Andrea Sanna
Riduzione della dimensionalità spettroscopica per la classificazione dello stress idrico nelle piante di insalata = Spectroscopic dimensionality reduction for the classification of water stress level in salad plants.
Rel. Renato Ferrero, Nicola Dilillo. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2024
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Abstract
L’agricoltura è da sempre fondamentale per l’uomo e numerosi fattori, come l’aumento della popolazione, i cambiamenti climatici e gli eventi geo-politici, rendono sempre più necessaria un’ottimizzazione della produzione agricola. Con l’agricoltura di precisione si è riusciti ad aumentare la resa della produzione e contemporaneamente a ridurre gli sprechi tramite l’uso di vari strumenti, come il telerilevamento, l’IoT, la computer vision e l’analisi multi-spettrale. Lo studio approfondisce l’uso della spettroscopia, la disciplina che studia le radiazioni elettromagnetiche, per monitorare lo stato di salute delle piante. Il principio su cui ci si basa è che piante sane e sotto stress hanno differenze nei loro spettri e, tramite questi ultimi, è possibile rilevare lo stato di stress prima che questo sia visibile ad occhio nudo, in modo da poter intervenire di conseguenza tempestivamente.
Utilizzare i dati spettroscopici direttamente può però essere complicato perché gli spettri contengono solitamente centinaia di variabili (corrispondenti alle lunghezze d’onda misurate)
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