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Questo documento riassume le principali tecnologie didattiche hardware e software utilizzabili in base all'età per lo sviluppo dei concetti scientifici nelle nuove generazioni.

Sommario 1. Introduzione 3. Progetti 3.1.1 Fonte di finanziamento 3.1.2 Ambiti di ricerca 3.1.3 Repository 3.1.4 Personale 3. Competenze 3.1.1 Ambiti 3.1.2 ALTRO 3.1.3 COMPETENZE VERTICALI 3.1.4 SUGGERIMENTI 5. CONCLUSIONI ALLEGATI A. PROGETTI PER AMBITI DI RIFERIMENTO B. RICOGNIZIONE CAWI (COMPUTER ASSISTED WEB INTERVIEW) C. SCHEDE INVIATE PER LA COMPILAZIONE ON-LINE

The goal of bfsapps is to develop a GUI tool useful for IBFs for facilitating recording and querying of information concerning agricultural practices.

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Le catene di processamento Sentinel-2 costituiscono l'elemento di back end per la generazione dei prodotti relativi allo stato delle colture agricole, derivati da telerilevamento satellitare (Missione ESA Sentinel 2), visualizzabili dagli utenti del progetto mediante apposita interfaccia web (https://telemod.get-it.it). 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, 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. L'esecuzione automatizzata dell'algoritmo consente di mantenere aggiornato l'archivio dei prodotti senza la necessità di intervento manuale.

Le catene di processamento Sentinel-2 costituiscono l'elemento di back end per la generazione dei prodotti relativi allo stato delle colture agricole, derivati da telerilevamento satellitare (Missione ESA Sentinel 2), visualizzabili dagli utenti del progetto mediante apposita interfaccia web GET-IT (http://saturno.get-it.it). 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 e delle superfici non agricole, processarli nel formato di output e calcolare gli indici spettrali a partire dai dati di riflettanza. L'esecuzione automatizzata dell'algoritmo consente di mantenere aggiornato l'archivio dei prodotti senza la necessità di intervento manuale.

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.