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La comprensione dell’evoluzione dell’uso del suolo è cruciale per lo sviluppo sostenibile. L’intelligenza artificiale (IA) può contribuire a decifrare l’evoluzione dell’uso del suolo e il suo impatto sulla risposta idrologica e sulla dinamica socio-economica. In tale contesto, l’IA può contribuire ad analizzare le foto, con una combinazione sinergica di riconoscimento delle immagini, analisi delle serie temporali, rilevamento di oggetti ed estrazione di caratteristiche. Gli algoritmi di IA possono supportare l’analisi temporale delle immagini, offrendo una prospettiva dinamica sui cambiamenti dell’uso del suolo nel tempo. Tecniche per individuare oggetti specifici nelle immagini, come edifici ed elementi agricoli (solchi, terrazzi, ecc.), consentono di migliorare la granularità della modellazione dell’uso del suolo. Modelli possono correlare le caratteristiche derivate dalle immagini con i dati rilevati sul campo, consentendo una previsione accurata. L’integrazione dell’IA nei modelli idrologici simula l’impatto dei cambiamenti nell’uso del suolo su processi critici come il deflusso superficiale, il ricaricamento delle falde e l’erosione. Inoltre, la combinazione di dati di immagine con indicatori socio-economici svela le relazioni tra i cambiamenti dell’uso del suolo e lo sviluppo economico. L’utilizzo di tecniche di IA consente di integrare informazioni da diverse fonti. Infine, lo sviluppo di modelli predittivi può fornire ai decisori politici informazioni pratiche.
Applying AI to uncover land use evolution and socio-economic changes in rural areas through photo analysis. Understanding the evolution of land use is crucial for sustainable development. Artificial intelligence (AI) can support deciphering the evolution of land use and its interconnected impact on hydrological response and socio-economic dynamics. This lecture delves into the application of AI to analyze photos, utilizing a synergistic combination of image recognition, time series analysis, object detection, and feature extraction. AI algorithms can support the temporal analysis of imagery, providing a dynamic perspective on land use changes over time. Advanced techniques for pinpointing specific objects within images, such as buildings and agricultural features (furrows, terraces, etc.), allow to enhance the granularity of land use modeling. Machine learning models can correlate image-derived features with ground truth data, enabling accurate prediction and modeling of land use evolution. Integrating AI into hydrological models to simulate the impact of land use changes on critical processes like surface runoff, groundwater recharge, and erosion. Further, combining image data with socio-economic indicators to unravel the intricate relationships between land use changes and economic development. Utilizing AI techniques to seamlessly integrate diverse data sources for a holistic understanding. Finally, developing predictive models to forecast future land use changes, hydrological responses, and socio-economic trends, empowering policymakers with actionable insights.
