I dati sull’uso del suolo, sulla copertura vegetale e sulla transizione tra le diverse categorie d’uso figurano tra le informazioni più frequentemente richieste per la formulazione delle strategie di gestione sostenibile del patrimonio paesistico-ambientale e per controllare e verificare l’efficacia delle politiche ambientali e l’integrazione delle istanze ambientali nelle politiche settoriali (agricoltura, industria, turismo, ecc.) (cfr. APAT). Questo corso avanzato di due giorni mostra come effettuare classificazione di tipo Unsupervised e Supervised, ottimizzando l’accuratezza di mappe d’uso del suolo. Le classi analizzate incorporeranno dati ancillari quali fotografie aeree, rilievi GPS e campagne di verità a terra.

Livello del corso: INTERMEDIO
Software utilizzati: Erdas IMAGINE Professional
Prerequisito, aver effettuato i corsi: Utilizzo di Erdas IMAGINE® I e Utilizzo di Erdas IMAGINE® II

Programma

• Effettuare classificazione di tipo unsupervised e supervised, ottimizzando l’accuratezza di mappe d’uso del suolo;
• Incorporare dati ancillari quali fotografie aeree, rilievi GPS e campagne di verità a terra;
• Effettuare routine di classificazione unsupervised e manipolazione di attributi;
• Definire firme spettrali di training usando AOIs (Aree di Interesse) e dati vettoriali;
• Manipolare firme di tipo supervised all’interno del signature editor;
• Valutare firme di tipo supervised statisticamente e graficamente;
• Raccogliere e valutare firme spettrali mediante feature space images;
• Applicare regole decisionali di classificazione di copertura del suolo ad un’immagine;
• Valutare e migliorare la classificazione con le utility di soglia e masking;
• Effettuare la stima di accuratezza e la validazione della classificazione utilizzando i dati di verità a terra;
• Individuare le classi di confusione con lo Spatial Modeler.