Uso di immagini iperspettrali per l’agricoltura di precisione

Abstract

Il tema emergente dell’Agricoltura di Precisione definisce un ambito multidisciplinare di indagine del suolo e dei tessuti vegetali, in cui le informazioni tematiche radiometriche acquisite ben oltre il campo del visibile sono essenziali per sviluppare processi di coltivazione sostenibili, economici ed efficaci. Superando le ben note applicazioni basate su immagini acquisite da piattaforma satellitare, utili in analisi a piccola scala con dimensioni della minima cella di qualche metro (o qualche decina di metri), l’uso di mezzi autonomi terrestri, opportunamente dotati di sensori multi/iperspettrali (piattaforme robotiche), rende possibile l’acquisizione di informazioni a grandissima scala che, mediante procedure anche automatiche, permette lo sviluppo di una grande varietà di approcci differenti al territorio coltivato, promuovendo un’indagine puntuale e non generalizzata. In questo contesto, lo studio descritto si pone l’obiettivo di presentare una particolare applicazione rivolta all’elaborazione e interpretazione di immagini acquisite in un vigneto dell’Astigiano, derivanti dall’uso della camera iperspettrale Rikola direttamente a terra, al fine di sviluppare una stima anticipata della produzione.

In fase di pre-processamento, le immagini acquisite sono state calibrate in termini sia geometrici che radiometrici, generando le immagini calibrate sottoposte a classificazione per estrarre i grappoli mediante tecniche di Intelligenza Artificiale. Tali grappoli sono stati in seguito modellati in termini tridimensionali mediante metodi di fotogrammetria digitale secondo l’approccio della Structure from Motion, procedendo alla valutazione del loro volume: la stima finale della produzione complessiva del vigneto è stata realizzata mediante lo sviluppo di una legge approssimata verificata empiricamente.