Durante questo task verrà definito il disegno sperimentale, concordato con le aziende coinvolte, ovvero il numero, la dislocazione e l’estensione delle parcelle, i trattamenti da eseguire e quelli da non eseguire, etc. Saranno inoltre reperite le informazioni necessarie per la calibrazione e la validazione del modello SSM-Wheat. Infine, verrà stilato un protocollo per la pianificazione dei voli del drone, sia in termini di singolo passaggio (quote progressive, direzione, etc) che di frequenza (definizione di periodi critici e non critici, standard per intensificare i voli, etc).
In questo WP sarà sviluppato l’algoritmo grazie al quale sarà possibile, a partire dai dati acquisiti dalla sensoristica montata sul drone durante i voli, identificare precocemente le infezioni fogliari del frumento, localizzandole in campo, stimando il volume di chioma da trattare e le quantità necessarie di trattamento per curare l’infezione, così da ridurre l’impatto ambientale dei trattamenti fitosanitari e contenere i costi aziendali. Sarà inoltre svolta l’attività modellistica (SSM-Wheat) a supporto.
In questo WP verranno realizzare le linee guida per la realizzazione di un sistema di monitoraggio tramite drone per il rilevamento precoce delle infezioni fogliari del frumento. Nel documento saranno descritte le specifiche tecniche del drone e della sensoristica con cui sarà equipaggiato, la frequenza e i piani di volo, la metodologia per la creazione degli algoritmi e l’utilizzo del sistema nel suo complesso.