Alterazioni territoriali

Come accaduto in gran arte dei paesi dell’Ex Unione Sovietica, la politica di gestione del territorio centralizzata ha determinato una profonda riorganizzazione delle pratiche agricole autoctone che sono state modernizzate ed intensificate mediante introduzione di metodi meccanizzati, irrigazione artificiale, realizzazione viarie. Ciò ha portato a sostanziali mutamenti del paesaggio, con l’introduzione e l’ampia diffusione della monocoltura del cotone, creando vaste superfici coltivate in aree precedentemente steppose. Questo fenomeno unito a quello dell’espansione urbana ha alterato ampie porzioni di territorio, portando alla distruzione dei siti archeologici e all’alterazione di idrografia, viabilità e in parte anche morfologia antica.

4.2.7 L'uso delle immagini satellitari e la loro elaborazione

Unitamente alle foto aeree sono state utilizzate anche le immagini da satellite. Il loro impiego ha costituito un’utile complemento a quello delle foto aeree sia per aumentare il contenuto informativo del fotomosaico sia per integrarlo nelle zone scoperte8.

Tuttavia la maggiore utilità delle immagini da satellite consiste nel loro valore informativo nel ritrarre la realtà attuale. Dunque l’integrazione tra la cartografia storica, le fotografie aeree e quest’ultima fonte consente di ottenere un quadro dinamico delle alterazioni territoriali degli ultimi anni. Questo avviene tramite il confronto diretto delle caratteristiche dei singoli elementi territoriali (geomorfologiche, suoli, vegetazione, aree antropiche, ecc.) attraverso le loro rappresentazioni sui diversi supporti (Forte 2002).

4.2.7.1 Classificazione delle immagini satellitari

L’immagine satellitare Aster (2002) è particolarmente adatta all’analisi delle componenti eco-ambientali, in quanto le aree territoriali sono trattate a falsi colori. Sono accentuate l’estensione del territorio agricolo, caratterizzato con il colore rosso e le aree incolte o a vegetazione spontanea, nonché le aree montuose e di steppa. Osservando l’immagine relativa alla Media Valle è evidente che le aree di sfruttamento del territorio sono notevolmente estese intorno alla città, con una superficie larga circa 50 km e lunga

approssimativamente 100 km. Questo dimostra come nel corso dei secoli si siano alternati interventi indiscriminati sul territorio, causando una profonda modificazione del paesaggio dal il livellamento di vaste aree semicollinari alla creazione di terrazzamenti artificiali e di canalizzazioni per l’irrigazione dei campi.

Grazie al processo di classificazione dell’immagine come interpretazione computer- assistita di immagini rilevate a distanza, è stato possibile definire il grado di alterazione del territorio scelto per l’esplorazione.

Anche se alcune procedure sono capaci di incorporare informazioni su tali caratteristiche di immagine come tessitura e contesto, la maggioranza della classificazione di immagine è basata solamente sulla scoperta di firme spettrali ( configurazione della risposta spettrale) di classi di copertura di terra. Il successo col quale può essere fatto questo dipenderà da due cose: 1) la presenza di strutture di risposta distintive per le classi di copertura di terra di interesse nel set di bande che è stato usato; 2) l’abilità di distinguere affidabilmente queste strutture di risposta spettrale dagli altri modelli di risposta spettrali che possono essere presenti. Nel caso della classificazione delle immagini satellitari esistono due tipi di procedura: la classificazione supervised e quella unsupervised.

• Classificazione supervised

Con classificazione supervised, noi identifichiamo esempi delle classi di informazioni (i.e., tipi di copertura di terra) nell’immagine. Il software è usato poi per sviluppare una caratterizzazione statistica della riflettanza per ogni classe di informazioni. Questa classificazione è spesso chiamata l’analisi delle firme spettrali e può coinvolgere, sviluppando una caratterizzazione semplice come la media della serie di riflettanza su ogni banda, o complessa come le analisi dettagliate del mezzo, variazioni e covariazioni su tutte le bande. Una volta che una caratterizzazione statistica è stata realizzata per ogni classe di informazioni, l’immagine viene classificata esaminando la riflettanza per ogni pixel e prendendo una decisione su quale assomiglia di più. Ci sono molte tecniche per prendere queste decisioni, e questi sono chiamati spesso classificatori. La maggior parte dei software che trattano Immagini offrirà più di un classificatore.

• Classificazione unsupervised

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In contrasto alla classificazione supervisionata, dove noi informiamo il sistema sul carattere delle classi di informazioni che stiamo cercando, la classificazione non supervisionata non richiede informazioni di anticipo sulle classi di interesse. Piuttosto, esamina i dati ed li suddivide nei naturali raggruppamenti spettrali più comuni, o cluster, presenti nei dati. L’analista identifica poi questi cluster come classi di copertura di terra attraverso una combinazione della familiarità con la regione.

La logica dalla quale classificazione non supervisionata lavora è nota come l’analisi di cluster. La classificazione unsupervised è un metodo attraverso il quale lo strumento software ricerca automaticamente le similitudini tra pixel nell’immagine dal punto di vista spettrale, e riunisce gli stessi pixel a formare dei gruppi (clusters) che verranno assegnati ad una stessa classe, in base anche ai parametri inizialmente posti dall’operatore.

In generale, al software usato verrà richiesto di definire un numero massimo di classi e verranno assegnati dei parametri che determineranno la fusione o la separazione tra le classi. A classificazione ultimata l’utente potrà poi assegnare ad ogni classe un nome (ad es. acqua, zona urbana, bosco, etc) ed un colore, al fine di visualizzare nella maniera preferita l’immagine classificata risultante.

Per ottenere i dati relativi al territorio moderno tramite l’utilizzo di immagini da satellite è stato utilizzato il procedimento della classificazione supervised. Essa consiste nella lettura automatica effettuata da software di specifici valori preventivamente attribuiti, sulla base dell’osservazione diretta, alle singole classi di elementi territoriali presenti sull’immagine. Ciò porta alla suddivisione del territorio in poligoni vettoriali georeferenziati, ognuno dei quali è relativo ad uno specifico elemento territoriale . Il risultato è una mappa tematica GIS delle principali classi di elementi territoriali stessi. A questo scopo è stata utilizzata l’immagine satellitare multispettrale Aster 2002. Il processo di classificazione è stato eseguito con il software ER-Mapper 6.0.

Elenco delle classi di elementi territoriali: 1. Aree urbane

2. Acque

3. Aree di Steppa 4. Strade

5. Aree con vegetazione spontanea 6. Aree coltivate

I poligoni vettoriali della classificazioni territoriale stati sovrapposti alle foto aeree storiche come nuovi livelli informativi. È, così, risultato evidente l'aumento dell'urbanizzazione e delle aree coltivate durante la seconda metà del secolo scorso a scapito delle aree archeologiche.

Durante gli ultimi sessant’anni tra le maggiori cause di alterazione, oltre all’aumento delle aree urbane, c’è stata la piantagione di cotone che ha portato alla profonda modificazione del territorio. Già da mappe e fotografie aeree degli anni ’60 è possibile notare come le aree agricole e di coltivazione del cotone fossero concentrata principalmente intorno ai principali corsi idrici, artificiali o naturali. Dai grafici invece risulta ancora oggi è confermato che la maggior parte delle risorse idriche e dello sfruttamento delle acque in Uzbekistan e in Asia centrale è rappresentato dagli impianti e dalle canalizzazioni artificiali (Lewis 1966).

Fig. 11: Sovrapposizione dei poligoni ottenuti dalla classificazione dall’immagine Aster alla cartografia storica e al mosaico aerofotografico per osservare le variazioni ambientali e territoriali. In questo esempio sono evidenziate le aree di steppa, i corsi fluviali e le aree montuose.

Fig. 12: Ai tematismi della figura 11 sono stati aggiunti quelli relativi alle aree urbane. In questo caso è possibile quantificare l’aumento delle zone urbanizzate con conseguente distruzione di zone archeologiche.

Fig. 13: Tematismi da classificazione di immagine satellitare Aster (2002) che riproducono le aree adibite a diverse coltivazioni