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Walter Balzano » 20.Analisi spaziale - parte prima


Analisi spaziale

  • Introduzione
  • L’esplorazione dello spazio
  • Attributi spaziali
  • Analisi multistrato
  • Modelli di ripartizione territoriale
  • Indici statistici geospaziali
  • Modellazione delle superfici
  • Metodi di classificazione

Esplorazione dello spazio

Obiettivo principale della misurazione degli attributi spaziali consiste nell’individuare, contare e localizzare gli oggetti presenti in una regione dello spazio considerato.

Tassonomia dello spazio:

  • particolareggiata descrizione delle proprietà geometriche degli oggetti;
  • misurazione delle relazioni tra gli oggetti in esso presenti;
  • enumerazione secondo diversi criteri topologici;
  • comprensione dei fenomeni rappresentati nella mappa.

Fattori rilevanti dell’esplorazione dello spazio:

  • attributi spaziali;
  • analisi multistrato.

Gli attributi spaziali

Geometria degli oggetti

  • Superfici e perimetri dei poligoni.
  • lunghezza linee;
  • compattezza poligoni;
  • frastagliatura confini;
  • centroidi.

Rapporti nello spazio

  • Distanza euclidea;
  • distanza funzionale;
  • accessibilità temporale;
  • costi di viaggio.

Proprietà topologiche

  • Contiguità spaziale tra oggetti.

Il GIS gestisce le precedenti entità con le Query.

L’analisi multistrato

Analisi multistrato – tecnica di analisi territoriale:

  • area comune;
  • strati informativi;
  • confronto informazioni.

Compresenza di più fenomeni su un’area.
Esempio: relazione tra l’immigrazione straniera ed il degrado edilizio.

Le modalità di confronto tra differenti layer informativi vengono generalmente eseguite con tecniche di sovrapposizione. In particolare si possono sovrapporre mappe di tipo raster e mappe di tipo vettoriale.

Layers informativi di un’area.

Layers informativi di un'area.


Sovrapposizione tra mappe raster

Confronti e requisiti di confronto:

  • livello di precisione della mappa
  • il confronto tra sottoaree può essere realizzato con tecniche di confronto “pixel per pixel” operatori logici e/o operatori aritmetici
Uso di operatori logici  su mappa.

Uso di operatori logici su mappa.


Sovrapposizione tra mappe vettoriali

Assegnati gli oggetti vettoriali che sono rappresentati mediante i loro differenti strati informativi, si elabora la loro l’intersezione.

Si origina un nuovo strato informativo; esso pone in risalto una possibile combinazione delle precedenti informazioni.

Le combinazioni possibili che possono essere realizzate possono essere sia di tipo logico sia di tipo matematico.

Lo strato originato produce un insieme di nuove informazioni per l’utente; l’utente può quindi impiegare le nuove informazioni per la scelta di siti per opportune destinazioni d’uso o correlazioni tipo causa-effetto di alcuni fenomeni socio-economici.

Combinazione delle informazioni derivanti da layers differenti.

Combinazione delle informazioni derivanti da layers differenti.


Modelli di ripartizione territoriale

I modelli di ripartizione territoriale possono essere definiti come modelli di analisi spaziale. Essi consistono nella creazione di nuove unità territoriali per:

  • trasformazioni di entità esistenti;
  • ripartizione dello spazio mediante modelli differenti.

I modelli di ripartizione territoriale possono essere rappresentati da famiglie di metodi il cui obiettivo comune è quello di riorganizzare lo spazio mediante specifici criteri.
I criteri di ripartizione possono essere di tipo urbanistico, fisico, funzionale, sociologico, …

Principali modelli di ripartizione territoriale:

  • riclassificazione;
  • buffer;
  • vicinato di Voronoi;
  • gravitazione.

Riclassificazione

L’obiettivo principale della riclassificazione consiste nella riorganizzazione degli oggetti preesistenti dello spazio.

La riclassificazione “trasforma” aree omogenee della mappa tematica in nuove aree definite dalla aggregazione di aree similari.

I criteri di aggregazione possono essere basati su attributi oppure su proprietà topologiche/prossimali.

E’ possibile combinare gli attributi (pesando il contributo di ciascun oggetto componente) utilizzando operazioni e funzione tipiche dei DataBase (somma, medio, minimo, …).

Dal punto di vista geometrico la riclassificazione modifica i confini che delimitavano le aree originali ed ottiene nuove figure geometriche.

In figura 2: Riclassificazione dei quartieri urbani del comune di Napoli e provincia in “capoluogo” ed il resto della provincia. Fonte: da Libro di testo del corso Boffi.

Riclassificazione dei quartieri urbani del comune di Napoli e provincia in due aree. Fonte: Mario Boffi, Scienza dell’Informazione Geografica, Bologna, Zanichelli, 2004. Fig. 4.2

Riclassificazione dei quartieri urbani del comune di Napoli e provincia in due aree. Fonte: Mario Boffi, Scienza dell'Informazione Geografica, Bologna, Zanichelli, 2004. Fig. 4.2

Riclassificazione dei quartieri urbani del comune di Napoli e provincia in “capoluogo” ed il resto della provincia. Fonte: Mario Boffi, Scienza dell’Informazione Geografica, Bologna, Zanichelli, 2004. Fig. 4.2

Riclassificazione dei quartieri urbani del comune di Napoli e provincia in “capoluogo” ed il resto della provincia. Fonte: Mario Boffi, Scienza dell'Informazione Geografica, Bologna, Zanichelli, 2004. Fig. 4.2


Modello a buffer

Il BUFFER si individua un’area intorno ad un oggetto definendo una superficie di pertinenza relativa all’oggetto stesso. Esempio: un’area circolare intorno ad una scuola ne identifica il bacino d’utenza.

I buffer identificano aree equidistanti da un particolare fenomeno.

Generalmente l’ampiezza del buffer può dipendere da un attributo specifico dell’oggetto in questione. Esempio: Un buffer attorno ad una sorgente inquinante potrebbe avere un’area proporzionale all’entità di emissione in quanto l’estensione della zona inquinata dipende dall’entità della sorgente.

L’analisi multistrato tra buffer e altri strati informativi può fornire ulteriori utili informazioni.

Sia nel caso di oggetto vettoriale sia nel caso di una mappa raster, la produzione di un buffer risulta computazionalmente abbastanza semplice.

Modello raster Data Buffer (pixel colorati = linea; pixel bianchi = Buffer).

Modello raster Data Buffer (pixel colorati = linea; pixel bianchi = Buffer).

Modello vettoriale Data Buffer.

Modello vettoriale Data Buffer.


Modello a buffer

Esempi del modello Buffer.

Esempi del modello Buffer.


Modello di vicinato di Voronoi

Il modello di vicinato di Voronoi partendo da una distribuzione di punti sul territorio ne determina una ripartizione. Questo modello è basato sul criterio dell‘ area del vicinato.

E’ pertanto possibile definire il modello di Voronoi come una funzione che ha in input un insieme di punti e come output una collezione di regioni che ripartiscono il piano in maniera continua.

Una proprietà rilevante del modello di Voronoi è la seguente: ogni regione contiene esattamente un punto del set dato e contiene tutti i punti del piano che sono più vicini a quel punto piuttosto che ad un altro.

Ripartizione di un territorio mediante il modello di Voronoi.

Ripartizione di un territorio mediante il modello di Voronoi.


Modello di vicinato di Voronoi

Generazione dei poligoni di Voronoi:

  1. dati tre punti nel piano P1, P2, P3 tracciamo le congiungenti dei tre punti.;
  2. poi su ogni congiungente tracciamo l’asse;
  3. l’intersezione dei 3 assi individua un punto nel piano, detto punto di Voronoi. Per costruzione il punto di Voronoi risulta equidistante dai tre punti P1, P2, P3.

In tal modo sul piano considerato si determineranno tre regioni dette regioni (o celle) di Voronoi ciascuna contenente un punto dato.

Costruzione del modello di Voronoi.

Costruzione del modello di Voronoi.


Modello di Voronoi nel GIS

Modello di vicinato di Voronoi.

Le regioni definite dalla poligonazione di Voronoi sono denominate aree di prossimità o bacini di attrazione.

I poligoni determinati dal modello di Voronoi costituiscono un buon modello per la definizione dei bacini di utenza o attrazione: essi contengono tutti i punti del piano più vicini al punto generatore che non ad altri punti.

Definita l’attrazione di un punto sulla superficie (per esempio un centro commerciale) come una grandezza proporzionale alla distanza dal punto, il poligono di Voronoi identifica l’area contenente tutti i punti (le località geografiche) più vicini al punto generatore.

Applicazione del modello di Voronoi ad un territorio.
Fonte: Surface Processes Group

Applicazione del modello di Voronoi ad un territorio. Fonte: Surface Processes Group


Modello di gravitazione

Il modello di gravitazione definisce una ripartizione territoriale basata sull’analogia del modello gravitazionale di Newton (due corpi si attraggono in modo dipendente dalla loro massa e dalla distanza che li separa): oggetti più vicini e più grandi esercitano un’attrazione maggiore.

Nei sistemi GIS questi modelli definiscono l’attrazione tra i punti in base alla distanza e al valore di un attributo associato al punto.
Esempio: l’attrazione commerciale tra due città è proporzionale alla loro popolazione ed è inversamente proporzionale al quadrato della loro distanza.

Applicazione del modello di gravitazione ad un territorio.
Fonte: Mario Boffi, Scienza dell’Informazione Geografica, Bologna, Zanichelli, 2004. Fig. 4.7

Applicazione del modello di gravitazione ad un territorio. Fonte: Mario Boffi, Scienza dell'Informazione Geografica, Bologna, Zanichelli, 2004. Fig. 4.7


Modello di gravitazione (segue)

Esempi del modello di gravitazione. Fonte Claude Grasland

Esempi del modello di gravitazione. Fonte Claude Grasland


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