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Insegnamento
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Studio
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Attività
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Presenza materiale didattico in altra lingua
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Lingua
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119414 -
Tecniche digitali in agricoltura
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Tecniche agronomiche di precisione
(obiettivi)
Gli obiettivi del corso di Tecniche Agronomiche di Precisione sono quelli di fornire agli studenti la capacità di utilizzare strumenti e tecnologie digitali per il monitoraggio, l'analisi e la gestione dei sistemi colturali e per l’applicazione di tecniche agronomiche di precisione per applicazioni di pieno campo con particolare riguardo ai sistemi colturali erbacei. La frequenza alle lezioni ed esercitazioni, pur facoltativa è fortemente consigliata.
Conoscenza e capacità di comprensione
L'insegnamento ha l’obiettivo di sviluppare negli studenti conoscenze e capacità di comprensione, quali:
• conoscere e comprendere quali sono le tecnologie utili al monitoraggio dei sistemi colturali per applicazioni agronomiche di precisione quali il telerilevamento multispettrale ed iperspettrale per stimare in maniera quantitativa variabili d’interesse agronomico della vegetazione e del suolo;
• conoscere e comprendere le tecniche e tecnologie che si possono utilizzare per analizzare la variabilità spaziale e temporale degli appezzamenti coltivati, in particolare sfruttando strumenti di modellistica agronomica process-based;
• conoscere e comprendere le modalità di sviluppo e applicazione di tecniche agronomiche di precisione quali la semina, fertilizzazione ed irrigazione.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L'insegnamento consentirà di applicare conoscenze e comprensione, permettendo ad esempio di:
• conoscere ed utilizzare i principali sistemi satellitari multispettrali adatti all’agricoltura di precisione attraverso l’utilizzo di piattaforme cloud-based per l’analisi della variabilità temporale e spaziale degli appezzamenti coltivati;
• conoscere ed utilizzare le tecniche per stimare variabili biofisiche della vegetazione e del suolo da dati satellitari ai fini del monitoraggio delle colture agrarie;
• conoscere ed utilizzare un modello agronomico proces-based per analizzare scenari di gestione agronomica;
• conoscere le tecniche e le tecnologie ed attrezzature per la semina, irrigazione e fertilizzazione di precisione.
Autonomia di giudizio
L'insegnamento consentirà di sviluppare autonomia di giudizio a vari livelli, come ad esempio:
• ipotizzare quali proprietà del suolo e dell'atmosfera influenzano la variabilità spaziale e temporale delle produzioni agrarie;
• proporre le agrotecniche di gestione di precisione più idonee per una gestione efficiente e sostenibile delle colture erbacee.
Abilità comunicative
Partecipare alle lezioni e/o usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà lo sviluppo e l'applicazione di abilità comunicative, quali ad esempio:
• fornire una sufficiente gamma di esempi pratici di applicazione di tecniche agronomiche di precisione alle colture erbacee;
• utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico agronomico.
Capacità di apprendere
Partecipare alle lezioni e/o usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà il consolidamento delle proprie capacità di apprendimento, permettendo ad esempio di:
• attivare un programma di aggiornamento continuo delle proprie conoscenze;
• individuare in autonomia le modalità per acquisire informazioni;
• individuare e utilizzare le fonti di informazioni più utili al personale aggiornamento.
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Casa Raffaele
( programma)
Parte 1. Strumenti di monitoraggio dei sistemi colturali per applicazioni agronomiche di precisione.
Telerilevamento a supporto della gestione agronomica di precisione. Piattaforme satellitari multispettrali ed iperspettrali adatte alle applicazioni agronomiche dell’agricoltura di precisione. Applicazione del telerilevamento al monitoraggio delle colture agrarie. Approcci qualitativi e quantitativi per la stima di variabili biofisiche delle colture agrarie e del suolo. Modelli di trasferimento radiativo. Il problema dell'inversione modellistica, metodi ibridi. Applicazioni del telerilevamento al monitoraggio del suolo agrario a scala aziendale e di campo. Sensori e metodi per rilievi prossimali delle proprietà della vegetazione.
Parte 2. Strumenti di analisi dei sistemi colturali per applicazioni di agricoltura di precisione e digitale.
Introduzione ai metodi di analisi dei dati spaziali. Cenni di geostatistica. Definizione di zonizzazione in aree omogenee dal punto di vista agronomico. Metodi di zonizzazione. Concetti base per la redazione di mappe di prescrizione delle pratiche agronomiche.
Modelli di simulazione e sistemi di supporto alle decisioni in agricoltura di precisione. Modellistica di simulazione: la coltura. Motivazione e concetti di base; simulazione dello sviluppo fenologico; simulazione dell’accrescimento di biomassa; strumenti attualmente disponibili. Modellistica di simulazione: il suolo. Movimento dell’acqua nel suolo; disponibilità di azoto e emissioni di gas serra; casi d’uso.
Sistemi di supporto alle decisioni (DSS): applicazioni agronomiche e casi di studio.
Parte 3. Pratiche agronomiche di precisione
Lavorazioni variabili del terreno e semina a rateo variabile. Lavorazioni del terreno: generalità, definizioni, attrezzature, tecniche di lavorazione del terreno, utilizzo dei sistemi di precisione nelle lavorazioni del terreno, esempi di lavorazioni del terreno a intensità variabile basati su mappe e basati su sensori.
Semina: classificazione e funzionamento delle seminatrici, parametri da considerare per una semina di qualità, semina a dose variabile basata su mappe, regolazione delle seminatrici in modalità variabile.
La fertilizzazione di precisione. Concetti generali di fertilizzazione di precisione. La concimazione azotata. La concimazione fosfatica. La concimazione potassica. Fertilizzazione organica. La correzione del pH. Attrezzature per la fertilizzazione a tasso variabile in agricoltura di precisione.
Irrigazione di precisione. Processo decisionale, zonizzazione per l’irrigazione di precisione. Sistemi di supporto (DSS) per l’irrigazione. Tecniche ed impianti di irrigazione di precisione.
Agricoltura di precisione per le colture erbacee: casi studio.
Esercitazioni in laboratorio (computer) ed in campo.
( testi)
R.Casa (ed.) 2016. Agricoltura di precisione: metodi e tecnologie per migliorare l’efficienza e la sostenibilità dei sistemi colturali. Edagricole New Business Media
Slides e materiale distribuito dal docente.
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7
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AGR/02
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56
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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119427 -
Inglese avanzato (idoneità C1)
(obiettivi)
Obiettivi formativi
Gli obiettivi didattici minimi del corso sono finalizzati a permettere allo studente/alla
studentessa di leggere e comprendere (reading-comprehension) efficacemente testi in inglese quali articoli scientifici e/o divulgativi, capitoli di libri, ecc., nonché di comunicare con stranieri dialogare, con particolare riferimento ai contenuti del corso di laurea magistrale, con interlocutori stranieri.
Conoscenze e capacità di comprensione
Lo studente/la studentessa dovrà dimostrare di avere acquisito un grado di conoscenza e di comprensione di contenuti linguistici (lettura, comprensione ed analisi di testi scientifici, dialogo) di livello C1.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Lo studente/la studentessa dovrà dimostrare di saper applicare la conoscenza acquisita e la comprensione dei contenuti didattici erogati attraverso il superamento con sicurezza della prova d'accertamento finale.
Autonomia di giudizio
Lo studente/la studentessa dovrà dimostrare di saper analizzare in modo critico ed in autonomia il materiale didattico disponibile, e di proporre anche attività di
autoapprendimento in autonomia.
Abilità comunicative
Durante la frequenza del corso gli studenti/le studentesse dovranno dimostrare buone abilità comunicative orali in lingua inglese.
Capacità di apprendere
Lo studente/la studentessa dovrà dimostrare una capacità di apprendere i contenuti didattici di un livello almeno pari a C1.
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3
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L-LIN/12
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Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d)
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ITA |
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119426 -
Attività Formativa a Scelta
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Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)
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ITA |
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119411 -
Sistemi informativi
(obiettivi)
Gli obiettivi del corso di Applicazioni di Intelligenza Artificiale sono quelli di fornire agli studenti competenze avanzate di informatica, quali la programmazione (R, Python) il cloud computing e le basi di dati (big data), la capacità di utilizzare strumenti di statistica avanzata come il machine learning per la comprensione, la progettazione e la soluzione di problemi riguardanti la stima di variabili quantitative o qualitative. Nell’ambito dei sistemi di accesso alle informazioni si faranno cenni anche alle reti di comunicazione (modalità fisiche di trasmissione dati, protocolli di rete).
La frequenza alle lezioni ed esercitazioni, pur facoltativa è fortemente consigliata.
Conoscenza e capacità di comprensione
L'insegnamento ha l’obiettivo di sviluppare negli studenti conoscenze e capacità di comprensione, quali:
• conoscere e comprendere quali sono le caratteristiche di un problema di machine learning e quando è opportuno utilizzare il machine learning per risolvere un problema;
• conoscere e comprendere la logica alla base dell’apprendimento automatico e le tecniche più diffuse di machine learning;
• conoscere e comprendere le modalità di sviluppo di semplici modelli di machine learning e del loro addestramento.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L'insegnamento consentirà di applicare conoscenze e comprensione, permettendo ad esempio di:
• suddividere i problemi in categorie generali;
• abbinare i problemi agli algoritmi più adatti per risolverli;
• progettare e allenare algoritmi di machine learning in grado di stimare variabili qualitative o quantitative sulla base di dataset strutturati e non.
Autonomia di giudizio
L'insegnamento consentirà di sviluppare autonomia di giudizio a vari livelli, come ad esempio:
• riconoscere le possibili fonti di incertezza nella stima di variabili tramite machine learning (underfitting, overfitting, ecc.);
• proporre soluzioni critiche per correggere le tendenze che inficiano la bontà della stima.
Abilità comunicative
Partecipare alle lezioni e/o usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà lo sviluppo e l'applicazione di abilità comunicative, quali ad esempio:
• fornire una sufficiente gamma di esempi pratici di applicazione di intelligenza artificiale;
• utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico informatico.
Capacità di apprendere
Partecipare alle lezioni e/o usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà il consolidamento delle proprie capacità di apprendimento, permettendo ad esempio di:
• attivare un programma di aggiornamento continuo delle proprie conoscenze;
• individuare in autonomia le modalità per acquisire informazioni;
• individuare e utilizzare le fonti di informazioni più utili al personale aggiornamento.
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Ortenzi Luciano
( programma)
Machine Learning Supervisionato
Introduzione, definizioni, concetti e applicazioni, coding (livello base).
regressione lineare (funzione costo, algoritmo del gradiente descente,
learning rate, matrice pseudoinversa) caso multivariato
Feature scaling e Z−score, costruzione delle variabili rilevanti, regressione logistica,
Decision boundaries. Il problema dell'overfitting
regolarizzazione per la regressione lineare e logistica
2 MACHINE LEARNING NON SUPERVISIONATO
Il clustering, algoritmo K-means e knn (cenni)
Anomaly detection.
3 MACHINE LEARNING IN PRATICA
Iperparametri e strategie di training. Valutazione del modello,
overfitting, underfitting e regolarizzazione. Learning curves, analisi
dell'errore.
Transfer learning. Trading off della precision e della recall
4 NEURAL NETWORKS AND DEEP LEARNING
TensorFlow, Matlab deeplearnong toolbox
Strategie di training e funzioni di attivazione(sigmoid, ReLu, etc)
Classificazione multiclasse. Applicazioni del Deeplearning: classificazione di immagini e YOLO
( testi)
- Dispense del docente.
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8
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INF/01
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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119412 -
Ecofisiologia vegetale
(obiettivi)
Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso si propone di consolidare e ampliare la conoscenza della biologia degli organismi vegetali, con particolare riguardo agli aspetti ecofisiologici. Gli studenti apprenderanno, in classe e con originalità, approcci multidisciplinari maggiormente inerenti alla genetica, biologia molecolare, biochimica e fisiologia vegetale.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno la capacità risolvere indipendentemente problematiche inerenti alla resilienza delle colture, analizzando in modo critico i meccanismi biochimici e fisiologici che le piante mettono in atto per adattarsi alle condizioni ambientali sfavorevoli e per difendersi da agenti patogeni.
Autonomia di giudizio
Gli studenti svilupperanno la capacità di sintesi e integrazione delle conoscenze formulando giudizi solidi.
Abilità comunicative
Le proprie conclusioni e raccomandazioni saranno comunicate dagli studenti tramite argomentazione delle conoscenze ottenute durante il corso e delle motivazioni alla base, sia a un pubblico specializzato che a quello non specialistico, in modo chiaro e inequivocabile.
Capacità di apprendimento
Le nozioni ed i concetti acquisiti durante il corso doteranno gli studenti di una maggior responsabilità per l’ulteriore sviluppo professionale.
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FORGIONE IVANO
( programma)
Caratteristiche generali della cellula vegetale: struttura e funzione di parete cellulare, vacuolo e plastidi.
Processi di trasporto dell’acqua e assorbimento da parte delle radici. Interazione tra radice, suolo e microbi nelle fasi di nutrizione. L’impiego di piante come fitorisanamento.
Fisiologia dello stress: meccanismo di risposta alla siccità e risposte della pianta allo stress salino; congelamento e shock da calore. (questi concetti si ricollegano alle risposte ormonali tipo ABA ed all’efficienza di fotosintesi)
Organismi chemiosintetici e fotosintetici: chemiosintesi e fotosintesi.
Fotosintesi: pigmenti fotosintetici, eccitazione pigmenti fotosintetici, trasferimento di energia tra pigmenti, fotochimica, catena di trasporto fotosintetica, sintesi di ATP, regolazione della fase luminosa, ciclo di Calvin, struttura, catalisi e regolazione della ribulosio bisfosfato carbossilasi/ossigenasi. Fotorespirazione, la fotosintesi C4, le piante CAM.
Destino dei fotosintati, amido e saccarosio. Traslocazione nel floema.
Crescita e sviluppo: embriogenesi, sviluppo di radice e germoglio, i meristemi.
Introduzione al concetto di ormone vegetale: sintesi e funzioni degli ormoni.
Auxina: trasporto polare, distensione cellulare e ipotesi dell’accrescimento acido; effetti su fototropismo e gravitropismo.
Gibberelline: mobilitazione di riserve nel seme e relativo controllo dell’espressione genica; crescita del fusto.
Citochinine: la divisione cellulare.
Etilene: maturazione del frutto.
Acido abscissico: regolazione delle aperture stomatiche, senescenza fogliare.
Risposte alla luce rossa e blu. Proprietà fotochimiche e biochimiche del fitocromo. Caratteristiche delle risposte indotte da fitocromo. Struttura del fitocromo. Fotorecettori della luce blu e fotofisiologia delle risposte alla luce blu. Ritmi circadiani e regolazione della fioritura (collegamento con alcuni ormoni vegetali).
( testi)
Fisiologia Vegetale, Taiz- Zeiger, IV° edizione a cura di Massimo Maffei, Piccin
Materiale didattico fornito dal docente, articoli scientifici di recente pubblicazione consigliati nel corso delle lezioni.
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6
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AGR/03
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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119515 -
Impiego dei droni e sistemi di rilevamento
(obiettivi)
Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze necessarie all’esecuzione di un rilievo topografico, con le tecniche più moderne: GPS/GNSS, Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto, al fine di consentire l’acquisizione di precise conoscenze in ordine ai sistemi di rilevamento aerei e terrestri, senza conducente a bordo, dunque di sistemi di rilevamento individuale e ambientale applicabili in campo zootecnico. Già anche al fine di assicurare la conoscenza della materia anche dal punto di vista delle modalità d’impiego e delle applicazioni direttamente utilizzabili. Segnatamente saranno analizzati la costellazione satellitare, i sistemi di controllo ed il segmento utente a terra. Saranno trattati anche le elaborazioni e le restituzioni digitali per i dati acquisiti tramite l’attività di rilevamento, con il connesso approfondimento ai software ed alle tecniche di elaborazione.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Il corso intende favorire l’acquisizione, da parte dello studente, di conoscenze e capacità tali da permettere l’utilizzazione l’introduzione, nel settore agricolo e del territorio montano, di sistemi di rilevamento aerei e terrestri, senza conducente a bordo, nelle loro diverse applicazioni, nonché di sistemi di rilevamento individuale e ambientale in campo zootecnico. Ciò anche al fine di favorire l’utilizzazione di strumenti GIS e l’applicazione dei sistemi satellitari globali di posizionamento, telerilevamento satellitare e sulle principali tipologie di ricevitori a terra.
Autonomia di giudizio
Il corso si propone inoltre di assicurare la comprensione, per lo studente, delle tecnologie digitali, applicandoli nei diversi contesti in cui opera, sia a livello aziendale, che territoriale, con particolare riferimento al territorio montano, anche favorendo l’acquisizione di quelle competenze necessarie per trasferire, alle altre figure ingegneristiche operanti nel settore, le informazioni utili alla progettazione delle tecnologie relative i sistemi di rilevamento. Ciò anche favorendo lo sviluppo di una propria e autonoma valutazione di giudizio, attraverso la maturazione di capacità critiche tese ad individuare i problemi tecnico-scientifici connessi alla materia, ad identificare e valutare progetti di rilevamento e piani di volo anche complessi, a condurre ricerche bibliografiche su fonti scientifiche, normative e tecniche, ad approfondire considerazioni di tipo sociale, professionale e deontologico collegate all’applicazione dell’attività di rilevamento. Saranno così affrontati gli aspetti relativi alla conoscenza e all’uso del rilievo mediante APR (Aeromobili a Pilotaggio Remoto), ponendo particolare attenzione al quadro di riferimento normativo, ai tipi di APR e alla pianificazione del volo aerofotogrammetrico.
Abilità comunicative
Obiettivo del corso è altresì quello di consentire allo studente di sviluppare proprie specifiche capacità, tramite l’attività didattica, tali da assicurare un adeguato grado di comunicazione delle idee, dei problemi e delle soluzioni relative alla formazione tecnico-scientifica inerente le problematiche del rilevamento digitale.
Capacità di apprendimento
Il corso è inoltre finalizzato a favorire lo strutturarsi quelle necessarie capacità di utilizzazione tecnologica, tali da assicurare il costante aggiornamento, da parte dello studente, delle conoscenze utili allo svolgimento della sua attività professionale o scientifica, con particolare riguardo alla consultazione di fonti normative, legislative, di innovazione tecnologica, digitale, metodologica e sperimentale in ordine agli attuali sistemi di rilevamento. Dopo il necessario richiamo dei concetti base del rilievo topografico saranno infatti fornite allo studente le conoscenze utili per assicurare un corretto uso del sistema di posizionamento globale, favorendo la comprensione di nozioni di geostatistica, di sistemi satellitari globali di posizionamento, di telerilevamento satellitare e le principali tipologie di ricevitori a terra.
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Marucci Alvaro
( programma)
1) Il posizionamento GPS/GNSS, i segmenti spaziale, di controllo e utenza. Il posizionamento satellitare nelle attività sportive all’aperto.
2) Nozioni di cartografia, angolo, sistemi di misura degli angoli, conversioni angolari, distanza, quota, dislivello, pendenza, sistemi di riferimento, coordinate geografiche, coordinate cartesiane, sistema UTM, sistema GAUS-BOAGA, piani quotati, curve di livello. Lettura e uso delle carte.
3) Il rilievo dei percorsi e delle aree attrezzate mediante SAPR (Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto)
- tipi di APR: multirotori, ala fissa, droni ibridi, quadro di riferimento normativo e regolamentare.
- Parametri di orientamento dei fotogrammi. Fotogrammetria digitale, acquisizione delle immagini,
- Parametri e pianificazione del volo aerofotogrammetrico, disposizione dei ground control point (GCP),
( testi)
Dispense fornite dal Docente
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AGR/10
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Attività formative caratterizzanti
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