案例研究：Agricola Moderna – 高光谱成像进入垂直农业

农作物产量提高 100 倍，土壤使用量减少 98%，用水量减少 95%——这不是科幻小说，而是科学实现的。

Agricola Moderna是一家意大利垂直农业公司，向意大利超市的主要参与者以及专门从事可持续和当地食品的平台销售其品牌的绿叶蔬菜和沙拉。他们专注于垂直农业的所有方面：植物科学、数据科学、气候工程和工业物流。

Agricola Moderna 的平台使用多种类型的传感器：用于冠层 3D 重建的 RGB-D 相机和用于测量温度、光照强度和二氧化碳水平的多个环境传感器。它们将所有这些信息发送到一个集中式数据库，在那里将其与给定的背景联系起来。Agricola Moderna 还使用高光谱成像来提取原本会丢失的信息：氮、磷和钾等宏观元素的存在，这些元素对于了解植物的健康状况非常重要，并且在对数据进行一些处理后可见，或者例如花青素家族中黄酮类化合物的含量。这些是简单的 RGB 相机无法看到的，替代解决方案是对作物进行缓慢而昂贵的化学分析。

经过几个月的市场调研、讨论和思考，Agricola Moderna 选择了 Specim 作为其高光谱相机供应商。他们从与米兰大学的合作中了解到 Specim，他们在米兰大学拥有自己的表型分析平台。经过多次比较，他们认为Specim FX10e是最适合他们的设备，而且价格也很有竞争力。意大利 Specim 经销商iMAGE S SpA在这一选择中发挥了重要作用。在购买前后，iMAGE S 在每个流程步骤中都为 Agricola Moderna 提供了帮助，他们仍保持着持续联系以优化相机的使用。

花了几个月的时间设置好一切，学习如何正确获取和分析图像。光线环境是至关重要的元素，找到正确的光线环境可能需要多次反复试验。从开始使用 FX10e 四个月后，Agricola Moderna 正在开发他们所需的工具。虽然有些结果很有希望，但量化成功程度还为时过早。

他们确实非常清楚地看到了健康植物和病株的光谱差异，并学会了如何检测它。对于某些物种，他们设法量化了它们颜色的亮度，这对他们销售的产品非常重要。

扫描整盘农作物很容易产生几千兆字节的高光谱数据。人们还需要了解这些数据的性质以及如何从中提取信息。为此，Agricola Moderna 正在开发所有算法来在内部处理和分析数据。得益于他们的数据科学家以及与罗马 La Sapienza 计算机科学系和米兰大学生物系的外部合作，Agricola Moderna 正在探索多种解决方案，这些解决方案利用深度学习和其他数据科学技术的最新进展以及如何将它们应用于垂直农业应用。

Agricola Moderna 数据科学和人工智能主管Duccio Piovani对他们购买的 Specim FX10e 以及 iMAGE S 提供的帮助感到满意。
“我们相信，我们才刚刚开始触及这个极具前景的领域的表面。该领域处于生物学、高光谱成像、计算机视觉和人工智能等许多不同学科的交叉点，它已经在我们种植农作物的方式中发挥着核心作用，并且对垂直农业和农业的影响力注定会不断增长。在 Agricola Moderna，我们确保站在这项集体努力的最前沿，并打算利用它将带来的所有优势”，Piovani 表示。

Duccio Piovani 博士 – 数据科学和人工智能主管

Duccio 接受过理论物理学和复杂系统方面的培训，拥有罗马 La Sapienza 的硕士学位和伦敦帝国理工学院复杂性研究组的博士学位。随后，他开始在学术界和伦敦和巴黎的几家初创公司从事数据科学工作。如今，他负责 Agricola Moderna 的所有数据和算法相关工作。

关于 Agricola Moderna

该公司由两位朋友 Benjamin Franchetti 和 Pierluigi Giuliani 于 2018 年在米兰创立。2018 年底，Duccio Piovani 开始与该公司合作，担任顾问，为公司研发部门引入严格的数据科学流程。他们很快意识到这种方法在垂直农业等创新驱动领域可能具有的巨大潜力。Piovani 于 2019 年底全职加入 Agricola Moderna 团队。当时，Agricola Moderna 从米兰的一个小型创业实验室搬到了距米兰 19 公里的梅尔佐，在一个新的 1500 平方米的生产中心工作。从那时起，团队不断壮大，聘请了农学家、其他数据科学家和一名软件工程师。目前，该公司拥有来自 6 个不同国家的 16 名专业人员。他们计划在未来将工厂扩大到现有规模的十倍。