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Interpretazione semantica di mappe multispettrali per operazioni agricoltura di precisione

azienda 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      PROPONI LA TUA CANDIDATURA