4 ottobre 2018

Francesca Maridina Malloci

Università di Cagliari
https://www.unica.it/

Un approccio di gestione e prevenzione per l'Agricoltura di Precisione

Francesca Maridina Malloci è dottoranda in Matematica e Informatica presso l'Università degli Studi di Cagliari. Si interessa dei settori di Data Analysis, Prediction Algorithms e Networking. E' inserita nel progetto di prototipizzazione di un modello di supporto alla Precision Farming in collaborazione con l'Agenzia LAORE Sardegna.

Francesca Maridina Malloci is a PhD student in Mathematics and Computer Science at Università di Cagliari. He is interested in the areas of Data Analysis, Prediction Algorithms and Networking. It is included in the prototyping project of a model supporting Precision Farming in collaboration with the LAORE Sardegna Agency.

SESSIONE 6. INDUSTRIA 4.0 E IOT

Un approccio di gestione e prevenzione per l'Agricoltura di Precisione

Negli ultimi anni, i Big Data stanno giocando un ruolo sempre più importante nell'agricoltura di precisione. L’analisi delle immagini satellitari, dei dati meteorologici e dei dati agronomici attraverso un modello di previsione, aiuta gli agricoltori a migliorare i raccolti e a ridurre i costi. I Big Data rappresentano un'opportunità significativa per migliorare il processo agricolo. La difficoltà è riuscire a gestirli e analizzarli al fine di fornire linee guida che aiutino gli agricoltori a prendere decisioni accurate. In questo paper, descriviamo un approccio di gestione e prevenzione che analizza una grande quantità di dati provenienti da diverse fonti di dati per aiutare gli agricoltori a gestire le loro operazioni di coltivazione di precisione in modo efficiente ed efficace.


A Management and Prevention Approach for Precision Farming

In the recent years, Big Data is playing an increasingly key role in the precision farming. Analysing satellite images, weather data and agronomic data through a prevision model, helps farmers to improve crop yields and to reduce costs. The Big Data represents a significant opportunity to enhance the agriculture process. The difficulty is being able to manage and analyse them in order to provide guidelines which help farmers to take accurate decisions. In this paper, we describe a management and prevention approach that analyses a large amount of data from different data sources to help farmers manage their precision farming operation efficiently and effectively.

 


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