A-Greentech - Tecnologie Avanzate Per L’Agricoltura Verde

Conoscenze: Il corso intende fornire agli studenti conoscenze teoriche e pratiche sui sistemi innovativi di acquacoltura, con particolare attenzione alle tecnologie di monitoraggio, automazione e gestione sostenibile dei processi produttivi.
Competenze acquisite: al termine del corso, gli studenti saranno in grado di: comprendere le basi biologiche e tecniche dell’acquacoltura moderna; utilizzare sensori e sistemi di raccolta dati per il monitoraggio ambientale e produttivo; gestire sistemi automatizzati (es. controllo della qualità dell’acqua, alimentazione, comportamento degli animali).
Capacità acquisite: Misurare e interpretare i principali parametri fisico-chimici dell’acqua (pH, OD, salinità, temperatura, ammoniaca, nitriti, ecc.); Comprendere le relazioni tra condizioni ambientali, benessere animale e performance produttive; analizzare dati di produzione e ambientali; interpretare gli indicatori di performance; integrare principi di economia circolare, risparmio energetico e benessere animale nella progettazione.
Autonomia di giudizio: Essere in grado di definire ed eseguire le procedure di monitoraggio corrette; Essere in grado di analizzare i dati raccolti, valutarne la validità e desumerne le informazioni principali.
Abilità comunicative: Essere capaci di redigere ed esporre un rapporto tecnico sulle variabili che possono influenzare i principali parametri da monitorare e sulle eventuali azioni correttive da intraprendere; Essere in grado di contribuire a discussioni tecniche sulla definizione di approcci integrati per l’implementazione di strategie verso pratiche di acquacoltura sostenibili.
Capacità di apprendimento: Saper costruire percorsi autonomi di approfondimento delle conoscenze.

Introduzione all’acquacoltura moderna e sostenibile (Tipologie di sistemi; principi di sostenibilità e benessere animale; innovazioni recenti nel settore); Parametri ambientali e qualità dell’acqua; Sistemi di monitoraggio e sensoristica; Automazione del processo; Analisi di casi studio.

L’accertamento dell’apprendimento avverrà con un esame orale in cui si valuterà un elaborato tecnico (es. discussione del caso studio) sviluppato individualmente o in piccoli gruppi, relativo ai contenuti dell’insegnamento, che costituirà la base per la valutazione della capacità applicativa e di analisi critica (50% del voto finale). L’accertamento dell’apprendimento si concluderà con un colloquio individuale volto a verificare la comprensione dei principi teorici, la capacità di collegamento tra gli argomenti trattati e l’uso corretto della terminologia tecnico-scientifica (50% del voto finale).

Essentials of Aquaculture Practices, https://doi.org/10.1007/978-981-97-6699-4
Lekang, O. I. Aquaculture Engineering. Wiley-Blackwell. ISBN 978-0-470-67085-9
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Il corso fornisce conoscenze teoriche e competenze pratiche relative alla gestione dei dati in ambito agrario. Al termine dell’insegnamento, gli studenti avranno acquisito capacità di disegnare un esperimento non-complesso, organizzare una raccolta dati in campo, analizzare gli stessi con strumenti open-source, produrre un report che illustri materiali, metodi e risultati ottenuti, con conseguente raccomandazione per l’uso delle informazioni ottenute. In generale, lo studente avrà acquisito padronanza dei concetti e dei metodi di modellazione, simulazione e analisi ambientale, nel contesto della gestione ottimale di risorse naturali.
Applicazione:
Capacità di utilizzare dati acquisiti in tempo reale da sistemi di monitoraggio avanzati (e.g. sensori, droni, immagini satellitari) per proporre soluzioni effettive e efficaci.
Autonomia di giudizio:
Autonomia nello stabilire un piano di monitoraggio o intervento, raccogliere dati agrometeorologici, produttivi o ambientali, interpretarli criticamente con metodi quantitativi e sviluppare soluzioni sostenibili e contestualizzate.
Comunicazione:
Capacità di presentare progetti, analisi e dati tecnico-scientifici in forma scritta, orale e multimediale, utilizzando correttamente la lingua inglese e gli strumenti digitali per la comunicazione, in contesti rivolti ad esperti del settore e stakeholder.
Apprendimento:
Capacità di usare banche dati, letteratura scientifica, software professionali e fonti tecniche specialistiche per apprendere in forma guidata o autonoma, con approccio critico e selettivo.

I concetti di ipotesi, dimostrazione e tesi. Gli errori sperimentali. Le statistiche descrittive. Stima dell’impatto dei fattori su una variabile di interesse. Comunicazione dei risultati.

L’accertamento dell’apprendimento si basa su un colloquio orale individuale volto a verificare la comprensione dei principi teorici e della loro applicazione sul campo.

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Il corso si propone di fornire agli studenti una panoramica delle principali tecniche di coltivazione fuori suolo applicate alle colture orticole e floricole. Il corso affronta i principali aspetti agronomici, tecnici e gestionali dei sistemi fuori suolo e introduce le tecnologie utilizzate nel Vertical Farming per il controllo dei fattori ambientali e l'ottimizzazione della crescita delle piante.
Al termine del corso, lo studente sarà in grado di:
Conoscenza e capacità di comprensione (CC)

• Descrivere le principali tecniche di coltivazione fuori suolo utilizzate in orticoltura e floricoltura.
• Comprendere il ruolo dei substrati di coltivazione e delle soluzioni nutritive nella crescita, produttività e qualità delle colture fuori suolo.
• Comprendere i principi di funzionamento dei sistemi di coltivazione in ambiente controllato e del Vertical Farming, con particolare riferimento alla gestione della luce, della CO₂ e del microclima.
• Riconoscere i principali fattori che influenzano la crescita delle piante e la qualità delle produzioni nei sistemi fuori suolo.
  Capacità di applicare conoscenza e comprensione (CA)
• Confrontare differenti sistemi fuori suolo in relazione alla specie da coltivare, alle esigenze colturali, agli aspetti gestionali e agli obiettivi produttivi.
• Interpretare parametri tecnici di base relativi ai substrati e alle soluzioni nutritive ai fini della gestione delle colture fuori suolo.
• Interpretare il ruolo dei principali fattori ambientali controllati (luce, CO₂ e microclima) nella crescita e produttività delle colture allevate in ambiente protetto.
  Autonomia di giudizio (AG)
• Valutare vantaggi e criticità delle principali tecniche di coltivazione fuori suolo in relazione all'efficienza produttiva e all'utilizzo delle risorse.
• Riflettere sulle opportunità e sui limiti del Vertical Farming e dei sistemi di produzione in ambiente controllato.
  Abilità comunicative (AC)
• Utilizzare correttamente la terminologia tecnico-scientifica relativa alle coltivazioni fuori suolo e al Vertical Farming.
• Comunicare e discutere in modo chiaro gli aspetti tecnici e gestionali dei sistemi fuori suolo e delle coltivazioni in ambiente controllato.
  Capacità di apprendimento (AP)
• Individuare e utilizzare fonti scientifiche e tecniche relative alle coltivazioni fuori suolo.
• Sviluppare consapevolezza delle innovazioni e delle prospettive future dei sistemi fuori suolo e del Vertical Farming.

Il corso mira a fornire conoscenze teoriche e applicative sui sistemi intelligenti applicati alle colture frutticole, con particolare riferimento a:
Conoscenza delle colture frutticole;
agricoltura di precisione e digitale.
Sensori e sistemi di monitoraggio con particolare riferimento agli effetti del cambiamento climatico sulle piante arboree da frutto.
Analisi dati e supporto decisionale.
Utilizzo di automazione e robotica in frutticoltura.
Intelligenza artificiale applicata alle colture arboree da frutto.
Gli studenti acquisiranno competenze per:
interpretare dati agronomici complessi;
progettare sistemi di gestione smart delle colture arboree da frutto;
valutare sostenibilità e efficienza produttiva.

• Introduzione alle coltivazioni fuori suolo.
• Substrati di coltivazione e criteri di scelta;
• Preparazione e gestione delle soluzioni nutritive;
• Sistemi di coltivazione fuori suolo;
• Vertical Farming e agricoltura in ambiente controllato;
• Gestione dei principali fattori ambientali;
• Qualità delle produzioni orticole e floricole;
• Analisi di casi studio: pomodoro, ortaggi da foglia, fragola e rosa.

Definizione di frutticoltura digitale e smart farming
Strumenti di misura
Big data in agricoltura
Modelli previsionali (stress idrico, malattie) e DSS
Applicazioni di intelligenza artificiale
Monitoraggio qualità e resa
Casi studio (serra, pieno campo, frutteti)

La verifica dell'apprendimento prevede la valutazione dell'attività blended e una prova orale finale.
L'attività blended contribuirà fino a un massimo di 10 punti su 30 alla determinazione del voto finale. La valutazione terrà conto della qualità scientifica dei contenuti presentati, della capacità di sintesi, dell'utilizzo delle fonti bibliografiche e della chiarezza espositiva.
La prova orale finale contribuirà fino a un massimo di 20 punti su 30 e sarà finalizzata a verificare il raggiungimento dei risultati di apprendimento previsti dal corso. Durante il colloquio saranno poste allo studente almeno tre domande sugli argomenti trattati durante l'insegnamento.
La prova consentirà di valutare:

• la conoscenza e la comprensione dei sistemi di coltivazione fuori suolo, dei substrati di coltivazione, della gestione delle soluzioni nutritive e del Vertical Farming (CC);
• la capacità di applicare le conoscenze acquisite a contesti produttivi specifici e di interpretare semplici problematiche tecniche e gestionali (CA);
• la capacità di discutere vantaggi, limiti e prospettive delle diverse tecniche di coltivazione fuori suolo e dei sistemi di coltivazione in ambiente controllato (AG);
• la correttezza del linguaggio tecnico-scientifico e la chiarezza espositiva (AC).
  La valutazione finale sarà espressa in trentesimi e sarà determinata dalla somma del punteggio ottenuto nell'attività blended e nella prova orale.
  La valutazione terrà conto del livello di conoscenza degli argomenti trattati, della capacità di applicare le conoscenze acquisite a contesti produttivi specifici, della capacità di collegare i diversi temi affrontati durante il corso, dell'autonomia di giudizio, della correttezza del linguaggio tecnico-scientifico e della chiarezza espositiva.
  La lode potrà essere attribuita in presenza di una preparazione particolarmente approfondita, di una piena padronanza degli argomenti trattati e di una capacità di analisi e discussione superiore alla media.

Preparazione di elaborati volti alla soluzione di problemi reali

Non è previsto un testo obbligatorio per il corso.
Il materiale didattico è costituito da:

• slide delle lezioni;
• appunti e materiale predisposto dalla docente;
• articoli scientifici e documenti tecnici selezionati;
• ulteriore materiale di approfondimento.
  Tutto il materiale didattico sarà reso disponibile dalla docente attraverso la piattaforma Moodle dell'insegnamento.
  Gli studenti che desiderano approfondire gli argomenti trattati durante il corso possono consultare i seguenti testi:
• Colture fuori suolo. Idroponica e coltivazione in substrato. Incrocci, L., Malorgio, F., Massa, D., & Pardossi, A. (2022). Edagricole-New Business Media srl. ISBN10: 885065572X; ISBN13: 978-8850655724
• Plant factory: an indoor Vertical Farming system for efficient quality food production. Kozai, T., Niu, G., & Takagaki, M. (Eds.). (2019). Academic press. ISBN: 9780128166918; eBook ISBN: 9780128166925
  Consulta su OneSearch i libri indicati nelle bibliografie degli insegnamenti. Per informazioni o supporto, rivolgiti alla Biblioteca.

Materiale didattico fornito attraverso la piattaforma moodle, articoli scientifici aggiornati.

Il corso fornisce conoscenze teoriche e competenze pratiche relative alle tecnologie digitali, sensoristiche e informatiche applicate alla gestione agronomica di precisione, con l’obiettivo di ottimizzare l’uso delle risorse, migliorare la sostenibilità ambientale e incrementare l’efficienza produttiva delle colture. Al termine dell’insegnamento, gli studenti avranno acquisito capacità di integrare dati provenienti da fonti diverse (telerilevamento, sensori di campo, macchine agricole) per supportare le decisioni gestionali in ambito agronomico.
Conoscenze e comprensione: Principi e tecniche di agricoltura di precisione, sensoristica per il monitoraggio agronomico, uso dei sistemi informativi territoriali e piattaforme digitali per la gestione colturale.
Applicazione: Capacità di applicare strumenti e metodologie per la raccolta, analisi e interpretazione dei dati di campo e telerilevati, al fine di migliorare la gestione delle colture.
Autonomia di giudizio: Capacità di valutare criticamente la qualità e l’affidabilità dei dati agronomici e di proporre soluzioni tecnologiche sostenibili e coerenti con le condizioni aziendali.
Comunicazione: Abilità nel presentare e discutere in modo chiaro e sintetico dati, risultati e strategie di gestione, anche in contesti multidisciplinari.
Apprendimento: Capacità di aggiornare le proprie competenze rispetto all’evoluzione tecnologica del settore e di integrare strumenti innovativi nella pratica professionale dell’agronomo.

Tecnologie per l’agricoltura di precisione: sensoristica, telerilevamento, sistemi di posizionamento e informativi territoriali, gestione dei dati agronomici e supporto decisionale.
Tecniche e metodi per l’utilizzo di queste tecnologie nella fertilizzazione, irrigazione, difesa e gestione colturale sostenibile.

L’accertamento dell’apprendimento si basa su:
Discussione di un elaborato tecnico (project work o caso studio) sviluppato individualmente o in piccoli gruppi, relativo all’applicazione di tecnologie di agronomia di precisione (es. analisi di dati telerilevati, elaborazione GIS, gestione a rateo variabile). Tale elaborato sarà discusso in sede d’esame e costituirà la base per la valutazione della capacità applicativa e di analisi critica (50% del voto finale).
Colloquio orale individuale volto a verificare la comprensione dei principi teorici, la capacità di collegamento tra gli argomenti trattati e l’uso corretto della terminologia tecnico-scientifica (50% del voto finale).

Si consigliano i seguenti testi
Agricoltura di precisione. Metodi e tecnologie per migliorare l'efficienza e la sostenibilità dei sistemi colturali. A cura di R. Casa. Edagricole, 2024.
Agronomia. A cura di P. Ceccon, M. Fagnano, C. Grignani, M. Monti, S. Orlandini. Edagricole, 2017.
Testi disponibili presso la Biblioteca di Scuola.
Presentazioni informatiche su tutti gli argomenti del corso disponibili in e-learning (Moodle).
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L’insegnamento concorre al raggiungimento degli obiettivi generali del corso di studio, fornendo conoscenze sulla struttura e sul funzionamento dell’azienda agricola, con particolare riferimento all’ingegneria agraria. Il corso mira a sviluppare le competenze di base necessarie per scegliere e dimensionare macchine e trattori agricoli, valutandone gli aspetti funzionali, ingegneristici e gestionali. Al termine dell’insegnamento, lo studente sarà inoltre in grado di determinare i tempi operativi e stimare i costi delle lavorazioni nelle aziende agricole e zootecniche. Nello specifico al termine del corso, lo studente sarà in grado di:

• comprendere i principi fondamentali della meccanica applicata alle macchine agricole;
• conoscere la struttura, il funzionamento e le principali caratteristiche delle trattrici agricole;
• conoscere le principali tipologie di macchine impiegate nelle aziende agricole e zootecniche;
• descrivere il funzionamento delle macchine utilizzate nelle diverse operazioni colturali;
• identificare le soluzioni di meccanizzazione più adatte alle caratteristiche dell’azienda, delle colture e delle condizioni operative;
• scegliere e dimensionare macchine e trattrici in relazione alle esigenze produttive aziendali;
• valutare la compatibilità tra trattrice, macchina operatrice e specifica lavorazione;
• calcolare capacità di lavoro, tempi operativi, fabbisogni di potenza e consumi energetici;
• stimare i costi fissi, variabili e complessivi delle operazioni meccanizzate;
• confrontare diverse alternative di meccanizzazione attraverso criteri tecnici ed economici;
• organizzare i cantieri di lavoro, individuando adeguate modalità operative e gestionali;
• valutare gli effetti della meccanizzazione sulla qualità delle lavorazioni, sulla produttività e sull’ambiente;
• conoscere i principali sistemi di automazione, agricoltura di precisione e supporto digitale alle operazioni agricole;
• riconoscere i principali rischi connessi all’impiego delle macchine e applicare i criteri fondamentali di sicurezza;
• utilizzare correttamente terminologia tecnica, dati, manuali e documentazione relativi alle macchine agricole;
• sviluppare capacità di analisi e autonomia decisionale nella gestione della meccanizzazione delle aziende agricole e zootecniche.

Il corso si prefigge di fornire agli studenti i concetti fondamentali e strumenti informatici pratici per l'utilizzo di programmi gratuiti e risorse online sviluppati per supportare la gestione dell'irrigazione.

Il corso introduce i principi di fisica, meccanica e termodinamica applicati alle macchine agricole, approfondendo trasmissione del moto, energia, motori endotermici ed elettrici. Esamina caratteristiche, prestazioni e bilancio dinamico dei trattori, aderenza, trazione e criteri di dimensionamento. Affronta la classificazione delle macchine operatrici, i fabbisogni di potenza, l’accoppiamento trattore-attrezzo, i tempi e la capacità di lavoro. Comprende inoltre valutazioni tecniche ed economiche, organizzazione dei cantieri, sicurezza, sistemi GIS e macchine a rateo variabile.

Il corso si articola in lezioni frontali ed esercitazioni pratiche al computer tramite le quali verranno forniti i concetti fondamentali sull'idrologia del suolo, l'evapotraspirazione, irrigazione di precisione con esempi applicativi, fertirrigazione, uso di modelli gratuiti per il calcolo dei fabbisogni irrigui, della produttività, delle strategie irrigue e la valutazione delle pratiche gestionali.

Modalità di verifica dell'apprendimento: Esame orale oppure discussione su un progetto di fattibilità su casi studio reali presentato dallo studente. L’esame consiste nella preparazione di un project work e in una prova orale sugli argomenti sviluppati durante le ore di lezione teorica e teorico-pratica in aula e in campo, come riportato nel Regolamento Didattico del Corso di Laurea. La valutazione della preparazione dello studente avviene sulla base di criteri prestabiliti del Regolamento Didattico del Corso di Laurea. In particolare verranno valutate: conoscenza e capacità di comprensione su argomenti che riguardano la meccanica agraria; interpretazione e utilizzazione delle conoscenze acquisite per la corretta scelta e pianificazione della meccanizzazione nelle aziende agricole. Conoscenza e capacità di comprensione applicate, Autonomia di giudizio, Abilità comunicative, Capacità di apprendere le caratteristiche della meccanizzazione di precisione, la conoscenza dei mezzi tecnici, impianti e prodotti utilizzati per la produzione di precisione, l’applicazione di tecnologie innovative per una produzione ecosostenibile, la gestione delle principali tecniche agronomiche attraverso l’utilizzo di moderne tecnologie. La valutazione della discussione, orale terrà conto dei seguenti parametri:

• capacità di organizzare in modo chiaro, coerente e lineare le conoscenze acquisite;
• padronanza dei contenuti relativi allo studio realizzato;
• capacità di ragionamento critico, con riferimento all’analisi di obiettivi, metodi, risultati, punti di forza e limiti del lavoro;
• capacità di stabilire collegamenti pertinenti tra concetti teorici, dati e applicazioni pratiche;
• qualità dell’esposizione orale, in termini di chiarezza, efficacia comunicativa e linearità del discorso;
• competenza nell’impiego del lessico specialistico e precisione terminologica;
• capacità di rispondere in modo pertinente e argomentato alle domande della commissione.
  ll voto finale è attribuito in trentesimi (30/30+L). L’esame si intende superato quando il voto è maggiore o uguale a 18. La Lode è assegnata allo studente che dimostra ottima capacità di argomentazione e di esposizione.

Esame scritto su temi trattati nelle lezioni. Esercizi numerici e domande aperte. Verranno valutate la correttezza formale, la completezza della risposta e il grado di approfondimento.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Per lo studio verranno forniti agli studenti appunti delle lezioni estratti anche con l'ausilio degli strumenti digitali messi a disposizione dall'ateneo (Notebook LM by Google), e i documenti condivisi dal docente come pubblicazioni e note tecniche. I siti web segnalati durante le lezioni teoriche saranno utili per la produzione di informazioni destinate a specialisti e non specialisti del settore. Inoltre gli studenti potranno fare riferimento ai seguenti testi:
Lazzari M., Mazzetto F., Meccanica e meccanizzazione dei processi produttivi. Reda Ed., 2016
Meccanica e meccanizzazione agricola 2013 Edagricole, Luigi Bodria, Giuseppe Pellizzi, Pietro Piccarolo
Casa R. Agricoltura di precisione Ed. Edizioni Agricole di New Business Media srl» via Eritrea 21 - 20157 Milano, 2016 • AGRICOLTURA DI PRECISIONE, GUIDA PRATICA ALL’INTRODUZIONE IN AZIENDA DI MATTEO BERTOCCO. EDIZIONI INFORMATORE AGRARIO.
Lazzari M., Mazzetto F. Prontuario di meccanica agraria e meccanizzazione. Reda Ed., 2004
Goering C.E., Hansen A.C. Engine and tractor power. ASABE Ed., 2004
Culpin C. Farm machinery. Hesperidess Press, 2008
Controlla la bibliografia su onesearch - https://onesearch.unifi.it/discovery/search ?vid=39SBART_UFI:39UFI_V1
Per aiuto contatta la tua biblioteca https://unifi.libanswers.com/

Risorse online (programmi liberamente scaricabili, siti internet); manuali dei programmi; articoli e documentazione fornita dal docente; slide delle lezioni fornite dal docente.

Con riferimento ai Descrittori di Dublino
1. CONOSCENZA E COMPRENSIONE
1.1 Conoscenza e comprensione delle nozioni di base sui componenti delle architetture dei sistemi wireless per monitoraggio agronomico
1.2 Conoscenza e comprensione delle architetture di un sistema wireless per monitoraggio agronomico.
1.3 Conoscenza e comprensione dei principi dell’agricoltura di precisione basato sul telerilevamento da droni
2. CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
2.1 Capacità di identificare la specifica architettura necessaria per l’implementazione di un sistema sulla base dell’applicazione.
2.2 Capacità di identificare gli opportuni blocchi funzionali sulla base dell’architettura di sistema identificata.
2.3 Capacità di applicare le tecniche di telerilevamento da droni per l’agricoltura di precisione.
3. AUTONOMIA DI GIUDIZIO
3.1 Capacità di individuare sulla base di una specifica applicazione le criticità sulla base delle documentazioni tecnica e della normativa.
3.2 Capacità di individuare sulla base di una specifica applicazione le tecniche di telerilevamento da drone più opportuna
3.3 Capacità di analizzare criticamente le immagini ottenute mediante telerilevamento da drone
4. ABILITA' COMUNICATIVE
4.1 Capacità di illustrare le soluzioni architetturali coerenti con le possibili applicazioni.
4.2 Capacità di esporre logicamente i blocchi funzionali che consentono di implementare una specifica architettura di sistema.
4.3 Capacità di scrivere una relazione tecnica sui risultati di un’acquisizione da drone
CAPACITA' DI APPRENDIMENTO
5.1 Capacità di valutare la documentazione tecnica relativa ad una certa architettura di sistema e individuazione dei parametri.
5.2 Capacità di aggiornarsi in autonomia sugli sviluppi delle tecniche dell’agricoltura di precisione

Conoscenza e comprensione (CC): Il Corso fornisce le conoscenze di base delle principali architetture e dei protocolli del Web of Things (WoT). Verranno approfonditi gli standard applicativi e i modelli di integrazione Web per sensori e attuatori, con particolare riferimento alle architetture di rete innovative per l'agricoltura di precisione.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione (CA): Il Corso mira a fornire le seguenti competenze:
Capacità di progettare servizi e architetture distribuite Web of Things per il monitoraggio agro-ambientale e la gestione di reti di sensori eterogenee sul territorio.
Capacità di analizzare ed applicare protocolli di comunicazione idonei a contesti rurali.
Capacità di integrare modelli di elaborazione dati distribuiti (Edge computing) e algoritmi di Machine Learning direttamente a bordo dei dispositivi hardware per la rilevazione e l'elaborazione di informazioni.

Il Corso dà una prospettiva esaustiva delle architetture e tecnologie per sistemi Web of Things (WoT), evidenziando gli aspetti applicativi e di progettazione dei protocolli per contesti agronomici. Il Corso illustra i seguenti aspetti:
Paradigmi, elementi funzionali ed architetture di riferimento per il Web of Things e loro applicazione nella Smart Agriculture.
Protocolli web-oriented per dispositivi e reti di monitoraggio rurale.
Architetture di elaborazione distribuite (Edge/Fog/Cloud) con riferimento ai potenziali modelli di Machine Learning di interesse.

La verifica consiste in:
Una prova orale in cui attraverso una discussione con il docente sarà valutato il livello di confidenza raggiunto negli argomenti proposti a lezione.
Con riferimento ai Descrittori di Dublino.
1. CONOSCENZA E COMPRENSIONE
1.1 Conoscenza e comprensione delle nozioni di base sulle tecnologie e sottosistemi impiegati nelle architetture dei sistemi wireless per monitoraggio agronomico. Verifica mediante prova orale.
1.2 Conoscenza e comprensione delle architetture di un sistema wireless per monitoraggio agronomico. Verifica mediante prova orale.
1.3 Conoscenza e comprensione dei principi dell’agricoltura di precisione basato sul telerilevamento da droni. Verifica mediante prova orale.
2. CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
2.1 Capacità di identificare la specifica architettura necessaria per l’implementazione di un sistema sulla base dell’applicazione. Verifica mediante prova orale
2.2 Capacità di identificare gli opportuni blocchi funzionali sulla base dell’architettura di sistema identificata. Verifica mediante prova orale
2.3 Capacità di applicare le tecniche di telerilevamento da droni per l’agricoltura di precisione. Esercitazioni in campo e esercitazioni informatiche.
3. AUTONOMIA DI GIUDIZIO
3.1 Capacità di individuare sulla base di una specifica applicazione le criticità sulla base delle documentazioni tecnica e della normativa. Verifica mediante prova orale
3.2 Capacità di individuare sulla base di una specifica applicazione le tecniche di telerilevamento da drone più opportuna. Verifica mediante prova orale e mediante esercitazioni informatiche
4. ABILITA' COMUNICATIVE
4.1 Capacità di descrivere soluzioni architetturali coerenti con le possibili applicazioni. Verifica mediante prova orale
4.2 Capacità di esporre logicamente i blocchi funzionali che consentono di implementare una specifica architettura di sistema. Verifica mediante prova orale
4.3 Capacità di scrivere una relazione tecnica sui risultati di un’acquisizione da drone. Esercitazione pratica
CAPACITA' DI APPRENDIMENTO
5.1 Capacità di valutare la documentazione tecnica relativa ad una certa architettura di sistema e individuazione dei parametri. Verifica mediante prova orale.
5.2 Capacità di aggiornarsi in autonomia sugli sviluppi delle tecniche dell’agricoltura di precisione. Verifica mediante prova orale.

L'esame è costituito da una prova scritta (integrabile con la presentazione di un progetto facoltativo applicato a uno scenario di agricoltura di precisione) tesa a verificare:
La conoscenza delle tecnologie e delle architetture di rete avanzate con applicazioni specifiche al dominio WoT e della Smart Agriculture.
La capacità di analisi e valutazione dell'adozione dei suddetti modelli e tecnologie all'interno di scenari agro-ambientali reali.
Il livello di maturità nell'applicazione pratica delle conoscenze acquisite per la risoluzione di problemi complessi.

Materiale sotto forma di slide fornito a lezione dal docente

S. Cirani, G. Ferrari, M. Picone, L. Veltri, "Internet of Things: Architectures, Protocols and Standards", John Wiley & Sons, 2019, 1st edition.
D. D. Guinard, V. M. Trifa, "Building the Web of Things", Manning, 2016, 1st edition.
A. Bagwari, G. S. Tomar, J. Bagwari, J. L. V. Barbosa, M. K. S. Sastry, "Advanced Wireless Communication and Sensor Networks: Applications and Simulations", CRC Press/Chapman & Hall, 2023, 1st edition.
P. Raj, N. Gayathri, G. J. W. Kathrine (eds.), "Artificial Intelligence for Precision Agriculture", Auerbach Publications, 2024, 1st edition.

Conoscenza e capacità di comprensione
Conoscere e comprendere i concetti fondamentali e avanzati relativi alla valutazione economica e alla sostenibilità degli investimenti nelle imprese agricole e agroalimentari. Approfondire le metodologie di analisi dei costi, redditività, rischio e sostenibilità e i fondamenti per la redazione di un business plan
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Applicare le conoscenze acquisite per analizzare, progettare e valutare investimenti in contesti agricoli e agroalimentari, elaborando business plan completi e identificando le fonti di finanziamento più adeguate (pubbliche e private). Utilizzare strumenti di analisi economico-finanziaria per supportare decisioni strategiche e operative.
Autonomia di giudizio
Sviluppare la capacità di formulare giudizi critici e motivati sull’efficacia, la fattibilità e la sostenibilità degli investimenti. Valutare in autonomia diverse alternative di investimento in base a criteri di sostenibilità
Abilità comunicative
Comunicare in modo chiaro e professionale i risultati delle analisi e delle valutazioni a diversi interlocutori (decisori pubblici, imprenditori, istituzioni finanziarie), anche attraverso presentazioni multimediali e report tecnico-scientifici
Capacità di apprendimento
Sviluppare la capacità di aggiornarsi autonomamente su nuovi strumenti di analisi, linee guida e normative in tema di investimenti sostenibili, finanza verde e programmi europei di sviluppo rurale. Consultare e utilizzare banche dati, letteratura scientifica per la valutazione economica e la pianificazione strategica.

Fornire agli studenti conoscenze e strumenti operativi per effettuare una valutazione economico-finanziaria e di sostenibilità degli investimenti nel settore agricolo e agroalimentare.
Gli studenti acquisiscono competenze per:
analizzare la redditività e la sostenibilità economica di un investimento;
utilizzare strumenti di analisi finanziaria per la valutazione della sostenibilità complessiva degli investimenti;
elaborare un business plan completo e coerente;
valutare fonti di finanziamento interne ed esterne, con particolare attenzione ai fondi pubblici e ai programmi di sviluppo rurale.

Prova scritta/orale : verifica delle conoscenze teoriche e metodologiche
Project work finale: redazione e presentazione di un business plan

Dispense a cura del docente e rese disponibili su Moodle

Il corso ti guida a progettare fabbricati e piccole infrastrutture rurali integrando, in modo operativo, analisi territoriali digitali (mappe istituzionali, ortofoto, DTM/DSM) e modellazione informativa dell’edificio con tecniche GIS e BIM. Lavorerai su casi reali: dalla scelta del sito all’inserimento paesaggistico, fino all’integrazione GIS–BIM per verifiche, computi e confronto di alternative; quando utile, estenderai il modello verso un Digital Twin per supportare gestione e manutenzione nel tempo.
Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine saprai leggere dati istituzionali (cartografie, ortofoto, DTM/DSM), impostare un modello informativo dell’edificio (oggetti e proprietà prestazionali) e comprendere l’integrazione GIS–BIM, valutando quando ha senso estendere il modello a un Digital Twin e quali parametri ambientali monitorare.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Sarai in grado di selezionare/validare dataset, costruire mappe tematiche per scelta e orientamento dei fabbricati, verificare accessibilità e inserimento paesaggistico, creare e georeferenziare un modello informativo e coordinare GIS-BIM per controlli, computi e confronto di scenari; userai dataset derivati da UAV–fotogrammetria.
Autonomia di giudizio
Definirai criteri trasparenti per confrontare alternative, motivando le scelte in base a qualità dei dati, requisiti prestazionali, vincoli ambientali/normativi e impatti energetico-manutentivi; saprai calibrare il livello informativo per fase di progetto e valutare costi/benefici e utilità del Digital Twin lungo il ciclo di vita.
Abilità comunicative
Produrrai elaborati chiari (tavole, mappe, viste 3D, computi) e documentazione; sarai in grado di comunicare con linguaggio tecnico efficace, esplicitando obiettivi, vincoli, metriche di confronto e impatti attesi.
Capacità di apprendimento
Adotterai buone pratiche replicabili (organizzazione, checklist), ti orienterai tra standard e linee guida, valuterai criticamente librerie/software e nuove fonti open data, aggiornando in autonomia metodi e strumenti GIS-BIM.

Cartografia digitale e dati territoriali da fonti istituzionali; qualità, scala, accuratezza, aggiornamento. Analisi spaziali vettoriali e raster in ambiente GIS per opere rurali: altimetrie, pendenze, esposizione, aree di rispetto, ecc.. Rilievo aereo con APR: pianificazione di volo, fotogrammetria, ortofoto, DTM/DSM. Modellazione informativa dell’edificio rurale (BIM): elementi costruttivi, proprietà prestazionali, elaborati e computi. Integrazione GIS–BIM e georeferenziazione. Introduzione al Digital Twin: requisiti informativi, parametri di monitoraggio, cruscotti.

La valutazione è composta da tre elementi:
Prima Prova in itinere
Verifica formativa a metà corso (quiz a risposta chiusa/aperta breve e micro-esercizio applicativo). Obiettivi: controllo di conoscenze di base su qualità dei dati, lettura cartografica, principi di modellazione informativa e integrazione territorio–edificio. Esito espresso in trentesimi; la prova è recuperabile con un compito sostitutivo o con una sezione aggiuntiva all’orale in caso di assenza documentata.
Seconda prova in itinere
Lavoro di progettazione autonomo/gruppo
Sviluppo di un caso studio: analisi territoriale con dati istituzionali, modellazione informativa dell’opera, georeferenziazione e confronto di alternative, set minimo di elaborati (tavole/cartografie/viste 3D/computi) Valutazione su: correttezza tecnica e metrica, qualità dei dati coerenza GIS–modello, chiarezza degli elaborati, efficacia delle scelte rispetto agli obiettivi di sostenibilità e gestione. Consegna su Moodle nelle scadenze indicate.
Terza prova
Orale
Discussione orale del progetto e domande sui metodi adottati. Si accertano: comprensione dei passaggi chiave, capacità di motivare le scelte, autonomia di giudizio e padronanza della comunicazione tecnico-scientifica.
Criteri e soglie
È richiesta la sufficienza complessiva (≥18/30) e almeno la sufficienza nel progetto (componenti 2+3) per superare l’esame.
Valutazione non frequentanti
Per gli studenti che non frequentano è prevista una sessione valutativa analoga a quella dei frequentanti, composta da:
a) Verifica formativa a metà corso (quiz a risposta chiusa/aperta breve e micro-esercizio applicativo).
b) Progetto individuale obbligatorio, da concordare preventivamente con il docente almeno 15 giorni prima dell’esame orale che prevede lo sviluppo di un caso studio: analisi territoriale con dati istituzionali, modellazione informativa dell’opera, georeferenziazione e confronto di alternative
c) Esame orale: discussione critica del progetto individuale e verifica teorico-metodologica.