Plastic in agriculture is frequently used to protect crops and its use boosts output, enhances food quality, minimize water consumption and reduce the environmental impacts of agricultural activities. On the other hand, end-of-life plastic management and disposal are the main issues related to their presence in this kind of environment. In this study, the possibility of using an in situ near infrared (NIR: 1000 - 1700 nm) hyperspectral imaging detection architecture for the recognition of various polymers in agricultural soils, in order to characterize degraded plastics in a recycling perspective, was explored. In more detail, a Partial Least Squares -Discriminant Analysis (PLS-DA) classifier able of identifying mixed plastics from soil was developed, implemented and set up. Results showed as hyperspectral imaging, in combination with chemometric approaches, allows the utilization of a rapid, non-destructive, and non-invasive analytical approach for characterizing the plastics used in agriculture, as well as the potential assessment of their lifespan.
Uso delle plastiche in agricoltura: classificazione, caratterizzazione e processi di degradazione nei suoli e nei canali di raccolta delle acque / Francesconi, Eleuterio. - (2023 Jan 16).
Uso delle plastiche in agricoltura: classificazione, caratterizzazione e processi di degradazione nei suoli e nei canali di raccolta delle acque
FRANCESCONI, ELEUTERIO
16/01/2023
Abstract
Plastic in agriculture is frequently used to protect crops and its use boosts output, enhances food quality, minimize water consumption and reduce the environmental impacts of agricultural activities. On the other hand, end-of-life plastic management and disposal are the main issues related to their presence in this kind of environment. In this study, the possibility of using an in situ near infrared (NIR: 1000 - 1700 nm) hyperspectral imaging detection architecture for the recognition of various polymers in agricultural soils, in order to characterize degraded plastics in a recycling perspective, was explored. In more detail, a Partial Least Squares -Discriminant Analysis (PLS-DA) classifier able of identifying mixed plastics from soil was developed, implemented and set up. Results showed as hyperspectral imaging, in combination with chemometric approaches, allows the utilization of a rapid, non-destructive, and non-invasive analytical approach for characterizing the plastics used in agriculture, as well as the potential assessment of their lifespan.| File | Dimensione | Formato | |
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Note: 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.
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Tesi di dottorato
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