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Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2014/2015
Scuola Scuola di Architettura Civile
Insegnamento 096512 - TRATTAMENTO DELLE OSSERVAZIONI 2
Docente Mussio Luigi
Cfu 4.00 Tipo insegnamento Monodisciplinare

Corso di Studi Codice Piano di Studio preventivamente approvato Da (compreso) A (escluso) Nome Sezione Insegnamento
Arc - Urb - Cost (1 liv.)(ord. 270) - BV (1118) PROGETTAZIONE ARCHITETTONICAARCAZZZZ096512 - TRATTAMENTO DELLE OSSERVAZIONI 2
SCIAZZZZ096488 - DATA PROCESSING 2
Arc - Urb - Cost (1 liv.)(ord. 270) - BV (1151) ARCHITETTURA DELLE COSTRUZIONI***AZZZZ096512 - TRATTAMENTO DELLE OSSERVAZIONI 2

Programma dettagliato e risultati di apprendimento attesi

TRATTAMENTO DELLE OSSERVAZIONI 2 (GEOMATICA)

 

 

Articolazione e contenuti dell’insegnamento

 

Le discipline del rilevamento sembravano consolidate ed esaurite come possibilità di ampliamento ed approfondimento. La rivoluzione culturale, scientifica e tecnologica, provocata insieme dalla conquista dello spazio e dalle tecnologie dell’informazione, in particolare, sul versante della teoria dei modelli e dell’informatica grafica, ha dischiuso nuovi orizzonti applicativi. Per affrontare queste nuove frontiere, occorre un modo nuovo di procedere, di considerare le cose: una nuova filosofia comportamentale, quasi una nuova disciplina: la geomatica. L’estensione dello spazio delle scale e la vastità dei campi d’applicazione fanno sì che moltissime siano le discipline coinvolte, beneficiarie di utili ricadute. Tutti i settori dell’ingegneria civile, edile e per l’ambiente ed il territorio (come pure molti settori dell’ingegneria industriale) beneficiano di possibili ricadute positive. Inoltre altri importanti settori sono fruitrici degli stessi vantaggi: dalle scienze della terra alle scienze naturali ed ambientali, dall’urbanistica all’architettura, dall’architettura di interni al disegno industriale, dall’archeologia alle arti figurative, dalla medicina alla chimica. In sintesi, tutte le discipline che abbisognano di informazioni metriche e/o tematiche. A tutto ciò, si aggiunge l’ingegneria dell’informazione che è insieme fornitrice di tecnologia e beneficiaria di nuovi campi d’interesse in ambito civile.

Le discipline del rilevamento sono discipline del calcolo e l’impatto maggiore dell’elettronica e dell’informatica, sulle discipline del rilevamento, è nel settore del calcolo: laboriose metodologie analogiche sono ormai state abbandonate e sostituite completamente da metodologie analitiche e procedure digitali praticamente computabili. Di conseguenza, un trattamento delle osservazioni, con errori relativi compresi fra 10-5 e 10-7, deve saper gestire ed elaborare basi di dati la cui dimensione varia fra 106 e 1010, determinare stime di parametri in numero variabile fra 104 e 106 e procedere all’analisi (statistica e numerica) dei dati stessi, possibilmente con livelli di affidabilità pari o superiori a 0.8. Può sembrare strano l'accostamento pesante fra sistemi informativi a referenza spaziale (con basi di dati variabili nel tempo e non, ed eventualmente estensibili), da un lato, ed analisi dei dati, dall'altro. Infatti tipicamente i primi fanno riferimento a problemi di cartografia numerica, mentre la seconda costituisce una particolare branca della statistica e della matematica applicata. Tuttavia questo accostamento, usuale nei paesi dell'Europa Centrale e Settentrionale, è più che opportuno e ben fruttifero, in quanto permette di valutare l'incertezza dei dati contenuti e di formulare complessi modelli interpretativi, superando le rigidità imposte dai sistemi chiusi.

 

 

Programma d'esame

 

  1. INSIEMI ORDINATI (LE BASI DI DATI E LA LORO CATALOGAZIONE)

 

  1. Semplificazione strutturale.
  2. Analisi fattoriale.
  3. Campionamenti e simulazione.
  4. Progettazione degli esperimenti:
  • ottimizzazione della configurazione e dei pesi delle osservazioni;
  • studio dell’affidabilità delle osservazioni.

 

  1. ANALISI MULTIVARIATA

 

  1. Inferenza statistica multivariata.
  2. Cluster analysis.
  3. Analisi di varianza,
  4. Regressione multipla.

 

  1. INTERPOLAZIONE ED APPROSSIMAZIONE

 

  1. Proprietà dei processi stocastici.
  2. Identificazione del modello stocastico: stime di covarianza.
  3. Filtraggio e predizione:
  • metodo dei minimi quadrati generalizzati;
  • metodo della collocazione;
  • krieging;
  • procedure di stima con metodi robusti.
  1. Validazione dei modelli:
  • studio di serie temporali;
  • ricostruzione di linee, superfici e campi 3D;
  • matching di segmenti, figure ed oggetti;
  • auto-consistenza e cross-validazione.

 

  1. IDENTIFICAZIONE DI STRUTTURE LATENTI

 

  1. Problemi di ordinamento:
  • strutture cellulari, reticolari e relazionali;
  • riconoscimento di forme note.
  1. Classificazione di forme.
  2. Tecniche di segmentazione:
  • riconoscimento di segnali temporali;
  • riconoscimento di frontiere in campi a referenza spaziale;
  • riconoscimento di caratteristiche morfologiche di figure ed oggetti.
  1. Descrittori di forma.

 

 

Struttura didattica

Il corso consta di lezioni ex – cathedra e delle relative esercitazioni, nonché di seminari monografici su aspetti salienti dell’Analisi dei Dati e della Statistica Computazionale. A partire da questi, gli allievi possono predisporre elaborati integrativi, opportunamente concordati.

 

 

Modalità d’esame

L’esame consta di norma di una prova scritta (sugli argomenti svolti) che la commissione si riserva di verificare in sede di attribuzione del voto. Gli studenti che avranno positivamente superato le esercitazioni previste dal programma potranno sostenere prove d’esame per scrutinio.

 

 

Bibliografia

Per un corso così concepito, non è disponibile un unico testo base. Durante le lezioni verranno distribuite dispense e schede didattiche. La bibliografia propone alcuni possibili testi, di diverso grado di difficoltà, che saranno utilizzati nel corso delle lezioni.

 

Battistini E.: Probabilità e statistica – un approccio interattivo con Excel. McGraw – Hill.

M. Brovelli, F. Migliaccio: Trattamento statistico dei dati - Esercizi. CLUP.

B. V. Frosini: Introduzione alla statistica. La Nuova Italia Scientifica.

D.C. Montgomery: Controllo statistico della qualità. McGraw-Hill.

M. Mood, et al.: Introduzione alla Statistica. McGraw – Hill.

F. Ricci: Statistica ed elaborazione statistica delle informazioni. Zanichelli.

F. Sansò: Il trattamento statistico dei dati. CLUP.

G. Togliatti: Fondamenti di statistica. CLUP/Hoepli.

 

 

DATA PROCESSING 2 (Geomatics for students in Civil Architecture)

 

  1. Design of experiments

1.1Overview of statistics and geomatics

1.2Sampling

1.3Factorial analysis

1.4Simulation and optimization

 

  1. Multivariate analysis

2.1Multivariate inference

2.2Cluster analysis

2.3Variance analysis

2.4Multiple regression

 

  1. Stochastic processes

      3.1 Properties of stochastic processes

      3.2 Covariance estimation

      3.3 Best linear estimators

            Examples

            Numerical methods

      3.4 Data and model validation

 

  1. Discrete mathematics

4.1 Ordering and dissection

4.2 Texture analysis

4.3 Segmentation and matching

4.4 Form descriptors

 

Essential bibliography

  1. Cressie N.A. (1991): Statistics for Spatial Data. Wiley and Sons, New York.
  2. Kaufman L., Rousseeuw P.J. (1990): Finding Groups in Data. Wiley & Sons, New York.
  3. Rousseeuw P.J, Leroy A.M. (1987): Robust Regression and Outlier Detection. Wiley & Sons, New York.

Note Sulla Modalità di valutazione
 

Bibliografia

Mix Forme Didattiche
Tipo Forma Didattica Ore didattiche
lezione
35.0
esercitazione
15.0
laboratorio informatico
0.0
laboratorio sperimentale
0.0
progetto
0.0
laboratorio di progetto
0.0

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Inglese
Disponibilità di materiale didattico/slides in lingua inglese
Disponibilità di libri di testo/bibliografia in lingua inglese
Possibilità di sostenere l'esame in lingua inglese
Disponibilità di supporto didattico in lingua inglese

Note Docente
schedaincarico v. 1.6.1 / 1.6.1
Area Servizi ICT
28/02/2020