Professore Associato – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione | Tel.: 050 2217603 – Email: nicola.acito@unipi.it<\/p>\n","protected":false},"template":"","meta":{"unipi-persone-chiave":"4867","unipi-persone-nome":"Nicola","unipi-persone-cognome":"Acito","unipi-persone-email":"nicola.acito@unipi.it","unipi-persone-cv":"Nicola Acito \u00e8 Professore Associato nel settore IINF-03\/A Telecomunicazioni presso l'Universit\u00e0 di Pisa.
\r\nHa conseguito la laurea (con lode) in ingegneria delle telecomunicazioni presso l'Universit\u00e0 di Pisa nel 2001 e il dottorato di ricerca in \"Metodi e tecnologie per il monitoraggio ambientale\" presso l'Universit\u00e0 della Basilicata nel 2005. Dal 2009 al 2020 \u00e8 stato Ricercatore presso l'Accademia Navale di Livorno. Dal 2005 al 2009 \u00e8 stato ricercatore postdoc (\"assegnista\") presso l'Universit\u00e0 di Pisa.
\r\nDal 2021 coordina le attivit\u00e0 del laboratorio di \"Remote Sensing and Image Processing\" presso il Dipartimento di Ingegneria dell\u2019Informazione dell\u2019Universit\u00e0 di Pisa. \u00c8 membro dell'unit\u00e0 di ricerca dell'Universit\u00e0 di Pisa del \"Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni (CNIT)\".
\r\nI suoi interessi di ricerca comprendono diversi argomenti relativi al telerilevamento e all'elaborazione delle immagini con particolare attenzione all'elaborazione di dati iperspettrali e multi-temporali. Nella sua attivit\u00e0 di ricerca ha affrontato questioni relative a 1) rilevamento di bersagli in immagini iperspettrali, 2) caratterizzazione e filtraggio del rumore in immagini telerilevate, 3) estrazione di caratteristiche e riduzione della dimensionalit\u00e0 di dati telerilevati multidimensionali, 4) rilevamento di cambiamenti in immagini iperspettrali multi-temporali. La sua attuale attivit\u00e0 di ricerca \u00e8 focalizzata sulla compensazione atmosferica e la stima dei parametri biofisici in immagini iperspettrali aeree e satellitari. In particolare, \u00e8 interessato allo sviluppo e all'analisi di metodi di machine learning e deep learning per i campi di applicazione sopra menzionati. \u00c8 (co)autore di oltre 90 pubblicazioni scientifiche su riviste e atti di conferenze internazionali.
\r\nDal 2016 \u00e8 Associate Editor della rivista internazionale \"Journal of Applied Remote Sensing (JARS)\" edita dalla Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE). \u00c8 membro dell'IEEE e ha servito come revisore per diverse riviste internazionali (es.: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on Signal Processing; IEEE Transactions on Image Processing; IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters; IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing).
\r\n\u00c8 stato coinvolto in attivit\u00e0 tecniche e di gestione di numerosi progetti scientifici riguardanti lo sviluppo di tecniche di elaborazione per l'utilizzo di dati telerilevati. Ha partecipato a diversi progetti finanziati dal MUR, focalizzati sull'analisi dei dati multi-temporali per il monitoraggio ambientale (PRIN-2002), sull'integrazione di immagini e dati (PRIN-2005), sui nuovi metodi di analisi dei dati per immagini telerilevate ad altissima risoluzione spaziale e spettrale (PRIN-2012). \u00c8 stato coinvolto in progetti finanziati dall'Agenzia Spaziale Italiana finalizzati all'analisi delle immagini SAR multi-temporali per il monitoraggio multi-rischio di strutture e infrastrutture critiche (2009) e allo sviluppo di algoritmi e prodotti per applicazioni di monitoraggio dell'agricoltura e del territorio a supporto della missione PRISMA (SAP4PRISMA 2010\/2014).
\r\n\u00c8 stato\/\u00e8 coordinatore scientifico:
\r\n\u2022\tdi vari progetti finanziati da Leonardo SPA riguardanti lo sviluppo di algoritmi di rivelazione automatica di oggetti applicati a immagini multi-spettrali telerilevate \u2013 2018-2020
\r\n\u2022\tdel progetto \"Spatial Super-Resolution of Satellite Hyperspectral images \u2013 SR4IS\" finanziato dal Ministero della Difesa italiano \u2013 FASE I \u2013 2021
\r\n\u2022\tdel progetto \"HyperHealth: Environmental impact assessment on human health: Advanced methods for hyperspectral data exploitation\" finanziato dall'Agenzia Spaziale Italiana \u2013 2022-2024
\r\n\u2022\tdel progetto \"SIM4PRISMA2G: simulatore di immagini di radianza spettrale per la seconda generazione della missione PRISMA\" finanziato dall'Agenzia Spaziale Italiana \u2013 2024-2026
\r\n\u2022\tdel progetto \"Spatial Super-Resolution of Satellite Hyperspectral images","unipi-persone-link-esterno-cv":"","unipi-persone-modalita-ricevimento":"","unipi-persone-luogo-ricevimento":"Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, via Caruso 16.","unipi-persone-ore-ricevimento":"Luned\u00ec 15:00 - 17:00 e Mercoled\u00ec 15:00 - 17:00. Si consiglia di prendere sempre appuntamento per posta elettronica.","unipi-persone-telefono":"050 2217603","unipi-persone-sitoweb":"","unipi-persone-cariche":"