La potatura invernale è un’operazione fondamentale in frutteto per mantenere la qualità e la quantità del carico produttivo, ma sono necessari anni per acquisire la giusta esperienza. Considerati i lunghi periodi di formazione e la carenza di manodopera agricola, cresce l’interesse verso l’automazione di questo processo decisionale.
Oltre alla progettazione meccanica e alla visione artificiale, una delle principali sfide della potatura automatizzata consiste nello stabilire dove effettuare i tagli di potatura.
Queste decisioni dipendono da fattori complessi e specifici della pianta e della cultivar, tra cui le caratteristiche dell’albero e dei rami, la storia della crescita, l’architettura della pianta, le condizioni ambientali e gli obiettivi produttivi.
Il modo in cui i potatori esperti valutano questi fattori rimane tuttavia in gran parte sconosciuto, poiché le decisioni di potatura si basano spesso sull’intuito e sull’esperienza. Per automatizzare con successo questa operazione sarà necessario tradurre tali processi decisionali impliciti in regole esplicite e algoritmiche.
Per comprendere queste decisioni, abbiamo condotto oltre quattro ore di interviste sul campo e osservato le operazioni di potatura in diversi siti di Prosser, nello Stato di Washington, coinvolgendo:
Le attività sul campo ci hanno permesso di mettere in relazione le decisioni dei partecipanti con la morfologia reale degli alberi.
A partire dalle osservazioni delle operazioni di potatura, abbiamo inoltre creato un dataset annotato manualmente comprendente 661 tagli di potatura sulle tre cultivar: 124 su ciliegi Bing allevati a UFO, 229 su meli Envy allevati a V-Trellis e 308 su meli Jazz allevati a V-Trellis.
Per ogni taglio individuato abbiamo classificato le caratteristiche di base, come la lunghezza del ramo, l’orientamento del ramo e il numero di gemme, insieme alle corrispondenti decisioni di taglio, tra cui la posizione e l’angolazione.
Successivamente, abbiamo raggruppato i tagli eseguiti sulle diverse cultivar che presentavano la stessa decisione di taglio in base a tre obiettivi agronomici: gestione delle condizioni ambientali, gestione del carico produttivo e rinnovo del legno.
Questi obiettivi rappresentano le esigenze a livello dell’intero albero o del frutteto che influenzano le decisioni di taglio e sono stati individuati attraverso le interviste sul campo.
La Figura 1 mostra un esempio di raggruppamento delle decisioni e del relativo obiettivo agronomico per i ciliegi Bing allevati a UFO.
Tutti i tagli classificati su rami più lunghi di 6 pollici (15,24 cm) e orientati verso l’interno della forma di allevamento o verso l’esterno del filare sono stati associati alla decisione di taglio che prevede la potatura alla base del ramo, con un’angolazione parallela alla branca principale (si vedano le linee rosse nella parte destra della Figura 1).
Questa decisione era legata all’obiettivo agronomico della gestione delle condizioni ambientali, che comprende le scelte di potatura finalizzate a modificare il microambiente della pianta. Tra queste rientrano la rimozione o l’accorciamento dei rami per ottimizzare la distribuzione della luce, aumentare la circolazione dell’aria e prevenire la diffusione di funghi o batteri.
Figura 1. A sinistra, la mappatura delle caratteristiche di base dei ciliegi Bing allevati a UFO rispetto alle decisioni di taglio e al corrispondente obiettivo agronomico. A destra, due esempi di taglio basati su questa mappatura, indicati dalle linee rosse.
Abbiamo individuato altre sei corrispondenze tra le indicazioni agronomiche e i tagli, successivamente convalidate attraverso interviste con gli orticoltori.
Per consultare la serie completa, si rimanda al nostro articolo scientifico (Flynn et al., 2026).
Sebbene queste mappature decisionali costituiscano una base per la potatura autonoma, non sono esaustive. Le ricerche future dovranno ampliare il nostro metodo di acquisizione delle decisioni attraverso studi specifici sulle singole cultivar e l’analisi di condizioni di frutteto più diversificate, così da individuare ulteriori strategie decisionali e casi particolari.
Deanna Flynn e Cristina Wilson
Oregon State University
Fonte: Fruit Matters, WSU
Fonte immagine: Sdguanlv - Growing Fruit
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