Sviluppo di una procedura di classificazione semi-automatica di immagini satellitari ad alta risoluzione nella gestione di emergenze umanitarie

Nel corso degli ultimi anni, è stato implementato l’utilizzo di telerilevamento e GIS come supporto alle attività di gestione delle emergenze. Nel campo delle emergenze umanitarie, ed in particolare nella mappatura dei fenomeni legati al flusso di profughi del periodo attuale, questi strumenti offrono grandi potenzialità per fornire informazioni dettagliate, spesso altrimenti carenti, per quantificare il fenomeno e la sua evoluzione temporale. In questo lavoro, sono state utilizzate immagini multispettrali ottiche ad alta risoluzione (0,5 m) per valutare l’evoluzione del campo di Za’atari, nel nord della Giordania, che accoglie i cittadini siriani sfollati a causa della guerra. Normalmente, nella gestione delle emergenze le immagini satellitari sono analizzate con procedure manuali, tramite fotointerpretazione, le quali richiedono tempi notevoli e l’accuratezza dei dati ottenuti dipende completamente dalle capacità dell’operatore. Lo scopo di questa tesi è lo sviluppo di una procedura di classificazione ad oggetti, semiautomatica, per l’identificazione degli alloggi presenti nel campo. Tramite l’utilizzo del software eCognition Developer è stata eseguita una sperimentazione che ha portato a definire una procedura in cui sono applicate regole in ordine sequenziale e gerarchico, e sfrutta l’utilizzo di attributi sia spettrali che geometrici. Si può ritenere che la metodologia messa a punto sia facilmente adattabile ed applicabile ad altre situazioni analoghe. Una volta ottenuta la mappa tematica è possibile analizzare i dati in un GIS per svariate applicazioni: valutazione dell’evoluzione multitemporale del campo, realizzazione di stime sul numero di abitanti, studio della densità dei diversi settori, verifica del rispetto degli standard imposti dall’UNHCR. L’analisi svolta individua anche possibili estensioni legate all’impatto che la presenza di una tale struttura può avere sul territorio e rispetto alle condizioni economiche e sociali preesistenti.