Ingegneria per l'Ambiente e il Territorio - Environmental Engineering

Obiettivi generali Il corso trova la sua motivazione nell'ampia e sempre crescente disponibilità di dati di Osservazione della Terra, acquisiti da una varietà di missioni satellitari. Gran parte di questi dati di telerilevamento proviene da programmi pubblici (ad esempio Copernicus dall'UE, Landsat dagli Stati Uniti) ed è reso disponibile gratuitamente su piattaforme cloud dedicate per l'analisi dei dati ambientali su scala planetaria (ad esempio Google Earth Engine, ESA DIAS). Inoltre, un'altra grande quantità di dati può essere raccolta sul campo da diversi sensori a basso costo ampiamente comuni (ad esempio quelli incorporati negli smartphone) tramite Volunteered Geographic Information (VGI) e crowdsourcing; questi dati a terra sono generalmente legati a una posizione utilizzando il GPS o simili sistemi globali di navigazione satellitare (GNSS: Galileo, GLONASS, Beidou). Entrambi questi tipi di dati da remote sensing e rilevati al suolo sono quindi big data geospaziali, a causa delle loro caratteristiche "4V" (Volume, Variety, Velocity, Veracity). Possono essere integrati tra di loro e con altre informazioni geospaziali già disponibili e rappresentano una risorsa senza precedenti per monitorare lo stato e il cambiamento del nostro pianeta sotto diversi aspetti (es. effetti del cambiamento climatico, raggiungimento degli SDG), utile a scienziati, tecnici e decisori. Il corso si propone di fornire i fondamenti sulle principali metodologie e tecniche attualmente disponibili per il telerilevamento e l'acquisizione, la verifica, l'analisi, la memorizzazione e la condivisione di big data geospaziali, considerando anche che la stragrande maggioranza (una percentuale prossima all'80%) dei dati attualmente disponibili è geospaziale. Conoscenza e comprensione Gli studenti che hanno superato l'esame conosceranno i fondamenti sulle principali metodologie e tecniche attualmente disponibili per l'acquisizione, la verifica, l'analisi, l'archiviazione e la condivisione dei dati geospaziali, con focus su sistemi di riferimento e sistemi di riferimento sulla Terra, fondamenti di cartografia, fotogrammetria e remote sensing, piattaforme cloud-based per analisi ambientali su scala planetaria (Google Earth Engine), remote sensing GNSS e cloud per l'analisi dei dati ambientali su scala planetaria (Google Earth Engine), essendo anche consapevoli delle risorse rilevanti rappresentate da Volunteered Geographic Information (VGI) e dal crowdsourcing. Applicare conoscenza e comprensione Gli studenti che hanno superato l'esame saranno in grado di pianificare e gestire l'acquisizione, la verifica, l'analisi, l'archiviazione e la condivisione dei dati geospaziali necessari per risolvere problemi interdisciplinari, utilizzando GNSS, fotogrammetria e telerilevamento, e piattaforme cloud-based per analisi ambientali su scala planetaria (Google Earth Engine), essendo anche a conoscenza dei relativi contributi aggiuntivi che possono essere forniti da Volunteered Geographic Information (VGI) e crowdsourcing. Autonomia di giudizio Gli studenti acquisiranno autonomia di giudizio grazie alle competenze sviluppate durante l'esecuzione delle esercitazioni numeriche e pratiche che verranno proposte sugli argomenti principali del corso fotogrammetria e telerilevamento, Google Earth Engine) Capacità di apprendimento L'acquisizione di competenze metodologiche di base sulle tematiche trattate, unitamente a capacità operative all'avanguardia, favorisce lo sviluppo di capacità di apprendimento autonomo da parte dello studente, consentendo un aggiornamento continuo, autonomo e approfondito