione della clorofilla quando i sintomi visivi sono ancora limitati. Al contrario, l’OSAVI è risultato essere l’indice che ha performato meno bene in questa fase, faticando a catturare i segnali iniziali di sofferenza. Quando la stagione estiva avanza verso agosto e settembre, le differenze tra le piante aumentano nettamente, confermando l’utilità generale del telerilevamento multispettrale ma evidenziando al contempo come la tecnologia necessita di ulteriore sviluppo e ricerche per superare i limiti legati alle variabili agronomiche di fondo e affinare le capacità di diagnosi precoce.
Le mappe visibili sulla piattaforma WiForAgri
(Fonte foto: AI-GRAPE
Una rete di competenze oltreconfine
Uno dei risultati più importanti di AI-GRAPE è la collaborazione costruita tra i territori del Collio, del Veneto e della Slovenia. Il confronto continuo tra viticoltori, tecnici, ricercatori e partner di progetto ha permesso di condividere protocolli, osservazioni di campo e competenze diverse, trasformando la variabilità dei vigneti in una risorsa per migliorare il Dss.
Questa sinergia transfrontaliera rende i dati più solidi e favorisce la diffusione di pratiche di difesa sostenibile e digitale, adattabili alle specificità locali.
Per approfondire attività, documenti e deliverable del progetto è possibile consultare questa pagina; viticoltori e tecnici possono inoltre accedere allo Sportello Digitale AI-GRAPE, pensato proprio per mettere a disposizione servizi, informazioni e competenze.
Uno dei risultati più importanti di AI-GRAPE è il confronto continuo tra viticoltori, tecnici, ricercatori e partner di progetto
(Fonte foto: AI-GRAPE)
Prospettive di AI-GRAPE
Ricapitolando, la stagione 2025 ha rappresentato una fase di test operativo del sistema: sono stati verificati il protocollo di monitoraggio, il funzionamento delle trappole, l’inserimento dei dati da app, i flussi informativi verso la piattaforma e l’utilità dei rilievi da drone.
I dati della stagione 2025 sono stati poi utilizzati per aggiornare la calibrazione dei modelli, confrontare trappole manuali e automatiche e migliorare l’usabilità della piattaforma per il 2026, dimostrando che il modello permette di prevedere l’insorgenza dei fitofagi prima che si verifichino dei danni.
AI-GRAPE mostra quindi come la digitalizzazione possa diventare uno strumento concreto per la difesa sostenibile del vigneto: il valore del Dss non risiede in una singola tecnologia, ma nella capacità di integrare dati diversi e trasformarli in informazioni utili per tecnici e viticoltori.
AI-GRAPE – “Sostegno della digitalizzazione della viticoltura per la prevenzione dei parassiti nell’area transfrontaliera Italia-Slovenia” è un progetto cofinanziato dall’Unione Europea nell’ambito del Programma Interreg VI-A Italia-Slovenia.
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