Rapid and effective hyperspectral assessment of vegetation health under Climate Change: A tool for sustainable management of plants grown under different environmental conditions

La crescente domanda alimentare e le pressioni ambientali impongono all’agricoltura moderne soluzioni per garantire produttività e sostenibilità. Questa tesi di dottorato esplora l’uso di tecniche di fenotipizzazione ad alta efficienza, in particolare la spettroscopia di riflettanza e l’imaging iperspettrale, per il monitoraggio non distruttivo di colture agrarie in risposta a stress abiotici e biotici. Nello specifico, sono stati studiati: (i) gli effetti di un erbicida sistemico sul girasole, con ottime capacità predittive dei parametri fotosintetici e idrici; (ii) lo sviluppo precoce della blast disease nel frumento mediante analisi iperspettrale fogliare; (iii) la risposta della vite a diversi livelli di ozono troposferico, individuando segnali precoci di stress prima della comparsa di sintomi visibili; (iv) la diagnosi precoce di fusariosi della spiga del frumento, tramite una nuova metodologia di imaging iperspettrale basata su analisi di fase. I risultati complessivi evidenziano il potenziale delle tecnologie ottiche avanzate per sviluppare strumenti rapidi, economici e applicabili su larga scala per la gestione sostenibile delle colture. The increasing global food demand and environmental stressors call for innovative agricultural strategies to ensure productivity and sustainability. This PhD thesis investigates the application of high-throughput phenotyping tools, focusing on reflectance spectroscopy and hyperspectral imaging, for non-destructive crop monitoring under biotic and abiotic stress. Specifically, it analyzes: (i) the effects of a systemic herbicide on sunflower, achieving high predictive accuracy for photosynthetic and water-related parameters; (ii) early development of wheat blast disease through leaf spectral profiling; (iii) grapevine responses to elevated ozone levels, with pre-symptomatic stress detection; (iv) early diagnosis of Fusarium Head Blight in wheat using a novel phasor-based hyperspectral imaging approach. Overall, results highlight the potential of advanced optical technologies as rapid, cost-effective, and scalable tools for precision crop management and stress detection.