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Il progetto DANTHE

Iniziato nell’ottobre 2013, il progetto DANTHE ha avuto lo scopo di proporre un modello predittivo per la stima del consumo di suolo, a partire dalla situazione del territorio di un comune nell’anno di riferimento dle progetto (2014), fino a stimare la situazione predetta nell’anno 2050 (massimo riferimento temporale). E’ basato quindi su una versione dimanica dell’indicatore di Antropentropia definito nel progetto ACI, da cui l’acronimo del progetto Dynamic ANTHropentropy Expansion. e su ipotesi di espansione dei vari luoghi antropici. (Progetto in collaborazione con azienda Thea)

Settore di ricerca: Informatica per la Sostenibilità ambientale.

Tecnologie e algoritmi informatici: elaborazione di immagini (mappe di Google Earth), nuovi operatori di morfoliga matematica.

Backgorund culturale: modellizzazione degli indicatori ambientali di tipo C e modello DPSIR dell’Agenzia Europea per l’ambiente.

 

Approfondimento:

Al centro del progetto DANTHE è la proposta, lo sviluppo e il test di un nuovo sistema di supporto alle decisioni  in grado di stimare il futuro impatto ambientale di nuovi insediamenti urbani pianificati (ma non ancora costruiti) e / o strade di comunicazione. Il problema affrontato è decidere se, in base ad un indicatore quantitativo, la creazione di nuove aree antropiche umane è compatibile con un consumo di suolo controllato e sostenibile, per la conservazione dell’ambiente e della biodiversità. Il modello definisce le ipotesi di crescita dei luoghi antropici e la condizione di sostenibilità ambientale.
Il cuore del sistema è un modello predittivo, che viene inizialmente addestrato in base a worst case opportunamente individuati dalla storia dell’urbanizzazione del territorio italiano. Il sistema usa le mappe satellitari di Google Earth e nuovi operatori di morfologia matematica, opportunamente definiti per simulare la crescita dei luoghi antropogeni, con lo scopo di stimare la situazione futura (con un orizzonte temporale del 2050)   Il modello aggiorna l’indicatore Fattore di Antropentropia definito in precedenza (Progetto ACI) , producendo un indicatore di livello superiore (indicatore di tipo C, o indicatore di performance , secondo la classificazione europea dell’ambiente).

Tecnologie informatiche utilizzate: operatori di morfologia matematica, promitive di image processing, paradigma di crowdsourcing, User Generated Content e open data.

Fonti per informazioni aggiuntive

Articoli scientifici più significativi:

Maria Grazia Albanesi, Roberto Albanesi: “A Decision-making Support System for Land Use Estimation Based on a New Anthropentropy Predictive Model for Environmental Preservation – Theory, Model and Web–based Implementation”, International Journal On Advances in Intelligent Systems, v 7 n 1&2, pp. 85-102, ISBN-1942-2679, 2014. Open Access Online ThinkMind™ Digital Library Available in line.

Maria Grazia Albanesi, Roberto Albanesi: “A New Approach Based on Computer Vision and Collaborative Social Networking for  Environmental Preservation: Theory, Tools and Results of Italian ACI Project”, Proceedings of The Eighth International Multi-Conference on Computing in the Global Information Technology, Nice (France), 21-26 July 2013,  pp. 16-21, Copyright (©) IARIA, 2013, ISBN 978-1-61208-283-7.
Il lavoro ha vinto un riconoscimento come best paper.

Scaricabile dal circuito ad accesso libero ThinkMind™ Digital Library al seguente indirizzo:

Documenti dell’Agenzia Europea dell’ambiente:

European Environment Agency: “Urban sprawl in Europe – The ignored challenge” EEA Report n. 10/2006 (Link)

“Towards a green economy in Europe – EU environmental policy targets and objectives 2010–2050,” EEA Report n. 8/2013, (link)