Il presente lavoro propone una metodologia operativa per il monitoraggio spazio-temporale delle dinamiche geomorfologiche fluviali mediante dati di telerilevamento multispettrale e tecniche di classificazione automatica. L’analisi si basa su immagini Sentinel-2 utilizzate per la delineazione del canale attivo (Active Channel, AC) e delle unità macro-geomorfologiche (Macro Geomorphic Units MGU) riconducibili ad acqua, sedimento esposto e vegetazione. La classificazione è realizzata tramite una Fully Convolutional Network (FCN) affiancata da un algoritmo di Random Forest per la gestione delle situazioni spettralmente miste. A partire dalle variazioni di area delle MGU all’interno di Disaggregated Geographical Objects (DGO), viene definito un Priority Score finalizzato all’individuazione dei tratti fluviali caratterizzati da cambiamenti significativi e persistenti nell’arco temporale analizzato, valutati mediante soglie percentiliche e criteri di monotonicità su finestre triennali. La metodologia è applicata ai fiumi Po e Tagliamento, utilizzati per la validazione attraverso un’analisi qualitativa e quantitativa basata su ispezione tramite piattaforma GIS. I risultati evidenziano la capacità dell’approccio di individuare variazioni coerenti con i principali processi geomorfologici attivi, fornendo uno strumento replicabile e scalabile per il supporto al monitoraggio fluviale e alla gestione territoriale.

Analisi temporale e quantitativa della dinamica idromorfologica del canale attivo fluviale di Po e Tagliamento mediante telerilevamento satellitare e GIS

QUAGLIA, MATTEO
2025/2026

Abstract

Il presente lavoro propone una metodologia operativa per il monitoraggio spazio-temporale delle dinamiche geomorfologiche fluviali mediante dati di telerilevamento multispettrale e tecniche di classificazione automatica. L’analisi si basa su immagini Sentinel-2 utilizzate per la delineazione del canale attivo (Active Channel, AC) e delle unità macro-geomorfologiche (Macro Geomorphic Units MGU) riconducibili ad acqua, sedimento esposto e vegetazione. La classificazione è realizzata tramite una Fully Convolutional Network (FCN) affiancata da un algoritmo di Random Forest per la gestione delle situazioni spettralmente miste. A partire dalle variazioni di area delle MGU all’interno di Disaggregated Geographical Objects (DGO), viene definito un Priority Score finalizzato all’individuazione dei tratti fluviali caratterizzati da cambiamenti significativi e persistenti nell’arco temporale analizzato, valutati mediante soglie percentiliche e criteri di monotonicità su finestre triennali. La metodologia è applicata ai fiumi Po e Tagliamento, utilizzati per la validazione attraverso un’analisi qualitativa e quantitativa basata su ispezione tramite piattaforma GIS. I risultati evidenziano la capacità dell’approccio di individuare variazioni coerenti con i principali processi geomorfologici attivi, fornendo uno strumento replicabile e scalabile per il supporto al monitoraggio fluviale e alla gestione territoriale.
2025
Temporal and quantitative analysis of the hydromorphological dynamics of the active river channel of the Po and Tagliamento using satellite remote sensing and GIS
GIS
Po
Tagliamento
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Tesi Quaglia Matteo 2086110.pdf

accesso aperto

Dimensione 2.64 MB
Formato Adobe PDF
2.64 MB Adobe PDF Visualizza/Apri

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/110915