Precision agriculture for water saving: The case of processing tomato and table grape

社会影响声明 在气候变化加剧和水资源短缺的背景下，农业面临着在生产高质量食品的同时减少用水量的日益增大的压力。本研究在鲜食葡萄和加工番茄生产系统中，将基于传感器的精准灌溉、无人机监测和近红外光谱技术与传统农户管理进行了比较。精准农业改善了作物水分状况、光合性能、产量和商品品质，同时在鲜食葡萄中减少了8%–15%的灌溉用水，在加工番茄中减少了约15%。这些发现支持通过有针对性的激励措施和农户培训来更广泛地采用集成数字工具，为增强全球长期水资源安全、农场韧性和可持续食品生产提供了一种可推广的策略。摘要 本研究旨在评估精准农业（PA）技术，特别是基于传感器的灌溉和无人机，在鲜食葡萄（品种Allison）和加工番茄（品种Taylor）生产中相较于传统耕作方法（对照）的有效性。研究于2023年和2024年在意大利东南部普利亚地区的两个地点进行了田间试验。对于鲜食葡萄和加工番茄，比较了两种不同的灌溉管理方式（PA vs. 对照/农户），监测了生理、形态、产量和品质参数。对于加工番茄，还进行了无人机影像采集和地面测量。研究还利用近红外（NIR）光谱数据、预处理技术和PLS回归，开发了两种作物果实成熟度和品质性状的预测模型。对于鲜食葡萄，PA处理的葡萄藤表现出更强的水势稳定性、更均匀的气孔导度和更高的叶绿素含量，从而实现了更高且更稳定的产量，并节约了8%–15%的用水。对于加工番茄，PA管理改善了植株营养指标、总产量和商品产量，并减少了约15%的耗水量。使用NIR校准的四个模型中有三个显示出适合未来实际应用的预测性能。研究结果凸显了PA在改善水资源利用、作物发育、产量和果实品质方面的潜力，有助于在水资源短缺和气候变化地区构建更可持续的农业系统。此外，本研究还表明，两种作物的传感器驱动灌溉（使植株更加均衡）……