Sviluppo di algoritmi prototipali PRISMA per la stima del danno ambientale e della vulnerabilità alla land degradation - SAPP4VU

Il progetto sviluppa un approccio metodologico per la full exploitation dei dati iperspettrali e con continuità di acquisizione, quali quelli della missione PRISMA, a supporto delle applicazioni in ambito ecologico per la valutazione della vulnerabilità degli ecosistemi legata
a:

• fenomeni a lenta dinamica (come la Land Degradation) che progressivamente alterano gli equilibri ecologici,
• eventi estremi (e.g. incendi, alluvioni, eventi estremi metereologici) che possono modificare repentinamente la struttura degli ecosistemi coinvolti.

Rispetto ai due obiettivi generali, il progetto si articola nei seguenti obiettivi specifici:

• dimostrare come i dati iperspettrali da piattaforma satellitare, analizzati con appropriate tecniche di ML, consentano l’individuazione precoce dell’innesco di fenomeni di Land Degradation in differenti contesti biogeografici;
• dimostrare l’efficacia dei dati PRISMA nella stima accurata del danno agli ecosistemi e nella valutazione del recupero post-danno da eventi calamitosi;
• ottimizzare per i dati PRISMA procedure di clustering e classificazione, ivi inclusi algoritmi DL (Deep Learning);
• ottimizzare per i dati PRISMA la catena di processing per la stima di attributi funzionali della vegetazione (Plant Functional Traits) sia di tipo biochimico che strutturale;
• valutare le performance e definire un set ottimale di indici spettrali PRISMA per la vegetazione;
• stimare il miglioramento apportato dai dati PRISMA per il downscaling della LST (30m);
• definire un set ottimale di metriche di LE (Landscape Ecology) per la valutazione della stabilità ecologica degli ecosistemi attraverso i prodotti PRISMA.