Il crescente quantitativo di rifiuti di plastica sparsi o lasciati nei terreni desta sempre più preoccupazione, in quanto supera potenzialmente diverse volte quelli che si perdono nei corsi d'acqua e nei mari ed inoltre hanno un impatto negativo sulla crescita delle colture. In ambito agricolo, sono molteplici i prodotti di plastica che vengono utilizzati a livello globale. Alcuni esempi sono rappresentati dai teli per la pacciamatura, i sacchi per il concime, i tubi per l’irrigazione, i contenitori di fitofarmaci e le reti di protezione. In questo studio vengono valutate le possibilità di utilizzare virtualmente in situ sistemi di imaging iperspettrale per il riconoscimento dei vari polimeri in suoli agricoli e per caratterizzare le plastiche derivate da processi di degradazione finalizzata al loro riciclo. L'obiettivo principale è quello di mettere a punto sistemi innovativi “sensor-based”, per l’identificazione di materie plastiche nel terreno. Per il raggiungimento di tali obiettivi si è fatto ricorso a tecniche di “HyperSpectral Imaging”(HSI) nell’intervallo spettrale del vicino infrarosso (NIR: 1000 – 1700 nm) che combina i vantaggi della spettroscopia tradizionale con quella dell’analisi d’immagine classica. Sono state effettuate delle acquisizioni di immagini iperspettrali su campioni di terreno e plastiche degradate in capsule Petri con lo strumento Specim ImspectorTM N17. A partire dagli spettri in riflettanza dei campioni, sono stati messi a punto modelli di classificazione “Partial Least Squares - Discriminant Analysis” (PLS-DA) in grado di discriminare la plastica dal terreno con buone performance. L’analisi di immagine iperspettrale in combinazione con tecniche d’indagine chemiometriche consentono l’implementazione di una metodologia di caratterizzazione rapida, non distruttiva e non invasiva, nonché la discriminazione tra plastiche degradate e non degradate, ma anche di operare questa discriminazione in base alle diverse tipologie di plastiche e di terreno.

Imaging iperspettrale per il riconoscimento di plastiche nei terreni derivate da attività agricole / Bonifazi, Giuseppe; Francesconi, Eleuterio; Gasbarrone, Riccardo; Serranti, Silvia. - (2022). (Intervento presentato al convegno Waste as Resources: Innovative technologies for recycling and recovery, ECOMONDO 2022 tenutosi a Rimini; Italy).

Imaging iperspettrale per il riconoscimento di plastiche nei terreni derivate da attività agricole

Giuseppe Bonifazi;Eleuterio Francesconi;Riccardo Gasbarrone;Silvia Serranti
2022

Abstract

Il crescente quantitativo di rifiuti di plastica sparsi o lasciati nei terreni desta sempre più preoccupazione, in quanto supera potenzialmente diverse volte quelli che si perdono nei corsi d'acqua e nei mari ed inoltre hanno un impatto negativo sulla crescita delle colture. In ambito agricolo, sono molteplici i prodotti di plastica che vengono utilizzati a livello globale. Alcuni esempi sono rappresentati dai teli per la pacciamatura, i sacchi per il concime, i tubi per l’irrigazione, i contenitori di fitofarmaci e le reti di protezione. In questo studio vengono valutate le possibilità di utilizzare virtualmente in situ sistemi di imaging iperspettrale per il riconoscimento dei vari polimeri in suoli agricoli e per caratterizzare le plastiche derivate da processi di degradazione finalizzata al loro riciclo. L'obiettivo principale è quello di mettere a punto sistemi innovativi “sensor-based”, per l’identificazione di materie plastiche nel terreno. Per il raggiungimento di tali obiettivi si è fatto ricorso a tecniche di “HyperSpectral Imaging”(HSI) nell’intervallo spettrale del vicino infrarosso (NIR: 1000 – 1700 nm) che combina i vantaggi della spettroscopia tradizionale con quella dell’analisi d’immagine classica. Sono state effettuate delle acquisizioni di immagini iperspettrali su campioni di terreno e plastiche degradate in capsule Petri con lo strumento Specim ImspectorTM N17. A partire dagli spettri in riflettanza dei campioni, sono stati messi a punto modelli di classificazione “Partial Least Squares - Discriminant Analysis” (PLS-DA) in grado di discriminare la plastica dal terreno con buone performance. L’analisi di immagine iperspettrale in combinazione con tecniche d’indagine chemiometriche consentono l’implementazione di una metodologia di caratterizzazione rapida, non distruttiva e non invasiva, nonché la discriminazione tra plastiche degradate e non degradate, ma anche di operare questa discriminazione in base alle diverse tipologie di plastiche e di terreno.
2022
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/1664164
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