Innovazione continua nella elaborazione di dati telerilevati per la gestione del territorio

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1 Elisabetta Carfagna Innovazione continua nella elaborazione di dati telerilevati per la gestione del territorio Progetto PRIN 2005 Progettazione Statistica dell innovazione continua di prodotto U.O. Bologna Riunione intermedia: Statistica e innovazione tecnologica a sostegno delle imprese Bologna 16 febbraio 2007

2 La gestione del territorio tramite l uso di basi di dati sulla copertura del suolo prodotte in GIS con dati telerilevati Elementi più importanti di una base di dati sulla copertura del suolo sono dei poligoni, che vengono individuati sulle immagini telerilevate e attribuiti a determinate tipologie di copertura del suolo Le tipologie di copertura del suolo sono dette classi di una legenda che viene individuata prima dell effettuazione della fotointerpretazione Principali committenti ed utilizzatori sono le pubbliche amministrazioni Banca dati sulla copertura del suolo: utile solo se la sua qualità è elevata Scala del materiale impiegato: non può essere considerata come una valutazione della qualità della banca dati

3 Qualità di una base di dati sull uso del suolo valutata su base campionaria Controllo di qualità Ripetizione della procedura di produzione al fine di valutare la qualità del prodotto (impiego della stessa tipologia di informazione e della stessa procedura) Su un campione di poligoni un foto-interprete più esperto (il controllore) ripete la foto-interpretazione Validazione Confronto con una rappresentazione della realtà considerata più attendibile Per un campione di poligoni confronto con la verità al suolo se la scala lo consente, altrimenti con dati telerilevati di maggiore dettaglio

4 Controllo di qualità continuo in corso d opera Per omogeneità con altri progetti si tende ad utilizzare la stessa legenda e la stessa tipologia di dati telerilevati, anche se in alcune aree possono risultare poco adatti E preferibile operare il controllo di qualità durante il processo di creazione della base di dati e non alla sua ultimazione, in modo da poter modificare alcuni aspetti del procedimento produttivo, principalmente la legenda Il controllo di qualità condotto continuamente durante il processo di creazione della base di dati consente il miglioramento continuo del processo di costruzione della base di dati e non la sola valutazione ex post del suo livello di qualità.

5 Controllo di qualità in corso d opera Gli errori che un foto-interprete può effettuare durante la creazione della base di dati possono riguardare: 1. la classe attribuita al poligono 2. la delineazione dei suoi contorni Il controllore ripete la foto-interpretazione su un campione di poligoni per individuare eventuali errori di classe o contorni Il controllo di qualità richiede risorse non trascurabili Se deve essere impiegato per migliorare la qualità del processo produttivo deve svolgersi in breve tempo, durante il processo di foto-interpretazione Effettuare il controllo di qualità tramite un campione con la più piccola dimensione che consenta di stimare la qualità della fotointerpretazione con precisione accettabile, quindi si dovrà ricorrere ad un campione sequenziale.

6 Controllo di qualità sequenziale (prima parte) Qualità: area, percentuale di area correttamente foto-interpretata, numero, percentuale di poligoni correttamente foto-interpretati. Si estrae un primo campione casuale stratificato di poligoni, di dimensione n 1, con allocazione proporzionale (gli strati sono le diverse tipologie di uso del suolo) Scopo di tale campione iniziale: la stima, in ciascuno strato, della deviazione standard per il parametro di qualità considerato più importante:la percentuale di superficie correttamente fotointerpretata Stimate le deviazioni standard, nota la dimensione degli strati (superficie di ciascuna tipologia di uso del suolo foto-interpretata), si estrae un secondo campione stratificato in base all allocazione ottimale di Neyman L uso dei numeri casuali permanenti consente di considerare anche il campione iniziale ai fini della stima del parametro in ciascuno strato n 1 + n 2 = n

7 Controllo di qualità sequenziale (seconda parte) n è la dimensione campionaria per l intera area; se la precisione della stima della percentuale di area correttamente fotointerpretata è accettabile, il processo si arresta. Altrimenti, si utilizzano le deviazioni standard dei diversi strati stimate tramite i poligoni estratti nella prima e nella seconda estrazione per effettuare nuovamente l allocazione di Neyman con dimensione campionaria n + 1 la corrispondente precisione della stima viene a sua volta stimata e giudicata e così via fino a raggiungere la precisione prefissata considerata accettabile ad ogni passo del procedimento vengono aggiornate anche le stime delle deviazioni standard che guidano l allocazione. obiettivo della procedura è impiegare la minima dimensione campionaria che consenta di raggiungere la precisione prefissata della stima per l area.

8 Effetti sulla legenda del controllo di qualità sequenziale All arresto del processo, in ogni strato, si analizza la precisione della stima della superficie correttamente fotointerpretata. Se, per una tipologia di uso del suolo, la precisione rimane molto bassa, tale tipo di uso del suolo pone dei problemi di foto-interpretazione nell area. Dunque è opportuno modificare la legenda, probabilmente aggregando tale tipologia di uso del suolo ad una simile, fondendo i due strati.

9 Validazione sequenziale continua La validazione sequenziale continua in corso d opera consente di: riscontrare tempestivamente eventuali eccessive discrepanze tra la base di dati e la realtà che possono rendere il prodotto inadeguato alle finalità del cliente avvicinare le caratteristiche del prodotto (la base di dati) alle effettive esigenze del cliente, esigenze delle quali il cliente frequentemente non è pienamente cosciente, finché non inizia ad utilizzare la base di dati introdurre tempestivamente variazioni nel progetto in modo da individuare l opportuna tipologia di dati telerilevati da impiegare, in termini di risoluzione spaziale, spettrale e temporale e della legenda di classificazione da adottare per l intera area del progetto effettuare un analisi costi benefici che consenta la scelta ponderata del tipo di dati telerilevati e della legenda opportuni: eccessivo dettaglio rispetto alle esigenze del cliente determina costi ingiustificati

10 Altri metodi per il controllo di qualità e la validazione basati sulle matrici di confusione x' y' z' x a(1;1) a(1;2) a(1;3) a(1;+) y a(2;1) a(2;2) a(2;3) a(2;+) z a(3;1) a(3;2) a(3;3) a(3;+) a(+;1) a(+;2) a(+;3) a(+;+) Approccio non parametrico: utilizzo di indici (il più diffuso è il Kappa di Cohen) che riassumono il livello di accordo tra il fotointerprete e il controllore (nel controllo di qualità) e tra un campione di poligoni foto-interpretati e la verità terreno (nella validazione) Approccio parametrico: costruzione di un modello log-lineare che considera due termini che esprimono rispettivamente l accordo dovuto al caso e l effettivo accordo Anche per questi approcci stiamo studiando l impiego di un disegno campionario sequenziale che consenta controllo di qualità e validazione continui in corso d opera

11 Elisabetta Carfagna Innovazione continua nella elaborazione di dati telerilevati per la gestione del territorio

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