This work is about data’s validation of BLESS sedimeter installed in Borgoforte from 2012 to 2014. The analysis includes two methods: the first one is linked to phenomena and it’s called GK method, the second one more general, based on cluster algorithm and it’s called DC methood. For the period in which the instrument has worked well, both methods provides encouraging results that suggest the possibility to implement an automatic algorithm to find the bed level.

Il presente lavoro di tesi riguarda la validazione dei dati acquisiti dal sedimetro BLESS installato a Borgoforte dal 2012 al 2014. L’analisi comprende due metodi: uno legato al fenomeno e chiamato metodo GK, l’altro di carattere generale e basato su di un algoritmo cluster prende il nome di metodo DC. Per il periodo in cui lo strumento ha funzionato al pieno delle sue possibilità entrambi i metodi hanno fornito risultati incoraggianti che suggeriscono la possibilità di implementare un algoritmo automatico per la determinazione del fiume.

BLESS : Bed LEvel Seeking System. Analisi dei dati di campo (Borgoforte, MN)

CATTANI, DANIELE
2016/2017

Abstract

This work is about data’s validation of BLESS sedimeter installed in Borgoforte from 2012 to 2014. The analysis includes two methods: the first one is linked to phenomena and it’s called GK method, the second one more general, based on cluster algorithm and it’s called DC methood. For the period in which the instrument has worked well, both methods provides encouraging results that suggest the possibility to implement an automatic algorithm to find the bed level.
CROTTI, GIANLUCA
ING I - Scuola di Ingegneria Civile, Ambientale e Territoriale
21-dic-2017
2016/2017
Il presente lavoro di tesi riguarda la validazione dei dati acquisiti dal sedimetro BLESS installato a Borgoforte dal 2012 al 2014. L’analisi comprende due metodi: uno legato al fenomeno e chiamato metodo GK, l’altro di carattere generale e basato su di un algoritmo cluster prende il nome di metodo DC. Per il periodo in cui lo strumento ha funzionato al pieno delle sue possibilità entrambi i metodi hanno fornito risultati incoraggianti che suggeriscono la possibilità di implementare un algoritmo automatico per la determinazione del fiume.
Tesi di laurea Magistrale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/138195