Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Environmental impact assessment on human health: Advanced methods for hyperspectral data exploitation - HYPERHEALTH |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Environmental impact assessment on human health: Advanced methods for hyperspectral data exploitation - HYPERHEALTH |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Communication engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/03 - TELECOMUNICAZIONI |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/01 - ELETTRONICA |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/06 - BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Nell’ambito del progetto HYPERHEALTH, l’attività da svolgersi durante l’assegno di ricerca si focalizzerà sullo sviluppo di modelli innovativi e metodi avanzati per l’elaborazione di immagini iperspettrali satellitari PRISMA ai fini dell’identificazione di specifici materiali nella scena. I casi di studio verteranno sull’identificazione di specie vegetali allergeniche e le mappe prodotte verranno elaborate e integrate con altri dati dagli altri partner del progetto. HYPERHEALTH, infatti, promuove l’elaborazione dei dati PRISMA come strumento fondamentale per il monitoraggio ad alta risoluzione di parametri essenziali per l’analisi ambientale. Per l’identificazione dei materiali nelle immagini PRISMA, si valuterà l’impiego di metodologie robuste per l’elaborazione delle immagini PRISMA in radianza spettrale mediante l’impiego di modelli multivariati (ad es. sottospazi vettoriali, simplessi) e metodi di machine learning. |
| Descrizione sintetica in inglese | Within the framework of HYPERHEALTH project, the activity to be carried out within the research grant will focus on the development of innovative advanced models and methods for hyperspectral satellite PRISMA image processing with the aim of identifying specific materials within the scene. The case-studies will focus on the identification of allergenic vegetation species and the resulting maps will be processed and integrated with other data by the project partners. HYPERHEALTH, in fact, promotes PRISMA hyperspectral data exploitation for high-resolution monitoring of crucial parameters in environmental analysis. As to material identification in PRISMA images, robust methodologies to process images in the spectral radiance domain will be investigated by employing multivariate models (e.g. based on subspaces, simplexes) and machine learning methods. |
| Data del bando | 10/11/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://www.ieiit.cnr.it/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | CNR - IEIIT |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | PISA |
| Codice postale | 56122 |
| Indirizzo | Via Caruso 16 |
| Sito web | http://www.ieiit.cnr.it/ |
| Sito web | https://bandi.urp.cnr.it/assegni/faces/pubblica/RisultatoCercaAssegniPubblica.jsp |
| stefania.matteoli@cnr.it | |
| Telefono | 0502217637 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 09/12/2022 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | http://www.ieiit.cnr.it/ |