MOVES
Beques Marie Curie
Durada del projecte: 
oct. 2019 a oct. 2021

Desenvolupament d’algorismes avançats d’estimació de variables esencials de vegetació a alta resolució espacial i temporal a partir de dades Sentinel-2. Els productes Sentinel-2 i les variables essencials de vegetació, en particular, han de contribuir de manera decisiva en aplicacions de gestió del territori, agricultura i boscos per donar suport a la presa de decisions i implementació de polítiques de sostenibilitat a escala regional, nacional, europea i global.

Introducció

L’objectiu principal del projecte MOVES és el desenvolupament d’algorismes avançats de machine learning per estimar variables essencials de vegetació amb dades de satèl·lit d’alta resolució espacial i temporal. L’índex d’àrea foliar, la fracció de coberta vegetal, la fracció de radiació fotosintèticament activa absorbida per la vegetació, el contingut en aigua i el contingut en clorofil·la són variables essencials en el seguiment de l’estat i el funcionament de la vegetació. La posada en òrbita dels satèl·lits Sentinel-2, amb 13 bandes espectrals, una resolució de 10, 20 i 60m, i una freqüència d’observació de 5 dies, ha suposat un canvi de paradigma en la monitorització global de la vegetació a alta resolució espacial i temporal. Els productes Sentinel-2 i les variables essencials de vegetació, en particular, contribuiran de manera decisiva en aplicacions de gestió del territori, agricultura i boscos per donar suport a la presa de decisions i implementació de polítiques de sostenibilitat a escala regional, nacional, europea i global.