Remote sensing and spatial analysis for geohazards and georesources
A.A. 2025/2026
Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire agli studenti conoscenze teoriche e competenze pratiche sull'uso del remote-sensing e dell'analisi spaziale dei dati per lo studio, il monitoraggio e la gestione di fenomeni naturali e risorse geologiche. Verranno approfondite le principali tecniche di acquisizione ed elaborazione di dati da sensori ottici, radar e LiDAR, con applicazioni nell'ambito delle geoscienze. Saranno inoltre presentati strumenti di analisi in ambiente Google Earth Engine (GEE). Verranno presentati gli strumenti GIS per l'organizzazione, l'integrazione e l'elaborazione di dati spaziali. Verranno introdotti i concetti e gli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning per l'analisi di dati ambientali. Verranno forniti gli strumenti per l'analisi critica dei risultati dei modelli (affidabilità, interpretabilità).
Risultati apprendimento attesi
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di: - comprendere i principi fisici e tecnici dei diversi sensori di telerilevamento; - elaborare e interpretare dati multispettrali, radar, LiDAR e UAV; - comprendere i concetti base delle tecniche di intelligenza artificiale/machine learning; - identificare i modelli più adatti in funzione del dataset da analizzare e valutare le prestazioni dei modelli utilizzati; - applicare strumenti GIS e tecniche di analisi spaziale a casi studio reali su pericolosità e risorse geologiche; - valutare criticamente i limiti e le potenzialità delle diverse tecniche di osservazione della Terra; - valutare criticamene i limiti e le potenzialità delle tecniche di intelligenza artificiale/machine learning; - sviluppare un progetto applicativo basato su dati di telerilevamento.
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
insegnamento non attivo nell'a.a. 2025-26
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Programma
- Introduzione al telerilevamento e alle piattaforme di acquisizione (satelliti, droni, aerei). - Sensori ottici, multispettrali e iperspettrali.
- Radar ad apertura sintetica (SAR) e applicazioni a deformazioni e movimenti superficiali. - LiDAR e modellazione digitale del terreno. - UAV e fotogrammetria digitale: pianificazione del volo, raccolta dati, GCP, elaborazione SfM, DSM/DTM e ortofoto. - Google Earth Engine (GEE): dataset disponibili, indici spettrali, serie temporali, change detection, applicazioni. - Strumenti GIS per l'organizzazione, l'integrazione e l'analisi spaziale di dati ambientali. - Metodi e tecniche statistiche per l'analisi esplorativa di dati ambientali (quality check, outlier, missing values, trend). - Concetti e algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning (apprendimento supervisionato/non supervisionato). - Valutazione delle prestazioni e dell'interpretabilità dei modelli generati.- Applicazioni su pericolosità geologica. - Applicazioni sulle georisorse: risorse idriche. - Presentazione e discussione di casi studio reali. - Sviluppo di un progetto applicativo basato su dati reali.
- Radar ad apertura sintetica (SAR) e applicazioni a deformazioni e movimenti superficiali. - LiDAR e modellazione digitale del terreno. - UAV e fotogrammetria digitale: pianificazione del volo, raccolta dati, GCP, elaborazione SfM, DSM/DTM e ortofoto. - Google Earth Engine (GEE): dataset disponibili, indici spettrali, serie temporali, change detection, applicazioni. - Strumenti GIS per l'organizzazione, l'integrazione e l'analisi spaziale di dati ambientali. - Metodi e tecniche statistiche per l'analisi esplorativa di dati ambientali (quality check, outlier, missing values, trend). - Concetti e algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning (apprendimento supervisionato/non supervisionato). - Valutazione delle prestazioni e dell'interpretabilità dei modelli generati.- Applicazioni su pericolosità geologica. - Applicazioni sulle georisorse: risorse idriche. - Presentazione e discussione di casi studio reali. - Sviluppo di un progetto applicativo basato su dati reali.
Prerequisiti
Conoscenze di base di geologia generale, geomorfologia, geografia fisica e geologia applicata. Elementi di cartografia, statistica e sistemi informativi geografici (GIS) sono utili ma non obbligatori.
Metodi didattici
Il corso prevede lezioni frontali, esercitazioni pratiche in laboratorio informatico, discussione di casi studio e sviluppo di un progetto applicativo.
Materiale di riferimento
- Appunti e dispense del corso forniti dal docente. - Articoli scientifici. - Siti web e risorse online di riferimento. - Dataset messi a disposizione dal docente.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'apprendimento sarà verificato tramite: - lo svolgimento di un progetto individuale o di gruppo basato su dati reali e discussione orale dello stesso (75% del voto); - una discussione orale sugli argomenti trattati durante il corso (25% del voto)
GEO/04 - GEOGRAFIA FISICA E GEOMORFOLOGIA - CFU: 3
GEO/05 - GEOLOGIA APPLICATA - CFU: 3
GEO/05 - GEOLOGIA APPLICATA - CFU: 3
Esercitazioni: 24 ore
Lezioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore