Giuseppe MONTANARO | PLANT PHENOTYPING BASATO SU IMMAGINI E ANALISI DATI

# Conoscenza e capacità di comprensione:

Al termine del corso gli studenti avranno acquisito:

1. le conoscenze fondamentali della fenotipizzazione (phenotyping) basata sull’analisi di immagini di piante (e loro organi/apparati) in ambiente controllato e di campo;
2. la capacità di estrarre informazioni morfofisiologiche mediante l’analisi dei dati. 

Al termine del corso gli studenti avranno acquisite le conoscenze di base rispetto ai principali obiettivi dell’analisi di immagine, gli strumenti disponibili, la scrittura di codici per analisi ad alta capacità, raccolta e processamento dei dati, classificazione e regressione delle variabili analizzate.

# Capacità di applicare conoscenza e comprensione:

Nel dominio  dell’agricoltura digitale gli studenti guadagneranno la capacità analizzare set di dati e di:

(i)         impiegare il phenotyping per estrarre informazioni su tratti morfofisiologici di piante e frutti anche in relazione a fattori di stress.

(ii)        applicare le conoscenze acquisite sull’analisi dei dati in modo trasversale nei vari ambiti.

# Autonomia di giudizio:

Gli studenti dovranno essere in grado in maniera autonoma di

1. costruire un flusso di attività finalizzato ad estrarre tratti qualitativi e quantitativi dall’analisi di immagine;
2. analizzare i dati raccolti mediante statistica descrittiva;
3. interpretare la significatività delle informazioni raccolte attraverso l’pplicazione di analisi di confronto fra i gruppi e intra-gruppi.  

# Abilità comunicative:

Gli studenti dovranno avere la capacita? di spiegare, in maniera semplice, anche a persone non addette al settore dell’agricoltura i contenuti e l’utilità del plant phenotyping  basato su immagini per la ricognizione rapida di tratti qualitativi e quantitativi  delle piante con proprietà di linguaggio e terminologia appropriata.  

# Capacità di apprendimento:

Gli studenti dovranno essere in grado di approfondire il livello delle conoscenza acquisite sul plant phenotyping e l’analisi dei dati in modo attivo, facendo ricorso a varie tipologie e piattaforme informative (es., internet, seminari, articoli scientifici, blog specializzati). 

nessuno

Il corso focalizza:

# L’implementazione di un progetto di plant phenotyping: dall’immagine all’informazione attraverso l’analisi dei dati.

# La raccolta dati di un disegno sperimentale per la fenotipizzazione  dell’interazione [pianta/frutti]×[ambiente].

# Le basi della statistica descrittiva finalizzata al confronto dei caratteri esaminati per la valutazione di eventuali differenze significative e la successiva rappresentazione grafica

# L’applicazione di tecniche di riduzione di dimensionalità delle variabili e l’introduzione alle tecniche di intelligenza artificiale per la soluzione di problemi di fenotipizzazione.

1° CFU:          

introduzione ai sistemi di acquisizione delle immagini, agli spazi di colore, al flusso di attività (work-flow)  di un progetto di plant phenotyping: dall’immagine all’informazione attraverso l’analisi dei dati.

2° CFU:          

Introduzione alle principali attività di analisi dell’immagine mediante software (es. ImageJ): riduzione disturbi, segmentazione, misurazioni delle caratteristiche di forma, estrazione indici colorimetrici. Programmazione dell’applicazione ad alta capacità ed automatica dell’analisi alle immagini dell’intero progetto di phenotyping.

3° CFU:          

I tratti qualitativi e quantitativi come variabili di risposte a fattori ambientali. Disegno sperimentale e raccolta dati per la caratterizzazione dell’interazione [pianta/frutti]×[ambiente] finalizzata al phenotyping.

4° CFU:          

Cenni di statistica descrittiva e confronto fra le medie mediante fogli di calcolo (MS_Excel) e software basati su  programmazione orientata agli oggetti. Rappresentazioni grafiche. Esercitazioni su casi studio. 

5° CFU:          

Relazione fra variabili e indici basati su immagini (correlazione e causazione). Rappresentazioni grafiche. Esercitazioni su casi studio. 

6° CFU:

Cenni di fenotipizzazione di tratti morfofisiologici mediante riduzione di dimensionalità delle variabili e tecniche di intelligenza artificiale. Esercitazioni su casi studio.

Il corso prevede 6 CFU per un totale di 60 ore, 40 di lezione frontale e 20 di esercitazioni. Gli argomenti delle lezioni saranno presentati mediante Power Point o risorse online

La verifica dell’apprendimento avverrà attraverso un esame orale combinato con una prova pratica a fine corso. Si verificherà il raggiungimento degli obiettivi formativi precedentemente indicati seguendo i parametri di graduazione del voto sottoriportati:

 18-23: Sufficiente -La comprensione e la conoscenza degli argomenti di esame e trattati durante il corso, la proprietà di linguaggio, l'efficacia nella comunicazione e la capacità di collegare tra loro i diversi contenuti della disciplina risultano accettabili;

24-26: Discreto- La comprensione e la conoscenza  degli argomenti  di esame e trattati durante il corso, la proprietà di linguaggio, l'efficacia nella comunicazione e la capacità di collegare tra loro i diversi contenuti della disciplina risultano più che sufficienti;

27-28: Buono -La comprensione e la conoscenza degli argomenti di esame e trattati durante il corso, la proprietà di linguaggio, l'efficacia nella comunicazione e la capacità di collegare tra loro i diversi contenuti della disciplina risultano soddisfacenti;

29-30: Ottimo- La comprensione e la conoscenza, degli argomenti trattati durante il corso, la proprietà di linguaggio, l'efficacia nella comunicazione e la capacità di collegare tra loro i diversi contenuti della disciplina risultano pienamente soddisfacenti;

30 e lode: Eccellente- La comprensione e la conoscenza, degli argomenti di esame e trattati durante il corso  durante il corso, la proprietà di linguaggio, l'efficacia nella comunicazione e la capacità di collegare tra loro i diversi contenuti della disciplina risultano eccellenti

Appunti forniti durante le lezioni o disponibili su piattaforme online (es. Dropbox, GoogleDrive)

All’inizio del corso, dopo aver descritto obiettivi, programma e metodi di verifica, il docente mette a disposizione degli studenti il materiale didattico (cartelle condivise). Contestualmente, si raccoglie l’elenco degli studenti. L’orario di ricevimento sarà comunicato all’inizio del Corso; il docente sarà disponibile anche in orari diversi da quelli di ricevimento previo appuntamento concordato attraverso la propria e-mail o mediante contatto telefonico.

26/07/2024; 11/09/2024; 25/10/2024; 28/11/2024; Eventuali variazioni, dovute a impegni accademici o lezioni, saranno comunicate via mail o mediante affissione in apposita bacheca. Commissione: Prof. G. Montanaro (presidente) Prof. V. Nuzzo

si prevedono seminari di esperti

Commissione esaminatrice

Prof. Giuseppe Montanaro (Presidente)

Prof. Vitale Nuzzo (componente)

WEB:  https://sites.google.com/view/g-montanaro/home?authuser=1