Booklet Progetti Innovation Day 2022
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ELIS INNOVATION HUB<br />
Ingegneria Digitale<br />
ANALYTICS<br />
Identificazione<br />
automatica delle<br />
coltivazioni a partire da<br />
dati satellitari<br />
TEAM ELIS<br />
Roberto Ferulano<br />
Team Leader<br />
Analisi ed implementazione di modelli di<br />
Machine Learning per la classificazione dei<br />
terreni agricoli. A partire da dati generati e<br />
ottenuti da fonti satellitari relativi a particelle<br />
agricole, è possibile analizzarli e raggrupparli<br />
in maniera automatica in specifiche<br />
categorie, in base alla coltivazione e<br />
lavorazione cui tali terreni sono stati<br />
sottoposti durante un certo arco temporale.<br />
Daniele Giunta<br />
Junior Consultant<br />
Giuseppe Magro<br />
Studente<br />
BENEFICI<br />
ATTIVITÀ<br />
ᐤ<br />
Identificazione e<br />
raggruppamento automatico<br />
delle diverse tipologie di colture<br />
ᐤ<br />
Studio ed elaborazione dei<br />
dati provenienti dal satellite<br />
«Sentinel-2»<br />
TEAM CLIENTE<br />
ᐤ<br />
ᐤ<br />
Replicabilità in ogni contesto<br />
spaziale e temporale<br />
Efficientamento dei controlli<br />
della pubblica amministrazione<br />
(pagamenti PAC)<br />
ᐤ<br />
ᐤ<br />
Ricerca di algoritmi di<br />
Machine Learning applicabili<br />
al caso d’uso<br />
Implementazione e<br />
sperimentazione<br />
REFERENTE<br />
Stefano Picchio<br />
Business Development
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