MASSIVE

Machine learning per la stima di bilancio di massa superficiale tramite copertura nevosa, dati di terreno e cambiamenti volumetrici osservati da satellite.

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I cambiamenti areali, di quota e di massa dei ghiacciai sono importanti indicatori dei cambiamenti climatici e sono riconosciuti dalla “World Meteorological Organization” come “Essential Climate Variables”. Il progetto MASSIVE si concentrerà sullo sviluppo di metodi di apprendimento automatico per il rilevamento della copertura nevosa su aree glaciali e la stima del bilancio di massa dei ghiacciai, sfruttando dati satellitari acquisiti da sensori diversi. Questi includeranno immagini multispettrali ad alta e media risoluzione (per esempio Sentinel-2 e Sentinel-3) così come dati radar (per esempio Sentinel-1). La metodologia sarà sviluppata e testata su ghiacciai monitorati in Norvegia, Svalbard e Alpi europee. Poi, sarà testata la trasferibilità alle regioni glacializzate con meno dati a terra disponibili. Il progetto permetterà di costruire e aggiornare automaticamente una serie temporale coerente del bilancio di massa superficiale dei ghiacciai. Si tratta di dati di grande valore per l'industria idroelettrica, le agenzie governative e la comunità di ricerca, ad esempio per migliorare le previsioni di deflusso per una migliore gestione delle acque (ad esempio acqua potabile, energia idroelettrica, agricoltura) e per aumentare la conoscenza dei ghiacciai come variabile climatica, il loro progressivo ritiro in un clima che si riscalda e il loro contributo all'innalzamento globale del livello del mare.

Persona di riferimento: Mattia Callegari
E-mail: mattia.callegari@eurac.edu

Publications
Annual glacier mass balance estimation through ASTER DTMs and snowlines extracted from Landsat and Sentinel-2 image
Casarotto C, Callegari M (2024)
Presentazione

Conference: EGU 2024 | Vienna | 14.4.2024 - 19.4.2024

Project Partners
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