Una procedura semi-automatica per il crisis mapping di eventi alluvionali da immagini satellitari e VGI

Crisis Mapping takes on a crucial role in the civil protection activities after the occurrence of a disastrous event; crisis maps provide important cartographic representations of the emergency situation, such as the extent of the affected areas and the spatial distribution of the damage. These maps are generally realized by means of remote sensing and photogrammetry techniques, but recently different studies have revealed that social media may be employed as an interesting data source as well, as they provide useful real-time and on-site information. In this thesis, the possibility of integrating Volunteered Geographic Information (VGI) coming from social media and optical satellite images is tested, aiming at mapping the inundated areas in a zone struck by a flood event. A semi-automatic procedure is proposed, aiming at the collection of training samples necessary for the multispectral images classification and therefore the flooded areas detection; the data used for this purpose are the technical parameters of the camera lens together with other information deduced by a visual analysis of the optical images. Furthermore, outcomes are discussed and a possible crowdsourcing activity is proposed for the rapid selection of training samples, with the aid of the affected population.

La cartografia d’emergenza riveste un ruolo fondamentale per le attività di protezione civile a seguito dell’occorrenza di un evento calamitoso: rappresentando l’estensione delle aree coinvolte nel disastro e la distribuzione spaziale dei danni, le crisis map forniscono infatti un quadro conoscitivo della situazione di crisi. Queste carte vengono realizzate generalmente utilizzando tecniche di telerilevamento e fotogrammetria, ma alcuni studi rivelano che anche i social media possono essere sfruttati a tal fine come fonte di dati, poiché forniscono utili informazioni in tempo reale e in situ. In questa tesi viene sperimentata la possibilità di integrare Informazioni Geografiche Volontarie (VGI) estratte dai social network e immagini satellitari per la mappatura degli allagamenti in un’area colpita da un evento alluvionale. Viene proposta una procedura semi-automatica che, a partire dalle specifiche tecniche degli obiettivi utilizzati per scattare le fotografie e da alcuni parametri geometrici desunti da un’analisi visiva delle immagini satellitari ottiche, consenta la costruzione dei campioni di addestramento necessari alla classificazione delle immagini multispettrali e dunque all’individuazione delle aree allagate. Inoltre, vengono discussi i risultati ottenuti e viene proposta una possibile attività di crowdsourcing allo scopo di costruire rapidamente e con il supporto della popolazione i campioni di addestramento.