Flusso di lavoro

La procedura proposta è stata sviluppata nei Capitoli centrali della Tesi, anche se con un taglio più scientifico che pratico dal punto di vista operativo. Si è voluto allora riepilogare in uno schema a blocchi (Fig. 7.1) la metodologia sperimentata, risultando così più intuitiva. Di seguito sono riassunti gli aspetti fondamentali delle varie fasi, con particolare attenzione per le problematiche emerse e per le eventuali soluzioni proposte.

Il primo passo prevede l’individuazione dell’oggetto a terra da monitorare mediante il dato multispettrale satellitare: come si è già detto in precedenza, sono molti i fenomeni, sia naturali sia di origine antropica, che si prestano a questo tipo di approccio. Nel caso in esame l’attenzione è stata rivolta al riconoscimento delle colture, erbacee e arboree, presenti nel terreno, in una zona storicamente sfruttata dal punto di vista agricolo e che attualmente richiede un miglior controllo nella gestione delle risorse. Trattandosi di realtà soggette ad una grande variabilità stagionale, la raccolta delle informazioni relative alle coltivazioni risulta molto articolata, sia per la tipologia che per il numero di dati coinvolti: nel secondo livello il flusso di lavoro prosegue dividendosi in due strade parallele, ugualmente importanti data la criticità della fase.

Da un lato è necessario capire quali sono le fonti utilizzabili per ricostruire la situazione a terra dal quale estrarre i campioni e verificarne l’immediata disponibilità: le cartografie ufficiali e le dichiarazioni delle aziende agricole. Se il lavoro è svolto all’interno della stessa associazione degli agricoltori, il problema principale rimane la consultazione delle mappe (Carta dell’Uso del Suolo, Carta della Vegetazione, Mappe Catastali) che sono comunque reperibili presso gli enti che le producono, delle quali deve essere sempre verificato lo stato di aggiornamento. Dall’esterno invece, per gli studi a scopo scientifico, l’ostacolo maggiore risulta invece la visione dei documenti privati degli agricoltori, per la quale deve essere previsto un accordo con l’ente responsabile.

In genere i vari documenti vengono realizzati da soggetti differenti, anche in formati a volte tra loro non compatibili. Dal 2005 sono tutti comunque in versione digitale: la fase successiva prevista è la georeferenziazione dei raster e dei vettoriali raccolti in un unico sistema di riferimento, in modo da rendere agevole la sovrapposizione dei diversi strati. Il loro reale utilizzo integrato però necessita di un’organizzazione in un database geografico, nel quale archiviare anche tutte le informazioni associate ai dati, in questo caso agli appezzamenti di terreno (posizione, destinazione d’uso annuale o stagionale, dimensione, ecc.), continuamente e facilmente aggiornabile. Devono quindi essere previste una serie di tabelle degli attributi con l’obiettivo di rendere agevole, ma anche il più automatico possibile, la fase di individuazione delle aree di addestramento e di verifica. Dato il ruolo essenziale che questo database può svolgere in tutte le fasi del lavoro, serve inoltre il contributo di una figura esperta di trattamento di dati geografici e di GIS in generale.

Contemporaneamente alla ricerca dei dati sull’uso del suolo, l’oggetto dell’indagine deve essere approfondito in ogni suo aspetto per individuare il momento o, come più spesso accade, i momenti ottimali per l’acquisizione delle immagini satellitari. Infatti, analizzando le colture tipicamente coltivate nell’area in esame, la fascia costiera emiliano-romagnola, la risposta spettrale più rappresentativa per ciascuna tipologia di pianta si ottiene in periodi diversi, a seconda dello ciclo di maturazione, dello stato fenologico, della copertura fogliare e di tutti quei fattori che influenzano il comportamento della vegetazione. Di conseguenza bisogna valutare l’ipotesi di sottoporre più dati agli algoritmi di classificazione, diversificando per ognuno le colture che si possono riconoscere perché effettivamente sul terreno da quelle non distinguibili dal suolo sottostante.

La programmazione dell’acquisizione risulta il metodo più indicato per avere la contemporaneità tra l’immagine e la realtà a terra, in quanto verrebbe suggerita da tecnici che conoscono in modo dettagliato ciò che avviene sui terreni e la cui esperienza faciliterebbe la fase di interpretazione della classificazione. La procedura da seguire per ordinare un’immagine, descritta nel capitolo 4, impone comunque, almeno inizialmente, l’affiancamento di un esperto di dati satellitari in grado di scegliere in modo opportuno i diversi parametri richiesti. Nell’eventualità l’acquisizione non rispetti le condizioni iniziali è possibile ricorrere ad immagini di archivio, scaricabili direttamente dai siti interessati.

Si è scelto, in questo ultimo contesto, di non fare riferimento ad uno specifico dato satellitare, come ad esempio Aster, perché l’obiettivo inseguito è quello di creare una metodologia esportabile ad altri tipi di dati, da utilizzare indipendentemente da quello su cui è stata effettuata la sperimentazione: infatti si vuole in futuro poter effettuare una scelta in funzione, oltre che della disponibilità del sensore, dei costi e dei tempi che questo comporta.

Una volta immagazzinati tutti i dati in un database, acquisizioni satellitari comprese, si può procedere con la prima vera fase operativa della classificazione, ovvero la determinazione dei training site, non realizzabile comunque senza gli stadi precedenti. L’insieme delle informazioni disponibili è alla base anche dell’individuazione delle aree di verifica: infatti nella valutazione generale delle classi presenti sui terreni della zona esaminata, bisogna garantire lo stesso numero di coperture, attraverso campioni differenti, sia per l’addestramento del software sia per il controllo finale dei risultati. Durante l’esecuzione di questa delicata operazione, la consulenza di un agronomo diventa molto utile ai fini di un tracciamento corretto dei campioni, perché basato non solo sulle dichiarazioni degli agricoltori ma soprattutto sulla conoscenza delle numerose caratteristiche delle singole coltivazioni. L’efficacia di ogni sample verrebbe così direttamente valutata in funzione dei fattori in grado di influenzare la risposta spettrale dell’oggetto che contiene. Segue poi la classificazione delle immagini satellitari mediante gli algoritmi predisposti: la scelta tra la tecnica per pixel e quella object-oriented deve essere effettuata prendendo in considerazione le risorse a disposizione. Dato che, nella maggior parte delle elaborazioni effettuate, il confronto tra le due tecnologie non ha rivelato molte differenze nel riconoscimento delle singole colture, la decisione può essere presa valutando i costi relativi al software e all’addestramento del personale. Si ricorda che da un punto di vista operativo la classificazione per pixel richiede una procedura più veloce, non prevedendo la fase di segmentazione.

Vista l’esigenza di creare una procedura che possa essere utilizzata anche da utenti non altamente professionali occorre che questa sia il più possibile semplificata, ovviamente nel rispetto dei limiti relativi al successo dell’analisi. Questo si traduce anche nel ricorso ad un software di facile accesso. Comunque questa decisione deve essere presa a posteriori, quando un ben definito protocollo di analisi dei dati è stato scelto e validato dai risultati. Quindi, anche se in questa sede il lavoro è stato eseguito con software di una certa complessità, l’intenzione è quella di trasferire, successivamente, la metodologia su pacchetti dall’approccio più semplice e possibilmente scaricabili gratuitamente dalla rete.

I risultati della classificazione devono poi essere sottoposti ad una valutazione statistica che permetta di valutarne l’affidabilità. All’interno della procedura generale, questo passaggio si traduce con il calcolo della matrice di confusione, l’accuratezza globale, l’accuratezza utente, l’accuratezza produttore, errori di commissione, errori di omissione e infine l’indice K, per tenere conto dell’assegnazione casuale dei pixel nella classificazione. Considerando che sono concetti che richiedono determinate conoscenze nel trattamento di variabili statist deve essere prevista

un’adeguata preparazione in materia, che gli permetta di giudicare la validità di una classificazione all’interno delle contese nelle quali saranno chiamati in causa.

Il prodotto finale di tutto il protocollo impostato si può concretizzare con la stampa di una mappa aggiornata delle coperture agricole sul suolo: devono essere comunque applicate delle tecniche di post-elaborazione (ad esempio filtri per eliminare pixel isolati, filtri per uniformare i confini degli appezzamenti, ecc.) per rendere il risultato maggiormente leggibile dal punto di vista qualitativo. In più livelli della procedura è stato fatto un richiamo circa la formazione che occorrerebbe per il personale che, all’interno della Società o Ente interessato, dovrebbe svolgere questo lavoro. Anche se tale aspetto non rappresenta, tuttavia, uno degli obiettivi della tesi. Si può comunque prevedere un necessario periodo di affiancamento con operatori più esperti, principalmente per la parte relativa al trattamento dei dati e alla conoscenza dei software. Del resto, il destinatario di questo periodo di training, potrebbe essere già in possesso, probabilmente, di un bagaglio culturale di tipo agronomo-forestale.