Identificazione di malattie e parassiti

Siamo entusiasti di introdurre una nuova funzionalità nell’applicazione Pl@ntNet : la possibilità di identificare le malattie e i parassiti delle piante a partire dalle immagini. Questa prima versione mira ad aiutare gli utenti a rilevare i sintomi visibili causati da malattie o parassiti comuni su un insieme limitato di specie vegetali.

Caricando foto che mostrano segni di malattia o infestazione (macchie sulle foglie, scolorimento, deformazioni o presenza di insetti), gli utenti possono ricevere suggerimenti preliminari sui possibili problemi che colpiscono la pianta. È possibile inviare fino a quattro foto; non esitate a scattare più foto dei segni della malattia per migliorare i risultati.

Sebbene sia destinata ad arricchirsi e a migliorare nel tempo, costituisce già una solida base per accompagnare gli utenti nell’osservazione e nella comprensione della salute delle piante. Nuove malattie, nuovi patogeni e nuove specie di piante appariranno progressivamente.

I risultati dell’identificazione delle malattie devono essere considerati come consigli informativi e non come una diagnosi professionale, e non sono destinati a fornire informazioni sui trattamenti (legalmente, questo dipende spesso dai governi di ogni paese).

Come posso accedere a questa nuova funzionalità?

L’identificazione delle malattie e dei parassiti è disponibile per tutti:

• sul sito web: https://identify.plantnet.org/diseases-and-pests

• sull’applicazione mobile (v3.26 minimo): scegliendo la flora «Malattie e parassiti» nel sottomenu “Flore specifiche”

Il contributo di osservazione delle malattie è per il momento molto ridotto. Se siete professionisti esperti di determinate malattie e desiderate migliorare le prestazioni della loro identificazione, vi preghiamo di compilare il seguente modulo: https://forms.gle/BYH7WC9d8eJEm3dk9. Non esitate a descrivere dettagliatamente le vostre competenze e la vostra professione per permetterci di rispondere al più presto alla vostra richiesta, generalmente entro 3 giorni lavorativi.

Per approfondire

Aiutateci a coprire più specie: condividete i vostri dataset!

Se siete utenti esperti di Pl@ntNet e avete accesso a immagini di alta qualità che mostrano malattie o parassiti delle piante (con annotazioni affidabili), saremmo lieti di ricevere il vostro aiuto!

Il contributo di questi set di dati può migliorare significativamente la precisione e la copertura della nostra nuova funzione di identificazione delle malattie. Se desiderate condividere dati o collaborare, non esitate a contattarci (menzionandolo nel campo commenti del modulo): saremo felici di co-costruire questa funzionalità con la comunità.

Quali sono le specie già coperte?

Importiamo continuamente nuovi dati per coprire un numero maggiore di specie, quindi non dimenticate di visitare questa pagina per avere una panoramica aggiornata di tutte le specie attualmente supportate: https://identify.plantnet.org/diseases/species/tags/phytopatho

A titolo d’esempio, a marzo 2026, coprivamo già le seguenti specie:

• Allium ampeloprasum - Porro selvatico

• Allium cepa - Cipolla

• Allium sativum - Aglio

• Ananas comosus - Ananas

• Asparagus officinalis - Asparago

• Avena sativa - Avena comune

• Beta vulgaris - Bietola

• Brassica napus - Colza

• Brassica oleracea - Cavolo

• Capsicum annuum - Peperone

• Carica papaya - Papaia

• Castanea sativa - Castagno comune

• Cicer arietinum - Cece

• Citrullus lanatus - Anguria

• Citrus × aurantiifolia - Limetta

• Citrus × aurantium - Arancio amaro

• Citrus × latifolia - Limetta di Tahiti

• Citrus × limon - Limone

• Citrus hystrix - Combava

• Citrus maxima - Pomelo

• Citrus medica - Cedro

• Coffea arabica - Caffè

• Corylus avellana - Nocciolo

• Cucumis melo - Melone

• Cucumis sativus - Cetriolo

• Cucurbita pepo - Zucchina / Zucca

• Daucus carota - Carota

• Foeniculum vulgare - Finocchio

• Glycine max - Soia

• Helianthus annuus - Girasole

• Hordeum vulgare - Orzo

• Humulus lupulus - Luppolo

• Juglans regia - Noce comune

• Lactuca sativa - Lattuga

• Lathyrus oleraceus - Pisello

• Lens culinaris - Lenticchia

• Mangifera indica - Mango

• Medicago sativa - Erba medica

• Musa × paradisiaca - Platano

• Musa acuminata - Banano

• Musa balbisiana - Banano di Balbis

• Nicotiana tabacum - Tabacco

• Persea americana - Avocado

• Phaseolus vulgaris - Fagiolo

• Pisum sativum - Pisello rugoso

• Prunus armeniaca - Albicocco

• Prunus domestica - Prugno

• Prunus dulcis - Mandorlo

• Prunus persica - Pesco

• Pyrus communis - Pero comune

• Raphanus rphanistrum - Ravenello selvatico

• Ribes nigrum - Ribes nero

• Rubus idaeus - Lampone

• Solanum lycopersicum - Pomodoro

• Solanum melongena - Melanzana

• Solanum tuberosum - Patata

• Sorghum bicolor - Sorgo

• Spinacia oleracea - Spinacio

• Triticum aestivum - Frumento tenero

• Vanilla planifolia - Vaniglia

• Vicia faba - Fava

• Vitis vinifera - Vite comune

• Zea mays - Mais

Esplorare le osservazioni di piante affette da malattie

Con questa nuova funzionalità, gli utenti di Pl@ntNet potranno anche esplorare le osservazioni comunitarie di piante colpite da varie malattie e parassiti. Questi esempi concreti, forniti da altri utenti e istituti, forniscono indicazioni preziose su come i diversi sintomi appaiono su specie specifiche.

Sia che cerchiate di identificare un problema o di saperne di più sulla salute delle piante, questa collezione crescente di immagini annotate vi aiuterà a riconoscere e confrontare i segni visibili di stress nelle piante.

Identificare le piante affette da malattie o parassiti

Oltre alla ricerca di osservazioni, questa funzionalità vi permette di identificare malattie e parassiti specifici direttamente dalle vostre immagini.

Caricando una foto che mostra chiaramente dei sintomi – come macchie, appassimento, scolorimento o presenza di insetti – Pl@ntNet analizzerà l’immagine e suggerirà possibili cause. Questi suggerimenti si basano su somiglianze visive con casi verificati nel nostro database e mirano ad aiutarvi a capire rapidamente cosa potrebbe colpire la pianta.

L’identificazione delle malattie è disponibile al seguente indirizzo: identify.plantnet.org/diseases-and-pests e funziona quasi allo stesso modo dell’identificazione classica di Pl@ntNet a cui siete abituati. Pl@ntNet propone anche le diverse specie ospiti per le malattie in questione.

Per ora, l’identificazione delle malattie non può essere condivisa sulla piattaforma come le normali osservazioni di piante, per evitare che eventuali errori di determinazione si propaghino nei nostri dataset (a meno che la vostra professione non vi abbia portato a contattarci, vedi sopra).

Annotare le osservazioni esistenti di piante con malattie

Una volta selezionata la malattia o il parassita, questo annota l’osservazione della pianta con la malattia o il parassita.

Se riconoscete dei sintomi su un’immagine o se conoscete il problema specifico che colpisce la pianta, potete aggiungere o suggerire annotazioni per arricchire il database.

Come menzionato in precedenza e al fine di migliorare le prestazioni di identificazione, solo un numero ridotto di utenti può contribuire a queste osservazioni annotate. Questi contributi sono essenziali per migliorare la precisione della funzione di identificazione e costituire una risorsa più completa per l’intera comunità di Pl@ntNet.

Ogni immagine di un’osservazione può ricevere un set di annotazioni. Per annotare un’immagine, selezionate le annotazioni “Fitopatogeni” nella sezione Annotazioni accanto all’immagine e cercate un valore specifico. Se la malattia che identificate sulla vostra immagine non compare nell’elenco e disponete di più di 10 immagini che la illustrano, vi preghiamo di contattarci qui.

Sforzo di ricerca dietro questa funzionalità

Questa nuova funzionalità di identificazione delle malattie e dei parassiti è il risultato di una ricerca in corso sulla diagnostica fitosanitaria che utilizza tecniche di visione artificiale e deep learning. Si basa sui recenti progressi nella patologia vegetale basata sulle immagini e beneficia di dataset creati da esperti per addestrare e valutare i nostri modelli.

Questa collaborazione tra scienza e osservazione cittadina è al centro della missione di Pl@ntNet : trasformare l’intelligenza collettiva in strumenti operativi per il monitoraggio della biodiversità e della salute delle piante.

Ringraziamo in particolare la partecipazione di EPPO, INRAE, Cirad e IRD.