Descrizione del modulo "Sviluppo di metodi e software user-friendly per il trattamento di dati ad elevata dimensionalità (TA.P06.019.001)"

Type
Label
  • Descrizione del modulo "Sviluppo di metodi e software user-friendly per il trattamento di dati ad elevata dimensionalità (TA.P06.019.001)" (literal)
Potenziale impiego per bisogni individuali e collettivi
  • I metodi matematici e statistici sviluppati mirano a migliorare la risoluzione di alcuni problemi di telerilevamento che rispondono al bisogno collettivo di incrementare la conoscenza dell'ambiente e della sua fenomenologia per scopi scientifici, applicativi ed operativi. (literal)
Tematiche di ricerca
  • Sviluppo di metodi per l'inclusione dell'informazione spaziale e temporale sui profili per migliorarne la previsione. Stima del budget radiativo sulla superficie terrestre. Metodi di classificazione per l'analisi di dati telerilevati e per il rilevamento di nubi. (literal)
Competenze
  • - Metodi di regressione parametrica e non parametrica - Metodi di riduzione della dimensione - Trattamento di dati in contesti funzionali - Processi spazio-temporali - Metodi di classificazione (literal)
Tecnologie
  • Da un punto di vista strettamente statistico questa commessa comporta lo sviluppo di nuove metodologie per modelli di analisi dati funzionali di tipo spazio-temporale che tengano conto della struttura dinamica del dato misurato e delle variabili su cui effettuare inferenza (i profili). Si lavorera' anche su metodi di riduzione della dimensione e selezione dei modelli per sfruttare al meglio le informazioni spettrali di ogni singolo canale. Inoltre si lavorera' anche su metodologie sia funzionali che statistiche per la segmentazione e la classificazione di immagini telerilevate e per il rilevamento di nubi. (literal)
Obiettivi
  • Obiettivo del modulo e' quello di fornire il supporto matematico/statistico per le ricerche di telerilevamento. In particolare verranno utilizzate le competenze esistenti presso l'Istituto riguardanti le metodologie statistiche per il trattamento di dati ad elevata dimensionalita' e la loro implementazione in software user-friendly. In modo sintetico: - Sviluppo di metodi e algoritmi statistici e computazionali avanzati per il telerilevamento; - Implementazione del relativo software in ambiente di calcolo di alto livello quali Matlab o R e loro sviluppo per architetture sequenziali e cluster di workstations; - Applicazione delle metodologie proposte a dati reali e confronto con fisici dell'atmosfera e ingegneri operanti in strutture italiane ed estere. (literal)
Stato dell'arte
  • L'esplosione di dati disponibili dalla moderna strumentazione pone seri problemi alla loro analisi sia in termini di efficienza dei sistemi computazionali, sia in termini teorici di utilizzo delle metodologie matematico/statistiche esistenti. I sensori per il telerilevamento ne costituiscono un esempio illuminante. Pertanto lo sviluppo di metodi statistici cosiddetti di \"riduzione della dimensionalità\" rappresenta un punto centrale nell'analisi di dati multi- ed iper-spettrali. Infatti si deve tenere presente che nel 2019 è prevista la messa in orbita del sistema Meteosat Third Generation (MTG) che grazie all'alta risoluzione spettrale e spazio-temporale fornirà un potenziale informativo di dati enorme. I modelli fisico matematici, che consentono l'estrapolazione di informazione per la ricostruzione del budget radiativo terrestre e della composizione chimica dell'atmosfera, devono essere opportunamente modificati per includere la correlazione spazio-temporale e passare da un'analisi statica ad un'analisi dinamica. (literal)
Tecniche di indagine
  • Gli imager e gli interferometri ad infrarosso ad alta risoluzione posti su satellite sono una realta' ben consolidata sia in contesti operativi nei centri di previone meteorologica che in contesti di studio ambientale. IASI, il primo interferometro europeo a volare su satellite, e l'imager AVHRR sono in orbita gia' da 7 anni, ed il nostro gruppo ha accesso ai dati poiche' e' membro dell'ISSWG ((IASI Sounding Science Working Group) gia'dal 1997. Di conseguenza le metodologie teoriche proposte basate su tecniche statistiche per il trattamento di dati ad elevata dimensionalita' saranno direttamente sperimentate in contesti reali ricevendo un immediato feed-back dagli esperti del settore. Cio' consentira' di modificare i modelli e la metodologia proposta per meglio spiegare le radianze reali, ma anche di pianificare futuri design sperimentali al meglio riducendo i costi. Infatti il gruppo e' coinvolto anche nel gruppo studi sul sistema MTG (Meteosat Third Generation) attualmente in costruzione e pianificato per la messa in orbita nel 2019. (literal)
Descrizione di

Incoming links:


Descrizione
data.CNR.it