SMART MEASUREMENT SYSTEMS FOR VINEYARD MONITORING

In this thesis work, several methods are presented that can be used to predict and analyze certain aspects of wine production that are fundamental to ensuring optimal vineyard management. In the first chapter, an in-depth analysis of existing methods for predicting a vineyard's yield, vine vegetative state and grape ripening was conducted. Yield prediction is essential because it is directly related to the economic sustainability of the vineyard, providing winegrowers with the tools to optimize resource allocation, plan logistics, and define informed market strategies. Vegetative status assessment is vital for monitoring the health and vitality of vines, enabling timely interventions to ensure a balance between vegetative growth and fruit production, thus ensuring optimal grape quality. Finally, the state of ripeness plays a key role in determining the ideal harvest time, greatly influencing the quality and sensory profile of the wine produced. After an introduction on the state of the art of research, the author's contribution in each of the three key areas is presented through research articles. With regard to vineyard yield, an algorithm was developed that can count the berries present in a cluster and estimate the average cluster size (thus also giving an estimate on cluster volume). The algorithm was also metrologically validated in order to provide the estimation uncertainty and to identify what the different uncertainty components are and how much they affect it. The proposed method obtained results above the state of the art in the area of berry counting (4 % error on images containing an average of 600 berries) and promising results in estimating the average radius. In the field of vegetative state recognition, an acquisition system associated with vision algorithms has been implemented for bud recognition (F1-Score = 0.79),evaluation of vine woody volume (mean absolute average error = 9.7 %) and estimation of water status. Finally through the use of NIR sensors and data analysis techniques, a methodology was proposed to assess grape ripeness, focusing on the percentage composition of sugar and acids. The proposed method obtains promising results especially in predicting the amount of soluble sugars (TSS) with an R^2 of 0.97. However, the developed models are specific to the cultivars under consideration and are not generalizable without further calibration campaigns. In the second chapter, the design and implementation of an acquisition system for environmental and agrometeorological variables is described. The system is developed with the aim of maximizing its flexibility, allowing winemakers to adapt the system to the specific needs and conditions of their vineyards. The acquisition system was tested by placing five control units in a vineyard in Franciacorta (Lombardy,Italy) composed of five different fields in order to monitor environmental variables. The experimental setup, although prototypical, showed that the five fields, despite their proximity, have some differences in soil water potential and foliar wetting. These differences are significant because they could imply different agronomic management. The second part of the chapter focuses on the characterization and optimization of a design for a sun screen, which will be used in the weather station to protect the temperature sensors from solar radiation. The measurement of temperature is of special importance because it profoundly affects the growth, metabolism and phenological stages of vines.

In questo lavoro di tesi vengono presentati diversi metodi che possono essere utilizzati per prevedere e analizzare alcuni aspetti della produzione vitivinicola fondamentali per garantire una gestione ottimale dei vigneti. Nel primo capitolo, è stata condotta un'analisi approfondita dei metodi esistenti per prevedere la resa di un vigneto, lo stato vegetativo delle viti e la maturazione dell'uva. La previsione della resa è essenziale perché è direttamente correlata alla sostenibilità economica del vigneto, fornendo ai viticoltori gli strumenti per ottimizzare l'allocazione delle risorse, pianificare la logistica e definire strategie di mercato informate. La valutazione dello stato vegetativo è vitale per monitorare la salute e la vitalità delle viti, permettendo interventi tempestivi per garantire un equilibrio tra crescita vegetativa e produzione di frutta, assicurando così una qualità dell'uva ottimale. Infine, lo stato di maturazione gioca un ruolo chiave nel determinare il momento ideale di vendemmia, influenzando notevolmente la qualità e il profilo sensoriale del vino prodotto. Dopo un'introduzione sullo stato dell'arte della ricerca viene presentato il contributo dell'autore in ciascuna delle tre aree chiave, attraverso articoli di ricerca. Per quanto riguarda la resa del vigneto, è stato sviluppato un algoritmo in grado di conteggiare gli acini presenti in un grappolo e di stimare il ragggio medio degli acini (dando quindi anche una stima sul volume del grappolo). L'algoritmo è stato inoltre validato metrologicamente al fine di fornire l'incertezza di stima e di identificare quali sono e quanto incidono le diverse componenti di incertezza. Il metodo proposto ha ottenuto risultati superiori allo stato dell'arte nell'ambito del conteggio acini (4 % di errore su immagini contenenti una media di 600 acini) e risultati promettenti per quanto riguarda la stima del raggio medio. Nel campo del riconoscimento dello stato vegetativo è stato implementato un sistema di acquisizione associato ad algoritmi di visione, per il riconoscimento delle gemme (F1-Score = 0.79),la valutazione del volume ligneo delle viti (mean absolute average error = 9.7 %) e la stima dello stato idrico. Infine attraverso l'uso di sensori NIR e tecniche di analisi dati, è stata proposta una metodologia per valutare la maturazione dell'uva, concentrandosi sulla composizione percentuale di zucchero e di acidi. Il metodo proposto ottiene risultati prometteneti soprattutto per quanto riguarda la previsione della quantità di zuccheri solubili (TSS) con un R^2 pari a 0.97. I modelli sviluppati però sono specifici delle cultivar prese in considerazione e non sono generalizzabili senza ulteriori campagne di calibrazione. Nel secondo capitolo, è descritta la progettazione e l'implementazione di un sistema di acquisizione per variabili ambientali e agrometereologiche. Il sistema è sviluppato con lo scopo di massimizzarne la flessibilità, permettendo ai viticoltori di adattare il sistema alle specifiche esigenze e condizioni dei loro vigneti. Il sistema di acquisizione è stato testato posizionando cinque centraline in un vigneto in Franciacorta (Lombardia,Italia) composto da cinque campi diversi al fine di monitorare le variabili ambientali. Il setup sperimentale, per quanto prototipale, ha evidenziato come i cinque campi, nonostante la vicinanza, presentino alcune differenze per quanto riguarda il potenziale idrico del suolo e la bagnatura fogliare. Tali differenze sono significative perchè potrebbero implicare diverse gestioni agronomiche. La seconda parte del capitolo si concentra sulla caratterizzazione e ottimizzazione di un design per uno schermo solare, che verrà utilizzato nella stazione meteorologica per proteggere i sensori di temperatura dalla radiazione solare. La misurazione della temperatura ha un'importanza particolare poiché influisce profondamente sulla crescita, il metabolismo e le fasi fenologiche delle viti.