Nel presente rapporto (Report P9) sono raccolte le procedure integrate per l'individuazione e la stima del rischio fitopatologico su piante di rosa e di rucola, secondo quanto previsto nel quadro di attività sperimentali del progetto AgriDigit-agricoltura digitale sotto-progetto AGROFILIERE. Ai fini di una corretta comprensione di quanto di seguito esposto, si chiarisce che nello specifico contesto operativo, per procedura integrata s'intende una metodologia formale che regola il passaggio di informazioni e il trattamento dei dati all'interno e all'esterno dei sistemi di analisi (criteri, indici e modelli) implementati nel sistema o in specifici fogli di calcolo. Dopo un'analisi delle peculiarità dei siti sperimentali (Pescia Area Esterna, Pescia Serra e Pontecagnano Tunnel), il documento descrive i criteri utilizzati per la loro caratterizzazione micrometeorologica e spaziale, alla base della creazione di serie complete di dati agrometeorologici da utilizzare per la stima del rischio fungino, nelle diverse condizioni sperimentali. Vengono poi descritte le procedure implementate nei fogli di calcolo (xls), per lo studio, la calibrazione e la validazione dei modelli, suddivise per tipologia di pianta, rosa e rucola, e relative patologie (oidio, peronospora, botrite e ticchiolatura), rese coerenti dall'impiego di un set comune di dati e dal ricorso a informazioni di base omogenee, sullo sviluppo della coltura, del patogeno e sugli eventuali interventi gestionali. Le procedure ritenute affidabili e utilizzabili a livello operativo sono, quindi, implementate nel sistema informativo centrale, che impiega una procedura unificata per la stima dei livelli di rischio fungino sulle due colture. Al fine di consentire un controllo dei principali passaggi di analisi, le procedure sono state descritte con l'ausilio delle istruzioni di calcolo (foglio xls) e delle linee di codice (routine MATLAB®), opportunamente commentate.

Procedure integrate di analisi della variabilità spazio-temporale del rischio fitopatologico

P Battista;L Rocchi;F Sabatini;M Chiesi;M Pieri;F Maselli
2022

Abstract

Nel presente rapporto (Report P9) sono raccolte le procedure integrate per l'individuazione e la stima del rischio fitopatologico su piante di rosa e di rucola, secondo quanto previsto nel quadro di attività sperimentali del progetto AgriDigit-agricoltura digitale sotto-progetto AGROFILIERE. Ai fini di una corretta comprensione di quanto di seguito esposto, si chiarisce che nello specifico contesto operativo, per procedura integrata s'intende una metodologia formale che regola il passaggio di informazioni e il trattamento dei dati all'interno e all'esterno dei sistemi di analisi (criteri, indici e modelli) implementati nel sistema o in specifici fogli di calcolo. Dopo un'analisi delle peculiarità dei siti sperimentali (Pescia Area Esterna, Pescia Serra e Pontecagnano Tunnel), il documento descrive i criteri utilizzati per la loro caratterizzazione micrometeorologica e spaziale, alla base della creazione di serie complete di dati agrometeorologici da utilizzare per la stima del rischio fungino, nelle diverse condizioni sperimentali. Vengono poi descritte le procedure implementate nei fogli di calcolo (xls), per lo studio, la calibrazione e la validazione dei modelli, suddivise per tipologia di pianta, rosa e rucola, e relative patologie (oidio, peronospora, botrite e ticchiolatura), rese coerenti dall'impiego di un set comune di dati e dal ricorso a informazioni di base omogenee, sullo sviluppo della coltura, del patogeno e sugli eventuali interventi gestionali. Le procedure ritenute affidabili e utilizzabili a livello operativo sono, quindi, implementate nel sistema informativo centrale, che impiega una procedura unificata per la stima dei livelli di rischio fungino sulle due colture. Al fine di consentire un controllo dei principali passaggi di analisi, le procedure sono state descritte con l'ausilio delle istruzioni di calcolo (foglio xls) e delle linee di codice (routine MATLAB®), opportunamente commentate.
2022
Istituto per la BioEconomia - IBE
Sistema di supporto
Micrometeorologia
Modelli di rischio fungino
Analisi immagini
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