terremoti

Satelliti, sensori e intelligenza artificiale insieme per la ricostruzione post-sisma

Una metodologia per analizzare le macerie e valutare materiali, pericolosità e volumetrie degli interventi successivi

di Davide Madeddu

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Una metodologia per analizzare le macerie e valutare materiali, pericolosità e volumetrie degli interventi successivi


2' di lettura

La ricostruzione post terremoto passa per un sistema che unisce satelliti, sensori ad alta risoluzione, algoritmi e tecniche di machine learning. Ed è in grado di “fotografare” le aree più a rischio e mettere in piedi un sistema utile per la ricostruzione in sicurezza. Il tutto attraverso una metodologia (a quattro anni di distanza dal sisma che ha colpito il centro Italia) messa a punto dall'Enea.

La tecnologia, descritta in uno studio pubblicato sulla rivista internazionale ISPRS International Journal of Geo-Information e presentata nell'ambito dell'International Conference on Computational Science and its Applications, consente di «caratterizzare le macerie prodotte a seguito di terremoti e di valutare in tempi rapidi e a costi contenuti la tipologia di materiali, l'eventuale pericolosità, ma anche di localizzarle e stimarne superfici e volumi».

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Questa metodologia, come chiariscono all'agenzia di ricerca, «combina tecniche di telerilevamento basate su dati acquisiti da sensori ad alta risoluzione aerei e satellitari, nonché su rilievi in situ per la calibrazione dei dati acquisiti in remoto. Inoltre è replicabile e adattabile ad altri contesti».

Per individuare i cumuli di macerie e determinare l'entità del danno subito dagli edifici, i ricercatori hanno utilizzato i dati satellitari Sentinel-2 del Programma Esa Copernicus per la gestione delle emergenze (Ems). Le analisi geospaziali eseguite in ambiente Gis, coadiuvate da algoritmi di machine learning, hanno consentito di stimare sia i volumi che le principali tipologie di macerie come cemento (59%), mattoni naturali (9%), altri materiali, tra cui metallo (8%), e tracce di amianto.

Per Sergio Cappucci del Dipartimento di Sostenibilità dei sistemi produttivi e territoriale dell'Enea, le macerie prodotte a seguito di terremoti ed eventi estremi «devono essere mappate e caratterizzate per disporre di informazioni fondamentali per la gestione ottimale delle attività emergenziali e la risoluzione di problematiche post-evento».

Quanto al lavoro svolto, il ricercatore chiarisce che «i risultati ottenuti hanno permesso di caratterizzare i principali materiali con un'accuratezza di quasi il 90% e anche di rilevare la presenza di amianto in modo da avere un quadro conoscitivo per agire in condizioni di sicurezza e decidere le procedure di gestione più idonee come l'eventuale riutilizzo o lo smaltimento e rimozione».

Attraverso poi un algoritmo (il C-Support Vector Machine) è stato possibile distinguere i materiali presenti nei cumuli e anche la presenza di amianto. Metodo “senza eccessivi oneri” che, come chiarisce Maurizio Pollino del Dipartimento Enea di Tecnologie energetiche e fonti rinnovabili. «può rappresentare un modello replicabile e adattabile anche in altri contesti e a seguito di altre tipologie di eventi estremi».

Quindi la realizzazione di una vera e propria fotografia delle aree più a rischio utile per la pianificazione territoriale e la ricostruzione in sicurezza delle aree colpite dal sisma.

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