UAV ADAPTIVE TRAJECTORY FOR DETECTION OF XYLELLA FASTIDIOSA DISEASE IN OLIVE TREES

Our study involves the use of drones and the development of an algorithm capable of collecting an adequate number of images of olive leaves to detect the presence of symptoms attributable to OQDS using neural networks. The drones will be fully automated and will not require piloting; moreover, they will follow a trajectory that is not decided in advance but will adapt to the configuration of the area in which they are used. They will be able to detect the presence of trees in real-time and plan a trajectory that includes the collection of diffuse images throughout the canopy of each of these trees. The collected images will be processed in order to be able to determine the presence of the pathology. The cost reduction of this procedure which requires the use of simple digital cameras and embedded processors represents an essential strength as it is an easily repeatable system to form fleets of drones capable of covering larger areas in a shorter time. A perfect balance is, therefore, sought between the precision in detecting infected trees and the number of subjects that can be analyzed.

Il nostro studio prevede l'utilizzo di droni e lo sviluppo di un algoritmo in grado di raccogliere un numero adeguato di immagini di foglie di olivo per rilevare la presenza di sintomi riconducibili all'OQDS tramite reti neurali. I droni saranno completamente automatizzati e non richiederanno il pilotaggio; inoltre seguiranno una traiettoria che non viene decisa in anticipo ma si adatterà alla configurazione dell'area in cui vengono utilizzati. Saranno in grado di rilevare la presenza di alberi in tempo reale e pianificare una traiettoria che includa la raccolta di immagini diffuse attraverso la chioma di ciascuno di questi alberi. Le immagini raccolte verranno elaborate al fine di poter determinare la presenza della patologia. La riduzione dei costi di questa procedura che richiede l'utilizzo di semplici fotocamere digitali e processori embedded rappresenta un punto di forza essenziale in quanto si tratta di un sistema facilmente ripetibile per formare flotte di droni in grado di coprire aree più ampie in tempi più brevi. Si cerca quindi un perfetto equilibrio tra la precisione nel rilevare alberi infetti e il numero di soggetti che possono essere analizzati.