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Droni per classificare la fase di maturazione delle mele Red Delicious

La stima dello stato di maturazione nei frutteti aiuta a migliorare i processi post-raccolta. Raccogliere i frutti in base al loro stadio di maturità può ridurre il costo dello stoccaggio e aumentare i risultati commerciali.

Le immagini aeree catturate da droni che sorvolano il frutteto e la maturazione stimata possono essere utilizzate come indicatori per rilevare lo stress idrico e determinare la quantità d'acqua distribuita durante l'irrigazione. Inoltre, questi indicatori possono anche essere correlati al coefficiente colturale (Kc) del fabbisogno idrico stagionale.

"Lo scopo di questa ricerca è sviluppare un nuovo algoritmo di visione computerizzata per rilevare i frutti esistenti nelle immagini aeree di una cultivar di mele (nello studio in questione è stata considerata la varietà Red Delicious) e stimare il loro stadio di maturazione tra quattro possibili classi: acerbo, mezzo maturo, maturo e troppo maturo. Il metodo proposto si basa su una combinazione delle più efficaci caratteristiche del colore e di un classificatore basato su reti neurali artificiali ottimizzate con algoritmi genetici", spiegano ricercatori delle Università di Murcia, Cartagena, Elche e Villadolid .

Immagini di esempio dei quattro diversi stadi di maturazione delle mele Red Delicious estratti dai fotogrammi catturati in condizioni di luce naturale. a) stadio acerbo; b) stadio mezzo-maturo; c) stadio maturo; d) stadio sovramaturo.

I risultati ottenuti indicano una precisione di classificazione media del 97,88%, su un set di dati di 8390 immagini e 27.687 mele, e valori dell'area sotto la curva ROC (ricevitore operativo) vicino o superiore a 0,99 per tutte le classi.

"Riteniamo che questa sia una prestazione notevole, che consente una corretta stima non distruttiva della maturazione che contribuirà a migliorare le strategie di raccolta", concludono i ricercatori.

Fonte: Sajad Sabzi, Yousef Abbaspour-Gilandeh, Ginés García-Mateos, Antonio Ruiz-Canales, José Miguel Molina-Martínez, Juan Ignacio Arribas, 'An Automatic Non-Destructive Method for the Classification of the Ripeness Stage of Red Delicious Apples in Orchards Using Aerial Video', 2019, Agronomy, Vol. 9(2), 84. doi:10.3390/agronomy9020084


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