B5192 - MONITORAGGIO E TELERILEVAMENTO DELLE FORESTE

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine dell'insegnamento, lo studente possiede le procedure di rilevamento e monitoraggio delle risorse forestali (a terra e con tecniche di telerilevamento), e conosce i principali risultati del monitoraggio delle foreste e della sostenibilità della gestione forestale. In particolare, lo studente è in grado di: (i) eseguire il rilievo e il monitoraggio delle risorse forestali; (ii) integrare le misure in campo con rilievi basati sul telerilevamento da satellite; (iii) utilizzare le misure in schemi volontari di certificazione dei crediti di carbonio.

Contenuti

1. Presentazione del corso: programma, organizzazione delle lezioni, tematiche trattate e modalità d’esame finale.
2. La luce, il telerilevamento e le principali risoluzioni spaziale, spettrale, temporale e radiometrica.
3. Introduzione a Google Earth Engine (GEE) e alla modellistica: regressione e classificazione.
4. Missioni satellitari, dati disponibili e principali ambiti di applicazione.
5. Inventari forestali: principi di statistica inferenziale e strategie di campionamento.
6. Introduzione alla programmazione: concetti base e oggetti nel linguaggio R.
7. R: gestione dei file e strutture di dati.
8. R: funzioni iterative, validazione dei modelli, overfitting e cross-validation.
9. R: mappatura di variabili forestali integrando dati telerilevati e misurazioni da terra.
10. Il linguaggio scientifico, la ricerca e la carriera accademica. Guida alla struttura di un articolo scientifico.
11. GEE: analisi di serie temporali, produzione di grafici e download dei dati.
12. GEE: rilevamento dei cambiamenti e monitoraggio dei disturbi forestali.
13. GEE: monitoraggio della ripresa vegetativa e della resilienza forestale (concetto C2C).
14. GEE: classificazione automatica delle immagini satellitari.
15. Lavoro in aula sul progetto d’esame

Testi/Bibliografia

Brivio P.A., Lechi G., Zilioli E. (2006) Principi e Metodi di Telerilevamento. CittàStudi Edizioni

Corona P. (2000). Introduzione al rilevamento campionario delle risorse forestali. CLUSF. Firenze

Dainelli N. (2011). L'osservazione della terra. Fotointerpretazione. Dario Flaccovio Editore

Casagrande L., Cavallini P., Frigeri A., Furieri A., Marchesini I., Neteler M. (2012). GIS Open Source. GRASS GIS, Quantum GIS e SpatiaLite. Elementi di software libero applicato al territorio. Dario Flaccovio Editore.

Cloud-Based Remote Sensing with Google Earth Engine. Jeffrey A. Cardille, Morgan A. Crowley, David Saah, Nicholas E. Clinton. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-26588-4

Hermosilla, T., Francini, S., Nicolau, A.P., Wulder, M.A.,White, J.C., Coops, N.C. et al. (2024) Clouds and imagecompositing. In: Cardille, J.A., Crowley, M.A., Saah, D. &Clinton, N.E. (Eds.) Cloud-based remote sensing with Googleearth engine: fundamentals and applications. Cham: SpringerInternational Publishing, pp. 279–302. Available from:https://doi.org/10.1007/978-3-031-26588-4_15

Metodi didattici

Il corso è strutturato in modo fortemente laboratoriale e si basa sull'apprendimento attivo da parte degli studenti. Ogni studente utilizzerà il proprio computer per svolgere esercitazioni pratiche guidate dal docente. Durante il corso, gli studenti acquisiranno familiarità con diversi strumenti di analisi e visualizzazione dei dati (in particolare R, Google Earth Engine, qgis), con particolare attenzione alla programmazione, all'elaborazione di dati satellitari e alla costruzione di workflow riproducibili.

Una parte significativa del corso sarà dedicata all'identificazione di una domanda di ricerca, alla progettazione del metodo di analisi e alla scrittura di un breve articolo scientifico, che costituirà parte integrante dell’esame finale.

Le attività didattiche saranno inoltre arricchite da seminari con esperti esterni su temi specifici legati al monitoraggio forestale, al telerilevamento e all'intelligenza artificiale.

Considerata la natura pratica e interattiva del corso, è richiesta la partecipazione attiva degli studenti e il completamento obbligatorio dei moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza in modalità e-learning, oltre alla partecipazione al modulo 3 sulla sicurezza nei luoghi di studio, secondo le modalità indicate nella sezione dedicata del sito del corso di studio.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L’esame consiste nella presentazione e discussione di un progetto concordato e iniziato durante il corso e sviluppato poi dallo studente in maniera autonoma. L'esame include:

• la redazione di un breve articolo scientifico su un caso di studio scelto dagli studenti;

• una presentazione PowerPoint dell’articolo;

• l’illustrazione e la discussione dei principali codici sviluppati in R e/o Google Earth Engine, con particolare attenzione alla chiarezza, correttezza e replicabilità del flusso di lavoro.

Il progetto può essere svolto in piccoli gruppi; in tal caso, l’articolo dovrà contenere una chiara descrizione del contributo individuale di ciascun membro del gruppo. Durante l’esame orale, ciascuno studente dovrà discutere la propria parte del lavoro, rispondere a domande sugli aspetti teorici affrontati durante il corso, e dimostrare comprensione critica dei codici presentati.

La valutazione finale terrà conto della qualità scientifica del progetto, della capacità di presentazione e argomentazione, della padronanza degli strumenti utilizzati e, in primis, della comprensione degli aspetti teorici sottostanti.

Strumenti a supporto della didattica

Le attività didattiche si svolgono in aula utilizzando il proprio computer portatile, che gli studenti impiegano per eseguire esercitazioni pratiche, analisi di dati satellitari e sviluppo di codici in diveri ambienti di programmazione.

Il corso fa ampio uso di strumenti open source e accessibili a tutti, tra cui Google Earth Engine, R, QGIS e altre risorse freeware per il telerilevamento e l’analisi spaziale.

Le lezioni si avvalgono inoltre di videoproiezioni e di sessioni interattive in aula, con il supporto del docente.

Tutti i materiali didattici (slide, dataset, codici, letture integrative) vengono resi disponibili anticipatamente tramite la piattaforma Virtuale [https://virtuale.unibo.it] .

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Saverio Francini