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ANTONINO PISCIOTTA

Analisi non distruttiva del peso del legno di potatura attraverso l'impiego dell’analisi di immagini

  • Autori: Puccio Stefano; Di Lorenzo Rosario; Miccichè Daniele; Turano Lucia; Pisciotta Antonino
  • Anno di pubblicazione: 2024
  • Tipologia: Abstract in atti di convegno pubblicato in volume
  • OA Link: http://hdl.handle.net/10447/644719

Abstract

Scopo della ricerca Sviluppare una metodologia di analisi d’immagini per la stima non distruttiva del peso del legno di potatura. Materiali e metodi Lo studio è stato condotto nel 2023 su 175 piante di quattro varietà di vite da vino (Catarratto, Merlot, Nero d’Avola e Tannat) allevate a controspalliera e potate a cordone speronato. Durante il riposo vegetativo, sono state acquisite in campo immagini da entrambi i lati della canopy, durante tre diversi momenti del giorno (mattina, mezzogiorno, pomeriggio), sfruttando due differenti modalità di acquisizione (frontale con sfondo artificiale; dal basso senza sfondo). Le immagini sono state successivamente pre-processate attraverso il software opensource FIJI/ImageJ® ed analizzate tramite un algoritmo di apprendimento automatico per classificare gli elementi presenti nelle immagini in classi diverse in base a caratteristiche visive simili, come colore, forma e struttura. Le immagini sono state quindi segmentate e da esse è stata estratta la classe relativa ai tralci ed il numero di pixel relativo è stato calcolato. Questo è stato quindi correlato al peso del legno di potatura. Principali risultati I risultati indicano che acquisire le immagini attraverso specifiche modalità migliora i processi di segmentazione e stima del peso del legno; l’uso dello sfondo artificiale può essere scongiurato attraverso la semplice inclinazione della fotocamera; la componente cultivar non sembrerebbe rappresentare una limitazione. Conclusioni Questo approccio potrebbe apportare benefici nell'automazione dei processi di gestione del vigneto.