L’OR7 svilupperà una infrastruttura dati su cloud per gestire le diverse tipologie di dati gestite da E-Crops. Due attività di ricerca industriale riguardano la definizione dei modelli di dati utili per la gestione da sorgenti IoT, il Virtual Data Logger, e quella di un modello ontologico dei dati dedicato all’agricoltura di precisione.
PRINCIPALI ATTIVITÀ
Cloud Platform
Realizzazione del ‘middleware’ che consentirà alla piattaforma di acquisire i dati dall’esterno, ospitare i singoli moduli e garantire l’interoperabilità. La piattaforma impiegherà protocolli open standard (direttiva europea INSPIRE), ed implementerà logiche multi-livello e multi-ruolo funzionali alla personalizzazione dei processi/servizi software, sia sul back-end (es. DSS) che sul front-end (es. interfacce WEB e APP).
Definizione di un modello dati per l’IoT (Virtual Data Logger)
Scopo dell’attività è la creazione di “Virtual Data Logger” che consenta di creare per ogni sito di misurazione “stazioni virtuali” per il monitoraggio colturale in grado di accentrare a livello cloud le diverse sorgenti. I VDL implementeranno a livello centrale le metodologie di gestione dei singoli sensori: l’aggregazione di sensori in stazioni virtuali, l’auto-discovery delle nuove componenti che le compongono e la gestione automatica della diagnostica dei sensori.
Data Management (SS)
Integrazione dei dati provenienti dalle diverse sorgenti, con associate le procedure di processamento dati per renderli funzionali alla loro elaborazione prevista nel progetto:
-> UAV: calibrazione e correzione radiometrica e geometrica; generazione point-clouds e restituzione di indici vegetazionali.
-> Z UGV: catena di elaborazione dati per analisi morfologica, colorimetrica, iperspettrale per restituzione prodotti funzionali al progetto.
-> Fenotipo digitale: estrazione variabili fenotipiche identificate in OR3.
-> Sensori: Processamento dei dati provenienti dai diversi sensori nelle varie implementazioni.
->Satellitare: Catena di elaborazione per restituzione dei prodotti satellitari funzionali al progetto: mappe di vigore vegetativo e anomalie intra-campo; umidità-del suolo superficiale (SSM).
-> Clima: sistema di estrazione basato su modellistica atmosferica numerica, funzionale al supporto decisionale.
Definizione di una struttura ontologica dei dati per l’agricoltura di precisione
L’obiettivo è la definizione di un modello ontologico in grado di rappresentare e organizzare la complessità dei dati gestiti dalla piattaforma di e-CROPS. Tale definizione partirà dall’analisi delle sorgenti di dati, dalle informazioni di tipo agronomico che caratterizzano le diverse filiere, ed arriverà a sviluppare uno schema di rappresentazione di dati unico e utilizzabile da tutti i processi di elaborazione negli OR, nonché creare un canale di accesso ai risultati della ricerca basato su formati open data.
