Il corso fornirà le conoscenze necessarie per progettare e implementare un sistema di monitoraggio degli scambi ed il sequestro di carbonio in funzione dell’ecosistema studiato e della domanda/applicazione di ricerca. Fornirà anche le conoscenze per trovare i dati e le informazioni da fonti esistenti e valutarli in modo critico.
RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI.
1) Conoscenza e comprensione: alla fine del corso lo studente avrà gli strumenti necessari per definire la migliore strategia per monitorare il ciclo del carbonio degli ecosistemi, le diverse opzioni disponibili e le conoscenze generali per monitorare lo scambio di carbonio degli ecosistemi terrestri e di altri gas serra (GHG) con l'atmosfera nel contesto del cambiamento climatico.
2) Conoscenze applicate e comprensione: il corso fornirà gli strumenti cognitivi necessari per consentire la scelta delle tecniche più adatte per lo studio del bilancio del carbonio e degli altri gas serra di un ecosistema e le opzioni per raccogliere, organizzare, depositare e analizzare correttamente le misure.
3) Formulare giudizi: una volta terminato il corso, lo studente avrà gli strumenti per giudicare e decidere in modo autonomo su questioni relative alle interazioni tra clima, atmosfera ed ecosistemi nel contesto dello scambio e del sequestro del carbonio e sulle opzioni disponibili per la quantificazione e il monitoraggio dello scambio di gas serra negli ecosistemi naturali.
4) Capacità di comunicazione: al termine del percorso formativo lo studente dovrà dimostrare di saper comunicare e discutere in modo conciso ma efficace le tematiche affrontate durante il corso, dimostrando capacità di integrazione delle conoscenze acquisite.
5) Capacità di apprendimento: al termine del corso lo studente dovrà aver appreso i concetti e le tecniche affrontate e saperne definire limiti e fondamenti.

The course is designed to give an introduction on how to generate information from remote sensing data and how to analyse these data in a geographic information system, in order to map forest resources and monitor relevant changes in forest canopy cover.
The course examines the basics of theoretical issues and image classification to help students understand and choose remote sensing solutions for forest classification and forest monitoring problems. The main topics are covered with many practical exercises of forest classification and forest change detection.

Expected Learning outcomes:
1) Knowledge and understanding: comprehensive knowledge of the basics of theoretical issues behind optical remote sensing and image classification
2) Applied knowledge and understanding: ability to select, conceptualize, and implement image classification techniques of multispectral RS images in QGIS with respect to a given practical application in forest cover mapping and change detection
3) Making judgments: critical analysis and evaluation of the potentials and limitations of different image classification methods
4) Communication skills: Refined presentation skills of an own image classification project for forest applications
5) Learning skills: an own mental model for addressing simple tasks exercises of forest classification and forest change detection (competent practitioner of RS)