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Studio metodologico comparato per la mappatura da satellite dei ghiacciai applicato al complesso del Karakoram (Pakistan)

Il presente lavoro ha l'intento di valutare l'efficacia dei metodi di classificazione dei ghiacciai, con l'obiettivo di individuare il miglior metodo di classificazione automatizzato e dotato di un'elevata resa e di altrettante buone qualità, accuratezza e precisione di metodo di processing, e al tempo stesso un basso numero di variabili in ingresso scelte dall'operatore. Fondamentalmente, è possibile constatare una relativa bassa accuratezza nella classificazione delle classi di elementi territoriali considerate nel complesso. Infatti, sebbene per ogni metodologia spicca una classe (o poco più) su tutte le altre per accuratezza e precisione classificativa, sia per gli algoritmi aspecifici (MLE con K-means, Classificazione Autmoatica non supervisionata, Unmixing spettrale) che per quelli specifici degli indici spettrali, non vi è tra questi un algoritmo che soddisfi i criteri di qualità e/o l'efficacia di una classificazione completa di tutte le classi. Questo è desumibile dal confronto delle classificazioni basate sui dati di mappatura dei ghiacciai, contenuti negli inventari glaciologici esaminati nello studio. Infatti, nessuno dei metodi di classificazione esaminati ricalca con buona precisione i contorni tracciati dagli inventari GANDAM e RGI, pur essendo un confronto multitemporale rispetto ai dati da satellite. L'algoritmo di classificazione Random Forest elaborato in questo studio, invece, mostra un maggior livello di precisione classificativa delle classi di morfologie del paesaggio, seppur affetta anch'esso da limiti di contouring. L'analisi morfometrica, infine, si dimostra un altro metodo efficace per la classificazione morfologica del territorio, basata sull'analisi della curvatura e dell'acclività, offrendo un livello di contouring dei ghiacciai soddisfacente per gli scopi della classificazione delle unità territoriali alla scala di paesaggio.

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5| Premessa Il presente lavoro di tesi espone e confronta diversi metodi di image processing dei dati raccolti da satellite, allo scopo di una valutazione di massima del livello di efficienza di ognuno di essi nel campo della mappatura e classificazione territoriale. Tale studio si focalizza su un’area limitata del bacino del fiume Hunza, localizzato nel Pakistan settentrionale, ed illustra l’applicazione di alcune delle principali metodologie esistenti di classificazione automatica e/o manuale, mettendo in risalto, di volta in volta, una ben precisa categoria del paesaggio sia naturale che antropico. L’esame di ciascuno dei metodi classificativi serve a valutare la sovrapposizione tra le classi territoriali poste in evidenza, dunque si valutano il grado di definizione e la separabilità spettrale, sia tra le diverse bande satellitari in relazione alle classi di elementi territoriali, sia tra gli elementi del territorio per una determinata banda. In tal modo, operando con un procedimento di validazione di questo tipo, l’intento è rivolto perciò all’individuazione ed implementazione dei migliori metodi classificazione automatica supervisionata, con il controllo dell’operatore a monte, che abbiano un’elevata accuratezza di classificazione del territorio. In aggiunta, le risposte in termini spettrali degli elementi del territorio, alla luce dei suddetti metodi di classificazione, vengono poi confrontate ed integrate con i metodi di analisi morfometrica del territorio, allo scopo di valutare la loro convergenza in riferimento alle morfologie rilevabili dai rispettivi dataset. Si espone sommariamente il contenuto dei capitoli del presente lavoro. 1. Introduzione alle tecniche di telerilevamento satellitare, con riferimento alla missione e alla strumentazione del satellite Sentinel-2 dell’ESA, ai dati disponibili, ai vantaggi e ai limiti di tali tecniche di campionamento. Introduzione agli ambienti glaciali, ai ghiacciai, al telerilevamento applicato ai ghiacciai ed alla fotointepretazione. Presentazione delle fonti di dati disponibili, come gli inventari glaciologici, in particolare i due inventari utilizzati (GANDAM e RGI), il database di immagini satellitari di Sentinel-2, i modelli digitali di elevazione (DEM). Descrizione dei principali metodi di classificazione di interesse. Introduzione al concetto di analisi morfometrica e indicazione dei principali parametri morfometrici. 2. Inquadramento dell’area di studio nella valle di Hunza, che abbraccia i fattori geografici (orografia, glacio-idrologia, flora e fauna, clima, contesto economico), i cenni storici, i caratteri geologici, tettonico-geodinamici, e le forme del territorio.

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