Tecniche di Machine Learning applicate a immagini telerilevate per l’individuazione di forme e oggetti: applicazioni per l’estrazione automatica della linea di costa

(cod. P_0445) 

A cura del Dipartimento di Scienze e Tecnoloie, Università degli studi di Napoli “Parthenope”

Con:

Claudio Parente, Dipartimento di Scienze e Tecnoloie, Università degli studi di Napoli “Parthenope”

Emanuele Alcaras, Dipartimento di Scienze e Tecnoloie, Università degli studi di Napoli “Parthenope”

Pier Paolo Amoroso, Dipartimento di Scienze e Tecnoloie, Università degli studi di Napoli “Parthenope”

Francesco Giuseppe Figliomeni, Dipartimento di Scienze e Tecnoloie, Università degli studi di Napoli “Parthenope”

Le tecniche di machine learning (ML) hanno avuto una ampia diffusione negli ultimi anni e il loro impiego riguarda anche l’elaborazione delle immagini telerilevate. L’apprendimento automatico è un importante campo di ricerca dell’intelligenza artificiale che assiste i computer nella modellazione basata su esperienze e nella previsione accurata di eventi futuri, aiutando a trattare dati vasti nel modo più intelligente per ricavare intuizioni fruibili. Le finalità delle tecniche di ML applicate alle immagini telerilevate sono molteplici, ma uno degli scopi principali è l’individuazione di forme e il riconoscimento automatico di oggetti: limitando al massimo il ruolo dell’operatore, diviene possibile classificare le aree in funzione del tipo di uso/copertura del suolo, delimitarne i contorni e procedere all’estrazione automatica degli stessi.
La procedura sviluppata presso il Laboratorio di Geomatica, Telerilevamento e GIS (GTG) del DiST dell’Università Parthenope di Napoli è applicabile a tutti i tipi di immagini telerilevate, da aereo e da satellite, a media, alta e altissima risoluzione geometrica, dalle Landsat 8-9 OLI alle Sentinel-2, dalle WorldView3 alle Quickbird. L’accuratezza dei risultati ottenibili risulta sempre elevata, comunque compatibile con le dimensioni del pixel.
In questo laboratorio, vengono mostrati casi studio sull’erosione costiera, relativi principalmente alla Regione Campania, basati sulle tecniche di Change detection.