Per una rigorosa informazione geospaziale
L'abbondanza di dati geografici usati nelle applicazioni commerciali, industriali e quotidiane ha portato alla crescente consapevolezza della loro accuratezza e completezza. Inoltre questi dati sono difficili da combinare con quelli attuali derivati dai sistemi GIS (Geographical Information System), per via della loro natura quantitativa. Tutto questo ha spinto il progetto REVIGIS a concentrarsi sull'esame di nuove teorie e strumenti per aumentare l'accuratezza dell'informazione geografica incerta. Con l'aiuto della logica fuzzy, la ricerca del progetto ha fatto ricorso alla fusione di varie tecniche formali per gestire l'incertezza dei dati spaziali. Uno dei principali risultati del progetto comportava lo studio dei differenti approcci di segmentazione, tra cui la tessitura multivariata e a livello dei grigi per l'identificazione fuzzy dell'oggetto. La quantificazione dell'incertezza dell'oggetto offre l'identificazione delle zone di transizione degli oggetti i cui limiti sono incerti. Usando la tessitura di modellizzazione operatore LBP (Local Binary Pattern), è possibile specificare in una immagine le regioni a tessitura omogenea. Per potere offrire descrizioni a colori della tessitura, i ricercatori si sono concentrati sull'ampliamento dell'operatore LBP standard monovariato portandolo ad una versione multivariata usando due studi di casi. Il primo studio riguardava un'immagine con cinque regioni di tessitura con due operatori LBP, che offrivano buoni risultati di segmentazione. Il secondo studio comporta la segmentazione di oggetti di morfologia costiera e di copertura del terreno usando speciali dati geografici. Questi sono i dati LIght Detection And Ranging (LIDAR) Digital Elevation Models (DEM) e le immagini Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) di una zona costiera del Regno Unito. Comparato all'operatore LBP monovariato, l'operatore LBP multivariato consente una migliore segmentazione dell'area negli oggetti. Se usato come un ampliamento dei classificatori di tessitura standard, può rivelare significative informazioni sull'incertezza nelle zone di transizione. L'algoritmo è già stato incluso in un prototipo di software chiamato Parbat, disponibile a questo indirizzo: http://parbat.lucieer.net(si apre in una nuova finestra).
