L’obiettivo del lavoro che vi proponiamo questa settimana è stato quello di sviluppare un approccio sistemico che combina la modellazione geologica e idrogeologica con dati di telerilevamento supportati da deep learning volto alla valutazione e riduzione del rischio di frane complesse nelle zone turistiche costiere.
Lo studio mostra come un approccio multidisciplinare consenta di integrare analisi fisiche e sociali del rischio da frana in contesti costieri ad alta esposizione, sviluppando un modello sito-specifico per la costa di Sirolo basato su monitoraggi avanzati e analisi delle precipitazioni.
L’integrazione di deep learning ed indagini sulla percezione del rischio evidenzia un divario tra esposizione reale e consapevolezza pubblica, indicando la necessità di strategie di mitigazione e comunicazione integrate, adattate alla stagionalità e alla complessità del contesto costiero.
Il lavoro è stato svolto grazie al supporto della fondazione Cariverona, Programma 2024 Capitale Naturale.
L’articolo è disponibile qui: 10.1016/j.ijdrr.2025.105810