La classificazione del verde urbano: una proposta metodologica
Nell’ambito delle attività di sviluppo del Sistema Informativo Nazionale Ambientale di ISPRA è stata messa a punto una metodologia che, sulla base di immagini telerilevate, consente di classificare la quantità ed il tipo di vegetazione presente nelle aree urbane.
E’ stato quindi avviato il progetto “Verde Urbano” che si propone di censire, a scala 1:5.000 e con unità cartografica minima di 16 m2, le aree verdi urbane dei 24 capoluoghi di provincia italiani che hanno un numero di abitanti superiore a 150.000, utilizzando immagini satellitari multispettrali, ad alta risoluzione.
La metodologia adottata prevede l’utilizzo di reti neurali artificiali ed è pertanto considerata innovativa.
Le reti neurali nascono dall’idea di tentare di simulare alcune funzioni e capacità del cervello umano, dando così alla macchina una certa capacità di decisione grazie alla sua ‘intelligenza artificiale’.
Esse sono formate da un gran numero di unità indipendenti (neuroni) che formano uno strato di input, uno o più strati nascosti ed uno strato di output. Ogni unità è collegata alle altre unità, le quali, in presenza di uno stimolo (input) di sufficiente intensità si attivano e inviano il segnale alle unità collegate.
Grazie ad una procedura di ‘addestramento’ la rete apprende la funzione che lega un output con un input tramite la presentazione di esempi corretti di coppie di input/output.
Quando l’addestramento è terminato, la rete è pronta per classificare l’immagine.
L’importanza di tale metodologia non convenzionale, risiede nel fatto che una volta addestrata la rete per un’immagine con determinate caratteristiche di spettro, essa può essere applicata ad altre immagini con caratteristiche simili, riducendo in tal modo i tempi di elaborazione.
In questo lavoro si descrive la metodologia applicata al progetto e si illustrano due casi di studio.