(HEU Horizon Europe 21-27) Gli attuali dati di osservazione della Terra (OT) forniscono informazioni complesse e rapide riguardanti i vari cambiamenti della Terra. È possibile utilizzare questi dati per proteggere il nostro pianeta? Il progetto OEMC, finanziato dall’UE, fornirà un’infrastruttura informatica aperta di monitoraggio della Terra per accelerare la capacità dell’Europa di elaborare informazioni ambientali di alta qualità e di facile utilizzo, basate sui dati di osservazione della Terra. L’infrastruttura sviluppata sarà protetta in base ai principi dei dati FAIR e le piattaforme esistenti relative all’OT saranno sfruttate a un livello superiore. Ciò consentirà di monitorare gli indicatori essenziali della biodiversità e di registrare il bilancio del capitale naturale per i settori pubblico e privato, permettendo alle imprese di migliorare il loro vantaggio competitivo attraverso il Green Deal dell’UE e ai cittadini europei di avere una migliore qualità della vita.

Attività FEM:
Raccolta e armonizzazione dei dati a terra raccolti con sensori e camere fenologiche.

(MIUR PRIN) Gli obiettivi principali del progetto sono:

1. Fornire una metodologia di contabilità completa per misurare il bilancio delle emissioni di carbonio e altri GHG considerando anche l'uso successivo di alcuni prodotti rilevanti per la contabilità C, come il legno.
2. Sfruttare le nuove tecnologie IoT per monitorare in chiave continua processi ecosistemici che contribuiscono al bilancio netto C e GHG delle foreste e degli ecosistemi di colture legnose che consentono di creare un quadro di modellizzazione contabile sulla base di dati assimilati sul campo.
3. Testare i prototipi contabili delle nuove soluzioni tecnologiche per la modellazione dei dati su 2 siti forestali e 2 frutteti.
4. Fornire uno strumento operativo per il bilancio netto C e GHG nella silvicoltura e settore agroforestale per la scienza e le imprese.

Attività FEM: 
Fem sarà coinvolta negli obiettivi 2 e 3 con un sito in foresta

(PHEN-Italy) L'obiettivo generale del progetto è valutare l'uso di misure spettrali e di fluorescenza per misurare lo stress in piante di faggio.

(EU CEF-IA) Attraverso l'utilizzo dell'High Performance Computing, Highlander elabora i dati per generare previsioni climatiche e ridurre i rischi associati ai cambiamenti climatici, per una gestione sostenibile delle risorse naturali e del territorio.