https://www.sifet.org/bollettino/index.php/bollettinosifet <p>Il Bollettino SIFET, ISSN 1721-971X (cartaceo) | ISSN 2784-9473 (online), ha come obbiettivo il diffondere le esperienze di professionisti ed accademici nel campo della Geomatica e di favorire un confronto costruttivo tra gli interessati.</p> <p><strong>E' una rivista Open Access, ovvero è gratuito l'accesso alla lettura ed alla pubblicazione. Gli articoli vengono condiviso con licenza <a href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/" target="_blank" rel="noopener">CC-BY-SA</a>. 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La revisione valuta sia gli aspetti formali degli articoli e la proprietà linguistica, sia quelli sostanziali, come l’innovatività, l’originalità e la chiarezza espositiva. Nel caso in cui l’articolo abbia le caratteristiche di cui sopra nella sua versione originale o in seguito all’accoglimento dei commenti dei revisori, sarà pubblicato con una opportuna nota che attesta la procedura di revisione. Se l’articolo viene accettato nelle altre sezioni il Comitato provvederà ad una revisione editoriale verificando che il testo sia scritto con chiarezza, e che i contenuti siano coerenti alle finalità della SIFET. Gli articoli saranno pubblicati in lingua italiana con aggiunta del titolo, delle parole chiave e del sommario in lingua inglese. A tutti gli autori interessati è anche data la possibilità di pubblicare la versione completa in lingua inglese del proprio articolo. A conclusione del processo di revisione i contributi vengono rapidamente pubblicati online e resi accessibili alla sezione Pubblicazioni - Bollettino SIFET. A fine anno viene stampata la versione cartacea del numero unico annuale contenente tutti i contributi. La versione cartacea e i lavori in lingua italiana sono fruibili solo dai soci SIFET. I non soci potranno accedere esclusivamente agli abstracts di tutti i lavori. La versione completa in lingua inglese, se presente, sarà accessibile a tutti, soci e non soci.</p> <p><strong>Gli autori che intendono pubblicare un lavoro sul Bollettino SIFET possono inviare il loro contributo tramite l’apposita procedura in questo portale. La possibilità di pubblicare è aperta a tutti, soci e non soci. I non soci devono preventivamente iscriversi, gratuitamente, al sito per poter inviare un articolo. Nel sito www.sifet.org gli autori possono scaricare le norme redazionali per la stesura degli articoli, previa iscrizione al sito.</strong></p> <p>La SIFET inoltre è promotrice di una rivista internazionale ufficiale chiamata Applied Geomatics. Per maggiori informazioni visita la <a title="Applied geomatics" href="https://www.springer.com/journal/12518" target="_blank" rel="noopener">sezione del sito ad essa dedicata</a>.</p> it-IT <p><a href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/" target="_blank" rel="noopener">Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)</a></p> francesco.pirotti@unipd.it (Francesco Pirotti) francesco.pirotti@unipd.it (Francesco Pirotti) Tue, 10 Jan 2023 19:24:05 +0100 OJS 3.3.0.15 http://blogs.law.harvard.edu/tech/rss 60 https://www.sifet.org/bollettino/index.php/bollettinosifet/article/view/2269 <p>Il ragnetto rosso (TSSM - Tetranychus urticae) è un parassita molto dannoso per diversi tipi di colture. I meccanismi attraverso i quali è in grado di recare danno alle piante sono due: perfora le cellule delle piante al fine di succhiarne la linfa contenuta e tesse delle ragnatele per difendersi dai predatori, che causano problemi alla pianta in termini di respirazione cellulare e a lungo andare possono portarla a morire. Il trattamento è tanto più efficace quanto prima l’infestazione viene individuata e richiede quindi una diagnosi precoce dell’infestazione, che attualmente viene eseguita tramite ispezione visiva. Questo studio ha lo scopo di proporre un sistema di diagnosi innovativo basato sull’analisi di immagini multi- e iperspettrali. In particolare, a partire da rilievi terrestri o aerei di foglie ottenuti tramite sensori multispettrali si volevano individuare dei parametri radiometrici che permettessero di discriminare le foglie dove il ragnetto era presente dalle foglie dove questo era assente. L’analisi statistica dei parametri misurabili scelti ha mostrato che le bande Blu, Verde, Rosso e Red-Edge (RE), e gli indici Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Green NDVI (GNDVI), e Red-Edge GNDVI (REGNDVI), presentavano forti correlazioni con lo stato di presenza del ragnetto sulle foglie, e, seppure in nessun caso siano state trovate correlazioni nette, i risultati si prospettavano incoraggianti al fine di implementare algoritmi di classificazione basati su Artificial Intelligence (AI). In questa sede sono stati implementati algoritmi di classificazione basati su clustering gerarchico e k-Nearest Neighbors (kNN), e i risultati ottenuti incentivano allo sviluppo e all’approfondimento tanto delle tecniche testate quanto di altre come quelle basate su Fuzzy Logic (FL) o Artificial Neural Networks (ANN).</p> Giacinto Angelo Sgarro, Nives Grasso, Andrea Lingua, Gabriella Balestra (Autore) Copyright (c) 2023 Giacinto Angelo Sgarro, Nives Grasso, Andrea Lingua, Gabriella Balestra (Autore) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0 https://www.sifet.org/bollettino/index.php/bollettinosifet/article/view/2269 Tue, 10 Jan 2023 00:00:00 +0100