Analisi della temperatura superficiale marina da dati satellitari multimodali

In questa tesi viene analizzata la temperatura superficiale del mare (Sea Surface Temperature, SST) derivata da osservazioni satellitari a microonde passive (MW) nel Mar Mediterraneo, confrontandola con diversi dataset di riferimento, tra cui prodotti infrarossi di livello 3 (L3), campi SST infrarossi di livello 4 (L4) e dati ricostruiti mediante modelli basati su reti neurali. L’obiettivo principale è valuatare l'utilizzo dei dati a microonde come riferimento per la validazione e la verifica dell’accuratezza dei modelli U-Net e diffusion e per una possibile integrazione con i dati infrarossi. A questo scopo sono confrontati i dati MW e infrarossi in termini di bias e Root Mean Square Error (RMSE), con particolare attenzione alla variabilità spaziale, stagionale e mensile degli errori. L’analisi evidenzia come le stime MW presentino un bias medio contenuto, a fronte di un RMSE relativamente elevato, attribuibile principalmente alla bassa risoluzione spaziale dei sensori e alla contaminazione delle osservazioni in prossimità delle aree costiere. Per approfondire tali aspetti, il bias viene analizzato anche su base mensile, con l’obiettivo di individuare pattern sistematici e possibili strategie di correzione. Uno degli obiettivi del lavoro era l’integrazione delle osservazioni a microonde con i dataset infrarossi, al fine di estendere la copertura temporale e ridurre le lacune nei dati IR dovute principalmente alla presenza di nubi. Tuttavia, l’analisi comparativa ha evidenziato come i dati MW risultino significativamente più rumorosi rispetto ai prodotti infrarossi e caratterizzati da una risoluzione spaziale più bassa. Queste caratteristiche introducono errori più elevati e una maggiore variabilità locale, rendendo complessa la loro integrazione diretta nei dataset IR ad alta risoluzione.