Progettazione di un sistema per la previsione della peronospora della vite basato su dati ambientali

La peronospora della vite (Plasmopara viticola) è una delle patologie più diffuse e dannose per i vigneti, causando notevoli perdite economiche e compromettendo la qualità dell'uva. Questa tesi descrive il processo di progettazione e sviluppo di un sistema innovativo per prevedere l'insorgenza della peronospora, utilizzando dati ambientali raccolti da sensori. L'obiettivo principale del progetto è stato creare un programma capace di analizzare questi dati ambientali per anticipare la comparsa e la diffusione della malattia. Il sistema include anche la progettazione di un database dedicato alla raccolta e alla gestione dei dati necessari alle previsioni. Durante il mio tirocinio presso la startup VOL – Vineyard Online S.R.L., ho condotto un'analisi sulla peronospora della vite e sui fattori ambientali che ne influenzano la diffusione. Utilizzando queste informazioni, ho sviluppato un algoritmo in pseudocodice, poi implementato in PHP. Abbiamo validato il sistema attraverso una serie di test, confrontando i risultati con le predizioni effettuate nel 2023. I risultati dimostrano che l'uso di tecnologie avanzate e l'analisi dei dati ambientali possono fornire strumenti efficaci per gestire le malattie della vite, migliorando la sostenibilità della produzione viticola.