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Crop: Hazelnut
Date of Lecture: 16 de julio de 2025
Link: https://www.mdpi.com/1424-8220/25/1/288?utm_source=chatgpt.com
Name: Characterization of Hazelnut Trees in Open Field Through High-Resolution UAV-Based Imagery and Vegetation Indices
Type: Healthy/Stressed

## 1. Contesto e obiettivo

La domanda globale di nocciole è in crescita, ma i cambiamenti climatici e le infestazioni/malattie mettono a rischio i raccolti. Il lavoro propone una **metodologia non invasiva** basata su droni dotati di telecamere multispettrali per **monitorare lo stato fisiopatologico** di ogni albero di nocciolo in campo aperto. Si cercano indici di vegetazione (VI) che consentano di prevedere se una pianta è sana o stressata/malata, al fine di supportare decisioni di gestione agricola più tempestive e accurate .

## 2. Progetto sperimentale

- **Ubicazione:** due frutteti in Piemonte, Italia (Carrù e Farigliano).
- **Campioni:** 185 alberi, fotografati in tre momenti (maggio, giugno e luglio 2022).
- **Immagini:**
- Risoluzione: ~2 Mpx per albero, spettri RGB, Red Edge (730 nm) e NIR (840 nm).
    - Totale: 4 112 immagini parziali finali (dopo aver escluso porzioni di terreno) .

## 3. Elaborazione delle immagini

1. **Ritaglio geometrico** per isolare ogni chioma (area ~4×4 m²).
2. **Segmentazione preliminare per NDVI**: eliminazione dei pixel con NDVI < 0,2 per escludere il suolo e lo sfondo .
3. **Divisione in 9 sottoimmagini** (quadranti di ~1 m²) per ridurre i falsi negativi nelle aree con sintomi localizzati .

## 4. Etichettatura manuale

Ogni sottoimmagine è stata esaminata da **tre esperti botanici** e classificata in modo binario come:

- **0 = Sano**
- **1 = Malato/stressato**
    
    In caso di disaccordo, è stato raggiunto un consenso congiunto .
    

## 5. Indici di vegetazione (VI) analizzati

Sono stati calcolati nove VI facendo la media del valore di ogni pixel nella sottoimmagine. Formule chiave:

| Indice | Equazione | Intervallo tipico | Interpretazione |
| --- | --- | --- | --- |
| **NDVI** | (NIR – R) / (NIR + R) | Da –1 a +1 | Vigore generale; saturazione precoce |
| **GNDVI** | (NIR – G) / (NIR + G) | Da –1 a +1 | Più sensibile alla clorofilla e all'azoto, utile nelle fasi avanzate |
| **GCI** | (NIR / G) – 1 | Da –1 a +∞ | Proxy diretto del contenuto di clorofilla |
| **NDREI** | (NIR – RE) / (NIR + RE) | Da –1 a +1 | Sensibile al “red-edge”, buon indicatore della clorofilla in fase di maturazione |
| **RECI** | (NIR / RE) – 1 | Da –1 a +∞ | Simile a NDREI, ma meno utile in questo caso |
| **NRI** | (G – R) / (G + R) | Da –1 a +1 | Indica il contenuto di azoto; valori bassi = piante sane |
| **GI** | G / R | Da 0 a +∞ | Più clorofilla = GI inferiore; inverso a NRI |
| **TCARI** | 3((RE – R) – 0,2(G – R)) (RE – R) | Variabile | Rileva la clorosi, non ha discriminato bene in questo caso |
| **SAVI** | (1+L)(NIR – R)/(NIR + R + L), L=0,5 | Da –1 a +1 | Corregge la luminosità del suolo; ridondante con NDVI in questo caso |

## 6. Selezione di VI e modelli ML

- **Scartati:** NDVI, SAVI, RECI e TCARI (scarsa separazione tra le classi).
- **Selezionati (buon potere predittivo):**
- GNDVI, GCI, NDREI, NRI e GI.
- **Algoritmi utilizzati:**
- Random Forest, Regressione logistica e K‑Nearest Neighbors.
- **Convalida:**
- Divisione 80% addestramento / 20% test (k‑fold = 5).
- Ricerca casuale di iperparametri .

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## 7. Risultati principali

| Modello | Precisione globale | Falsi negativi (%) |
| --- | --- | --- |
| **Regressione logistica** | 66 % | 113 / 823 ≈ 13 % |
| **Random Forest** | 65 % | 112 / 823 ≈ 13 % |
| **KNN** | 64 % | 132 / 823 ≈ 16 % |
- La **regressione logistica** ha ottenuto la migliore precisione (0,66) e il punteggio F1 più equilibrato.
- Il **rischio principale** in agricoltura sono i falsi negativi; in questo caso si sono mantenuti al ≈13 %, inferiori o comparabili a studi su altre colture .

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## 8. Discussione e applicazioni

- L'**alta risoluzione (1 cm/pixel)** rispetto ai satelliti (15-100 m/pixel) consente il monitoraggio a livello di albero.
- La **segmentazione in sottoimmagini** migliora il rilevamento dei sintomi parziali e riduce i falsi negativi.
- Ogni coltura richiede la convalida dei propri VI: ciò che funziona per pomodori, mele o agrumi non sempre è valido per i noccioli.
- Con dati settimanali e un servizio UAV automatizzato, sarebbe possibile **segnalare le zone critiche** e ottimizzare:
- Irrigazione localizzata.
- Applicazione specifica di prodotti fitosanitari.
    - Pianificazione del raccolto e delle risorse.

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## 9. Conclusione

Questo studio dimostra che, con un'attrezzatura commerciale a basso costo (drone + fotocamera multispettrale) e VI adeguati (GNDVI, GCI, NDREI, NRI, GI), è possibile creare un **sistema di allerta precoce** per le colture di nocciole. L'approccio è **scalabile**, **sostenibile** e **trasferibile** ad altri frutteti dopo la convalida degli indici più rilevanti.