ALGORITMI

Entwicklung von Algorithmen zur Bestimmung und Beobachtung hydrologischer Parameter mit Satelliten- und Drohnendaten

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  • Project duration: December 2018 - January 2022
  • Project status: finished

Die Analyse des hydrologischen Kreislaufes mit Fernerkundungsdaten bietet interessante technische und wissenschaftliche Herausforderungen um eine genaue Abschätzung des Einflusses natürlicher und anthropogener Standortfaktoren auf den Wasserkreislauf zuzulassen. Beispiele hierfür sind die Nutzung hydrologischer Ressourcen, die Ausbreitung und Mächtigkeit des Schnees oder die Biomasse auf land- oder forstwirtschaftlich genutzten Flächen. Das Monitoring dieser individuellen Faktoren ist sowohl für Wasserwirtschaft als auch zur Risikoabschätzung relevant (z.B. Überflutungen, Lawinen, Rutschungen).

Das Ziel des ALGORITMI Projektes ist die Entwicklung neuartiger Algorithmen und Techniken auf Basis von maschinellem Lernen, um biophysikalische Parameter wie die Bodenfeuchte, Biomasse und Schnee abzuleiten und so die diversen Komponenten des Wasserkreislaufes zu charakterisieren. Diese Algorithmen, hauptsächlich basierend auf SAR Daten, werden von Seite der EURAC auf einer regionalen Skala (Südtirol) unter Zuhilfenahme zusätzlicher Daten sowie Daten aus satellitenüberflugssynchron organisierten Feldarbeiten, implementiert, kalibriert und validiert. Als Untersuchungsgebiete dienen dazu das Schnalstal für die Schneebedeckung und das Matschertal für die Untersuchungen zu landwirtschaftlichen Gebieten und Waldflächen.

Kontaktperson: Claudia Notarnicola claudia.notarnicola@eurac.edu und Giovanni Cuozzo giovanni.cuozzo@eurac.edu

Publications
Biomass retrieval based on genetic algorithm feature selection and support vector regression in Alpine grassland using ground-based hyperspectral and Sentinel-1 SAR data.
Chiarito E, Cigna F, Cuozzo G, Fontanelli G, Mejia Aguilar A, Paloscia S, Rossi M, Santi E, Tapete D, Notarnicola C (2021)
Zeitschriftenartikel
European Journal of Remote Sensing

Weitere Informationen: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/22797254.2021.1 ...

https://doi.org/10.1080/22797254.2021.1901063

https://hdl.handle.net/10863/18197

Novel Approaches for the Estimation of Hydrological Parameters using Long Time Series of COSMO-SkyMed and Sentinel-1 SAR Data at Different Polarizations, Airborne Radiometers and In-situ Measurements
Tapete D, Cigna F, Paloscia S, Santi E, Pettinato S, Fontanelli G, Lapini A, Chiarito E, Notarnicola C, Cuozzo G, Jacob A, De Gregorio L, Rossi M (2021)
Vortrag

Conference: Fringe 2021 | Online | 31.5.2021 - 4.6.2021

Weitere Informationen: https://fringe.esa.int/

https://hdl.handle.net/10863/18541

Snow water equivalent retrieval from COSMO-SkyMed observations through machine learning algorithms and model simulations
Santi E, Paloscia S, Pettinato S, Notarnicola C, Cuozzo G, De Gregorio L, Cigna F, Tapete D
(2021)
Vortrag

Conference: IGARSS 2021 - Virtual Conference | Bruxelles | 12.7.2021 - 16.7.2021

Weitere Informationen: https://igarss2021.com/view_paper.php?PaperNum=3254

https://hdl.handle.net/10863/18617

Snow water equivalent retrieval from COSMO-SkyMed observations through machine learning algorithms and model simulations
Santi E, Paloscia S, Pettinato S, Notarnicola C, Cuozzo G, De Gregorio L, Cigna F, Tapete D
(2021)
Beitrag in Konferenzband

Conference: IGARSS 2021 - Virtual Conference | Bruxelles | 12.7.2021 - 16.7.2021

Weitere Informationen: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9553985

https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9553985

https://hdl.handle.net/10863/19665

SAR multi-frequency observations of vegetation in agricultural and mountain areas
Paloscia S, Fontanelli G, Lapini A, Santi E, Pettinato S, Notarnicola C, Chiarito E, Cuozzo G, Tapete D, Cigna F (2020)
Beitrag in Konferenzband

Conference: Union Radio-Scientifique Internationale - General Assembly and Scientific Symposium (URSI GASS) 2020 | Rome | 29.8.2020 - 5.9.2020

Weitere Informationen: https://www.ursi.org/proceedings/procGA20/papers/URSI2020Veg ...

https://doi.org/10.23919/URSIGASS49373.2020.9232372

https://hdl.handle.net/10863/19099

SWE retrieval in Alpine areas with high-resolution COSMO-SkyMed X-band SAR data using
Artificial Neural Networks and Support Vector Regression techniques
Santi E, Paloscia S, Pettinato S, De Gregorio L, Cuozzo G, Jacob A, Notarnicola C, Cigna F, Tapete D (2020)
Beitrag in Konferenzband

Conference: Union Radio-Scientifique Internationale - General Assembly and Scientific Symposium (URSI GASS) 2020 | Rome | 29.8.2020 - 5.9.2020

Weitere Informationen: https://www.ursi.org/proceedings/procGA20/papers/ursi2020sno ...

https://doi.org/10.23919/URSIGASS49373.2020.9232247

https://hdl.handle.net/10863/19472

SWE retrieval in Alpine areas with high-resolution COSMO-SkyMed X-band SAR data using Artificial Neural Networks and Support Vector Regression techniques
Santi E, Paloscia S, Pettinato S, De Gregorio L, Cuozzo G, Jacob A, Notarnicola C, Cigna F, Tapete D (2020)
Vortrag

Conference: Union Radio-Scientifique Internationale - General Assembly and Scientific Symposium (URSI GASS) 2020 | Rome | 29.8.2020 - 5.9.2020

Weitere Informationen: http://www.ursi.org/proceedings/procGA20/presentations/Palos ...

https://hdl.handle.net/10863/18656

SAR multi-frequency observations of vegetation in agricultural and mountain areas
Paloscia S, Fontanelli G, Lapini A, Santi E, Pettinato S, Notarnicola C, Chiarito E, Cuozzo G, Tapete D, Cigna F (2020)
Vortrag

Conference: Union Radio-Scientifique Internationale - General Assembly and Scientific Symposium (URSI GASS) 2020 | Rome | 29.8.2020 - 5.9.2020

Weitere Informationen: http://www.ursi.org/proceedings/procGA20/presentations/Palos ...

https://hdl.handle.net/10863/18654

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