Il "backscattering" si riferisce al processo per cui una parte dell'energia di un'onda, che può essere acustica o elettromagnetica, viene riflessa indietro verso la sua fonte dopo aver colpito una superficie o un oggetto. Nel contesto del sonar multibeam o side scan, il backscattering è la riflessione del segnale acustico che viene inviato verso il fondo marino o verso altri oggetti sott'acqua. Questo fenomeno è fondamentale nelle tecniche di rilievo idrografico e di remote sensing marino, poiché le proprietà del segnale di backscatter, come l'intensità e la struttura della riflessione, possono fornire informazioni preziose sulla composizione, la texture e la morfologia del fondale oceanico o dei bersagli rilevati. I dati di backscatter sono raccolti dai sonar durante le indagini e, attraverso l'analisi di questi dati, è possibile creare mappe del fondale, rilevare oggetti sommersi, monitorare l'ambiente marino e condurre studi geologici, ecologici e archeologici. Questo segnale riflettente è indicativo delle caratteristiche fisiche del fondale, come la composizione, la rugosità e la durezza del substrato.
I valori di backscatter vengono misurati in decibel (dB) e sono generalmente visualizzati come immagini di raster dove le varie intensità sono rappresentate attraverso una scala di grigi o colori. I dati di backscatter esistono in diversi tipi, con i più comuni che sono il tipo "singolo valore per fascio" e il tipo "serie temporale del fascio". Nel tipo "singolo valore per fascio", il valore registrato può essere l'ampiezza del backscatter del campione corrispondente al rilevamento del fondo, o può essere calcolato da campioni vicini (come l'ampiezza media dei campioni corrispondenti all'impronta del fascio). Il tipo "serie temporale del fascio" consiste in una breve sequenza di campioni di backscatter per ogni fascio, di solito selezionati dal firmware come intervallo di campioni teoricamente corrispondente alla propagazione dell'impulso sul fondale marino. Possono essere utilizzati dati di backsacttering provenienti da SSS o MBES. Un Multibeam può registrare dati di Backscattering in modalità SSS-like e SNIPPET ed alcuni possono essere anche multifrequenza.
Il termine "snippet" è specifico per alcuni sistemi multibeam e si riferisce a un sottoinsieme selezionato dell'intero eco acquisito, che viene utilizzato per fornire informazioni dettagliate riguardo alla riflettività del fondale. Un snippet è essenzialmente una porzione dell'eco che rappresenta la parte di segnale più forte e viene catturato in un breve intervallo di tempo intorno al picco dell'eco. Questi dati possono essere utilizzati per raffinare la stima della riflettività del fondo e ottenere un'immagine più precisa della composizione e della texture del fondale in prossimità del punto in cui l'apice del beam acustico colpisce il fondo. I dati "Sidescan-like" sono ottenuti attraverso un processo di mediazione che produce valori di intensità, mentre i dati Snippet rappresentano una serie temporale di valori di intensità per ciascun fascio. Questo significa che i dati Sidescan-like sono più utili per visualizzare informazioni morfologiche del fondale, come forme di fondo, ghiaia e Posidonia oceanica, grazie alla loro capacità di rilevare le ombre e le strutture morfologiche. I dati Snippet, d'altra parte, consentono di definire più chiaramente i confini delle facies acustiche grazie alla loro alta risoluzione e alla capacità di rappresentare la variazione di intensità del backscatter senza le distorsioni legate alla morfologia del fondale.
Per comprendere meglio la differenza immagina di avere una fotocamera che, invece di scattare foto con la luce, usa il suono per "vedere" sotto l'acqua. I dati Sidescan-like sono come una foto panoramica del fondale marino creata usando il suono, dove ogni parte dell'immagine ha un livello di "chiarezza" (intensità) basato su quanto suono viene riflesso indietro verso la fotocamera sonora. Questi dati vengono poi "mediati", il che significa che vengono combinati e semplificati per rendere l'immagine più chiara, ma questo processo può anche perdere alcuni dettagli. D'altra parte, i dati Snippet sono come se la fotocamera sonora scattasse una serie di foto strette e lunghe (come strisce) per ogni singolo "raggio" o fascio di suono che invia. Ogni striscia mostra esattamente come varia la "chiarezza" (intensità del suono riflesso) lungo quel raggio, da vicino a lontano, permettendo di vedere i dettagli molto più finemente rispetto alla foto panoramica mediata. Questo metodo cattura una quantità maggiore di dettagli specifici su come cambia il fondale marino nel tempo e nello spazio per ogni fascio di suono.

Il range angolare di incidenza migliore per ricavare il backscattering da un sonar multibeam dipende dall'applicazione specifica e dalle caratteristiche del fondale marino. Tuttavia, in termini generali, si considera ottimale un range intermedio di angoli di incidenza.
Ecco alcuni dettagli importanti da considerare:

" Angoli bassi (vicino al nadir): Mentre questi angoli tendono a fornire una forte intensità del segnale a causa del riflesso speculare, possono non essere ideali per la differenziazione dei tipi di sedimenti in quanto molti fondali restituiscono segnali simili a bassi angoli di incidenza.
" Angoli intermedi (da circa 30° a 60°): Questi angoli sono generalmente considerati i più utili per l'analisi del backscatter, poiché forniscono un buon equilibrio tra intensità del segnale e la capacità di distinguere tra diversi tipi di fondale. Il backscatter a questi angoli è sensibile alla granulometria e alla tessitura dei sedimenti e può essere utilizzato per la mappatura e la classificazione dei fondali.
" Angoli alti (prossimi all'angolo critico): Condizioni di backscatter alti possono essere utili per identificare le transizioni tra diversi tipi di habitat o sedimenti, ma potrebbero risultare in una bassa intensità del segnale e un maggior livello di rumore acustico che potrebbe interferire con la qualità dei dati.

In pratica, la scelta del range angolare ideale di incidenza è una questione di compromesso e deve essere calibrata in base alle condizioni site-specific. In acque poco profonde, ad esempio, gli angoli intermedi potrebbero essere più efficaci, mentre in acque più profonde o per sedimenti più compatti, possono essere necessari angoli leggermente più alti.
Sperimentazione e calibrazione in situ sono essenziali per stabilire il miglior range angolare per ciascun rilievo. Inoltre, alcuni studi suggeriscono di utilizzare l'approccio di inversione acustica per determinare i parametri ottimali di backscatter, tra cui il range angolare di incidenza, che meglio si adattano alle caratteristiche dei sedimenti e degli habitat rilevati.
I valori di backscattering variano al variare dell'angolo di incidenza per lo stesso materiale.

I valori di backscatter sono rappresentati in una gamma di intensità che può variare significativamente a seconda dei materiali e delle caratteristiche del fondale marino.
Il backscatter nel contesto di sonar multibeam o side scan è di solito espresso come intensità del segnale riflesso e viene spesso misurata in decibel (dB).
La variazione dei valori di backscatter dipende da diversi fattori come:

1) Durezza del substrato: Fondali rocciosi o di ghiaia tendono a riflettere più energia acustica e quindi presentano valori di backscatter più elevati, mentre sedimenti fini come fango o sabbia tendono a assorbire più energia e quindi mostrano valori di backscatter più bassi.
2) Inclinazione del fondo: Inclinazioni ripide possono riflettere il segnale lontano dalla sorgente e quindi mostrare valori di backscatter più bassi.
3) Rugosità del fondo: Fondali con molta rugosità possono riflettere il segnale in molteplici direzioni, portando a una varietà di letture di intensità.
4) Organismi biologici: La presenza di vegetazione marina, coralli o altri organismi biologici possono alterare il backscatter in base alla loro densità e composizione.

5) Assorbimento Acustico e Interazioni Colonna d'Acqua: In acque con una notevole presenza di particolato o variazioni di temperatura, pressione e salinità, il segnale acustico può essere influenzato anche prima di raggiungere il fondale, provocando una variazione del backscatter in relazione alla profondità.

Man mano che l'acqua diventa più profonda, l'energia acustica viene assorbita più significativamente da questa, il che può ridurre l'intensità del segnale di backscatter rilevato dal sonar multibeam. Ciò significa che per echi che provengono da profondità maggiori (dove il fondale è più lontano dal sonar e quindi anche per angoli maggiori), l'intensità del backscatter rilevato può essere inferiore rispetto a echi che provengono da aree più vicine alla superficie o a minore profondità. Questo deve essere preso in considerazione nella calibrazione dei dati del multibeam e durante l'analisi del backscatter, specialmente quando si fanno confronti tra zone di diverse profondità.

Per quanto riguarda lo spessore dello strato Per uno strato solido altamente riflettivo, come una formazione rocciosa o un deposito minerale duro, anche se spesso solo 1 cm, il backscatter ad esempio a 400 kHz potrebbe effettivamente rilevare e riflettere il segnale. La risposta del backscatter in questo caso sarebbe influenzata dalla natura riflettente della superficie dello strato.

Inoltre i valori del backscattering sono legati alla frequenza usata. Un multibeam multifrequenza permette una elaborazione multipsettrale che consente di mettere in evidenza diverse facies nella stessa immagine.

I valori di backscatter si estendono da valori molto bassi, tipicamente per fondali soffici e assorbenti, fino a valori relativamente alti per fondali duri e riflettenti. Non esiste una 'scala' standard globale poiché l'intervallo e la scala di backscatter possono variare a seconda del tipo di sonar utilizzato e delle impostazioni specifiche come la

potenza di emissione, la frequenza dell'impulso e la sensibilità del ricevitore.
Il range dei valori di backscatter in decibel (dB) per un fondale marino può variare notevolmente a seconda di diversi fattori, inclusi il tipo di substrato, la rugosità del fondo, l'angolo di incidenza del segnale sonar e il tipo di attrezzatura utilizzata.
Generalmente, per i fondali marini, i valori di backscatter possono spaziare fra:

" Fondali Morbidi (ad esempio fango o sabbia fine): molto bassi, tipicamente tra -30 dB e -20 dB.
" Fondali Medi (ad esempio sabbia grossolana o ghiaia): intermedi, potrebbero variare da -20 dB a -10 dB.
" Fondali Duri (ad esempio rocce, coralli, substrati consolidati): elevati, spesso tra -10 dB e 0 dB o anche positivi.

È importante sottolineare che questi valori sono approssimativi e possono differire in base alle condizioni ambientali e agli strumenti specifici. La calibrazione degli strumenti e le condizioni di rilievo sono fondamentali per interpretare correttamente i dati di backscatter.
Inoltre, le unità di dB utilizzate nella descrizione del backscatter sono relative e non assolute; esse rappresentano un rapporto logaritmico tra l'intensità del segnale riflesso e un livello di riferimento standard. Di conseguenza, i valori di backscatter sono spesso utilizzati comparativamente per distinguere tra diversi tipi di fondali in base alle differenze relative nell'intensità del segnale riflesso, piuttosto che come misure assolute della quantità di energia acustica riflessa.
I valori di backscatter sono spesso espressi come numeri negativi in decibel (dB) perché il decibel è una unità di misura relativa che indica il rapporto tra due potenze o intensità acustiche su una scala logaritmica. Più precisamente, la scala in decibel è usata per rappresentare il livello di backscatter acustico rispetto a un livello di riferimento prefissato, che di solito è la soglia minima di rilevamento del sonar o un livello standard conosciuto di pressione sonora.
I valori negativi di dB non indicano assenza di segnale, ma piuttosto che il segnale ricevuto è più debole del livello di riferimento standard, ed è proprio questa differenza d'intensità che permette di distinguere le caratteristiche del fondo marino. Gli strumenti sonar sono calibrati per rilevare questi segnali e interpretarli in modo coerente.
In pratica i valori in dB sono definiti calcolando il rapporto tra il valore espresso nella scala lineare ed il massimo, usando questa relazione:

y= 20.log (x/MAX)

Ecco perché il valore massimo corrisponde sempre a 0 dB (log(1) fa 0) e tutti gli altri valori corrispondono ad un valore in dB negativo. Per ogni valore in pixel puoi calcolare il corrispondente valore in dB usando la formula indicata sopra, avendo cura di usare il "MAX" corretto. Ad esempio se hai una scala a 8 bit (quindi da 0 a 255), il massimo è 255. Se è a 32 bit, il massimo è circa 4 miliardi (2^32 - 1).

Nella pratica, i dati del backscatter sono spesso registrati nelle immagini sonar o nei dati batimetrici e quindi analizzati e processati per estrarre le informazioni qualitative e quantitative necessarie per identificare le diverse litologie del fondale. Per esempio, un'improvvisa variazione di intensità di backscatter in una serie di dati potrebbe indicare il passaggio da un tipo di sedimento a un altro o la presenza di caratteristiche ecologiche come rodoliti o coralligeno.
In termini di backscatter come dato isolato, il multibeam è generalmente considerato migliore per la classificazione dei tipi di fondale perché fornisce informazioni complete sull'intensità del backscatter sotto vari angoli di incidenza. Questo consente agli scienziati di capire meglio i diversi tipi di sedimenti e altre caratteristiche del fondale. I dati sono solitamente meglio calibrati e la loro relazione con l'angolo di incidenza può essere utilizzata per estrarre ulteriori informazioni sui sedimenti.
In definitiva, se l'obiettivo è la mappatura dettagliata del fondale e la classificazione dei sedimenti basata su dati di backscatter da diversi angoli, il multibeam è spesso la scelta migliore.

Le rodoliti sono bioconcrezioni di alghe rosse calcaree, alcune delle quali in comune con il coralligeno, libere su fondali incoerenti discretamente profondi tra i 50 e i 120 m circa. Possono formare letti alti qualche cm o decimetro er estesi anche centinaia di metri quadrati nelle zone più depresse o in corrispondenza delle forme di fondo creando aree in cui numerose specie animali e vegetali trovano risorse trofiche, spazi e substrato su cui impiantarsi. A seconda delle specie algali predominanti, dell'intensità delle correnti di fondo e del livello locale di sedimentazione, possono presentarsi come ramificazioni libere (R) simili a piccoli rami (maërl), clasti di piccole dimensioni (praline, P) o clasti con dimensioni di 5-10 cm di diametro (boxwork, B).

L'individuazione di diverse tipologie di fondale come ad esempio i rodoliti attraverso l'elaborazione dei dati di backscatter multibeam richiede un approccio olistico che integri diversi strumenti analitici e tecniche di elaborazione. Secondo le pratiche migliori nel campo idrografico e dell'analisi di habitat marini.

Recenti ricerche mostrano che l'ipotesi originale secondo cui i dati backscattering multispettrali forniranno migliori possibilità per quanto riguarda la classificazione automatizzata dei sedimenti molli è contraddetta. Mentre ci si aspettavano le maggiori differenze nei valori di backscattering tra i sedimenti di fondo più grossolani e quelli più fini, la ricerca rivela che le differenze possono essere osservate tra sedimenti fortemente devianti, ma solo visivamente. L'SSS, il backscatter (monospettrale) e il multispettrale mostrano mosaici quasi identici. Il software per analizzare i dati multispettrali avrebbe potuto apportare benefici a questa ricerca, ma attualmente manca. Confrontando vantaggi e svantaggi, si può concludere che i dati di retrodiffusione MBES multispettrali attualmente non migliorano la caratterizzazione del fondale marino, esaminando i set di dati monospettrali e i tipi di sedimenti molli. Inoltre, 700kHz non sono adatti a causa dell'eccessiva saturazione dell'immagine.
A causa di problemi di qualità dei dati, è meglio acquisire in modalità monospettrale o utilizzare un SSS piuttosto che utilizzare la modalità multispettrale.
(https://www.hydro-international.com/content/article/multispectral-multibeam-echosounder-backscatter-data)

La STRATEGIA DI ELABORAZIONE seguente potrebbe fornire i risultati più accurati:

1. Raccolta Dati High-Resolution: Utilizzare un sistema multibeam ad alta risoluzione e con una frequenza ottimale per la discriminazione delle caratteristiche sottili del fondale, oppure un SSS. Questo dipende anche dalla profondità del rilievo.

2. Pre-elaborazione Avanzata dei Dati: Condurre una pre-elaborazione accurata dei dati per rimuovere errori sistematici, inclusa la compensazione delle maree, la correzione degli angoli di rollio, beccheggio e imbardata, e la rimozione del rumore causato da fattori ambientali o da imprecisioni dell'attrezzatura.

3. Analisi Acustica Dettagliata: Applicare analisi acustiche avanzate per distinguere tra i diversi tipi di riflettività. Ciò include la valutazione della forza del segnale di ritorno e della sua distribuzione angolare, che può dare indicazioni sulla geometria e sulla consistenza del fondale. (Art.1b).
Alcuni software permettono queste correzioni e calibrazioni come ad esempio:
FMGeocoder Toolbox (FMGT) https://qpssoftware.scrollhelp.site/fledermaus7/fmgt con la funzione Angle Varying Gain (AVG). Inoltre per la classificazione contiene anche il metodo ARA*.
FMGT permette anche la creazione di immagini multispettrali da diverse frequenze: https://www.youtube.com/watch?v=Cmdf1vPAnnM
Oppure il software gratuito SonarScope: https://www.seanoe.org/data/00766/87777/
O anche l' algoritmo CMST MB Toolbox sviluppato in Matlab
http://cmst.curtin.edu.au/products/underwater/

Per quanto riguarda la semplice rappresentazione dell'immagine dei valori di backscatter vedi sotto****

4. Algoritmi di Machine Learning: Implementare algoritmi di apprendimento automatico, come Reti Neurali, Macchine a Vettori di Supporto (SVM), OBIA** (Art.1) o Random Forest*** per classificare i substrati basati su modelli e caratteristiche estratte dai dati di backscatter.
Questi algoritmi devono essere addestrati e validati con dati campione conosciuti.
L'obbiettivo ad esempio dei SVM ( support vector machine algorithm) è individuare un hyperpiano in uno spazio a N dimensioni (N - numero delle classi) che può distintamente classificare tutti i dati.

5. Integrazione di Dati Ancillari: Abbinare i dati di backscatter con altre informazioni ambientali come mappature di habitat esistenti, dati di sedimentologia e dati biologici. Questa integrazione può aiutare a contestualizzare le firme acustiche dei rodoliti all'interno del loro ecosistema.

6. Validazione sul Campo: Verificare i risultati dell'elaborazione con osservazioni sul campo e campioni prelevati direttamente dall'area di interesse. Questo passaggio può includere il campionamento fisico dei fondali o l'uso di fotogrammetria subacquea. Inoltre potrebbe essere fatto un campo prova con materiale acusticamente simile ai rodoliti.

7. Analisi Multitemporale: L'analisi di dati di backscatter raccolti in momenti diversi può aiutare a identificare variazioni temporali o sazionali nei popolamenti di rodoliti.

8. Elaborazione GIS e Visualizzazione: Utilizzare strumenti GIS per l'analisi spaziale e la produzione di mappe dettagliate che facilitano la visualizzazione e l'interpretazione dei dati, permettendo una più facile identificazione e monitoraggio degli habitat di rodoliti.

La chiave per un'elaborazione efficiente e accurata dei dati è una combinazione di tecniche avanzate di analisi dei dati, conoscenze specifiche dell'habitat in esame, e la validazione incrociata tramite osservazioni dirette sul campo.

NOTE:

* ARA La tecnica dell'Analisi dell'Intervallo Angolare (ARA, Angle Range Analysis in inglese) sfrutta il fatto che l'intensità del segnale backscatter varia in funzione dell'angolo di incidenza - l'angolo con cui l'onda acustica colpisce il fondale. A seconda della composizione del fondale marino, come fango, sabbia, roccia, coralli o vegetazione, la forza del backscatter sarà diversa.
Nel contesto dell'ARA, i dati dell'intensità del backscatter raccolti su una gamma di angoli di incidenza dal sonar multibeam o a scansione laterale vengono divisi in diversi settori angolari. Ogni settore viene quindi analizzato separatamente per studiare la dipendenza angolare del backscatter.
Caratteristiche del fondale marino, come la rugosità, la durezza e la tessitura, possono influenzare la forma della curva di risposta angolare al backscatter. Analizzando queste curve di risposta angolare, è possibile interpretare la composizione del fondale e distinguere tra diversi tipi di fondale o caratteristiche come affioramenti coralligeni, letti di rodoliti o altri habitat bentonici.
Queste informazioni sono fondamentali per la ricerca marina, la mappatura degli habitat e gli sforzi di monitoraggio ambientale.
https://www.youtube.com/watch?v=qUJi9nouR3Y

** OBIA, o Object-Based Image Analysis, può essere utilizzato con diversi software specializzati in telerilevamento e analisi di immagini. GEOBIA: Un termine generico che si riferisce a qualsiasi software di Geospatial Object-Based Image Analysis.
Alcuni esempi di software che possono implementare OBIA includono:
" Trimble eCognition: suite eCognition che include moduli per l'analisi OBIA. https://www.youtube.com/watch?v=zF9nDdIJZ7E
" ERDAS IMAGINE: Software di elaborazione immagini che propone moduli per OBIA.
" ArcGIS con la sua estensione Image Analyst: Una piattaforma GIS che, con questa estensione, permette analisi basate sugli oggetti.
" QGIS con plugin specializzati: QGIS è un software GIS open-source che, tramite plugin, può gestire analisi OBIA. https://plugins.qgis.org/plugins/tags/obia/
Video:
https://www.youtube.com/watch?v=fX2UpOwoYLk
https://www.youtube.com/watch?v=kijxPDKcAKg
" Remote Sensing-OBIA (RSOBIA): Uno strumento menzionato nell'articolo che lavora all'interno dell'ambiente ESRI ArcGIS per effettuare la segmentazione OBIA. (Per ArcMap version 10.x)

***Random Forest Random Forest è un algoritmo di machine learning comunemente utilizzato, creato da Leo Breiman e Adele Cutler, che combina l'output di più strutture ad albero decisionali per raggiungere un unico risultato. La facilità d'uso e la flessibilità ne hanno favorito l'adozione, in quanto gestisce sia i problemi di classificazione che quelli di regressione. https://www.ibm.com/it-it/topics/random-forest

**** Rappresentazione dei valori di backscatter

La visualizzazione dei valori di backscatter in decibel come immagini a toni di grigio (ovvero 8 bit) può portare a una perdita di specificità nelle informazioni quantitative per diverse ragioni.

1) Risoluzione della Scala di Grigi: La scala di grigi standard utilizzata nelle immagini digitali ha tipicamente 256 livelli (da 0 a 255). Questo significa che l'ampio intervallo di valori di backscatter in decibel deve essere mappato in soli 256 toni. Anche se l'occhio umano non può distinguere più di circa 40 toni di grigio variazioni sottili nei valori di backscatter che potrebbero essere significative per la caratterizzazione del fondale potrebbero non essere distinte chiaramente dopo questa conversione.
2) Compressione del Range Dinamico: I valori di backscatter che coprono un ampio range dinamico possono essere compressi in una gamma più ristretta di toni di grigio. Questo può rendere più difficile distinguere tra diverse caratteristiche del fondale marino, come le transizioni tra tipi di sedimenti o tra aree di diversa rugosità.

Per visualizzare l'ampio intervallo di valori di backscatter in decibel su un'immagine, conservando una maggiore quantità di informazioni quantitative rispetto alla semplice conversione in toni di grigio, si possono adottare diversi approcci. In generale quando si esporta l'immagine a 32 bit i valori sono contenuti nell'intervallo di valori da 0 a circa 4 miliari. Aumentando il numero di bit si ha quindi una quantizzazione più fine, e quindi una migliore precisione nel rappresentare le ampiezze.

a) Mappatura in Colori Falsi: Una tecnica comune è l'uso della mappatura in colori falsi (o pseudocolori), che assegna colori diversi a differenti intervalli di valori di intensità del backscatter. Questo metodo può espandere visivamente il range dinamico dei dati e migliorare la discriminazione tra caratteristiche del fondale con variazioni sottili di riflettività. Ad esempio, una scala di colori che va dal blu per i valori più bassi, al verde, al giallo, e infine al rosso per i valori più alti, può rendere più evidenti le differenze.

b) Uso di Scale di Colore Non Lineari: Applicare scale di colore non lineari può aiutare a enfatizzare variazioni specifiche nei dati di backscatter che altrimenti potrebbero essere meno evidenti. Ad esempio, una scala logaritmica o radice quadrata può essere utilizzata per estendere visivamente le parti di interesse dei dati di backscatter, rendendo più facile distinguere le caratteristiche del fondale in aree con bassa variazione di intensità.
c) Mappatura Dinamica dei Range :La mappatura dinamica dei range consiste nel regolare il range di valori di backscatter visualizzati in base al contesto specifico o alle caratteristiche di interesse.
Questo può includere il miglioramento del contrasto in aree specifiche dell'immagine o l'adattamento del range di visualizzazione per evidenziare particolari tipi di fondale o strutture.
d) Uso di Multipli Livelli o Overlay: Per conservare e visualizzare una maggiore quantità di informazioni, è possibile sovrapporre più livelli di informazioni derivati dai dati di backscatter, ciascuno con la propria mappatura di colori o trasparenze. Questo approccio può includere l'uso di contorni, gradienti o altri indicatori per evidenziare specifiche caratteristiche o variazioni nei dati.
e) Visualizzazione 3D: La rappresentazione tridimensionale dei dati di backscatter, combinata con la mappatura in colori falsi o altri metodi di visualizzazione avanzati, può offrire una prospettiva unica sulle caratteristiche del fondale, migliorando la comprensione delle strutture e delle variazioni di intensità.