This study introduces an innovative recommendation system aimed at identifying and efficiently obtaining the most relevant satellite data for specific events. To achieve this goal, the process involves a series of consecutive stages: event detection, through sources such as news aggregators and disaster alert platforms, validation of the identified events, and definition of the boundaries of the affected areas. Event characteristics, the area of interest, user preferences, and satellite technical specifications work together to ensure the selection of the most suitable satellites. The system has been implemented and subjected to a series of tests covering various scenarios, including wildfires, landslides, floods, droughts, and power outages. These evaluations are intended to highlight the system’s remarkable ability to detect, validate events, and promptly define areas of interest.

Questo studio introduce un sistema di raccomandazione innovativo che mira a identificare e ottenere in modo efficiente i dati satellitari più rilevanti per determinati eventi. Per raggiungere questo obiettivo, il processo affronta una serie di fasi consecutive: la rilevazione degli eventi attraverso fonti come aggregatori di notizi e piattaforme di allerta per le catastrofi, la verifica degli eventi identificati e la definizione dei confini delle aree interessate. Le caratteristiche dell’evento, l’area di interesse, le preferenze degli utenti e le specifiche tecniche del satellite lavorano insieme per garantire la selezione dei satelliti più adatti. Il sistema è stato implementato e sottoposto a una serie di test che coprono una varietà di scenari, tra cui incendi, frane, alluvioni, siccità e interruzioni di corrente. Queste valutazioni sono finalizzate a evidenziare la notevole capacità del sistema nel rilevare, validare gli eventi e definire tempestivamente le aree di interes

Integrated event detection and satellite recommendation system for timely responses in critical situations

Cardinale, Simona
2022/2023

Abstract

This study introduces an innovative recommendation system aimed at identifying and efficiently obtaining the most relevant satellite data for specific events. To achieve this goal, the process involves a series of consecutive stages: event detection, through sources such as news aggregators and disaster alert platforms, validation of the identified events, and definition of the boundaries of the affected areas. Event characteristics, the area of interest, user preferences, and satellite technical specifications work together to ensure the selection of the most suitable satellites. The system has been implemented and subjected to a series of tests covering various scenarios, including wildfires, landslides, floods, droughts, and power outages. These evaluations are intended to highlight the system’s remarkable ability to detect, validate events, and promptly define areas of interest.
RAVANELLI, PAOLO
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
5-ott-2023
2022/2023
Questo studio introduce un sistema di raccomandazione innovativo che mira a identificare e ottenere in modo efficiente i dati satellitari più rilevanti per determinati eventi. Per raggiungere questo obiettivo, il processo affronta una serie di fasi consecutive: la rilevazione degli eventi attraverso fonti come aggregatori di notizi e piattaforme di allerta per le catastrofi, la verifica degli eventi identificati e la definizione dei confini delle aree interessate. Le caratteristiche dell’evento, l’area di interesse, le preferenze degli utenti e le specifiche tecniche del satellite lavorano insieme per garantire la selezione dei satelliti più adatti. Il sistema è stato implementato e sottoposto a una serie di test che coprono una varietà di scenari, tra cui incendi, frane, alluvioni, siccità e interruzioni di corrente. Queste valutazioni sono finalizzate a evidenziare la notevole capacità del sistema nel rilevare, validare gli eventi e definire tempestivamente le aree di interes
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/210449