QGIS: analisi ambientali delle immagini satellitari

• I dati reperibili da Copernicus
• Altri programmi spaziali, Copernicus (Sentinel) VS Lansat
• Registrazione sul portale e download di un dato multispettrale

• Il sensore LiDAR per la ricostruzione della morfologia del terreno
• Telerilevamento di prossimità e fotogrammetria
• Il sensore multispettrale/iperspettrale da satellite e da drone
• Il sensore termografico da satellite e da drone

• Scaricamento ed introduzione al plugin SemiAutomaticClassification Plugin (SACP)
• Esercitazione sull’uso del plugin per il processo di classificazione supervisionata

• I geoprocessi di GRASS e SAGA per la gestione del dato telerilevato
• Esercitazione con GRASS Tools per il calcolo delle rotture di pendenza in ambiente di possibile dissesto idrogeologico

• L’indice NDVI calcolato dal dato satellitare Copernicus
• Esercitazione sulla classificazione ed estrazione del dato vettoriale in ambito di agricoltura di precisione con il calcolo dell’indice di stato vegetativo NDVI

• Utilizzo del dato satellitare e confronto con il dato proveniente da rilievo di prossimità
• Vantaggi nell’utilizzo di un dato satellitare e di un dato aereo (Drone e Aereo)
• Reperimento e temporalità del dato open in contesto ambientale

• Scaricamento del dato interferometrico SAR da piattaforma satellitare
• Definizione e teoria del dato interferometrico SAR
• Gestione e trattamento del dato interferometrico SAR
• Esercitazione relativa al trattamento del dato interferometrico SAR

Geologo professionista, diplomato al Master di Secondo livello in "GIScience e Sistemi a Pilotaggio Remoto per la gestione integrata del territorio e delle risorse naturali" presso il Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile ed Ambientale dell'Università degli Studi di Padova. Pilota APR e Flight Instructor specializzato nel telerilevamento da Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto e nel GIS Analysis, nel settore geologico, ambientale ed ingegneristico.