Approccio e strumenti per individuare errori di classificazione e di incompletezza nei DB Topografici

Con l’avvento dei GIS e l’evoluzione degli strumenti di acquisizione, analisi e correzione dei dati, la quantità di errori presenti nei dataset finali si è ridotta notevolmente. Esistono però degli errori che non sono rilevabili con strumenti formali: sono situazioni particolari in cui le caratteristiche del dato cartografico si scostano da quelle volute dalla logica comune. Queste circostanze sono collegate al valore semantico degli oggetti. Si definirà anomalia queste situazioni in cui l’informazione cartografica potrebbe essere, secondo logica comune, errata ma per le quali non esiste garanzia che esse siano effettivamente un errore. Lo scopo di questa tesi è quello di formalizzare un modello concettuale e sviluppare degli strumenti per la rilevazione automatica di queste anomalie; l’output degli algoritmi fornisce un indicazione su possibili errori, da verificare con ulteriori analisi