Analisi della variabilità spaziale e della relazione tra i parametri vegetativo e riproduttivo in due varietà di vite rossa

Precision viticulture has become an imperative for many grape growers, who for reasons of productivity need accurate tools for measuring and forecasting the yield. In this regard, the aims of this thesis was to collect vegetative and reproductive data on two different grape varieties in order to feed a viticulture library that after labelled, will be used to relate with images taken by the VINBOT (an all-terrain autonomous robot mobile) sensor cameras and to test algorithms that will be used for ground truth. The experiment took place in the vineyard of the Instituto Superior de Agronomia (ISA ) located in Tapada da Ajuda, Lisbon.and involved Syrah and Touriga Nacional red varieties. Throughout the 2015 growing season , it has been possible to sketch a ¿map¿ for each cultivar, containing all the data about the vegetative (number of shoots per plant, leaf area, size of the canopy) and reproductive components (weight and number of bunches per plant, number of berries per cluster, yield, etc.). While collecting images with Vinbot, repeated defoliations and a progressive thinning of clusters were made; inflorescences were collected and the flowers were counted by means of the software Image J.

Uno dei più importanti temi trattati in viticultura è senza dubbio quello che riguarda il rendimento e la qualità dell'uva. Questo è utile con riguardo a molti altri aspetti della viticoltura come il management delle vigne, la conoscenza del volume annuale delle vigne e per la programmazione generale delle operazioni legate alla vinificazione. Tre fattori operano principalmente per influenzare il rendimento: il genotipo, l'ambiente e le tecniche di coltivazione, complessivamente questi tre fattori devono essere valutati come determinanti di qualità, quantità e buono o cattivo rendimento. L'accuratezza della previsione diviene così una variabile cruciale da prendere in considerazione , e a questo proposito sono stati sviluppati vari strumenti e varie tecniche. In particolare, come scrive Diago , l'analisi delle immagini viene usata di recente allo scopo di individuare le patologie, valutare e prevedere la futura produzione. La tecnica consiste nel catturare una moltitudine di immagini in sequenza che poi vengono analizzate, dopo questo trattamento sarà possibile individuare importanti ed utili informazioni per chi coltiva. La maggiore differenza che intercorre tra le immagini raccolte dal robot in maniera automatica e quelle raccolte manualmente si sostanzia nel fatto che le immagini raccolte in modo automatico non subiscono modifiche dall'ambiente esterno, questo risulta utile poiché l'omogeneità del colore facilita la discriminazione dell'organo vegetativo delle viti. Il focus della mia ricerca riguarda il Vinbot, un veicolo mobile capace di funzionare su ogni tipo di terreno equipaggiato da una serie di sensori che registrano varie informazioni (immagini RBG, 3D e NDVI) al proposito di ottenere una estimazione di produzione e di stato della vite. Il Vinbot è la possibile soluzione per ottenere una migliore qualità del vino muovendo dalla precisione e dall'implementazione della fase di produzione. La previsione di produzione potrebbe essere utilizzata per organizzare la futura vendita e marketing del vino, sapendo infatti una stima di quella che potrà essere la futura produzione, il viticoltore potrà meglio organizzare le sue future attività avendo infatti dei parametri su cui valutare la qualità e quindi il prezzo. La mia ricerca è stata svolta a Lisbona, presso le vigne dell'Istituto Superiore di Agronomia (ISA) situato di Tapada de Ajuda, sulle varietà di Touriga National e Syrah . La relazione tra i parametri analizzati può essere utilizzare per stimare il vigore e la produzione ma anche per valutare l'attendibilità dei dati collezionati attraverso le immagini collezionate con la fotocamera e analizzate con programmi digitali.