Nel mondo della sperimentazione, una stima derivata da una regressione matematica non è sempre accettabile; questo ci ha portato a stilare un protocollo di lavoro dinamico che ci consente di adattare l’algoritmo di conta basandolo su casi singoli: caratteristiche fisiche della pianta (colore, taglia, altezza) struttura del campo, schema di semina parcellare.
- sviluppo fogliare: tramite un algoritmo di segmentazione possiamo stimare lo sviluppo fogliare; questa stima purtroppo però non tiene conto dell’angolo di inserzione della foglia
- conta delle piante: tramite un set di immagini ad alta risoluzione e un processo di classificazione, forniamo la conta di una data superficie con un margine d’errore del 3% considerando i falsi positivi e negativi
- Altezza delle piante: è possibile calcolare la moda esatta dell’altezza di una data parcella tramite un modello 3D della superficie della parcella e della superficie del suolo
- Plot Quality Report: è un mix dei tre rilievi sopra descritti implementato da un processo di verifica dell’operatore al fine di eliminare falsi positivi o integrare falsi negativi; permette di creare un report dettagliato, oggettivo e verificabile sulle informazioni raccolte