#WEUNITUS

Percorso Formativo

INSEGNAMENTOSEMESTRECFUSSDLINGUA
119413 - FONDAMENTI DI INGEGNERIA DIGITALE APPLICATA ALL'AGRICOLTURA - 12- -

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione
Gli studenti acquisiranno una solida comprensione dei fondamenti della programmazione in Python e delle basi della meccatronica e dell'Internet of Things (IoT). Saranno in grado di comprendere e spiegare i principi teorici che governano l'integrazione di componenti meccanici, elettronici e software per applicazioni in ambito agricolo e non solo.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Gli studenti saranno in grado di applicare le competenze acquisite nella programmazione Python per sviluppare progetti pratici di meccatronica utilizzando Raspberry Pi. Saranno capaci di progettare, implementare e testare soluzioni digitali che combinano sensori, attuatori e moduli di comunicazione, con particolare attenzione alle applicazioni agricole.

Autonomia di giudizio
Gli studenti svilupperanno la capacità di analizzare criticamente le soluzioni proposte per problemi specifici di ingegneria digitale applicata all'agricoltura. Saranno in grado di valutare l'efficacia delle loro soluzioni meccatroniche e IoT, considerando vari fattori tecnici e di prendere autonomamente decisioni riguardo alle implementazioni più appropriate.

Abilità comunicative
Gli studenti saranno in grado di comunicare efficacemente i risultati dei loro progetti, sia oralmente che per iscritto, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato. Sapranno documentare e presentare i loro lavori in modo chiaro e coerente, rendendo comprensibili anche a non specialisti le soluzioni tecnologiche adottate e i risultati ottenuti.

Capacità di apprendere
Gli studenti svilupperanno la capacità di apprendere in modo autonomo nuove tecniche e strumenti di programmazione, meccatronica e IoT. Saranno in grado di aggiornarsi continuamente, affrontando con successo nuove sfide tecnologiche e applicative, grazie a una solida base metodologica e pratica.

SENSORISTICA

Primo Semestre6ING-IND/12ita

Obiettivi formativi

L'obiettivo del modulo di sensoristica del corso di Fondamenti di ingegneria digitale applicato all'agricoltura è quello di fornire allo studente piena la conoscenza sia del corretto linguaggio metrologico sia del funzionamento dei principali strumenti di misura per applicazioni di agricoltura digitale. Gli strumenti verranno analizzati sia da un punto di vista realizzativo che del principio di funzionamento.
I risultati attesi secondo i descrittori di Dublino sono i seguenti:

Conoscenza e capacità di comprensione
Conoscere le definizioni delle caratteristiche metro statiche e dinamiche, conoscere le definizioni delle unità di misura, comprendere il significato di distribuzione di probabilità legata alla misura in modo da saper definire l'incertezza estesa, comprendere il concetto di campionamento e conversione analogico-digitale, comprende il funzionamento di uno strumento di misura per la valutazione elettriche di grandezze meccaniche, termiche ed in applicazioni di agricoltura digitale.

Capacità di applicare una corretta conoscenza e comprensione
Avere una comprensione dell'approccio scientifico nel campo delle misure. Avere la capacità di svolgere in modo autonomo una taratura ed associare la corretta incertezza nella funzione degli strumenti utilizzati. Comprendere attraverso la statistica applicata la significatività dei risultati. Avere la capacità di effettuare uno studio dinamico degli strumenti di misura del primo e del secondo ordine.

Abilità di giudizio
Lo studente sarà in grado di valutare i sensori più adatti ad un determinato impiego e sarà in grado di selezionare l'applicazione nel mondo dell'agricoltura corretta.

Abilità comunicativa
Lo studente acquisirà le capacità tali da poter argomentare in sede d'esame i concetti metrologici e di incertezza, così come il principio di funzionamento dei sensori e l'importanza del mondo delle misure nel campo agricolo.

Capacità di apprendere
Lo studente acquisirà le competenze tali da poter approfondire autonomamente lo studio di sensori avanzati o l'utilizzo di quali l'intelligenza artificiale, oltre quelli base visti a lezione.

BASI DI MECCATRONICA E IOT

DIEGO PENNINO

Primo Semestre6ING-IND/31ita

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione
Gli studenti acquisiranno una solida comprensione dei fondamenti della programmazione in Python e delle basi della meccatronica e dell'Internet of Things (IoT). Saranno in grado di comprendere e spiegare i principi teorici che governano l'integrazione di componenti meccanici, elettronici e software per applicazioni in ambito agricolo e non solo.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Gli studenti saranno in grado di applicare le competenze acquisite nella programmazione Python per sviluppare progetti pratici di meccatronica utilizzando Raspberry Pi. Saranno capaci di progettare, implementare e testare soluzioni digitali che combinano sensori, attuatori e moduli di comunicazione, con particolare attenzione alle applicazioni agricole.

Autonomia di giudizio
Gli studenti svilupperanno la capacità di analizzare criticamente le soluzioni proposte per problemi specifici di ingegneria digitale applicata all'agricoltura. Saranno in grado di valutare l'efficacia delle loro soluzioni meccatroniche e IoT, considerando vari fattori tecnici e di prendere autonomamente decisioni riguardo alle implementazioni più appropriate.

Abilità comunicative
Gli studenti saranno in grado di comunicare efficacemente i risultati dei loro progetti, sia oralmente che per iscritto, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato. Sapranno documentare e presentare i loro lavori in modo chiaro e coerente, rendendo comprensibili anche a non specialisti le soluzioni tecnologiche adottate e i risultati ottenuti.

Capacità di apprendere
Gli studenti svilupperanno la capacità di apprendere in modo autonomo nuove tecniche e strumenti di programmazione, meccatronica e IoT. Saranno in grado di aggiornarsi continuamente, affrontando con successo nuove sfide tecnologiche e applicative, grazie a una solida base metodologica e pratica.

Scheda Docente

Programma del corso

Il corso sarà diviso principalmente in 2 parti, una prima parte dove verrà insegnata agli studenti la programmazione Python, ed una seconda parte, dove gli studenti utilizzeranno le conoscenze acquisite per affrontare progetti di meccatronica e IoT.

Modalità Esame

l'obiettivo della prova è verificare che lo studente sia in grado di affrontare progetti di agricoltura digitale, relativi a meccatronica e IoT.

Testi adottati

Nessun testo adottato

Modalità di svolgimento

Lezione frontale supportata da slides ed esercitazioni in aula

Modalità di frequenza

Frequenza in aula consigliata, e quasi indispensabile nella ultima metà del corso per svolgimento esercitazioni con strumentazione

Scheda Docente

Programma del corso

Il corso sarà diviso principalmente in 2 parti, una prima parte dove verrà insegnata agli studenti la programmazione Python, ed una seconda parte, dove gli studenti utilizzeranno le conoscenze acquisite per affrontare progetti di meccatronica e IoT.

Modalità Esame

l'obiettivo della prova è verificare che lo studente sia in grado di affrontare progetti di agricoltura digitale, relativi a meccatronica e IoT.

Testi adottati

Nessun testo adottato

Modalità di svolgimento

Lezione frontale supportata da slides ed esercitazioni in aula

Modalità di frequenza

Frequenza in aula consigliata, e quasi indispensabile nella ultima metà del corso per svolgimento esercitazioni con strumentazione

119466 - INNOVAZIONE NELLA GESTIONE DELLE PROBLEMATICHE FITOSANITARIE - 6- -

Obiettivi formativi

Obiettivo del corso è fornire le basi per imparare a valutare e monitorare i rischi fitosanitari riconducibili sia a parassiti (modulo di entomologia) che patogeni (modulo di patologia) utilizzando tecniche avanzate, inclusi sistemi di monitoraggio e previsione, e strumenti diagnostici innovativi. Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di sviluppare strategie innovative e sostenibili per la gestione delle stesse, integrando tecniche biologiche, chimiche e colturali. Acquisiranno competenze nell'utilizzo di tecnologie avanzate per migliorare l'efficacia e l'efficienza delle pratiche fitosanitarie e svilupperanno abilità comunicative per trasferire efficacemente le conoscenze e le innovazioni nel campo fitosanitario alle diverse parti interessate, inclusi agricoltori, tecnici e responsabili del territorio.

Conoscenza e Capacità di Comprensione
Dimostrare una conoscenza approfondita delle teorie e dei principi che governano le problematiche fitosanitarie e le soluzioni innovative disponibili per gestirle.

Conoscenza e Capacità di Comprensione Applicate
Applicare conoscenze teoriche e metodologiche alla diagnosi e gestione dei problemi fitosanitari concreti, utilizzando strumenti tecnologici avanzati.

Autonomia di Giudizio
Formulare giudizi autonomi e critici riguardo alle diverse opzioni di gestione delle problematiche fitosanitarie, tenendo conto delle implicazioni pratiche, economiche e ambientali.

Abilità Comunicative
Utilizzare la corretta terminologia tecnico-scientifica nella descrizione degli argomenti del corso. Capacità di sintesi ed efficacia comunicativa verso specialisti e non specialisti.

Capacità di Apprendimento
Dimostrare la capacità di apprendere in modo autonomo e continuo, aggiornandosi sulle ultime innovazioni e sviluppi nel campo della gestione fitosanitaria.

ENTOMOLOGIA

MARIO CONTARINI

Primo Semestre3AGR/11ita

Obiettivi formativi

Obiettivo del corso è fornire le basi per imparare a valutare e monitorare i rischi fitosanitari riconducibili sia a parassiti (modulo di entomologia) che patogeni (modulo di patologia) utilizzando tecniche avanzate, inclusi sistemi di monitoraggio e previsione, e strumenti diagnostici innovativi. Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di sviluppare strategie innovative e sostenibili per la gestione delle stesse, integrando tecniche biologiche, chimiche e colturali. Acquisiranno competenze nell'utilizzo di tecnologie avanzate per migliorare l'efficacia e l'efficienza delle pratiche fitosanitarie e svilupperanno abilità comunicative per trasferire efficacemente le conoscenze e le innovazioni nel campo fitosanitario alle diverse parti interessate, inclusi agricoltori, tecnici e responsabili del territorio.

Conoscenza e Capacità di Comprensione
Dimostrare una conoscenza approfondita delle teorie e dei principi che governano le problematiche fitosanitarie e le soluzioni innovative disponibili per gestirle.

Conoscenza e Capacità di Comprensione Applicate
Applicare conoscenze teoriche e metodologiche alla diagnosi e gestione dei problemi fitosanitari concreti, utilizzando strumenti tecnologici avanzati.

Autonomia di Giudizio
Formulare giudizi autonomi e critici riguardo alle diverse opzioni di gestione delle problematiche fitosanitarie, tenendo conto delle implicazioni pratiche, economiche e ambientali.

Abilità Comunicative
Utilizzare la corretta terminologia tecnico-scientifica nella descrizione degli argomenti del corso. Capacità di sintesi ed efficacia comunicativa verso specialisti e non specialisti.

Capacità di Apprendimento
Dimostrare la capacità di apprendere in modo autonomo e continuo, aggiornandosi sulle ultime innovazioni e sviluppi nel campo della gestione fitosanitaria.

Scheda Docente

Programma del corso

1. Importanza della gestione integrata
2. Strategie di monitoraggio tradizionali e potenziali innovazioni
3. Sistemi di supporto alle decisioni (DSS)
Modelli matematici per la descrizione e la predizione delle popolazioni di insetti
Modelli statistici e matematici per lo studio della distribuzione delle specie (MAXENT, Random Forest etc)
Misura e stima di popolazioni di insetti
Monitoraggio con trappole innovative
Casi studio
4. Proximal sensing nel monitoraggio delle problematiche entomologiche in ambito agrario e forestale
Monitoraggio con trappole automatizzate
Tecnologia YOLO e machine learning per la detection e il riconoscimento di pests
Casi studio
5. Remote sensing nel monitoraggio delle problematiche entomologiche in ambito agrario e forestale
UAV e sensori, raccolta ed elaborazione dati
L’uso dei dati raccolti da satellite per la valutazione dell’azione di insetti fitofagi
Casi studio
6. App per il riconoscimento di specie di insetti (citizen science)

Modalità Esame

La verifica delle conoscenze avverrà attraverso un esame scritto finale riguardante il programma del corso e i seminari tenuti.

Testi adottati

Agli studenti verranno fornite le slides delle lezioni. Lo studio sarà integrato con pubblicazioni scientifiche fornite dal docente


Modalità di svolgimento

Il corso si svolgerà in presenza. Agli studenti è comunque offerta la possibilità di collegarsi in streaming alle lezioni.

Modalità di frequenza


La frequenza non è obbligatoria ma fortemente consigliata

Bibliografia

Si riportano, di seguito, alcune delle pubblicazioni scientifiche suggerite agli studenti:
- Review of CLIMEX and MaxEnt for studying species distribution in South Korea - Journal of Asia-Pacific Biodiversity (2018) - Dae-hyeon Byeon, Sunghoon Jung, Wang-Hee Lee
- A review: application of remote sensing as a promising strategy for insect pests and diseases management - Environmental Science and Pollution Research (2020) - Nesreen M. Abd El-Ghany, Shadia E. Abd El-Aziz, Shahira S. Marei
- Recent Advances in Forest Insect Pests and Diseases Monitoring Using UAV-Based Data: A Systematic Review - Forests (2022) - André Duarte, Nuno Borralho, Pedro Cabral, Mário Caetano
- Automatic Detection and Monitoring of Insect Pests—A Review - Agriculture (2020) - Matheus Cardim Ferreira Lima, Maria Elisa Damascena de Almeida Leandro, Constantino Valero, Luis Carlos Pereira Coronel, Clara Oliva Gonçalves Bazzo

Scheda Docente

Programma del corso

1. Importanza della gestione integrata
2. Strategie di monitoraggio tradizionali e potenziali innovazioni
3. Sistemi di supporto alle decisioni (DSS)
Modelli matematici per la descrizione e la predizione delle popolazioni di insetti
Modelli statistici e matematici per lo studio della distribuzione delle specie (MAXENT, Random Forest etc)
Misura e stima di popolazioni di insetti
Monitoraggio con trappole innovative
Casi studio
4. Proximal sensing nel monitoraggio delle problematiche entomologiche in ambito agrario e forestale
Monitoraggio con trappole automatizzate
Tecnologia YOLO e machine learning per la detection e il riconoscimento di pests
Casi studio
5. Remote sensing nel monitoraggio delle problematiche entomologiche in ambito agrario e forestale
UAV e sensori, raccolta ed elaborazione dati
L’uso dei dati raccolti da satellite per la valutazione dell’azione di insetti fitofagi
Casi studio
6. App per il riconoscimento di specie di insetti (citizen science)

Modalità Esame

La verifica delle conoscenze avverrà attraverso un esame scritto finale riguardante il programma del corso e i seminari tenuti.

Testi adottati

Agli studenti verranno fornite le slides delle lezioni. Lo studio sarà integrato con pubblicazioni scientifiche fornite dal docente


Modalità di svolgimento

Il corso si svolgerà in presenza. Agli studenti è comunque offerta la possibilità di collegarsi in streaming alle lezioni.

Modalità di frequenza


La frequenza non è obbligatoria ma fortemente consigliata

Bibliografia

Si riportano, di seguito, alcune delle pubblicazioni scientifiche suggerite agli studenti:
- Review of CLIMEX and MaxEnt for studying species distribution in South Korea - Journal of Asia-Pacific Biodiversity (2018) - Dae-hyeon Byeon, Sunghoon Jung, Wang-Hee Lee
- A review: application of remote sensing as a promising strategy for insect pests and diseases management - Environmental Science and Pollution Research (2020) - Nesreen M. Abd El-Ghany, Shadia E. Abd El-Aziz, Shahira S. Marei
- Recent Advances in Forest Insect Pests and Diseases Monitoring Using UAV-Based Data: A Systematic Review - Forests (2022) - André Duarte, Nuno Borralho, Pedro Cabral, Mário Caetano
- Automatic Detection and Monitoring of Insect Pests—A Review - Agriculture (2020) - Matheus Cardim Ferreira Lima, Maria Elisa Damascena de Almeida Leandro, Constantino Valero, Luis Carlos Pereira Coronel, Clara Oliva Gonçalves Bazzo

PATOLOGIA

ANGELO MAZZAGLIA

Primo Semestre3AGR/12ita

Obiettivi formativi

Obiettivo del corso è fornire le basi per imparare a valutare e monitorare i rischi fitosanitari riconducibili sia a parassiti (modulo di entomologia) che patogeni (modulo di patologia) utilizzando tecniche avanzate, inclusi sistemi di monitoraggio e previsione, e strumenti diagnostici innovativi. Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di sviluppare strategie innovative e sostenibili per la gestione delle stesse, integrando tecniche biologiche, chimiche e colturali. Acquisiranno competenze nell'utilizzo di tecnologie avanzate per migliorare l'efficacia e l'efficienza delle pratiche fitosanitarie e svilupperanno abilità comunicative per trasferire efficacemente le conoscenze e le innovazioni nel campo fitosanitario alle diverse parti interessate, inclusi agricoltori, tecnici e responsabili del territorio.

Conoscenza e Capacità di Comprensione
Dimostrare una conoscenza approfondita delle teorie e dei principi che governano le problematiche fitosanitarie e le soluzioni innovative disponibili per gestirle.

Conoscenza e Capacità di Comprensione Applicate
Applicare conoscenze teoriche e metodologiche alla diagnosi e gestione dei problemi fitosanitari concreti, utilizzando strumenti tecnologici avanzati.

Autonomia di Giudizio
Formulare giudizi autonomi e critici riguardo alle diverse opzioni di gestione delle problematiche fitosanitarie, tenendo conto delle implicazioni pratiche, economiche e ambientali.

Abilità Comunicative
Utilizzare la corretta terminologia tecnico-scientifica nella descrizione degli argomenti del corso. Capacità di sintesi ed efficacia comunicativa verso specialisti e non specialisti.

Capacità di Apprendimento
Dimostrare la capacità di apprendere in modo autonomo e continuo, aggiornandosi sulle ultime innovazioni e sviluppi nel campo della gestione fitosanitaria.

Scheda Docente

Programma del corso

Importanza dell’approccio digitale e delle innovazioni tecnologiche nella gestione delle malattie delle piante.
Rilevamento e monitoraggio delle malattie e dei patogeni che le causano:
• Approccio critico alla diagnosi: quando bastano le tecniche tradizionali e quando no
• Metodi diagnostici avanzati:
o tecniche immunologiche (ELISA, DBTIA, Lateral flow, ecc.)
o molecolari (PCR standard, Real-Time PCR (qPCR), loop-mediated isothermal amplification (LAMP), digital droplet PCR (ddPCR).
o biosensori
Valutazione del danno strutturale agli alberi e rischio correlato alla stabilità delle piante in ambiente urbano:
• VTA, diagnosi strumentale (resistografo, tomografo, martello a impulsi, succhiello di Pressler, frattometro, uso degli infrasuoni, sistemi d’indagine radicale ad aria compressa, ecc.)
Valutazione dell’incidenza della malattia e del danno provocato tramite telerilevamento:
• immagini satellitari, ultraleggeri e droni.
Approccio bioinformatico alla comprensione della biologia dei patogeni attraverso le scienze omiche (genomica, trascrittomica, proteomica, ecc.);
Strategie per la prevenzione delle malattie e la gestione delle stesse nell’agricoltura di precisione:
• modelli previsionali
• reti di monitoraggio
• sistemi di supporto decisionale (DSS) per la difesa fitosanitaria.
Ottimizzazione della distribuzione dei principi attivi: vantaggi e problematiche
Strumenti innovativi per la difesa delle piante:
• il genome editing
• le nanotecnologie nella difesa fitosanitaria
Controllo delle malattie e miglioramento della loro resilienza agli stress tramite l’utilizzo di agenti biologici:
• microrganismi antagonisti,
• comunità microbiche naturali (endofiti ed epifiti),
• microrganismi di supporto: PGPR e micorrize;

Modalità Esame

L’esame, nel suo complesso, avrà come obiettivo la verifica dei seguenti obiettivi formativi:
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
Aver acquisito una esaustiva conoscenza delle nozioni di base della difesa fitosanitaria nel contesto dell'Agricoltura digitale:
Avendo ben chiare le nozioni di base di patologia vegetalelo studente dovrà mostrare di aver compreso le modalità di insorgenza e diffusione delle malattie dei vegetali e come valutarle con strumenti innovativi; aver compreso le principali strategie innovative diagnostiche e come applicarle correttamente; avere una solida conoscenza delle più innovazioni tecnologiche per la difesa preventiva e contenitiva dalle avversità fitosanitarie, come descritto nel corso.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Avere compreso come deve essere effettuata la gestione delle problematiche fitosanitarie tramite approcci digitali ed innnovativi, quali strategie pre- e post-insorgenza devono essere attuate per limitare al massimo il danno fitopatologico.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Essere in grado di affrontare una fitopatologia con le metodologie discusse a lezione o analoghe ad esse e mostrare di saper attingere alle conoscenze acquisite nel Corso per gestire al meglio queste problematiche.

MODALITA' DI SVOLGIMENTO:
• La Prova Orale Finale verte principalmente sugli argomenti del Programma del Corso e sulle cognizioni acquisite durante seminari ed esercitazioni. A ciò si può aggiungere la discussione di un argomento di attualità assegnato dal Docente al termine delle lezioni.
• Qualora durante lo svolgimento della Prova Orale Finale emergessero lacune cognitive sulla parte concernente le basi della patologia vegetale, prerequisito fondamentale per l’accesso al corso, il docente si riserva la facoltà di approfondire l’accertamento delle conoscenze di tali argomenti da parte degli studenti, e di tenerne parzialmente conto nella valutazione finale.
• Il voto finale è formato al 90% dall’esito della prova orale, e per il 10% dalla valutazione del Docente dello studente in merito a: partecipazione attiva durante lo svolgimento del Corso e delle attività correlate; modalità di espressione e padronanza della corretta terminologia; visione critica delle opportunità offerte dalle innovazioni tecnologiche per affrontare le problematiche fitopatologiche; padronanza globale della materia (collegamento tra argomenti diversi).
• Il calendario degli appelli e l'iscrizione agli appelli di esame viene fatta tramite il portale di Ateneo.
• Ciascuno studente ha facoltà di sostenere l'esame non più di 3 volte per anno (accademico).

Testi adottati

Sul portale MOODLE sono rese via via disponibili le Presentazioni in PowerPoint delle lezioni, con illustrazioni grafiche, fotografie, video ed animazioni.
Vengono inoltre proposti approfondimenti ed esempi relativi ad alcune lezioni, selezione di bibliografia scientifica sull'argomento, ed è allestito un forum per lo scambio di opinioni ed informazioni con il docente.

Modalità di svolgimento

Lezioni frontali in aula, presentazioni in PowerPoint con illustrazioni grafiche, fotografie, video ed animazioni.
Su Google Classroom vengono proposti approfondimenti ed esempi relativi ad alcune lezioni, selezione di bibliografia scientifica sull'argomento, scambio di informazioni.
Sono previste anche lezioni pratiche ed esercitazioni

Modalità di frequenza

Sebbene la frequenza alle lezioni del Corso in oggetto sia facoltativa, si consiglia caldamente una assidua partecipazione

Bibliografia

Una selezione di bibliografia scientifica di riferimento viene proposta dal docente.

Scheda Docente

Programma del corso

Importanza dell’approccio digitale e delle innovazioni tecnologiche nella gestione delle malattie delle piante.
Rilevamento e monitoraggio delle malattie e dei patogeni che le causano:
• Approccio critico alla diagnosi: quando bastano le tecniche tradizionali e quando no
• Metodi diagnostici avanzati:
o tecniche immunologiche (ELISA, DBTIA, Lateral flow, ecc.)
o molecolari (PCR standard, Real-Time PCR (qPCR), loop-mediated isothermal amplification (LAMP), digital droplet PCR (ddPCR).
o biosensori
Valutazione del danno strutturale agli alberi e rischio correlato alla stabilità delle piante in ambiente urbano:
• VTA, diagnosi strumentale (resistografo, tomografo, martello a impulsi, succhiello di Pressler, frattometro, uso degli infrasuoni, sistemi d’indagine radicale ad aria compressa, ecc.)
Valutazione dell’incidenza della malattia e del danno provocato tramite telerilevamento:
• immagini satellitari, ultraleggeri e droni.
Approccio bioinformatico alla comprensione della biologia dei patogeni attraverso le scienze omiche (genomica, trascrittomica, proteomica, ecc.);
Strategie per la prevenzione delle malattie e la gestione delle stesse nell’agricoltura di precisione:
• modelli previsionali
• reti di monitoraggio
• sistemi di supporto decisionale (DSS) per la difesa fitosanitaria.
Ottimizzazione della distribuzione dei principi attivi: vantaggi e problematiche
Strumenti innovativi per la difesa delle piante:
• il genome editing
• le nanotecnologie nella difesa fitosanitaria
Controllo delle malattie e miglioramento della loro resilienza agli stress tramite l’utilizzo di agenti biologici:
• microrganismi antagonisti,
• comunità microbiche naturali (endofiti ed epifiti),
• microrganismi di supporto: PGPR e micorrize;

Modalità Esame

L’esame, nel suo complesso, avrà come obiettivo la verifica dei seguenti obiettivi formativi:
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
Aver acquisito una esaustiva conoscenza delle nozioni di base della difesa fitosanitaria nel contesto dell'Agricoltura digitale:
Avendo ben chiare le nozioni di base di patologia vegetalelo studente dovrà mostrare di aver compreso le modalità di insorgenza e diffusione delle malattie dei vegetali e come valutarle con strumenti innovativi; aver compreso le principali strategie innovative diagnostiche e come applicarle correttamente; avere una solida conoscenza delle più innovazioni tecnologiche per la difesa preventiva e contenitiva dalle avversità fitosanitarie, come descritto nel corso.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Avere compreso come deve essere effettuata la gestione delle problematiche fitosanitarie tramite approcci digitali ed innnovativi, quali strategie pre- e post-insorgenza devono essere attuate per limitare al massimo il danno fitopatologico.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Essere in grado di affrontare una fitopatologia con le metodologie discusse a lezione o analoghe ad esse e mostrare di saper attingere alle conoscenze acquisite nel Corso per gestire al meglio queste problematiche.

MODALITA' DI SVOLGIMENTO:
• La Prova Orale Finale verte principalmente sugli argomenti del Programma del Corso e sulle cognizioni acquisite durante seminari ed esercitazioni. A ciò si può aggiungere la discussione di un argomento di attualità assegnato dal Docente al termine delle lezioni.
• Qualora durante lo svolgimento della Prova Orale Finale emergessero lacune cognitive sulla parte concernente le basi della patologia vegetale, prerequisito fondamentale per l’accesso al corso, il docente si riserva la facoltà di approfondire l’accertamento delle conoscenze di tali argomenti da parte degli studenti, e di tenerne parzialmente conto nella valutazione finale.
• Il voto finale è formato al 90% dall’esito della prova orale, e per il 10% dalla valutazione del Docente dello studente in merito a: partecipazione attiva durante lo svolgimento del Corso e delle attività correlate; modalità di espressione e padronanza della corretta terminologia; visione critica delle opportunità offerte dalle innovazioni tecnologiche per affrontare le problematiche fitopatologiche; padronanza globale della materia (collegamento tra argomenti diversi).
• Il calendario degli appelli e l'iscrizione agli appelli di esame viene fatta tramite il portale di Ateneo.
• Ciascuno studente ha facoltà di sostenere l'esame non più di 3 volte per anno (accademico).

Testi adottati

Sul portale MOODLE sono rese via via disponibili le Presentazioni in PowerPoint delle lezioni, con illustrazioni grafiche, fotografie, video ed animazioni.
Vengono inoltre proposti approfondimenti ed esempi relativi ad alcune lezioni, selezione di bibliografia scientifica sull'argomento, ed è allestito un forum per lo scambio di opinioni ed informazioni con il docente.

Modalità di svolgimento

Lezioni frontali in aula, presentazioni in PowerPoint con illustrazioni grafiche, fotografie, video ed animazioni.
Su Google Classroom vengono proposti approfondimenti ed esempi relativi ad alcune lezioni, selezione di bibliografia scientifica sull'argomento, scambio di informazioni.
Sono previste anche lezioni pratiche ed esercitazioni

Modalità di frequenza

Sebbene la frequenza alle lezioni del Corso in oggetto sia facoltativa, si consiglia caldamente una assidua partecipazione

Bibliografia

Una selezione di bibliografia scientifica di riferimento viene proposta dal docente.

120463 - TECNICHE DIGITALI IN AGRICOLTURA - 13- -

Obiettivi formativi

Gli obiettivi formativi dell’insegnamento di Applicazioni digitali in arboricoltura pedemontana sono quelli di fornire allo studente la capacità di utilizzare strumenti e tecnologie digitali per il monitoraggio, l'analisi e la gestione dei sistemi arborei da frutto e per l’applicazione di tecniche agronomiche di precisione in campo con particolare riguardo ai fruttiferi da ambiente pedemontano.
L’insegnamento intende inoltre fornire allo studente capacità di identificazione del livello più appropriato di digitalizzazione applicabile alle differenti tipologie aziendali ad ordinamento frutticolo, insieme ad una approfondita esplorazione delle differenti forme di allevamento utilizzate nei sistemi arborei da frutto, con l’obiettivo di calibrare le applicazioni di frutticoltura 4.0 alla tipologia impiantistica e forma di allevamento utilizzata nel frutteto. Gli obiettivi sopra descritti sono perseguiti anche attraverso l’esplorazione di appropriati casi studio.

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 arborei per applicazioni agronomiche di precisione quali il telerilevamento e digital soil mapping per stimare in maniera quantitativa variabili d’interesse agronomico della vegetazione e del suolo;
• conoscere e comprendere le tecniche e tecnologie digitali che si possono utilizzare per analizzare la variabilità spaziale e temporale dei frutteti;
• conoscere e comprendere le modalità di sviluppo e applicazione di tecniche agronomiche di precisione e sistemi di supporto alle decisioni per sistemi arborei da frutto.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L’insegnamento consentirà di applicare conoscenze e comprensione, permettendo di:
• conoscere ed utilizzare i principali sistemi satellitari adatti all’agricoltura di precisione attraverso l’utilizzo di piattaforme cloud-based per l’analisi della variabilità temporale e spaziale degli appezzamenti coltivati a fruttiferi;
• conoscere ed utilizzare le tecniche per stimare variabili biofisiche della vegetazione e del suolo da dati satellitari e tramite impiego di proximal sensing ai fini del monitoraggio delle colture frutticole;
• conoscere le tecniche e le tecnologie disponibili per applicazioni digitali nella gestione delle operazioni colturali nel frutteto, esplorando anche le opportunità di impiego di droni e agribots per esecuzione automatica di operazioni colturali.

Autonomia di giudizio
L'insegnamento consentirà di sviluppare autonomia di giudizio a vari livelli, come ad esempio:
• ipotizzare quali proprietà del suolo e del clima influenzano la variabilità spaziale e temporale delle colture arboree da frutto;
• proporre le agrotecniche di gestione di precisione e digitali più idonee per una gestione efficiente e sostenibile delle colture arboree da frutto.

Abilità comunicative
La partecipazione alle lezioni e la fruizione del materiale didattico messo a disposizione faciliteranno lo sviluppo e l'applicazione di abilità comunicative, quali:
• fornire una esaustiva gamma di esempi pratici di applicazione di tecniche agronomiche di precisione alle colture arboree da frutto;
• utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico agronomico in linea con la frutticoltura 4.0.

Capacità di apprendere
Partecipare alle lezioni e usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà il consolidamento delle proprie capacità di apprendimento, quali:
• attivare un programma di aggiornamento continuo delle proprie conoscenze;
• individuare in autonomia le modalità per acquisire informazioni tramite consultazione di database bibliografici a vari livelli (riviste peer-reviewed, riviste divulgative, atti di convegni, siti internet ecc.);
• individuare e utilizzare le fonti di informazioni più utili al personale aggiornamento.

APPLICAZIONI DIGITALI IN ARBORICOLTURA PEDEMONTANA

VALERIO CRISTOFORI

Primo Semestre6AGR/03ita

Obiettivi formativi

Gli obiettivi formativi dell’insegnamento di Applicazioni digitali in arboricoltura pedemontana sono quelli di fornire allo studente la capacità di utilizzare strumenti e tecnologie digitali per il monitoraggio, l'analisi e la gestione dei sistemi arborei da frutto e per l’applicazione di tecniche agronomiche di precisione in campo con particolare riguardo ai fruttiferi da ambiente pedemontano.
L’insegnamento intende inoltre fornire allo studente capacità di identificazione del livello più appropriato di digitalizzazione applicabile alle differenti tipologie aziendali ad ordinamento frutticolo, insieme ad una approfondita esplorazione delle differenti forme di allevamento utilizzate nei sistemi arborei da frutto, con l’obiettivo di calibrare le applicazioni di frutticoltura 4.0 alla tipologia impiantistica e forma di allevamento utilizzata nel frutteto. Gli obiettivi sopra descritti sono perseguiti anche attraverso l’esplorazione di appropriati casi studio.

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 arborei per applicazioni agronomiche di precisione quali il telerilevamento e digital soil mapping per stimare in maniera quantitativa variabili d’interesse agronomico della vegetazione e del suolo;
• conoscere e comprendere le tecniche e tecnologie digitali che si possono utilizzare per analizzare la variabilità spaziale e temporale dei frutteti;
• conoscere e comprendere le modalità di sviluppo e applicazione di tecniche agronomiche di precisione e sistemi di supporto alle decisioni per sistemi arborei da frutto.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L’insegnamento consentirà di applicare conoscenze e comprensione, permettendo di:
• conoscere ed utilizzare i principali sistemi satellitari adatti all’agricoltura di precisione attraverso l’utilizzo di piattaforme cloud-based per l’analisi della variabilità temporale e spaziale degli appezzamenti coltivati a fruttiferi;
• conoscere ed utilizzare le tecniche per stimare variabili biofisiche della vegetazione e del suolo da dati satellitari e tramite impiego di proximal sensing ai fini del monitoraggio delle colture frutticole;
• conoscere le tecniche e le tecnologie disponibili per applicazioni digitali nella gestione delle operazioni colturali nel frutteto, esplorando anche le opportunità di impiego di droni e agribots per esecuzione automatica di operazioni colturali.

Autonomia di giudizio
L'insegnamento consentirà di sviluppare autonomia di giudizio a vari livelli, come ad esempio:
• ipotizzare quali proprietà del suolo e del clima influenzano la variabilità spaziale e temporale delle colture arboree da frutto;
• proporre le agrotecniche di gestione di precisione e digitali più idonee per una gestione efficiente e sostenibile delle colture arboree da frutto.

Abilità comunicative
La partecipazione alle lezioni e la fruizione del materiale didattico messo a disposizione faciliteranno lo sviluppo e l'applicazione di abilità comunicative, quali:
• fornire una esaustiva gamma di esempi pratici di applicazione di tecniche agronomiche di precisione alle colture arboree da frutto;
• utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico agronomico in linea con la frutticoltura 4.0.

Capacità di apprendere
Partecipare alle lezioni e usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà il consolidamento delle proprie capacità di apprendimento, quali:
• attivare un programma di aggiornamento continuo delle proprie conoscenze;
• individuare in autonomia le modalità per acquisire informazioni tramite consultazione di database bibliografici a vari livelli (riviste peer-reviewed, riviste divulgative, atti di convegni, siti internet ecc.);
• individuare e utilizzare le fonti di informazioni più utili al personale aggiornamento.

Scheda Docente

Programma del corso

Parte 1. Idoneità del frutteto ad applicazioni di Agricoltura di Precisione e monitoraggio ecofisiologico della pianta arborea
Il corso tratta le relazioni idriche degli alberi da frutto e interazione con il suolo e l'ambiente. Relazioni degli alberi da frutto con la luce: effetti delle pratiche di coltivazione sulle interazioni pianta-luce. Scambi gassosi degli alberi da frutto: parametri di fotosintesi/traspirazione; effetti dell'ambiente e del suolo sulla fotosintesi e la produttività degli alberi. Architettura degli alberi da frutto e design del frutteto per applicazioni di Agricoltura di Precisione. Sviluppo dei frutti e maturazione: effetti della tecnica colturale e dell'ambiente sulla crescita e maturazione del frutto. modelli di crescita dei frutti e metodi di misurazione con impiego di sensoristica da campo.

Parte 2. Modelli previsionali e sensoristica per monitorare lo stato del frutteto
Il corso tratta la tipologia e l’impiego di strumentazione e sensoristica tradizionale e innovativa per misurare le variabili colturali, ambientali e del suolo. Approcci analitici di monitoraggio e gestione del frutteto e modelli di intelligenza artificiale. Elaborazione dati e integrazione delle informazioni derivate nei sistemi informativi di gestione aziendale e di supporto alle decisioni (DSS). Definizione di mappe di prescrizione ed impiego di UAV (unmanned aerial vehicle) e UGV (unmanned ground vehicle) predittivi e attuativi nel sistema arboreo.

Parte 3: Casi studio
Esperimenti sul campo e casi di studio con l'obiettivo di acquisire esperienze dirette sulle attuali tecnologie di gestione del frutteto di precisione disponibili sul mercato.

Modalità Esame

Colloquio orale sulle tematiche trattate in aula e durante le esercitazioni. Riconoscimento delle specie da frutto tramite reperti vegetali.
"Nella valutazione delle prova (o delle prove) nella attribuzione del voto finale si terrà conto: del livello di conoscenza dei contenuti dimostrato (superficiale, appropriato, preciso e completo, completo e approfondito), della capacità di applicare i concetti teorici (discreta, buona, ben consolidata), della capacità di analisi, di sintesi e di collegamenti interdisciplinari (sufficiente, buona, ottima), della capacità di senso critico e di formulazione di giudizi (sufficiente, buona, ottima), della padronanza di espressione (esposizione carente, semplice, chiara e corretta, sicura e corretta)."

Testi adottati

- Casa Raffaele (editore) 2016. Agricoltura di precisione: metodi e tecnologie per migliorare l’efficienza e la sostenibilità dei sistemi colturali. Edagricole New Business Media

- Gentile Alessandra, Inglese Paolo, Tagliavini Massimo (editori) 2022. Arboricoltura Speciale. Edagricole New Business Media

Appunti delle lezioni, dispense e articoli forniti dal docente attraverso i servizi internet gestiti da UNITUS

Modalità di svolgimento

Didattica frontale (40 ore), esercitazioni in campo e in laboratorio (8 ore).
Possibilità di erogazione della Didattica a Distanza tramite videoconferenze in diretta e registrate.



Modalità di frequenza

Frequenza facoltativa

Bibliografia

- Rivista di Frutticoltura e Ortofloricoltura (https://rivistafrutticoltura.edagricole.it)

- L'Informatore Agrario (https://www.informatoreagrario.it)

Scheda Docente

Programma del corso

Parte 1. Idoneità del frutteto ad applicazioni di Agricoltura di Precisione e monitoraggio ecofisiologico della pianta arborea
Il corso tratta le relazioni idriche degli alberi da frutto e interazione con il suolo e l'ambiente. Relazioni degli alberi da frutto con la luce: effetti delle pratiche di coltivazione sulle interazioni pianta-luce. Scambi gassosi degli alberi da frutto: parametri di fotosintesi/traspirazione; effetti dell'ambiente e del suolo sulla fotosintesi e la produttività degli alberi. Architettura degli alberi da frutto e design del frutteto per applicazioni di Agricoltura di Precisione. Sviluppo dei frutti e maturazione: effetti della tecnica colturale e dell'ambiente sulla crescita e maturazione del frutto. modelli di crescita dei frutti e metodi di misurazione con impiego di sensoristica da campo.

Parte 2. Modelli previsionali e sensoristica per monitorare lo stato del frutteto
Il corso tratta la tipologia e l’impiego di strumentazione e sensoristica tradizionale e innovativa per misurare le variabili colturali, ambientali e del suolo. Approcci analitici di monitoraggio e gestione del frutteto e modelli di intelligenza artificiale. Elaborazione dati e integrazione delle informazioni derivate nei sistemi informativi di gestione aziendale e di supporto alle decisioni (DSS). Definizione di mappe di prescrizione ed impiego di UAV (unmanned aerial vehicle) e UGV (unmanned ground vehicle) predittivi e attuativi nel sistema arboreo.

Parte 3: Casi studio
Esperimenti sul campo e casi di studio con l'obiettivo di acquisire esperienze dirette sulle attuali tecnologie di gestione del frutteto di precisione disponibili sul mercato.

Modalità Esame

Colloquio orale sulle tematiche trattate in aula e durante le esercitazioni. Riconoscimento delle specie da frutto tramite reperti vegetali.
"Nella valutazione delle prova (o delle prove) nella attribuzione del voto finale si terrà conto: del livello di conoscenza dei contenuti dimostrato (superficiale, appropriato, preciso e completo, completo e approfondito), della capacità di applicare i concetti teorici (discreta, buona, ben consolidata), della capacità di analisi, di sintesi e di collegamenti interdisciplinari (sufficiente, buona, ottima), della capacità di senso critico e di formulazione di giudizi (sufficiente, buona, ottima), della padronanza di espressione (esposizione carente, semplice, chiara e corretta, sicura e corretta)."

Testi adottati

- Casa Raffaele (editore) 2016. Agricoltura di precisione: metodi e tecnologie per migliorare l’efficienza e la sostenibilità dei sistemi colturali. Edagricole New Business Media

- Gentile Alessandra, Inglese Paolo, Tagliavini Massimo (editori) 2022. Arboricoltura Speciale. Edagricole New Business Media

Appunti delle lezioni, dispense e articoli forniti dal docente attraverso i servizi internet gestiti da UNITUS

Modalità di svolgimento

Didattica frontale (40 ore), esercitazioni in campo e in laboratorio (8 ore).
Possibilità di erogazione della Didattica a Distanza tramite videoconferenze in diretta e registrate.



Modalità di frequenza

Frequenza facoltativa

Bibliografia

- Rivista di Frutticoltura e Ortofloricoltura (https://rivistafrutticoltura.edagricole.it)

- L'Informatore Agrario (https://www.informatoreagrario.it)

120464 - APPLICAZIONI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE

LUCIANO ORTENZILUCIANO ORTENZI

Primo Semestre 8INF/01ita

Obiettivi formativi

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.

Scheda Docente

Programma del corso

Machine Learning Supervisionato

Introduzione, definizioni, concetti e applicazioni, coding (livello base).
regressione lineare (funzione di 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

Modalità Esame

Durante il corso allo studente verranno proposti dei problemi da risolvere con i metodi appresi. La valutazione finale consistera nella risoluzuione di un problema di machine learning o deep learning.

Testi adottati

- Abhishek Kumar Pandey, Pramod Singh Rathore, Dr. S. Balamurugan "A Practical Approach for Machine Learning and Deep Learning Algorithms Tools and Technique using MATLAB and Python", BPB Publications, INDIA ISBN: 978-93-88511-13-1
- Aurélien Géron, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems)", O'REILLY
- Ian Goodfellow_Yoshua Bengio_ Aaron Courville - Deep Learning (2016_ The MIT Press)

Modalità di frequenza

Il corso sarà svolto in Italiano

Bibliografia


- Abhishek Kumar Pandey, Pramod Singh Rathore, Dr. S. Balamurugan "A Practical Approach for Machine Learning and Deep Learning Algorithms Tools and Technique using MATLAB and Python", BPB Publications, INDIA ISBN: 978-93-88511-13-1
- Aurélien Géron, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems)", O'REILLY
- Ian Goodfellow_Yoshua Bengio_ Aaron Courville - Deep Learning (2016_ The MIT Press)

Scheda Docente

Programma del corso

Machine Learning Supervisionato

Introduzione, definizioni, concetti e applicazioni, coding (livello base).
regressione lineare (funzione di 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

Modalità Esame

Durante il corso allo studente verranno proposti dei problemi da risolvere con i metodi appresi. La valutazione finale consistera nella risoluzuione di un problema di machine learning o deep learning.

Testi adottati

- Abhishek Kumar Pandey, Pramod Singh Rathore, Dr. S. Balamurugan "A Practical Approach for Machine Learning and Deep Learning Algorithms Tools and Technique using MATLAB and Python", BPB Publications, INDIA ISBN: 978-93-88511-13-1
- Aurélien Géron, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems)", O'REILLY
- Ian Goodfellow_Yoshua Bengio_ Aaron Courville - Deep Learning (2016_ The MIT Press)

Modalità di frequenza

Il corso sarà svolto in Italiano

Bibliografia


- Abhishek Kumar Pandey, Pramod Singh Rathore, Dr. S. Balamurugan "A Practical Approach for Machine Learning and Deep Learning Algorithms Tools and Technique using MATLAB and Python", BPB Publications, INDIA ISBN: 978-93-88511-13-1
- Aurélien Géron, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems)", O'REILLY
- Ian Goodfellow_Yoshua Bengio_ Aaron Courville - Deep Learning (2016_ The MIT Press)

119427 - INGLESE AVANZATO (IDONEITà C1)

Secondo Semestre 3L-LIN/12ita

Obiettivi formativi

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.

119426 - ATTIVITà FORMATIVA A SCELTA

Secondo Semestre 8ita
119515 - IMPIEGO DEI DRONI E SISTEMI DI RILEVAMENTO

STEFANO BIGIOTTISTEFANO BIGIOTTI

Secondo Semestre 6AGR/10ita

Obiettivi formativi

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.

Scheda Docente

Programma del corso

Il programma di esame si articola in tre moduli, ove ciascuno dei tre impegna circa il 33% delle ore di lezione disponibili. Detti moduli possono essere così seguitamente sintetizzati:
1) Richiami di rilievo del territorio: angolo, sistemi di misura degli angoli, conversioni angolari, distanza, quota, dislivello, pendenza, sistemi di riferimento, coordinate geografiche, coordinate cartesiane.
2) Il posizionamento GPS/GNSS, i segmenti spaziale, di controllo e utenza. Tipologie di rilievo, errori e modellazione. Reti di stazioni permanenti GNSS. Valutazione delle precisioni raggiungibili con le diverse tecniche di posizionamento GNNS e comparazione con tecniche tradizionali. Applicazioni d i utilizzo e integrazione con altre metodologie di rilievo.
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);
Il terzo modulo si avvarrà anche di esercitazioni pratiche, finalizzate a migliorare le competenze delle studente in ordine all'attività di rilevamento tramite esperienze dirette con le tecnologie connesse alla tematica dei SAPR.

Modalità Esame

La modalità di valutazione consiste in una prova orale, da esperirsi mediante una serie di domande volte ad accertare la conoscenza teorica acquisita dallo studente sugli argomenti trattati durante il corso, avendo cura di appurare il livello di consapevolezza critica sviluppata in ordine alle principali tematiche affrontate.

L' esame conclusivo consiste di una prova orale, tesa a valutare le competenze acquisite sulla materia e la capacità di interpretazione critica sviluppata dallo studente durante il corso. In particolare la prova orale verterà sulle tematiche pertinenti i tre moduli previsti nel programma, articolandosi mediante la somministrazione di tre quesiti, ciascuno riguardante una sezione del corso, anche con riferimento alla normativa di settore.

Durante il corso gli studenti potranno sostenere prove parziali in itinere. Detta prova, della durata di 1h e 30 m, prevederà la somministrazione di tre domande a risposta a aperta e riguarderà la parte del programma inerente i sistemi GPS.

La valutazione prevede l'assegnazione di un voto espresso in trentesimi.

Testi adottati

Dispense a cura del docente. Il materiale sarà messo a disposizione degli studenti tramite la piattaforma moodle.

Modalità di svolgimento

Il corso sarà svolto in presenza, eventualmente gli studenti, in caso di necessità, avranno comunque la possibilità di collegarsi da remoto per seguire le lezioni frontali;

Modalità di frequenza

La frequenza al corso non è da considerarsi obbligatoria, ma solo facoltativa.

Bibliografia

Dispense a cura del docente. Il materiale sarà messo a disposizione degli studenti tramite la piattaforma moodle.

Scheda Docente

Programma del corso

Il programma di esame si articola in tre moduli, ove ciascuno dei tre impegna circa il 33% delle ore di lezione disponibili. Detti moduli possono essere così seguitamente sintetizzati:
1) Richiami di rilievo del territorio: angolo, sistemi di misura degli angoli, conversioni angolari, distanza, quota, dislivello, pendenza, sistemi di riferimento, coordinate geografiche, coordinate cartesiane.
2) Il posizionamento GPS/GNSS, i segmenti spaziale, di controllo e utenza. Tipologie di rilievo, errori e modellazione. Reti di stazioni permanenti GNSS. Valutazione delle precisioni raggiungibili con le diverse tecniche di posizionamento GNNS e comparazione con tecniche tradizionali. Applicazioni d i utilizzo e integrazione con altre metodologie di rilievo.
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);
Il terzo modulo si avvarrà anche di esercitazioni pratiche, finalizzate a migliorare le competenze delle studente in ordine all'attività di rilevamento tramite esperienze dirette con le tecnologie connesse alla tematica dei SAPR.

Modalità Esame

La modalità di valutazione consiste in una prova orale, da esperirsi mediante una serie di domande volte ad accertare la conoscenza teorica acquisita dallo studente sugli argomenti trattati durante il corso, avendo cura di appurare il livello di consapevolezza critica sviluppata in ordine alle principali tematiche affrontate.

L' esame conclusivo consiste di una prova orale, tesa a valutare le competenze acquisite sulla materia e la capacità di interpretazione critica sviluppata dallo studente durante il corso. In particolare la prova orale verterà sulle tematiche pertinenti i tre moduli previsti nel programma, articolandosi mediante la somministrazione di tre quesiti, ciascuno riguardante una sezione del corso, anche con riferimento alla normativa di settore.

Durante il corso gli studenti potranno sostenere prove parziali in itinere. Detta prova, della durata di 1h e 30 m, prevederà la somministrazione di tre domande a risposta a aperta e riguarderà la parte del programma inerente i sistemi GPS.

La valutazione prevede l'assegnazione di un voto espresso in trentesimi.

Testi adottati

Dispense a cura del docente. Il materiale sarà messo a disposizione degli studenti tramite la piattaforma moodle.

Modalità di svolgimento

Il corso sarà svolto in presenza, eventualmente gli studenti, in caso di necessità, avranno comunque la possibilità di collegarsi da remoto per seguire le lezioni frontali;

Modalità di frequenza

La frequenza al corso non è da considerarsi obbligatoria, ma solo facoltativa.

Bibliografia

Dispense a cura del docente. Il materiale sarà messo a disposizione degli studenti tramite la piattaforma moodle.

120425 - ECOFISIOLOGIA VEGETALE

DANIEL VALENTIN SAVATINDANIEL VALENTIN SAVATIN

Secondo Semestre 6BIO/04ita

Obiettivi formativi

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.

Scheda Docente

Programma del corso

Caratteristiche generali della pianta (conoscenze funzionali per i processi fisiologici)
Parete cellulare: Composizione, struttura e funzioni.
Plasmodesmi: Struttura e funzione.
Vacuolo: struttura e funzioni.

Trasporto dell'acqua e dei soluti
L'acqua e la pianta: importanza per la pianta. Caratteristiche dell'acqua. Il movimento dell'acqua dal terreno all'atmosfera: diffusione, flusso di massa e osmosi. Potenziale elettrochimico dell'acqua e potenziale idrico: componenti del potenziale idrico. Utilizzo del potenziale idrico e metodi sperimentali per la misurazione del potenziale idrico (psicometro e camera a pressione).
Il movimento dell'acqua nella pianta: anatomia dello xilema; assorbimento radicale; pressione radicale; traspirazione; umidità relativa; stomi e regolazione stomatica. Teoria della tensione-coesione.
Assorbimento dei soluti: membrana plasmatica. Trasporto attivo e passivo. Potenziale di Nerst (cenni). Canali: carrier e pompe; canale K+ e carrier saccarosio-protoni.

Fotosintesi e traslocazione nel floema
Fotosintesi: reazioni alla luce e reazioni del carbonio. Biosintesi di amido e saccarosio. Fotorespirazione. Fotoinibizione. Sito di azione degli erbicidi diuron e paraquat.
Meccanismi di concentrazione della CO2: piante C4 e piante CAM. Rapporto di traspirazione.
Il trasporto dei fotosintetati: anatomia del floema; caratteristiche del trasporto floematico; definizione dei tessuti sorgente e tessuti pozzo. Caricamento e scaricamento del floema. Ipotesi del flusso da pressione. Allocazione e ripartizione degli assimilati.

Crescita, sviluppo e difesa
Importanza della luce come segnale ambientale. Risposte della pianta regolate dalla luce blu e dalla luce rossa. Spettro d'azione e spettro d'assorbimento. Scotomorfogenesi e fotomorfogenesi. Fotorecettori. Caratteristiche del fitocromo: forme Pr e Pfr del fitocromo; funzione del fitocromo e ruolo nella percezione dell'ombra in piante eliofile; importanza del fitocromo nella germinazione dei semi. Fotoperiodismo. Piante longidiurne e brevidiurne. Importanza della lunghezza della notte nella risposta fotoperiodica: dimostrazione del coinvolgimento del fitocromo nella risposta fotoperiodica. Vernalizzazione. Percezione del segnale sulle foglie.
Gli ormoni vegetali: che cos'è e come agisce un ormone vegetale. Aspetti fisiologici delle attività ormonali: le molteplici risposte indotte dai diversi ormoni. Auxine: trasporto polare dell'auxina; distensione cellulare e ipotesi della crescita acida della parete cellulare; fototropismo. Gibberelline: induzione di alfa-amilasi nella germinazione dei semi; accrescimento del fusto (distensione cellulare) ed effetto sulla parete cellulare. Citochinine: stimolazione della divisione cellulare. Acido abscissico: regolazione della chiusura degli stomi. Etilene: regolazione della maturazione dei frutti. Brassinosteroidi (cenni).
La risposta di difesa delle piante: Metaboliti secondari; risposte di difesa costitutive e indotte, inclusa la risposta sistemica acquisita (cenni).

Modalità Esame

Verranno effettuati degli esoneri se la numerosità della classe consentirà una facile supervisione da parte del docente durante il test. L'esame scritto si basa su un questionario di 30 domande a scelta multipla e aperte sull'intero programma. La valutazione si baserà sulla conoscenza delle materie, sul loro livello di approfondimento e sulla capacità di presentare chiaramente l'argomento. Le domande possono essere ponderate in modo diverso a seconda dell'argomento. In ogni caso, per tutti gli argomenti (ad esempio il movimento dell'acqua nella pianta, la fotosintesi, la crescita, lo sviluppo e la biotecnologia) è necessario dimostrare una conoscenza sufficiente.
Lo studente può sostenere un esame orale solo se l'esito del test scritto sarà sufficiente.
Il docente può proporre al candidato una valutazione orale nel caso in cui il test scritto mostri lacune minime in argomenti specifici.

Testi adottati

Taiz L. e Zeiger E. - Elementi di Fisiologia vegetale (2013), Piccin
Rascio et al. - Elementi di Fisiologia vegetale (2012), EdiSES
Pupillo P., Cervone F., Cresti M, Rascio N., 2003 - Biologia Vegetale. Zanichelli
Materiale didattico fornito dal docente

Modalità di frequenza

La modalità di frequenza è mista: in presenza oppure a distanza.

Bibliografia

Taiz L. e Zeiger E. - Elementi di Fisiologia vegetale (2013), Piccin
Rascio et al. - Elementi di Fisiologia vegetale (2012), EdiSES
Pupillo P., Cervone F., Cresti M, Rascio N., 2003 - Biologia Vegetale. Zanichelli
Materiale didattico fornito dal docente

Scheda Docente

Programma del corso

Caratteristiche generali della pianta (conoscenze funzionali per i processi fisiologici)
Parete cellulare: Composizione, struttura e funzioni.
Plasmodesmi: Struttura e funzione.
Vacuolo: struttura e funzioni.

Trasporto dell'acqua e dei soluti
L'acqua e la pianta: importanza per la pianta. Caratteristiche dell'acqua. Il movimento dell'acqua dal terreno all'atmosfera: diffusione, flusso di massa e osmosi. Potenziale elettrochimico dell'acqua e potenziale idrico: componenti del potenziale idrico. Utilizzo del potenziale idrico e metodi sperimentali per la misurazione del potenziale idrico (psicometro e camera a pressione).
Il movimento dell'acqua nella pianta: anatomia dello xilema; assorbimento radicale; pressione radicale; traspirazione; umidità relativa; stomi e regolazione stomatica. Teoria della tensione-coesione.
Assorbimento dei soluti: membrana plasmatica. Trasporto attivo e passivo. Potenziale di Nerst (cenni). Canali: carrier e pompe; canale K+ e carrier saccarosio-protoni.

Fotosintesi e traslocazione nel floema
Fotosintesi: reazioni alla luce e reazioni del carbonio. Biosintesi di amido e saccarosio. Fotorespirazione. Fotoinibizione. Sito di azione degli erbicidi diuron e paraquat.
Meccanismi di concentrazione della CO2: piante C4 e piante CAM. Rapporto di traspirazione.
Il trasporto dei fotosintetati: anatomia del floema; caratteristiche del trasporto floematico; definizione dei tessuti sorgente e tessuti pozzo. Caricamento e scaricamento del floema. Ipotesi del flusso da pressione. Allocazione e ripartizione degli assimilati.

Crescita, sviluppo e difesa
Importanza della luce come segnale ambientale. Risposte della pianta regolate dalla luce blu e dalla luce rossa. Spettro d'azione e spettro d'assorbimento. Scotomorfogenesi e fotomorfogenesi. Fotorecettori. Caratteristiche del fitocromo: forme Pr e Pfr del fitocromo; funzione del fitocromo e ruolo nella percezione dell'ombra in piante eliofile; importanza del fitocromo nella germinazione dei semi. Fotoperiodismo. Piante longidiurne e brevidiurne. Importanza della lunghezza della notte nella risposta fotoperiodica: dimostrazione del coinvolgimento del fitocromo nella risposta fotoperiodica. Vernalizzazione. Percezione del segnale sulle foglie.
Gli ormoni vegetali: che cos'è e come agisce un ormone vegetale. Aspetti fisiologici delle attività ormonali: le molteplici risposte indotte dai diversi ormoni. Auxine: trasporto polare dell'auxina; distensione cellulare e ipotesi della crescita acida della parete cellulare; fototropismo. Gibberelline: induzione di alfa-amilasi nella germinazione dei semi; accrescimento del fusto (distensione cellulare) ed effetto sulla parete cellulare. Citochinine: stimolazione della divisione cellulare. Acido abscissico: regolazione della chiusura degli stomi. Etilene: regolazione della maturazione dei frutti. Brassinosteroidi (cenni).
La risposta di difesa delle piante: Metaboliti secondari; risposte di difesa costitutive e indotte, inclusa la risposta sistemica acquisita (cenni).

Modalità Esame

Verranno effettuati degli esoneri se la numerosità della classe consentirà una facile supervisione da parte del docente durante il test. L'esame scritto si basa su un questionario di 30 domande a scelta multipla e aperte sull'intero programma. La valutazione si baserà sulla conoscenza delle materie, sul loro livello di approfondimento e sulla capacità di presentare chiaramente l'argomento. Le domande possono essere ponderate in modo diverso a seconda dell'argomento. In ogni caso, per tutti gli argomenti (ad esempio il movimento dell'acqua nella pianta, la fotosintesi, la crescita, lo sviluppo e la biotecnologia) è necessario dimostrare una conoscenza sufficiente.
Lo studente può sostenere un esame orale solo se l'esito del test scritto sarà sufficiente.
Il docente può proporre al candidato una valutazione orale nel caso in cui il test scritto mostri lacune minime in argomenti specifici.

Testi adottati

Taiz L. e Zeiger E. - Elementi di Fisiologia vegetale (2013), Piccin
Rascio et al. - Elementi di Fisiologia vegetale (2012), EdiSES
Pupillo P., Cervone F., Cresti M, Rascio N., 2003 - Biologia Vegetale. Zanichelli
Materiale didattico fornito dal docente

Modalità di frequenza

La modalità di frequenza è mista: in presenza oppure a distanza.

Bibliografia

Taiz L. e Zeiger E. - Elementi di Fisiologia vegetale (2013), Piccin
Rascio et al. - Elementi di Fisiologia vegetale (2012), EdiSES
Pupillo P., Cervone F., Cresti M, Rascio N., 2003 - Biologia Vegetale. Zanichelli
Materiale didattico fornito dal docente

120463 - TECNICHE DIGITALI IN AGRICOLTURA - 13- -

Obiettivi formativi

Gli obiettivi formativi dell’insegnamento di Applicazioni digitali in arboricoltura pedemontana sono quelli di fornire allo studente la capacità di utilizzare strumenti e tecnologie digitali per il monitoraggio, l'analisi e la gestione dei sistemi arborei da frutto e per l’applicazione di tecniche agronomiche di precisione in campo con particolare riguardo ai fruttiferi da ambiente pedemontano.
L’insegnamento intende inoltre fornire allo studente capacità di identificazione del livello più appropriato di digitalizzazione applicabile alle differenti tipologie aziendali ad ordinamento frutticolo, insieme ad una approfondita esplorazione delle differenti forme di allevamento utilizzate nei sistemi arborei da frutto, con l’obiettivo di calibrare le applicazioni di frutticoltura 4.0 alla tipologia impiantistica e forma di allevamento utilizzata nel frutteto. Gli obiettivi sopra descritti sono perseguiti anche attraverso l’esplorazione di appropriati casi studio.

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 arborei per applicazioni agronomiche di precisione quali il telerilevamento e digital soil mapping per stimare in maniera quantitativa variabili d’interesse agronomico della vegetazione e del suolo;
• conoscere e comprendere le tecniche e tecnologie digitali che si possono utilizzare per analizzare la variabilità spaziale e temporale dei frutteti;
• conoscere e comprendere le modalità di sviluppo e applicazione di tecniche agronomiche di precisione e sistemi di supporto alle decisioni per sistemi arborei da frutto.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L’insegnamento consentirà di applicare conoscenze e comprensione, permettendo di:
• conoscere ed utilizzare i principali sistemi satellitari adatti all’agricoltura di precisione attraverso l’utilizzo di piattaforme cloud-based per l’analisi della variabilità temporale e spaziale degli appezzamenti coltivati a fruttiferi;
• conoscere ed utilizzare le tecniche per stimare variabili biofisiche della vegetazione e del suolo da dati satellitari e tramite impiego di proximal sensing ai fini del monitoraggio delle colture frutticole;
• conoscere le tecniche e le tecnologie disponibili per applicazioni digitali nella gestione delle operazioni colturali nel frutteto, esplorando anche le opportunità di impiego di droni e agribots per esecuzione automatica di operazioni colturali.

Autonomia di giudizio
L'insegnamento consentirà di sviluppare autonomia di giudizio a vari livelli, come ad esempio:
• ipotizzare quali proprietà del suolo e del clima influenzano la variabilità spaziale e temporale delle colture arboree da frutto;
• proporre le agrotecniche di gestione di precisione e digitali più idonee per una gestione efficiente e sostenibile delle colture arboree da frutto.

Abilità comunicative
La partecipazione alle lezioni e la fruizione del materiale didattico messo a disposizione faciliteranno lo sviluppo e l'applicazione di abilità comunicative, quali:
• fornire una esaustiva gamma di esempi pratici di applicazione di tecniche agronomiche di precisione alle colture arboree da frutto;
• utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico agronomico in linea con la frutticoltura 4.0.

Capacità di apprendere
Partecipare alle lezioni e usufruire autonomamente del materiale messo a disposizione faciliterà il consolidamento delle proprie capacità di apprendimento, quali:
• attivare un programma di aggiornamento continuo delle proprie conoscenze;
• individuare in autonomia le modalità per acquisire informazioni tramite consultazione di database bibliografici a vari livelli (riviste peer-reviewed, riviste divulgative, atti di convegni, siti internet ecc.);
• individuare e utilizzare le fonti di informazioni più utili al personale aggiornamento.

TECNICHE AGRONOMICHE DI PRECISIONE

RAFFAELE CASA

Primo Semestre7AGR/02ita

Obiettivi formativi

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

Scheda Docente

Programma del corso

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.

Modalità Esame

L’esame si svolgerà mediante domande di carattere generale su ciascuna delle tre diverse parti del programma.

Testi adottati

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.

Modalità di svolgimento

Lezioni frontali in aula, con contemporaneo streaming via Zoom se consentito dalle disposizioni di ateneo e dalle infrastrutture.
Esercitazioni con computer ed in campo

Modalità di frequenza

La frequenza, pur non obbligatoria, è essenziale per conseguire gli obiettivi formativi indicati, particolare per quanto riguarda le esercitazioni al computer.

Bibliografia

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.

Scheda Docente

Programma del corso

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.

Modalità Esame

L’esame si svolgerà mediante domande di carattere generale su ciascuna delle tre diverse parti del programma.

Testi adottati

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.

Modalità di svolgimento

Lezioni frontali in aula, con contemporaneo streaming via Zoom se consentito dalle disposizioni di ateneo e dalle infrastrutture.
Esercitazioni con computer ed in campo

Modalità di frequenza

La frequenza, pur non obbligatoria, è essenziale per conseguire gli obiettivi formativi indicati, particolare per quanto riguarda le esercitazioni al computer.

Bibliografia

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.

INSEGNAMENTOSEMESTRECFUSSDLINGUA
119416 - TECNOLOGIE DIGITALI APPLICATE ALLA GENETICA

MARIO AUGUSTO PAGNOTTAMARIO AUGUSTO PAGNOTTA

Primo Semestre 6AGR/07ita

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso intende far acquisire le conoscenze necessarie per la valutazione dei fenotipi e delle loro basi genetiche al fine di apprendere le risposte dell’organismo ai diversi stimoli ambientali e poter favorire quelli più adatti alle specifiche esigenze. Verranno inoltre fornite le basi delle moderne analisi genetiche dal sequenziamento, alla valutazione dei genomi e della biodiversità.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L’insegnamento affronta la caratterizzazione genotipica e genomica (marcatori morfo-bio-molecolari; automatizzazione nella genotipizzazione in campo - NGS, DNA barcoding, genotyping by sequencing; genetica di popolazioni; gestione delle popolazioni naturali), la caratterizzazione fenotipica (tratti di tolleranza a stress abiotici osservazione e parametrizzazione; fenotipizzazione dell'individuo, delle popolazioni e delle comunità; analisi dei dati puntiformi e di areali, dall’analisi multispettrale a fenotipo), da genotipo a fenotipo (regolazione genica; plasticità fenotipica; epi-genetica), la valorizzazione del germoplasma (caratterizzazione, valorizzazione e conservazione del germoplasma; principi generali e applicazione a casi studio).

Autonomia di giudizio
Saper decidere le migliori metodologie di valutazione genetica e di conservazione della biodiversità da usare nelle differenti situazioni.

Abilità comunicative
Acquisire terminologia tecnica per comunicare in maniera chiara e dettagliata informazioni, idee, problemi e soluzioni alla comunità scientifica e pubblica.

Capacità di apprendere
Sviluppare capacità di apprendimento necessarie per intraprendere studi successivi con un alto grado di autonomia.

Scheda Docente

Programma del corso

L’insegnamento affronta la caratterizzazione genotipica e genomica (marcatori morfo-bio-molecolari; automatizzazione nella genotipizzazione in campo - NGS, DNA barcoding, genotyping by sequencing; genetica di popolazioni; gestione delle popolazioni naturali), la caratterizzazione fenotipica (tratti di tolleranza a stress abiotici osservazione e parametrizzazione; fenotipizzazione dell'individuo, delle popolazioni e delle comunità; analisi dei dati puntiformi e di areali, dall’analisi multispettrale a fenotipo), da genotipo a fenotipo (regolazione genica; plasticità fenotipica; epi-genetica), la valorizzazione del germoplasma (caratterizzazione, valorizzazione e conservazione del germoplasma; principi generali e applicazione a casi studio).

Modalità Esame

Verrà verificato che i risultati di apprendimento attesi siano effettivamente acquisiti dagli studenti. Si valuterà la capacità espositiva, la completezza ed il dettaglio dei singoli argomenti richiesti. Si considererà anche la capacità di collegare i diversi argomenti trattati. Per l’attribuzione del voto finale si terrà conto: del livello di conoscenza dei contenuti dimostrato (superficiale, appropriato, preciso e completo, completo e approfondito), della capacità di analisi, di sintesi e di collegamenti interdisciplinari (sufficiente, buona, ottima), della capacità di senso critico e di formulazione di giudizi (sufficiente, buona, ottima), della padronanza di espressione (esposizione carente, semplice, chiara e corretta, sicura e corretta). In particolare, il giudizio e il voto finale terrà conto delle conoscenze e dei concetti acquisiti, della capacità di analisi dei problemi, di collegare conoscenze interdisciplinari, di formulare ipotesi e di giudizi, della padronanza e chiarezza di espressione ed esposizione.

Testi adottati

Genetica. Un approccio molecolare. Ediz. MyLab. di Peter J. Russell (Autore), Carla Cicchini (a cura di), Alessandra Marchetti (a cura di) Pearson Ed ISBN 8891906964
Genetica molecolare. Biologia molecolare del gene di L. Sanguini (Autore), M. Cerofolini (Autore). Edizioni Esagono. ISBN 8843360159
Genetica e biologia molecolare di Peter H. Raven (Autore), G. B. Johnson (Autore), K. A. Mason (Autore), Jonathan B. Losos (Autore), S. R. Singer (Autore). PICCIN ED ISBN 8829929522
Dispense

Modalità di svolgimento

Lezioni frontali, esercizi in aula, esercitazioni in laboratorio e in campo.

Modalità di frequenza

Presenza + on-line

Bibliografia

Genetica. Un approccio molecolare. Ediz. MyLab. di Peter J. Russell (Autore), Carla Cicchini (a cura di), Alessandra Marchetti (a cura di) Pearson Ed ISBN 8891906964
Genetica molecolare. Biologia molecolare del gene di L. Sanguini (Autore), M. Cerofolini (Autore). Edizioni Esagono. ISBN 8843360159
Genetica e biologia molecolare di Peter H. Raven (Autore), G. B. Johnson (Autore), K. A. Mason (Autore), Jonathan B. Losos (Autore), S. R. Singer (Autore). PICCIN ED ISBN 8829929522

Scheda Docente

Programma del corso

L’insegnamento affronta la caratterizzazione genotipica e genomica (marcatori morfo-bio-molecolari; automatizzazione nella genotipizzazione in campo - NGS, DNA barcoding, genotyping by sequencing; genetica di popolazioni; gestione delle popolazioni naturali), la caratterizzazione fenotipica (tratti di tolleranza a stress abiotici osservazione e parametrizzazione; fenotipizzazione dell'individuo, delle popolazioni e delle comunità; analisi dei dati puntiformi e di areali, dall’analisi multispettrale a fenotipo), da genotipo a fenotipo (regolazione genica; plasticità fenotipica; epi-genetica), la valorizzazione del germoplasma (caratterizzazione, valorizzazione e conservazione del germoplasma; principi generali e applicazione a casi studio).

Modalità Esame

Verrà verificato che i risultati di apprendimento attesi siano effettivamente acquisiti dagli studenti. Si valuterà la capacità espositiva, la completezza ed il dettaglio dei singoli argomenti richiesti. Si considererà anche la capacità di collegare i diversi argomenti trattati. Per l’attribuzione del voto finale si terrà conto: del livello di conoscenza dei contenuti dimostrato (superficiale, appropriato, preciso e completo, completo e approfondito), della capacità di analisi, di sintesi e di collegamenti interdisciplinari (sufficiente, buona, ottima), della capacità di senso critico e di formulazione di giudizi (sufficiente, buona, ottima), della padronanza di espressione (esposizione carente, semplice, chiara e corretta, sicura e corretta). In particolare, il giudizio e il voto finale terrà conto delle conoscenze e dei concetti acquisiti, della capacità di analisi dei problemi, di collegare conoscenze interdisciplinari, di formulare ipotesi e di giudizi, della padronanza e chiarezza di espressione ed esposizione.

Testi adottati

Genetica. Un approccio molecolare. Ediz. MyLab. di Peter J. Russell (Autore), Carla Cicchini (a cura di), Alessandra Marchetti (a cura di) Pearson Ed ISBN 8891906964
Genetica molecolare. Biologia molecolare del gene di L. Sanguini (Autore), M. Cerofolini (Autore). Edizioni Esagono. ISBN 8843360159
Genetica e biologia molecolare di Peter H. Raven (Autore), G. B. Johnson (Autore), K. A. Mason (Autore), Jonathan B. Losos (Autore), S. R. Singer (Autore). PICCIN ED ISBN 8829929522
Dispense

Modalità di frequenza

Presenza + on-line

Bibliografia

Genetica. Un approccio molecolare. Ediz. MyLab. di Peter J. Russell (Autore), Carla Cicchini (a cura di), Alessandra Marchetti (a cura di) Pearson Ed ISBN 8891906964
Genetica molecolare. Biologia molecolare del gene di L. Sanguini (Autore), M. Cerofolini (Autore). Edizioni Esagono. ISBN 8843360159
Genetica e biologia molecolare di Peter H. Raven (Autore), G. B. Johnson (Autore), K. A. Mason (Autore), Jonathan B. Losos (Autore), S. R. Singer (Autore). PICCIN ED ISBN 8829929522
Dispense

119484 - GESTIONE DIGITALE DELLE RISORSE FORESTALI E IDRICHE - 12- -

Obiettivi formativi

Il corso si propone di affrontare i principi fondamentali della gestione forestale sostenibile e il ruolo della gestione digitale nel monitoraggio e nell'analisi del patrimonio forestale come supporto alle azioni necessarie per il raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità ambientale. Dopo tali premesse, il corso mira a far sviluppare competenze nella gestione dei dati geospaziali forestali, compresa la raccolta, l’organizzazione, la manipolazione e l’integrazione di dati provenienti da diverse fonti. Acquisire conoscenze sulle tecnologie geomatiche utilizzate per la gestione digitale del patrimonio forestale, compresi sistemi di informazione geografica (GIS), telerilevamento, GNSS e modellazione 3D. Applicare metodi geomatici per l’analisi e il monitoraggio della consistenza delle foreste, inclusa la valutazione della composizione e struttura del bosco, la distribuzione delle specie arboree e l’identificazione di habitat di importanza comunitaria. Imparare a utilizzare dati geospaziali e tecniche di telerilevamento per valutare lo stato di salute delle foreste, compresi l’individuazione delle infestazioni di insetti, delle malattie forestali e degli incendi.

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 all’analisi dei sistemi forestali per applicazioni quali il l’inventariazione delle risorse forestali;
• conoscere e comprendere le tecniche e tecnologie che si possono utilizzare per analizzare la variabilità spaziale e temporale degli ecosistemi forestali, in particolare sfruttando strumenti di change detection e time series analysis basate sull’uso di indici multispettrali;
• conoscere e comprendere le modalità di sviluppo e applicazione di tecniche di geomatica forestale (precision forestry) per una gestione forestale sostenibile.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L'insegnamento consentirà di applicare conoscenze e comprensione, permettendo allo studente di:
• conoscere e utilizzare i principali sistemi digitali di rilievo prossimale per l’inventariazione delle risorse forestali e l’acquisizione di verità a terra;
• conoscere ed utilizzare i principali sensori a bordo di piattaforme satellitari, aeree, droni e terrestri adatti alla precision forestry;
• conoscere ed utilizzare le piattaforme cloud-based per l’analisi della variabilità temporale e spaziale degli ecosistemi forestali;
• conoscere ed utilizzare le tecniche per l’implementazione di modelli previsionali e di stima spazialmente esplicita dei principali attributi degli ecosistemi forestali;
• conoscere ed utilizzare le tecniche per la mappatura e la stima della severità degli incendi boschivi.

Autonomia di giudizio
L'insegnamento consentirà di sviluppare senso critico e capacità di formulare in autonomia giudizi a vari livelli, come ad esempio:
• ipotizzare protocolli di monitoraggio e tipologie di sensori da impiegare per l’inventariazione delle risorse forestali;
• individuare i fattori limitanti la crescita delle foreste ed i principali fattori di degrado forestale;
• proporre una gestione digitale dei dati efficace ai fini delle opere di restauro forestale ed una gestione forestale sostenibile.

Abilità comunicative
L’insegnamento mira allo sviluppo e l’applicazione di abilità comunicative, quali ad esempio:
• avere la capacità di spiegare in maniera semplice ed esaustiva anche a platee non esperte le conoscenze acquisite;
• essere capace di presentare elaborati originali e manoscritti utilizzando la lingua italiana o straniera in modo appropriato e corretto;
• utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico forestale.

Capacità di apprendere
L’insegnamento mira al 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 e dati più utili e affidabili per il personale scopo professionale;
• partecipare proficuamente a corsi di aggiornamento, master, seminari, ecc.

GESTIONE DIGITALE DELLE RISORSE IDRICHE

CIRO APOLLONIO

Secondo Semestre6AGR/08ita

Obiettivi formativi

L’insegnamento affronta i principali aspetti riguardanti la gestione digitale delle risorse idriche a scala di bacino idrografico. Il corso mira a formare il discente sulle seguenti tematiche:
• aspetti normativi legati alla gestione delle risorse idriche;
• l’uso dei software di modellazione idrologica;
• l’uso dei software di modellazione idraulica per la valutazione delle caratteristiche idrauliche di una corrente a pelo libero.

Conoscenza e capacità di comprensione
L'insegnamento ha l’obiettivo di sviluppare negli studenti conoscenze e capacità di comprensione, quali:
• conoscenze e capacità di comprensione in un campo di studi ad un livello che sia caratterizzato dall’uso di libri di testo avanzati e includa anche la conoscenza di alcuni temi d’avanguardia nel campo della gestione dei bacini idrografici;
• capacità di comprensione dei dati idrologici.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L'insegnamento consentirà di applicare conoscenze mostrando adeguata capacità di comprensione, permettendo ad esempio:
• di applicare le loro conoscenze e capacità di comprensione in maniera da dimostrare un approccio professionale al loro lavoro, oltre che competenze adeguate sia per ideare che sostenere argomentazioni per risolvere problemi nell'ambito della gestione dei bacini idrografici;
• capacità di raccogliere interpretare ed elaborare (con l’utilizzo della statistica) i dati idrologici.

Autonomia di giudizio
L'insegnamento consentirà di sviluppare autonomia di giudizio a vari livelli, come ad esempio:
• ipotizzare quali cause hanno maggiormente influenza il manifestarsi di fenomeni di dissesto idrogeologico attraverso l’utilizzo di software di modellazione idraulica monodimensionali;
• proporre soluzioni per la mitigazione dei fenomeni di dissesto idrogeologico attraverso l’utilizzo di software di modellazione idraulica monodimensionali.

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:
• capacità di comunicare informazioni, idee, problemi e soluzioni, sulle tematiche trattate, ad interlocutori specialisti e non specialisti;
• utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico in ambito della modellazione idrologica-idraulica.

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.
Tale capacità di apprendimento risulterà fondamentale per intraprendere studi successivi (PhD) con un alto grado di autonomia.

119428 - TIROCINIO

Primo Semestre 2ita
119420 - APPROVVIGIONAMENTI ENERGETICI

DANIELE GROPPI

Primo Semestre 6ING-IND/08ita

Obiettivi formativi

Il corso si propone di descrivere le fonti energetiche, la loro conversione e trasformazione, il loro utilizzo e razionalizzazione. Una volta introdotte le forme di energia primaria e secondaria, l'attenzione è focalizzata sui principi di conservazione applicati ai sistemi energetici. Quindi si studiano le centrali a vapore convenzionali, seguite dalle turbine a gas, e dai motori a combustione interna ed esterna utilizzati come sistemi energetici. Vengono discusse le centrali elettriche rinnovabili e le centrali elettriche a conversione diretta. Vengono inoltre studiati l'uso finale e razionale dell'energia, il recupero e il risparmio energetico. Inoltre, il corso permetterà l’acquisizione di competenze multidisciplinari di base per ideare, costruire ed utilizzare modelli di analisi economica degli impianti e dei sistemi energetici così da essere in grado di valutare le prestazioni e le applicazioni di diversi sistemi energetici potendo anche confrontare la specificità di ciascun sistema e scegliere la migliore soluzione di accoppiamento tra un dato uso finale di energia e i sistemi di conversione dell'energia disponibili.
Di seguito gli obiettivi del corso secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione
Comprendere i principi fondamentali dell’energetica da un punto di vista tecnico ed economico.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Attraverso lo svolgimento di casi studio, lo studente sarà sollecitato a sviluppare una capacità applicativa sulle metodologie e tecniche acquisite.

Autonomia di giudizio
Essere in grado di applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi semplici e non grazie alle conoscenze multidisciplinari ottenute.

Abilità comunicative
Saper esporre, sia in forma scritta che orale, il problema e le possibili soluzioni di semplici situazioni riguardanti l’approvvigionamento energetico.

Capacità di apprendere
Saper raccogliere informazioni dai libri di testo e da altro materiale per la soluzione autonoma di problemi relativi all’approvvigionamento energetico.

Scheda Docente

Programma del corso

Durante il corso si affronteranno gli argomenti di base dell’energetica partendo dai principi termodinamici e definendo le grandezze fondamentali. Una volta chiariti i concetti di base si studieranno le principali fonti di energia rinnovabili e non, studiando anche le tecnologie e soluzioni per l’accumulo energetico.
La seconda parte del corso si concentrerà sugli aspetti di base dell’economia dell’energia quali le regole dei mercati energetici, analisi di investimento per ideare, costruire ed utilizzare modelli di analisi economica degli impianti e dei sistemi energetici così da essere in grado di valutare le prestazioni e le applicazioni di diversi sistemi energetici potendo anche confrontare la specificità di ciascun sistema.

Modalità Esame

La prova orale consiste in una discussione di circa 30 minuti finalizzata ad accertare:
i) il livello di conoscenza dei contenuti teorico-metodologici del corso;
ii) il livello di competenza nell’esporre le applicazioni proposte durante il corso;
iii) l’autonomia di giudizio nel valutare soluzioni alternative ad un medesimo problema tecnico.

La prova orale ha anche l’obiettivo di verificare la capacità dello studente di esporre con proprietà di linguaggio i temi proposti, di sostenere un rapporto dialettico durante la discussione e di riassumere i risultati applicativi delle teorie studiate

Testi adottati

Dispense del Corso

Letture consigliate:

“Sistemi energetici innovativi” di Valeriano Bonuglia. StreetLib, 2022. EAN: 9791222030852
“Energia e civiltà. Una storia” di Vaclav Smil. HOEPLI, 2021. ISBN-10 ‏ : ‎ 8836000096; ISBN-13 ‏ : ‎ 978-8836000098
“Appunti di economia dell'energia” di Roberto Fazioli, Donato Lenza. Editore ‏ : ‎ Volta la Carta, 2021. ISBN-10 ‏ : ‎ 889930243X; ISBN-13 ‏ : ‎ 978-8899302436
“Fondamenti di energetica: Vol. 1” di Angelo Spena. CEDAM, 1996. ISBN-10 ‏ : ‎ 8813192509; ISBN-13 ‏ : ‎ 978-8813192501

Modalità di frequenza

La frequenza è facoltativa ma fortemente consigliata

Bibliografia

Dispense del Corso

Letture consigliate:

“Sistemi energetici innovativi” di Valeriano Bonuglia. StreetLib, 2022. EAN: 9791222030852
“Energia e civiltà. Una storia” di Vaclav Smil. HOEPLI, 2021. ISBN-10 ‏ : ‎ 8836000096; ISBN-13 ‏ : ‎ 978-8836000098
“Appunti di economia dell'energia” di Roberto Fazioli, Donato Lenza. Editore ‏ : ‎ Volta la Carta, 2021. ISBN-10 ‏ : ‎ 889930243X; ISBN-13 ‏ : ‎ 978-8899302436
“Fondamenti di energetica: Vol. 1” di Angelo Spena. CEDAM, 1996. ISBN-10 ‏ : ‎ 8813192509; ISBN-13 ‏ : ‎ 978-8813192501

119467 - MONITORAGGIO DELLA QUALITà AMBIENTALE

ELEONORA COPPA

Secondo Semestre 6AGR/13ita

Obiettivi formativi

L'obiettivo del corso è quello di fornire agli studenti gli elementi fondamentali per valutare i principali fattori, sia naturali che antropogenici, in grado di influenzare gli equilibri ambientali in un contesto di cambiamento climatico e sviluppo sostenibile. Si approfondiranno le dinamiche ambientali che definiscono gli equilibri naturali tra suolo, acqua e aria e gli indicatori utilizzabili per valutarne la qualità.

Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso permette di far sviluppare allo studente conoscenze e capacità di comprensione utili al monitoraggio della qualità ambientale. Conoscere quindi quali siano le tecniche di monitoraggio approfondendo prima le caratteristiche di qualità dei sistemi suolo, aria e acqua. Di fondamentale importanza è la comprensione dei limiti di applicazione o interpretazione dei vari indicatori di qualità in relazione al sistema di riferimento o alla situazione ambientale in cui ci troviamo ad applicarli. Il corso si propone altresì di fornire un’adeguata conoscenza della dinamica dei nutrienti nel suolo (ciclo dell’azoto del fosforo e dello zolfo) e del ciclo della sostanza organica. Verranno inoltre approfonditi gli effetti di importanti inquinanti, come ad esempio i metalli pesanti, le problematiche ambientali connesse alla loro presenza nell’ambiente e le strategie di bonifica.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Il corpo permette di acquisire le capacità di applicazione delle conoscenze sviluppando abilità pratiche di laboratorio e la capacità di trarre informazioni dalle attività pratiche di laboratorio a supporto/integrazione delle lezioni teoriche.

Autonomia di giudizio
Il corso permetterà lo sviluppo da parte dello studente di autonomia di giudizio nel campo della qualità di suolo, acqua e aria e di conseguenza di integrazione dei vari sistemi per una definizione di qualità ambientale. Il tutto tramite la comprensione delle caratteristiche chimiche e fisiche fondamentali del suolo, dell’aria e dell’acqua e della comprensione dei fattori sia naturali che antropogenici che hanno portato ad uno squilibrio di queste caratteristiche e quindi ad un degrado ambientale e perdita di qualità.

Abilità comunicative
Il corso fornisce capacità di presentazione delle competenze acquisite con un linguaggio appropriato e l'uso di termini tecnici e specifici.

Capacità di apprendere
Per migliorare le proprie capacità di apprendimento, è essenziale sia frequentare le lezioni che sfruttare in modo autonomo il materiale fornito. Questo approccio supporta un aggiornamento costante delle conoscenze, permettendo di identificare le strategie più efficaci per raccogliere informazioni. Inoltre, è cruciale acquisire la capacità di aggiornarsi in modo indipendente, utilizzando la ricerca con parole chiave e consultando testi, database bibliografici, e pubblicazioni scientifiche di rilievo, sia a livello nazionale che internazionale.

Scheda Docente

Programma del corso

Suolo e Qualità del suolo: definizione e componenti; Proprietà fisiche del suolo; Movimento dell'acqua nel suolo; Proprietà chimiche del suolo; La sostanza organica del suolo; Cicli degli elementi nel suolo (ciclo dell'azoto, del fosforo e dello zolfo nel sistema suolo-pianta; i micronutrienti); Definizioni e categorie di indicatori di qualità del suolo; La degradazione del suolo; La desertificazione; La salinizzazione; I metalli pesanti e le problematiche ambientali connesse alla loro presenza nel suolo e nell’ambiente; Strategie di bonifica. Acqua e Qualità̀ dell’acqua: Natura e classi di inquinanti delle acque; Eutrofizzazione; Acidità, alcalinità e salinità; Trattamento e riciclaggio delle acque. Aria e Qualità̀ dell’aria: Caratteristiche fisiche dell’atmosfera; Reazioni chimiche e fotochimiche nell’atmosfera; Inquinanti nell’atmosfera; Cambiamento climatico.

Modalità Esame

domande sugli argomenti riportati nel programma, in tutte le macro-aree: suolo, acqua e aria

Testi adottati

Radaelli e Calamai, Chimica del terreno, Piccin Violante, Suolo e qualità dell’ambiente, Edagricole. Stanley e Manahan, Chimica dell’ambiente, Piccin
e materiale fornito durante le lezioni e le esercitazioni

Bibliografia

Radaelli e Calamai, Chimica del terreno, Piccin Violante, Suolo e qualità dell’ambiente, Edagricole. Stanley e Manahan, Chimica dell’ambiente, Piccin
e materiale fornito durante le lezioni e le esercitazioni

119419 - GESTIONE DIGITALE DEL TURISMO

MARIAVITTORIA ALBINI

Secondo Semestre 6SPS/10ita

Obiettivi formativi

L’obiettivo del corso di Gestione Digitale del Turismo è quello di accompagnare la classe in un percorso di conoscenza dello stato dell’arte delle strategie digitali nel settore turistico.
Un particolare focus sarà specifico sulle strategie digitali dell’incoming turistico negli ambienti montani.

Conoscenza e capacità di comprensione
L’insegnamento ha l’obiettivo di sviluppare negli studenti conoscenze e capacità di comprensione relativamente a:
• l’evoluzione storica delle principali pratiche turistiche;
• le nuove tendenze e pratiche del turismo digitale;
• le opportunità offerte dal PNRR per lo sviluppo del turismo 4.0;
• le strategie di promozione turistica nell’era digitale;
• il turismo come volano per il rilancio delle aree interne e montane.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
L’insegnamento consentirà agli studenti di utilizzare le conoscenze acquisite per:
• descrivere le dinamiche che caratterizzano l’universo turistico a livello locale, nazionale e internazionale;
• ipotizzare soluzioni digitali idonee all’ambiente montano;
• progettare e realizzare una efficace campagna di comunicazione turistica attraverso gli strumenti digitali.

Autonomia di giudizio
Gli studenti dovranno essere in grado di valutare autonomamente:
• i fattori di forza e di debolezza di un mondo in continua evoluzione;
• eventuali criticità della governance in materia di digitalizzazione;
• i rapporti e le interazioni tra le questioni della competitività e della sostenibilità.

Abilità comunicative
Il corso faciliterà lo sviluppo e l’applicazione di abilità comunicative, quali ad esempio:
• la capacità di presentazione di un report conclusivo a un pubblico esterno;
• la capacità di utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico;
• la capacità di lavorare all’interno di un gruppo.

Capacità di apprendimento
Alla fine del corso gli studenti avranno consolidato le proprie capacità di apprendimento, imparando a:
• individuare in autonomia le modalità per acquisire informazioni;
• individuare e utilizzare le fonti di informazioni più utili al personale aggiornamento.

Scheda Docente

Programma del corso

Nel primo modulo (16 ore) saranno trattati i seguenti argomenti:
• Introduzione
• Turismo internazionale
• Turismo in Italia
• Antiche forme turistiche (i primordi del turismo, la nascita del turismo moderno, il turismo di massa nel secondo dopoguerra)
• L’evoluzione dell’organizzazione turistica: alberghi, agenzie di viaggio e tour operator

I temi principali analizzati nel secondo modulo (16 ore) saranno:
• Turismo e web
• La digitalizzazione delle imprese turistiche. Focus: Gli effetti della pandemia
• Nuove tendenze e pratiche del turismo digitale
• Marketing e comunicazione turistica nell’èra digitale

Il terzo modulo (16 ore) approfondirà alcune tematiche legate alla montagna:
• Turismo nelle aree montane. Caso-studio: Terminillo.
• La connettività in montagna
• Appendice: le opportunità del PNRR per il settore turistico

Modalità Esame

L’apprendimento è valutato mediante una prova orale che prevede: domande su tutti gli argomenti del programma nonché sui materiali didattici distribuiti a lezione e sui testi che fanno parte integrante del programma al fine di valutare le conoscenze acquisite.

Testi adottati

Costituiscono fonti di studio per l’esame:
1) “Turismo digitale. In viaggio tra i click” di Alessandra Olietti e Patrizia Musso, Franco Angeli, 2018
2) Documenti e dispense forniti dalla docente

Modalità di svolgimento

Il corso si avvarrà di strumenti di didattica formale e non formale finalizzati a un sempre maggiore coinvolgimento degli studenti: lezioni frontali, esercitazioni di gruppo, elaborati personali, uscite didattiche, simulazioni della prova d’esame, discussioni in aula dei risultati.

Modalità di frequenza

La frequenza delle lezioni è consigliata per una proficua preparazione dell’esame. Non c’è differenza di programma tra studenti frequentanti e non frequentanti: studio e ragionamento sul lavoro fatto in aula e conoscenza dei contenuti del libro di testo.

Bibliografia

• “Vacanze di pochi, vacanze di tutti. L’evoluzione del turismo europeo” di Patrizia Battilani, il Mulino, 2001
• “La montagna in rete. Agenda per la connettività della montagna italiana” a cura di UNCEM, Fondazione Montagne Italia, CAIRE, 2020

119429 - PROVA FINALE

Secondo Semestre 20ita
119484 - GESTIONE DIGITALE DELLE RISORSE FORESTALI E IDRICHE - 12- -

Obiettivi formativi

Il corso si propone di affrontare i principi fondamentali della gestione forestale sostenibile e il ruolo della gestione digitale nel monitoraggio e nell'analisi del patrimonio forestale come supporto alle azioni necessarie per il raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità ambientale. Dopo tali premesse, il corso mira a far sviluppare competenze nella gestione dei dati geospaziali forestali, compresa la raccolta, l’organizzazione, la manipolazione e l’integrazione di dati provenienti da diverse fonti. Acquisire conoscenze sulle tecnologie geomatiche utilizzate per la gestione digitale del patrimonio forestale, compresi sistemi di informazione geografica (GIS), telerilevamento, GNSS e modellazione 3D. Applicare metodi geomatici per l’analisi e il monitoraggio della consistenza delle foreste, inclusa la valutazione della composizione e struttura del bosco, la distribuzione delle specie arboree e l’identificazione di habitat di importanza comunitaria. Imparare a utilizzare dati geospaziali e tecniche di telerilevamento per valutare lo stato di salute delle foreste, compresi l’individuazione delle infestazioni di insetti, delle malattie forestali e degli incendi.

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 all’analisi dei sistemi forestali per applicazioni quali il l’inventariazione delle risorse forestali;
• conoscere e comprendere le tecniche e tecnologie che si possono utilizzare per analizzare la variabilità spaziale e temporale degli ecosistemi forestali, in particolare sfruttando strumenti di change detection e time series analysis basate sull’uso di indici multispettrali;
• conoscere e comprendere le modalità di sviluppo e applicazione di tecniche di geomatica forestale (precision forestry) per una gestione forestale sostenibile.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate
L'insegnamento consentirà di applicare conoscenze e comprensione, permettendo allo studente di:
• conoscere e utilizzare i principali sistemi digitali di rilievo prossimale per l’inventariazione delle risorse forestali e l’acquisizione di verità a terra;
• conoscere ed utilizzare i principali sensori a bordo di piattaforme satellitari, aeree, droni e terrestri adatti alla precision forestry;
• conoscere ed utilizzare le piattaforme cloud-based per l’analisi della variabilità temporale e spaziale degli ecosistemi forestali;
• conoscere ed utilizzare le tecniche per l’implementazione di modelli previsionali e di stima spazialmente esplicita dei principali attributi degli ecosistemi forestali;
• conoscere ed utilizzare le tecniche per la mappatura e la stima della severità degli incendi boschivi.

Autonomia di giudizio
L'insegnamento consentirà di sviluppare senso critico e capacità di formulare in autonomia giudizi a vari livelli, come ad esempio:
• ipotizzare protocolli di monitoraggio e tipologie di sensori da impiegare per l’inventariazione delle risorse forestali;
• individuare i fattori limitanti la crescita delle foreste ed i principali fattori di degrado forestale;
• proporre una gestione digitale dei dati efficace ai fini delle opere di restauro forestale ed una gestione forestale sostenibile.

Abilità comunicative
L’insegnamento mira allo sviluppo e l’applicazione di abilità comunicative, quali ad esempio:
• avere la capacità di spiegare in maniera semplice ed esaustiva anche a platee non esperte le conoscenze acquisite;
• essere capace di presentare elaborati originali e manoscritti utilizzando la lingua italiana o straniera in modo appropriato e corretto;
• utilizzare un appropriato ed aggiornato vocabolario tecnico forestale.

Capacità di apprendere
L’insegnamento mira al 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 e dati più utili e affidabili per il personale scopo professionale;
• partecipare proficuamente a corsi di aggiornamento, master, seminari, ecc.

GESTIONE DIGITALE DEL PATRIMONIO FORESTALE

FRANCESCO SOLANO

Secondo Semestre6AGR/05ita

Obiettivi formativi

Il corso si propone di affrontare i principi fondamentali della gestione forestale sostenibile e il ruolo della gestione digitale nel monitoraggio e nell'analisi del patrimonio forestale come supporto alle azioni necessarie per il raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità ambientale. Dopo tali premesse, il corso mira a far sviluppare competenze nella gestione dei dati geospaziali forestali, compresa la raccolta, l'organizzazione, la manipolazione e l'integrazione di dati provenienti da diverse fonti. Acquisire conoscenze sulle tecnologie geomatiche utilizzate per la gestione digitale del patrimonio forestale, compresi sistemi di informazione geografica (GIS), telerilevamento, GPS e modellazione 3D. Applicare metodi geomatici per l'analisi e il monitoraggio della consistenza delle foreste, inclusa la valutazione della composizione e struttura del bosco, la distribuzione delle specie arboree e l'identificazione di habitat di importanza comunitaria. Imparare a utilizzare dati geospaziali e tecniche di telerilevamento per valutare lo stato di salute delle foreste, compresi l'individuazione delle infestazioni di insetti, delle malattie forestali e degli incendi. Alla fine del corso gli studenti dovranno raggiungere un livello di conoscenze e capacità critica, oltre ad adeguate competenze, utili per la risoluzione di problematiche inerenti la gestione digitale del patrimonio forestale utilizzando strumenti e tecniche di geomatica avanzata.

Scheda Docente

Programma del corso

1. Introduzione alla gestione digitale del patrimonio forestale
- La radiazione elettromagnetica e le firme spettrali
- Tipi di sensori e tipologie di acquisizione
- Piattaforme satellitari, aree e droni
- Caratteristiche e formati dei dati geospaziali
- Principali software e piattaforme cloud-computing per la gestione digitale del patrimonio forestale

2. Il rilievo in campo
- Acquisizione e gestione dei dati di riferimento
- Ricevitori GNSS e dispositivi mobili per l'acquisizione dei dati
- Mobile software e app per la gestione del database geografico
- Esercitazioni pratiche

3. Analisi e monitoraggio del patrimonio forestale
- Classificazione immagini per la mappatura dei tipi forestali
- Variazioni temporali della copertura forestale (forest change detection)
- Analisi indicatori di sviluppo sostenibile delle foreste
- Dinamiche di disturbo
- Indici spettrali e applicazioni nel monitoraggio dello stato di salute delle foreste
- Esercitazioni pratiche

4. Monitoraggio incendi boschivi
- Introduzione alla radiometria degli incendi boschivi
- Mappatura aree percorse dal fuoco
- Stima della severità di un incendio boschivo
- Esercitazioni pratiche

5. Principi di modellistica
- Modelli parametrici e non parametrici
- Previsione e stima spazialmente esplicita degli attributi forestali

Modalità Esame

L'esame finale consiste in una esposizione orale di una tematica a scelta dello studente, tra le attività svolte durante il corso, sotto forma di presentazione. Lo studente illustrerà i contenuti della propria attività dando contezza degli obiettivi, delle metodologie adottate e dei risultati ottenuti. Si valuterà la capacità espositiva, la completezza ed il dettaglio dei singoli argomenti trattati. Per l’attribuzione del voto finale si terrà conto: del livello di conoscenza dei contenuti dimostrato, della capacità di analisi, di sintesi e di collegamenti interdisciplinari, della capacità di senso critico e di formulazione di giudizi, della padronanza e chiarezza di espressione ed esposizione. A completamento dell'esposizione saranno poste tre domande riguardanti il programma svolto.

Testi adottati

Appunti dalle lezioni, slides e dispense fornite dal docente.
Chirici, G., Corona, P. (2006). Utilizzo di immagini satellitari ad alta risoluzione nel rilevamento delle risorse forestali. Aracne.
Gomarasca, Mario A. (2004). Elementi di geomatica. Associazione Italiana di Telerilevamento, Milano.
Manuale utente e altra documentazione ufficiale presente sul sito di QGIS https://www.qgis.org

Modalità di svolgimento

Lezioni frontali in aula, esercitazioni in aula informatica, esercitazioni in campo.

Modalità di frequenza

Frequenza fortemente raccomandata, ma non obbligatoria.

Bibliografia

Lillesand, T., Kiefer, R. W.,Chipman, J. (2015). Remote sensing and image interpretation. 7th Edition. John Wiley & Sons.
Biallo G. (2005). Introduzione ai sistemi informativi geografici. MondoGIS.
Peter A. Burrough, Rachael A. McDonnell and Christopher D. Lloyd (2015). Principles of Geographical Information Systems. Third edition. Oxford University Press.
Wegmann M., Leutner B., Dech S. (2016). Remote sensing and GIS for ecologists: using open source software. Pelagic Publishing.
Jones H.J., Vaughan R.A. (2010). Remote sensing of vegetation: principles, techniques and applications. Oxford University Press.

GRUPPI INSEGNAMENTI A SCELTAANNO/SEMESTRECFUSSDLINGUA