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Academic literature on the topic 'Iperspettrale'

Author: Grafiati
Published: 9 March 2023
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Iperspettrale"

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Ciraolo, Giuseppe, Mario Minacapilli, and Maurizio Sciortino. "STIMA DELL’EVAPOTRASPIRAZIONE EFFETTIVA MEDIANTE TELERILEVAMENTO AEREO IPERSPETTRALE." Journal of Agricultural Engineering 38, no. 2 (2007): 49. http://dx.doi.org/10.4081/jae.2007.2.49.

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Pepe, Monica, Loredana Pompilio, Beniamino Gioli, Lorenzo Busetto, and Mirco Boschetti. "Detection and Classification of Non-Photosynthetic Vegetation from PRISMA Hyperspectral Data in Croplands." Remote Sensing 12, no. 23 (2020): 3903. http://dx.doi.org/10.3390/rs12233903.

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Abstract:
This study introduces a first assessment of the capabilities of PRISMA (PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa)—the new hyperspectral satellite sensor of the Italian Space Agency (ASI)—for Non-Photosynthetic Vegetation (NPV) monitoring, a topic which is becoming very relevant in the field of sustainable agriculture, being an indicator of crop residue (CR) presence in the field. Data-sets collected during the mission validation phase in croplands are used for mapping the NPV presence and for modelling the diagnostic absorption band of cellulose around 2.1 μm with an Exponential Gau
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Raju, Anand, and Rama Subramoniam. "Assessing Soil Nutrient Content and Mapping in Tropical Tamil Nadu, India, through Precursors IperSpettrale Della Mission Applicative Hyperspectral Spectroscopy." Applied Sciences 14, no. 1 (2023): 186. http://dx.doi.org/10.3390/app14010186.

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Abstract:
Remote sensing techniques are capable of mapping soil nutrient concentrations and preparing soil maps for long-term agricultural productivity and food security. Recently, hyperspectral imaging techniques have been widely used to quantify and map nitrogen levels in the soil in large areas. In this study, we employed a partial least square regression (PLSR) technique over PRISMA hyperspectral data on part of the Radhapuram area, Tirunelveli District, India to improve the accuracy of estimating soil nutrient levels. The results of the study show that the PLSR prediction accuracy rates using field
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Aneece, Itiya, and Prasad S. Thenkabail. "New Generation Hyperspectral Sensors DESIS and PRISMA Provide Improved Agricultural Crop Classifications." Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 88, no. 11 (2022): 715–29. http://dx.doi.org/10.14358/pers.22-00039r2.

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Abstract:
Using new remote sensing technology to study agricultural crops will support advances in food and water security. The recently launched, new generation spaceborne hyperspectral sensors, German DLR Earth Sensing Imaging Spectrometer (DESIS) and Italian PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa (PRISMA), provide unprecedented data in hundreds of narrow spectral bands for the study of the Earth. Therefore, our overarching goal in this study was to use these data to explore advances that can be made in agricultural research. We selected PRISMA and DESIS images during the 2020 growing sea
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Hamzeh, S., M. Hajeb, S. K. Alavipanah, and J. Verrelst. "RETRIEVAL OF SUGARCANE LEAF AREA INDEX FROM PRISMA HYPERSPECTRAL DATA." ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences X-4/W1-2022 (January 13, 2023): 271–77. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-x-4-w1-2022-271-2023.

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Abstract:
Abstract. The PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa (PRISMA) satellite of the Italian Space Agency, lunched in 2019, has provided a new generation source of hyperspectral data showing to have high potential in vegetation variable retrieval. In this study, the newly available PRISMA spectra were exploited to retrieve Leaf Area Index (LAI) of sugarcane using a new kind of Artificial Neural Networks (ANN) so-called Bayesian Regularized Artificial Neural Network (BRANN). The suggested BRANN retrieval model was implemented over a dataset collected during a field campaign in Amir Kabir
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Shaik, Riyaaz Uddien, Aiswarya Unni, and Weiping Zeng. "Quantum Based Pseudo-Labelling for Hyperspectral Imagery: A Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method for Machine Learning Classifiers." Remote Sensing 14, no. 22 (2022): 5774. http://dx.doi.org/10.3390/rs14225774.

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Abstract:
A quantum machine is a human-made device whose collective motion follows the laws of quantum mechanics. Quantum machine learning (QML) is machine learning for quantum computers. The availability of quantum processors has led to practical applications of QML algorithms in the remote sensing field. Quantum machines can learn from fewer data than non-quantum machines, but because of their low processing speed, quantum machines cannot be applied to an image that has hundreds of thousands of pixels. Researchers around the world are exploring applications for QML and in this work, it is applied for
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Rossini, M., C. Panigada, M. Meroni, L. Busetto, R. Castrovinci, and R. Colombo. "Pedunculate oak forests (Quercus robur L.) survey in the Ticino Regional Park (Italy) by remote sensing." Forest@ - Rivista di Selvicoltura ed Ecologia Forestale 4, no. 2 (2007): 194–203. http://dx.doi.org/10.3832/efor0450-0040194.

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Spiller, D., L. Ansalone, S. Amici, A. Piscini, and P. P. Mathieu. "ANALYSIS AND DETECTION OF WILDFIRES BY USING PRISMA HYPERSPECTRAL IMAGERY." International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B3-2021 (June 28, 2021): 215–22. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b3-2021-215-2021.

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Abstract:
Abstract. This paper deals with the analysis and detection of wildfires by using PRISMA imagery. Precursore IperSpettrale della Mis­sione Applicativa (Hyperspectral Precursor of the Application Mission, PRISMA) is a new hyperspectral mission by ASI (Agenzia Spaziale Italiana, Italian Space Agency) launched in 2019. This mission provides hyperspectral images with a spectral range of 0.4–2.5 µm and an average spectral resolution less than 10 nm. In this work, we used the PRISMA hypercube acquired during the Australian bushfires of December 2019 in New South Wales. The analysis of the image is pr
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Amieva, Juan Francisco, Daniele Oxoli, and Maria Antonia Brovelli. "Machine and Deep Learning Regression of Chlorophyll-a Concentrations in Lakes Using PRISMA Satellite Hyperspectral Imagery." Remote Sensing 15, no. 22 (2023): 5385. http://dx.doi.org/10.3390/rs15225385.

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Abstract:
The estimation of Chlorophyll-a concentration is crucial for monitoring freshwater ecosystem health, particularly in lakes, as it is closely linked to eutrophication processes. Satellite imagery enables synoptic and frequent evaluations of Chlorophyll-a in water bodies, providing essential insights into spatiotemporal eutrophication dynamics. Frontier applications in water remote sensing support the utilization of machine and deep learning models applied to hyperspectral satellite imagery. This paper presents a comparative analysis of conventional machine and deep learning models—namely, Rando
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Vangi, Elia, Giovanni D’Amico, Saverio Francini, et al. "The New Hyperspectral Satellite PRISMA: Imagery for Forest Types Discrimination." Sensors 21, no. 4 (2021): 1182. http://dx.doi.org/10.3390/s21041182.

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Abstract:
Different forest types based on different tree species composition may have similar spectral signatures if observed with traditional multispectral satellite sensors. Hyperspectral imagery, with a more continuous representation of their spectral behavior may instead be used for their classification. The new hyperspectral Precursore IperSpettrale della Missione Applicativa (PRISMA) sensor, developed by the Italian Space Agency, is able to capture images in a continuum of 240 spectral bands ranging between 400 and 2500 nm, with a spectral resolution smaller than 12 nm. The new sensor can be emplo
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Dissertations / Theses on the topic "Iperspettrale"

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Montedoro, Vincenzo. "Realizzazione di una camera iperspettrale per uso industriale." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2015. http://amslaurea.unibo.it/9572/.

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Abstract:
Il lavoro svolto è stato commissionato dall’azienda CNI, la quale ha richiesto al Dipartimento di Fisica e Astronomia dell’università di Bologna la costruzione di una camera iperspettrale per uso industriale. In questo elaborato sono descritte le tecniche di progettazione e realizzazione dell’apparato ottico, adatto ad indagare lunghezze d’onda nel range visibile. Questo apparato è composto da un obiettivo focalizzatore, uno spettroscopio e un sensore finale. La realizzazione pratica dello strumento è stata raggiunta attraverso tre fasi distinte: la calibrazione, l’assemblaggio e i test final
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2

Mandanici, Emanuele <1982&gt. "Il contributo del telerilevamento multi ed iperspettrale per la caratterizzazione del territorio e la sostenibilità ambientale." Doctoral thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2011. http://amsdottorato.unibo.it/3962/1/Mandanici_Emanuele_tesi.pdf.

Full text
Abstract:
L’evoluzione dei sensori multispettrali e la prospettiva di sviluppo dei sensori iperspettrali nel campo del telerilevamento ottico offrono nuovi strumenti per l’indagine del territorio e rinnovano la necessità di ridefinire potenzialità, limiti e accuratezza delle metodologie tradizionali. Nel caso delle immagini iperspettrali, in particolare, l’elevatissima risoluzione spettrale apre nuove possibilità di sviluppo di modelli fisicamente basati per correlare grandezze radiometriche con indicatori fisico-chimici caratteristici delle superfici osservate, a prezzo però di maggiori oneri nella ges
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Mandanici, Emanuele <1982&gt. "Il contributo del telerilevamento multi ed iperspettrale per la caratterizzazione del territorio e la sostenibilità ambientale." Doctoral thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2011. http://amsdottorato.unibo.it/3962/.

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Abstract:
L’evoluzione dei sensori multispettrali e la prospettiva di sviluppo dei sensori iperspettrali nel campo del telerilevamento ottico offrono nuovi strumenti per l’indagine del territorio e rinnovano la necessità di ridefinire potenzialità, limiti e accuratezza delle metodologie tradizionali. Nel caso delle immagini iperspettrali, in particolare, l’elevatissima risoluzione spettrale apre nuove possibilità di sviluppo di modelli fisicamente basati per correlare grandezze radiometriche con indicatori fisico-chimici caratteristici delle superfici osservate, a prezzo però di maggiori oneri nella ges
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Fabbri, Alessandro. "Uso di immagini iperspettrali Hyperion nell'analisi di acque lacustri." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2010. http://amslaurea.unibo.it/918/.

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CESANA, ILARIA. "Solar-induced chlorophyll fluorescence signal retrieval in terrestrial vegetation and inland waters from hyperspectral proximal sensing". Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano-Bicocca, 2022. http://hdl.handle.net/10281/366236.

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Abstract:
La seguente ricerca di dottorato ha come obiettivo lo sviluppo di nuove strategie in grado di migliorare la stima e l’interpretazione del segnale di fluorescenza indotto dalla luce solare (SIF) emesso dalla clorofilla. In particolare la SIF emessa a livello del suolo è stata utilizzata per migliorare la comprensione del funzionamento della vegetazione terrestre ed acque interne. Nuove metriche di fluorescenza sono state definite a partire dello spettro completo di SIF ottenuto tramite l’algoritmo SpecFit applicato a misure spettrali di campo Top-Of-Canopy. Tali metriche sono state concepite pe
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TAGLIABUE, GIULIA. "Linking vegetation optical properties from multi-source remote sensing to plant traits and ecosystem functional properties." Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano-Bicocca, 2019. http://hdl.handle.net/10281/241317.

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Abstract:
Negli ultimi decenni, il telerilevamento è stato utilizzato con successo per monitorare la vegetazione grazie alla sua capacità intrinseca di fornire informazioni quantitative ripetute e spazialmente distribuite circa le sue proprietà. Tuttavia, la ricerca si è concentrata prevalentemente sulla descrizione delle proprietà strutturali e biochimiche della vegetazione piuttosto che sulla comprensione del suo funzionamento. Negli ultimi decenni, il telerilevamento della fluorescenza della clorofilla indotta dal sole (F) è emerso come strumento innovativo utile allo studio del funzionamento delle
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Matteo, Beatrice. "Clustering gerarchico di matrici iperspettrali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/20794/.

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Abstract:
Questo elaborato ha lo scopo di presentare un algoritmo di clustering gerarchico per matrici iperspettrali ad alta risoluzione. Dato un set di immagini che contiene copie della stessa fotografia scattate a diverse lunghezza d'onda luminose, l'obiettivo è quello di determinare gli elementi che appaiono nell'immagine. Gli algoritmi che permettono di separare gli elementi costitutivi di un'immagine sono detti algoritmi di blind hyperspectral unmixing e trovano applicazioni in svariati campi tra cui l'analisi delle immagini. In particolare, sono utilizzati in medicina per esaminare le culture batt
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8

Masini, Fabrizio. "Realizzazione di una applicazione per l'analisi di immagini iperspettrali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2012. http://amslaurea.unibo.it/4571/.

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Chessa, Fabio. "Impiego di sensori ottici di riflettanza per la diagnosi dello stato fisiologico delle colture agricole." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022. http://amslaurea.unibo.it/25333/.

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Abstract:
Questa tesi ha lo scopo di analizzare i principali fenomeni fisici legati all’interazione tra radiazione elettromagnetica e piante per la diagnostica ottica in agricoltura. L’uso efficiente dei fertilizzanti è un obiettivo importante per la ricerca agricola per migliorare le prestazioni delle colture, la qualità ambientale e la sostenibilità delle produzioni. La gestione dinamica delle fertilizzazioni permette di somministrare i nutrienti, come l’azoto (N), quando sono cruciali per lo sviluppo della pianta, evitando mancanze o eccessi. Questo è possibile mediante tecniche di spettrometria che
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Camanzi, Luca. "Fattorizzazione Matriciale Non Negativa: algoritmi e applicazioni." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/19242/.

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Abstract:
La fattorizzazione matriciale non negativa (NMF) è un metodo di riduzione di dimensione lineare recentemente studiato nell'ambito dell'analisi dei dati per le sue proprietà di estrazione di informazioni facilmente interpretabili da una matrice dei dati non negativa. Dopo una breve rassegna sulle approssimazioni matriciali a rango ridotto passiamo allo studio di alcuni algoritmi standard per la risoluzione della NMF. Sfruttiamo poi gli stessi per effettuare esperimenti in due ambiti applicativi: il text mining e il riconoscimento facciale. Infine introduciamo una variante ortogonale del problem
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