Dataset globale spazio-temporale di impianti fotovoltaici commerciali derivato da immagini satellitari ad alta risoluzione analizzate trimestralmente (Q4 2017 – Q2 2024) tramite modelli di deep learning. Per ciascuna installazione sono stimati data di costruzione e uso del suolo precedente.
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Dataset globale spazio-temporale di turbine eoliche onshore, derivato da immagini satellitari ad alta risoluzione analizzate trimestralmente (Q4 2017 – Q2 2024) tramite modelli di deep learning. Per ciascuna installazione sono stimati data di costruzione e uso del suolo precedente.
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Il dataset fornisce una copertura globale e completa di poligoni del singolo edificio, altezze e modelli 3D di edifici con Livello di Dettaglio 1 (LoD1). Il dataset è il risultato di pipeline basate sull’apprendimento automatico dai dati satellitari globali PlanetScope.
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L’indice NDCI valuta la concentrazione di clorofilla-a nei corpi d’acqua
L’indice NBRI viene utilizzato per identificare le aree percorse dal fuoco e misurare la gravità dell’incendio
L’indice BAI viene utilizzato per identificare le aree percorse dal fuoco
L’indice NDMI viene utilizzato viene utilizzato per rilevare il livello di umidità nelle piante sfruttando le bande spettrali NIR (vicino infrarosso) e SWIR ( infrarosso a onde corte). La formula si basa su un rapporto tra bande: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)
L’indice NDWI viene utilizzato viene utilizzato per individuare e analizzare i corpi idrici in un’immagine satellitare sfruttando le bande spettrali NIR (vicino infrarosso) e GREEN (verde visibile)
L’indiceRTVICore è un indice di vegetazione per la stima della biomassa
L’indice NDVI è una misura della vigoria della vegetazione e può essere utilizzato per distingure facilmente la vegetazione verde dai suoli nudi
