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Interpretazione semantica di mappe multispettrali per operazioni agricoltura di precisione
Tesi esterna in azienda
Parole chiave AGRICOLTURA 4.0, AGRICOLTURA INTELLIGENTE, DRONI, MONITORAGGIO, FOTOGRAMMETRIA, ELABORAZIONE DI IMMAGINI, INTELLIGENZA ARTIFICIALE, TELERILEVAMENTO
Riferimenti LORENZO COMBA
Tipo tesi SPERIMENTALE, SPERIMENTALE APPLICATA
Descrizione L'attivitā proposta č in collaborazione con DiSAFA (Dipartimento di Scienze Agrarie, Forestali e Alimentari) di UniTO, e si inserisce nell'ambito del progetto di ricerca NOVIAGRI (New applications Of Vegetation Indexes in AGRIculture) finanziato dall'EU FEASR. Nel 2021 e nel 2022 č stata condotta un'ampia campagna di monitoraggio in due vigneti nei pressi di Asti, raccogliendo diversi dataset: osservazioni in campo, mappe aeree multispettrali ad alta risoluzione di Matrice 300 UAV e MAIA camera, insieme a molti altri sensori.
L'obiettivo della tesi č sviluppare e testare nuovi metodi di elaborazione delle immagini per interpretare semanticamente ogni pixel della mappa, in modo automatico, per rilevare quelli che rappresentano le chiome dei vigneti.
Vedi anche 02_noviagri.pdf https://www.linkedin.com/company/laboratorio-di-meccatronica-universit%C3%A0-di-torino/
Conoscenze richieste Mathworks Matlab
Scadenza validita proposta 08/07/2024
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