Le catene di processamento Sentinel-2 consentono di fornire informazioni in tempo reale relative allo stato delle colture agricole, derivati da telerilevamento satellitare (Missione ESA Sentinel 2). L'algoritmo R, parzialmente derivato dalla libreria R sen2r (https://github.com/ranghetti/sen2r), ha la funzione di cercare i dati Sentinel-2 disponibili su ESA SciHub, scaricarli, applicare una mascheratura delle nuvole, processarli nel formato di output, calcolare gli indici spettrali a partire dai dati di riflettanza e generare da essi i prodotti informativi sullo stato della variabilità intra-appezzamento delle aziende coinvolte. L'esecuzione automatizzata dell'algoritmo consente di mantenere aggiornato l'archivio dei prodotti senza la necessità di intervento manuale. L'esecuzione giornaliera delle catene di processamento è possibile grazie all'esecuzione su infrastruttura cloud dedicata, che permette di processare una notevole mole di dati nei tempi richiesti.

Catene di processamento di dati Sentinel-2 progetto DIGITAL FARMING

Ranghetti Luigi;Busetto Lorenzo;Lanucara Simone;Boschetti Mirco
2018

Abstract

Le catene di processamento Sentinel-2 consentono di fornire informazioni in tempo reale relative allo stato delle colture agricole, derivati da telerilevamento satellitare (Missione ESA Sentinel 2). L'algoritmo R, parzialmente derivato dalla libreria R sen2r (https://github.com/ranghetti/sen2r), ha la funzione di cercare i dati Sentinel-2 disponibili su ESA SciHub, scaricarli, applicare una mascheratura delle nuvole, processarli nel formato di output, calcolare gli indici spettrali a partire dai dati di riflettanza e generare da essi i prodotti informativi sullo stato della variabilità intra-appezzamento delle aziende coinvolte. L'esecuzione automatizzata dell'algoritmo consente di mantenere aggiornato l'archivio dei prodotti senza la necessità di intervento manuale. L'esecuzione giornaliera delle catene di processamento è possibile grazie all'esecuzione su infrastruttura cloud dedicata, che permette di processare una notevole mole di dati nei tempi richiesti.
2018
Istituto per il Rilevamento Elettromagnetico dell'Ambiente - IREA
R
remote sensing
geoprocessing
precision farming
cloud
Sentinel-2
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/369094
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