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This paper reviews the simulation tool developed to predict the GNSS-R signal over land (bare soil and vegetation). The tool is presently being used to test the capability to retrieve the main land parameters, namely soil moisture and vegetation biomass. An ongoing research is using the simulations to assess a multistatic concept which aims to take advantage of the combination of GNSS-R and radar backscattering data provided by a SAR or the GNSS receiver itself. Preliminary performance assessments are presented.
Pierdicca, N., Guerriero, L., Egido, A., Paloscia, S., Floury, N. (2015). Exploiting GNSS signals for soil moisture and vegetation biomass retrieval. ??????? it.cilea.surplus.oa.citation.tipologie.CitationProceedings.prensentedAt ??????? IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2015, ita [10.1109/IGARSS.2015.7326985].
Exploiting GNSS signals for soil moisture and vegetation biomass retrieval
This paper reviews the simulation tool developed to predict the GNSS-R signal over land (bare soil and vegetation). The tool is presently being used to test the capability to retrieve the main land parameters, namely soil moisture and vegetation biomass. An ongoing research is using the simulations to assess a multistatic concept which aims to take advantage of the combination of GNSS-R and radar backscattering data provided by a SAR or the GNSS receiver itself. Preliminary performance assessments are presented.
GNSS reflectometry; land applications; soil moisture; vegetation biomass;
Intervento a convegno
Pierdicca, N., Guerriero, L., Egido, A., Paloscia, S., Floury, N. (2015). Exploiting GNSS signals for soil moisture and vegetation biomass retrieval. ??????? it.cilea.surplus.oa.citation.tipologie.CitationProceedings.prensentedAt ??????? IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2015, ita [10.1109/IGARSS.2015.7326985].
Pierdicca, N; Guerriero, L; Egido, A; Paloscia, S; Floury, N
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/2108/151887
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
