Classificazione Object Oriented e caratterizzazione morfologica di semi di specie forestali tramite immagini fotografiche digitali
Creators: name: Fiorentini, Claudia
name: Chianucci, Francesco
name: Ciolli, Marco
name: Tattoni, Clara
name: Zatelli, Paolo
Publisher: name: Zenodo
Year: 2020
Subjects: Object-based Image Analysis
GRASS GIS
R language
semi di specie forestale

description: e foreste di latifoglie sono caratterizzate da una produzione variabile di semi tra un anno e l’altro. Durante le annate di "pasciona" si osserva una fruttificazione molto abbondante, che si alterna ad una o più annate di fruttificazione scarsa in maniera irregolare e le cui cause sono ancora oggetto di studio. Tale variabilità influenza fortemente le dinamiche naturali di tali ecosistemi e le catene trofiche dipendenti da tale disponibilità fluttuante di seme, che comprende tra le altre numerosi specie di roditori, uccelli, e ungulati selvatici. La stima della produzione di seme in un soprassuolo forestale avviene solitamente tramite raccolta manuale e conteggio del seme durante il periodo autunno-invernale in specifici collettori (<em>littertraps</em>). Tale metodo ovviamente è molto oneroso in termini di tempi e costi, il che ne limita anche la sua applicazione ad ampia scala geografica. In alternativa al metodo della raccolta manuale, è stato effettuato uno studio preliminare per testare metodi speditivi per la stima della produzione di seme tramite analisi di immagini fotografiche digitali della quantità di seme caduto a terra durante il periodo autunno-invernale. In questo lavoro ci si concentra sulla parametrizzazione della classificazione ad oggetti di immagini di semi di specie forestali e sulla validazione confrontando il risultato con quello ottenuto dalla conta manuale. La ricerca e l’analisi di immagini di semi e frutti si sono finora concentrate sui semi utilizzati in agricoltura. Gli studi disponibili sono focalizzati sull’analisi della forma di semi e frutti in condizioni di laboratorio, ovvero analizzando immagini contenenti un solo tipo di seme e con sfondo artificiale ed uniforme. L’analisi e identificazione del seme da immagini a terra in soprassuoli forestali presenta maggiori complessità, dal momento che il seme caduto a terra deve essere separato da altri elementi tipicamente presenti a livello del suolo, quali fogliame, rinnovazione naturale, legno morto, lettiera, che crea un background complesso dal quale dover identificare il seme caduto a terra. In questo lavoro si è valutato il metodo <em>Object-based Image Analysis </em>(OBIA) con classificazione supervisionata per la quantificazione della produzione del seme da fotografie in ambiente naturale La raccolta delle immagini è stata effettuata in soprassuoli di diverse specie forestali (faggio, castagno, cerro, leccio) e con diversi trattamenti selvicolturali (ceduo, fustaia, avviamento) tramite campionamento fotografico standard condotto durante il periodo autunnale-invernale utilizzando quadrati a terra di 50 cm x 50 cm posizionati nel terreno. Sono stati determinati i valori ottimali dei parametri per la segmentazione delle immagini, e successivamente sono state classificate con metodo <em>machine learning</em>, sfruttando le capacità di GRASS GIS e R, combinando diversi classificatori e sistemi di voto. Il risultato ottenuto è una mappa vettoriale per ogni immagine, in cui ad ogni seme corrisponde un poligono, al quale è associata una tabella che riporta la classificazione del seme e la sua caratterizzazione morfologica (superficie, perimetro, compattezza). È stata quindi possibile la descrizione della distribuzione di ogni parametro morfologico per ogni specie. Il risultato è stato testato rispetto ad una classificazione manuale dell’immagine stessa. L’utilizzo di sistemi FOSS garantisce la riproducibilità delle analisi ed il controllo dei risultati.
description: paolo.zatelli@unitn.it