DETTAGLI TECNICI: E` stato recentemente sviluppato un metodo di classificazione automatica delle immagini che utilizza le "self-organizing maps" [http://www.cis.hut.fi/research/som-research/teuvo.html]. I ricercatori di Tor Vergata hanno utilizzato la metodologia per sviluppare una procedura di classificazione di immagini radar a diverse polarizzazioni (Fig. 1). Il lavoro di tesi consistera` nell'implementare un algoritmo di classificazione automatica di dati radar a di sperimentarlo su immagini acquisite a diverse frequenze con altissima e alta risoluzione spaziale.

Figura 1

INQUADRAMENTO: L'enorme quantita` di informazione contenuta in un'immagine SAR polarimetrica consente di
analizzare la superficie terrestre e individuarne gli oggetti presenti in maniera approfondita, svincolandosi dalle particolari condizioni meteorologiche o di illuminazione Varie tecniche sono state sviluppate per analizzare e utilizzare questo tipo di immagini [http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/resource/tutor/polarim/chapter7/00_e.php]. L'analisi non supervisionata mediante "mappe di Kohonen" rappresenta, al momento, uno dei metodi di punta nelle applicazioni dell'osservazione radar da satellite (Fig. 2).

Figura 2

REQUISITI: Ottima attitudine al lavoro di gruppo. Interesse a imparare il linguaggio di programmazione IDL.
Conoscenza lingua inglese. Media > 27.

COMPETENZE CHE SARANNO ACQUISITE: Il candidato approfondira` le proprie conoscenze sulle onde elettromagnetiche e le loro interazioni con i vari tipi di superficie terrestre. Acquisira`, inoltre, esperienze relative alla programmazione
in ambiente IDL e alle tecniche di classificazione.