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Riassunto

L'attenzione sul monitoraggio e sulla preservazione delle coste italiane è recentemente aumentata anche a causa della crescente frequenza di eventi estremi. L'erosione costiera è influenzata principalmente da fattori come l'apporto di sedimenti, la subsidenza locale e le variazioni del livello del mare, ma anche l'impatto antropico gioca un ruolo cruciale, in positivo ma soprattutto in negativo. Gli studi sulle variazioni morfologiche delle spiagge e sulle dinamiche che regolano il trasporto sedimentario sono quindi essenziali per definire nuovi metodi di mitigazione degli effetti degli eventi estremi e migliorare la pianificazione riguardo le opere di difesa da adottare sul territorio. Negli ultimi due decenni sempre più articoli scientifici hanno iniziato a focalizzarsi sul movimento dei ciottoli: essi hanno acquisito negli anni una grande importanza nell’ambito della protezione costiera soprattutto grazie alla realizzazione di ripascimenti con sedimenti grossolani in zone ad alti tassi di erosione. Metodi come l'uso della tecnologia RFID (Radio Frequency Identification) hanno permesso di tracciare i ciottoli, ma presentano limitazioni, come la mancanza di dati sugli spostamenti subiti dai campioni immediatamente dopo il rilascio ed il fatto che le misurazioni avvengano su intervalli di tempo considerevoli, in cui non abbiamo dati degli spostamenti intermedi.
In questo lavoro di tesi viene quindi presentato un nuovo metodo di tracciamento a breve termine, ideato e migliorato nel tempo grazie ad una serie di rilievi effettuati su due spiagge facenti parti dei comuni di Pisa e di Massa (rispettivamente Cella 5 e foce del fiume Frigido). Tramite l’utilizzo di software di video editing volti a stabilizzare i video originali e di video analisi, è stato possibile ottenere dati e misurazioni sugli spostamenti di singoli ciottoli, sul movimento dei campioni in base alla forma e su alcune caratteristiche a livello locale riguardanti il moto ondoso. Questo metodo ha grandi margini per ulteriori miglioramenti e potrà essere anche applicato con altre tecniche di machine learning così da esaltare pienamente i pregi di entrambe le metodologie. Inoltre, i dati così ottenuti saranno di sicuro interesse per amministratori locali in cerca di ottimizzare la gestione di spiagge che spesso fungono da protezione costiera piuttosto che ricezione turistica.




Abstract

Attention to monitoring and preserving the Italian coasts has recently increased due to the growing frequency of extreme events. Coastal erosion is mainly influenced by factors such as sediment input, local subsidence, and sea level variations, but anthropogenic impact also plays a crucial role, espe-cially negatively. Studies on beach morphological changes and dynamics regulating sediment transport are therefore essential to define new methods for mitigating the effects of extreme events and improving planning regarding coastal defense structures. Over the past two decades, more and more scientific articles have begun to focus on pebble movement. Over time, they have gained sig-nificant importance in coastal protection, particularly due to the implementation of beach nourish-ment projects with coarse sediments in high erosion areas. Methods like using RFID (Radio Fre-quency Identification) technology have enabled tracking of pebbles, but they come with limitations, such as a lack of data on pebble movements immediately after release and the fact that measure-ments are taken over considerable time intervals, during which intermediate movements are not rec-orded. This thesis presents a new short-term tracking method, developed and refined over time through surveys conducted on two beaches in the municipalities of Pisa and Massa (specifically Cel-la 5 and the mouth of the Frigido River). By utilizing video editing software to stabilize original videos and video analysis tools, it was possible to obtain data and measurements on individual peb-ble movements, sample movements based on shape, and local wave motion characteristics. This method has significant potential for further improvement and can also be enhanced through the in-tegration of machine learning techniques, maximizing the strengths of both methodologies. Moreo-ver, the data obtained will certainly be of interest to local administrators seeking to optimize the management of beaches that serve as both coastal protection and tourist attractions.