Determinazione dei parametri di segmentazione in immagini aeree e telerilevate: un approccio semantico all'ottimizzazione

La crescente disponibilità di programmi di image processing destinati all’estrazione di feature dalle immagini derivanti da aerofotogrammetria o telerilevamento satellitare porta all’attenzione della comunità scientifica nuove problematiche. Il superamento della logica pixel-oriented verso un approccio object-oriented conduce, infatti, a nuove possibilità, basate su caratteristiche semantiche, nel riconoscimento di oggetti quali edifici, strade, ed anche ambienti ecosistemici. Con un tale approccio l’analisi di un’immagine comincia da una segmentazione in zone omogenee, che sono l’unità base per la successiva classificazione delle immagini; si tratta di una fase cruciale dalla quale dipende il successo dell'intera procedura di estrazione di caratteristiche e di classificazione dell'immagine, affrontata dall'utente secondo diversi approcci non facilmente schematizzabili in una metodologia unitaria. Elementi tipicamente considerati sono la tipologia e la qualità delle immagini (compressione e formato, colore, bande impiegate, sorgente) e, nel caso di estrazione mirata e selettiva di determinate feature, le caratteristiche radiometriche e geometriche degli oggetti di interesse. Il lavoro presentato si indirizza alla definizione di indici da utilizzarsi nella definizione dei parametri ottimali della segmentazione. Sono state definite due tipologie di indici, o meglio di metodologie per la loro ricerca: la prima, rivolta alla determinazione del migliore matching tra una entità territoriale ed il segmento (oggetto) che la rappresenta, è principalmente legata alle differenze di area; la seconda, con un approccio più puramente semantico, ricerca la definizione di feature univocamente rappresentate da un segmento. Sono descritti i primi risultati ottenuti con procedure semi-automatiche ed automatiche messe a punto integrando il software eCognition ed applicazioni in ambiente GIS.