Si propone una tesi triennale o magistrale nell'ambito del remote sensing per la gestione della fertilizzazione azotata nella coltivazione del pomodoro da industria. Il lavoro consiste nell'analisi di dati di riflettanza satellitare (Sentinel-2), che dopo elaborazione per il calcolo di indici vegetazionali, verterà sulla comprensione dell'effetto della cultivar e dell'ambiente pedoclimatico di coltivazione sul profilo di riflettanza della coltura. Nonostante sia prevista una fase di formazione, si richiede dimestichezza con l'utilizzo del computer e di Excel.
Periodo di laurea: Marzo 2027
Per ulteriori informazioni contattare Vito Cerasola (vito.cerasola@unibo.it)
Cercasi studentə magistrale per tesi sperimentale nell'ambito del vertical farming, con un focus particolare sulla coltivazione di piante per scopi farmaceutici e cosmetici.
Periodo:
per informazioni contattare:
Andrea D'Aprile - andrea.daprile3@unibo.it
Questo progetto ha come obiettivo lo sviluppo di un sistema di visione artificiale capace di rilevare, classificare e stimare il grado di maturità dei cetrioli, al fine di supportarne la raccolta automatizzata. L’automazione del processo risponde alla crescente carenza di manodopera in agricoltura e permette di incrementare l’efficienza e la precisione della raccolta.
Il rilevamento in tempo reale dei cetrioli comporta diverse sfide, come l’occlusione dovuta alle foglie, la sovrapposizione dei frutti e le variazioni delle condizioni di illuminazione. Un’accurata distinzione tra cetrioli maturi e non maturi è quindi essenziale per ridurre la complessità e i costi del lavoro manuale.
Per affrontare queste problematiche è stato realizzato un ampio dataset di immagini RGB-D, utilizzato per addestrare e validare un modello di rilevamento basato sull’algoritmo YOLOv8. Il sistema integra fasi di pre-elaborazione e post-elaborazione e sfrutta le immagini acquisite da una telecamera di profondità Intel RealSense D435i. Grazie all’allineamento tra immagini RGB e mappe di profondità, è inoltre possibile stimare le dimensioni dei frutti e individuare il peduncolo, migliorando l’accuratezza del riconoscimento.
In questo modo il sistema di visione artificiale sviluppato rappresenta un passo concreto verso l’automazione della raccolta dei cetrioli in ambienti agricoli reali.
CONTATTO: Gaia Moretti (gaia.moretti6@unibo.it)
Si propone un lavoro di indagine bibliografica sulle metodologie di valutazione delle prestazioni agroecologiche, anche attraverso strumenti di Intelligenza Artificiale (es. TAPE - FAO), e l'analisi di possibili applicazioni e di alcuni casi studio. Il lavoro di tesi si colloca all'interno di un progetto di dottorato dedicato all'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nella transizione agroecologica.
Al termine del progetto, lo studente avrà acquisito le seguenti conoscenze:
DURATA DELLA TESI: da concordare
CONTATTO: Giovanni Giorgio Bazzocchi (giovanni.bazzocchi@unibo.it); Ernesto Rossini (ernesto.rossini2@unibo.it)
L'Università Nazionale di Piura, in Perù, offre opportunità di ricerca per gli studenti interessati all'agricoltura sostenibile e di precisione, con particolare attenzione all'adattamento ai cambiamenti climatici in ambienti aridi.
Il CECASP offre un ambiente unico per la ricerca e la formazione ed è dotato di campi sperimentali con irrigazione a goccia, una serra idroponica con pannelli NFT per la produzione fuori suolo, serre per la propagazione di plantule e per la produzione di ortaggi su suolo. È inoltre in costruzione una nuova serra per sistemi idroponici semplificati.
L'argomento di ricerca sarà concordato tra lo studente e i suoi consulenti accademici all'interno del progetto, assicurando l'allineamento con gli obiettivi del CECASP e gli interessi dello studente.
DURATA DELLA TESI: minimo 6 mesi, con flessibilità a seconda della ricerca in questione.
DATA DI INIZIO: da concordare, in base alla disponibilità del candidato e alle esigenze del progetto
COMPETENZE RICHIESTE:
BENEFIT: Il candidato avrà la possibilità di sviluppare un'esperienza diretta nell'agricoltura sostenibile e di precisione in climi aridi, oltre all'opportunità di contribuire agli sforzi di adattamento al cambiamento climatico nelle comunità rurali. Vi sarà inoltre la possibilità di alloggio in loco e i pasti potranno essere forniti su accordo.
INFORMAZIONI UTILI: Piura è una città accessibile rispetto ad altri centri urbani del Perù. Le spese possono variare a seconda dello stile di vita, ma in media: 90 - 225 € al mese per l'alloggio (se non fornito dal programma); 90 - 135 € al mese per il vitto (varia a seconda dei pasti forniti); 18 - 45 € al mese per i trasporti.
CONTATTI: Per candidarsi o richiedere maggiori informazioni, contattare ulopezg@unp.edu.pe o ivan.paucekpagan2@unibo.it, allegando il proprio CV e una lettera di motivazione.
Facebook: https://www.facebook.com/share/15c5v1rcGK/?mibextid=wwXIfr
TITOLO: Intelligenza Artificiale in agricoltura: mappatura delle applicazioni e prospettive future
Si propone un lavoro di indagine bibliografica e analisi critica sulle principali applicazioni di tecniche di intelligenza artificiale in agricoltura, con particolare riferimento al settore orticolo. L’obiettivo è comprendere quali metodologie e strumenti siano già stati utilizzati (visione artificiale, modelli predittivi, robotica agricola, ottimizzazione di input) e individuare i principali ambiti di sviluppo futuro. L’attività di tesi consiste nella raccolta e nell’analisi della letteratura scientifica sull’applicazione di tecniche di intelligenza artificiale in agricoltura. I risultati verranno organizzati in modo sistematico per creare una panoramica strutturata delle principali aree di applicazione, mettendo in evidenza le conoscenze già consolidate, le lacune ancora aperte e le potenzialità di sviluppo futuro.
Al termine del progetto, lo studente avrà acquisito le seguenti conoscenze:
· Una visione d’insieme delle applicazioni dell’intelligenza artificiale nei diversi ambiti agricoli, con un focus sulle colture orticole.
· Competenze nella ricerca e nell’analisi bibliografica di articoli scientifici e progetti di ricerca.
· Capacità di valutare criticamente punti di forza e limiti delle diverse tecnologie IA applicate all’agricoltura.
· Nozioni di base sugli strumenti di analisi dei dati agricoli e sulle architetture di modelli di IA più utilizzate nel settore.
DURATA DELLA TESI: da concordare
CONTATTO: Matteo Landolfo (matteo.landolfo6@unibo.it)
TITOLO: Adozione di tecnologie digitali per la gestione colturale: analisi dei bisogni e della propensione all’innovazione
Il progetto di tesi si inserisce nel contesto della crescente diffusione di strumenti digitali a supporto della gestione agricola, in ambito professionale e domestico. Nonostante l’ampia offerta tecnologica, l’adozione effettiva da parte degli utenti dipende da bisogni reali, percezione di utilità, barriere economiche, culturali e organizzative.
L’obiettivo del lavoro è indagare, attraverso metodi qualitativi e quantitativi, le esigenze degli utenti finali (aziende agricole, orticoltori hobbisti e piccoli produttori), la loro propensione all’innovazione, i fattori che influenzano la scelta di strumenti digitali e la disponibilità a investire in tecnologie per la gestione delle coltivazioni. L’indagine prevede la progettazione e somministrazione di questionari, interviste e/o focus group, seguiti da analisi dei dati e interpretazione dei risultati.
Al termine del progetto, lo studente avrà acquisito:
· Competenze nella progettazione e conduzione di sondaggi e interviste in ambito agricolo.
· Capacità di analisi qualitativa e quantitativa dei dati raccolti.
· Una comprensione critica dei fattori socio-economici che influenzano l’adozione dell’innovazione in agricoltura.
· Una visione integrata dei bisogni e delle dinamiche decisionali degli utenti agricoli e domestici.
DURATA DELLA TESI: da concordare
CONTATTO: Matteo Landolfo (matteo.landolfo6@unibo.it
