CLUSTER ANALYSIS, CLASSIFICAZIONE NUMERICA E REMOTE SENSING. METODI DI ANALISI INTEGRATI APPLICATI ALLA SURVEY PRESSO SAN BASILIO DI ARIANO NEL POLESINE (RO)

Il contributo illustra le potenzialità informative di una metodologia multidisciplinare adottata nella fase di post-processing dei dati di una survey intensiva effettuata nel 2018 a San Basilio di Ariano nel Polesine (RO). Da un punto di vista metodologico, in prima battuta l’aerofotointerpretazione e il trattamento dei Modelli Digitali del Terreno (DTM) sono stati integrati, allo scopo di individuare possibili feature del paesaggio antico anche in rapporto ai dati geomorfologici. Su questo fondale, elaborato come guida per le indagini sul campo, ma poi ricalibrato in fase di post-processing, sono stati processati in ambiente GIS i dati emersi dalla ricognizione. I risultati della ricerca, oltre a offrire nuovi spunti di lettura sull’evoluzione storica e sul paesaggio dell’abitato preromano – ma anche sulla frequentazione di età romana – hanno permesso di effettuare una riflessione sui metodi di campionamento dei dati nell’ambito di una survey intensiva, anche in relazione alle elaborazioni a cui gli stessi dati possono essere sottoposti. Tale riflessione si è sviluppata confrontando due possibili approcci di analisi dei dati: da un lato le analisi spaziali e dall’altro la classificazione numerica, applicate rispettivamente sfruttando la cluster analysis e la classificazione numerica univariata. Questo confronto ha consentito sia di delineare potenzialità e limiti delle due metodologie di analisi, sia di sottolineare come i due approcci possano essere integrati.