Sviluppo di metodi di mappatura rapida delle frane: Applicazione all' alluvione nella zona di Modigliana, Emilia-Romagna, maggio 2023

Questa tesi si concentra su due eventi di intense precipitazioni verificatesi a maggio 2023 nella provincia di Forlì-Cesena, Emilia-Romagna (Italia) che hanno innescato migliaia fenomeni franosi. Il primo evento è avvenuto il 2 maggio 2023 con una precipitazione cumulata di circa 200mm. Tuttavia, la maggior parte delle frane è stata innescata dal secondo evento, più intenso, del 16-17 maggio 2023, che ha registrato una precipitazione cumulata di circa 260mm. La persistente copertura nuvolosa ha impedito per diversi mesi dall’evento la mappatura delle aree colpite e dei danni causati dall’evento, soprattutto nelle zone montane e collinari soggette a frane. Pertanto, emerge la necessità di perfezionare e innovare metodi per la mappatura rapida di tali fenomeni in condizioni di emergenza, anche in presenza di condizioni meteorologiche avverse o scarsa illuminazione. L’obbietivo di questa tesi è sviluppare un metodo efficace per la mappatura rapida delle frane utilizzando la rete neurale U-Net. Per addestrare una rete neurale è necessario disporre di un inventario dei fenomeni franosi realizzato con precisione. Si è deciso realizzare un nuovo inventario delle frane del 1976 per verificare se il modello possiede una capacità di rilevare le frane con elevata accuratezza e affidabilità. Per la realizzazione dell’inventario dei fenomeni franosi vengono usati immaggini satellitari ad alta risoluzione di 30 cm. L’altro obbiettivo di questa tesi è fare un’analisi statistica per individuare il cambiamento nella rilevanza dei vari parametri predisponenti alle frane negli anni 1976 e 2023. In totale vengono considerati 5 fattori: Slope, TPI, TWI, carta geologica, uso del suolo degli anni 1976 e 2020. Si mira a fornire strumenti efficaci per la valutazione tempestiva dei rischi e la gestione delle emergenze in situazioni di calamità naturali. Attraverso il modello di U-Net, questo lavoro tende a migliorare la precisione spaziale e temporale nella mappatura delle frane, contribuendo così alla preparazione e alla mitigazione dei rischi nelle comunità esposte agli eventi franosi.