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Il Focus dell’ultimo numero del 2021 dell’Almanacco della Scienza, quindicinale del Consiglio Nazionale delle Ricerche, riporta le attività di ricerca più significative dell’anno per i sette Dipartimenti del Consiglio Nazionale delle Ricerche. Il Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Trasporti (DIITET) ha indicato quale risultato più rilevante nel 2021 gli ultimi sviluppi delle attività di ricerca riguardanti la scoperta di acqua su Marte.

La presenza di acqua liquida presente sotto la calotta polare meridionale di Marte, in particolare nella regione di Ultimi Scopuli, rilevata a partire da osservazioni del radar Mars Advanced Radar for Subsurface and Ionosphere Sounding (Marsis) è stata oggetto di una prima pubblicazione su “Science” nel 2018. La scoperta, da parte di un team di ricerca interamente italiano del quale faceva parte anche l'Istituto per il Rilevamento Elettromagnetico dell'Ambiente, ha riacceso il dibattito sull'origine e la stabilità di acqua liquida nel sottosuolo marziano. In seguito, il lavoro “Multiple subglacial water bodies below the South Pole of Mars unveiled by new Marsis data” pubblicato su “Nature Astronomy” ha riguardato la scoperta di ulteriori laghi di acqua salata nel sottosuolo del polo sud marziano, rafforzando l'ipotesi della presenza di acqua liquida.

Marsis è un radar che assicura una risoluzione nel ghiaccio puro di circa 50 metri e che investiga il sottosuolo fino alla profondità (per le calotte polari) di circa 3,7 km. Le osservazioni di Marsis sono state analizzate adattando le procedure comunemente utilizzate per l'elaborazione di dati da un radar terrestre al fine di discriminare tra condizioni basali subglaciali umide e secche. Infatti, in Antartide e Groenlandia la combinazione di analisi qualitative (morfologia del substrato roccioso nell'immagine radar) e quantitative (caratteristiche del segnale) viene utilizzata proprio per rilevare la presenza di acqua subglaciale. Va inoltre sottolineato come la metodologia di elaborazione impiegata in tale lavoro sia completamente diversa da quella utilizzata in quello pubblicato su “Science” nel 2018 e rende confidenti nell'affidabilità dei risultati riportati in entrambi gli articoli.

L'analisi ha confermato la presenza del lago già individuato nel 2018 e fornito risultati inaspettati, che mostrano la presenza di tre nuove aree caratterizzate da pozze liquide. È quindi ragionevole supporre che acqua liquida possa essere presente in maniera diffusa alla base del SPLD (South Polar Layered Deposits), anche se potrebbe essere molto difficile rivelarla.

Per quanto riguarda le possibili cause della presenza di acqua liquida, in assenza di dati sul flusso di calore o di prove geologiche, sono state fatte diverse ipotesi in gran parte speculative e che non tengono in conto adeguatamente le osservazioni planetarie fino a oggi effettuate. L'ipotesi presentata nel lavoro si basa sull'esistenza di acqua ipersalina, cioè acqua con un'elevata concentrazione di sali disciolti. La possibilità di estesi corpi idrici ipersalini su Marte è particolarmente eccitante a causa della potenziale esistenza di vita microbica, come organismi estremofili, anaerobi e aerobi. I corpi di acqua alla base del Polo Sud marziano rappresentano quindi aree di potenziale interesse astro-biologico e sarebbe auspicabile che future missioni su Marte si focalizzino su questa regione.

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Lo scorso 3 marzo si è svolta la cerimonia di premiazione del Premio tesi IEEE-GRS29-Italy 2020-21. Il concorso, organizzato anche quest’anno congiuntamente dai Chapter IEEE Geoscience Remote Sensing Central-North Italy (GRS29-CNI) e South Italy (GRS29-SI), ha visto la premiazione delle 3 migliori tesi di dottorato e delle 3 migliori tesi di laurea magistrale, su tematiche di geoscienze e telerilevamento, discusse nel periodo dal 1° giugno 2020 al 31 maggio 2021.

Tra i candidati di quest’anno, è risultata vincitrice Marina Ranghetti, per la tesi di laurea magistrale dal titolo “Hybrid approaches for the estimation of biophysical variables of agronomic interest from hyperspectral and multispectral data: applications for maize crops”, svolta presso IREA e discussa al Politecnico di Milano nell’aprile 2021.

La tesi svolta da Marina ha riguardato l’utilizzo di approcci ibridi per la stima di variabili biofisiche da dati iperspettrali e multispettrali. Tra le variabili biofisiche di interesse, sono state scelte l’indice di area fogliare (LAI), nonché il contenuto di clorofilla e azoto nella chioma (CCC e CNC, rispettivamente). Più in dettaglio, un approccio ibrido consiste nell’integrare modelli di trasferimento radiativo (RTM) con algoritmi di machine learning (ML), sfruttando le proprietà di generalizzazione tipiche dei metodi fisicamente basati, come gli RTM, con la flessibilità e l’efficienza computazionale dei ML. Durante la tesi Marina ha utilizzato l’RTM PROSAIL-PRO per simulare un database composto da migliaia di spettri di vegetazione del mais, facendo variare i parametri di input del PROSAIL-PRO per considerare diverse condizioni della vegetazione. Le relazioni tra spettri (input) e parametri biofisici di interesse (output) sono quindi state modellate utilizzando diversi algoritmi di ML: Gaussian Processing Regression, Neural Network, Random Forest, Partial Least Square Regression, Support Vector Regression. I diversi modelli addestrati sono stati testati con dati simulati in configurazione PRISMA e Sentinel-2 a partire da dati aerei iperspettrali. Le performance dei modelli sono state valutate con dati in-situ raccolti durante le campagne di misura contemporanee ai sorvoli aerei. I migliori algoritmi in configurazione Sentinel-2, per ciascuna variabile di interesse (LAI, CCC e CNC), sono stati applicati a dati reali per la creazione delle relative mappe.

Marina, è attualmente borsista di ricerca presso la sede IREA di Milano, dove sta continuando la sua attività di ricerca nell’ambito del telerilevamento ottico applicato all’agricoltura di precisione.

Si terrà a Ischia dal 6 al 10 giugno la Quarta Scuola Nazionale Biosensori Ottici e Biofotonica (Bio&B), un'iniziativa italiana per stabilire una piattaforma di istruzione, discussione e scambio fra i giovani ricercatori che lavorano nel settore dei biosensori e della fotonica.

Durante la Scuola saranno descritti i principali tipi di biosensori, i biorecettori più innovativi e le diverse tecniche di immobilizzazione. Saranno anche descritti alcuni metodi ottici basati sull’interazione tra fotoni e materia biologica per applicazioni biomedicali, agroalimentari e ambientali.

La Scuola è rivolta a dottorandi, borsisti ed assegnisti afferenti ad Università, enti pubblici di ricerca e laboratori privati (fino a un massimo di 35 partecipanti). Per partecipare è necessario compilare il modulo di iscrizione entro il 26 Aprile 2022.

Direttori: Ambra Giannetti (IFAC-CNR), Maria Grazia Manera (IMM-CNR), Ilaria Rea (ISASI-CNR), Genni Testa (IREA-CNR).

Programma

Flyer

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Un importante riconoscimento è stato conferito a Rosa Scapaticci, ricercatrice presso il CNR-IREA, selezionata come Associate Editor della rivista IEEE Transactions on Medical Imaging (IF 10.048), in qualità di esperta del settore “Microwave imaging for medical applications”. L'obiettivo della rivista è dare una visione unificante delle scienze della medicina, della biologia e dell'imaging ed enfatizzare la sinergia tra strumentazione, hardware, software, matematica, fisica, biologia e medicina attraverso nuovi metodi di analisi.

Maggiori dettagli sulla rivista sono disponibili a questo link.

A questo link il gruppo editoriale completo

L’articolo “Evaluation of Hybrid Models to Estimate Chlorophyll and Nitrogen Content of Maize Crops in the Framework of the Future CHIME Mission” pubblicato dai ricercatori IREA Gabriele Candiani e Mirco Boschetti, in collaborazione con colleghi dell’Università di Miano-Bicocca, dell’Università di València, del CREA e del Consiglio Nazionale di Scienza e Tecnologia del Messico, è stato selezionato dagli editori di Remote Sensing per la copertina del volume 14, Issue 8, pubblicato ad aprile 2022.

Le missioni iperspettrali spaziali previste nei prossimi anni forniranno una quantità senza precedenti di dati spettroscopici, consentendo nuove possibilità di ricerca in diversi campi delle risorse naturali, compreso il settore Agricolture and Food Security. Per sfruttare in modo efficiente questo flusso di dati, al fine di estrarre informazioni utili per applicazioni di agricoltura sostenibile, è necessario studiare e implementare nuovi metodi di elaborazione delle immagini iperspettrali da satellite.

Lo studio ha valutato l’utilizzo dei recenti modelli ibridi, per la stima di parametri biofisici in colture di mais, a partire da dati simulati di CHIME, il sensore iperspettrale satellitare dell’Agenzia Spaziale Europea, attualmente in fase di studio. I modelli ibridi, oggi sempre più popolari, utilizzano codici di trasferimento radiativo (RTM) per generare delle look-up-table (LUT) contenenti migliaia di spettri simulati di riflettanza della vegetazione e i relativi parametri biofisici di interesse; queste LUT vengono quindi utilizzate come coppie input-output (riflettanza-parametro biofisico) per l’addestramento di algoritmi di Machine Learning (ML). La popolarità dei modelli ibridi è dovuta al fatto di poter sfruttare le proprietà di generalizzazione dei metodi fisicamente basati con la flessibilità e l’efficienza computazionale dei metodi di Machine Learning. Lo studio si è focalizzato sull’analisi delle performance dei modelli ibridi in funzione di diverse combinazioni di dimensionality reduction, sia a livello spettrale, considerando diverse componenti della PCA, sia a livello di numero di campioni input-output utilizzati per l’addestramento dell’algoritmo di ML (Gaussian Process Regression).

I risultati promettenti ottenuti in questo studio supportano l’utilizzo della spettroscopia da satellite e dei modelli ibridi, per la stima dei parametri biofisici delle colture.

È iniziata a Montalbano di Fasano, nella tenuta “Masseria Mozzone”, grazie alla collaborazione con Unaprol, PugliaOlive e Coldiretti, la campagna di raccolta dati per l’anno 2022 per l'individuazione precoce e la mappatura delle piante di ulivo colpite da Xylella fastidiosa in Puglia, nell’ambito del Progetto REDoX “Remote Early Detection of Xylella”, finanziato dal MiSE.

Il progetto vede coinvolti 4 istituti del CNR (IREA; IRSA; IPSP; ISPA), assieme al Distretto Tecnologico Aerospaziale Pugliese (DTA S.C.a.r.l.), con Planetek Italia ed ENAV come partner aziendali.

L’IREA coordina la campagna di acquisizione dei dati ad altissima risoluzione, effettuata attraverso sensori iperspettrali e termici, tra cui quelli messi a disposizione dal Dipartimento di Ingegneria dell’Università degli Studi di Palermo, montati su piattaforma UAV. L’IREA si occupa, inoltre, della messa a punto della metodologia per l’individuazione automatica delle piante infette da Xylella a partire dai dati iper-spettrali e termici, acquisiti a differenti risoluzioni spaziali, sia dai sensori montati su UAV sia da sensori montati su aereo, questi ultimi messi a disposizione dal CNR-IRSA e acquisiti anche grazie alla collaborazione tra CNR e GdF.

La rivista open access "Heritage" nasce alla fine del 2018 da un’idea di Nicola Masini, dirigente di ricerca dell'Istituto di Scienze del Patrimonio Culturale (CNR-ISPC) e Francesco Soldovieri, direttore dell'Istituto per il Rilevamento Elettromagnetico dell'Ambiente (CNR-IREA). L’obiettivo era colmare un vuoto nell’ambito delle riviste dedicate al settore dei beni ambientali e culturali grazie a un approccio olistico che mescolasse conoscenza, conservazione e gestione/protezione dei beni culturali e naturali, mediante una strategia multidisciplinare basata non solo sulle tecnologie ma anche su best practices e aspetti legati alle scienze sociali.

L’obiettivo principale della rivista è, pertanto, quello di incoraggiare lo sviluppo di connessioni sinergiche tra diverse discipline, tecnologie, tematiche, approcci (dal multidisciplinare al trans disciplinare), valorizzando gli ambiti del patrimonio culturale e naturale che rappresentano sempre più un’area di frontiera per nuovi avanzamenti metodologici e tecnologici di interesse anche in altri settori della conoscenza.

Queste le sezioni tematiche:

Il carattere multidisciplinare di "Heritage" si esplicita attraverso la collaborazione di diversi dipartimenti dell'Ente, principalmente Cnr-Diitet e Cnr-Dsu, non solo attraverso la presenza dei due EIC ma anche grazie alla partecipazione attiva di più di dieci ricercatori CNR all’Editorial Board.

A quattro anni dalla sua nascita, il successo della rivista, completamente open access, è testimoniato da diversi importanti risultati:

Infine, la rivista riceverà il suo primo Impact Factor nel 2023 (Giugno 2023).

I rapidi avanzamenti degli ultimi anni nel campo delle tecnologie wireless che impiegano campi elettromagnetici a radiofrequenza e l’evoluzione delle loro applicazioni (sistemi di telefonia mobile e wifi) hanno determinato una sempre maggiore preoccupazione per i possibili effetti avversi sulla salute della popolazione esposta, soprattutto nei confronti della tecnologia 5G che da alcuni viene percepita come una seria minaccia per la salute pubblica.

Per fare chiarezza sull’argomento e fornire informazioni attendibili e fruibili da tutti, il progetto NextGEM (Next Generation Integrated Sensing and Analytical System for Monitoring and Assessing Radiofrequency Electromagnetic Field Exposure and Health), finanziato recentemente dalla Commissione Europea nell’ambito del programma Horizon Europe e che vede coinvolti i ricercatori del gruppo di Bioelettromagnetismo dell’Istituto per il Rilevamento elettromagnetico dell'Ambiente (IREA), fornirà un accesso rapido e affidabile alle conoscenze scientifiche rilevanti sull’argomento. 

Grazie alle competenze specifiche delle 20 istituzioni coinvolte, NextGEM, creerà uno strumento di riferimento per le autorità di regolamentazione europee, la comunità scientifica e i cittadini per ciò che riguarda l’esposizione ai campi elettromagnetici e i potenziali rischi per la salute. Nello specifico, NextGEM combinerà la dimensione di ricerca scientifica con quella più propriamente tecnologica. In particolare, la prima è volta ad una stima degli effetti dell’esposizione ai CEM attraverso studi sperimentali sull’uomo, su piccoli organismi e su cellule in coltura. La seconda è volta alla raccolta di informazioni sulle misure di CEM in condizioni realistiche di esposizione, e alla valutazione del rischio per la salute presentati alla popolazione e agli stakeholders attraverso mezzi di comunicazione efficaci.