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Agricoltura e viticoltura di precisione e remote sensing

97,00

Il corso in agricoltura di precisione, viticoltura di precisione e remote sensing si propone di fornire i concetti fondamentali delle tecniche di agricoltura di precisione tramite tecnologie di telerilevamento remoto con droni, satelliti e relative metodologie di analisi dei dati.

DURATA DEL CORSO: 10 ORE
CORSO INTERAMENTE ON LINE

L’Agricoltura 4.0 rappresenta l’unione tra l’agricoltura interconnessa e tutte quelle tecnologie ad alta precisione che permettono attraverso l’individuazione di problematiche, di ridurre o anche prevenire eventi patologici alle coltivazioni; grazie alla possibilità di effettuare analisi su fattori climatici e ambientali possono incrementare la resa di produttività.

Tale innovazione coinvolge tutte le fasi di processo agricolo: produzione, trasformazione, distribuzione e consumo.

A chi si rivolge

Il corso è rivolto a formare professionisti di agricoltura 4.0 interessati a diffondere presso aziende agricole, consorzi agrari e associazioni di categoria tecniche e metodologie di agricoltura di precisione e digitale per la salvaguardia ambientale e il miglioramento delle rese agricole. Agronomi, periti agrari, agrotecnici, ricercatori, geometri, ingegneri, operatori e piloti di droni avranno la possibilità di apprendere a 360° tutte le possibilità offerte dagli strumenti di agricoltura di precisione.

Obiettivi formativi

Gli obiettivi formativi del corso sono orientati all’apprendimento teorico-pratico dei concetti di agricoltura e viticoltura di precisione e sulle conoscenze di telerilevamento tramite drone con relativa analisi dei dati multispettrali, per ottenere mappe operative o di prescrizione. Il corso consentirà di avere una panoramica completa su tutti gli strumenti tecnologici utilizzabili in campo per acquisire ed elaborare dati di vario tipo.

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    * Campi Obbligatori
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    Niccolò Bartoloni
    50 anni, agronomo ed enologo. Laurea Magistrale in Agraria presso l’Università degli Studi di Firenze. Specializzazione post-laurea in viticoltura ed enologia presso l’Università degli Studi di Milano. Vent’anni di esperienze in direzione tecnica e commerciale per medio-grandi aziende vinicole italiane (Umbria e Chianti), dove ha lavorato spesso come direttore. Certificatore per l’agricoltura biologica, assegnista di ricerca presso l’Università di Firenze per progetti di agricoltura di precisione, pilota di droni.

    Simon Paolo Kartsiotis
    32 anni, ingegnere aerospaziale. Laurea Magistrale in Ingegneria Aerospaziale presso Università di Pisa. Più di 7 anni di esperienza nella progettazione ingegneristica, calcoli strutturali/aerodinamici e gestione di progetti nel settore industriale, automobilistico, Formula 1, navale, aeronautico e spaziale. Più di 5 anni di esperienza in applicazioni di agricoltura di precisione, metodologie di rilevamento aereo di immagini e analisi. Ricercatore presso il CREA (Consiglio Italiano per la Ricerca in Agricoltura) e pilota di droni.

    AGRICOLTURA E VITICOLTURA DI PRECISIONE E REMOTE SENSING

    MODULO 1
    AGRICOLTURA DI PRECISIONE A CURA DI NICCOLÒ BARTOLONI (AGRONOMO)
    1.1 – DEFINIZIONE E BREVE STORIA
    1.2 – STATO DELL’ARTE
    1.3 – VANTAGGIO RISPETTO ALL’AGRICOLTURA TRADIZIONALE
    1.4 – VANTAGGI ECONOMICI E AGRICOLTURA 4.0
    1.5 – AGEVOLAZIONI
    1.6 – VARIABILITÀ SPAZIALE E TEMPORALE: GESTIONE DELLE VARIABILI
    1.7 – VARIABILITÀ SPAZIALE E TEMPORALE: DAI DATI AI MODELLI DI SIMULAZIONE
    1.8 – DATI, SENSORI E MISURAZIONI
    1.9 – ANALISI DEL SUOLO E DELLA COLTURA
    1.10 – SISTEMI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI
    1.11 – GESTIONALI E APP MOBILE
    1.12 – ORE LAVORO
    1.13 – AGRONOMO 4.0
    1.14 – MONITORAGGIO AMBIENTALE, CULTURALE ED OPERATIVO
    1.15 – MONITORAGGIO AMBIENTALE, CULTURALE ED OPERATIVO – LAVORAZIONI E SEMINE
    1.16 – MONITORAGGIO AMBIENTALE, CULTURALE ED OPERATIVO – CONCIMAZIONE E IRRIGAZIONE
    1.17 – MONITORAGGIO AMBIENTALE, CULTURALE ED OPERATIVO – RACCOLTA E TRATTAMENTI
    1.18 – PREDIZIONE MALATTIE CON CAMERE IPERSPETTRALI
    1.19 – MONITORAGGIO DELLE PRODUZIONI CEREALICOLE
    1.20 – UTILIZZO DEI DRONI NELL’AMBITO DELLA LOTTA BIOLOGICA
    1.21 – ROBOTICA IN AGRICOLTURA DI PRECISIONE
    1.22 – TECNOLOGIA LIDAR PER STIME FORESTALI
    1.23 – INTERAZIONI FRA LIDAR E IMMAGINI MULTISPETTRALI

    MODULO 2
    VITICOLTURA DI PRECISIONE A CURA DI NICCOLÒ BARTOLONI (AGRONOMO)
    2.1 – PANORAMA VITIVINICOLO ITALIANO
    2.2 – GESTIONE DELLA CHIOMA
    2.3 – GESTIONE DEL SUOLO
    2.4 – GESTIONE RACCOLTA DELLE UVE
    2.5 – VANTAGGI ECONOMICI
    2.6 – VANTAGGI GESTIONALI
    2.7 – VARIABILITÀ IN VIGNETO: SUOLO
    2.8 – VARIABILITÀ IN VIGNETO: QUOTA ED ESPOSIZIONE
    2.9 – VARIABILITÀ IN VIGNETO: PORTINNESTI E CLONI
    2.10 – VARIABILITÀ IN VIGNETO: ETÀ E NUOVE TECNICHE DI GESTIONE
    2.11 – OSSERVAZIONE E RACCOLTA DATI
    2.12 – DRONI E SENSORI A TERRA: DIFFERENZE
    2.13 – MACCHINE A RATEO PER VIGNETI
    2.14 – FLUSSO DI LAVORO CON DRONE
    2.15 – APPLICAZIONI DI ROBOTICA IN VITICOLTURA
    2.16 – GIORNALI E QUADERNO DI CAMPAGNA
    2.17 – PROSPETTIVE FUTURE
    2.18 – ESEMPI PRATICI: MAPPE DA DRONE – MAPPA VISIBILE, MAPPA DI VIGORE E MAPPA DI PRESCRIZIONE
    2.19 – ESEMPI PRATICI: MAPPE DA DRONE – IMANA WINE, RUFFINO
    2.20 – ESEMPI PRATICI: MAPPE DA DRONE – MULINI DI SEGALARI, MONTEVERTINE

    MODULO 3
    REMOTE SENSING A CURA DELL’ING. SIMONE KARTSIOTIS
    3.1 – DRONI VS SATELLITI
    3.2 – DRONI PER AGRICOLTURA DI PRECISIONE
    3.3 – DRONI PER AGRICOLTURA DI PRECISIONE – NORMATIVA ENAC/EASA
    3.4 – DRONI PER AGRICOLTURA DI PRECISIONE – RISOLUZIONE DELLE PIATTAFORME
    3.5 – DRONI PER AGRICOLTURA DI PRECISIONE – COSTI DELLE PIATTAFORME
    3.6 – DRONI PER AGRICOLTURA DI PRECISIONE – RISOLUZIONI RICHIESTE PER TIPO DI OPERAZIONE COLTURALE
    3.7 – DRONI PER AGRICOLTURA DI PRECISIONE – STATO DELL’ARTE DELLE PIATTAFORME
    3.8 – LE IMMAGINI TELERILEVATE – TEORIA DELLA RIFLETTANZA
    3.9 – LE IMMAGINI TELERILEVATE – RIFLETTANZA: ANALISI DELLE INFORMAZIONI
    3.10 – LE IMMAGINI TELERILEVATE – LA RADIANZA
    3.11 – LE IMMAGINI TELERILEVATE – LA CALIBRAZIONE RADIOMETRICA
    3.12 – CARATTERISTICHE SPETTRALI DELLA VEGETAZIONE
    3.13 – CARATTERISTICHE SPETTRALI DEL SUOLO
    3.14 – INDICI DI VEGETAZIONE
    3.15 – INDICI DI VEGETAZIONE – INDICI DELLO SPAZIO NIR-RED E INDICI SOIL-ADJUSTED
    3.16 – INDICI DI VEGETAZIONE – INDICI PER RIDURRE GLI EFFETTI ATMOSFERICI, INDICI CHE SFRUTTANO LA RIFLETTANZA NEL VERDE, NARROW BAND E FOTOCHIMICI
    3.17 – INDICI DI VEGETAZIONE – INDICI PER LO STRESS IDRICO, INDICI CHE SFRUTTANO LA RIFLETTANZA DEI PIGMENTI FOGLIARI
    3.18 – SENSORI REMOTI
    3.19 – SENSORI REMOTI – CAMERE RGB, SENSORI MULTISPETTRALI, SENSORI IPERSPETTRALI, SENSORI TERMICI, LIDAR
    3.20 – SENSORI PROSSIMALI
    3.21 – SOFTWARE DI FOTOGRAMMETRIA E SOFTWARE GIS
    3.22 – IL RILIEVO CON IL SATELLITE
    3.23 – IL RILIEVO CON DRONE
    3.24 – IL RILIEVO CON DRONE – MAPPE
    3.25 – METODOLOGIE DI ACQUISIZIONE DATI
    3.26 – METODOLOGIE DI ACQUISIZIONE DATI – MISSIONE DI VOLO, EFFETTO MOSSO, FUORI FUOCO, VIGNETTATURA, INCLINAZIONE SENSORE
    3.27 – METODOLOGIE DI ACQUISIZIONE DATI – OVERLAP
    3.28 – METODOLOGIE DI ACQUISIZIONE DATI – ORARIO DEL VOLO E CONDIZIONI METEO
    3.29 – METODOLOGIE DI ACQUISIZIONE DATI – SENSORI MULTISPETTRALI E TERMICI
    3.30 – METODOLOGIE DI ACQUISIZIONE DATI – PIANIFICAZIONE DEL VOLO
    3.31 – PRE-PROCESSING DATI – CALIBRAZIONE RADIOMETRICA
    3.32 – PROCESSING DATI – FLUSSO DI LAVORO E SOLUZIONI
    3.33 – PROCESSING DATI – PIX4D: CREAZIONE ACCOUNT E LOG IN
    3.34 – PROCESSING DATI – STRUTTURA PROGETTO
    3.35 – PROCESSING DATI – CREAZIONE PROGETTO, IMPORTAZIONE IMMAGGINI, SISTEMA DI RIFERIMENTO DI OUTPUT
    3.36 – PROCESSING DATI – MODELLI DI ELABORAZIONE
    3.37 – PROCESSING DATI – VISUALIZZAZIONE MAPPA CON FOTO
    3.38 – PROCESSING DATI – 1. ELABORAZIONE INIZIALE
    3.39 – PROCESSING DATI – ANALISI DEI RISULTATI E ULTERIORI POST-PROCESSING DEL PRIMO STEP
    3.40 – PROCESSING DATI – 2. NUVOLA DI PUNTI E MESH, ANALISI DEI RISULTATI E ULTERIORI POST-PROCESSING DEL SECONDO STEP
    3.41 – PROCESSING DATI – 3. DSM, ORTOMOSAICO E INDICE
    3.42 – PROCESSING DATI – ANALISI DEI RISULTATI E ULTERIORI POST-PROCESSING DEL TERZO STEP
    3.43 – POST-PROCESSING DATI – QGIS: IMPORTARE UNA MAPPA PIX4D
    3.44 – POST-PROCESSING DATI – QGIS: CREARE UNA MAPPA DI PRESCRIZIONE
    3.45 – FOCUS AGRICOLTURA DI PRECISIONE – PIX4D FIELDS
    3.46 – FOCUS AGRICOLTURA DI PRECISIONE – MAPPE DI ZONAZIONE E DI PRESCRIZIONE IN PIX4D FIELDS
    3.47 – CONSIDERAZIONI FINALI