Regione Toscana - Mappa di classificazione dei materiali artificiali

File Identifier: r_toscan:0d04c28e-d17c-42d8-b35d-f116ca9472f4

Metadata Language: Italian

Metadata Character Set utf8

Hierarchy level: Dataset

Metadata Responsibile:

Organization name: Regione Toscana - Settore Sistema Informativo e Pianificazione del Territorio

Role: Point Of Contact

Contact Info:

E-mail: contatto.cartografia@regione.toscana.it

Metadata Date Stamp: 2025-09-18

Standard name: Linee Guida RNDT

Standard version: 2.0

Reference System Information: RDN2008 / UTM zone 32N

Identifier: r_toscan:0d04c28e-d17c-42d8-b35d-f116ca9472f4

Series ID: r_toscan:0d04c28e-d17c-42d8-b35d-f116ca9472f4

Abstract: Mappa di classificazione dei materiali artificiali, realizzata per alcune aree significative della Regione Toscana a partire dall'elaborazione semi-automatica di dati satellitari multispettrali (immagini Sentinel-2) e iperspettrali (immagini PRISMA).Risoluzione spaziale 5 m, accuratezza geometrica 20 m.

Language: Italian

Character set: UTF-8, 8-bit variable size UCS Transfer Format

Thumbnail:

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???catalog.schedaMetadati.thumbnail.description: rt190 ClassMat 0d0

Information:

Title: Regione Toscana - Mappa di classificazione dei materiali artificiali

Date:

Date 2025-06-20

Date Type Creation Date

Resource responsible:

Organization name: Regione Toscana

Role: Owner

Contact Info:

E-mail: urp@regione.toscana.it

Contact point:

Organization name: Regione Toscana - Settore Sistema Informativo e Pianificazione del Territorio

Role: Point Of Contact

Contact Info:

E-mail: contatto.cartografia@regione.toscana.it

Presentation format: imageDigital

Type of spatial representation: Raster data

ISO topic categories:

imagery BaseMaps EarthCover

planning - Cadastre

Keywords:

Keyword: Copertura del suolo

Keyword: Utilizzo del territorio

Thesaurus:

Title: GEMET - INSPIRE themes, version 1.0

Date:

Date 2008-06-01

Date Type Publication Date

Keyword: Carte Geotematiche

Thesaurus:

Title: Registro dei dati di interesse generale per il RNDT

Date:

Date 2018-06-25

Date Type Publication Date

Keyword: EU

Keyword: opendata

Keyword: RNDT

Keyword: Regionale

Thesaurus:

Title: Spatial scope

Date:

Date 2019-05-22

Date Type Publication Date

Keyword: superficie artificiale

Keyword: ambiente urbano, stress urbano

Keyword: classificazione delle immagini

Thesaurus:

Title: GEMET

Date:

Date 2018-08-16

Date Type Publication Date

Geographical area:

West Bounding Longitude 9.59

East Bounding Longitude 12.46

North Bounding Latitude 44.45

South Bounding Latitude 42.24

Temporal Extent:

Begin Date 2023-06-20

End Date

Other details and supplemental information:

Cod.RT: 190 ClassMat 0d0

Use Limitation: Nessuna condizione applicabile

Legal Constraints:

Access Contraints:

Other Constraints:

Legal Constraints:

Usage Constraints: Other Restrictions

Other Constraints: La risorsa è liberamente accessibile e usabile con licenza CC BY

Distribution Format:

Format Name TIFF

Format Version 1.0

Transfer Options:

URL: https://www502.regione.toscana.it/geoscopio/usocoperturasuolo.html

Distributor:

Distributor Contact:

Organization name: Regione Toscana - Settore Sistema Informativo e Pianificazione del Territorio

Role: Distributor

Contact Info:

E-mail: contatto.cartografia@regione.toscana.it

Quality level: Dataset

Conformity:

Conformity Level: Not evaluated

Description: Fare riferimento alle specifiche indicate

Conformity:

Title: REGOLAMENTO (UE) N. 1089/2010 DELLA COMMISSIONE del 23 novembre 2010 recante attuazione della direttiva 2007/2/CE del Parlamento europeo e del Consiglio per quanto riguarda l'interoperabilità dei set di dati territoriali e dei servizi di dati territoriali

Date:

Date 2010-12-08

Date Type Publication Date

Positional accuracy:

Value: m 20 m

Lineage: Questa mappa è realizzata classificando le superfici artificiali identificate nella Mappa di classificazione naturale/artificiale di Regione Toscana. Le coperture artificiali, in particolare laterizi, cemento, asfalto, bitume, plastica, metallo, fotovoltaico, pietra ornamentale, sono individuate grazie all'utilizzo di immagini iperspettrali satellitari della missione PRISMA di ASI.L’approccio è gerarchico, cioè si procede alla classificazione delle varie coperture secondo un ordinamento decrescente della rappresentatività delle classi di coperture artificiali presenti nella scena. Dal punto di vista metodologico, si adotta una classificazione di tipo Random Forest (RF) per le classi laterizi e cemento, e una rivelazione tramite filtro adattato per le classi restanti. Laterizi e cemento sono infatti classi ben rappresentate in ambito urbano e suburbano, sia per numerosità che per possibilità di scelta di campioni spettrali quasi puri (abbondanza spettrale prossima al valore 1). Ciò non si può affermare per le altre classi, spazialmente poco rappresentate nella scena oppure, nel caso dell’asfalto/bitume, scarsamente rappresentate spettralmente, a causa dell’estensione delle regioni interessate (ad esempio la larghezza delle strade) in relazione ai 30 m di risoluzione spaziale in fase di acquisizione, solo parzialmente migliorata dalla fase di pansharpening con rapporto di scala HS/Pan uguale a 6.La mappa di classificazione della prima copertura, “laterizi”, si ottiene tramite classificazione binaria sulle bande PRISMA di tipo RF con 50 alberi per discriminare la classe laterizio da altro materiale artificiale. La valutazione oggettiva dell’accuratezza conferma l’affidabilità della procedura, con un’accuratezza sui campioni di validazione (in numero pari a 2885) pari al 96.64%.La mappa di classificazione della seconda copertura, “cemento”, si ottiene tramite classificazione binaria sulle bande PRISMA di tipo RF con 50 alberi per discriminare la classe cemento da altro materiale artificiale, a partire dal dato iperspettrale non classificato come laterizio. La valutazione oggettiva dell’accuratezza conferma l’affidabilità della procedura, con un’accuratezza sui campioni di validazione del 91.57%. Le classi meno rappresentate nella scena (classi rare o presenti solo in pixel misti a causa del rapporto insufficiente tra l’estensione della regione e la risoluzione spaziale del sensore) sono rivelate tramite filtro adattato ad uno spettro rappresentativo della classe stessa. Il filtro adattato (Matched Filter, MF) è una tecnica di detection ottimale per target con firme note in un ambiente con rumore di tipo gaussiano. Si basa sul criterio della massimizzazione del rapporto segnale-rumore (SNR). Le mappe di uscita dall'applicazione del filtro adattato alle varie classi meno rappresentate, identificano la probabile presenza di un dato materiale nella scena analizzata laddove si trovano valori alti di classificazione. La costruzione della mappa finale di classificazione delle coperture artificiali si realizza integrando le uscite dei diversi filtri adattati, selezionando per ogni pixel spettrale da classificare la classe corrispondente al valore massimo delle mappe di uscita, ovvero il valore “non classificato” se tale valore massimo non dovesse raggiungere un valore sufficiente per garantire l’attribuzione ad una delle classi di interesse.Infine, le varie mappe vengono integrato in un unica mappa finale dove ogni pixel riporta un valore relativo ad una dato materiale.Il servizio è stato sviluppato da Regione Toscana nell'ambito del progetto TUS:CAN (Territorio Urbanizzato da Satellite: Classificazione e ANalisi), co-finanziato dall'Agenzia Spaziale Italiana tramite il programma “I4DP_PA” (Innovation for Downstream Preparation for Public Administrations).