Antonio Minervino Amodio

Antonio Minervino Amodio

Ricercatore

+39 3334449280
Potenza
antonio.minervinoamodio@cnr.it

Profilo professionale

Geomorphologist | Remote Sensing Specialist | GIS Expert | UAV Pilot | Digital Heritage Specialist | Spatial Machine Learning Researcher

Geologo e ricercatore specializzato nell’analisi del territorio, con un focus particolare sulla geomorfologia e sulla tutela del patrimonio culturale e paesaggistico. Il suo percorso di ricerca si concentra sullo studio dei processi erosivi, del dissesto idrogeologico e dei rischi naturali (alluvioni, frane, terremoti) attraverso l’integrazione di tecnologie avanzate.

Le sue competenze tecniche principali includono:

  • Telerilevamento e Fotogrammetria: Vasta esperienza nell’uso di droni (UAS) per l’acquisizione di dati fotogrammetrici e LIDAR, finalizzati alla modellazione 3D e alla creazione di modelli digitali del terreno (DTM/DEM) ad alta risoluzione;
  • Sistemi Informativi Geografici (GIS): Eccellente padronanza di software come ArcGIS Pro, QGIS e GRASS per la cartografia multitemporale e l’analisi spaziale;
  • Metodi Innovativi: Applicazione di tecniche di Machine Learning spaziale per valutare l’impatto dei cambiamenti climatici sul patrimonio culturale.

I suoi interessi di ricerca spaziano dalla ricostruzione dell’evoluzione costiera e dei movimenti verticali del suolo alla “Landscape Archaeology”, utilizzando sensori multispettrali e termici per l’individuazione di siti archeologici sepolti o degradati.

Ambiti Disciplinari e Settori per il Management della Ricerca del CNR

  • SH8_1 Science and Technologies for Cultural Heritage
  • PE10_13 Physical geography, geomorphology
  • PE10_12 Sedimentology, soil science, palaeontology, earth evolution

Gruppi & Labs CNR ISPC

Remote Sensing e Spatial Data Science Lab →

Pubblicazioni

Piattaforma CNR IRIS →
ORCID →

In evidenza

Minervino Amodio, A., Danese, M., Gioia, D. (2024). Past, Present and Climate Change Scenarios: Investigating Erosion Risk on Archaeological Heritage in the Sinni Valley (Basilicata, Italy). In: Gervasi, O., Murgante, B., Garau, C., Taniar, D., C. Rocha, A.M.A., Faginas Lago, M.N. (eds) Computational Science and Its Applications – ICCSA 2024 Workshops. ICCSA 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 14819. Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-65282-0_27

Minervino Amodio, A., Corrado, G., Gallo, I. G., Gioia, D., Schiattarella, M., Vitale, V., & Robustelli, G. (2024). Three-Dimensional Rockslide Analysis Using Unmanned Aerial Vehicle and LiDAR: The Castrocucco Case Study, Southern Italy. Remote Sensing, 16(12), 2235. DOI: https://doi.org/10.3390/rs16122235

Gioia, D., Corrado, G., Minervino Amodio, A. et al. (2024) Multi-temporal morphological analysis coupled to seismic survey of a mass movement from southern Italy: a combined tool to unravel the history of complex slow-moving landslides. Nat Hazards 120, 13407–13432. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-024-06751-6

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