Processamento e analisi di immagini satellitari multispettrali in ambiente cloud

Durata: 2:30 ore - cod. GC100

Badge Geocorsi

Questo corso appartiene
alla GeoSerie

Telerilevamento satellitare

Descrizione

Tramite le immagini satellitari multispettrali siamo in grado di osservare ogni porzione del nostro pianeta costantemente. Grazie a questi dati siamo in grado di generare mappe tematiche utili per la gestione del territorio (analisi di cambi di uso del suolo e dei rischi naturali), per la prevenzione dei crimini ambientali, per inventari delle risorse (esplorazione mineraria) e per il monitoraggiodegli effetti dei cambiamenti climatici (erosione costiera e deforestazione).

Il corso è incentrato sull'analisi delle immagini multispettrali da satellite e illustra i metodi per l’individuazione di queste immagini, la loro pre-elaborazione, analisi ed interpretazione utilizzando sistemi clouds. Sono descritte le principali e più recenti tecnologie utilizzate per lo studio e monitoraggio di fenomeni naturali e antropici in termini spaziali e temporali tramite le immagini multispettrali.

Obiettivi formativi

Obiettivo principale è di abilitare i discenti nell’individuare, analizzare ed interpretare immagini satellitari multispettrali attraverso l'utilizzo dei dati provenienti dalla costellazione satellitare Sentinel-2del programma Copernicusdell’Agenzia Spaziale Europea (ESA). Il corso prevede esemplificazioni sull'utilizzo di applicativi che consentono l’accesso e processamento online di dati satellitari multispettrali: Copernicus Browser e le principali apps sviluppate su Google Earth Engine.

Programma del corso

LE MISSIONI MULTISPETTRALI

  • Principali agenzie spaziali
  • Principali missioni di Osservazione della Terra (Landsat e Copernicus)

SENTINEL 2

  • Scopo della costellazione
  • Descrizione dei sensori a bordo
  • Piano di acquisizione delle immagini
  • Diversi tipi di prodotti

ANALIZZARE IMMAGINI MULTISPETTRALI

  • Metodi Machine Learning per la classificazione di immagini satellitari
  • Applicazione di metodi Machine Learning per l’individuazione e mappatura di fenomeni naturali/antropici
  • Google Earth Engine, introduzione

COPERNICUS BROWSER: ESEMPLIFICAZIONI

  • Introduzione a Copernicus Browser per la navigazione degli archivi satellitari e l’analisi on-the-fly
  • Creazioni di timelapses
  • Calcolo di immagini derivate per analisi di aree vegetate, time series, valori spettrali, delimitazione bacini idrici
  • Utilizzo indici NDVI per monitoraggio incendi
  • Utilizzo indici NDWI per monitoraggio alluvioni
  • Creazione di immagini a falsi colori per la mappatura di fenomeni naturali

GOOGLE EARTH ENGINE APPS: ESEMPLIFICAZIONI

  • Introduzione alla piattaforma Google Earth Engine
  • Time Series Animator
  • HazMapper
  • Global Land Analysis & Discovery
  • Global Surface UHI Explorer

Docente: Alessandro Novellino

Alessandro Novellino

Laureato in Scienze Geologiche con indirizzo Geologico Applicativo, lavora dal 2017 presso il British Geological Survey. Si occupa dello sviluppo di nuove tecnologie e metodologie satellitari per la mitigazione di disastri naturali.

Il suo lavoro informa il governo britannico e le organizzazioni internazionali (Banca Mondiale, UNESCO) nella riduzione dei danni e delle fatalità associato a frane, eruzioni vulcaniche, tsunami. Inoltre é membro dell’International Disaster Charter, per fornire consulenza scientifica in seguito ai maggiori disastri naturali del pianeta.

Ha collaborato con diverse istituzioni internazionali come l’Agenzia Spaziale Europea (ESA) e l’Agenzia dell’Ambiente Europea (EEA) nell’ambito dell’Earth Observation. Siede nel NERC Peer Review College per la valutazione di progetti di ricerca del Natural Environment Research Council del Regno Unito. 

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