Andrea Sala

Fotografia Iper Spettrale per
Agricoltura di Precisione
22/11/2014
Drover S.r.l.
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 fotosinteticamente 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
• Luminosità e frequenze riflesse variano in base alla
specie
• E’ possibile focalizzare
l’analisi su determinate
bande di frequenza per
distinguere le specie in
una certa area
 Uso di filtri passabanda spettroscopica
• 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/Terr
aTn05_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
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