Agricoltura & Energia
Processing avanzato di dati EO (Earth Observation)
Estrazione di indici vegetazionali (es. NDVI, EVI), mappatura della copertura del suolo, monitoraggio dell’umidità e della temperatura del suolo da dati multispettrali e termici.
Stima della produttività e dell’efficienza energetica
Applicazione di modelli di radiazione solare, irraggiamento e ventosità per il supporto a impianti fotovoltaici ed eolici, ottimizzando l’output energetico in funzione delle condizioni ambientali previste.
Integrazione dati meteo-satellitari in pipeline automatizzate
Sviluppo di pipeline di calcolo che uniscono dati satellitari (Copernicus, Landsat, Sentinel) e dati meteo (ECMWF, GFS) per l’elaborazione continua e scalabile
Machine learning e analisi predittiva
Applicazione di modelli ML per classificazione delle colture, rilevamento anomalie e previsione della domanda energetica correlata a condizioni ambientali.
Sistemi di supporto alle decisioni (DSS)
Progettazione di tool e dashboard operativi per agronomi, energy manager e decisori pubblici, con visualizzazione di indicatori chiave e alert basati su soglie dinamiche.
Nel settore Agricoltura & Energia, abbiamo sviluppato competenze specifiche nell’elaborazione avanzata di dati da osservazione della Terra (EO) e dati meteorologici, al fine di supportare la pianificazione, la previsione e l’ottimizzazione delle attività operative.
I nostri algoritmi integrano fonti eterogenee di dati satellitari (ottici, radar, multispettrali) e modelli meteorologici previsionali, per generare indicatori affidabili, analisi predittive e sistemi di supporto alle decisioni (DSS) in contesti produttivi e infrastrutturali.
Agricoltura & Energia
Nel settore Agricoltura & Energia, abbiamo sviluppato competenze specifiche nell’elaborazione avanzata di dati da osservazione della Terra (EO) e dati meteorologici, al fine di supportare la pianificazione, la previsione e l’ottimizzazione delle attività operative.
I nostri algoritmi integrano fonti eterogenee di dati satellitari (ottici, radar, multispettrali) e modelli meteorologici previsionali, per generare indicatori affidabili, analisi predittive e sistemi di supporto alle decisioni (DSS) in contesti produttivi e infrastrutturali.
Principali attività e competenze tecniche
– Processing avanzato di dati EO (Earth Observation):
Estrazione di indici vegetazionali (es. NDVI, EVI), mappatura della copertura del suolo, monitoraggio dell’umidità e della temperatura del suolo da dati multispettrali e termici.
– Stima della produttività e dell’efficienza energetica:
Applicazione di modelli di radiazione solare, irraggiamento e ventosità per il supporto a impianti fotovoltaici ed eolici, ottimizzando l’output energetico in funzione delle condizioni ambientali previste.
– Integrazione dati meteo-satellitari in pipeline automatizzate:
Sviluppo di pipeline di calcolo che uniscono dati satellitari (Copernicus, Landsat, Sentinel) e dati meteo (ECMWF, GFS) per l’elaborazione continua e scalabile
– Sistemi di supporto alle decisioni (DSS):
Progettazione di tool e dashboard operativi per agronomi, energy manager e decisori pubblici, con visualizzazione di indicatori chiave e alert basati su soglie dinamiche.
– Machine learning e analisi predittiva:
Applicazione di modelli ML per classificazione delle colture, rilevamento anomalie e previsione della domanda energetica correlata a condizioni ambientali