Mappare le isole di calore con l’intelligenza artificiale: il progetto di Fbk

L’unità 3DOM di Fbk aveva realizzato un’analisi per la mappatura delle isole di calore urbano a Trento, elaborando da immagini satellitari la LST – Land Surface Temperature, cioè la misura diretta delle temperature della superficie terrestre rilevata dal sensore termico del satellite. Questa elaborazione, tramite stazioni meteo presenti nelle città e dati rilevati con sensori mobili al passaggio del satellite sopra la città, ha permesso di creare delle mappe delle isole di calore nelle zone urbane.

Il progetto entra ora in una fase più avanzata con una nuova collaborazione con l’unità MTSD del Centro Sensors & Devices della Fondazione. L’obiettivo è quello di correlare le temperature dell’aria con i dati degli inquinanti atmosferici più critici, come ozono, biossido di azoto e monossido di carbonio.

Al centro della nuova fase del progetto ci sono algoritmi di intelligenza artificiale per aumentare la risoluzione spaziale dei dati satellitari e ottenere così mappe termiche dettagliate e ad alta precisione. Questo lavoro è stato possibile grazie a una rete neurale addestrata su dati raccolti tramite voli aerei equipaggiati con sensori a infrarossi. Le immagini ottenute durante i voli sono state abbinate ai dati satellitari per l’addestramento del modello della rete neurale. L’attività è stata sviluppata nell’ambito del progetto europeo Usage.

I risultati della rete neurale sono stati validati confrontando le previsioni del modello con le temperature al suolo, con temperature dell’aria da stazioni meteorologiche e dispositivi mobili. Questo approccio consente di tradurre i dati satellitari in stime precise della temperatura dell’aria ad alta risoluzione (1 metro), superando i limiti delle rilevazioni convenzionali (30 metri).