06-14, 16:30–18:30 (Europe/London), Aula 1 @ UniBa
Questo corso si focalizza sull’estrazione e produzione di informazioni preziose per il monitoraggio ambientale e la gestione del territorio attraverso l'uso di fonti di dati open, come quelle fornite dal programma Copernicus, un'iniziativa dell'Unione Europea volta a garantire la diffusione di dati e servizi ambientali accurati e affidabili per supportare i processi decisionali. Tale servizio si configura come uno strumento essenziale per gestire, monitorare e valutare l'ambiente e le sue risorse, utilizzabile da un'ampia gamma di utenti, tra cui decisori politici, ricercatori e aziende, per analizzare e fronteggiare le più importanti criticità ambientali.
Dopo una panoramica dell'iniziativa Copernicus e dei suoi servizi, saranno introdotte le potenzialità della piattaforma Google Earth Engine (GEE) nel processamento dei big data geospaziali. GEE è una piattaforma cloud, versatile e gratuita, sviluppata da Google nel 2017 per trattare i big data geospaziali, e caratterizzata da un database integrato, continuamente aggiornamento, in cui sono immagazzinati i dati geospaziali open-source e free prodotti e diffusi dai vari programmi spaziali. Al suo interno è possibile effettuare ricerche geospaziali complesse e creare carte personalizzate, integrando una varietà di fonti di dati e tools mediante lo sviluppo di codici in linguaggio di programmazione Javascript o Python.
La natura pratica del workshop suggerisce che i partecipanti acquisiscano esperienze di base per estrarre importanti informazioni dalle immagini satellitari e dalle altre fonti di dati geospaziali di tipo open.
Alcuni potenziali argomenti che saranno trattati nel workshop sono:
• Presentazione del programma Copernicus e del servizio di monitoraggio del territorio da esso fornito
• Introduzione a Google Earth Engine e alle sue potenzialità nel processamento ed analisi dei big dati geospaziali
• Esercizi pratici volti ad analizzare e processare i dati e i servizi Copernicus in ambiente Google Earth Engine.
- Estimating the influence of building density bias on the accuracy of Global DEM of Differences in urban change analysis
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