I sistemi di coltivazione senza suolo all’interno delle serre, noti come agricoltura in ambiente controllato, promettono di migliorare la produzione di colture speciali di alta qualità durante tutto l’anno. Tuttavia, per essere competitivi e sostenibili, questi metodi avanzati di coltivazione richiedono lo sviluppo e l’implementazione di tecniche di agricoltura di precisione.
Innovazione tecnologica per il monitoraggio delle colture
Un team di ricerca interdisciplinare della Penn State ha sviluppato un sistema automatizzato di monitoraggio delle colture capace di fornire dati continui e frequenti sulla crescita e le esigenze delle piante, permettendo una gestione informata delle colture. “Tradizionalmente, il monitoraggio delle colture nei sistemi senza suolo in ambiente controllato è un compito critico e dispendioso in termini di tempo, che richiede personale specializzato,” ha affermato Long He, professore associato di ingegneria agricola e biologica. “I metodi tradizionali non consentono una raccolta frequente dei dati per catturare le dinamiche di crescita delle piante durante il ciclo colturale.”
Il ruolo dell’internet delle cose e dell’intelligenza artificiale
Nei risultati pubblicati su Computers and Electronics in Agriculture, i ricercatori hanno riportato l’integrazione di un sistema di internet delle cose (IoT), intelligenza artificiale (AI) e visione artificiale, progettato per i sistemi di coltivazione senza suolo in ambiente controllato. Questo sistema consente il monitoraggio e l’analisi continua della crescita delle piante durante l’intero ciclo colturale. L’IoT è una rete di oggetti fisici che possono connettersi e scambiare dati tramite internet, collegando dispositivi dotati di sensori, software e altre tecnologie.
Modello di segmentazione delle immagini ricorsivo
Secondo il team, l’innovazione principale della loro ricerca è l’implementazione, per la prima volta, di un modello di segmentazione delle immagini ricorsivo che elabora immagini sequenziali, catturate ad alta risoluzione a intervalli di tempo predeterminati, per tracciare accuratamente i cambiamenti nella crescita delle piante. Nello studio, i ricercatori hanno testato il loro approccio monitorando il baby bok choy, una verdura a foglia comunemente chiamata cavolo cinese, ma hanno affermato che il sistema funzionerebbe con molte colture diverse.
Applicazioni e sviluppi futuri
Il gruppo di ricerca di He, presso il College of Agricultural Sciences della Penn State, situato al Fruit Research and Extension Center di Biglerville, si è concentrato per oltre un decennio sull’agricoltura di precisione automatizzata, ideando soluzioni robotiche per applicazioni agricole come la raccolta delle colture, la potatura degli alberi, il diradamento dei frutti verdi, l’impollinazione, il riscaldamento dei frutteti, la spruzzatura di pesticidi e l’irrigazione. Il sistema di visione artificiale impiegato in questa ricerca rappresenta un avanzamento della tecnologia sviluppata dal gruppo per altri scopi in studi precedenti.
In questo studio, il sistema integrato di visione artificiale ha isolato con successo le singole piante di baby bok choy che crescono in un sistema senza suolo, producendo immagini frequenti che hanno tracciato l’aumento dell’area di copertura delle foglie durante il loro ciclo di crescita. I ricercatori hanno affermato che il modello ricorsivo ha mantenuto un monitoraggio continuo ed efficiente delle piante, consentendo una gestione più informata e precisa delle colture.
Fonte: Science Daily
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