L’utilizzo combinato di intelligenza artificiale e telerilevamento può supportare la trasformazione dell’agroecosistema della regione mediterranea. Lo rivela uno studio del dottorando Wondimagegn Abebe Demissie con i docenti della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, Luca Sebastiani e Rudy Rossetto, dell’istituto di studi vegetali. Pubblicata sulla rivista European Journal of Agronomy, la ricerca, spiega una nota dell’istituzione accademica pisana, “ha analizzato sistematicamente 106 lavori scientifici per individuare in che modo i modelli basati su intelligenza artificiale e dati satellitari, in particolare delle missioni Sentinel, Modis e Landsat, possano prevedere la produttività delle colture e valutare le dinamiche di crescita delle piante con una robustezza senza precedenti”. Algoritmi di apprendimento automatico come Random Forest, Support Vector Machines e Neural Networks si sono dimostrati particolarmente efficaci nell’analisi delle immagini satellitari, mentre i più recenti modelli di deep learning mostrano un grande potenziale nell’integrazione dei dati spazio-temporali relativi allo stress delle colture e alla loro fenologia. “Lo studio – prosegue la Sant’Anna – sottolinea che gli approcci ibridi, che combinano dati provenienti da satelliti, droni e osservazioni in campo, offrono le prospettive più promettenti per un monitoraggio preciso e tempestivo”. Tuttavia, gli autori evidenziano anche la necessità di promuovere una maggiore condivisione dei dati, metodi di validazione standardizzati e una più stretta collaborazione tra i Paesi del Mediterraneo, in particolare nelle regioni meno rappresentate del Nord Africa e del Medio Oriente.
