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Riconoscimento automatico delle forme del paesaggio

Il presente lavoro di tesi di laurea ha come obbiettivo l’individuazione e la sperimentazione di metodi totalmente automatici atti al riconoscimento e alla cartografazione degli elementi geomorfologici del paesaggio. L’interpretazione delle carte topografiche per la realizzazione di carte geomorfologiche necessita di una lunga fase di cartografazione delle forme del paesaggio che rappresentano il risultato di un insieme di processi che caratterizzano l’evoluzione dell’area considerata. Mappare le suddette forme è un lavoro che implica un forte grado di soggettività e molta esperienza.
Il metodo numerico è diventato sempre più di largo utilizzo grazie alla diffusione di computer a basso costo ed allo sviluppo dai modelli digitali della superficie topografica (DEM). Il suo scopo principale è quello di aiutare e, soprattutto, velocizzare le operazioni di cartografazione.
In tale contesto si è cercato, quindi, di sviluppare un metodo che prevede l’uso di GIS e di un particolare ambiente statistico; in particolare, a partire dal DEM, il metodo esegue una serie di computazioni e, mediante la tecnica della cluster analysis, classifica e suddivide le forme del paesaggio. Questo approccio, totalmente automatico, è indipendente dalla genesi e dal significato delle forme del rilievo poiché tiene conto solo di parametri geometrici (pendenza, curvatura del profilo e curvatura tangenziale) e di conseguenza elimina la soggettività precedentemente descritta.
Il presente lavoro di tesi è stato preceduto dallo studio di diversi metodi sul riconoscimento automatico di immagini, eseguita in diversi campi da vari autori. Successivamente si è sperimentato una nuova procedura di classificazione automatica delle forme del paesaggio. Dopo un numero elevato di tentativi e prove su aree differenti è stato messo a punto un metodo abbastanza stabile ed efficiente che è stato testato su due aree di studio ubicate in settori differenti dell’Arco Calabro.
Come prima aree di studio è stata scelta la zona circostante il bacino di Castrovillari poiché, per la suddetta, si è in possesso di una grande quantità di dati (mappature geomorfologiche effettuate con i metodi tradizionali) da confrontare con il modello partorito dalle elaborazioni; invece, come seconda area, la scelta è ricaduta sulla zona che circoscrive l’invaso artificiale del Lago Cecita per la quale non si dispone di carte geomorfologiche ma si è voluto confrontare la mappa prodotta dalla classificazione automatica con le carte topografiche della stessa area. Da tale confronto si è potuto notare che i modelli computerizzati, nella maggior parte dei casi, descrivono in modo abbastanza dettagliato le forme del territorio delineate dall’analisi tradizionale.

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6 PREMESSA Il presente lavoro di tesi di laurea ha come obbiettivo l’individuazione e la sperimentazione di metodi totalmente automatici atti al riconoscimento e alla cartografazione degli elementi geomorfologici del paesaggio. L’interpretazione delle carte topografiche per la realizzazione di carte geomorfologiche necessita di una lunga fase di cartografazione delle forme del paesaggio che rappresentano il risultato di un insieme di processi che caratterizzano l’evoluzione dell’area considerata. Mappare le suddette forme è un lavoro che implica un forte grado di soggettività e molta esperienza. Il metodo numerico è diventato sempre più di largo utilizzo grazie alla diffusione di computer a basso costo ed allo sviluppo dai modelli digitali della superficie topografica (DEM). Il suo scopo principale è quello di aiutare e, soprattutto, velocizzare le operazioni di cartografazione. In tale contesto si è cercato, quindi, di sviluppare un metodo che prevede l’uso di GIS e di un particolare ambiente statistico; in particolare, a partire dal DEM, il metodo esegue una serie di computazioni e, mediante la tecnica della cluster analysis, classifica e suddivide le forme del paesaggio. Questo approccio, totalmente automatico, è indipendente dalla genesi e dal significato delle forme

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Informazioni tesi

  Autore: Amerigo Mendicelli
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2004-05
  Università: Università degli Studi della Calabria
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Scienze Geologiche
  Relatore: Gaetano Robustelli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 87

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Parole chiave

classificazione
classificazione non supervisionata
classificazione supervisionata
cluster analysis
curvatura del profilo
curvatura tangenziale
data frame
dem
geomorfologia
gis
grass
k-means
lago cecita
landforms
linux
open source
pattern recognition
pollino
r.clump
r.resamp.rst
rstatistical
sila
slope
spatial clumping

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