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Giuliano Langella (1), Angelo Basile (1), Antonello Bonfante (1), Piero Manna (2), Fabio Terribile (2) (2013)
Automaticit\u00E0 e tempi di calcolo per la mappatura digitale: esperimenti con kriging regressivo e neurocomputing
in LA CENTRALITA' DEL SUOLO NEL SISTEMA AGRARIO E FORESTALE, Viterbo (IT), 25-28 giugno 2013
"^^rdf:HTML ; pubblicazioni:autori "Giuliano Langella (1), Angelo Basile (1), Antonello Bonfante (1), Piero Manna (2), Fabio Terribile (2)"^^xsd:string ; skos:note "Comunicazione"^^xsd:string ; pubblicazioni:affiliazioni "(1) ISAFoM - Istituto per i sistemi agricoli e forestali del mediterraneo, CNR\n(2) Dipartimento di Agraria, Universit\u00E0 degli studi di Napoli Federico II"^^xsd:string ; pubblicazioni:titolo "Automaticit\u00E0 e tempi di calcolo per la mappatura digitale: esperimenti con kriging regressivo e neurocomputing"^^xsd:string ; prodottidellaricerca:abstract "Procedure di Digital Soil Mapping sono ampiamente utilizzate per calcolare mappe bidimensionali di parametri pedologici. Il lavoro propone un esercizio di applicazione per costituire servizi real-time di mappatura via internet con kriging regressivo (RK) e gruppi di reti neuronali artificiali (BAGAP) per valutare e comparare (i) l'accuratezza delle predizioni, (ii) la suscettibilit\u00E0 di essere inclusi in motori di calcolo automatici (WPS, web processing services), e (iii) i tempi di calcolo necessari a calibrare i modelli ed a realizzare predizioni spaziali.\nIl kriging regressivo \u00E8 probabilmente il metodo geostatistico pi\u00F9 diffuso per la mappatura digitale dei suoli. Nel nostro esperimento abbiamo testato il kriging regressivo EBLUP (Estimated Best Linear Unbiased Predictor) basato su REML (REstricted Maximum Likelyhood) in quanto \u00E8 considerata la variante di RK statisticamente pi\u00F9 robusta dai pedometrici. L'esperimento comprende l'analisi di un approccio multi-parametrico e non lineare basato sull'apprendimento automatico (machine learning) e chiamato BAGAP (Bootstrap aggregating Artificial neural networks with Genetic Algorithms and Principal component regression). BAGAP combina (mediante regressione delle componenti principali) un gruppo selezionato di reti neuronali (la selezione \u00E8 operata da algoritmi genetici) per produrre una risposta aggregata a livello di gruppo di reti neuronali.\nLo scopo di implementare e testare questi due particolari modelli \u00E8 quello di verificare se e quanto il metodo pi\u00F9 complesso basato sul neurocomputing \u00E8 pi\u00F9 accurato nelle predizioni spaziali. Consapevoli delle difficolt\u00E0 generali e particolari legate alla manipolazione di oggetti basati sui metodi RK e BAGAP quando applicati in svariati contesti applicativi, esploriamo la suscettibilit\u00E0 di incapsularli in dispositivi WPS per una valutazione comparativa e di fattibilit\u00E0 anche in considerazione degli aspetti di automaticit\u00E0 e tempi di risposta. Questi ultimi sono possibilmente esplorati mediante l'ausilio di leve computazionali basate su tecniche di calcolo ad alta prestazione."@it ; prodottidellaricerca:prodottoDi istituto:CDS084 , modulo:ID2222 ; pubblicazioni:autoreCNR unitaDiPersonaleEsterno:ID17539 , unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA547 , unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA14532 . @prefix parolechiave: . prodotto:ID237600 parolechiave:insiemeDiParoleChiave . parolechiave:insiemeDiParoleChiaveDi prodotto:ID237600 .