SARFIRE Kick-Off Meeting Presentazione dei partecipanti WG3 CLASSIFICAZIONE DEI DATI E SERIE TEMPORALI. speaker Silvia Canale (DIS)
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- Rossana Pugliese
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1 SARFIRE Kck-Off Meetng Presentazone de partecpant WG3 CLASSIFICAZIONE DEI DATI E SERIE TEMPORALI speaker Slva Canale (DIS)
2 WG3 CLASSIFICAZIONE DEI DATI E SERIE TEMPORALI SCOPO e OBIETTIVI Determnare un modello d apprendmento automatco per l dentfcazone d pattern d rscho ncend sulla base dell esperenza (ncend gà verfcats). Le regole d dentfcazone d pattern, nseme alle regole emprche gà dentfcate dagl espert del settore, fornscono una base d conoscenza per: - la classfcazone delle aree d nteresse n base al rscho d ncendo stmato (modello d suscettbltà); - la prevsone d ncend futur (modello d prevsone).
3 WG3 CLASSIFICAZIONE DEI DATI E SERIE TEMPORALI ESEMPIO DI MODELLO DI SUSCETTIBILITÀ Fonte: Dpartmento forestale Andhra Pradesh, Inda. Forest Fre Rsk Modelng (Fre Hazard Zonaton,
4 ESEMPIO DI MODELLO DI PREVISIONE WG3 CLASSIFICAZIONE DEI DATI E SERIE TEMPORALI Fre-danger forecast on 2009, Aug. 4 Fre-danger forecast today Fonte: EC Jont Research Centre Insttute for Envronment and Sustanablty, European Forest Fre Informaton System (
5 WG3 CLASSIFICAZIONE DEI DATI E SERIE TEMPORALI MODELLO DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO (MACHINE LEARNING) La maggor parte delle metodologe d data mnng mpegano tecnche d apprendmento automatco (machne learnng) per l nduzone d regole a partre da esemp REGOLE ESEMPI deduzone nduzone ESEMPI REGOLE apprendmento supervsonato l nduzone avvene a partre da esemp x cu è assocata un etchetta y le regole ndotte defnscono un approssmazone della relazone tra gl esemp e le relatve etchette f ( x )= y ( f ncognta ) n base alla natura dell etchetta etchetta y abbamo dvers problem (pattern recognton, classfcazone, regressone) apprendmento non supervsonato l nduzone avvene a partre da esemp prv d etchetta le regole ndotte defnscono regolartà che vengono dentfcate n cluster (grupp omogene d dat)
6 ESEMPI ED ETICHETTE (TRAINING SET) WG3 CLASSIFICAZIONE DEI DATI E SERIE TEMPORALI ESEMPI DA WP1 (ANALISI), WP2 (RACCOLTA DATI), WP3 (ELABORAZIONE) IMMAGINI SAR/ottche (font ASI) Informazon/dat sulle attual procedure d stma suscettbltà aree ncend (font Protezone Cvle) Dat sulla popolazone (font Istat) Dat sul terrtoro e uso del suolo (font Comun, EEA, Corpo Forestale) Dat catastal (font Comun, Provnce, Regon, APAT) Dat orografc (font NASA) WP1, WP2, WP3 WP1, WP2, WP3 Mappe ndczzate aree target WP2 WP2 WP2 WP2 WP2 Mappe ndczzate aree target complete d feature temporal (data set per l anals statstca) FORMATO ISTANZA ndc mmagn ndc attual procedure ndc d denstà d popolazone ndc d uso del suolo ndc catastal ndc meteo
7 WG3 CLASSIFICAZIONE DEI DATI E SERIE TEMPORALI ESEMPI ED ETICHETTE (TRAINING SET) ETICHETTE DAGLI ESPERTI DEL SETTORE (PROTEZIONE CIVILE, GUARDIA FORESTALI, VIGILI DEL FUOCO) FORMATO ISTANZA ndc mmagn ndc attual procedure ndc d denstà d popolazone ndc d uso del suolo ndc catastal ndc meteo n d c e x y d f (x ) = y ( f ncognta ) ndc mmagn ndc attual procedure ndc d denstà d popolazone ndc d uso del suolo ndc catastal ndc meteo r s c h o
8 MODELLO DI SUSCETTIBILITÀ WG3 CLASSIFICAZIONE DEI DATI E SERIE TEMPORALI ndc mmagn ndc attual procedure ndc d denstà d popolazone ndc d uso del suolo ndc catastal ndc meteo Algortmo d apprendmento automatco Scelta Selezone Valdazone del modello del modello del modello APPROSSIMAZIONE g DELLA FUNZIONE DI RELAZIONE f g (x ) = y rscho d ncendo atteso VALIDAZIONE DEGLI ESPERTI DEL SETTORE
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