Modulo 19. Zootecnia di Precisione

Fabio Abeni (CREA Lodi)

Dirigente di ricerca presso il Centro di ricerca Zootecnia e Acquacoltura del CREA di Lodi.

Da oltre 24 anni attivo nel settore dell’allevamento dei bovini da latte, con particolare attenzione agli aspetti della alimentazione e gestione degli animali in fase di crescita ed all’introduzione delle innovazioni digitali e dell’automazione nel settore dell’allevamento (dal robot di mungitura alla zootecnia di precisione). È Responsabile del Laboratorio di Chimica biologica e Clinica del CREA a Lodi e Responsabile del Gruppo di Ricerca sulla Zootecnia Sperimentale e di Precisione al Centro di ricerca Zootecnia e Acquacoltura del CREA a Lodi. Settori di ricerca: alimentazione e tecniche di allevamento della bovina da latte nella fase di crescita; applicazione delle tecnologie digitali e dell’automazione nell’allevamento della bovina da latte; effetti dello stress da caldo sulla fisiologia, salute e prestazioni dei bovini da latte.

Modulo 18. Introduzione ai metodi di analisi dei dati spaziali in R.

Pierfrancesco Alaimo Di Loro (Università La Sapienza)

Dottorando in Statistica Metodologica presso l’università degli Studi di Roma “La Sapienza”. Durante il mio percorso di formazione, svolto fra Roma e Parigi, mi sono dapprima concentrato nello studio e nello sviluppo di metodi di stima Bayesiani (tecniche MCMC) per modelli di carattere generale. Successivamente, mi sono appassionato nello studio di fenomeni spaziali e spazio-temporali. Attualmente, a seguito di un entusiasmante periodo di ricerca svolto per UCLA in California, i miei interessi sono indirizzati verso lo sviluppo di metodi e modelli Bayesiani gerarchici per applicazioni in Big-Data geo-referenziati.

Modulo 6: Sensori e metodi per rilievi prossimali delle proprietà del suolo e della vegetazione: reti di sensori wireless

Claudio Belli (Terrasystem)

Laurea in Scienze Forestali, e dottorato di ricerca in Ecologia Forestale all’Università della Tuscia di Viterbo, con una ricerca sullo sviluppo e applicazione del telerilevamento aereo e satellitare in ambito agroforestale. Specializzato in tecniche di Osservazione della Terra applicate al monitoraggio dei sistemi territoriali e ambientali attraverso attività di consulenza e di ricerca presso Barilla, FAO, Università della Tuscia e CIRPS. Dal 2004 è socio fondatore e Managing Director di Terrasystem srl, società Spin Off dell’Università degli Studi della Tuscia di Viterbo maturando un’esperienza di oltre 15 anni nella gestione tecnica e manageriale di progetti di monitoraggio agricolo-forestale ed ambientale.

Modulo 19. Zootecnia di Precisione

Umberto Bernabucci (Università della Tuscia - DAFNE)

Professore Ordinario di Nutrizione e Alimentazione Animale presso il DAFNE, Università della Tuscia. È attivo, da oltre 25 anni, nei settori dell'alimentazione e gestione delle vacche da latte in transizione e dell'alimentazione e gestione delle vacche da latte in condizioni di stress dal caldo. È Direttore del Laboratorio di Biochimica Clinica e Immunologia presso il DAFNE-UNITUS, e Presidente della Commissione Ricerca Scientifica dell'UNITUS. Settori di ricerca: interazioni tra metabolismo lipidico, malattie metaboliche, risposta immunitaria e stato ossidativo in ruminanti da latte; effetti dello stress da caldo sulla fisiologia, salute e prestazioni dei bovini da latte; effetti dei fattori nutrizionali e ambientali (stress da calore) sulla qualità del latte; adipochine e omeostasi energetica; valore nutraceutico dei prodotti lattiero-caseari.

Modulo 13. Modelli di simulazione e sistemi di supporto alla decisione

Modulo 14. Difesa delle colture in agricoltura di precisione

Simone Bregaglio (CREA - Bologna)

Ricercatore presso il centro Agricoltura e Ambiente del Consiglio per la ricerca e l'analisi dell’economia agraria (CREA), con sede a Bologna. Le sue principali linee di ricerca riguardano la rappresentazione modellistica dei sistemi colturali, il miglioramento delle tecniche attuali per la previsione delle rese e la valutazione dell'impatto del cambiamento climatico sulla simulazione degli agroecosistemi, considerando l'interazione tra malattie fungine e colture. È sviluppatore della piattaforma di simulazione Biophysical Model Application (BioMA), all'interno della quale ha sviluppato componenti software che permettono di simulare la crescita delle colture, la dinamica della temperatura dell'acqua e del suolo, le variabili agro-climatiche che guidano le risposte dei sistemi colturali, le malattie delle piante e il loro impatto sulla resa.

Modulo 2. Sistemi informativi aziendali e piattaforme a supporto dell'agricoltura di precisione

Maddalena Campi  (IBF Servizi S.p.A.)

Laureata in Scienze Naturali e specializzata in GIS, ha cominciato a lavorare in IBF Servizi nel 2018 come responsabile delle analisi geospaziali. Si occupa di analisi GIS e telerilevamento a supporto delle attività di consulenza agronomica nel campo dell’agricoltura di precisione e sviluppo piattaforme per il mondo agricolo.

Modulo 15. Irrigazione di precisione

Pasquale Campi (CREA - Bari)

Ricercatore presso il CREA – Centro di Agricoltura e Ambiente. Ha svolto attività di ricerca sulla gestione agronomica sostenibile delle colture in ambiente mediterraneo.  In particolare, il campo di lavoro è l’uso razionale delle risorse idriche attraverso misure e modellazione di bilancio idrico del terreno per le specie rappresentative del clima mediterraneo; utilizzo in agricoltura di acque di bassa qualità; agro-tecniche a bassi input energetici per le colture da biomassa per la produzione di energia in ambienti semi-aridi; valutare gli effetti del cambiamento climatico sul consumo idrico delle colture. È autore di pubblicazioni in riviste nazionali e internazionali, capitoli di libri e atti di convegno. È responsabile di task, WP di progetti di ricerca.

Modulo 5. Piattaforme robotiche da terra

Thomas Alessandro Ciarfuglia (Università la Sapienza Roma)

Thomas A. Ciarfuglia received the M.Sc. magna cum laude degree in Electronics Engineering from the University of Perugia in 2004. After working in the industry as Electronic Designer from 2004 to 2007, he got an M.Sc. in Mechatronics and a Ph.D. degree in Robotics from the University of Perugia in 2008 and 2011 respectively. From 2012 to 2018 he  worked at the ISARLab  as a Posdoctoral Researcher focusing his resarch on Computer Vision appliied to Robot Motion and Precision Agriculture. From 2019 to 2021 he worked as an Applied Scientist in the Industry on various projects, and finally in 2021 he joined the DIAG at Sapienza University as a Postdoctoral resercher.

Thomas A. Ciarfuglia si è laureato in ingegneria elettronica presso l'Università degli Studi di Perugia nel 2004. Dopo aver lavorato come progettista elettronico per alcuni anni, ha conseguito un master in meccatronica e un dottorato di ricerca in robotica presso l'Università degli Studi di Perugia rispettivamente nel 2008 e nel 2011. Dal 2012 al 2018 ha lavorato presso l'ISARLab come ricercatore e docente,  concentrando la sua ricerca sulla visione artificiale applicata alla robotica mobile e all’agricoltura di precisione. Dal 2019 al 2021 ha lavorato nell’industria come Applied Scientist su vari progetti di apprendimento computazionale. Infine nel 2021 è entrato a far parte del DIAG dell'Università Sapienza come ricercatore.

Modulo 1. Introduzione al corso; Modulo 2. Telerilevamento.

Modulo 12. Fertilizzazione di precisione.

Raffaele Casa (Università della Tuscia – DAFNE)

Professore Ordinario di Agronomia presso l'Università della Tuscia (Viterbo). Laureato in agraria, ha conseguito il PhD presso l’Università di Dundee (Gran Bretagna). Ha svolto diversi periodi di studio e ricerca all’estero nell’ambito di progetti di ricerca internazionali ed avendo vinto 2 fellowships Marie Curie della Commissione Europea. Da oltre 20 anni si occupa di ricerca in agricoltura di precisione, in particolare delle applicazioni del telerilevamento ottico, multispettrale ed iperspettrale, al monitoraggio delle variabili del suolo e delle colture agrarie per miglioramento della gestione agronomica.  Come membro del Gruppo di Lavoro del Ministero delle Politiche Agricole, Alimentari e Forestali ha partecipato alla redazione delle Linee Guida del "Piano Nazionale per lo sviluppo dell’Agricoltura di Precisione". Fa parte dal 2018 del comitato tecnico scientifico di IBF Servizi SpA (partecipata da ISMEA, Bonifiche Ferraresi, E-geos e A2A), la principale azienda in Italia che offre servizi in agricoltura di precisione.

Modulo 11. Valutazione economica e ambientale dell’agricoltura di precisione

Gabriele Chiodini (Agronomo Libero Professionista)

Laureato in Sviluppo Rurale Sostenibile presso l'Università di Perugia. Ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Sviluppo Rurale Sostenibile, Territorio e Ambiente. Attualmente svolge attività di ricerca, in qualità di assegnista di ricerca, operando nel campo della Politica Agricola Comune, Economia Applicata e Agricoltura 4.0. E 'inoltre libero professionista e la sua attività lavorativa si concentra nelle tematiche riguardanti l'Agricoltura di Precisione e l'Agricoltura 4.0, occupandosi della realizzazione di progetti di transizione all'adozione di nuove tecnologie e fornendo consulenza alle aziende che producono soluzioni per l'Agricoltura 4.0

Modulo 23. Agricoltura di precisione per le colture arboree

Valerio Cristofori (Università della Tuscia – DAFNE)

Professore Associato in Arboricoltura Generale e Coltivazioni Arboree (SSD AGR/03) presso l'Università della Tuscia. Settori di ricerca: conservazione e valorizzazione della biodiversità frutticola; analisi dei fattori di produzione in fruttiferi da clima temperato; innovazioni nella gestione del frutteto e specie da frutta secca; applicazioni agrobiotecnologie a specie da frutto; innovazioni nelle tecniche propagative dei fruttiferi; applicazioni di agricoltura di precisione ai sistemi arborei.   Principal investigator (PI) di unità locale (UL) progetto POR FERS LAZIO 2014-20, "ADPnow - Agricoltura di Precisione Ora". PI di UL progetto POR FERS LAZIO "GREEN ECONOMY" 2014-20, "PARADISE - Precision farming for sustainable production in suburban areas". Det. G04052/2019. PI di UL progetto europeo H2020 SFS-2017-1, "PANTHEON - Precision Farming of Hazelnut Orchards" (http://www.project-pantheon.eu/).

Modulo 10. Big data, machine learning e AI in agricoltura di precisione

Dario De Nart (CREA – Bologna)

Sono un ingegnere del software e data scientist laureato presso l'Università di Udine nel 2012. Ho svolto attività di ricerca nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale a partire dal 2012. In tale ambito ho conseguito un dottorato di ricerca. Parallelamente all'attività di ricerca, mi sono interessato all'applicazione di nuove tecnologie innovative in ambiti strategici per il territorio. Nel 2017 ho fondato insieme ad altri due dottori di ricerca la start-up innovativa Datamantix attiva nel campo dell'Industry 4.0 e della trasformazione digitale al cui interno ho ricoperto il ruolo di CTO. Dal 2019 ricopro la posizione di Dirigente Tecnologo presso CREA Agricoltura e Ambiente, posizione che mi ha permesso di approfondire la mia conoscenza del mondo della produzione agroalimentare e di studiare sinergie tra esso e diverse tecnologie abilitanti ascrivibili all'ambito Industry 4.0.

Modulo 4. Piattaforme a controllo remoto (SAPR)

Filippo Di Gennaro (CNR – IBE)

Ricercatore presso Istituto per la BioEconomia del Consiglio Nazionale delle Ricerche (IBE CNR) dal 2007. Laureato in Enologia e Viticoltura presso l’Università di Firenze e PhD in Scienze Agrarie, e Ambientali presso l’Università di Perugia. Esperto nell’applicazione di tecnologie innovative di agricoltura di precisione e field phenotyping per il monitoraggio remoto (UAV, aereo e satellite) e prossimale (wireless sensor network) di ecosistemi agro-forestali. Responsabile di attività progettuali e campagne di acquisizione ed elaborazione di dati remoti da piattaforma UAV per la caratterizzazione della variabilità spaziale e temporale di parametri eco-fisiologici e produttivi di colture tipiche del bacino del mediterraneo, applicando sensoristica imaging (multispettrale, iperspettrale, termico e RGB) con approccio spettrale e geometrico.

Modulo 6. Sensori e metodi per rilievi prossimali delle proprietà del suolo e della vegetazione

Carolina Fabbri (Università di Firenze – DAGRI)

Assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Scienze e Tecnologie Agrarie, Alimentari, Ambientali e Forestali (Università degli Studi di Firenze). Ha svolto il dottorato di ricerca lavorando su tematiche relative all’utilizzo di tecniche di fertilizzazione di precisione su colture erbacee, sensoristica remota e prossimale, studio delle dinamiche di emissione dei gas serra nell’atmosfera e ciclo dell’azoto. Nel 2019 ha passato 4 mesi presso la Michigan State University (Dipartimento di Scienze della Terra e Ambientali -Basso lab), dove ha elaborato dati in ambito modellistico, utilizzando SALUS crop model. Ha partecipato a molte attività del dipartimento, collaborando per alcuni progetti, partecipando a corsi di formazione e conferenze di stampo nazionale e internazionale sia come auditore che come interlocutore.

Modulo 5. Piattaforme robotiche da terra

Andrea Gasparri (Università Roma 3 – Dip. Ingegneria)

Andrea Gasparri ha conseguito la Laurea con lode in Informatica (2004) e il Dottorato di Ricerca in Informatica e Automazione (2008) presso l'Università degli Studi Roma Tre, dove attualmente è Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria. I suoi interessi di ricerca includono la robotica, le reti di sensori, i sistemi multi-agente in rete e l'agricoltura di precisione. È membro dello Steering Committee per l'IEEE RAS Technical Committee on Multirobot Systems dal 2014 e dell'IEEE CSS Technical Committee on Networks and Communications dal 2015. È Associate Editor delle IEEE Transactions on Cybernetics dal 2017 e del IEEE Transactions on Control of Network Systems dal 2021. Il Prof. Gasparri è attualmente coordinatore del progetto H2020 “PANTHEON” incentrato sulla robotica per l'agricoltura di precisione e del progetto H2020 “CANOPIES” incentrato sullo sviluppo di un paradigma collaborativo tra operatori umani e gruppi multi-robot per l’agricoltura di precisione.

Modulo 2. Sistemi informativi aziendali e piattaforme a supporto dell'agricoltura di precisione

Simone Gatto (IBF Servizi SpA)

Tecnico agronomo presso la Società Agricola Porto Felloni e consulente presso IBF servizi, entrambe aziende innovative nel Precision Farming italiano e nelle quali si occupa dell’applicazione pratica e diretta di questa particolare gestione agronomica e delle tecnologie interessate. Ha conseguito la Laurea Magistrale in Scienze e Tecnologie Agrarie presso l’Università di Padova, presso la quale nel 2017-2018 ha lavorato come assegnista di ricerca. In questi anni si è specializzato nell’utilizzo di sistemi informativi geografici e gestionali in Agricoltura, sensoristiche per il telerilevamento e per la gestione dei suoli.

Modulo 13. Modelli di simulazione e sistemi di supporto alla decisione

Modulo 14. Difesa delle colture in agricoltura di precisione

Fabrizio Ginaldi (CREA – Bologna)

Tecnico del centro Agricoltura e Ambiente del Consiglio per la Ricerca e l'Analisi dell’Economia Agraria, con sede a Bologna. Il suo tema di ricerca è la valutazione dell'impatto del cambiamento climatico e degli eventi estremi sui sistemi agricoli, svolta attraverso simulazioni a scala territoriale. La sua attività prevede lo sviluppo, la calibrazione e la validazione di modelli biofisici dei sistemi agricoli nella piattaforma di modellazione Biophysical Model Application (BioMA), e lo sviluppo di generatori climatici al fine di produrre robuste realizzazioni di scenari climatici attuali e futuri. Quest'ultima attività implica l'implementazione di procedure per aumentare artificialmente la variabilità delle serie climatiche.

Modulo 18. Introduzione ai metodi di analisi dei dati spaziali in R

Giovanna Jona Lasinio (Università La Sapienza)

Mi occupo di statistica ambientale dal 1990. Dal punto di vista metodologico mi sono prevalentemente occupata di modelli per dati spaziali e spazio temporali. Gli ambiti in cui ho lavorato sono molto diversi, vanno dagli studi di distribuzione di specie animali in natura, agli studi di agricoltura di precisione, alla costruzione di indicatori compositi per la valutazione dello stato ecologico di ambienti naturali. Dall’inizio della pandemia faccio parte di un gruppo di ricerca che si occupa di statistica e comunicazione. In tutta la mia ricerca ho sempre un’attenzione speciale agli aspetti computazionali.

Modulo 20. Agricoltura di precisione per le colture erbacee: casi studio

Marco Mancini (Università di Firenze – DAGRI)

Nel 1999 ha conseguito la Laurea in Scienze Agrarie presso l’Università di Firenze. Nel 2003 ha conseguito il Master in “Meteorologia Applicata”,  presso l’Università di Firenze. Ha partecipato a numerosi progetti di agrometeorologia e agroclimatologia, in particolare studiando il rapporto tra clima e coltivazione della vite e del frumento, in qualità di collaboratore dell'Università degli Studi di Firenze e della Foundazione per il Clima e la Sostenibilità. Dal 2005 svolge attività di ricerca sull'uso energetico sostenibile delle biomasse agroforestali, sul Life Cycle Assessment e sulla pianificazione territoriale delle energie rinnovabili. Dal 2011 segue progetti di ricerca e di trasferimento tecnologico legati all'agricoltura di precisione. Dal 2012 al 2018 è stato membro del consiglio di amministrazione dell'Associazione Italiana di Agrometeorologia e dal 2016 è Direttore della Fondazione Clima e Sostenibilità. Nel 2017 è membro dell'Accademia dei Georgofili.

Modulo 23. Agricoltura di precisione per le colture arboree

Luigi Manfrini (Università di Bologna)

Docente a contratto di pomologia e tecniche vivaistiche presso l'Università di Bologna. La sua ricerca si concentra sull'applicazione di nuove tecnologie e gestioni di precisione congiuntamente agli effetti dell'ambiente sulla fisiologia degli alberi da frutto con l'obiettivo di sviluppare nuove strategie per migliorare la sostenibilità dei frutteti mantenendo un alto livello di qualità e produzione. Attualmente coinvolto in progetti nazionali e internazionali che affrontano questioni relative all'implementazione della gestione di precisione, alla produzione sostenibile di frutta e all'uso efficiente delle risorse. Segretario del gruppo di lavoro EUFRIN su "Sistemi di supporto decisionale".

Modulo 7. Sistemi di posizionamento globale e sistemi di guida delle macchine agricole

Francesco Marinello (Università di Padova – TeSAF)

Professore associato di Meccanica Agraria presso l’Università di Padova e professore aggiunto presso la University of Georgia (USA). Ingegnere meccanico, ha conseguito il dottorato in Ingegneria della Produzione Industriale. La formazione post dottorato è maturata grazie a due anni di ricerca all’Università Tecnica Danese (DTU), un anno presso la Scuola Universitaria Professionale Svizzera (SUPSI), due anni al Coordinamento Interuniversitario Veneto Nanotecnologie (CIVEN) e un anno presso un’azienda privata (MeterSit). Responsabile per i corsi di Meccanica Agraria, Statistica applicata e Precision Farming. La ricerca ha sviluppato temi di ingegneria di precisione, meccanica agraria ed agricoltura di precisione, focalizzandosi negli ultimi anni sugli impieghi della sensoristica remota e prossimale nell’ottimizzazione dei processi agricoli. Editore associato di Computer and Electronics in Agriculture, ed Editor in Chief della sezione Digital Agriculture di Agriculture.

Modulo 15. Irrigazione di precisione

Marco Martello (Agrostar Srl)

Responsabile tecnico commerciale di Agrostar SRL, distributore di impianti di irrigazione Valley leader mondiale dei sistemi di irrigazione di precisione. Nel 2009 ho avviato i miei studi in agricoltura di precisione, grazie alla collaborazione tra il dip. TESAF dell’Università di Padova e l’INTA (Cordoba, Argentina). Dal 2010 fino al 2017 ho intrapreso il dottorato di ricerca sull’irrigazione sostenibile (TESAF), mi sono specializzato in impianti di irrigazione “VRI” (DAFNAE) e ho collaborato con il CREA-PB nell’ambito della “water policy”.

Modulo 5. Piattaforme robotiche da terra

Daniele Nardi (Università La Sapienza – DIAG)

Professore Ordinario di Intelligenza Artificiale della Facoltà di Ingegneria dell'Informazione, Informatica, Statistica di Sapienza Università di Roma, da diversi anni è titolare dell'insegnamento di Intelligenza Artificiale nella Laurea Magistrale in Artificial Intelligence and Robotics. Responsabile del laboratorio "Robot Cognitivi Cooperanti" (RoCoCo) del DIAG, dove si affrontano diversi temi di ricerca nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale e della Robotica: Robotica Cognitiva, Localizzazione, Navigazione, Percezione, Cooperazione in sistemi multi-robot, Interazione uomo-robot, Interfacce in linguaggio parlato e multi-modali. I risultati delle sue ricerche sono stati applicati in diversi domini: ambienti intelligenti, robot di servizio, robot per gli anziani, robot per le emergenze, per la preservazione del patrimonio culturale, per l'agricoltura di precisione, ed infine Robot calciatori per le competizioni RoboCup. Daniele Nardi è responsabile scientifico di diversi progetti Europei in FP7, H2020 ed in altri programmi di finanziamento, in particolare Il progetto FLOURISH in agricoltura di precisione (http://flourish-project.eu/). EurAI Fellow, è stato presidente della RoboCup Federation.

Modulo 20. Agricoltura di precisione per le colture erbacee: casi studio

Francesco Nutini (CNR – IREA)

Ricercatore preso l’Istituto per il Rilevamento Elettromagnetico dell’Ambiente (IREA) del Consiglio Nazionale delle Ricerche dove lavora sull’utilizzo di dati ottici per derivare informazioni utili allo sviluppo di una nuova agricoltura digitale. Si interessa allo studio di dati remoti per lo studio di sistemi naturali ed agro-ecosistemi a partire dal dottorato di ricerca conseguito nel 2014 presso la facoltà di Scienze Agrarie di Milano. Si è occupato dell'utilizzo di serie temporali di dati satellitari ottici per il monitoraggio su vasta scala di sistemi agro-pastorali con finalità di food-security. Recentemente il focus delle attività di ricerca si è indirizzato verso lavori a scala di campo estraendo da dati satellitari informazioni utili alla gestione degli agro-ecosistemi.

Modulo 20. Agricoltura di precisione per le colture erbacee: casi studio

Simone Orlandini (Università di Firenze – DAGRI)

Professore Ordinario presso il Dipartimento di Scienze e Tecnologie Agrarie, Alimentari, Ambientali e Forestali dell’Università di Firenze (DAGRI), di cui è Direttore. Si è laureato in Scienze Agrarie e ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Agrometeorologia. È attualmente Presidente del Collegio dei Direttori di Dipartimento dell’Università di Firenze. È Segretario della Conferenza Nazionale per la Didattica Universitaria di AG.R.A.R.I.A. È Accademico Ordinario della Accademia dei Georgofili di Firenze. Ha preso parte a numerosi progetti di ricerca sia nazionali che internazionali, anche in veste di coordinatore responsabile delle unità di ricerca.

Modulo 17. Introduzione ai sistemi informativi territoriali (GIS)

Matteo Petito (Università di Padova)

Dottorando in Crop Science presso l’Università di Padova. Laurea magistrale in Progettazione e gestione del verde urbano e del paesaggio presso l’Università di Pisa, dove inizia a specializzarsi nella gestione dell’informazioni geospaziali a servizio della progettazione e rivalutazione del paesaggio agrario. Nel 2017 frequenta il master in GIScience e sistemi a pilotaggio remoto dell’Università di Padova. Nell’ambito del suo dottorando si occupa di diverse tematiche legate all’Agricoltura di Precisione: monitoraggio colturale da satellite e analisi della vocazionalità, Digital Soil Mapping, modelli predittivi a scala territoriale per la stima del contenuto di carbonio organico e del tasso di perdita di suolo causato dell’erosione idrica.

Modulo 1. Introduzione ai concetti chiave dell'Agricoltura di Precisione

Michele Pisante (Università di Teramo)

Professore ordinario di Agronomia e coltivazioni erbacee all’Università degli Studi di Teramo e nel Collegio del Dottorato di Ricerca in Crop Science all’Università degli Studi di Padova. L’attività di ricerca è incentrata sulla gestione agronomica della variabilità spaziale e temporale dei sistemi colturali (Agricoltura Digitale di Precisione) per l’Intensificazione Sostenibile della Produzione Agricola, anche con obiettivi di alta formazione e trasferimento tecnologico. Le aree di maggior interesse sono la conservazione della salute del suolo, la gestione sostenibile delle risorse idriche e degli elementi minerali per la nutrizione delle piante coltivate. Direttore Scientifico della Collana editoriale Edagricole "Università e Formazione". Editore ed Autore di libri e pubblicazioni scientifiche; Guest editor Special issue of AIMS “Agriculture and Food” international Open Access journal on topic “Sustainable Crop Production Intensification”; "Conservation Agriculture for Ecosystem Services" of the journal Agriculture and Research Topic (article collection) “Digital imaging of plants” of the journal Frontiers in Plant Science.  Co-inventore Brevetto Europeo “Method for increasing the content of useful components in edible plants”.

Modulo 6. Sensori e metodi per rilievi prossimali delle proprietà del suolo e della vegetazione

Simone Priori (Università della Tuscia – DAFNE)

Professore associato di Pedologia presso il Dipartimento DAFNE dell’Università della Tuscia. Laureato e dottorato di ricerca presso l’Università degli studi di Siena, dipartimento di Scienze della Terra, con argomenti di tesi in pedologia. È stato ricercatore presso il CREA, Centro di ricerca Agricoltura e Ambiente, sede di Firenze, dal 2012 al 2020. Esperto in rilevamento e cartografia pedologica con metodi sia tradizionali, che tramite tecniche di digital soil mapping e sensori prossimali. Si occupa di fisica e idrologia del suolo e di zonazioni viticole. Ha partecipato ed avuto responsabilità scientifiche e organizzative in diversi progetti internazionali e nazionali e convenzioni di ricerca con privati, soprattutto sul tema della cartografia del suolo, le zonazioni viticole e la viticoltura di precisione.

Modulo 2. Sistemi informativi aziendali e piattaforme a supporto dell'agricoltura di precisione

Valerio Raggi (Agronica Srl)

Un percorso di studi e lavorativo interamente dedicato alle tecnologie dell’informazione. Dall’inizio della diffusione di internet rivolto ai sistemi applicativi web e ai sistemi tecnologici eterogenei realizzabili su rete. Da oltre dieci anni professionalmente rivolto all’ICT dedicato al settore agroindustriale con particolare riferimento ai processi gestionali che seguono e determinano il ciclo di vita del prodotto alimentare.

Modulo 22: Agricoltura di precisione per le colture ortive: casi studio

Domenico Ronga (Università di Salerno).

Professore Associato in Agronomia e Coltivazioni Erbacee presso il DIFARMA dell’Università di Salerno. L’attività di ricerca è a carattere fortemente interdisciplinare, anche in collaborazione con gruppi internazionali. Essa è riconducibile allo sviluppo, applicazione e valutazione di tecniche agricole sostenibili nei sistemi di coltivazione a basso input, anche attraverso tecniche di agricoltura digitale e di precisione; disseminazione dei risultati in ambito accademico nazionale ed internazionale mediante azioni di trasferimento tecnologico alle diverse realtà agricole. Collaborazioni attive con la Purdue University, il Consorzio Italiano Biogas (CIB) e il CREA, in merito alle tematiche dell’Agricoltura Digitale e Precisione per la gestione sostenibile della concimazione nei diversi sistemi agricoli.

Modulo 8. Meccanizzazione di precisione, ISOBUS e telemetria;

Modulo 16. Lavorazioni variabili del terreno e semina + esercitazione

Luigi Sartori (Università di Padova – TeSAF)

Professore ordinario nel settore disciplinare AGR09 – Meccanica agraria presso l'Università degli Studi di Padova. Laureato in Scienze Agrarie, Dottore Agronomo e Forestale è membro dell'European Conservation Agriculture Federation (ECAF), dell’Associazione Italiana di Ingegneria Agraria (AIIA) ed è socio fondatore dell'Associazione Italiana per la Gestione Agronomica e Conservativa del Suolo (A.I.G.A.CO.S). È stato direttore del Centro Interuniversitario di Ricerca in Agricoltura di Precisione (CIRAP). È docente di Tecnologie digitali e meccanizzazione in agricoltura, Macchine e impianti zootecnici e Meccanizzazione viticola. Ha partecipato ed è stato responsabile scientifico per progetti di ricerca nazionali e internazionali.  È Membro del Comitato scientifico della rivista L’Informatore Agrario, iscritto all’Albo dei revisori del CREA e componente del Gruppo di Lavoro per lo sviluppo dell'Agricoltura di Precisione presso il MIPAAF. Attualmente è Presidente della Scuola di Agraria e Medicina Veterinaria dell’Università di Padova.

Modulo 21. Viticoltura di precisione

Daniele Sarri (Università di Firenze – DAGRI)

Ricercatore presso l’Università di Firenze. Laureato in Scienze e Tecnologie Agrarie, ha conseguito Dottorato di Ricerca in Ingegneria-Agroforestale. Attualmente svolge la propria attività di ricerca nelle tematiche delle “tecnologie d’avanguardia per la robotica in agricoltura”, negli ambiti della agricoltura di precisione, meccanizzazione e automazione in agricoltura con particolare riferimento all’utilizzo di tecnologie per il management informatizzato e l’agricoltura di precisione per la tracciabilità nell’azienda agricola, lo studio ed implementazione di dispositivi e sistemi per l'automazione delle operazioni di difesa antiparassitaria in arboricoltura, l’utilizzo di tecnologie hardware e software per applicazioni di monitoraggio agronomico-ambientale e l’impiego di sensori ottici e analogici per applicazioni di viticoltura di precisione con particolare riguardo al monitoraggio colturale.

Modulo 9. Sistemi di mappatura delle produzioni; Esercitazione sistemi di mappatura resa

Modulo 7. Esercitazione sistemi di guida.

Marco Sozzi (Università di Padova – TeSAF)

Assegnista di ricerca presso il Dipartimento TeSAF dell’Università di Padova, si occupa di viticoltura di precisione, remote sensing e digitalizzazione nella gestione delle operazioni agricole. Ha completato il percorso di dottorato in Land Environment Resources and Health e discuterà la tesi dal titolo “Development of an adaptive approach for exploitation of digital agriculture through remote and proximal sensing data fusion”. Ha svolto periodi di studio e di ricerca all’estero presso l’Instituto Superior de Agronomia di Lisbona e Montpellier SupAgro di Montpellier. Ha svolto attività di supporto alla didattica presso i corsi di meccanizzazione viticola, meccanizzazione e tecnologie digitali in agricoltura e precision farming. Nel 2018 si è aggiudicato il terzo posto nella competizione Farming by Satellite organizzata dall’European GNSS Agency con il progetto “Copernicus satellites data fusion for management zones definition”.

Modulo 21: Viticoltura di Precisione

Marco Vieri (Università di Firenze).

Professore ordinario del SSD AGR09 presso l’Università di Firenze. Vicepresidente della 3° sezione “Meccanica agraria e Tecnologie e tecnologie per la produzioni agricole” della Associazione Italiana di Ingegneria Agraria. Membro delle Accademie Georgofili, Olivo e Olio, Vite e del Vino. Consulente per la Regione Toscana e Dipartimenti Ministeriali. Ha ricoperto numerosi incarichi istituzionali dell’Università di appartenenza. Responsabile di oltre 50 ricerche su: agricoltura di precisione, robotica, smart farming. Titolare di 6 brevetti di invenzione è autore di oltre 350 pubblicazioni.