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Detecting downy mildew symptoms on wild rocket leaves by hyperspectral imaging. Proceedings of the XXV Congress of the Italian Phytopathological Society (SIPaV).

Santonicola L., Villecco D., Pentangelo A., Pane C., 2019.
J Plant Pathol 101, 811–848


Valutazione non distruttiva del contenuto in antociani e caroteni in diversi genotipi di patata con spettroscopia di riflettanza risolta nel tempo.

Vanoli M., Spinelli L., Torricelli A., Ibrahim A., Parisi B., Lo Scalzo R., Rizzolo A., 2019.
Abstract presentato al Convegno Postraccolta dei prodotti ortoflorofrutticoli, 28-29 Ottobre, Università degli Studi di Milano.


Problematiche nella rivelazione non distruttiva dei difetti interni di tuberi di patata cv “El Beida”

Ibrahim, A., Grassi M., Lovati F., Parisi B., Spinelli L., Torricelli A., Rizzolo A., Vanoli M., 2019.
Abstract presentato al Convegno Postraccolta dei prodotti ortoflorofrutticoli, 28-29 Ottobre, Università degli Studi di Milano.


A blockchain implementation prototype for the electronic open source traceability of wood along the whole supply chain.

Figorilli S., Antonucci F., Costa C., Pallottino F., Raso L., Castiglione M., Pinci E., Del Vecchio D., Colle G., Proto A.R., Sperandio G., Menesatti P., 2018.
Sensors, 18, 3133.
Link: https://www.mdpi.com/1424-8220/18/9/3133


Optoelectronic proximal sensing vehicle-mounted technologies in precision agriculture: a review.

Pallottino F., Antonucci F., Costa C., Bisaglia C., Figorilli S., Menesatti P., 2019
Computers and Electronics in Agriculture, 162: 859-873.
doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.05.034


Food traceability: a term map analysis basic review.

Violino S., Antonucci F., Pallottino F., Cecchini C., Figorilli S., Costa C., 2019.
European Food Research and Technology, 245: 2089-2099.
doi: https://doi.org/10.1007/s00217-019-03321-0


A Review on blockchain applications in the agri-food sector.

Antonucci F., Figorilli S., Costa C., Pallottino F., Raso L., Menesatti P., 2019
Journal of The Science of Food and Agriculture, 99: 6129–6138.
doi: https://doi.org/10.1002/jsfa.9912


Light drone-based application to assess soil tillage quality parameters.

Fanigliulo R., Antonucci F., Figorilli S., Pochi D., Pallottino F., Fornaciari L., Grilli R., Costa C., 2020.
Sensors, 20, 728.
doi: https://doi.org/10.3390/s20030728


Precision aquaculture: a short review on engineering innovations.

Antonucci F., Costa C., 2020.
Aquaculture International, 28: 41–57.
doi: https://doi.org/10.1007/s10499-019-00443-w


Potential blockchain applications in animal production and health sector.

Makkar, H. P. S., Costa, C., 2020.
CAB Reviews, 15(035), 1-8.
doi: http://dx.doi.org/10.1079/PAVSNNR202015035


Greenhouse application of light-drone imaging technology for assessing weeds severity occurring on baby-leaf red lettuce beds approaching fresh-cutting.

Pallottino, F., Pane, C., Figorilli, S., Pentangelo, A., Antonucci., F., Costa, 2020.
Spanish Journal of Agricultural Research, 18(3), e0207.
Link: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7698685 


Alta tecnologia per difendere le baby leaf.

Pane C., Nicastro N., 2020.
Terra e Vita, 31, 40-44.


High-tech e baby-leaf.

Pane C., Nicastro N., 2020.
Colture Protette, 9, 28-33.


Miglioramento genetico della barbabietola da zucchero, con applicazione di sensoristica finalizzato al risparmio idrico nell’ambito degli adattamenti al cambiamento climatico.

Alberti, I., Costa, C., Montanari, M., Pallottino, F., Colombo, M., Pieri, S., Ortenzi, L., Campagna G., 2020.
L’industria saccarifera italiana, 113(5), 78-88.


Remot controls of solar drier micro-plants for process standardization.

Cattaneo, T.M.P., Bisaglia, C., Cammerata, A., Stellari, A., Romano E., 2020
Proceedings at International Conference Safety Health Welfare in Agro-Systems. RAGUSA SHWA - September 16-19, Ragusa, Italy


Precision Agriculture Digital Technologies for Sustainable Fungal Disease Management of Ornamental Plants.

Traversari, S., Cacini, S., Galieni, A., Nesi, B., Nicastro, N., Pane, C., 2021.
Sustainability, 13, 3707.
doi: https://doi.org/10.3390/su13073707


Powdery Mildew Caused by Erysiphe cruciferarum on Wild Rocket (Diplotaxis tenuifolia): Hyperspectral Imaging and Machine Learning Modeling for Non-Destructive Disease Detection.

Pane, C., Manganiello, G., Nicastro, N., Cardi, T., Carotenuto, F., 2021.
Agriculture, 11, 337.
doi: https://doi.org/10.3390/agriculture11040337


Functional Hyperspectral Imaging by High-Related Vegetation Indices to Track the Wide-Spectrum Trichoderma Biocontrol Activity Against Soil-Borne Diseases of Baby-Leaf Vegetables.

Manganiello, G., Nicastro, N., Caputo, M., Zaccardelli, M., Cardi, T., Pane C., 2021.
Frontiers in Plant Science, 12, 630059.
doi: https://doi.org/10.3389/fpls.2021.630059


Semi-Automatic Guidance vs. Manual Guidance in Agriculture: A Comparison of Work Performance in Wheat Sowing.

Scarfone, A., Picchio, R., del Giudice, A., Latterini, F., Mattei, P., Santangelo, E., Assirelli, A., 2021.
Electronics, 10(7), 825.
doi: https://doi.org/10.3390/electronics10070825


Spatial Variations of Vegetation Index from Remote Sensing Linked to Soil Colloidal Status.

Bascietto, M., Santangelo, E., Beni, C., 2021.
Land, 10(1), 80
doi: https://doi.org/10.3390/land10010080


An open-source low-cost device coupled with an adaptative time-lag time series linear forecasting modelling for apple Trentino (Italy) precision irrigation.

Figorilli, S., Pallottino, F., Colle, G., Spada, D., Beni, C., Tocci, F., Vasta, S., Antonucci, F., Pagano, M., Fedrizzi, M., Costa, C., 2021.
Sensors, 21(8), 2656.
doi: https://doi.org/10.3390/s21082656


Light Drones for Basic In-Field Phenotyping and Precision Farming Applications: RGB Tools Based on Image Analysis.

Pallottino, F., Figorilli, S., Cecchini, C., Costa, C., 2021.
In Crop Breeding (pp. 269-278). Humana, New York, NY.


Nuovi sistemi di supporto a elevata integrazione.

Nesi B., Traversari, S., Pane C., Cacini S., 2021.
Colture Protette, 2, 50-53.


NIRS and Aquaphotomics for the Evaluation of the Efficiency of Solar Dehydration Processes.

Cattaneo, T.M.P., Cutini, M., Stellari, A., Marinoni, L., Bisaglia, C., Brambilla, M., 2021.
Book of Abstract al Simposio Nazionale NIRItalia, pp.94-95; 24-25 febbraio (on line Conference).


Food quality and process investigated through water absorption variations in NIR range.

Cattaneo, T.M.P., 2021.
Oral presentation at 4th Aquaphotomics International Conference March 20 22, Kobe Japan (on line Conference).

 

Progetto Agridigit

AgriDigit prevede un coordinamento e sei sottoprogetti che coinvolgono svariate Unità Operative, con una caratterizzazione scientifica differente tra loro

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