Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | MEASURING BIODIVERSITY BY REMOTE SENSING – H2020 SHOWCASE PROJECT |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | MEASURING BIODIVERSITY BY REMOTE SENSING – H2020 SHOWCASE PROJECT |
| Campo principale della ricerca | Biological sciences |
| Sottocampo della ricerca | Biodiversity |
| Campo principale della ricerca | Computer science |
| Sottocampo della ricerca | Informatics |
| Settore Concorsuale | 05 - Scienze biologiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il telerilevamento da aereo o da satellite permette di ottenere informazioni su larga scala in tempi rapidi. La maggior parte delle mappe della biodiversità ottenute da telerilevamento è stata basata sulla stima della ricchezza specifica attraverso analisi di regressione. Al contrario, mappe di stima del turnover nella composizione (beta-diversità) può aggiungere un'informazione importante sull'abbondanza relativa delle differenti specie. Allo stato attuale, pochi studi hanno rivolto l'attenzione sulla misura del turnover nella composizione delle specie da immagini telerilevate. Il presente assegno di ricerca sarà dedicato a trovare nuove tecniche per misurare la beta-diversità da immagini aeree e satellitari, basandosi principalmente su: 1) analisi multivariata, 2) il concetto di specie spettrale, 3) self organising maps, 4) matrici di distanza multidimensionale, 5) l'indice di Rao. |
| Descrizione sintetica in inglese | Airborne or satellite remote sensing allows information to be gathered over wide areas in a reasonable time. Most of the biodiversity maps obtained from remote sensing have been based on the inference of species richness by regression analysis. On the contrary, estimating compositional turnover (ß-diversity) might add crucial information related to relative abundance of different species instead of just richness. Presently, few studies have addressed the measurement of species compositional turnover from space. Extending on previous work, this post-doc is dedicated to find novel techniques to measure ß-diversity from airborne or satellite remote sensing, mainly based on: (1) multivariate statistical analysis, (2) the spectral species concept, (3) self-organizing feature maps, (4) multidimensional distance matrices, and the (5) Rao's Q diversity. Each of these measures addresses one or several issues related to turnover measurement. |
| Data del bando | 18/01/2021 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE BIOLOGICHE, GEOLOGICHE E AMBIENTALI |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| duccio.rocchini@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
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| Data di scadenza del bando | 04/02/2021 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |