Submitted in peer reviewed journals:

1. De Lannoy, G. et al. Contributions of irrigation modeling, soil moisture and snow data assimilation to the skill of high-resolution digital replicas of the Po basin water budget. ESS Open Archive, 10.22541/essoar.171535793.33881670/v1. May 10, 2024.

Published in peer reviewed journals:

1. Zappa, L., Dari, J., Modanesi, S., Quast, R., Brocca, L., Lannoy, G.D., Massari, C., Seguí, P.Q., Ortiz, A.B., Dorigo, W. Benefits and pitfalls of irrigation timing and water amounts derived from satellite soil moisture. Agric. Water Manag. 2024, 295, 108773.
2. Brocca, L., Barbetta, S., Camici, S., Ciabatta, L., Dari, J., Filippucci, P., Massari, C., Modanesi, S., Tarpanelli, A., Bonaccorsi, B., Mosaffa, H., Wagner, W., Vreugdenhil, M., Quast, R., Alfieri, L, Gabellani, S., Avanzi, F., Rains, D., Miralles, D.G., Mantovani, S., Briese, C., Domeneghetti, A., Jacob, A., Castelli, M., Camps-Valls, G., Volden, E., Fernandez, D. A Digital Twin of the terrestrial water cycle: a glimpse into the future through high-resolution Earth observations Front. Sci., 1 (2024), 10.3389/fsci.2023.1190191
3. Girotto, M., Formetta, G., Azimi, S., Bachand, C., Cowherd, M., De Lannoy, G., Lievens, H., Modanesi, S., Raleigh, M.S., Rigon, R., Massari, C. Identifying snowfall elevation patterns by assimilating satellite-based snow depth retrievals, Science of The Total Environment, Volume 906,167312, ISSN 0048-9697, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.167312, 2024.
4. Azimi, S., Massari, C., Formetta, G., Barbetta, S., Tazioli, A., Fronzi, D., Modanesi, S., Tarpanelli, A., and Rigon, R.: On understanding mountainous carbonate basins of the Mediterranean using parsimonious modeling solutions, Hydrol. Earth Syst. Sci., 27, 4485–4503, https://doi.org/10.5194/hess-27-4485-2023, 2023.
5. Bechtold, M., Modanesi, S., Lievens, H., Baguis, P., Brangers, I., Carrassi, A., ... & De Lannoy, G. (2023). Assimilation of Sentinel-1 backscatter into a land surface model with river routing and its impact on streamflow simulations in two Belgian catchments. Journal of Hydrometeorology, 24(12), 2389-2408, https://doi.org/10.1175/JHM-D-22-0198.1
6. Natali, M., Modanesi, S., Massari, C., Brocca, L., De Lannoy, G., J. M. Maino, A., Mantovan, F. A simple framework to calibrate a soil water balance model with Sentinel-1 and Sentinel-2 observations over irrigated fields. IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry, 2023
7. Massari, C., Pellet, V., Tramblay, Y., Crow, W. T., Gründemann, G. J., Hascoetf, T., Penna, D., Modanesi, S., Brocca, L., Camici, S., & Marra, F. On the relation between antecedent basin conditions and runoff coefficient for European floods. Journal of Hydrology, 625, 130012. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130012, 2024
8. Kragh, S. J., Dari, J., Modanesi, S., Massari, C., Brocca, L., Fensholt, R., Stisen, S., and Koch, J.: An inter-comparison of approaches and frameworks to quantify irrigation from satellite data, Hydrol. Earth Syst. Sci., 28, 441–457, https://doi.org/10.5194/hess-28-441-2024, 2024.
9. Dari, J., Brocca, L., Modanesi, S., Massari, C., Tarpanelli, A., Barbetta, S., Quast, R., Vreugdenhil, M., Freeman, V., Barella-Ortiz, A., Quintana-Seguí, P., Bretreger, D., and Volden, E.: Regional data sets of high-resolution (1 and 6 km) irrigation estimates from space, Earth Syst. Sci. Data, 15, 1555–1575, https://doi.org/10.5194/essd-15-1555-2023, 2023
10. Le Page M, Nguyen T, Zribi M, Boone A, Dari J, Modanesi S, Zappa L, Ouaadi N, Jarlan L. Irrigation Timing Retrieval at the Plot Scale Using Surface Soil Moisture Derived from Sentinel Time Series in Europe. Remote Sensing. 2023; 15(5):1449. https://doi.org/10.3390/rs15051449
11. Baguis, P., Carrassi, A., Roulin, E., Vannitsem, S., Modanesi, S., Lievens, H., Bechtold, M., De Lannoy, G. Assimilation of Backscatter Observations into a Hydrological Model: A Case Study in Belgium Using ASCAT Data. Remote Sens. 2022, 14, 5740. https://doi.org/10.3390/rs14225740
12. Modanesi, S., Massari, C., Bechtold, M., Lievens, H., Tarpanelli, A., Brocca, L., Zappa, L., De Lannoy, G.J.M. Challenges and benefits of quantifying irrigation through the assimilation of Sentinel-1 backscatter observations into Noah-MP. Hydrol. Earth Syst. Sci., 2022, 26, 4685-4706. https://doi.org/10.5194/hess-26-4685-2022
13. Elwan, E., Le Page, M., Jarlan L., Baghdadi, N., Brocca, L., Modanesi, S., Dari, J., Quintana-Seguí, P., Zribi, M. Irrigation Mapping on Two Contrasted Climatic Contexts Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Data. Water, 2022, 14(5), 804. DOI: https://doi.org/10.3390/w14050804
14. Modanesi, S., Massari, C., Gruber, A., Lievens, H., Tarpanelli, A., Morbidelli, R., and De Lannoy, G. J. M.: Optimizing a backscatter forward operator using Sentinel-1 data over irrigated land, Hydrol. Earth Syst. Sci., 25, 6283–6307, https://doi.org/10.5194/hess-25-6283-2021, 2021 
15. Modanesi, S., Dari, J., Massari, C., Tarpanelli, A., Barbetta, S., De Lannoy, G., Gruber, A., Lievens, H., Bechtold, M., Quast, R., Vreugdenhil, M.; Zribi, M., Le Page, M.,Brocca, L. A comparison between satellite- and model-based approaches developed in the ESA Irrigation+ project framework to estimate irrigation quantities. 2021 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), 268-272. doi: 10.1109/MetroAgriFor52389.2021.9628453
16. Massari, C.; Modanesi, S.; Dari, J.; Gruber, A.; De Lannoy, G.J.M.; Girotto, M.; Quintana-Seguí, P.; Le Page, M.; Jarlan, L.; Zribi, M.; Ouaadi, N.; Vreugdenhil, M.; Zappa, L.; Dorigo, W.; Wagner, W.; Brombacher, J.; Pelgrum, H.; Jaquot, P.; Freeman, V.; Volden, E.; Fernandez Prieto, D.; Tarpanelli, A.; Barbetta, S.; Brocca, L. A review of irrigation information retrievals from space and their utility for users. Remote Sens., 2021, 13(20), 4112. DOI: https://doi.org/10.3390/rs13204112
17. De Santis, D.; Biondi, D.; Crow, W.T.; Camici, S.; Modanesi, S.; Brocca, L.; Massari, C. Assimilation of Satellite Soil Moisture Products for River Flow Prediction: An Extensive Experiment in over 700 Catchments throughout Europe. Water Resources Research, 2021, 57, 6. https://doi.org/10.1029/2021WR029643
18. Modanesi, S.; Massari, C.; Camici, S.; Brocca, L.; Amarnath, G. Do Satellite Surface Soil Moisture Observations Better Retain Information About Crop-Yield Variability in Drought Conditions? Water Resources Research, 2020, 56 ,2. https://doi.org/10.1029/2019WR025855
19. Azimi, S., Dariane, AB., Modanesi, S., Bauer-Marschallinger, B., Bindlish, R., Wagner, W., Massari, C. Assimilation of Sentinel 1 and SMAP - based satellite soil moisture retrievals into SWAT hydrological model: the impact of satellite revisit time and product spatial resolution on flood simulations in small basins. J Hydrol (Amst). 2020, 581:124367. Epub 2019 Nov 22. PMID: 33154604; PMCID: PMC7608049. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124367
20. Bauer-Marschallinger, B.; Naeimi, V.; Cao, S.; Paulik, C.; Schaufler, S.; Stachl, T.; Modanesi, S.; Massari, C.; Ciabatta, L.; Brocca, L.; Wagner, W. Towards Global Soil Moisture Monitoring with Sentinel-1: Harnessing Assets and Overcoming Obstacles. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens, 2018. DOI: 10.1109/TGRS.2018.2858004
21. Bauer-Marschallinger, B.; Paulik, C.; Hochstöger, S.; Mistelbauer, T.; Modanesi, S.; Ciabatta, L.; Massari, C.; Brocca, L.; Wagner, W. Soil Moisture from Fusion of Scatterometer and SAR: Closing the Scale Gap with Temporal Filtering. Remote Sens., 2018, 10(7), 1030. https://doi.org/10.3390/rs10071030

I principali interessi di ricerca riguardano:

1. l'uso di modelli di superficie terrestre e modellazione idrologica;

2. l'assimilazione di dati satellitari ad alta risoluzione in modelli idrologici e di superficie terrestre per migliorare la descrizione del ciclo idrologico e per lo studio degli effetti di attività umane (e.g., irrigazione) su di esso;

3. il monitoraggio della siccità attraverso l'uso di modelli e dati satellitari;

4. la validazione ed applicazione di dati satellitari per migliorare la modellazione idrologica e di superficie terrestre.

Sara Modanesi è nata a Tarquinia (Italia) nel 1985. Ha conseguito la laurea magistrale in Geologia Applicata all'Ingegneria nel 2012 e la laurea specialistica in Analisi e Gestione del Rischio Idrologico nel 2016, presso la Sapienza Università di Roma (Italia), entrambe con lode. Nel 2022 ha conseguito il dottorato di ricerca in Ingegneria civile e ambientale congiuntamente tra l'Università di Firenze (Italia) e la KU Leuven (Belgio).

Da Ottobre 2017 a Marzo 2018 ha svolto uno stage presso l'Istituto di Ricerca per la Protezione Geo-Idrogeologica (IRPI) del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) di Perugia (Italia) nell'ambito del progetto "Nuove tecnologie per la valutazione del rischio idrogeologico". 

Da Maggio 2018 a Maggio 2019 ha ususfruito di una borsa di studio presso il CNR-IRPI di Perugia.

Da Maggio 2019 ad Aprile 2023 ha svolto attività di ricerca come assegnista presso il CNR-IRPI di Perugia.

Da Aprile 2023 svolge attività di ricerca come Ricercatore di III Livello a tempo Determinato presso il CNR-IRPI di Perugia.

I suoi principali interessi di ricerca sono: 1) modellazione idrologica; 2) assimilazione di dati satellitari in modelli di superficie terrestre (Land Surface Models) per migliorare la descrizione del ciclo idrologico e studiare gli effetti dell'impatto delle attività antropiche (e.g., irrigazione); 3) monitoraggio della siccità attraverso l'uso di modelli e osservazioni satellitari e ; 4) validazione e applicazione di prodotti satellitari innovativi per il miglioramento della modellazione idrologica e di superficie terrestre.