Identificare e caratterizzare gli ortaggi nelle colture a file per effettuare processi di fertilizzazione organica utilizzando una piattaforma robotica dotata di sensori (telecamere e laser) e un braccio robotico. Sono queste le potenzialita’ della nuova tecnologia, presentata su Computers and Electronics in Agriculture, che e’ stata sviluppata dai ricercatori dell’Universita’ Politecnica di Madrid (UPM). Le diverse componenti del metodo implementato consentono di agire con ogni pianta, singolarmente e considerando dimensioni specifiche, per dosare concime organico liquido. Il metodo proposto si basa su una rete neurale addestrata che ha dimostrato di avere un’accuratezza superiore al 90% e tassi di errore inferiori al 3% per riconoscere le specie vegetali.
L’analisi delle esigenze vegetative per determinare quale pianta necessita di fertilizzante consiste nella quantificazione del parametro NDVI (indice di vegetazione differenziale normalizzato) ottenuto attraverso immagini multispettrali. Questi tipi di immagini catturano intervalli di lunghezze d’onda impercettibili all’occhio umano, ma che forniscono informazioni preziose per questo tipo di applicazione. Una volta elaborate le informazioni sensoriali, il risultato e’ la pianta identificata e le sue dimensioni, nonché l’indicazione se il fertilizzante deve essere applicato o meno. Queste informazioni vengono inviate ai sistemi di pianificazione del movimento del robot per la generazione di traiettorie prive di collisioni. “Il metodo implementato ha mostrato un’elevata efficienza nella rilevazione delle verdure”, hanno commentato i ricercatori. I risultati ottenuti hanno mostrato che la rete neurale addestrata e implementata ha una precisione del 90,5% e basse percentuali di errore (inferiore al 3%) durante la caratterizzazione degli ortaggi. “Inoltre, abbiamo potuto dimostrare che l’applicabilita’ di questo tipo di tecnologia ha un grande potenziale nel campo dell’agricoltura di precisione.”
