Estrazione classi spettrali su immagini satellitari preclassificate tramite postgis/postgresql

Obiettivo di questa tesi è quello di sviluppare, coordinato da Gaiag, un sistema per identificare una o più classi semantiche da associare ai pixel di un'immagine satellitare preclassificata. Più precisamente, il mio scopo è stato quello di selezionare e analizzare solo quei pixel caratterizzati da specifici attributi semantici come la vegetazione, il suolo urbano o l'acqua, da un immagine satellitare cui sono state associate le classi semantiche grazie ad un programma utilizzato all'interno dell'azienda e grazie a delle query ho ridefinito i cromatismi dei pixel differenti dalla nostra classe e successivamente ho sviluppato un'applicazione Java che permette di visualizzare le immagini caricate all'interno dei database spaziali dopo la colorazione.

Progettazione e realizzazione di un database mediante software open source per l'analisi della mobilità e dell'accessibilità di Bologna

L'elaborato tratta la progettazione e la costruzione di un database, mediante l'utilizzo di un Database Management System (DBMS), correlato a una interfaccia GIS, con l'obiettivo di ottenere una panoramica del sistema della mobilità del Comune di Bologna. I software che si utilizzano sono QGIS e PostgreSQL, entrambi open source. Si descrive nel dettaglio la fase di raccolta e selezione dei file da inserire nel database, riguardanti la mobilità, i trasporti e le infrastrutture viarie, la maggior parte dei quali provenienti dagli uffici del Comune di Bologna. In seguito si mostra la fase di realizzazione del database e si effettuano interrogazioni sui dati inseriti, per ottenere nuove informazioni che descrivono la mobilità e l'accessibilità urbana. L'analisi della tesi si focalizza verso la valutazione dell'accessibilità alle modalità sostenibili, quali trasporto pubblico e modalità non motorizzate (mobilità ciclistica e pedonale). In questo modo si crea uno strumento per individuare punti di forza e criticità del sistema della mobilità.

LIFE4Pollinators app: gamification, citizen science e machine learning per la classificazione e monitoraggio degli insetti impollinatori

Il tema della biodiversità sta assumendo sempre più importanza negli ultimi decenni a causa delle condizioni di rischio, dovute alle attività umane, a cui l'intero mondo naturale è costantemente sottoposto. In questo contesto diventa sempre più importante l'educazione ambientale per aumentare la consapevolezza delle persone e per far si che ognuno possa adottare i dovuti accorgimenti nel rispetto e nella preservazione della natura. Questo progetto nasce con l'obiettivo di approfondire il tema della sensibilizzazione, attraverso lo sviluppo di una applicazione nativa android in grado di classificare gli insetti impollinatori e che, grazie all'integrazione di elementi di gamification, sia in grado di motivare l'utente ad approfondire le proprie conoscenze. Il progetto di tesi è suddiviso in tre capitoli: il primo descrive i concetti di biodiversità, gamification e citizen science su cui si basa l'elaborato; il secondo capitolo rappresenta la fase di progettazione per strutturare il database, le interfacce grafiche e per capire le tecnologie migliore da utilizzare; infine il terzo capitolo mostra l'implementazione completa del progetto, descrivendone nel dettaglio le funzionalità.

Crowdsourcing e gamification in un'app di citizen science per la raccolta dati sull'inquinamento acustico e luminoso

Al giorno d’oggi, l’inquinamento costituisce una delle principali problematiche che l’uomo e il pianeta si trovano ad affrontare. Questo progetto di tesi si pone come obiettivo quello di coinvolgere le persone nella raccolta di dati sull'inquinamento acustico e luminoso attraverso un'app Android, realizzata sfruttando strategie e metodologie quali crowdsourcing, crowdsensing, citizen science e gamification. Il volume di tesi descrive quindi il contesto in cui si è svolto questo progetto, le tecnologie utilizzate e l'implementazione finale. In particolare, nel primo capitolo viene descritto il contesto generale con un approfondimento sul fenomeno dell'inquinamento, trattando in dettaglio quello sonoro e luminoso. Inoltre, il capitolo approfondisce i concetti di crowdsourcing, crowdsensing, citizen science e gamification. Nel secondo capitolo, invece, vengono illustrate le tecnologie utilizzate sia nel client, cioè l'applicazione Android con le sue funzionalità, sia nel server, che comprende l'uso di Flask e di un database PostgreSQL, oltre a delle API di tipo REST. Il terzo e ultimo capitolo verte sull'implementazione dell'applicazione, con dei focus sulle principali scelte adottate.