descrizione
Per utilizzare appieno l’enorme quantità di dati satellitari di cui oggi si dispone è necessario sviluppare tecniche avanzate per estrarre il loro ricco contenuto informativo, e quindi definire metodologie per riconoscere in maniera automatica tramite tecniche di intelligenza artificiale anomalie e cambi utilizzando le lunghe serie temporali di dati.
Molteplici e rilevanti sono sfide scientifiche da affrontare e le questioni aperte a cui dare risposte , quali ad esmpio, tra le altre, le seguenti:
- Qual’è l’unità cartografica minima (pixel, particella catastale o livello di segmento) rilevabile con i dati satellitari Sentinel 2?
- Come rimuovere la stagionalità per cogliere le dinamiche inter-annuali comportamento temporale della copertura vegetale?
- Quale tipo di elaborazione dati può essere adottata per trasformare opportunamente le informazioni spettrali in parametri vegetazionali?
Attività sperimentali riassunti nel caso di studio n 1 sono state condotte a diverse scale spaziali dal singolo albero (a Roma) ad Intere Pinete come, ad esempio, il caso di Castel Volturno. Tutte le attività sperimentali sono state realizzate utilizzando le serie storiche di dati satellitari disponibili nella piattaforma Google Earth Engine
