Uso di immagini iperspettrali per l'agricoltura di precisione = Use of hyperspectral images for precision agriculture

Nel campo dell’agricoltura di precisione, ambito multidisciplinare di indagine del suolo e dei tessuti vegetali, l’acquisizione di immagini iperspettrali rende possibili una varietà di approcci al territorio in esame, promuovendone un’indagine puntuale e non generalizzata. Qualora la camera iperspettrale venga impiegata direttamente a terra, il dato da essa prodotto può essere utilizzato al fine di stimare anticipatamente la produzione del sistema: è questo il caso del lavoro di tesi presentato, volto all’elaborazione ed interpretazione delle immagini ottenute in un vigneto dell’Astigiano, proprietà dell’azienda agricola ‘Brevi Pendii’. La camera iperspettrale Rikola, sviluppata dal VTT Technical Research Centre of Finland e prodotta da Senop, consente l’acquisizione di immagini in novantasette bande spettrali, appartenenti alla porzione di spettro elettromagnetico compresa tra il visibile e l’infrarosso vicino. In fase di pre-processamento, la correzione delle immagini grezze viene attuata attraverso la calibrazione geometrica e radiometrica: le immagini così calibrate vengono sottoposte a classificazione, dal cui processo si ottengono le mappe tematiche, distinte sulla base dell’intelligenza artificiale impiegata. Parallelamente, il modello tridimensionale di una porzione di filare è generato a partire da fotografie prodotte con dispositivo cellulare: l’isolamento dei grappoli in esso contenuti è propedeutico alla valutazione dei loro volumi e, conseguentemente, della produzione di tale porzione del vigneto; è inoltre individuata una legge per la stima del volume del grappolo in funzione di tre grandezze rappresentative. In conclusione, un possibile automatismo di quanto esposto prevederebbe l’acquisizione delle immagini iperspettrali tramite fissaggio della camera su di una piattaforma robotica: essa, muovendosi tra i filari, eseguirebbe delle catture con visione a tutto campo. Le immagini prodotte, una volta calibrate e classificate, verrebbero direttamente utilizzate per la generazione del modello tridimensionale dell’intero vigneto, fondamentale per l’individuazione dei grappoli e la conseguente valutazione della produzione del sistema.