Analisi di DTM/DSM per l’individuazione di paesaggi terrazzati. Test comparativo usando DEM regionali e dati UAV
Parole chiave:
analisi di DEM, analisi GIS, cartografia a grande scala, fotogrammetria da droni, paesaggio terrazzatoAbstract
L'analisi del patrimonio terrazzato ha implicazioni in molti campi di studio differenti, in quanto racchiude in sé effetti e relazioni
connesse alle dinamiche naturali e ambientali, socio-economiche e culturali. Dato che l’abbandono dei terrazzamenti impoverisce i
territori e le comunità, causa rischi naturali, in particolare idrogeologici, e la loro disattivazione porta alla perdita dell’identità culturale
delle comunità che li hanno prodotti, questo studio mira a individuare e sperimentare metodi e sistemi rapidi per identificarli e mapparli.
Dal momento che nei territori montani è stata riconosciuta una profonda relazione tra l’elevata parcellizzazione fondiaria e l'utilizzo
dei terrazzamenti produttivi, un primo metodo per il loro rilievo si basa su mappe catastali. L'utilizzo congiunto di DEM a scala
regionale e dei datasets della cartografia numerica catastale, introdotti in un modello di calcolo che sfrutta analisi spaziali tipiche dei
GIS, consente di identificare aree di elevata probabilità di terrazzamento.
Un secondo metodo si basa sull'utilizzo delle nuove tecnologie per il rapid mapping a grande scala. I DEM derivati dalla
fotogrammetria UAV (Unmanned Aerial Vehicle), data la loro capacità di determinare la caratterizzazione micro-topografica del
terreno al pari delle più onerose tecniche terrestri, possono essere considerati uno strumento a basso costo per individuare e mappare
il patrimonio terrazzato. Il lavoro proposto include test comparativi tra i metodi che sfruttano gli strumenti di analisi GIS applicati ai
modelli di acclività. Questo lavoro mira ad evidenziare l'efficacia dell'utilizzo di entrambi i metodi: i DEM a scala regionale e i dataset
della cartografia numerica catastale sono utili ad individuare l’elevata probabilità di localizzazione dei terrazzamenti e i DEM derivati
dall'uso di dati UAV tramite gli algoritmi SfM (Structure from Motion) dimostrano l’efficacia dell’impiego dei sistemi di
fotogrammetria da drone in questo campo.
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