Valutazione della qualità dell'aria tramite dati satellitari = Air quality estimation from satellite acquisitions

Air quality estimation from satellite acquisitions L’analisi della qualità dell’aria e l’inquinamento sono temi centrali dei nostri tempi poiché questi problemi hanno un grosso impatto sulla vita dell’uomo. Il monitoraggio delle concentrazioni degli inquinanti permette di studiare quali sono le condizioni favorevoli alla variazione delle stesse e un opportuno meccanismo di previsione permette di attuare misure di protezione e prevenzione da parte degli organi competenti. In questo lavoro sono stati usati dati sugli inquinanti ottenuti tramite la missione Copernicus Sentinel-5p e dati metereologici. Gli inquinanti presi in considerazione sono: O3, CO, NO2, SO2, HCHO. Sono state implementate ed analizzate diverse tecniche di machine learning per creare dei modelli che permettano di effettuare predizioni sulle concentrazioni di un set di inquinanti. I modelli utilizzati sono: Random Forest, Multi-Layer Perceptron e Convolutional Long Short-Term Memory. Per l’analisi sono state considerate dieci città europee: Atene, Barcellona, Bruxelles, Ginevra, Milano, Norimberga, Parigi, Roma, Torino, Zurigo; ed un periodo temporale definito dall’intervallo 5/12/2018- 19/09/2019.