I satelliti che orbitano attorno al nostro (sferico) pianeta vengono sempre più spesso utilizzati per il monitoraggio di vigneti e campi coltivati, ed in generale per il controllo delle condizioni ambientali, dell’atmosfera, del suolo e delle acque.
Foto, algoritmi e vigne
Durante la Geosmart Asia & Locate Conference 2018 in Adelaide, Australia, è stato presentato il programma GAIA (Geospatial Artificial Intelligence for Agriculture) un algoritmo di machine learning che utilizza le informazioni provenienti via satellite per la mappatura ed il monitoraggio del suolo.
Il software è stato prodotto da un consorzio formato da Consilium Technology, Digital Globe e Wine Australia, e verrà usato per la mappatura delle 65 regioni vinicole australiane; questo mese inizierà una sperimentazione che coinvolgerà la regione di Margaret River e la Tasmania.
La Digital Globe, una delle più grandi aziende fornitrici di immagini satellitari ad altissima risoluzione, darà in pasto il proprio archivio al software GAIA di Consilium Technology, e la AI inizierà a misurare, segmentare, delimitare i vigneti.
I produttori di Wine Australia integreranno l’algoritmo nel riconoscimento delle uve, che quindi diventerà una informazione aggiuntiva ed importante nelle mappe.
L’esperienza che Consilium Technology e DigitalGlobe porteranno è molto stimolante. Passare a una soluzione basata su tecnologia migliora l’accuratezza e la tempestività degli interventi, e rimuove l’eccesso di segnalazioni dai nostri grapegrower [Andrea Clark, CEO di Wine Australia]
La IA ed i produttori di vino
Dopo la sperimentazione, entro il prossimo anno il progetto prevede di completare una prima mappatura di tutto il territorio vinicolo australiano, per poi procedere ogni anno fino al 2021 ad una nuova scansione.
In questo modo si avranno a disposizione i dati relativi a tre vendemmie diverse, potendo quindi seguire nel corso del tempo le modifiche subite dai vigneti.
I produttori accederanno a dati mappe tramite una piattaforma dedicata, correggendo le informazioni che riguardano le uve individuate dai satelliti e non riconosciute dall’algoritmo.
Grazie all’alta risoluzione delle immagini, si calcolerà la densità delle viti e il NDVI (Normalised Difference Vegetation Index), fornendo così alle aziende vinicole una mole di informazioni utili per migliorare i processi di decisione e ridurre i rischi.