Il CNR-IMAA ha sviluppato, in collaborazione con la Scuola di Ingegneria dell’Università degli Studi della Basilicata, un applicativo user friendly per lo studio dei vulcani da satellite, testato con successo in diverse aree vulcaniche attive e i cui risultati sono stati recentemente pubblicati sulla rivista internazionale Remote Sensing (Marchese et al., 2019). L’applicativo implementa un algoritmo originale, denominato NHI (Normalized Hotspot Indices).
Attraverso l’uso di dati satellitari ad alta risoluzione spaziale - forniti dal sensore MSI (Multispectral Istrument), che si trova a bordo dei satelliti Sentinel-2 del Programma Europeo di Osservazione della Terra Copernicus – l’applicativo sviluppato consente di mappare i flussi lavici, nonché altre anomalie termiche vulcaniche di diversa intensità, su oltre 1400 vulcani distribuiti su tutto il globo terrestre. Grazie alle elevate capacità computazionali offerte da Google Earth Engine, l’applicativo permette la rapida visualizzazione e l’analisi di anomalie termiche sui vulcani e nei periodi di interesse direttamente selezionabili dall’utente. Inoltre, consente l’elaborazione dei dati della missione satellitare americana Landsat 8, sfruttando i vantaggi derivanti dall’impiego di sistemi multi-piattaforma/multi-sensore (anche in termini di una più alta frequenza di osservazione). Fornendo informazioni accurate sulla localizzazione ed estensione delle anomalie termiche, l’applicativo mira ad integrare gli attuali sistemi di monitoraggio dell’attività vulcanica, come quelli basati sull’utilizzo di dati satellitari ad alta risoluzione temporale.
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NHI tool per lo studio di anomalie termiche mediante dati satellitari Sentinel 2 MSI e Landsat 8-OLI
Per informazioni
Francesco Marhese, CNR-IMAA, Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
Approfondimenti
Marchese, F., Genzano, N., Neri, M., Falconieri, A., Mazzeo, G., Pergola, N. A Multi-Channel Algorithm for Mapping Volcanic Thermal Anomalies by Means of Sentinel-2 MSI and Landsat-8 OLI Data. Remote Sensing 2019, 11, 2876
