Già da qualche anno, nell’agricoltura moderna, vengono utilizzate diverse tecnologie innovative che hanno permesso di automatizzare processi di lavoro fino ad ora gestiti in modo manuale. Trattori a guida automatica, sistemi di seminatura intelligente, software per la gestione agronomica sono solo un esempio di applicazioni smart per una agricoltura sostenibile e di precisione.
Anche l’intelligenza artificiale e in particolare la computer vision svolgono un ruolo fondamentale nel tema dell’Agricoltura 4.0. L’analisi delle immagini aree acquisite mediante droni è un ottimo strumento per capire svariate tipologie di criticità, permettendo rapidi interventi strategici nell’area interessata con notevoli vantaggi sia in termini di costi che di sostenibilità ambientale.
Per queste tipologie di analisi si possono utilizzare diverse tecniche e una moltitudine di sensori video. I sensori video maggiormente utilizzati sono sicuramente le telecamere multispettrali, utilizzate nel contesto agronomico per la creazione di mappe di vigore, e il riconoscimento di stress idrici o di malattie specifiche.
Nel dettaglio, le telecamere multispettrali hanno come caratteristica principale quella di acquisire immagini con un numero di bande elettromagnetiche generalmente comprese tra 3 e 10. Le più diffuse, quelle a colori, acquisiscono le tre bande dello spettro visibile corrispondenti ai colori rosso, verde e blu oltre alla bande del vicino infrarosso NIR. I valori rilevati vengono successivamente valutati mediante l’NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), un ottimo indicatore per analizzare lo stato di benessere di diverse colture come per esempio, vigneti o seminativi in genere.
Come si può facilmente comprendere dal grafico riportato nella seguente figura, una alta riflettanza di banda del vicino infrarosso indica un maggiore stato di salute della coltura mentre le combinazioni delle diverse lunghezze d’onda, permettono di comprendere potenziali anomalie come differenze nella crescita o problematiche emergenti all’interno dell’appezzamento.
Indice NDVI (fonte immagine: https://physicsopenlab.org/)
Tutte queste valutazioni hanno inoltre lo scopo di generare mappe di prescrizione per l’applicazione a rateo variabile dei fertilizzanti, risparmiare input agronomici attraverso un uso variabile e mirato nell’appezzamento e ridurre l’impatto ambientale al suolo.
Esempio di riprese aree mediante drone utilizzando una telecamera multispettrale
In questo contesto, Eye-Tech, in collaborazione con AgriObiettivo, azienda di Pordenone che si occupa della gestione e analisi delle colture mediante riprese effettuate da drone, offre un servizio di consulenza nell’elaborazione automatica delle immagine aree riprese da drone, consentendo, grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale, valutazioni di aree anche molto vaste dove sono necessari rapidi interventi di manutenzione per risolvere criticità difficilmente riscontrabili con dei semplici controlli manuali.
Utilizzo dell’intelligenza artificiale per trovare criticità nell’area analizzata come per esempio fallanze, stress idrici, ecc.
Se sei interessato a questa tipologia di servizi, contattaci subito! Il nostro staff potrà rispondere senza impegno a tutte le tue richieste.
Fonti immagini:
- https://www.dji.com/it/p4-multispectral
- https://physicsopenlab.org/
