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

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.