Tesi etd-12182009-091440 |
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Tipo di tesi
Tesi di dottorato di ricerca
Autore
DANESE, MARIA
URN
etd-12182009-091440
Titolo
L’AUTOCORRELAZIONE SPAZIALE PER LE ANALISI TERRITORIALI.SPERIMENTAZIONI SU CASI DI STUDIO RELATIVI AI SISTEMI URBANI, AL RISCHIO SISMICO E ALL’ARCHEOLOGIA DEI PAESAGGI
Settore scientifico disciplinare
ICAR/20
Corso di studi
SCIENZE E METODI PER LA CITTA' E IL TERRITORIO EUROPEI
Relatori
tutor Murgante, Beniamino
Parole chiave
- analisi spaziali
- analisi territoriali e urbane
- archeologia dei paesaggi
- autocorrelazione spaziale
- rischio sismico
- termografia infrarossi multitemporale
Data inizio appello
18/01/2010
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
18/01/2050
Riassunto
Fino ad oggi il problema principale nel settore dell’informazione geografica era quello della mancata disponibilità di dati.
Oggi invece ci si trova ad avere il problema opposto, poiché la diffusio-ne dell’informazione geografica è caratterizzata dalla produzione sovrab-bondante di dati disponibili. Ciò è dovuto innanzitutto alla diffusione degli strumenti della Information Tecnology, i quali hanno permesso l’attività di volontari dell’informazione geografica (quali i progetti Wikimapia e Open-StreetMap) e hanno favorito iniziative pubbliche (quali la presenza di Geo-portali e la questione delle Infrastrutture di Dati Spaziali) e private (quali Google Earth, Microsoft Virtual Earth, etc.).
La prima conseguenza di questo fenomeno è stata l’aumento della ri-chiesta di analisi sempre più sofisticate per l’estrazione di conoscenza dai dati geografici.
La seconda conseguenza è legata alla contemporanea diffusione di sof-tware GIS, che hanno semplificato l’esecuzione di tali analisi rendendole accessibili ad una utenza più vasta, ma che allo stesso tempo hanno con-tribuito alla banalizzazione della questione analitica facendola coincidere, nei casi limite, con il quesito “Quale bottone bisogna premere?”
Nonostante negli ultimi tempi sia notevolmente cresciuta la consapevo-lezza che gli aspetti analitici rappresentano una base fondamentale rispetto alla quale supportare un processo decisionale, a queste buone intenzioni non sempre è corrisposto uno sviluppo di buone pratiche. Nonostante i primi fondamenti teorici delle tecniche di autocorrelazione spaziale sono stati formulati a partire dalla metà dello scorso secolo, solo aspetti marginali (interpolatori) di questi metodi si sono incominciati a diffondere di recente. Spesso questi aspetti vengono delegati a figure come matematici, informatici, statistici etc. che non avendo una cultura del territorio finiscono per far diventare questi studi una inutile appendice del quadro analitico. In Italia, in particolare, dove è prevalente una cultura di dover “mettere le carte a posto” l’attenzione viene prevalentemente rivolta agli aspetti burocratico-legislativi trascurando l’approfondimento conoscitivo che può derivare dall’approfondimento di queste tecniche.
Occorre dunque effettuare una riflessione sulle analisi dei dati attraver-so la conoscenza di un ventaglio di tecniche che variano dai metodi di modellazione alle analisi spaziali, tenendo comunque conto dei principi tradizionali su cui la scienza dell’informazione geografica si fonda.
Gli approcci analitici all’informazione geografica, che considerano la di-stribuzione di un dataset come processo spaziale, possono essere di tipo deterministico o, più spesso, di tipo probabilistico, specie nel settore delle analisi territoriali. In esse infatti, sia nei fenomeni naturali che in quelli antropici, spesso accade, per via della natura dei problemi, di non poterli descrivere analiticamente con assoluta certezza.
Tuttavia l’ipotesi di base della teoria della probabilità è che i valori di una stessa variabile siano indipendenti tra loro (complete random process) e che quindi la distribuzione di una variabile nello spazio sia di tipo random. Tuttavia questa regola non è sempre valida per i dati spaziali, poiché essi sono dipendenti tra di loro. La dipendenza fra dati di una stessa variabile viene detta autocorrelazione spaziale.
La ricerca della presenza/assenza dell’autocorrelazione spaziale in una distribuzione, è molto utile per comprendere se il modello classico adotta-to per effettuare le previsioni è consistente o meno e comprendere come dovrebbe essere modificato.
Inoltre comprendere “quanto” e “dove” una distribuzione è autocorrelata risulta non solo utile a confutare e migliorare un preesistente modello, ma ad offrire una chiave di lettura diversa, talvolta risolutiva, per il problema esaminato.
L’autocorrelazione spaziale può essere presente in ogni tipologia di va-riabile spaziale, anche se assume un significato “fisico” diverso di caso in caso e in modo diverso, ad hoc, devono essere tarati i suoi parametri af-finché la distribuzione e la struttura di dipendenza eventualmente presen-te in essa sia concettualmente corretta.
I casi di studio presentati in questa tesi sono finalizzati a comprendere quale utilità può avere lo studio dell’autocorrelazione spaziale nelle analisi territoriali, quali sono le tecniche adatte a questo scopo e più nello specifico, per ogni caso di studio vogliamo rispondere alle seguenti domande:
- che significato “fisico” assume l’autocorrelazione spaziale inquadrata nel caso di studi e come la ricerca dell’autocorrelazione spaziale può aiutare a risolvere il problema oggetto di analisi?
- qual è la tecnica di analisi geografically based che meglio permette di esplicitare l’autocorrelazione spaziale del singolo problema?
- come effettuare la concettualizzazione della struttura spaziale e quali sono gli aspetti quantitativi da considerare per le singole esigenze pre-sentate dalle diverse problematiche territoriali affrontate?
Il lavoro è organizzato in due parti.
La prima parte contiene aspetti di tipo teorico e tecnico-metodologico, in quanto contiene, nel primo capitolo i concetti di base relativi all’autocorrelazione spaziale mentre nei capitoli seguenti si tratta delle principali tecniche di analisi spaziali utilizzate nelle ricerche sviluppate nel-la presente tesi. È importante, infatti evidenziare che nella maggior parte dei casi l’utilizzo di una sola tecnica non è sufficiente a descrivere corret-tamente un fenomeno. un’approfondita analisi di una tendenza in atto sul territorio necessita di una applicazione combinata di varie tecniche.
Nella seconda parte si sono utilizzate per la prima volta tutte queste tecniche descritte individuate nei seguenti domini di applicazione:
- Ricostruzione storica dei paesaggi
- Studio degli scenari di rischio sismico
- Studio delle dinamiche sociali
- Ausilio nella localizzazione dei servizi
- Lettura delle tendenze insediative in ambito comunale
- Ricerca di una metodologia alternativa per un sistema territoriale im-proprio: il dataset termografico multi temporale di una sample wall.
Oggi invece ci si trova ad avere il problema opposto, poiché la diffusio-ne dell’informazione geografica è caratterizzata dalla produzione sovrab-bondante di dati disponibili. Ciò è dovuto innanzitutto alla diffusione degli strumenti della Information Tecnology, i quali hanno permesso l’attività di volontari dell’informazione geografica (quali i progetti Wikimapia e Open-StreetMap) e hanno favorito iniziative pubbliche (quali la presenza di Geo-portali e la questione delle Infrastrutture di Dati Spaziali) e private (quali Google Earth, Microsoft Virtual Earth, etc.).
La prima conseguenza di questo fenomeno è stata l’aumento della ri-chiesta di analisi sempre più sofisticate per l’estrazione di conoscenza dai dati geografici.
La seconda conseguenza è legata alla contemporanea diffusione di sof-tware GIS, che hanno semplificato l’esecuzione di tali analisi rendendole accessibili ad una utenza più vasta, ma che allo stesso tempo hanno con-tribuito alla banalizzazione della questione analitica facendola coincidere, nei casi limite, con il quesito “Quale bottone bisogna premere?”
Nonostante negli ultimi tempi sia notevolmente cresciuta la consapevo-lezza che gli aspetti analitici rappresentano una base fondamentale rispetto alla quale supportare un processo decisionale, a queste buone intenzioni non sempre è corrisposto uno sviluppo di buone pratiche. Nonostante i primi fondamenti teorici delle tecniche di autocorrelazione spaziale sono stati formulati a partire dalla metà dello scorso secolo, solo aspetti marginali (interpolatori) di questi metodi si sono incominciati a diffondere di recente. Spesso questi aspetti vengono delegati a figure come matematici, informatici, statistici etc. che non avendo una cultura del territorio finiscono per far diventare questi studi una inutile appendice del quadro analitico. In Italia, in particolare, dove è prevalente una cultura di dover “mettere le carte a posto” l’attenzione viene prevalentemente rivolta agli aspetti burocratico-legislativi trascurando l’approfondimento conoscitivo che può derivare dall’approfondimento di queste tecniche.
Occorre dunque effettuare una riflessione sulle analisi dei dati attraver-so la conoscenza di un ventaglio di tecniche che variano dai metodi di modellazione alle analisi spaziali, tenendo comunque conto dei principi tradizionali su cui la scienza dell’informazione geografica si fonda.
Gli approcci analitici all’informazione geografica, che considerano la di-stribuzione di un dataset come processo spaziale, possono essere di tipo deterministico o, più spesso, di tipo probabilistico, specie nel settore delle analisi territoriali. In esse infatti, sia nei fenomeni naturali che in quelli antropici, spesso accade, per via della natura dei problemi, di non poterli descrivere analiticamente con assoluta certezza.
Tuttavia l’ipotesi di base della teoria della probabilità è che i valori di una stessa variabile siano indipendenti tra loro (complete random process) e che quindi la distribuzione di una variabile nello spazio sia di tipo random. Tuttavia questa regola non è sempre valida per i dati spaziali, poiché essi sono dipendenti tra di loro. La dipendenza fra dati di una stessa variabile viene detta autocorrelazione spaziale.
La ricerca della presenza/assenza dell’autocorrelazione spaziale in una distribuzione, è molto utile per comprendere se il modello classico adotta-to per effettuare le previsioni è consistente o meno e comprendere come dovrebbe essere modificato.
Inoltre comprendere “quanto” e “dove” una distribuzione è autocorrelata risulta non solo utile a confutare e migliorare un preesistente modello, ma ad offrire una chiave di lettura diversa, talvolta risolutiva, per il problema esaminato.
L’autocorrelazione spaziale può essere presente in ogni tipologia di va-riabile spaziale, anche se assume un significato “fisico” diverso di caso in caso e in modo diverso, ad hoc, devono essere tarati i suoi parametri af-finché la distribuzione e la struttura di dipendenza eventualmente presen-te in essa sia concettualmente corretta.
I casi di studio presentati in questa tesi sono finalizzati a comprendere quale utilità può avere lo studio dell’autocorrelazione spaziale nelle analisi territoriali, quali sono le tecniche adatte a questo scopo e più nello specifico, per ogni caso di studio vogliamo rispondere alle seguenti domande:
- che significato “fisico” assume l’autocorrelazione spaziale inquadrata nel caso di studi e come la ricerca dell’autocorrelazione spaziale può aiutare a risolvere il problema oggetto di analisi?
- qual è la tecnica di analisi geografically based che meglio permette di esplicitare l’autocorrelazione spaziale del singolo problema?
- come effettuare la concettualizzazione della struttura spaziale e quali sono gli aspetti quantitativi da considerare per le singole esigenze pre-sentate dalle diverse problematiche territoriali affrontate?
Il lavoro è organizzato in due parti.
La prima parte contiene aspetti di tipo teorico e tecnico-metodologico, in quanto contiene, nel primo capitolo i concetti di base relativi all’autocorrelazione spaziale mentre nei capitoli seguenti si tratta delle principali tecniche di analisi spaziali utilizzate nelle ricerche sviluppate nel-la presente tesi. È importante, infatti evidenziare che nella maggior parte dei casi l’utilizzo di una sola tecnica non è sufficiente a descrivere corret-tamente un fenomeno. un’approfondita analisi di una tendenza in atto sul territorio necessita di una applicazione combinata di varie tecniche.
Nella seconda parte si sono utilizzate per la prima volta tutte queste tecniche descritte individuate nei seguenti domini di applicazione:
- Ricostruzione storica dei paesaggi
- Studio degli scenari di rischio sismico
- Studio delle dinamiche sociali
- Ausilio nella localizzazione dei servizi
- Lettura delle tendenze insediative in ambito comunale
- Ricerca di una metodologia alternativa per un sistema territoriale im-proprio: il dataset termografico multi temporale di una sample wall.
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