Differenze

Queste sono le differenze tra la revisione selezionata e la versione attuale della pagina.

--- it:wiki:mapping_assessment [2021/04/15 14:41] – creata dbranca
+++ it:wiki:mapping_assessment [2021/04/15 14:53] (versione attuale) – dbranca
@@ Linea 2: / Linea 2: @@
 === Analisi spaziale dei servizi ecosistemici ===
-[[wiki:spatial_data|
+L'analisi dei [[wiki:spatial_data|
-L'analisi dei dati spaziali (([[https://en.wikipedia.org/wiki/Spatial_analysis|https://en.wikipedia.org/wiki/Spatial_analysis]])) è un insieme di tecniche che studiano entità caratterizzate da una precisa localizzazione nello spazio. È comunemente applicata all'informazione geografica. E' georeferenziata nel senso che sono generalmente strutturati come una combinazione di attributi (la caratteristica associata a una data posizione) e una coppia di valori, cioè le coordinate, che identificano la posizione all'interno di un sistema di riferimento riconosciuto (ad esempio WGS84, UTM, ecc.).
+dati spaziali]](([[https://en.wikipedia.org/wiki/Spatial_analysis|https://en.wikipedia.org/wiki/Spatial_analysis]])) è un insieme di tecniche che studiano entità caratterizzate da una precisa localizzazione nello spazio. È comunemente applicata all'informazione geografica. E' georeferenziata nel senso che sono generalmente strutturati come una combinazione di attributi (la caratteristica associata a una data posizione) e una coppia di valori, cioè le coordinate, che identificano la posizione all'interno di un sistema di riferimento riconosciuto (ad esempio WGS84, UTM, ecc.).
-L'analisi spaziale include una varietà di tecniche, sviluppate per ottenere degli [[wiki:indicatori|indicatori]] quantitativi quali risultati di algoritmi applicati ai dati spaziali e in particolare alle loro proprietà topologiche, geometriche o geografiche. Gli algoritmi sono di norma applicati a strati raster basati su [[wiki:gis|GIS]], per esempio per mezzo di indici di convoluzione spaziale, calcolando statistiche descrittive del contesto mediante lo spostamento di finestre sull'area di studio.
+L'analisi spaziale include una varietà di tecniche, sviluppate per ottenere degli [[wiki:indicator|indicatori]] quantitativi quali risultati di algoritmi applicati ai dati spaziali e in particolare alle loro proprietà topologiche, geometriche o geografiche. Gli algoritmi sono di norma applicati a strati raster basati su [[wiki:gis|GIS]], per esempio per mezzo di indici di convoluzione spaziale, calcolando statistiche descrittive del contesto mediante lo spostamento di finestre sull'area di studio.
 Nel caso dell'analisi spaziale applicata a [[wiki:ecosystem_services_alpes|SE]], gli esempi sono:\\
 - Analisi dei costi eseguita calcolando una superficie di prossimità (o di costo) su una mappa di attrito, ad esempio per mappare la potenziale fruizione di aree ricreative da parte dei turisti, o la connettività ecologica analizzando i corridoi tra gli habitat.\\
@@ Linea 29: / Linea 29: @@
 L'[[wiki:accessibility|accessibilità]] è la proxy del grado in cui le persone possono effettivamente beneficiare di un elevato potenziale ricreativo(([[http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1470160X1400168X|http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1470160X1400168X]])). Nel progetto AlpES, l'accessibilità è stata calcolata per mezzo di un algoritmo di costo-distanza(([[http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.4/tools/spatial-analyst-toolbox/cost-distance.htm|http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.4/tools/spatial-analyst-toolbox/cost-distance.htm]])) (([[https://grass.osgeo.org/grass74/manuals/r.cost.html|https://grass.osgeo.org/grass74/manuals/r.cost.html]])), che determina il costo cumulativo dello spostamento verso ogni cella di una mappa di superficie di costo, da altre coordinate geografiche specificate dall'utente (per esempio le coordinate dei centroidi dei poligoni che rappresentano le aree urbane). Ogni cella nella mappa dei costi di input include un valore che rappresenta il costo dello spostamento da quella cella a quelle vicine. La mappa di output mostra il percorso meno costoso da ogni pixel della superficie di costo alle aree urbane più vicine, estratte dalla mappa della copertura del suolo (codici CLC 111, 112). Per quantificare l'accessibilità il costo è stato espresso in termini di tempo di viaggio.
 Ogni volta che un SE è stimato attraverso un portafoglio di indicatori, può essere applicata un'analisi multicriteriale spaziale (MCA). Per esempio, questo approccio è stato utile per visualizzare i potenziali hotspot ricreativi in modo relativo e facile da leggere. In MCA, vale la pena di menzionare le fasi di normalizzazione e aggregazione:\\
-- la normalizzazione(([[https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(statistics)|https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(statistics) ]]) è un metodo usato per convertire la variabilità dei dati in una scala numerica comune (da 0 a 1 o da 0 a 100 %);\
+• la normalizzazione(([[https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(statistics)|https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(statistics) ]])) è un metodo usato per convertire la variabilità dei dati in una scala numerica comune (da 0 a 1 o da 0 a 100 %);\
-- una volta che tutti gli indicatori condividono una scala comune, possono essere aggregati in un unico valore significativo che è definito dal "contributo" di ciascun indicatore alla stima finale dell'ES; questo contributo può essere uguale o bilanciato a seconda della struttura delle preferenze degli stakeholder(([[https://en.wikipedia.org/wiki/Multicriteria_classification|https://en.wikipedia.org/wiki/Multicriteria_classification]]).
+• una volta che tutti gli indicatori condividono una scala comune, possono essere aggregati in un unico valore significativo che è definito dal "contributo" di ciascun indicatore alla stima finale dell'ES; questo contributo può essere uguale o bilanciato a seconda della struttura delle preferenze degli stakeholder(([[https://en.wikipedia.org/wiki/Multicriteria_classification|https://en.wikipedia.org/wiki/Multicriteria_classification]])).\\
 Tutte le procedure di normalizzazione e aggregazione possono essere facilmente implementate con gli strumenti di algebra delle mappe di qualsiasi software GIS.
 L'offerta di attività ricreative deve essere confrontata con la domanda di attività all'aperto utilizzando i dati demografici e le informazioni disponibili sui pernottamenti turistici. La demografia, il turismo e altri dati riferiti ai comuni o a diversi livelli amministrativi (NUTS e LAU) sono in genere disponibili in formati vettoriali (ad esempio ESRI shapefile). In questo caso, le elaborazioni vengono effettuate in database spaziali collegati agli ID di ogni geometria (punti, linee di poligoni). Tra l'altro, la selezione di record, la creazione di attributi e i calcoli sono compiti GIS eseguiti utilizzando espressioni specifiche del software per manipolare database e geometrie. Per esempio, la domanda potenziale di attività ricreative all'aperto è stata stimata calcolando gli "equivalenti residenti permanenti" di occupazione turistica(([[https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2017.11.017|https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2017.11.017]])). Nel calcolatore di campi di QGIS, il codice "PRES"/365+"POP" applica l'equazione a tutti i record (comune) di ogni attributo, i cui nomi sono scritti tra virgolette. "PRES" rappresenta la somma dei pernottamenti di tutti i turisti nel periodo di 1 anno. "POP" rappresenta i dati della popolazione. Viene quindi creato un nuovo attributo che riporta gli "equivalenti residenti permanenti" per comune.