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Soft Computing: a new approach to managing environmental problems
No full textThe role of uncertainty is crucial for an efficient and coherent resolution of complex environmental problems. Geographical Information Systems (GIS) are deeply present in many sectors of research, applications, management: the technological evolution ackowledged in GIS architectures makes this challenge an effordable activity. Soft Computing, as witnessed by this special issue, may play an important role, renforcing some concrete modelizations implementable in GIS-based software. The researcherers on GIS are very often faced with the typical problematics of geographic nature: imprecise information, dishomogeneous parameters, insufficient quality and quantity of the input data, different and scarse sources. The management of this complexity is hence hard, but possible if it is dealt ‘‘softly’’. On the other hand, fuzzy logic and, more generally Soft Computing, does not wish to be alternative to the consolidated GIS methodology but it wants to appear integrative with it as this issue shall be trying to show. Just the manipulation of geographic data by using linguistic variables and terms allow to modelthe abovecited complexity with respect to the rigidity of the numerical data, usually supplied from the experts or from the Local Administrations in incomplete or imprecise form. This special issue collectes the contributes of well known authors. This collection offers to the reader of the Journal the opportunity to better understand where soft computing technologies can be successfully applied, and, from a more formal standpoint, the theoretical aspects that must be faced in order to move on the applications. I sincerely thank each invited author and the Editors of Soft Computing journal for giving me the opportunity to organize this issue
Un GIS come strumento di supporto alle decisioni per migliorare la stima OMI degli immobili: analisi di prossimità ai servizi. Sperimentazione su alcuni edifici del comune di Napoli
No full textObiettivo della tesi è quello di sperimentare un GIS, come strumento a supporto decisionale che migliori la stima del valore economico di un bene immobiliare effettuata dall’Agenzia del territorio.
I valori contenuti nella banca dati delle quotazioni immobiliari dell'Osservatorio del mercato immobiliare dell'Agenzia del territorio:
Tale stima è costituita da una valutazione di massima delle quotazioni immobiliari determinati dall’Agenzia effettuata suddividendo il territorio in aree omogenee in termini urbanistici, socio-economici, ambientali, di presenza di servizi, ecc., le zone OMI. Una zona OMI è inserita in un'unica microzona catastale; l’Agenzia determina le stime dei valori minimo e massimo di una quotazione immobiliare per immobili di una determinata destinazione d’uso inseriti in una zona OMI.
Il lavoro di tesi intende migliorare questa valutazione prendendo in considerazione in dettaglio i servizi che insistono nel tessuto urbano in cui è localizzato l’edificio in cui l’immobile è ubicato.
Fermo restando, infatti , la considerazione ovvia che le stime dell’Agenzia sono solo di massima e non intendono sostituire la valutazione dettagliata del tecnico professionista, che prende in considerazione tutti gli necessari a valutarne il valore economico (lo stato, il valore storico e posizionale, ecc.), lo strumento GIS che si è sperimentato intende analizzare più a fondo la valutazione della presenza di servizi, valutazione troppo generalizzata e fatta nell’ambito di una zona e non considerando le reali distanza lungo la rete di traffico del servizio dal luogo in cui è georiferito l’edificio.
Nel lavoro di tesi è stato sperimentato un processo che permette di valutare degli indicatori di prossimità di una specifica tipologia di servizio dall’edificio; con l’utilizzo della fuzzy logica e l’impiego di fuzzy set è stato possibile valutare un indicatore di sintesi finale di prossimità dei servizi all’edificio, normalizzato nell’intervallo [0,1]. L’approccio fuzzy è necessario in quanto rappresenta il modello più adatto alla valutazione del grado di prossimità di un servizio all’edificio, esprimendo in termini di fuzzy set concetti in linguistici come “vicino”, “ a media distanza” e “lontano”. L’indicatore finale di prossimità è determinato in termini di media pesata dei valori di prossimità dei singoli servizi, considerando la rilevanza di ogni servizio.
Questo indicatore è stato impiegato per migliorare la valutazione OMI di un’immobile di una certa destinazione d’uso in modo da tenere conto in maniera più approfondita della presenza di servizi che insistono sul complesso territoriale/urbano in cui è situato l’edificio.
Le singole fasi del processo sono state messe a punto utilizzando un insieme di funzionalità evolute messe a disposizione dal GIS, quali l’impiego delle funzioni closet facility di network analysis per la determinazione della distanza dal servizio più vicino lungo la rete di traffico e la realizzazione della geobancadati delle zone OMI e l’accesso e l’interrogazione della banca dati delle valutazioni OMI.
Nel processo sono stati assegnati su base deduttiva un insieme di parametri quali la distanza di cut-off di un servizio (ovvero la distanza in metri lungo la rete di traffico del servizio più vicino oltre la quale la prossimità del servizio all’edificio è considerata nulla), e il peso o rilevanza del servizio. L’obiettivo della tesi è stato la sperimentazione del processo; ulteriori raffinamenti potranno condurre a valutazioni ancor più precise dei parametri suddetti.
Il lavoro di ricerca potrà in futuro essere ulteriormente sviluppato prendendo in considerazione e acquisendo nella geobancadati tutte le caratteristiche informative intrinseche dell’edificio, quali caratteristiche storiche e architettoniche, caratteristiche strutturali e manutentive, presenza di servizi interni e qualitativi come presenza di impianto ascensore, impianto termoautonomo di riscaldamento, posto auto, vano cortile, ecc.)
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