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155 | pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande | 155 | pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande | ||
156 | spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme | 156 | spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme | ||
157 | di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and | 157 | di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and | ||
158 | Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. | 158 | Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. | ||
159 | Il prodotto \"indice di vegetazione\" deriva dall'elaborazione del | 159 | Il prodotto \"indice di vegetazione\" deriva dall'elaborazione del | ||
160 | dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per | 160 | dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per | ||
161 | l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il | 161 | l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il | ||
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163 | MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid | 163 | MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid | ||
164 | (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa | 164 | (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa | ||
165 | riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR | 165 | riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR | ||
166 | (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High | 166 | (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High | ||
167 | Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di | 167 | Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di | ||
168 | 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere | 168 | 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere | ||
169 | con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La | 169 | con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La | ||
170 | risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere | 170 | risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere | ||
171 | archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli | 171 | archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli | ||
172 | outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) | 172 | outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) | ||
173 | utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei | 173 | utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei | ||
174 | valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene | 174 | valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene | ||
175 | precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti | 175 | precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti | ||
176 | studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da | 176 | studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da | ||
177 | immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di | 177 | immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di | ||
178 | radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' | 178 | radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' | ||
179 | quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. | 179 | quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. | ||
180 | Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile | 180 | Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile | ||
181 | stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali | 181 | stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali | ||
182 | trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. | 182 | trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. | ||
183 | L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un | 183 | L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un | ||
184 | efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della | 184 | efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della | ||
185 | vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, | 185 | vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, | ||
186 | ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. | 186 | ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. | ||
187 | L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per | 187 | L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per | ||
188 | rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle | 188 | rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle | ||
189 | variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le | 189 | variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le | ||
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211 | Legge regionale 39/2009. \r\n\r\nIl Consorzio deriva dal progetto | 211 | Legge regionale 39/2009. \r\n\r\nIl Consorzio deriva dal progetto | ||
212 | \"Laboratorio di Meteorologia Modellistica Ambientale\" (LaMMA) nato | 212 | \"Laboratorio di Meteorologia Modellistica Ambientale\" (LaMMA) nato | ||
213 | nel 1997 su iniziativa della Regione Toscana (Direzione Generale | 213 | nel 1997 su iniziativa della Regione Toscana (Direzione Generale | ||
214 | Sviluppo Economico, Dipartimento Attivit\u00e0 Produttive) in | 214 | Sviluppo Economico, Dipartimento Attivit\u00e0 Produttive) in | ||
215 | cooperazione con il Consiglio Nazionale delle Ricerche (Istituto di | 215 | cooperazione con il Consiglio Nazionale delle Ricerche (Istituto di | ||
216 | Biometeorologia) con l\u2019obiettivo di creare un\u2019interfaccia | 216 | Biometeorologia) con l\u2019obiettivo di creare un\u2019interfaccia | ||
217 | fra il mondo delle istituzioni, le componenti di eccellenza | 217 | fra il mondo delle istituzioni, le componenti di eccellenza | ||
218 | scientifica e tecnologica, l\u2019industria e le varie strutture | 218 | scientifica e tecnologica, l\u2019industria e le varie strutture | ||
219 | operative.\r\n \r\nLa sede principale del Consorzio si trova presso | 219 | operative.\r\n \r\nLa sede principale del Consorzio si trova presso | ||
220 | l\u2019Area della Ricerca CNR di Sesto Fiorentino (Firenze), cui si | 220 | l\u2019Area della Ricerca CNR di Sesto Fiorentino (Firenze), cui si | ||
221 | aggiungono due uffici distaccati:\r\nLivorno, centro per la | 221 | aggiungono due uffici distaccati:\r\nLivorno, centro per la | ||
222 | meteorologia marina e la modellistica al servizio del trasporto | 222 | meteorologia marina e la modellistica al servizio del trasporto | ||
223 | marittimo e delle attivit\u00e0 produttive costiere;\r\nGrosseto, | 223 | marittimo e delle attivit\u00e0 produttive costiere;\r\nGrosseto, | ||
224 | centro per lo studio dell\u2019erosione dei suoli e delle risorse | 224 | centro per lo studio dell\u2019erosione dei suoli e delle risorse | ||
225 | idriche.\r\n\r\nDue le tipologie di attivit\u00e0 portate avanti dal | 225 | idriche.\r\n\r\nDue le tipologie di attivit\u00e0 portate avanti dal | ||
226 | Consorzio in stretta sinergia: lo svolgimento di servizi tecnici, da | 226 | Consorzio in stretta sinergia: lo svolgimento di servizi tecnici, da | ||
227 | un alto, e le attivit\u00e0 ricerca e innovazione, dall'altro, | 227 | un alto, e le attivit\u00e0 ricerca e innovazione, dall'altro, | ||
228 | attivit\u00e0 trasversale a tutti i settori e fanno del LaMMA un | 228 | attivit\u00e0 trasversale a tutti i settori e fanno del LaMMA un | ||
229 | centro di eccellenza. \r\n\r\nI principali settori in cui si \u00e8 | 229 | centro di eccellenza. \r\n\r\nI principali settori in cui si \u00e8 | ||
230 | specializzato il Consorzio LaMMA sono la meteorologia, la | 230 | specializzato il Consorzio LaMMA sono la meteorologia, la | ||
231 | climatologia, i sistemi informativi geografici (GIS) e la geologia. | 231 | climatologia, i sistemi informativi geografici (GIS) e la geologia. | ||
232 | Inoltre, il Consorzio ha acquisito una notevole esperienza nel campo | 232 | Inoltre, il Consorzio ha acquisito una notevole esperienza nel campo | ||
233 | della modellistica di dispersione degli inquinanti in atmosfera, negli | 233 | della modellistica di dispersione degli inquinanti in atmosfera, negli | ||
234 | studi anemologici a fini eolici, nella modellistica marina ed | 234 | studi anemologici a fini eolici, nella modellistica marina ed | ||
235 | oceanografica, nel controllo degli inquinanti e dello stato di salute | 235 | oceanografica, nel controllo degli inquinanti e dello stato di salute | ||
236 | del mare, nel monitoraggio della vegetazione. \r\n \r\nSia nell'ambito | 236 | del mare, nel monitoraggio della vegetazione. \r\n \r\nSia nell'ambito | ||
237 | dei progetti di ricerca che dei servizi tecnici sviluppati, il | 237 | dei progetti di ricerca che dei servizi tecnici sviluppati, il | ||
238 | consorzio si avvale dell'applicazione di sistemi informativi | 238 | consorzio si avvale dell'applicazione di sistemi informativi | ||
239 | geografici per la gestione delle risorse e dei rischi ambientali, | 239 | geografici per la gestione delle risorse e dei rischi ambientali, | ||
240 | basati sull\u2019elaborazione di dati da sorgenti eterogenee, in primo | 240 | basati sull\u2019elaborazione di dati da sorgenti eterogenee, in primo | ||
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