La creazione del dizionario

Per la creazione del dizionario si sono succedute molteplici fasi che, per una migliore comprensione, sono state schematizzate e rappresentate nel diagramma che segue.

Figura 1 Rappresentazione del processo di creazione del dizionario

La prima fase della creazione di questo particolare dizionario è stata focalizzata sulla comprensione di cosa si intendesse per Precision Agriculture e quindi, quali fossero le tecnologie, gli strumenti e i processi che la caratterizzano.

Innanzitutto, partendo dal database Scopus, sono stati individuati e selezionati venticinque paper scientifici, relativi al periodo 2002-2017. Scopus è un database

61 che contiene pubblicazioni scientifiche e libri riguardanti vari settori di ricerca: scienze sociali, ingegneria, informatica, etc.

La ricerca e la selezione dei paper scientifici è stata condotta utilizzando la parola chiave “precision agriculture”.

Attraverso la lettura e l’analisi di questi paper è stato possibile identificare quelle tecnologie che, secondo gli autori, vengono utilizzate nei processi agricoli. La presenza della keyword “Precision Agriculture” all’interno di titolo, abstract o delle keyword della pubblicazione ha consentito di collegare le tecnologie individuate al dominio della Precision Agriculture.

La tabella seguente illustra le modalità con cui è stata condotta l’analisi dei paper. Essa mette in evidenza autore, anno, titolo della pubblicazione, rivista di pubblicazione, settore agricolo di riferimento, paese di riferimento ma soprattutto, le tecnologie individuate. Le tecnologie trovate nei paper scientifici infatti venivano elencate e schematizzate in maniera da renderne più veloce e più immediato il riconoscimento.

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Autore Anno Titolo Rivista Settore

agricolo Tecnologie utilizzate Paese

Cai J.-P., Yao Y. 2014 Application of Computer

Technology in Maize Production Advanced Materials Research Corn Production

GPS satellite, GIS (Geographic Information System), RS (Remote sensing) China Garcia-Sanchez A.J., Garcia- Sanchez F., Garcia-Haro J.

2011 Wireless sensor network deployment for integrating video-surveillance and data- monitoring in precision agriculture over distributed crops Computers and Electronics in Agriculture

Crops Wireless Sensor Network, Video-surveillance, IEEE 802.15.4, ZigBee system, Wi-Fi, Bluetooth, Multi-hop

links, Static Real test-bed, Micaz sensor, Monitoring- nodes, Sensor S8000, TAOS TSL2550D, MDA100CB,

Detection-node, PIR sensor, PAN Coordinator, Superframe, CSMA-CA (Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance), LR-WPAN, Slot control of the

Superframe, Synchronization scheme, Synchronization in cluster topology, Data collection and image capture,

TinyOS, ns-2 simulator, Spain Mahlein A.-K., Rumpf T., Welke P., Dehne H.W., Plümer L., Steiner U., Oerke E.U. 2012 Development of spectral indices for detecting and identifying plant diseases

Remote Sensing of Environment

Sugar beet Hyperspectral reflectance, spectroradiometer, thermography, MATLAB, ASD FieldSpec Pro FR, ground

truth data, binary classification, RELIEF algorithm, powdery mildew index, canopy scale

63 Di Gennaro S.F.,

Matese A., Gioli B., Toscano P.,

Zaldei A.,

Palliotti A.,

Genesio L.

2017 Multisensor approach to assess vineyard thermal dynamics combining highresolution unmanned aerial vehicle (UAV) remote sensing and wireless sensor network (WSN) proximal sensing

Scientia Horticulturae

Viticulture High-resolution thermal, unmanned aerial vehicle, wireless sensor network, multispectral, thermal cameras,

UAV remote sensing, Mikrokopter Okto XL, GPS, Tetracam ADC, Radiometric calibration, Arduino,

Seeeduino Stalker v.2, thermistor microprobes, R software.

Italy

Chen Y.R., Chao K., Kim M.S.

2002 Machine vision technology for agricultural applications

Computers and Electronics in Agriculture Modern food

Machine vision system, VIS (visible color region), UV (ultraviolet), NIR (near-infrared), IR (infrared), frame grabber, CCD cameras, multispectral imaging, LCTF (liquid crystal tunable filter), hyperspectral imaging.

USA

Cox S. 2002 Information technology: the

global key to precision agriculture and sustainability Computers and Electronics in Agriculture Crops and livestock production

Information techology, GPS, DGPS (differential global positioning system), spatially-variable field operations,

remote sensing, radiaton sensors, LIDAR (laser-based radar), infrared bands, multi-spectral sensors, close-range sensing of the shape, MRI (magnetic resonance imaging),

chemical- specific sensors, ISFETS (ion- selective electrodes)

UK

64 La lista di tecnologie identificate attraverso l’analisi dei paper però non poteva essere considerata esaustiva a causa del ridotto numero di fonti analizzate ed è stato necessario individuare un metodo per ampliare la lista risultante dall’analisi dei paper.

Per fare ciò, e sulla scorta delle considerazioni di cui al paragrafo precedente che descrivevano le relazioni tra l’agricoltura di precisione e l’industria 4.0, è stato il Tecnimetro ®, un dizionario di oltre 1500 tecnologie 4.0 collegate tra loro sviluppato da un gruppo di ricerca del Dipartimento di Ingegneria Civile e Industriale dell’Università di Pisa.

Il Tecnimetro ® è stato creato selezionando le tecnologie di Industria 4.0 partendo dall’analisi di manuali, documenti tecnici e pubblicazioni scientifiche presenti su Scopus, le relazioni tra le tecnologie selezionate sono state studiate attraverso un’attività di text mining.

L’idea di fondo è stata quindi quella di comprendere se il Tecnimetro ® contenesse altre tecnologie della Precision Agriculture che non erano state identificate attraverso l’analisi dei paper.

Per rispondere a questa domanda i testi di tutti gli abstract, i titoli e le keyword delle pubblicazioni (dal 2002 al 2017) trovate su Scopus cercando la parola chiave “precision agriculture” sono stati analizzati utilizzando il software “R”. In questo modo sono state individuate le tecnologie 4.0 comprese nel Tecnimetro ® che venivano citate nelle pubblicazioni sulla Precision Agriculture.

Al fine di eliminare eventuali termini non pertinenti, le tecnologie estratte attraverso il Tecnimetro ® sono state analizzate e i termini fuori contesto sono stati eliminati.

Infine, la nuova lista di tecnologie così ottenuta, veniva incrociata con la lista delle tecnologie individuate all’inizio attraverso l’analisi dei venticinque paper e, da quest’ultima scrematura, abbiamo ottenuto il dizionario.

65 Tale analisi consentiva di confermare la relazione tra l’Industria 4.0 e la Precision Agriculture da un lato, e dall’altro ha permesso di ottenere una lista di oltre 1000 tecnologie riferibili al dominio della Precision Agriculture, ampliando la lista generata dall’analisi dei paper fatta a mano.

Tale analisi mostra come l’intersezione tra l’insieme delle tecnologie dell’Industria 4.0 e quello delle tecnologie della Precision Agriculture è molto ampia e rende i due concetti molto vicini da un punto di vista tecnologico.