MANSAR-HPC – Monitoraggio Ambientale di aree Naturali tramite tecnologia SAR e sistemi HPC

Tecnologia sviluppata: Algoritmi per elaborazione dati SAR ad alte prestazioni (vulcani) e ricostruzione 3D basata su Intelligenza Artificiale (foreste)
Stazione appaltante: Università degli Studi di Bari Aldo Moro
Beneficiari: Università degli Studi di Napoli Parthenope

I dettagli del progetto
immagine che rappresenta una veduta aerea di un paesaggio lagunare o del delta di un fiume, in cui l'acqua dolce incontra il mare aperto sullo sfondo. L'area è caratterizzata da ampi specchi d'acqua calma e da un intricato sistema di lingue di terra e isolotti ricoperti di fitta vegetazione verde e canneti. Sulla sinistra, nel bacino d'acqua più grande, spicca una piccola struttura isolata su palafitte, mentre sulla destra la foce è solcata da un canale principale circondato da zone paludose sotto un cielo chiaro e leggermente fosco.

Settori di applicazione

MANSAR-HPC risponde all’esigenza di un monitoraggio ambientale continuo, efficiente e accurato, combinando dati da radar ad apertura sintetica (SAR) con capacità di calcolo ad alte prestazioni. L’obiettivo è ridurre drasticamente i tempi di processamento dei dati di telerilevamento, così da abilitare un controllo costante di aree vulcaniche e forestali con prodotti informativi a maggiore tempestività e valore operativo.

Obiettivi

Il progetto punta a dimostrare come l’uso congiunto di algoritmi innovativi e HPC può accorciare i tempi tra acquisizione e informazione fruibile dei dati SAR, rendendo possibile un monitoraggio rapido e accurato di aree critiche, trasferibile a differenti scenari territoriali.

Problemi e necessità

Il volume e la complessità dei dati SAR rendono onerosa l’elaborazione su infrastrutture tradizionali. Senza risorse HPC i tempi di risposta non sono compatibili con le esigenze di sorveglianza continua e gestione del rischio in ambito vulcanico e forestale.

Soluzioni sviluppate

MANSAR-HPC ha introdotto algoritmi focalizzati sulla scala temporale e ottimizzati per l’esecuzione parallela per il monitoraggio dei vulcani. In ambito forestale, sono stati adottati modelli di ricostruzione 3D basati su Intelligenza Artificiale. L’accoppiata tra tali metodi e le risorse e le infrastrutture HPC consentono significativi risparmi di tempo computazionale, producendo pipeline pensate per essere testate su dati reali e generalizzate a nuovi teatri applicativi.

Impatti

Le metodologie sviluppate dal progetto abilitano il ricorso a informazioni relative alle emergenze vulcaniche in tempi rapidi, supportando decisioni tempestive per la protezione civile. Inoltre, grazie a una identificazione precoce delle aree forestali a rischio, e possibile pianificare misure preventive e una migliore tutela degli ecosistemi. In prospettiva, l’approccio migliora la resilienza delle comunità attraverso servizi di osservazione della Terra più reattivi.

Settori di applicazione

Ad avvantaggiarsi direttamente delle nuove metodologie saranno Protezione civile, Enti parco, Autorità ambientali e Comunità scientifiche che operano nel campo del rischio vulcanico e della gestione forestale, con estensioni possibili ad altri domini del telerilevamento SAR che richiedono analisi veloci e affidabili su larga scala.

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