Prevedere in anticipo quanta resa otterrai, quanto durerà un ciclo e quando raccoglierai è uno degli elementi più complessi – e strategici – del vertical farming.
La coltivazione indoor permette un livello di controllo impossibile in agricoltura tradizionale, ma non elimina la necessità di prevedere in modo accurato le performance colturali.
In questo articolo vediamo:
Da cosa dipendono resa e tempi di raccolta
Come si costruisce una previsione affidabile
I dati minimi da monitorare
Le variabili che falsano le previsioni
Come l’automazione e l’AI (come quella delle serre Tomato+) cambiano completamente il processo
Approccio pratico per stimare resa e cicli in un impianto indoor
Le rese in vertical farming non dipendono dal “pollice verde”, ma da un insieme preciso di parametri:
Fotoperiodo (ore di luce al giorno)
Intensità luminosa (PPFD) e spettro LED
Nutrienti disponibili e loro bilanciamento
Temperatura dell’aria e dell’acqua
Umidità relativa e VPD
Densità di piantagione
Genetica e varietà
Questi parametri definiscono la velocità metabolica e, di conseguenza, il tempo di crescita previsto.
Una previsione realistica non parte dall’intuizione, ma da un modello composto da tre elementi:
Ogni ciclo precedente fornisce:
curva di crescita,
peso fresco per pianta,
scarti,
tempi di germinazione e maturazione.
Più dati hai, più la previsione diventa affidabile.
Una previsione stabile è possibile solo se ambiente e illuminazione sono ripetibili e controllati.
Altrimenti i dati storici diventano inutilizzabili.
Si può partire da un semplice modello lineare:
“A parità di PPFD e temperatura, la varietà X raggiunge la biomassa Y in Z giorni.”
Oppure usare modelli avanzati come quelli integrati nel sistema Tomato+, che incrociano:
migliaia di dati per ciclo,
immagini delle piante,
condizioni reali di crescita, per restituire un ciclo ottimizzato e aggiornato in tempo reale.
Per ottenere previsioni con errore <10% servono almeno questi dati per ciclo:
Peso finale per varietà
Tempo effettivo di crescita (germinazione → raccolta)
PPFD medio per livello
Consumo nutritivo e deviazioni EC/pH
Temperatura acqua (critica in idroponica)
VPD giornaliero
Tasso di scarto e anomalie
In Tomato+ questi dati vengono raccolti automaticamente da sensori e telemetria, e memorizzati nel cloud AWS per alimentare l’AI.
Anche in un impianto controllato ci sono fattori che possono compromettere la precisione:
PPFD non uniforme tra i livelli
stress radicale per temperatura acqua errata
variazioni improvvise di EC/pH
errori di semina o densità
microclima non uniforme (airflow insufficiente)
spettro luminoso non ottimale per quella fase di crescita
Le previsioni funzionano solo se l’ambiente è stabile.
Le tecnologie Tomato+ permettono di superare la logica “umana” della previsione, con un modello molto più robusto:
Ogni serra invia dati su:
luce ricevuta,
umidità,
temperatura,
stato della pianta tramite imaging AI.
L’AI modifica automaticamente:
intensità LED,
fotoperiodo,
nutrienti,
parametri climatici per mantenere la pianta sulle curve di crescita ottimali.
Ogni nuova installazione Tomato+ aggiunge dati al network e migliora la precisione delle previsioni per tutti.
È un effetto network applicato all’agricoltura: più serre → più dati → modelli più accurati.
Peso atteso per pianta
Giorni di ciclo
PPFD e fotoperiodo
Temperatura acqua e aria
Se ambiente e luce oscillano, la previsione è inutile.
Ogni varietà ha una curva caratteristica.
Controlla settimanalmente:
biomassa prevista vs reale
ritardi di crescita
eventuali stress
Nel sistema Tomato+, il Growth Plan si aggiorna da solo correggendo eventuali ritardi.
Prevedere resa e cicli in vertical farming non è un esercizio teorico:
è un processo tecnico basato su dati, controllo ambientale e modelli predittivi.
Il futuro (già realtà per Tomato+) non è più “stimare”, ma calcolare in tempo reale:
quanto crescerà la pianta,
quando sarà pronta,
quale resa si otterrà,
e come ottimizzare il ciclo successivo.
Una produzione davvero industriale nasce solo quando la resa non è più una sorpresa, ma un valore garantito.
Grazie per aver letto questo articolo. Continua a seguirci per scoprire nuovi contenuti sull’idroponica, il vertical farming e l’agricoltura intelligente.
Tomato+ Team