CLASSIFY - Tetti verdi
Rilevamento automatico dei tetti verdi e del tipo di vegetazione. Amministrazioni beneficiarie: Cantone Zürich e Cantone Geneva.
Contesto
A causa del riscaldamento globale, i centri urbani risentono sempre di più degli effetti delle isole di calore. La vegetazione è uno degli elementi del tessuto urbano che possono contribuire al suo rinfrescamento. Alcuni tetti sono già vegetalizzati, altri potrebbero diventarlo a seguito di future misure di pianificazione. Per identificare i tetti già vegetalizzati e stimare il potenziale ancora inespresso, risulta opportuno sviluppare un trattamento (semi-)automatico.
In collaborazione con gli esperti del settore dell'AWEL (Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft - Luft, Klima und Strahlung) del Cantone di Zurigo e dell'OCAN (Office cantonal de l'agriculture et de la nature) del Cantone di Ginevra, il problema è stato scomposto in due fasi consecutive: l'individuazione dei tetti vegetalizzati e la determinazione del tipo di vegetazione.
Studi di questo tipo sono già stati condotti nei due cantoni. A Zurigo, oltre 140 tetti e la loro vegetazione sono stati esaminati tra il 2013 ed il 2015. A Ginevra, la mappa della copertura dei tetti esiste dal 2009 ed è stata aggiornata recentemente (2019 e 2021). Tuttavia, questi processi non sono ancora automatizzati né esaustivi. Per questo motivo i due cantoni hanno fatto appello allo Swiss Territorial Data Lab per collaborare su una metodologia innovativa.
Metodologia
In questo progetto, lo STDL ha utilizzato la scienza dei dati per ricavare informazioni relative ai tetti verdi e al tipo di vegetazione a partire da immagini aeree. Diverse strategie sono state prese in considerazione, spaziando dalle tecniche di analisi delle immagini più classiche fino ad arrivare ai più recenti metodi basati sul deep learning.
La validazione di predizioni (semi-)automatiche richiede un insieme di dati di controllo, denominato ground truth. I dati esistenti devono essere preventivamente elencati, preparati ed eventualmente integrati con ulteriori esempi. Gli esperti dei Cantoni di Zurigo e Ginevra hanno creato un tale dataset, controllando e classificando oltre 4000 tetti basandosi sulle immagini aeree.
Nella prima fase del progetto, lo STDL ha utilizzato gli algoritmi di random forest e regressione logistica per classificare i tetti come «nudi» piuttosto che «vegetalizzati».
Per la seconda fase, riguardante la classificazione del tipo di vegetazione, è stato sviluppato un algoritmo di deep learning basato su un adattamento del modello DeepLabV3.
Risultati
Nella prima fase, la combinazione dei metodi random forest e regressione logistica ha permesso di raggiungere uno score di 0,84 in termini di recall relativo alla classe vegetale e un F1-score di 0,86 per entrambe le classi.
Nella seconda fase, l'algoritmo di deep learning ha fatto registrare i seguenti valori di recall: 0.91 sulla rilevazione di tetti senza vegetazione, 0.77 sui tetti adibiti a terrazze, 0.91 sui tetti inerbiti, 0.63 / 0.78 / 0.55 sui tetti ricoperti da vegetazione rispettivamente spontanea / estensiva / intensiva.
La metodologia è stata applicata sull'intero territorio dei due cantoni e sono stati forniti i corrispondenti layer GIS.
Ulteriori informazioni
La documentazione ed il codice sorgente di tutti i progetti dello STDL sono rilasciati sotto licenza aperta.
Indice
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Swiss Territorial Data Lab
Lo Swiss Territorial Data Lab (STDL), lanciato nel 2020 nell'ambito della Strategia svizzera per la geoinformazione (SGS), rientra nel campo d'azione n. 5 «Promozione dell'innovazione». Questo laboratorio offre alle amministrazioni pubbliche uno spazio di sperimentazione in cui possono testare nuovi approcci per rispondere alle loro sfide concrete. Il laboratorio favorisce la collaborazione tra esperti tecnici e professionisti del settore per co-creare soluzioni efficaci e adeguate.
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