413 research outputs found
Chenopodiacee
No full textIL capitolo riporta l'inquadramento botanico e le esigenze colturali delle specie ortive appartenenti alla famiglia delle chenopodiacee, come lo spinacio e la bietola
Learning from Data to Optimize Control in Precision Farming
No full textPrecision farming is one way of many to meet a 55 percent increase in global demand for agricultural products on current agricultural land by 2050 at reduced need of fertilizers and efficient use of water resources. The catalyst for the emergence of precision farming has been satellite positioning and navigation followed by Internet-of-Things, generating vast information that can be used to optimize farming processes in real-time. Statistical tools from data mining, predictive modeling, and machine learning analyze patterns in historical data, to make predictions about future events as well as intelligent actions. This special issue presents the latest development in statistical inference, machine learning, and optimum control for precision farming
Non-destructive estimation of leaf area in (Solanum lycopersicum L.) and gerbera (Gerbera jamesonii H. Bolus).
No full textThe empirical relationship between leaf area and leaf dimensions was investigated by many authors in several crops because simple and accurate models eliminate the need for expensive measuring devices (e.g. digital planimeter) and time consuming destructive measurements. In this research, two empirical models were developed and tested for non-destructive determination of leaf area of two important greenhouse crops, tomato and gerbera, as a function of leaf length and width. The model for tomato was validated in different cultivars (Jama, Naomi and Daniela). In both crops the most accurate regression equation (R2 = 0.884 and RMSE = 35.02, in tomato; R2 = 0.910 and RMSE = 14.71, in gerbera) included maximum length and width. The correlation coefficient between predicted and measured leaf area was highly significant
What limits and how to improve water and nutrient efficiency in outdoor container cultivation of ornamental nursery stocks
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GREENHOUSE ENVIRONMENT SIMULATION
No full textLa comprensione della complessità e del comportamento dinamico del microclima in serra è di estrema importanza tra gli operatori del settore. Al fine di fornire uno strumento flessibile, è stato sviluppato un software dal titolo GREENHOUSE ENVIRONMENT SIMULATION in ambiente operativo Excel® per simulare, con integrazione numerica, i principali parametri che descrivono l’ambiente confinato interno, seguendo i principi del bilancio di massa e di energia.
Un sistema di tre equazioni differenziali è stato integrato numericamente con un passo di 12,5 secondi (oppure 2,5 secondi) tramite una funzione implementata da un componente aggiuntivo chiamato “ Xnumbers Excel® Addin”, un software gratuito di Leonardo Volpi; nella fattispecie la funzione è la Predictor-Corrector P(CE)2 dello schema di 4° ordine di Adams-Bashforth_Moulton.
La soluzione del complesso di equazioni e di input dei parametri si avvale del VBA (Visual Basic for Applications, un ambiente di sviluppo inserito all’interno di tutti gli applicativi di Microsoft Office), che è un linguaggio di scripting nella applicazione Excel. I principali oggetti di questo linguaggio sono subroutine e funzioni. La subroutine, chiamata anche procedura o macro, esegue automaticamente un insieme di operazioni, nella cartella, foglio o cella selezionate al momento del lancio o della scelta tramite apposito ‘Bottone di comando’.
Il simulatore GHES calcola approssimazioni realistiche del comportamento dinamico degli ambienti confinati quali le serre, con diverse configurazioni di progetto e strategie operative, avendo come base di simulazione periodi di 24 ore. Inoltre, consente agli utenti di impostare nuovi parametri delle caratteristiche della serra e delle piante, e consente, agli utenti esperti, anche di cambiare l'algoritmo di controllo della ventilazione, cioè la logica che governa il controllo delle aperture, del riscaldamento/raffrescamento, della illuminazione, della fertilizzazione carbonica, della apertura degli schermi, e di molti altri parametri, al fine di creare un microclima favorevole allo sviluppo ed accrescimento delle specie vegetali
Concimazione di precisione nelle colture ortoflorovivaistiche.
No full textL’uso di Cal-Fert consente di automatizzare il calcolo del piano di concimazione e fornisce informazioni utili per decidere il momento opportuno di somministrazione del fertilizzante per mantenere la concentrazione del nutriente nel suolo più vicino possibile alla concentrazione minima ottimale. Permette, in alcuni casi, di non utilizzare concimi senza modifi care la produzion
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