22/11/2014 Drover S.r.l.

Fotografia Iper Spettrale per Agricoltura di Precisione

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Sommario

• Informazioni relative allo stato di vegetazione dalle immagini iper-spettrali (Vis + NIR + IR) Spettro visibile (Vis)

Vicino infrarosso (NIR)

Indice normalizzato di vegetazione (NDVI)

Infrarosso (IR)

• Il caso della frutta Informazioni estraibili da foto aeree o terrestri

Informazioni estraibili da misure più dirette sulla singola mela

• Operazioni in campo• Possibili sviluppi futuri

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Principi fisici: Indice di vegetazione

• Near Infra Red (NIR) una piantagione foto-

sinteticamente attiva riflette fortemente la radiazione tra 700 e 1000 nm vicina alla frequenza dell’infrarosso

• Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Indice sintetico per estrarre

lo stato di salute della vegetazione da un’immagine

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Principi fisici: la determinazione della specie

• E’ possibile focalizzare l’analisi su determinate bande di frequenza per distinguere le specie in una certa area Uso di filtri passa-

banda spettroscopica

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• Luminosità e frequenze riflesse variano in base alla specie

• Possibile impiego dei droni: Individuare infestanti

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Principi fisici: analisi di un frutteto con NDVI

• L’indice può essere messo in correlazione a: Quantità di prodotto per albero

Peso del prodotto

Quantità di zucchero (°Brix)

• Richiede di costruire modelli previsionali (basati su dati storici) per prevedere variazioni del raccolto: Alcune ricerche mostrano affidabilità nella previsione al

50% fino all’80% dei casi combinando misure NDVI con altre misure non distruttive (immagini RGB, caratteristiche delle piante, etc.)

• Possibile impiego dei droni: ottenere immagini aeree a basso costo e alta risoluzione

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Studio della frutta: misure dirette

• Mediante utilizzo di spettrometri sulla singola mela campione (metodo non distruttivo)

• Possibili informazioni ottenute: Solidi solubili (°Brix) Acidità

• Richiede di costruire modelli previsionali (basati su dati storici)

• Possibile impiego dei droni: Misure in prossimità del prodotto

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Bibliografia

• http://users.unimi.it/valorvi/schedule.htm

• http://www.archivioriviste.provincia.tn.it/ppw/TerraTre.nsf/0/441F0AD100221436C1256BEC004584CD/$FILE/TerraTn05_25_29.pdf?OpenElement

• Apple - POSSIBLE ROLE OF MULTISPECTRAL IMAGERY FOR THE DETECTION OF STRESS VECTORS IN APPLE REPLANT SITUATIONS

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Analisi delle applicazioni

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Obiettivi

• Monitoraggio coltivazioni• Stima della produzione (Vis + NDVI)• Stato di salute delle piante (NDVI)• Stima della maturazione (NDVI + filtri)• Stato di sofferenza idrica (IR)

• Rilievi topografici• Progettazione delle pendenze per il drenaggio (Vis)• Analisi dello stato di imbibimento del terreno (IR)

• Irrorazione di fitofarmaci e diserbanti

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Stima della produzione

• Approccio fotografico radiazione visibile Acquisizione fotografie aeree dei filari

Collazione immagini / immagini campione

Analisi mediante tecniche non convenzionali (approccio basato su reti neurali)

• Tecniche e algoritmi di classificazione

• Apprendimento supervisionato

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Stima della produzione

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Stima della produzione

• Dati a confronto

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Stima della produzione

• Approccio fotografico multispettrale Acquisizione fotografie aeree dei filari

Post-processing e generazione indice NDVI

Collazione immagini, generazione ortofoto

Analisi visiva basata sulla colorazione delle chiome• Zone di sofferenza

• Zone di vigore foliare

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Stima della maturazione

• Fotografie multispettrali dei frutti• Analisi di laboratorio• Associazione dei dati• Definizione di modelli matematici / associazioni tra le

informazioni Acquisizione storica delle informazioni

Tempo di raccolta dati nell’ordine di alcuni anni

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Stima della maturazione

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Monitoraggio coltivazioni e rilievi

• Fotogrammetria aerea Acquisizione aerea delle fotografie

Correzione delle distorsioni causate dalle ottiche utilizzate

Allineamento fotografie

Elaborazione immagini – rilevamento “features”

Ricostruzione della profondità

Generazione modello 3D

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Monitoraggio coltivazioni e rilievi

• Acquisizione aerea delle fotografie

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Monitoraggio coltivazioni e rilievi

• Correzione delle distorsioni causate dalle ottiche utilizzate

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Monitoraggio coltivazioni e rilievi

• Allineamento fotografie

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Monitoraggio coltivazioni e rilievi

• Elaborazione immagini – rilevamento “features”

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Monitoraggio coltivazioni e rilievi

• Ricostruzione della profondità

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Monitoraggio coltivazioni e rilievi

• Generazione modello 3D

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Monitoraggio coltivazioni e rilievi

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Monitoraggio coltivazioni e rilievi