MONALISA
Monitoraggio di parametri ambientali nell'ambiente alpino integrando scienza, tecnologia e applicazioni
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- Project duration: -
- Project status: finished
- Funding: Provincial P.-L.P. 14. Innovation projects (Province BZ funding /Project)
- Institutes: Istituto per l'osservazione della Terra, Istituto per l'ambiente alpino, Istituto per le energie rinnovabili
Nelle alpi, le attività economiche quali ad esempio l'agricoltura sono fortemente influenzate dalle particolari condizioni ambientali di un'area montuosa. Per un efficace management di tali attività è essenziale una precisa e sistematica comprensione dei processi ambientali a tutte le scale.
L'obiettivo principale di MONALISA è quindi lo sviluppo di un approccio al monitoraggio multi-scala per parametri e processi ambientali con l'aiuto di tecnologie innovative nel campo di applicazione dell'agricoltura.
Da un punto di vista scientifico, MONALISA si concentrerà su come migliorare la comprensione dei processi ambientali cruciali tramite tecnologie di monitoraggio innovative.
Da un punto di vista applicativo, approcci e risultati aiuteranno a migliorare le attività di management in agricoltura e potranno essere trasferite in altri campi di applicazione quali foreste, energia ed ambiente.
Nel campo dell'agricoltura, definiamo parametri ambientali cruciali quelli che sono utili per:
• la determinazione delle condizioni di crescita e maturazione (temperatura, precipitazioni, radiazione, umidità del suolo, o contenuto di carbonio);
• la descrizione dello stato della vegetazione (accumulazione di biomassa, Leaf Area Index, stato fenologico o grado di maturazione della frutta).
Il monitoraggio dei parametri ambientali cruciali in MONALISA seguirà l'intera catena produttiva in agricoltura, includendo
• le condizioni ambientali generali e i processi rilevanti per l'agricoltura (WP2);
• le concrete condizioni e i processi produttivi nell'ambiente pre-raccolto (inclusi il monitoraggio e l'ottimizzazione del management) (WP3);
• la qualità del prodotto finale (in particolare le mele) in funzione delle condizioni pre- e post-raccolto (WP4).
Per Monitoraggio multi-scala, nel contesto di MONALISA, si intende da una scala di lavoro di diverse migliaia di km² (l'intera provincia di Bolzano) fino alla scala del mm² (per lo studio della superficie della singola mela).
Per Tecnologie innovative di monitoraggio, nel contesto di MONALISA, si intende
• l'applicazione di approccio non-distruttivo multi-sensore combinando tecniche di imaging multispettrale, RADAR e LIDAR con misure di singolo punto per parametric ambientali cruciali. Di particolare interesse sarà la combinazione di sensori ad alta precisione con sensori a basso costo.
• Sviluppo di un data framework per la gestione di dati ambientali multidimensionali complessi ed eterogenei, includendo una ontologia dei dati, un concetto di metadato, un data base e una piattaforma di distribuzione dei dati;
• Ambiente per high-performance, software e hardware per image e data processing, così come per la simulazione e la modellizzazione ambientale.
Lo sviluppo di tecnologie di monitoraggio innovative, colonna portante di MONALISA ed elemento di collegamento tra le diverse attività del progetto, sarà oggetto del WP5. Le attività di MONALISA prepareranno il terreno per le attività pianificate nell'area "tecnologie alpine" del parco tecnologico di Bolzano.
Il WP6 è dedicato all'integrazione con le industrie, imprese e produzioni locali nelle attività di MONALISA. Il vantaggio di tale integrazione è duplice:
• il progetto potrà approfittare delle competenze tecnologiche delle imprese nel campo della sensoristica, data management e parametri ambientali
• le imprese potranno approfittare delle metodologie sviluppate nel contesto di MONALISA (traferimento di conoscenze e tecnologie) ben oltre gli obiettivi del progetto (ad esempio per il monitoraggio nel campo del legno e altri ambiti)
Potenziali utilizzatori di istituzioni pubbliche e private saranno coinvolti sin dalle fasi inizali per la selezione e la valutazione finale dei parametri ambientali e della qualità (WP7).
Publications
Dati multi e iper-spettrali di prossimità (UAV) per la caratterizzazione delle coperture forestali
Dubbini M, Tomelleri E, Gattelli M, Mejia-Aguilar A (2017)
Presentazione
Dubbini M, Tomelleri E, Gattelli M, Mejia-Aguilar A (2017)
Presentazione
Conference: SOCIETÀ ITALIANA DI FOTOGRAMMETRIA E TOPOGRAFIA - 62° CONVEGNO NAZIONALE | Ragusa | 21.6.2017 - 23.6.2017
Ulteriori informazioni: https://www.asita.it/62-convegno-nazionale-sifet-21-23-giugn ...
Applicazioni agro-forestali di droni in Alto Adige: Droni e professioni tradizionali viste nell’ottica del domani
Tomelleri E, Mejia Aguilar A, Castelli M, Thiebes B, Schlögel R, Franceschi S (2016)
Presentazione
Tomelleri E, Mejia Aguilar A, Castelli M, Thiebes B, Schlögel R, Franceschi S (2016)
Presentazione
Conference: Droni e professioni tradizionali viste nell'ottica del domani | Michele all'Adige (TN) - ITALY | 27.5.2016 - 27.5.2016
Ulteriori informazioni: https://www.fmach.it/CIF/Il-Centro/Eventi/Droni-e-profession ...
From research to operationality: a workflow for standardized UAV-borne hyperspectral data
Tomelleri E, Aasen H, Mejia Aguilar A, Monsorno R (2016)
Presentazione
Tomelleri E, Aasen H, Mejia Aguilar A, Monsorno R (2016)
Presentazione
Conference: EUFAR| Expert Workshop on Hyperspectral Imaging from UAVs – Applications in Precision Farming | Milan, Italy : 14.12.2016 - 14.12.2016
Ground Control Point - Wireless System Network for UAV-based environmental monitoring applications–TechEnv Remote Sensing EURAC
Mejia-Aguilar A (2016)
Presentazione
Mejia-Aguilar A (2016)
Presentazione
Conference: EGU General Assembly 2016 | Vienna | 17.4.2016 - 22.4.2016
Spatial sampling strategies for UAV spectral measurements
Tomelleri E, Mac Arthur A, Chilinski M, Chormanski J, D’Odorico P, Dubbini M, Gattelli M, George C, Harris A, Mejia Aguilar A, Köksal ES, Veroustraete F (2016)
Materiale didattico
Tomelleri E, Mac Arthur A, Chilinski M, Chormanski J, D’Odorico P, Dubbini M, Gattelli M, George C, Harris A, Mejia Aguilar A, Köksal ES, Veroustraete F (2016)
Materiale didattico
Conference: ESR Think Tank| Best practice UAV spectral sampling | Tartu : 22.11.2016 - 24.11.2016
Ulteriori informazioni: https://optimise.dcs.aber.ac.uk/wp-content/uploads/Newslette ...
Our partners
Project Team
1 - 22
Enrico Tomelleri
Team Member
Stefano Della Chiesa
Team Member
Sarah Asam
Team Member
Sebastian Geidel
Team Member
Emanuele Cordano
Team Member