Il settore ortofrutticolo italiano è un comparto fondamentale per l'agricoltura nazionale, sia per ciò che attiene i suoi valori strutturali, economici e occupazionali, sia in relazione alla sua diffusione e specializzazione territoriale. Questo comparto è inoltre caratterizzato da una spiccata dinamicità e propensione all'innovazione, in particolare per quanto riguarda il settore della IV gamma, ossia quello che raggruppa le verdure commercializzate fresche e pronte all'uso.
Come è noto, il settore della IV gamma richiede materie prime di altissima qualità, al fine di ottenere vegetali che mantengono elevati standard qualitativi lungo tutta la sua complessa filiera, fino a giungere integri nel piatto del consumatore.
In questo particolare contesto produttivo ben si inserisce l'impiego di tecniche di imaging per la stima della biomassa fogliare, con metodologie non distruttive. Tale approccio è stato studiato in particolare per gli ortaggi da foglia poiché, oltre ad essere cultivar di importante interesse per il tessuto agro-economico lombardo, vengono prodotte da aziende con una grande propensione all'innovazione e che chiedono continuamente input tecnologici all'avanguardia per l'automazione delle operazioni di coltivazione e lavorazione dei prodotti orticoli.
Ad oggi le principali tecniche di monitoraggio non distruttive delle colture da foglia per la quarta gamma sono basate sull'analisi di immagini 2D a colori. Nel presente lavoro è stata studiata la possibilità di utilizzare sensori 3D a basso costo in grado di acquisire fotografie digitali a colori mediante una telecamera RGB e di misurare la distanza dei punti inquadrati nella scena tramite una telecamera a tempo di volo. La fusione delle immagini colore e 3D ha permesso di ottenere una nuvola di punti tridimensionale a colori utilizzata per ricostruire il volume della biomassa analizzata.
Per la sperimentazione sono state selezionate 84 piante di lattuga romana, cultivar interessante sia per il suo ruolo commerciale che per la comodità di coltivazione.
Una volta acquisiti tutti i dati si è proceduto con l'analisi delle immagini: in primis è stata realizzata la nuvola di punti tramite la fusione dell'immagine a colori e dei dati riguardanti la posizione di ciascun punto acquisito. Questo ha permesso di ottenere una visualizzazione 3D a colori della pianta.
In seguito sono stati applicate diverse tecniche di analisi 3D con l'obiettivo di:
Per quanto riguarda il calcolo del volume, molto interessante è risultato l'utilizzo della triangolazione di Delaunay che ha permesso di ottenere una figura solida che avvolge la nuvola di punti (quindi il cespo di lattuga) adattandosi il più possibile ad essa. Da questa è stato poi possibile calcolare il volume di questo solido, e metterlo in relazione con la quantità di biomassa della pianta di lattuga considerata.
L'analisi tramite calcolo della superficie fogliare ha previsto la segmentazione della point-cloud, ossia la suddivisione del cespo di lattuga in segmenti coincidenti con le singole foglie, confrontando le caratteristiche geometriche di punti adiacenti. Questo algoritmo, inoltre, utilizza anche l'analisi del colore per accorpare segmenti adiacenti appartenenti ad un'unica foglia.
Come si vede dalle immagini, la segmentazione può raggiungere livelli di accuratezza molto elevati, pur ricordando che le foglie non visibili (sui nodi sottostanti) non possono essere prese in considerazione. Questo limite non è presente nel metodo di analisi del volume perché esso considera solamente parametri spaziali, indipendenti dal numero di foglie e dalla loro superficie, minimizzando quindi i problemi dovuti alla sovrapposizione fogliare.
Confrontando la capacità di stima (mediante l'utilizzo dell'indice di correlazione) dei metodi di analisi 3D con quelli 2D comunemente utilizzati si è visto che, per i cespi di piccole dimensioni, il metodo 2D risulta essere buono per la stima della biomassa fogliare, mentre per le piante di grandi dimensioni, dove aumenta la sovrapposizione fogliare e lo sviluppo verticale delle foglie, il 2D non è in grado di effettuare stime. In questo caso, l'imaging 3D risulta significativamente migliore, specialmente con metodo basato sul calcolo del volume.
In conclusione possiamo dire che l'utilizzo di sensori 3D con la conseguente analisi dell'immagine possono essere di grande interesse per il mondo orticolo, specialmente per quanto riguarda lo studio di parametri morfologici delle piante.
Inoltre, da questo studio si possono prendere importanti spunti per valutare possibili azioni di automazione delle operazioni in campo, quali l'applicazione mirata di prodotti fitosanitari o l'automatizzazione della raccolta dei frutti su colture erbacee e arboree.
Scarica la tesi completa
Per eventuali contatti: alberto.zani92@gmail.com
AgroInnovation Award è il premio di laurea istituito da Image Line in collaborazione con l'Accademia dei Georgofili al fine di promuovere la diffusione di approcci innovativi, strumenti digitali e l'utilizzo di internet in agricoltura.
Leggi le tesi vincitrici della seconda edizione.
Come è noto, il settore della IV gamma richiede materie prime di altissima qualità, al fine di ottenere vegetali che mantengono elevati standard qualitativi lungo tutta la sua complessa filiera, fino a giungere integri nel piatto del consumatore.
In questo particolare contesto produttivo ben si inserisce l'impiego di tecniche di imaging per la stima della biomassa fogliare, con metodologie non distruttive. Tale approccio è stato studiato in particolare per gli ortaggi da foglia poiché, oltre ad essere cultivar di importante interesse per il tessuto agro-economico lombardo, vengono prodotte da aziende con una grande propensione all'innovazione e che chiedono continuamente input tecnologici all'avanguardia per l'automazione delle operazioni di coltivazione e lavorazione dei prodotti orticoli.
Ad oggi le principali tecniche di monitoraggio non distruttive delle colture da foglia per la quarta gamma sono basate sull'analisi di immagini 2D a colori. Nel presente lavoro è stata studiata la possibilità di utilizzare sensori 3D a basso costo in grado di acquisire fotografie digitali a colori mediante una telecamera RGB e di misurare la distanza dei punti inquadrati nella scena tramite una telecamera a tempo di volo. La fusione delle immagini colore e 3D ha permesso di ottenere una nuvola di punti tridimensionale a colori utilizzata per ricostruire il volume della biomassa analizzata.
Per la sperimentazione sono state selezionate 84 piante di lattuga romana, cultivar interessante sia per il suo ruolo commerciale che per la comodità di coltivazione.
Una volta acquisiti tutti i dati si è proceduto con l'analisi delle immagini: in primis è stata realizzata la nuvola di punti tramite la fusione dell'immagine a colori e dei dati riguardanti la posizione di ciascun punto acquisito. Questo ha permesso di ottenere una visualizzazione 3D a colori della pianta.
In seguito sono stati applicate diverse tecniche di analisi 3D con l'obiettivo di:
- calcolare il volume del cespo di lattuga per trovare una correlazione con la biomassa;
- stimare, in maniera indiretta, la superficie fogliare delle piante.
Per quanto riguarda il calcolo del volume, molto interessante è risultato l'utilizzo della triangolazione di Delaunay che ha permesso di ottenere una figura solida che avvolge la nuvola di punti (quindi il cespo di lattuga) adattandosi il più possibile ad essa. Da questa è stato poi possibile calcolare il volume di questo solido, e metterlo in relazione con la quantità di biomassa della pianta di lattuga considerata.
L'analisi tramite calcolo della superficie fogliare ha previsto la segmentazione della point-cloud, ossia la suddivisione del cespo di lattuga in segmenti coincidenti con le singole foglie, confrontando le caratteristiche geometriche di punti adiacenti. Questo algoritmo, inoltre, utilizza anche l'analisi del colore per accorpare segmenti adiacenti appartenenti ad un'unica foglia.
Come si vede dalle immagini, la segmentazione può raggiungere livelli di accuratezza molto elevati, pur ricordando che le foglie non visibili (sui nodi sottostanti) non possono essere prese in considerazione. Questo limite non è presente nel metodo di analisi del volume perché esso considera solamente parametri spaziali, indipendenti dal numero di foglie e dalla loro superficie, minimizzando quindi i problemi dovuti alla sovrapposizione fogliare.
Confrontando la capacità di stima (mediante l'utilizzo dell'indice di correlazione) dei metodi di analisi 3D con quelli 2D comunemente utilizzati si è visto che, per i cespi di piccole dimensioni, il metodo 2D risulta essere buono per la stima della biomassa fogliare, mentre per le piante di grandi dimensioni, dove aumenta la sovrapposizione fogliare e lo sviluppo verticale delle foglie, il 2D non è in grado di effettuare stime. In questo caso, l'imaging 3D risulta significativamente migliore, specialmente con metodo basato sul calcolo del volume.
In conclusione possiamo dire che l'utilizzo di sensori 3D con la conseguente analisi dell'immagine possono essere di grande interesse per il mondo orticolo, specialmente per quanto riguarda lo studio di parametri morfologici delle piante.
Inoltre, da questo studio si possono prendere importanti spunti per valutare possibili azioni di automazione delle operazioni in campo, quali l'applicazione mirata di prodotti fitosanitari o l'automatizzazione della raccolta dei frutti su colture erbacee e arboree.
Scarica la tesi completa
Per eventuali contatti: alberto.zani92@gmail.com
AgroInnovation Award è il premio di laurea istituito da Image Line in collaborazione con l'Accademia dei Georgofili al fine di promuovere la diffusione di approcci innovativi, strumenti digitali e l'utilizzo di internet in agricoltura.
Leggi le tesi vincitrici della seconda edizione.
© AgroNotizie - riproduzione riservata
Fonte: Agronotizie
