Si è conclusa la I edizione del corso professionalizzante sull'uso di immagini satellitari nel settore minerario

Dal 26 al 30 giugno, il Plesso Bertalia dell’Università di Bologna ha ospitato la prima edizione del corso professionalizzante avanzato "Advanced Course on Earth Observation for the Raw Materials Sector" sull’utilizzo di immagini satellitari nel settore minerario, promosso dalla RawMatCop Academy.

Organizzato nell’ambito del progetto europeo “RawMatCop Alliance”, coordinato dal Dipartimento di Ingegneria Civile, Chimica, Ambientale e dei Materiali - DICAM, il corso si è svolto presso il Laboratorio Informatico “LAB6” del Plesso Bertalia e ha visto il coinvolgimento di 6 docenti provenienti da prestigiose Università e Centri di Ricerca Europei, tutti attivamente coinvolti nel settore delle materie prime.

I 35 partecipanti al corso hanno avuto la possibilità di apprendere, tramite programmazione in R e Python, le tecniche di utilizzo delle immagini satellitari (principalmente Copernicus) per diversi scopi inerenti ad applicazioni minerarie: esplorazione di nuove risorse, supervisione dell’attività mineraria di superficie, controllo delle deformazioni e dei fenomeni di subsidenza e monitoraggio dell’impatto ambientale sia in posto che a valle dei siti. Le giornate di formazione si sono, poi, concluse con un progetto pratico su una delle tematiche proposte e hanno ottenuto il certificato “RawMatCop Academy”, supportato dall’European Federation of Geologists e da EIT Raw Materials.

Come ricordato dal team di coordinamento del Progetto (Ing. F. Tinti, Dr. S. Kasmaeeyazdi e Prof. E. Mandanici, ), l’attività di formazione si colloca all’interno della recente strategia europea nota come “Critical Raw Materials Act”, che ha l’obiettivo di portare al 10% (dal 2% attuale) l’estrazione sostenibile di materie prime critiche e strategiche su suolo europeo entro il 2030. Per ottenere tale risultato una nuova generazione di professionisti altamente qualificati, consapevoli e specializzati sarà richiesta a tutti i livelli della catena del valore.