CNR-IMAA

Osservazione della Terra

Sviluppo e applicazione di tecniche di Osservazione della Terra, di strumenti digitali e di modellistica per lo studio dei processi geofisici e ambientali

La linea di ricerca è rivolta allo studio dell’atmosfera, della geosfera e della superficie terrestre mediante tecniche di rilevamento innovative  multi-sensore e multi-piattaforma, e tecniche avanzate di elaborazione dei dati, machine learning e IA con l’obiettivo di migliorare le conoscenze sui principali fenomeni geofisici ed ambientali nell’ottica dello sviluppo sostenibile. 

Le attività di ricerca in “Osservazioni della Terra” sono rivolte allo sviluppo e all’integrazione di metodi e tecnologie di osservazione in-situ e di telerilevamento con sistemi sia di tipo attivo che passivo, per lo studio dell’atmosfera, della geosfera e della superficie terrestre con lo scopo di contribuire all’avanzamento delle conoscenze sui principali fenomeni geofisici ed ambientali in risposta agli obiettivi per lo sviluppo sostenibile. Le attività si articolano su due fronti: da un lato l’analisi dei processi geo-ambientali mediante approcci multidisciplinari, multipiattaforma, multi-sensore e multifrequenza, integrando l’interpretazione delle osservazioni con la modellizzazione su diverse scale spaziali e temporali; dall’altro, la gestione, l’organizzazione e l’analisi di grandi banche dati e serie storiche.

Le sfide sociali a cui siamo chiamati richiedono sempre nuove soluzioni per approcci innovativi di osservazione della Terra, sfruttando dati provenienti da diverse fonti, dotati di sensori multipli e compatibili con diverse piattaforme, per individuare e analizzare gli impatti a breve termine (come eventi meteorologici estremi dalla rapida evoluzione dinamica) e a medio-lungo termine (come siccità, desertificazione, degrado del suolo). In tale contesto, con lo sguardo sempre rivolto all’innovazione, vengono sviluppati nuovi approcci basati sull’applicazione di tecniche avanzate di elaborazione dei segnali, con particolare enfasi alle metodologie guidate dai dati (machine/deep learning) e all’ IA per poter meglio rispondere ai numerosi quesiti sollevati dalle attuale problematiche ambientali.