Definizione automatica di Unità di Versante (Slope Units)

Analisi geomorfologiche ed ambientali quantitative richiedono l’adozione unità di mappatura, domini spaziali ben definiti che forniscono i confini all’interno dei quali aggregare variabili ambientali e morfometriche ed eseguire i calcoli necessari. Le celle di una griglia, tipicamente quella di un modello digitale del terreno, sono la scelta di unità di mappatura più comune. Una scelta più saggia è rappresentata dalle unità di versante (note come slope units), una suddivisione irregolare del terreno delimitata da spartiacque e linee di drenaggio che mantiene una relazione più forte con la topografia che è completamente assente nelle analisi basate su un grigliato.
Abbiamo sviluppato un software per la definizione automatica delle unità di versante, per un dato modello digitale del terreno. La procedura è adattiva, nel senso che definisce unità di forma e, soprattutto, dimensioni diverse a seconda delle caratteristiche locali del terreno.

Inoltre abbiamo sviluppato una procedura di ottimizzazione delle dimensioni delle unità di versante adatta per aree arbitrariamente grandi e con grado di eterogeneità variabile. La figura in basso mostra un esempio di diverse suddivisioni in unità di versante con diverse dimensioni (A, B, C). Suddivisioni con dimensioni diverse sono annidate l’una nell’altra (D, E). La figura mostra anche delle frane mappate nell’area, a titolo illustrativo.
Suggeriamo l’utilizzo della mappa di unità di versante per zonazioni del territorio di diversa natura, per esempio per la modellazione della suscettibilità da frana, modellazione idrologica e di erosione, studi geo-ambientali, di ecologia, scienze forestali, utilizzo del suolo che richiedono l’identificazione di domini territoriali omogenei e orientati in direzioni distinte.

Esempio di diverse suddivisioni in unità di versante con diverse dimensioni (A, B, C)

Ulteriori informazioni

Software e mappe disponibili sul sito web del gruppo di Geomorfologia del CNR IRPI »

Citazioni:

Alvioli M., Guzzetti F., Marchesini I., (2020). Parameter-free delineation of slope units and terrain subdivision of Italy. Geomorphology 258, 107124. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2020.107124

Alvioli M., Marchesini I., Reichenbach P., Rossi M., Ardizzone F., Fiorucci F., Guzzetti F. (2016). Automatic delineation of geomorphological slope units with r.slopeunits v1.0 and their optimization for landslide susceptibility modeling. Geoscientific Model Development 9, 3975-3991. https://doi.org/10.5194/gmd-9-3975-2016

Altri lavori che fanno uso di slope units ottenute con il software:

Jacobs L., Kervyn M., Reichenbach P., Rossi M., Marchesini I., Alvioli M., Dewitte O. (2020). Regional susceptibility assessments with heterogeneous landslide information: Slope unit- vs. pixel-based approach. Geomorphology 256, 107084. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2020.107084

Domènech G., Alvioli M., Corominas J. (2020). Preparing first-time slope failures hazard maps: from pixel-based to slope unit-based. Landslides 17, 249-265. https://doi.org/10.1007/s10346-019-01279-4

Tanyas H., van Westen C. J., Persello C., Alvioli M. (2019). Rapid prediction of the magnitude scale of landslide events triggered by an earthquake. Landslides 16, 661-676. https://doi.org/10.1007/s10346-019-01136-4

Tanyas H., Rossi M., Alvioli M., van Westen C. J., Marchesini I. (2019). A global slope unit-based method for the near real-time prediction of earthquake-induced landslides. Geomorphology 327, 126-146. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2018.10.022

Bornaetxea T., Rossi M., Marchesini I., Alvioli M. (2018). Effective surveyed area and its role in statistical landslide susceptibility assessments. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 18, 2455-2469. https://doi.org/10.5194/nhess-18-2455-2018

Alvioli M., Mondini A.C., Fiorucci F., Cardinali M., Marchesini I. (2018). Topography-driven satellite imagery analysis for landslide mapping. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 9, 544-567. https://doi.org/10.1080/19475705.2018.1458050

Schloegel R, Marchesini I., Alvioli M., Reichenbach P., Rossi M., Malet J.-P. (2018). Optimizing landslide susceptibility zonation: Effects of DEM spatial resolution and slope unit delineation on logistic regression models. Geomorphology 301, 10-20. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2017.10.018 

Alvioli M., Guzzetti F., Rossi M. (2014). Scaling properties of rainfall induced landslides predicted by a physically based model. Geomorphology 213, 38-47. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2013.12.039