GARZELLI ANDREA

Presentazione

Andrea Garzelli è professore di Telecomunicazioni presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione e Scienze Matematiche, dove è attualmente titolare dei corsi di 'Fondamenti di Elaborazione dei Segnali e Telecomunicazioni' e 'Statistical Signal Processing'. E’ inoltre titolare del corso di ‘Sistemi di Telerilevamento’ presso il Dipartimento di Scienze Fisiche della Terra e dell’Ambiente (Centro di Geotecnologie). Ha conseguito il dottorato di ricerca in Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni presso l'Università di Firenze. I principali interessi di ricerca riguardano l'elaborazione di immagini telerilevate da sensori ottici e SAR e la fusione di immagini. E' stato presidente del Presidio della Qualità di Ateneo (PQA) dell’Università di Siena dal 2016 al 2021. E' attualmente presidente del CdL in Ingegneria Informatica e dell'Informazione. E' elencato nella lista World's Top 2% Scientists by Stanford University per gli anni dal 2019 al 2023 e per l'intera carriera scientifica.

Orari di ricevimento

  • Venerdi' dalle 14:30 alle 15:30
    Luogo: Torre Rossa, San Niccolò, Via Roma n.56 - r201.
    Nota: Other dates are available. Please contact via email to make an appointment.

Nel caso di richiesta di un ricevimento a distanza, contattare via email.

Comunicazioni

Fondamenti di elaborazione dei segnali e telecomunicazioni
Terza prova in itinere: venerdì 13 giugno ore 10:00, aula F

__________

Statistical Signal Processing

__________

Questionario sul benessere psicologico della comunità studentesca.
Il questionario è accessibile al seguente link: https://survey.unisi.it/447864?lang=it
Informazioni sul progetto alla pagina 
https://orientarsi.unisi.it/studio/servizi-di-supporto-agli-studenti/consulenza-agli-studenti/documento/proben-promozione-del
La partecipazione è volontaria, anonima e richiede circa 20 minuti. 

__________

Password di accesso allo spazio Moodle dei corsi

Richiedere via email.

________________

Attività didattica

 

Sono disponibili tesi di laurea sperimentali e di ricerca per le lauree di primo e di secondo livello, su applicazioni di elaborazione di immagini telerilevate da satellite per l'osservazione e il monitoraggio del territorio.

 

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2025/2026

Anno di corso: 2 Laurea triennale (DM 270) TECNOLOGIE PER L’AMBIENTE, LE COSTRUZIONI E IL TERRITORIO A.A. 2024/2025
Anno di corso: 2 Laurea triennale (DM 270) TECNOLOGIE PER L’AMBIENTE, LE COSTRUZIONI E IL TERRITORIO A.A. 2024/2025
Anno di corso: 1 Corso di Laurea Magistrale ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS ENGINEERING A.A. 2025/2026

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2024/2025

Anno di corso: 1 Corso di Laurea Magistrale ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS ENGINEERING A.A. 2024/2025

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2023/2024

Anno di corso: 1 Corso di Laurea Magistrale SCIENZE E TECNOLOGIE GEOLOGICHE A.A. 2023/2024
Anno di corso: 1 Corso di Laurea Magistrale ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS ENGINEERING A.A. 2023/2024

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2022/2023

Anno di corso: 2 Laurea triennale (DM 270) INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'INFORMAZIONE A.A. 2021/2022

Attività di ricerca

Ultime pubblicazioni:

  • Garzelli, A., Arienzo, A., Alparone, L. (2025). Two-step fusion of operational land imager and thermal infrared spectrometer data based on nested hypersharpening and pansharpening stages. JOURNAL OF APPLIED REMOTE SENSING, 19(1), 01651201-01651215 [10.1117/1.jrs.19.016512]. - dettaglio
  • Alparone, L., Garzelli, A. (2025). Benchmarking of Multispectral Pansharpening: Reproducibility, Assessment, and Meta-Analysis. JOURNAL OF IMAGING, 11(1) [10.3390/jimaging11010001]. - dettaglio
  • Garzelli, A., Zoppetti, C. (2024). Large-Scale Fine-Grained Change Detection from Multisensory Satellite Images. In C.H. Chen (a cura di), Signal and Image Processing for Remote Sensing (pp. 355-368). Boca Raton : CRC Press [10.1201/9781003382010]. - dettaglio
  • Rindinella, A., Beltramone, L., Garzelli, A., Tabarrani, I., Vanneschi, C., D'Amato, L., et al. (2024). Urban Land Classification Through The Analysis of Satellite and Aerial Hyperspectral Data in Tuscany Region (TUS:CAN Project). In IGARSS 2024 - 2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp.1394-1397). New York : IEEE [10.1109/igarss53475.2024.10640852]. - dettaglio
  • Arienzo, A., Alparone, L., Garzelli, A. (2024). Improved Regression-Based Component-Substitution Pansharpening of Worldview-2/3 Data Through Automatic Realignment of Spectrometers. In IGARSS 2024 - 2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp.1082-1085). New York : IEEE [10.1109/igarss53475.2024.10641985]. - dettaglio