Regression of chlorophyll-a values in Insubric Lakes with PRISMA hyperspectral imagery

The current work aimed to develop machine and deep learning models by exploiting hyperspectral PRISMA imagery in order to predict chlorophyll-a concentrations in a group of Insubric Lakes of the shared basin between Italy and Switzerland. The data used as ground truth for the work was previously produced in a project named "Informative System for the Integrated Monitoring of Insubric Lakes and their Ecosystems" (SIMILE). The achieved models constitute an important tool for monitoring the water quality of the analyzed lakes which is one of the main tasks to be performed for their proper management.

L'obiettivo del presente lavoro era sviluppare modelli di apprendimento automatico e di deep learning sfruttando le immagini iperspettrali del satellite PRISMA al fine di prevedere le concentrazioni di clorofilla-a in un gruppo di laghi insubrici del bacino condiviso tra Italia e Svizzera. I dati utilizzati come verità di riferimento per il lavoro sono stati precedentemente prodotti in un progetto chiamato "Sistema Informativo per il Monitoraggio Integrato dei Laghi Insubrici e dei loro Ecosistemi" (SIMILE). I modelli ottenuti costituiscono uno strumento importante per il monitoraggio della qualità dell'acqua dei laghi analizzati, che è una delle principali attività da svolgere per una corretta gestione degli stessi.