Maria Consiglia Rasulo

Maria Consiglia Rasulo

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mappatura piante di ulivo

È iniziata a Montalbano di Fasano, nella tenuta “Masseria Mozzone”, grazie alla collaborazione con Unaprol, PugliaOlive e Coldiretti, la campagna di raccolta dati per l’anno 2022 per l'individuazione precoce e la mappatura delle piante di ulivo colpite da Xylella fastidiosa in Puglia, nell’ambito del Progetto REDoX “Remote Early Detection of Xylella”, finanziato dal MiSE.

Il progetto vede coinvolti 4 istituti del CNR (IREA; IRSA; IPSP; ISPA), assieme al Distretto Tecnologico Aerospaziale Pugliese (DTA S.C.a.r.l.), con Planetek Italia ed ENAV come partner aziendali.

L’IREA coordina la campagna di acquisizione dei dati ad altissima risoluzione, effettuata attraverso sensori iperspettrali e termici, tra cui quelli messi a disposizione dal Dipartimento di Ingegneria dell’Università degli Studi di Palermo, montati su piattaforma UAV. L’IREA si occupa, inoltre, della messa a punto della metodologia per l’individuazione automatica delle piante infette da Xylella a partire dai dati iper-spettrali e termici, acquisiti a differenti risoluzioni spaziali, sia dai sensori montati su UAV sia da sensori montati su aereo, questi ultimi messi a disposizione dal CNR-IRSA e acquisiti anche grazie alla collaborazione tra CNR e GdF.

 

eventi2

2022

10 maggio, 2022 Area della Ricerca del CNR di Milano, primo Workshop Transdisciplinare del progetto BRIDGES Building reflexivity and response-ability involving different narratives of knowledge and science Per informazioni vedi la notizia qui

25-29 aprile, 2022 37° ACM Symposium on Applied Computing (SAC), Brno, Repubblica Ceca

 


Anni precedenti: 2021  2020  2019  2018  2017  2016  2015   2014   2013    2012   2011
 
20-21 e 27-28 febbraio, parte LA SICUREZZA ALIMENTARE E LE RISORSE AMBIENTALI CON IL CNR, un'iniziativa in cui i ricercatori dell'IREA CNR e di altri istituti milanesi incontrano il pubblico al Museo Scienza e Tecnologia L. Da Vinci in laboratori interattivi di alimentazione, biotecnologie, genetica, materiali. Ulteriori informazioni qui.

Remote Sensing cover

L’articolo “Evaluation of Hybrid Models to Estimate Chlorophyll and Nitrogen Content of Maize Crops in the Framework of the Future CHIME Mission” pubblicato dai ricercatori IREA Gabriele Candiani e Mirco Boschetti, in collaborazione con colleghi dell’Università di Miano-Bicocca, dell’Università di València, del CREA e del Consiglio Nazionale di Scienza e Tecnologia del Messico, è stato selezionato dagli editori di Remote Sensing per la copertina del volume 14, Issue 8, pubblicato ad aprile 2022.

Le missioni iperspettrali spaziali previste nei prossimi anni forniranno una quantità senza precedenti di dati spettroscopici, consentendo nuove possibilità di ricerca in diversi campi delle risorse naturali, compreso il settore Agricolture and Food Security. Per sfruttare in modo efficiente questo flusso di dati, al fine di estrarre informazioni utili per applicazioni di agricoltura sostenibile, è necessario studiare e implementare nuovi metodi di elaborazione delle immagini iperspettrali da satellite.

Lo studio ha valutato l’utilizzo dei recenti modelli ibridi, per la stima di parametri biofisici in colture di mais, a partire da dati simulati di CHIME, il sensore iperspettrale satellitare dell’Agenzia Spaziale Europea, attualmente in fase di studio. I modelli ibridi, oggi sempre più popolari, utilizzano codici di trasferimento radiativo (RTM) per generare delle look-up-table (LUT) contenenti migliaia di spettri simulati di riflettanza della vegetazione e i relativi parametri biofisici di interesse; queste LUT vengono quindi utilizzate come coppie input-output (riflettanza-parametro biofisico) per l’addestramento di algoritmi di Machine Learning (ML). La popolarità dei modelli ibridi è dovuta al fatto di poter sfruttare le proprietà di generalizzazione dei metodi fisicamente basati con la flessibilità e l’efficienza computazionale dei metodi di Machine Learning. Lo studio si è focalizzato sull’analisi delle performance dei modelli ibridi in funzione di diverse combinazioni di dimensionality reduction, sia a livello spettrale, considerando diverse componenti della PCA, sia a livello di numero di campioni input-output utilizzati per l’addestramento dell’algoritmo di ML (Gaussian Process Regression).

I risultati promettenti ottenuti in questo studio supportano l’utilizzo della spettroscopia da satellite e dei modelli ibridi, per la stima dei parametri biofisici delle colture.

 

IEEE Trans. Medic. Imag

Un importante riconoscimento è stato conferito a Rosa Scapaticci, ricercatrice presso il CNR-IREA, selezionata come Associate Editor della rivista IEEE Transactions on Medical Imaging (IF 10.048), in qualità di esperta del settore “Microwave imaging for medical applications”. L'obiettivo della rivista è dare una visione unificante delle scienze della medicina, della biologia e dell'imaging ed enfatizzare la sinergia tra strumentazione, hardware, software, matematica, fisica, biologia e medicina attraverso nuovi metodi di analisi.

Maggiori dettagli sulla rivista sono disponibili a questo link.

A questo link il gruppo editoriale completo

 

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La copertina del numero 23 del 2021 della rivista Remote Sensing, dedicata all’articolo High Performance Computing in Satellite SAR Interferometry: A Critical Perspective di Pasquale ImperatoreAntonio Pepe ed Eugenio Sansosti, ricercatori dell’IREA-CNR, è stata selezionata per il 2021 Best Cover Award che ha premiato le cinque migliori copertine dell’anno 2021.

Lo studio presenta un’estesa discussione sullo stato dell’arte delle tecniche di calcolo ad alte prestazioni applicate all’elaborazione interferometrica di dati Radar ad Apertura Sintetica (SAR) acquisiti da satellite esaminando le diverse implementazioni esistenti, le differenti strategie e architetture parallele utilizzate e le loro prestazioni.

A questo link la notizia sul sito della rivista.

 

FSF 2022La “Festa di Scienza e Filosofia” è una grande festa culturale che si tiene a Foligno dal 2011, un appuntamento in cui scienza e filosofia si confrontano su temi di attualità.

In programma dal 21 al 24 aprile prossimi, la manifestazione vedrà il contributo di un centinaio di relatori che prenderanno parte a circa 120 conferenze dedicate alle scuole e al grande pubblico.

Tra loro il dr. Vincenzo De Novellis, ricercatore dell’IREA-CNR, che proporrà due eventi. Il primo, dal titolo “Dottò, ma quando scoppia il Vesuvio? Il Grand Tour in Blues”, è una conferenza-spettacolo che attraverso musica, immagini, giochi e canzoni, tratterà il tema del rischio vulcanico ma mostrerà anche la “Risorsa Vesuvio” quale potente strumento economico per un efficiente programma di sviluppo territoriale nella sicurezza.

Il secondo evento, “C’era una volta il pianeta Terra: breve storia di quasi tutto, dalla genesi al mondo d’oggi”, che vedrà coinvolto anche il dr. Stefano Solarino dell'INGV, sarà un viaggio nella storia della Terra. Video, racconti e musica dal vivo accompagneranno il pubblico alla scoperta dei principali eventi geologici accaduti fino ai giorni nostri e a interrogarsi su un futuro che sembra segnato dall’impatto dell’uomo.

Per maggiori informazioni clicca qui 

BiOBSi terrà a Ischia dal 6 al 10 giugno la Quarta Scuola Nazionale Biosensori Ottici e Biofotonica (Bio&B), un'iniziativa italiana per stabilire una piattaforma di istruzione, discussione e scambio fra i giovani ricercatori che lavorano nel settore dei biosensori e della fotonica.

Durante la Scuola saranno descritti i principali tipi di biosensori, i biorecettori più innovativi e le diverse tecniche di immobilizzazione. Saranno anche descritti alcuni metodi ottici basati sull’interazione tra fotoni e materia biologica per applicazioni biomedicali, agroalimentari e ambientali.

La Scuola è rivolta a dottorandi, borsisti ed assegnisti afferenti ad Università, enti pubblici di ricerca e laboratori privati (fino a un massimo di 35 partecipanti). Per partecipare è necessario compilare il modulo di iscrizione entro il 26 Aprile 2022.

Direttori: Ambra Giannetti (IFAC-CNR), Maria Grazia Manera (IMM-CNR), Ilaria Rea (ISASI-CNR), Genni Testa (IREA-CNR).

Programma

Flyer

Per tutti i dettagli clicca qui

 

Logo GRSSLo scorso 3 marzo si è svolta la cerimonia di premiazione del Premio tesi IEEE-GRS29-Italy 2020-21. Il concorso, organizzato anche quest’anno congiuntamente dai Chapter IEEE Geoscience Remote Sensing Central-North Italy (GRS29-CNI) e South Italy (GRS29-SI), ha visto la premiazione delle 3 migliori tesi di dottorato e delle 3 migliori tesi di laurea magistrale, su tematiche di geoscienze e telerilevamento, discusse nel periodo dal 1° giugno 2020 al 31 maggio 2021.

Tra i candidati di quest’anno, è risultata vincitrice Marina Ranghetti, per la tesi di laurea magistrale dal titolo “Hybrid approaches for the estimation of biophysical variables of agronomic interest from hyperspectral and multispectral data: applications for maize crops”, svolta presso IREA e discussa al Politecnico di Milano nell’aprile 2021.

La tesi svolta da Marina ha riguardato l’utilizzo di approcci ibridi per la stima di variabili biofisiche da dati iperspettrali e multispettrali.schema Tra le variabili biofisiche di interesse, sono state scelte l’indice di area fogliare (LAI), nonché il contenuto di clorofilla e azoto nella chioma (CCC e CNC, rispettivamente). Più in dettaglio, un approccio ibrido consiste nell’integrare modelli di trasferimento radiativo (RTM) con algoritmi di machine learning (ML), sfruttando le proprietà di generalizzazione tipiche dei metodi fisicamente basati, come gli RTM, con la flessibilità e l’efficienza computazionale dei ML. Durante la tesi Marina ha utilizzato l’RTM PROSAIL-PRO per simulare un database composto da migliaia di spettri di vegetazione del mais, facendo variare i parametri di input del PROSAIL-PRO per considerare diverse condizioni della vegetazione. Le relazioni tra spettri (input) e parametri biofisici di interesse (output) sono quindi state modellate utilizzando diversi algoritmi di ML: Gaussian Processing Regression, Neural Network, Random Forest, Partial Least Square Regression, Support Vector Regression. I diversi modelli addestrati sono stati testati con dati simulati in configurazione PRISMA e Sentinel-2 a partire da dati aerei iperspettrali. Le performance dei modelli sono state valutate con dati in-situ raccolti durante le campagne di misura contemporanee ai sorvoli aerei. I migliori algoritmi in configurazione Sentinel-2, per ciascuna variabile di interesse (LAI, CCC e CNC), sono stati applicati a dati reali per la creazione delle relative mappe.

Marina, è attualmente borsista di ricerca presso la sede IREA di Milano, dove sta continuando la sua attività di ricerca nell’ambito del telerilevamento ottico applicato all’agricoltura di precisione.

 

Al for GoodAI for Good è una piattaforma digitale dove innovatori nel settore dell’Intelligenza Artificiale (AI) propongono soluzioni concrete per avanzare verso i Sustainable Development Goals (SDG) delle Nazioni Unite.

In occasione della giornata internazionale delle foreste (21 marzo), la Professoressa Maria Brovelli, associata a IREA-CNR, nella sua qualità di Chair di UN-GGIM Academic Network, invita ad un workshop che presenta soluzioni AI per monitorare la deforestazione. Il caso di studio è la foresta Amazzonica.

La prima parte del workshop è prevista per martedì 15 marzo, alle 15:00 CET, e mostrerà l’applicazione di algoritmi di Machine Learning (ML) utilizzando dati geospaziali aperti (in particolare immagini multispettrali dal catalogo Google Earth Engine provenienti da missioni ESA Sentinel e NASA Landsat). E’ prevista un’illustrazione delle caratteristiche del catalogo e delle possibilità di processing di Google Earth Engine, come pure la descrizione di codici JavaScript per manipolare i dati ed effettuare i processi su di essi.

Si passerà poi al calcolo di indici come il Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e all’analisi di serie temporali. Tutti i passi dimostrativi porteranno a creare scene pre-processate cui applicare un algoritmo ML che quantifichi la perdita di superficie forestata. Ci si baserà sull’articolo di Brovelli et al. “Monitoring Forest Change in the Amazon Using Multi-Temporal Remote Sensing Data and Machine Learning Classification on Google Earth Engine” (ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2020, 9, 580. https://doi.org/10.3390/ijgi9100580). Al questo link è possibile avere maggiori dettagli sull’evento.

Per assistere al workshop è necessario un account a Google Earth Engine. La registrazione non è immadiata perché è necessaria un’approvazione da parte di Google. Per richiedere la registrazione utilizzare il bottone Sign-up a https://earthengine.google.com/.

 

marteIl Focus dell’ultimo numero del 2021 dell’Almanacco della Scienza, quindicinale del Consiglio Nazionale delle Ricerche, riporta le attività di ricerca più significative dell’anno per i sette Dipartimenti del Consiglio Nazionale delle Ricerche. Il Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Trasporti (DIITET) ha indicato quale risultato più rilevante nel 2021 gli ultimi sviluppi delle attività di ricerca riguardanti la scoperta di acqua su Marte.

La presenza di acqua liquida presente sotto la calotta polare meridionale di Marte, in particolare nella regione di Ultimi Scopuli, rilevata a partire da osservazioni del radar Mars Advanced Radar for Subsurface and Ionosphere Sounding (Marsis) è stata oggetto di una prima pubblicazione su “Science” nel 2018. La scoperta, da parte di un team di ricerca interamente italiano del quale faceva parte anche l'Istituto per il Rilevamento Elettromagnetico dell'Ambiente, ha riacceso il dibattito sull'origine e la stabilità di acqua liquida nel sottosuolo marziano. In seguito, il lavoro “Multiple subglacial water bodies below the South Pole of Mars unveiled by new Marsis data” pubblicato su “Nature Astronomy” ha riguardato la scoperta di ulteriori laghi di acqua salata nel sottosuolo del polo sud marziano, rafforzando l'ipotesi della presenza di acqua liquida.

Marsis è un radar che assicura una risoluzione nel ghiaccio puro di circa 50 metri e che investiga il sottosuolo fino alla profondità (per le calotte polari) di circa 3,7 km. Le osservazioni di Marsis sono state analizzate adattando le procedure comunemente utilizzate per l'elaborazione di dati da un radar terrestre al fine di discriminare tra condizioni basali subglaciali umide e secche. Infatti, in Antartide e Groenlandia la combinazione di analisi qualitative (morfologia del substrato roccioso nell'immagine radar) e quantitative (caratteristiche del segnale) viene utilizzata proprio per rilevare la presenza di acqua subglaciale. Va inoltre sottolineato come la metodologia di elaborazione impiegata in tale lavoro sia completamente diversa da quella utilizzata in quello pubblicato su “Science” nel 2018 e rende confidenti nell'affidabilità dei risultati riportati in entrambi gli articoli.

L'analisi ha confermato la presenza del lago già individuato nel 2018 e fornito risultati inaspettati, che mostrano la presenza di tre nuove aree caratterizzate da pozze liquide. È quindi ragionevole supporre che acqua liquida possa essere presente in maniera diffusa alla base del SPLD (South Polar Layered Deposits), anche se potrebbe essere molto difficile rivelarla.

Per quanto riguarda le possibili cause della presenza di acqua liquida, in assenza di dati sul flusso di calore o di prove geologiche, sono state fatte diverse ipotesi in gran parte speculative e che non tengono in conto adeguatamente le osservazioni planetarie fino a oggi effettuate. L'ipotesi presentata nel lavoro si basa sull'esistenza di acqua ipersalina, cioè acqua con un'elevata concentrazione di sali disciolti. La possibilità di estesi corpi idrici ipersalini su Marte è particolarmente eccitante a causa della potenziale esistenza di vita microbica, come organismi estremofili, anaerobi e aerobi. I corpi di acqua alla base del Polo Sud marziano rappresentano quindi aree di potenziale interesse astro-biologico e sarebbe auspicabile che future missioni su Marte si focalizzino su questa regione.

Vai al sito dell’Almanacco della Scienza per leggere l’articolo completo

 

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