Il laboratorio RES-DATA Lab integra metodologie di Remote Sensing (RS) e Spatial Data Science (SDS) al fine di fornire nuovi strumenti di analisi e di estrazione (anche automatica) di informazioni nel contesto di nuove traiettorie di approfondimento tematico interdisciplinare nel dominio del patrimonio culturale: dalla ricerca archeologica all’analisi dei rischi, dal monitoraggio all’intervento conservativo.
Gli approcci metodologici impiegati sono finalizzati ad aumentare l’efficienza nell’estrazione di informazioni dall’integrazione di RS con SDS, facilitare l’interpretazione dei risultati, sviluppare tool e procedure ripetibili per lo studio del passato umano e la gestione del patrimonio culturale. Il Remote Sensing (RS), attraverso l’elaborazione e l’integrazione di dati telerilevati acquisiti con sensori attivi e passivi, a diversa scala (dal satellite al drone), metodi di image fusion e feature extraction, l’analisi di dati (dall’analisi statistica allo studio delle fonti storiche) e di Big data, fornisce una base informativa evoluta da cui estrarre informazioni, costruire modelli, sviluppare algoritmi per la ricerca archeologica, lo studio dei paesaggi antichi, applicazioni nel campo della conservazione e analisi dei rischi (naturali ed antropici) del patrimonio culturale. Il laboratorio include anche un’unità dedita allo sviluppo e all’applicazioni di tecniche di remote sensing marino per lo studio dell’ interrelazione tra risorse naturali e culturali in ambiente subacqueo.
La Spatial Data Science (SDS) persegue la ricerca dei modelli e dei metodi più efficaci per la collezione, lo scrubbing e l’analisi di dati da remote sensing, e più in generale di dati spaziali, finalizzati alla knowledge discovery di pattern noti e non. Questo attraverso tre principali macrosettori:
- quello dei Geographic Information Systems
- quello della creazione e gestione di spatial DBMS e Big Data Systems,
- quello delle spatial data analytics, includendo in questo una vasta varietà di metodi che vanno da quelli di Geovisualization alle più generiche metodologie di data science (statistica, machine learning, metodi ensemble, ecc) declinati in chiave spaziale per un approfondimento dell’efficacia dei metodi stessi.
Le competenze e le strumentazioni del laboratorio RES-DATA sono parte integrante della piattaforma MOLAB dell’infrastruttura ERIHS (European Research Infrastructure of Heritage Science). MOLAB offre accesso libero, su base competitiva, ad un sistema integrato di strumentazioni portatili non invasive per ricerche nell’ambito dell’Heritage Science a ricercatori italiani tramite il nodo ERIHS.it (con il supporto del MUR) e a ricercatori europei tramite il progetto IPERION HS (con il supporto della Commissione Europea). Il laboratorio inoltre beneficia del finanziamento SHINE (PON-IR) per il potenziamento dei nodi ERIHS.it che ha permesso l’implementazione di una facility mobile su drone (AIRLAB) per l’acquisizione di dati telerivelati mediante sensori attivi e passivi. AIRLAB, parte dell’infrastruttura REMOLAB, piattaforma su droni per l’acquisizione di dati telerivelati mediante sensori attivi e passivi. IRPAC, Infrastruttura Tecnologica e di Ricerca per lo Studio del Passato Umano, la Conservazione e Gestione del Patrimonio Culturale (PO-FESR Regione Basilicata 2012-2020).
