Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Alessandro VITALI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [AM03] SCIENZE FORESTALI, DEI SUOLI E DEL PAESAGGIO Master Degree (2 years) - [AM03] FOREST, SOILS AND LANDSCAPE SCIENCES
Dipartimento: [040027] Dip.Scienze Agrarie,Alimentari e AmbientaliDepartment: [040027] Dip.Scienze Agrarie,Alimentari e Ambientali
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2020-2021
Anno regolamentoAnno regolamento: 2019-2020
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 81
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: AGR/05 - ASSESTAMENTO FORESTALE E SELVICOLTURA
Italiano
Italian
Risultano propedeutiche a questo corso le conoscenze di base di dendrometria, selvicoltura, geomatica e l'utilizzo base di software GIS.
Basic knowledge of forest ecology, forest measurements, silviculture, geomatics and GIS application.
Il metodo didattico si avvale di: lezioni frontali in ppt (4 CFU) fornite in copia agli studenti; di esercitazioni di laboratorio (4 CFU) che coinvolgono singolarmente tutti gli studenti; rilievi in campo in aree di interesse forestale (1 CFU). Il corso è impartito anche in modalità e-learning utilizzando la piattaforma Moodle. All’interno di tale piattaforma sono disponibili: a) il materiale didattico strutturato in unità di apprendimento; b) le attività formative interattive (e-tivity); c) le informazioni e prenotazioni per le visite didattiche.
The didactic method is based on: ppt lectures (4 CFU) provided in copies to the students; laboratory exercises (4 CFU); field data collection (1 CFU). The course will be also available through an e-learning version using the Moodle platform. Within this platform, the course will be organized into: (i) teaching materials composed by different learning units; (ii) interactive activities (e-tivity); (iii) field trip information and reservations.
L’insegnamento permette agli studenti di acquisire adeguate conoscenze di base dell’ecologia del paesaggio applicata a diversi ecosistemi forestali, attraverso l’utilizzo di dati telerilevati integrati con dati di campo attraverso le analisi in ambiente GIS.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
L’insegnamento si pone come principale obiettivo didattico lo sviluppo nello studente della capacità di gestire ed analizzare simultaneamente dati di origine differente attraverso l’utilizzo di software freeware e strumenti tecnologicamente avanzati per le misure in bosco.
Competenze trasversali.
a) autonomia nel reperire ed analizzare dati geografici (gratuiti e commerciali) di interesse forestale; b) trasferire in modo chiaro ed esauriente dati, informazioni, idee, problemi e relative soluzioni tecniche a interlocutori, specialisti e non, rappresentativi delle diverse e specifiche competenze coinvolte nella gestione delle principali dinamiche del paesaggio forestale (forestale, agronomo, ingegnere, architetto, faunista, amministratore, ecc.).
Knowledge and Understanding.
The course enables students to acquire the fundamental knowledge about landscape ecology applied to the most important forest ecosystems, through the integration within a GIS environment of remotely sensed and field data.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The main aim of this course is to provide analytical skills and tools to manage a huge amount of spatially explicit data derived from different sources. This is done through the use of freeware software and other advanced instruments for field forest measurements.
Transversal Skills.
(i) autonomous capability to collect and analyze geographical data of forest landscapes; (ii) communications: capability of clearly and exhaustively communicate notions, ideas, problems and technical solutions to interlocutors, either professional or not, representative of the various and specific competencies in the forest management sector (foresters, agronomists, engineers, architects, biologists, administrators).
1 Introduzione alla landscape ecology: a) Principi di base della landscape ecology; b) I concetti di eterogeneità e scala; c) Tecniche di rilevo dati a scala di paesaggio. (1 CFU).
2 I sistemi informativi geografici (GIS) applicati ai paesaggi forestali (con esercitazioni in aula e in campo): analisi geomorfologica, georeferenziazione e tecniche di fotointerpretazione. (2 CFU).
3 Il telerilevamento ambientale, un’introduzione: a) I dati telerilevati (foto aeree, immagini satellitari, LiDAR); b) Analisi delle immagini (processamento e classificazione); c) Validazione di carte tematiche (2 CFU).
4 La struttura ed i processi del paesaggio forestale: Struttura del paesaggio e tecniche di misura (change detection, metriche del paesaggio e analisi spaziale). I processi del paesaggio forestale: Disturbi naturali ed antropici, cambiamenti di uso suolo, cambiamento climatico (3 CFU).
5 Analisi di paesaggi forestali: casi studio con misura della struttura del paesaggio per capire i processi ecologici in atto attraverso la raccolta e l’analisi di dati telerilevati e di campo (con esercitazioni in aula e in campo) (1 CFU).
1. Introduction to landscape ecology: a) Landscape ecology principles, b) Heterogeneity and scale concepts, c) Sampling design at landscape scale. (1 ECTS).
2. Geographic Information Systems applied to forest landscapes (with laboratory exercises): surface analysis, georeferencing tools, and photointerpretation techniques. (2 ECTS).
3. Introduction to remote sensing of environment: a) Remotely sensed data (aerial photographs, satellite images, LiDAR), b) Image processing, c) Categorical maps validation. (2 ECTS).
4. Forest landscape patterns and processes: landscape mosaic and its measurements (e.g. landscape metrics and spatial analysis); natural and anthropogenic disturbances, land use change, climate change (3 ECTS).
5. Analysis of forest landscapes: measuring landscape patterns to understand ecological processes using remote sensing and field based data (with lab exercises and field data collection) (1 ECTS).
L’esame si articola in due parti: a) una prova pratica in laboratorio con utilizzo di software GIS composta da 3 esercizi (max 5 punti ciascuno); b) una prova orale con 3 domande aperte (max 5 punti ciascuna) sull’intero programma svolto durante il corso.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Lo studente, nel corso del test a risposta multipla e della prova pratica in laboratorio, dovrà dimostrare: a) di aver assimilato gli elementi chiave dell’ecologia del paesaggio applicata alle dinamiche forestali; b) di conoscere i pregi, i difetti e le applicazioni dei principali dati telerilevati utilizzati; c) di aver svolto e compreso gli esercizi svolti durante le esercitazioni in laboratorio ed in campo. Per superare la prova orale, lo studente dovrà dimostrare di possedere una complessiva conoscenza dei contenuti, esposti in maniera sufficientemente corretta con utilizzo di adeguata terminologia tecnica, e di essere in grado di affrontare ragionamenti deduttivi che gli consentano di realizzare opportuni collegamenti all’interno della materia e di averne acquisito una completa padronanza.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Attribuzione del voto finale in trentesimi.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Il voto finale in trentesimi sarà composto dalla somma dei punteggi ottenuti nelle tre prove, considerando l'importanza di ciascuna di esse. La lode verrà attribuita agli studenti che, avendo conseguito la valutazione massima, abbiano dimostrato la completa padronanza della materia.
Learning Evaluation Methods.
The exam includes: a) a practical test using GIS software consisting of 3 exercises (max 5 points each); b) an oral test with 3 open questions (max 5 points each) concerning the whole course contents.
Learning Evaluation Criteria.
In the multiple choiche and informatic-laboratory tests, student will have to: (a) demonstrate knowledge of basic principles of landscape ecology applied to relevant forest dynamics and other processes; (b) demonstrate knowledge of characteristics and main applications in forest ecology of remote sensing data used; (c) demonstrate to have done and understood the exercises of lab and field applications. To pass the oral exam, the student must demonstrate an overall understanding of the content using appropriate technical terminology, and to be able to deal with deductive reasoning that enable him to create links within matter, and to have a complete mastery of the subject.
Learning Measurement Criteria.
The final mark is attributed in thirtieths. Successful completion of the examination will lead to grades ranging from 18 to 30 “cum laude”.
Final Mark Allocation Criteria.
The final mark in thirtieths is attributed as sum of all tests, considering the importance of each. The degree of 30 “cum laude” is attributed when the student demonstrates complete mastery of the subject.
Articoli scientifici di particolare interesse didattico verranno distribuiti e discussi durante il corso. Nessun libro di testo è richiesto per questo corso, ma i seguenti sono considerati utili ai fini dell'apprendimento dei concetti affrontati durante il corso:
1. Turner M.G., Gardner R.H. 2015. “Landscape Ecology in Theory and Practice: Pattern and Process”, Springer, New York.
2. Gergel S.E., Turner M.G. 2002. “Learning Landscape Ecology: A Practical Guide to Concepts and Techniques”, Springer, New York.
3. Pickett, S.T.A., White PS., 2013. “The ecology of natural disturbance and patch dynamics”. Academic Press, San Diego.
4. Lillesand, TM., Kiefer R.W., Chipman J.W., 2015. “Remote Sensing and Image Interpretation”, Wiley, Hoboken.
Relevant scientific papers will be given and discussed during the course. No textbook is required for this course; you may find the following texts to be useful background material:
1. Turner M.G., Gardner R.H. 2015. “Landscape Ecology in Theory and Practice: Pattern and Process”, Springer, New York.
2. Gergel S.E., Turner M.G. 2002. “Learning Landscape Ecology: A Practical Guide to Concepts and Techniques”, Springer, New York.
3. Pickett, S.T.A., White PS., 2013. “The ecology of natural disturbance and patch dynamics”. Academic Press, San Diego.
4. Lillesand, TM., Kiefer R.W., Chipman J.W., 2015. “Remote Sensing and Image Interpretation”, Wiley, Hoboken.
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2020-2021
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
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