Il carico fiorale è uno dei principali indicatori di produzione potenziale in frutteto, e questo è facilmente intuibile dal fatto che osservando due piante con un diverso livello di fioritura ci si aspetterebbe di avere una produzione di frutti maggiore dalla pianta con più infiorescenze.
La quantità di fiori presenti su un albero dipende da molteplici fattori, tra cui la genetica, il diradamento, la potatura, la fertilizzazione, l'irrigazione e le condizioni ambientali. L'interazione di questi fattori può portare sia ad una variabilità spaziale, quindi tra pianta e pianta, che temporale. In alcuni casi è possibile osservare in campo condizioni estreme, specialmente in quei frutteti che ospitano genotipi sensibili al disturbo fisiologico dell'alternanza di produzione. Questo risulta un aumento notevolmente delle difficoltà di gestione del frutteto e dei costi di produzione, nonché ad una ridotta produzione.
Per queste ragioni è necessario sviluppare delle tecnologie capaci di individuare la variabilità spaziale della fioritura in frutteto al fine di analizzare la variabilità temporale, migliorare la gestione e la sostenibilità aziendale in tutti e tre i suoi pilastri.
In linea generale, il carico fiorale di un frutteto è sempre caratterizzato da un numero di fiori molto superiore a quanti ne servirebbero effettivamente per raggiungere una produzione ottimale. La tecnica più utilizzata per diminuire i fiori in eccesso è il diradamento, che può essere eseguito chimicamente, meccanicamente e manualmente.
L'applicazione di tecnologie di precisione in agricoltura e la possibilità di effettuare Trattamenti a Rateo Variabile (Vrt) pianificati in funzione delle mappe di prescrizione, rende oggi possibile effettuare un diradamento a rateo variabile. La regolazione dell'intensità di diradamento, ovvero il numero di fiori o frutticini da rimuovere dalla pianta, viene ad essere determinata delle reali necessità in ogni parte del frutteto.
Il lavoro di tesi ha avuto come obiettivo quello di sviluppare una tecnologia software in grado di analizzare immagini scattate da drone e fornire in tempi brevi e in modo completamente automatico una mappa di densità di fioritura utile a prendere decisioni sulle tecniche di diradamento.
Lo sviluppo tecnologico oltre a verificare la capacità dell'algoritmo nel carico fiorale di ogni pianta del frutteto, si è concentrato anche sull'adattabilità sia alle forme di allevamento a parete (2D) che in volume compatto (3D), in modo da consentirne un più ampio range in future applicazioni.
L'innovazione tecnologica alla base di questa ricerca si fonda sulla capacità dell'algoritmo di analisi di immagini di evitare la creazione di un mosaico a partire dalle immagini aeree Rgb.
Nella foto a sinistra (A) la mosaicizzazione delle immagini aeree, mentre nella foto a destra (B) immagini aeree analizzate con il metodo proposto dalla tesi
(Fonte: Mirko Piani)
Tale processo, infatti, richiederebbe software piuttosto costosi (nell'ordine delle migliaia di euro) per l'analisi di immagine, oltre a lunghe tempistiche per unire i fotogrammi nel mosaico (spesso superiori alle 6 ore per ettaro sfruttando un normale computer). Quest'ultimo punto può essere compreso osservando la prima immagine in cui viene rappresentato il processo di unione di due fotogrammi costituiti ognuno da 16 milioni di pixel che vengono confrontati per l'individuazione dei punti comuni da utilizzare per guidarne l'unione delle immagini in una unica.
La soluzione a basso costo alternativa proposta con questa tesi analizza le immagini seguendo uno schema preciso che ha la capacità di rimuovere tutti i dati superflui e ripetitivi dalle immagini aeree fino al livello del singolo albero. A questo punto, l'algoritmo appositamente implementato, è in grado di ritagliare e georeferenziare l'immagine a livello della singola pianta e di applicare algoritmi di visione artificiale capaci di discriminare e quantificare le infiorescenze presenti nella scena.
A sinistra una mappa di fioritura e a destra una mappa di prescrizione per il diradamento
(Fonte: Mirko Piani)
La necessità di utilizzare immagini aeree ad alta risoluzione, da drone e non da satellite, nasce proprio per ottimizzare questa ultima fase. Questo perché i fiori sono "oggetti" di piccolissime dimensioni (2 centimetri quadrati), e la loro individuazione è strettamente legata alla risoluzione spaziale del pixel e alla presenza di occlusioni.
Qualora volessimo mappare la fioritura utilizzando delle immagini satellitari con una risoluzione spaziale gratuita massima di 10 metri risulterebbe impossibile per l'algoritmo, che analizza le immagini discriminate all'interno di ogni pixel un'area di 100 metri quadri, il numero di fiori proprio a causa delle loro piccole dimensioni.
Per questa ragione la risoluzione dell'immagine è un elemento chiave, e deve essere al massimo equivalente a 1-2 centimetri per i fiori di melo. Elevate risoluzioni d'immagine in generale, comportano un aumento nei tempi di analisi totali, che però in questo elaborato di tesi sono stati ampiamente compensati dal sistema di ritaglio e georeferenziazione diretta dell'albero che permettono di analizzare un frutteto di un ettaro in 12 minuti.
Mirko Piani, categoria "Ingegneria agraria e meccatronica"
(Fonte: Mirko Piani)
Scarica la tesi completa di Mirko Piani
Per eventuali contatti Mirko.piani2@unibo.it
A cura di Mirko Piani
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