Area di Ricerca

Monitoraggio Idrologico

Osservare il ciclo dell’acqua con tecniche di nuova generazione. Il gruppo HydroLAB sviluppa e applica metodi innovativi — spesso a basso costo e senza contatto — per misurare portata, umidità del suolo, velocità superficiale e qualità dell’acqua, integrando sensoristica in situ, telerilevamento satellitare e osservazione basata su immagini.

5 linee di ricerca UAS Telerilevamento Metodi basati su immagini Sensori a basso costo
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Argomenti

Cinque linee di ricerca

Ogni area qui sotto rimanda a una pagina dedicata con concetti, metodi, progetti e risultati selezionati. Inizia dalla panoramica, poi approfondisci le singole tecniche.

Panoramica

Innovazione nel Monitoraggio Idrologico

Come telerilevamento, sistemi aerei a pilotaggio remoto, metodi basati su immagini e sensori a basso costo stanno ridisegnando il modo di osservare i processi idrologici — incluso il flusso di lavoro generalizzato HARMONIOUS per un monitoraggio da UAS riproducibile.

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Portata

Scala di Deflusso Flow-Area

Relazioni altezza–portata che trasformano semplici ed economiche letture del livello idrico in stime continue di portata — insieme a metodi per quantificare e ridurre la loro incertezza intrinseca.

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Acqua nel suolo

Monitoraggio dell’Umidità del Suolo

L’umidità del suolo come controllo chiave del ciclo idrologico — dalle reti di sensori in situ e i retrieval satellitari al downscaling spaziale e alla relazione analitica SMAR.

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Velocità superficiale

Image Velocimetry

Stima senza contatto delle velocità superficiali dei fiumi da immagini e video (PIV, PTV, STIV, LSPIV), sviluppata nell’ambito della COST Action HARMONIOUS per il monitoraggio fluviale da UAS.

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Qualità dell’acqua

Monitoraggio della Qualità dell’Acqua

Metodi a basso costo, basati su immagini e telerilevamento combinati con machine learning per monitorare la qualità dell’acqua in fiumi e laghi — dalla torbidità al rilevamento della plastica — attraverso soluzioni scalabili e partecipative.

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HydroLAB · Università degli Studi di Napoli Federico II — salvatoremanfreda.it. Parte dell’attività del gruppo nell’ambito del working group IAHS MOXXI e della COST Action HARMONIOUS sul monitoraggio ambientale innovativo.

In questa sezione

Parte del programma di ricerca HydroLAB.

Pubblicazioni sul tema

  • Dal Sasso, S. F., R. Ljubicic, A. Pizarro, S. Pearce, I. Maddock and S. Manfreda, Evaluating SSIMS-flow velocimetry performances under varying seeding densities: A proof-of-concept field study., 2026. [pdf]
  • Marye, A. T., C. Caramiello, D. De Nardi, D. Miglino, G. Proietti, K. C. Saddi, C. Biscarini, S. Manfreda, M. Poggi and F. Tauro, Remote sensing for monitoring macroplastics in rivers: A review., WIREs Water, 2025. [pdf] [doi]
  • Miglino, D., S. Jomaa, M. Rode, K. C. Saddi, F. Isgrò and S. Manfreda, Technical note: Image processing for continuous river turbidity monitoring — full-scale tests and potential applications., Hydrology and Earth System Sciences, 2025. [pdf] [doi]
  • Manfreda, S., D. Miglino, K. C. Saddi, S. Jomaa, A. Etner, M. Perks, D. Strelnikova, S. Peña-Haro, I. Maddock, F. Tauro, S. Grimaldi and Y. Zeng, Advancing river monitoring using image-based techniques: Challenges and opportunities., Hydrological Sciences Journal, 2024. [pdf] [doi]
  • Pizarro, A., S. F. Dal Sasso and S. Manfreda, VISION: VIdeo StabilisatION using automatic features selection for image velocimetry analysis in rivers., SoftwareX, 2022. [pdf] [doi]
  • Pizarro, A., P. Dimitriadis, T. Iliopoulou, S. Manfreda and D. Koutsoyiannis, Stochastic analysis of the marginal and dependence structure of streamflows: From fine-scale records to multi-centennial paleoclimatic reconstructions., Hydrology, 2022. [doi]
  • Dal Sasso, S. F., A. Pizarro and S. Manfreda, Recent advancements and perspectives in UAS-based image velocimetry., Drones, 2021. [doi]
  • Dal Sasso, S. F., A. Pizarro, S. Pearce, I. Maddock and S. Manfreda, Increasing LSPIV performances by exploiting the seeding distribution index at different spatial scales., Journal of Hydrology, 2021. [doi]
  • Pizarro, A., S. F. Dal Sasso and S. Manfreda, Refining image-velocimetry performances for streamflow monitoring: Seeding metrics to errors minimisation., Hydrological Processes, 2020. [doi]
  • Dal Sasso, S. F., A. Pizarro and S. Manfreda, Metrics for the quantification of seeding characteristics to enhance image velocimetry performance in rivers., Remote Sensing, 2020. [doi]
  • Perks, M. T., S. F. Dal Sasso, A. Hauet, E. Jamieson, J. Le Coz, S. Pearce, S. Peña-Haro, A. Pizarro, D. Strelnikova, F. Tauro, J. Bomhof, S. Grimaldi and S. Manfreda, Towards harmonisation of image velocimetry techniques for river surface velocity observations., Earth System Science Data, 2020. [doi]
  • Manfreda, S., A. Pizarro, T. Moramarco, L. Cimorelli, D. Pianese and S. Barbetta, Potential advantages of flow-area rating curves compared to classic stage-discharge relations., Journal of Hydrology, 2020. [doi]
  • Manfreda, S., On the derivation of flow rating-curves in data-scarce environments., Journal of Hydrology, 2018. [doi]