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Cartografia dei terrazzamenti agricoli nella media-bassa Lessinia, tra estrazione automatica da LiDAR e rilievo sul campo
Mapping agricultural terraces in the middle-low sector of Lessinia, between automatic extraction from LiDAR and ground truth
Pappalardo, Salvatore Eugenio
Bombieri, Giovanni
Ferrarese, Francesco
2019
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e-ISSN
2282-572X
Abstract
Negli ultimi vent’anni le ricerche scientifiche sui sistemi agricoli terrazzati si sono intensificate, ponendo l’attenzione sia sulle caratteristiche biofisiche che sull’importanza del recupero per la gestione e valorizzazione del patrimonio territoriale. Se da un lato numerosi studi hanno permesso di cartografare, quantificare e valutare le diverse aree terrazzate, dall’altro lato numerose aree terrazzate in Italia sfuggono alla cartografia ufficiale e non. L’obiettivo generale di questo lavoro intende testare una metodologia integrata per cartografare i sistemi terrazzati a scala locale. Gli obiettivi specifici vogliono i) consolidare una metodologia di estrazione semi-automatica di elementi topografici come orli terrazzati, partendo da un DTM LiDAR ad alta risoluzione, validandola in dieci macro-aree campione della medio-bassa Lessinia; ii) valutare lo stato di uso del suolo da remoto dei terrazzi cartografati; iii) classificare, mediante rilievo sul campo, i sistemi terrazzati in base alle strutture di supporto alla sistemazione di versante (muretto a secco, o “ciglionamento”). L’estrazione semi-automatica ha consentito di cartografare 266.230 linee di rottura di pendenza, compatibili con orli di terrazzamenti, per un totale di 6.482 km. Attraversi rilievi sul campo sono stati indagati 154 punti, distribuiti nelle diverse aree terrazzate e sono state scattate circa 3.000 fotografie geo-referenziate a scopo documentale. Dall’analisi dei dati di terreno sono stati stimati circa 84 ha di superficie terrazzata a ciglioni e 100 ha caratterizzati da strutture di supporto, della tipologia muretto a secco. Un confronto dei risultati, ottenuti da elaborazione di dati tele rilevati, con i dati di terreno mostra un’affidabilità pari a 91% del metodo di estrazione semiautomatica, confermando le potenzialità di utilizzare dati topografici LiDAR per cartografare sistemi agricoli terrazzanti, anche sotto copertura forestale.
In the last decades scientific research about terraced agricultural systems has been intensified, focusing both on the biophysical characteristics and on the importance of restoring and valuing them as territorial heritage. If on one side various studies mapped and quantified different agricultural terraces throughout Italy, many terraced landscapes are still unmapped, both in the official and unofficial cartography. The general aim of this paper is to test an effective extraction procedure of landforms able to map and quantify agricultural terraces at landscape scale. Specific objectives are: i) validating the semi-automatic landform extraction from high resolution topographic data such as LiDAR DTM in the low-middle sector of the Lessinia territory; ii) assess the actual land use in the mapped agricultural systems; iii) classifying traditional dry-stones walls from modern agrarian layouts. Results show that in the study area there are 266.230 lines representing terraced systems, for a total length of 6.482 linear kilometres. Ground truth activities surveyed 154 spots previously mapped, collecting about 3.000 geo-referenced photos. Moreover, comparative analyses showed that about 100 ha are traditional dry-stones walls, while 80 ha are modern terraced systems. The semi-automatic procedure confirmed high resolution topographic data such LiDAR in mapping agricultural terraced systems are powerful tool for detecting the ones abandoned under the canopy as well.
Publisher
EUT Edizioni Università di Trieste
Source
Salvatore Eugenio Pappalardo, Giovanni Bombieri, Francesco Ferrarese, "Cartografia dei terrazzamenti agricoli nella media-bassa Lessinia, tra estrazione automatica da LiDAR e rilievo sul campo/Mapping agricultural terraces in the middle-low sector of Lessinia, between automatic extraction from LiDAR and ground truth", in: Bollettino dell'Associazione Italiana di Cartografia, 166 (2019), pp. 89-103
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it
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