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2018

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Rom

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La prima rivista italiana di geomatica e geografia intelligente

Gen/Feb 2018 anno XXII N°1

INFORMAZIONE GEOGRAFICA

3D

CATASTO

RILIEVO TOPOGRAFIA

FOTOGRAMMETRIA

GNSS

BIMCAD

REMOTE SENSING

CARTOGRAFIA

GIS

WEBGIS

SPAZIO

AMBIENTEURBANISTICA

BENI CULTURALI

EDILIZIA

SMART CITY

LiDAR

NETWORKS

TERRITORIO

FOTOMODELLAZIONE DA SMARTPHONE

FOTOGRAMMETRIA CON DRONI PER GLI INTERVENTI DI RECUPERO

NUOVI TRENDS NELLA CLASSIFICAZIONE DEI DATI SATELLITARI

LBS

UAV

Quarant'anni

di innovazione

nell'evoluzione delle Stazioni totali

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(video) Zoom3D Catalogo Generale Zenith 35 Pro

Tecnologie fulcro del TECHNOLOGY for ALL 2018Le tecnologie al centro dell’evento TECHNOLOGY for ALL 2018 consentono di conoscere, documentare, proteggere e monitorare il nostro ambiente sia dal punto di vista territoriale che dal punto di vista del costruito, con un particolare riguardo a tutte quelle manifestazioni rappresentative emergenti, in cui, indipendentemente dall’epoca, dall’ubicazione e dalle caratteristiche tecniche e strutturali, si possa riconoscere la testimonianza di un’identità materiale trasmissibile alle generazioni future, sopravveniente anche nella semplificazione dei processi infrastrutturali delle nostre città storiche intelligenti. Quest'anno l'evento si terrà dal 3 al 5 ottobre e si parlerà delle seguenti tecnologie.

BIM – con una particolare attenzione al laser scanner e alla fotogrammetria, che costituiscono il primo passo per la digitalizzazione della realtà che ci circonda, le cui caratteristiche storiche inducano ad introdurre il termine HBIM (Heritage Building Information Modeling), particolarmente finalizzato alla manutenzione programmata, elemento essenziale per una gestione intelligente del futuro.

LASER SCANNER – in continua evoluzione verso sistemi di auto localizzazione, che consentano anche la ricostruzione in tempo reale di uno spazio circostante, finalizzata a soddisfare esigenze tecnologiche prima inimmaginabili, come quella dell’orientamento da remoto della guida autonoma per mezzi terrestri o aerei.

SATELLITI – tramite i loro Big e Open Data, quale quelli provenienti dalle costellazioni Copernicus e Landsat, ora volti ad integrare i più sofisticati e precisi sensori commerciali per produrre finalmente un’analisi della Terra dallo Spazio di portata rivoluzionaria nella prevenzione dei grandi rischi.

DRONI – rappresentati da sistemi a pilotaggio remoto o automatico che sfruttano la fotogrammetria per fornire informazioni geometriche accurate, ravvicinate o a bassa quota, anche utilizzando sensori sofisticati o sistemi LiDAR per produrre elaborati molto accurati in zone inaccessibili o troppo ristrette per i costi del volo aereo tradizionale.

GEODATI – in un processo continuo di standardizzazione, uniformazione e integrazione, per i quali i due ambiti della Geodesia e della Geoinformatica, si stanno fondendo a seguito di un’onda inarrestabile intrapresa e guidata dalla digitalizzazione come fenomeno regolato dai mass media e dallo sviluppo dei social network.

PNT – un acronimo per individuare l’integrazione di tre processi, positioning, navigation, e timing nei molteplici usi, cui sono oggi destinati, tra i quali i sistemi di navigazione quando applicati congiuntamente ai geodati (cartografie, meteo, traffico, etc) o i sistemi di navigazione cosiddetta autonoma sicura, sia in campo terrestre che aereo a bassa quota.

AR, VR, MR – tre acronimi che sono sinonimi rispettivamente di realtà aumentata, virtuale e mista, volendo significare la volontà di proporre informazioni digitali relazionate alla posizione dell’osservatore e alla sensorialità reattiva a situazioni determinate.

IMAGING – andare oltre il visibile con analisi basate sullo studio delle immagini con sistemi multispettrali, laser, SAR, LiDAR, o altro per analizzare profondamente gli elementi che normalmente non sono direttamente interpretabili o facilmente classificabili, sia per il territorio, che per i beni culturali e l’ambiente. AnD – le Analisi non Distruttive consentono di conoscere le caratteristiche strutturali dei materiali sottoposti a indagine senza alterarne l’integrità, mantenendo intatta la loro funzionalità. Strumento di diagnostica per eccellenza, trovano particolare applicazione per conoscere in anticipo le cause di guasti e malfunzionamenti delle opere realizzate dall’uomo e in particolare per il Patrimonio Culturale.

Le future smart city baseranno la maggior parte della loro funzionalità sul posizionamento di precisione e sull’infrastruttura geografica di dato territoriale, soggetta ad aggiornamento periodico, tanto per consentire il flusso informativo dai sensori quanto dagli oggetti monitorati collegabili e resi interattivi attraverso la rete Internet. I Big Data sono in continua evoluzione, inoltre, verso l’accumulo e l’aggregazione per mezzo dell’intelligenza artificiale dedicata, istantanea nell’apprendimento sia dalla risposta che dall’interrogativo umano, elaborando l’una e l’altro quantitativamente e serialmente.

In questa fucina tecnologica l’applicazione industriale italiana si sta muovendo con proposizione convincente, non del tutto favorevole la domanda interna, soprattutto se considerata sul piano massivo a costo contenuto della produzione, ma non senza competitività verso l’andamento positivo delle innovazioni registrato sul mercato mondiale, orientato al nostro trading dai paesi che nell’immediato traggano il maggior vantaggio dall’avanzamento anche prototipale apportato dall’Italia.

Buona lettura,Renzo Carlucci

in QueSto numero...

geomediaonl ine . i t

GEOmedia, bimestrale, è la prima rivista italiana di geomatica. Da 20 anni pubblica argomenti collegati alle tecnologie dei processi di acquisizione, analisi e interpretazione dei dati,in particolare strumentali, relativi alla superficie terrestre.In questo settore GEOmedia affronta temi culturali e tecnologici per l’operatività degli addetti ai settori dei sistemi informativi geografici e del catasto, della fotogrammetria e cartografia, della geodesia e topografia, del telerilevamento aereo e spaziale, con un approccio tecnico-scientifico e divulgativo.

In copertina una immagine della serie GT di stazioni totali robotiche Topcon, che rappresenta una soluzione ridotta nelle dimensioni, ma ad elevate prestazioni. Una soluzione di posizionamento ibrido in un sistema compatto più piccolo di un terzo e due volte più veloce.

LE RUBRICHE

15 MERCATO

24 IMMAGINE ESA

38 MEMORIE

40 AEROFOTOTECA

46 AGENDA

Fotogrammetria da uav negli interventi

di recupero: dalla FaSe pre-progettuale

al cantiere

di donatella dominici,

Pierluigi de Berardinis, maria

alicandro, marianna rotilio

6

report

FocuS

Big data…a Few outlierS =Big miStakeS

un nuovo proceSSo per l’individuazione

di outlierS

di maurizio rosina

26

nuovi trendS nella claSSiFicazione dei dati Satellitari per analizzare l’uSo del Suolo

di renzo carlucci

12

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DirettoreRENZO CARLUCCI, [email protected]

Comitato editorialeVyron Antoniou, Fabrizio Bernardini, Mario Caporale, Luigi Colombo, Mattia Crespi, Luigi Di Prinzio, Michele Dussi, Michele Fasolo, Marco Lisi, Flavio Lupia, Luigi Mundula, Beniamino Murgante, Aldo Riggio, Mauro Salvemini, Domenico Santarsiero, Attilio Selvini,Donato Tufillaro

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RedazioneVALERIO CARLUCCI, GIANLUCA PITITTO, [email protected]

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MediaGEO soc. coop.Via Palestro, 95 00185 RomaTel. 06.64871209 - Fax. [email protected] ISSN 1128-8132Reg. Trib. di Roma N° 243/2003 del 14.05.03Stampa: SPADAMEDIA srlVIA DEL LAVORO 31, 00043 CIAMPINO (ROMA)Editore: mediaGEO soc. coop.

Condizioni di abbonamentoLa quota annuale di abbonamento alla rivista è di € 45,00.Il prezzo di ciascun fascicolo compreso nell’abbonamento è di € 9,00. Il prezzo di ciascun fascicolo arretrato è di € 12,00. I prezzi indicati si intendono Iva inclusa. L’editore, al fine di garantire la continuità del servizio, in mancanza di esplicita revoca, da comunicarsi in forma scritta entro il trimestre seguente alla scadenza dell’abbonamento, si riserva di inviare il periodico anche per il periodo successivo. La disdetta non è comunque valida se l’abbonato non è in regola con i pagamenti. Il rifiuto o la restituzione dei fascicoli della Rivista non costituiscono disdetta dell’abbonamento a nessun effetto. I fascicoli non pervenuti possono essere richiesti dall’abbonato non oltre 20 giorni dopo la ricezione del numero successivo. Gli articoli firmati impegnano solo la responsabilità dell’autore. È vietata la riproduzione anche parziale del contenuto di questo numero della Rivista in qualsiasi forma e con qualsiasi procedimento elettronico o meccanico, ivi inclusi i sistemi di archiviazione e prelievo dati, senza il consenso scritto dell’editore.

Rivista fondata da Domenico Santarsiero.

Numero chiuso in redazione il 20 aprile 2018.

Science & Technology Communication


una pubblicazione

3DTarget 45

aerRobotix 10

Codevintec 19

Epsilon 37

Esri Italia 17

GeoBusiness 21

Geogrà 30

Geomax 2

Gter 22

Planetek Italia 11

Stonex 31

Studio SIT 18

SurveyLab 15

TECHNOLOGYforALL 23

Teorema 46

Topcon 48

Trimble 47

INSERZIONISTI

32 Fotomodellazione

con immagini da

smartphone per la

diFFusione della

conoscenza dei Beni culturali

di Saverio D’Auria

42l’evoluzione delle stazioni totali: quarant’anni di

innovazione topcon

di MaSSiMiliano Toppi,

Sauro paSSarelli

Da est ad ovest l’immagine ci mostra le isole della Corsica e della Sardegna nel Mar Me-diterraneo, l’Italia ed il Mar Adriatico fino alla Croazia, alla Bosnia Herzegovina, alla Serbia ed infine i confini oc-cidentali della Romania. Più a nord, parzialmente oscurate da formazioni nuvolose, si trovano Germania, Svizzera, Austria e la catena montuosa delle Alpi.

L’immagine è stata acquisita da Sentinel-3A il 28 settem-bre 2016.

Credits: contains modified Copernicus Sentinel data (2016), processed by ESA

6 GEOmedia n°1-2018

FOCUS

Da molti anni il tema del recupero dei centri storici è oggetto di

dibattito nazionale al fine di garantire la conservazione della cultura materiale dei luoghi, passando dal singolo monu-mento al centro storico fino al cosiddetto “valore ambientale di insieme” (Zordan et al 2002) dei centri minori. All’interno del tema generale della riquali-ficazione urbana, spicca per at-tualità ed interesse la lettura in chiave sostenibile del recupero, in quanto trattasi di un’azione volta a limitare il consumo di suolo, alla riduzione degli “spre-chi” energetici, al “risveglio”

dell’identità culturale e del sen-timento di appartenenza ad un luogo,… Nell’ultimo decennio il concetto di recupero si è ar-ricchito di ulteriori significati, legati anche all’intensa attività di ricostruzione post-sisma che sta caratterizzando il centro Ita-lia a partire dall’evento tellurico che nel 2009 colpì la città di L’Aquila. L’enorme difficoltà che gli operatori del settore hanno incontrato nel momento in cui si sono trovati ad inter-venire nelle zone terremotate è stata quella relativa alla “presa visione” dello stato di fatto, ancorché prima dell’analisi dell’entità del danno. Infatti,

ultimata la fase del primo soc-corso alla popolazione, resta-vano principalmente fabbricati imprigionati tra imponenti cu-muli di macerie, viabilità inter-rotte ed accessi interdetti. E’ in questo momento che si decise di impiegare la fotogrammetria da “UAV” (Unmanned Aerial Vehicle). L’UAV, dall’uso con-solidato in ambiente militare, è un’ottima piattaforma di acqui-sizione di dati per rilievi metrici dei danni nelle zone inaccessibi-li per l’essere umano o comun-que non in sicurezza (Dominici et al. 2012) e, più in generale, per la gestione delle problemati-che ambientali e territoriali. La fotogrammetria da UAV, in sinergia con il laser scanner, GNSS e rilievo tradizionale per-mette di ottenere una completa visione 3D metrica e navigabile degli oggetti indagati. La fotogrammetria da UAV apre nuovi scenari di applicazione nel campo della fotogrammetria dei vicini (Eisenbeiß 2009), permettendo di ottenere rilievi aerei ad altissima risoluzione (circa 2-10 cm) facilmente inte-grabili con i rilievi laser scanner grazie allo sviluppo di nuovi algoritmi di Structure from Motion (SFM) (Westoby et al

Fotogrammetria da UAV negliinterventi di recupero: dalla fase

pre-progettuale al cantieredi Donatella Dominici, Pierluigi De Berardinis, Maria Alicandro, Marianna Rotilio

Fig. 2 – a) Zoom su un ortomosaico estratto dall’elaborazione del volo fotogrammetrico nel centro storico di Fontecchio (AQ). Dall’ortomosaico sono state messe in evidenza le linee aeree relative ad un piazzale del centro storico. b) modello 3D della zona indagata. Immagine estrapolata dalla tesi di laurea in Ingegneria Edile Architettura di Luigi Fradiani “Il controllo della progettazione esecutiva nel recupero dell’edilizia storica e la gestione del piano di cantierizzazione: il caso studio del borgo di Fontecchio (Aq)”, Relatore Prof. Pierluigi De Berardinis, Correlatore Geom. Lucio Cococetta.

La fotogrammetria da UAV (Unmanned Aerial Vehicle) è utilizzata nel mondo del recupero

e della ricostruzione post-sisma e le sue potenzialità di impiego possono ancora essere

approfondite. Per questo motivo l’articolo illustra nuovi scenari di ricerca, attualmente

oggetto di studio in sinergia con la progettazione sostenibile.

FOCUS

GEOmedia n°1-2018 7

2012, Barazzetti et al 2011), che hanno permesso di lavorare con le nuvole di punti nel campo della fotogrammetria. Un ulte-riore vantaggio dell’utilizzo della tecnica da UAV è rappresentato dalla velocità di esecuzione dei rilievi, ad esempio è possibile ri-levare più di un ettaro di super-ficie in meno di 10 minuti.Nello specifico la fotogramme-tria è la tecnica di rilievo che permette di ottenere informa-zioni metriche di un oggetto partendo dall’acquisizione, con un sensore ottico (camera fotografica), di almeno 2 o più immagini da differenti punti di vista e con un adeguato grado di sovrapposizione.Le fasi fondamentali del rilievo possono essere sintetizzate in:

Pianificazione del volo;Acquisizione fotogrammi e

rilievo di punti di controllo a terra (GCP);Elaborazione dei dati; Validazione dei dati finali.

La pianificazione del volo consente di garantire la giusta sovrapposizione dei fotogrammi

3D viene eseguito il tipico ap-proccio della SFM (Westoby 2012, Triggs et al, 1999) e di Dense Matching (Fig. 1) ad oggi implementato nella mag-gior parte dei software per la modellazione 3D (Szeliski, 2010) come Pix4D, Agisoft, APERO- MICMAC, ecc.

I modelli 3D vengono geo-referenziati durante la fase di bundle adjustment, inserendo e riconoscendo manualmente i GCP sui fotogrammi. Per la validazione dei risultati, come noto, alcuni dei GCP non utilizzati nella fase precedente, contribuiscono alla valutazione della qualità finale. Dalla restituzione fotogramme-trica vengono estratti differenti output (Modelli 3D, ortofoto, DEM) estremamente utili all’e-sportazione di informazioni metriche e qualitative con pre-cisione centimetrica di edifici, anche nel caso in cui essi siano distrutti o fortemente danneg-giati a seguito di eventi catastro-fici, come sisma, alluvione, fra-na, ecc. e tali output risultano oggi spesso utilizzati nel mondo

e in base alle caratteristiche del sensore utilizzato (lunghezza focale e dimensioni del pixel del sensore), di determinare la quota ottimale di volo; quest’ul-tima funzione della risoluzione finale del rilievo (Dominici et al. 2016).Durante la seconda fase, l’UAV seguirà la rotta preimpostata dal piano di volo per acquisire i fotogrammi. Il numero dei foto-grammi sarà funzione, oltre dei parametri suddetti, anche dell’e-stensione dell’area da rilevare. In aggiunta all’acquisizione dei fotogrammi, per georefe-renziare e controllare i risultati del modello finale, come noto, dovranno essere acquisiti dei GCP, (Ground Control Point) punti con coordinate 3D note in un determinato sistema di riferimento e ben visibili su più immagini. In base alle dimen-sioni dell'area da rilevare, i GCP (min. 3) devono essere distribu-iti omogeneamente e vengono misurati con tecniche GNSS o rilievo tradizionale tramite Stazione totale (Dominici et al. 2016). Per la ricostruzione dei modelli

Fig. 3 - Ricostruzione 3D e rilievo termografico su aggregato.

Fig. 1 – Fasi principali di elaborazione: a) image matching; b) bundle adjustment; c) Dense Matching; d) Texturing.


FOCUS

dell’edilizia, in particolare anche per la ricostruzione post-sisma.Gli autori hanno intuito che l’impiego della fotogrammetria da UAV ha notevoli potenzialità anche per ulteriori applicazioni inerenti il recupero edilizio, di cui oggi sono pochi i riferimenti nel panorama internaziona-le. Per questo motivo hanno elaborato una ricerca volta ad unire le due “anime” della ge-omatica e del recupero edilizio che ha dato vita allo sviluppo di numerosi progetti tra i quali, il più ambizioso, è sicuramente quello relativo alla fondazione dello Spin-Off dell’Università degli Studi di L’Aquila chiama-to Gitais s.r.l. (Geo-Inspired Technologies & Applications for Innovation & Sustainability – www.gitais.it).La ricerca è finalizzata all’uti-lizzo delle tecniche geomati-che applicate nel campo della riqualificazione sostenibile, indagando differenti ambiti di intervento. Di seguito verrà illustrata una sintesi delle espe-rienze finora svolte, concentran-do l’attenzione sull’utilizzo dei risultati ottenuti, grazie all’im-piego della fotogrammetria da UAV, in differenti casi di studio analizzati.

Riqualificazione degli scenari

luminosiL’impiego della fotogrammetria da UAV è stata impiegata per rilevare le reti infrastrutturali aeree, in modo tale da metter-ne in luce le criticità, come ad esempio il danneggiamento in facciata, l’inadeguatezza delle connessioni e degli ancoraggi, la scarsa resa cromatica, la pre-senza di interferenze di colore, causate di norma da sorgenti luminose di diverso tipo, che determinano una non corretta percezione dello spazio e del costruito, … Le citate analisi hanno consen-tito di evidenziare le criticità tra cui ad esempio la presenza di zone d’ombra e dunque di condizioni di pericolosità, l’as-senza di valorizzazione delle emergenze architettoniche, la dispersione del flusso luminoso, … La metodologia elaborata è stata verificata nel centro mino-re storico di Fontecchio (Aq), si veda Fig. 2.

Riqualificazione energetica

dell’involucro edilizioMediante l’installazione di un sensore termico sull’UAV gli autori hanno eseguito delle indagini non distruttive sull’in-volucro storico di alcuni edifici,

volte ad acquisire informazioni termiche sugli elementi, ma anche dati inerenti i materiali, in relazione al danno e al de-grado. E’ stato possibile infatti rilevare la presenza di cambi di materiali nel substrato, appro-fondire la conoscenza in situ di infiltrazioni capillari, distacco di intonaco, fessurazioni, risalita di umidità, … in alcune facciate storiche di edifici siti nel già ci-tato borgo di Aielli (Fig. 3)

Miglioramento prestazionienergetiche del fabbricatoLa fotogrammetria da UAV è stata impiegata anche per pro-muovere il miglioramento del comportamento energetico del fabbricato, acquisendo infor-mazioni inerenti le coperture. La sperimentazione è stata eseguita nel centro storico di Aielli (AQ). Il DEM (Fig. 4.a) ad altissima risoluzione (6 cm), ottenuto dal processo fotogram-metrico, è stato sottoposto ad ulteriori indagini in ambiente GIS al fine di ottenere le map-pe di pendenze ed esposizione dell’intero borgo. Il processo è è stato automatizzato tramite il Model Builder di ArcMap (Fig. 4.d) ed utilizzando gli algoritmi “Slope” e “Aspect” (8). Ulterio-ri filtraggi sono stati necessari

Fig. 4- a) DEM del borgo di Aielli; b) mappa delle pendenze; c) mappa delle esposizioni; d) workflow di restituzione automatica in Model Builder di ArcMap.

FOCUS


al fine di rimuovere il rumore generato dalla presenza di altri elementi rilevati (p. es.: alberi, automobili, lampioni, ecc,). Nelle seguenti Fig. 4.b e Fig. 4.c sono riportate le mappe temati-che restituite. Tali informazioni morfologiche (pendenze ed esposizioni dei versanti) hanno consentito di individuare le po-tenzialità e criticità in relazione all’applicazione delle energie rinnovabili come ad esempio la valutazione del potenziale fotovoltaico dell’intero borgo analizzato.

Monitoraggio attività

di cantiereGli ambiti di interesse fin qui illustrati riguardano principal-mente la fase pre-progettuale dell’intervento di recupero ov-vero quella relativa alle analisi che consentiranno di redigere degli elaborati capaci di rispet-tare, interpretare e salvaguardare le reali condizioni dell’esistente. Gli autori però hanno intuito come la fotogrammetria da UAV possa essere efficacemente utilizzata anche durante la fase esecutiva del progetto, al fine di monitorare non solamente gli stadi di sviluppo interni al can-tiere e le relative configurazioni evolutive dei layout, ma anche

per controllare l’intorno per una migliore gestione logistica e delle interferenze (Fig. 5-Fig. 6). In questo specifico filone di ricerca, gli autori hanno speri-mentato l’importanza dell’uti-lizzo della fotogrammetria da UAV in due centri storici, ovve-ro quello di Villa Sant’Angelo e quello di Fontecchio, entrambi collocati nella Provincia di L’A-quila.In conclusione dunque, si è voluto sottolineare la potenzia-

lità di impiego della fotogram-metria da UAV nel campo del recupero edilizio. Il gruppo di ricerca crede nell’impiego di queste conoscenze in territori fragili come quelli del contesto italiano e sta lavorando per approfondire nuovi aspetti di ricerca relativi all’uso della foto-grammetria da UAV in sinergia con la progettazione sostenibile e mediante il coinvolgimento delle istituzioni.

Fig. 5 - Ortofoto georeferenziata ottenuta da volo fotogrammetrico da UAV nel centro storico di Villa Sant’Angelo (AQ), individuazione del cantiere e analisi degli accessi al cantiere. Immagini estrapolate dalla tesi laurea in Ingegneria Civile di Marcone Claudia “Fotogrammetria da UAV per una gestione “smart” del cantiere. Relatore: Prof.ssa Donatella Dominici, Prof. Pierluigi De Berardinis; Correlatore: Ing. Maria Alicandro.

Fig. 6– a) Nuvola di punti con individuazione delle gru (elementi in viola e in blu); b) modello 3D semplificato, ricostruito dalle in-formazioni della nuvola di punti e individuazione delle interferenze gru nelle zone adiacenti il cantiere; c) Analisi interferenza gru nel centro storico di Villa S. Angelo (Aq). Immagini estrapolate dalla tesi laurea in Ingegneria Civile di Marcone Claudia “Fotogrammetria da UAV per una gestione “smart” del cantiere. Relatore: Prof.ssa Donatella Dominici, Prof. Pierluigi De Berardinis; Correlatore: Ing. Maria Alicandro.


FOCUS

BIBLIOGRAFIABarazzetti L, Forlani G, Remondino F, Roncella R. & Scaioni M. (2011) Experiences and achievements in automated image sequence orientation for close-range photogrammetric projects. Proc. SPIE 8085, Videometrics, Range Imaging, and Applications XI, 80850F; 2011 May 23; Munich (DE). Dominici, D., Baiocchi, V., Zavino, A., Alicandro, M., & Elaiopoulos, M. (2012, May). Micro UAV for post seismic hazards surveying in old city center of L’Aquila. In Proceedings of the FIG Working Week (pp. 06-10).Dominici D, Alicandro M, Massimi V. (2017) UAV photogrammetry in the post-earthquake scenario: case studies in L'Aquila, Geomatics, Natural Hazards and Risk 8.1 (2017): 87-103.Eisenbeiß, H. (2009). UAV photogrammetry (Doctoral dissertation, ETH Zurich). Zhao, W., Chellappa, R., Phillips, P. J., & Rosenfeld, A. (2003). Face recognition: A literature survey. ACM computing surveys (CSUR), 35(4), 399-458.Westoby M J, Brasington J, Glasser N F, Hambrey M J & Reynolds J M (2012). Structure-from-Motion’ photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience applications. Geomorphology. [Internet]. 179: 300–314. Zordan L, Bellicoso A, De Berardinis P, Di Giovanni G & Morganti R (2002). Le tradizioni del costruire della casa in pietra: materiali, tecniche, modelli e sperimentazioni. Gruppo Tipografico Editoriale, L’Aquila, 7.

ABSTRACTThe UAV photogrammetry has a lot of potential in terms of building rehabilitation and post-earthquake reconstruction, of which today there are few references on the international scene. For this reason the authors have elaborated a research aimed to merge the geomatics techniques and the building recovery, arising the develop of a lot of projects. In particular, different scenarios will be presented in the paper, from the pre-design step in the field of sustainable rehabilitation to the optimization of the “construction sites” management.

PAROLE CHIAVEFotogrammetria; UAV; recupero edilizio; sostenibilità

AUTOREProf. Donatella Dominici, [email protected]

Prof. Pierluigi De Berardinis, [email protected]

Ing. Ph. D. Marianna Rotilio, [email protected]

Ing. Ph. D. Maria Alicandro, [email protected]

Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile-architettura ed ambientale, Università degli studi dell’Aquila, Via Gronchi, 18 – L’Aquila

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REPORT

La Unsupervised Classification raggruppa prima i pixel in “cluster”

in base alle loro proprietà. Per creare “cluster”, gli analisti uti-lizzano algoritmi di clustering di immagini quali K-means e ISODATA. Esistono molti sof-tware di uso libero nel campo del telerilevamento per creare mappe di copertura del suolo.Dopo aver scelto un algoritmo per effettuare il clustering, si determinano il numero di gruppi che si vogliono gene-rare. Questi saranno ancora cluster non classificati perché nella fase successiva si procede-rà ad identificare manualmente ciascun cluster con classi di copertura territoriale. Nel complesso, la classificazio-ne senza supervisione è la tec-nica più basilare poiché non ha

bisogno di campioni ed è un modo semplice per segmentare e comprendere un›immagine.Nella Supervised Classification invece, si selezionano campioni rappresentativi per ciascuna classe di copertura del suolo e il software utilizza questi siti per l’apprendimento e li appli-ca all’intera immagine. Si uti-lizza la firma spettrale definita nel set utilizzato per l’appren-dimento. La procedura in sintesi pre-vede la selezione delle aree di rferimento, la generazione di un file delle firme spettrali e la classificazione finale.La Unsupervised e la Supervised Classification sono basate sulla creazione di pixel quadrati e ogni pixel ha una classe. Invece la classificazione del-le immagini Object-based raggruppa i pixel in forme e dimensioni rappresentative con una segmentazione multi-risoluzione.La segmentazione multirisolu-

zione produce oggetti imma-gine omogenei raggruppando i pixel. Genera contemporanea-mente oggetti con diverse scale in un’immagine. Questi oggetti sono più significativi perché rappresentano le caratteristiche dell’immagine.Ma soprattutto, si può classifi-care gli oggetti in base a textu-re, contesto e geometria.

Un nuovo algoritmoLa classificazione dei dati mul-tispettrali e iperspettrali è di-ventata sempre più importante per rilevare il cambiamento dell’uso del suolo. Sebbene esistano molti algoritmi e ap-procci per tale classificazione, il miglioramento delle tecniche di classificazione che utilizza-no dati ampiamente disponi-bili come i dati satellitari di Landsat si è ampiamente arre-stato negli ultimi anni.Recentemente è stata sviluppata una nuova tecnica di classificazione utilizzando

La classificazione delle immagini è il

processo di assegnazione delle classi

di copertura del suolo ai pixel. In

generale, sono tre le principali tecniche

di classificazione delle immagini nel

telerilevamento. Le più comunemente

usate solo le tecniche Unsupervised

Classification e la Supervised

Classification, tuttavia la classificazione

basata su oggetti Object-Based

Calssification ha recentemente

raggiunto un forte utilizzo in quanto

utile per i dati ad alta risoluzione.

di Renzo Carlucci

Nuovi trends nella classificazione dei dati satellitari per

analizzare l’uso del suolo

Fig. 1 - Mappa divisoria di copertura del terreno in 16 categorie a risoluzione di 30 metri.Zhang & Roy, 2017.


REPORT

insieme un gran numero di immagini di MODIS, che ha una risoluzione di 500 metri, e Landsat che ha una risoluzione 30 metri. Complessivamente, sono stati raccolti tre anni di dati dai programmi Landsat 5, Landsat 7 e MODIS. La ricerca si è concentrata sull’a-rea che copre 20 e 50 gradi di latitudine nord, principalmente in Nord America. L’algoritmo sarà esteso utilizzando la serie Sentinel 2 e combinando tali dati per ottenere anche una classificazione globale a risolu-zione di 30 metri. Il metodo [ZHANG2017-1] sfrutta un ampio set di forma-zione che consente di tenere conto di più insiemi di infor-mazioni, e quindi di classi, nel tempo e nella stagionalità. In precedenza, sarebbero state prese in considerazione 1-2 scene per un’area; ora questo numero è salito a più di 10 vol-te. L’algoritmo consiste di due tipi di tecniche di classificazio-ne delle foreste casuali; uno dei metodi valuta localmente ogni tessera mentre l’altro guarda tutte le tessere e le classifica per le tessere complessive. Nell’esempio mostrato con il metodo sopra descritto sono state identificate in totale 16 classi che hanno permesso ai risultati di distinguere addirit-tura tra diversi tipi di foreste sempreverdi o caduche e latifo-glie o no. 30 milioni di prodotti open Landsat Data (GWELD) mensili a livello mondiale, di-sponibili al pubblico, generati da tutte le immagini Landsat 7 ETM + e Landsat 5 TM disponibili per un periodo di tre anni, allineati ai prodotti di terreno MODIS e dati coe-rentemente preelaborati (scher-mati dalle nuvole, saturazione segnalata, correzione per via atmosferica e normalizzata per

la riflettanza adattata al nadir BRDF), sono stati classificati. Il prodotto di copertura del terreno MODIS 500 m è stato filtrato in modo migliorativo, utilizzando solo pixel di buona qualità che non hanno cambia-to classe di copertura del suolo nel 2009, 2010 o 2011, seguito dalla selezione automatizzata di valori metrici GWELD spaziali corrispondenti di 30 m, per definire grandi dati campionati in Nord America. I dati di test sono stati campionati in modo che le proporzioni di classe fossero le stesse delle propor-zioni di classe di prodotto di copertura del suolo del Nord America MODIS e corrispon-dessero all’1% delle risoluzioni pixel a 500 metri e al 0,50% dei 30 metri. Trentanove me-triche temporali GWELD per ogni 30 m di pixel nordame-ricano sono state classificate utilizzando (a) una singola foresta casuale e (b) un metodo adattivo localmente con un classificatore di foresta casuale derivato e applicato localmente e i risultati della classificazione

spazialmente mosaicati insie-me. I risultati della classifica-zione della copertura del suolo apparivano geograficamente plausibili e alla scala sinottica erano simili al prodotto di co-pertura del terreno MODIS. Un’ispezione visiva dettagliata ha rivelato che le classificazio-ni casuali delle foreste casuali adattative e le confidenze di classificazione associate erano generalmente più coerenti ri-spetto ai singoli risultati della classificazione casuale delle fo-reste. Con il livello di accordo tra le classificazioni di 30 m e i dati di addestramento derivati dal prodotto di copertura del terreno MODIS è stato valuta-to mediante il bootstrap della implementazione casuale delle foreste. L’algoritmo di Hankui Zhang, della South Dakota State University, può essere ottenu-to utilizzando un server FTP dopo aver ottenuto un nome utente e una password da Zhang qui ftp://bruin.sdstate.eduTra le varie possibilità, l’algorit-mo consente un raffinamento

Fig. 1 - Mappa divisoria di copertura del terreno in 16 categorie a risoluzione di 30 metri.Zhang & Roy, 2017.


REPORT

e una classificazione accurata delle terre coltivate e delle aree sviluppate. Ciò gli consente di essere utile sia per il moni-toraggio agricolo che per lo sviluppo dell’uso del territorio, incluso lo sprawl urbano.

Classificazione acquaticaSebbene questo approccio abbia dimostrato una grande novità per la classificazione terrestre, la maggior parte del globo è coperta dall’acqua e al-tre ricerche si stanno ora con-

centrando su questa area. Il telerilevamento satellitare può essere un’alternativa effica-ce per la mappatura di ciano-batteri e della distribuzione di macrofite acquatiche su vaste aree rispetto ai campionamenti specifici on-site effettuate da navi. Tuttavia, caratteristiche di spettri ottici simili tra macro-fite acquatiche e fasci di ciano-batteri nelle bande d’onda del vicino infrarosso (NIR) creano una barriera alla loro discrimi-nazione quando si verificano in concomitanza. Un gruppo di ricerca [LIANG2017] ha sviluppato un nuovo indice di cianobatte-ri e macrofiti (CMI) basato su una banda infrarossa blu, una verde e una a onde corte per separare le acque con le scorie cianobatteriche da quelle do-minate dalle macrofite acqua-tiche e un indice di torbidità dell’acqua (TWI) per evitare interferenze da alte acque torbide tipiche dei laghi poco profondi. Combinando CMI, TWI e l’indice delle alghe fluttuanti (FAI), è stato uti-lizzato un nuovo approccio di classificazione per discriminare l’acqua del lago, le fioriture dei cianobatteri, le macrofite som-merse e le macrofite emergenti / galleggianti usando le imma-gini MODIS nel grande lago poco profondo ed eutrofico (Cina).La precisione complessiva della classificazione è stata dell’86% in totale e l’accuratezza dell’u-tente è stata dell’88%, 79%, 85% e 93% rispettivamente per macrofite sommerse, ma-crofite emergenti / galleggianti, scisti cianobatterici e acqua del lago.

Classificazione urbanaLa mappatura delle aree urba-ne a livello regionale e globale è stata utilizzata in ecologia,

ambiente, sociologia e altre materie. Recentemente, è diventato sempre più popo-lare estrarre aree urbane dai dati di rilevamento remoto della luce notturna. In Cina [ZHANG2017-2] è stato testa-to un metodo alternativo per estrarre informazioni di aree urbane dai dati VIIRS Day / Night Band (DNB) e MODIS normalizzati di indice di vege-tazione differenziale (NDVI) basati sull’algoritmo AMPSO (adaptive mutation swarm op-timization) e il Support Vector Machine (SVM). Questo metodo è stato convali-dato utilizzando le aree urbane di alcune città cinesi classifi-cate dalle immagini Landsat con algoritmo di classificazione delle immagini Object-based. È stato dimostrato che questo nuovo metodo per l’estrazione di aree urbane aveva una buona coerenza di classificazione con il risultato del Landsat 8 OLI. Inoltre, è più robusto rispetto ad altri metodi di classificazio-ne e può essere utilizzato anche per caratterizzare la trama inte-rurbana.Anche per la classificazione delle regioni urbane si stanno utilizzando fonti alternative come la luce notturna del-la VIIRS Day / Night Band (DNB). Un approccio utilizza una tec-nica di ottimizzazione dello swarm delle particelle adattive che consente a tali dati not-turni di aiutare a indicare le regioni urbane. Nel complesso, la precisione è stata dell’82% circa per la nuova tecnica, che è migliore dei metodi standard, sebbene non di una grande percentuale. Forse prendendo l’approccio di Zhang e utiliz-zando la varietà di dati di tele-rilevamento come l’osservazio-ne notturna e la copertura dei corpi idrici, allora è possibile

This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 720121

www.surveylab.infowww.imodi.info

Survey Lab, spin off dell’Università La Sapienza di Roma, è impegnata nello sviluppo di nuove tecnologie per la realizzazione di prodotti, processi e servizi di geomatica. Dal 2008 opera nel campo del controllo di edifici e infrastrutture civili e del monitoraggio del territorio mediante l’utilizzo integrato di sensori satellitari e terrestri.

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Integrazione con ilcontesto geologico

Back Analysis usandodati archiviati dal 1992

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I.MODI® è un servizio che sfrutta i dati di Osservazione Terrestre per monitorare la stabilità di edifici e infrastrutture civili in tutto il mondo.

Fornendo report in maniera user-friendly tramite WebGIS,I.MODI® rende il dato satellitare utilizzabile in modo semplice e intuitivo.

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REPORT

una copertura veramente glo-bale e temporale.Nuovi metodi di classificazione stanno iniziando a migliorare le forme multispettrali e altre forme di dati satellitari che potenzialmente consentono classificazioni di risoluzione più accurate e relativamente più alte che possono estendersi su tutto il globo. Forse come sviluppo significativo l’algorit-mo di Zhang consentirà una comprensione più sfumata delle forme generali del terre-no, come i paesaggi boschivi, aprendo nuove aree di ricerca per scienziati che probabilmen-te non avrebbero considerato l’utilizzo della classificazione del telerilevamento in prece-denza.

BIBLIOGRAFIASome [ZHANG2017-1] Zhang, Hankui K., and David P. Roy. 2017. “Using the 500 m MODIS Land Cover Product to Derive a Consistent Continental Scale 30 m Landsat Land Cover Classification.” Remote Sensing of Environment 197 (August): 15–34. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.05.024.[LIANG2017] Liang, Qichun, Yuchao Zhang, Ronghua Ma, Steven Loiselle, Jing Li, and Minqi Hu. 2017. “A MODIS-Based Novel Method to Distinguish Surface Cyanobacteri-al Scums and Aquatic Macrophytes in Lake Taihu.” Remote Sensing 9 (2): 133. https://doi.org/10.3390/rs9020133.[ZHANG2017-2] Zhang, Qiao, Ping Wang, Hui Chen, Qinglun Huang, Hongbing Jiang, Zijian Zhang, Yanmei Zhang, Xiang Luo, and Shujuan Sun. 2017. “A Novel Method for Urban Area Extraction from VIIRS DNB and MODIS NDVI Data: A Case Study of Chinese Cities.” International Journal of Remote Sensing 38 (21): 6094–6109. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1339927.

PAROLE CHIAVETelerilevamento; remote sensing; classificazione; dati satellitari; uso del suolo

ABSTRACTNew trends in satellite data classification to analyze land use.Image classification is the process of assigning land cover classes to pixels. In general, there are three main image classification techniques in remote sensing. The most commonly used are Unsuper-vised Classification and Supervised Classification techniques, however the Object-Based Classifica-tion classification has recently achieved a strong use as useful for high resolution data.

AUTORERenzo [email protected]

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I RINNOVATI SERVIZI DEL GEOPORTALE NAZIONALESe è vero che Il Geoportale Nazionale si rinnova e rivolge la sua atten-zione ai Comuni (https://goo.gl/MvfxNw) è anche vero che molti nuovi servizi sono già attivi a livello nazionale ma poco conosciuti. Innanzitutto vorrei richiamare l’attenzione sulla licenza per il riuso dei dati che, ad eccezione delle ortofoto, sono dati pubblici e quindi si posso-no condividere, riprodurre, distribuire, comunicare ed esporre al pubbli-co, con qualsiasi mezzo e formato. Inoltre è possibile modificare, remixa-re, trasformare il materiale e basarsi su di esso per le proprie opere per qualsiasi fine, anche commerciale. Questo in quanto i dati del Geoportale Nazionale sono distribuiti con Licenza Creative Commons Attribuzione – 3.0 Italia (https://goo.gl/5LGiVi). Chiunque desideri riprodurre o pub-blicare elaborati contenenti i dati del Geoportale nazionale ha l’obbligo di rispettare i vincoli previsti dalla citata licenza.

Il servizio di distribuzione dati PSTSono molti i servizi attivi, tra questi vorrei porre l’evidenza sul servizio di distribuzione dati PST - Piano Straordinario di Telerilevamento che mette a disposizione sia dati LiDAR da cui sono derivabili modelli digitali del terreno con maglia da 1x1 m a 4x4 m in funzione delle zone, che dati PS (Permanent Scatterer, riflettori radar permanenti) derivati da osservazioni SAR, che consentono di analizzare fenomeni di subsidenza. I dati PS sono un strumento per l’identificazione, la mappatura e la caratterizza-zione, spaziale e temporale, dei movimenti del territorio con possibilità di identificazione dei rischi e di individuazione delle aree del territorio soggette ai rischi idrogeologiciIl MATTM in questo programma ha affrontato diverse questioni inerenti la produzione su scala nazionale dei dati PS e l’interpreta-zione a diverse scale spaziali dei dati per la valutazione dei dissesti. Sono stati individuati standard omogenei di produzione del dato PS esteso a tutto il territorio nazionale.

Scaricare i dati con un servizio WFSIl Servizio di Scaricamento o Download “permette di scaricare copie di set di dati territoriali o di una parte di essi e, ove fattibile, di accedervi direttamente” (Direttiva 2007/2/CE).Le linee guida INSPIRE per l’implementazione dei Servizi di Scaricamento, per i dati vettoriali, consigliano che tale servizio, ad accesso diretto, sia implementato utilizzandolo standard ISO 19142 Web Feature Service supporting ISO 19143 Filter Encoding (OGC Web Feature Service 2.0 e OGC Filter Encoding 2.0)Il WFS (Web Feature Service), generato secondo lo standard, offre all’utente finale un file XML basato sul Geography Markup Language (GML) permettendo il trasferimento delle singole entità geospaziali e quindi l’accesso diretto all’informazione territoriale con la possibilità di analizzare e processare direttamente i dati territoriali provenienti da fonti diverse.

La proceduraLa procedura illustrata all’interno del portale cartografico (https://goo.gl/Wk7iZW) si basa su una richiesta da inviare con email ove è necessario specificare l’area richiesta, il tipo di prodotto e le finalità. L’Amministrazione risponderà il prima possibile e, una volta pagati i diritti amministrativi (alcuni euro), si è autorizzati a scaricare i dati dall’area FTP.Una procedura non velocissima ma, considerata la qualità del dato e il tipo di Amministrazione che li gestisce, vale la pena attendere anche per il costo quasi irrisorio.

Per approfondire vedi i dati disponibili dal PST : https://goo.gl/ehDUs3.

IL DRONE IDROGRAFICO DI ULTIMAGENERAZIONE DI AERROBOTIX L’ ormai quasi decennale esperienza di aerRobotix nello sviluppo di droni acquatici si è espressa nuovamente, oggi, con il varo dell’ultimo nato, che è stato presentato al pubblico in occasione della manifestazione specializzata DronItaly (Milano 23-24 marzo).

Si tratta di un natante robotizzato monocarena, molto adatto ad operare in presenza di corrente e ad effettuare, in aggiunta al classico rilievo batimetrico e monitoraggio am-bientale, anche misure correntometriche su fiumi e canali con profilatori Doppler.Leggero e molto facilmente trasportabile con una vettura può essere gestito anche da un solo operatore.

Come gli altri natanti brevettati di aerRobotix presenta la importante peculiarità di una propulsione elettrica basata su ventola aerea. Si tratta di una scelta ben ponderata e suffragata da numerose esperienze operative acquisite negli anni. Infatti gli ambiti in cui tali mezzi sono chiamati ad operare quali bacini idroelettrici, cave, laghi, fiumi e canali, sono caratterizzati dalla frequente presenza di vegetazione galleggiante, detriti affioranti e formazioni algali che possono facilmente intrappolare le eliche marine e costringere all’interruzione della missione.Su questo nuovo modello è stato riversato un particolare sforzo di abbattimento dei costi.

www.aerrobotix.com


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L’eccellenza dei dati geograficiToponomastica e numerazione civica

A beneficio degli ambiti di utilizzo più maturi ed esigenti, per la gestione e per la pianificazione geografica e quotidianadelle reti e delle utenze, della grande e media distribuzione, della raccolta RSU, dei sistemi navigazionali e del car-sharing,per l’attività politica e per quella amministrativa. www.studiosit.it • [email protected]

GESTIRE GRANDI DATASET AMBIENTALI: TUTTII VANTAGGI DELLA PIATTAFORMA TL-AMBIENSTL-Ambiens, l’ultimo prodotto software realizzato da TerreLogiche per il monitoraggio ambientale, è una piattaforma di supporto de-cisionale per l’archiviazione, la gestione e l’analisi di dati derivanti dalle attività di monitoraggio ambientale in grado di cambiare in modo determinante il processo di gestione dei dati ambientali.Secondo la normativa ambientale (Dlgs 152/2006) tutte le attività che producono impatto (anche solo potenziale) sull’ambiente sono soggette ad autocontrolli obbligatori. Dai ripetuti controlli deriva l’inevitabile produzione di grandi quantità di dati analitici, relativi a diverse matrici ambientali e su numerosi punti di controllo, la cui gestione è spesso complicata se non lasciata al caso. Inoltre, se da un lato la normativa impone il confronto dei dati ac-quisiti con i limiti di legge e la comunicazione agli Enti di controllo del loro eventuale superamento, dall’altro bisogna affrontare degli ostacoli reali: il solo confronto con le soglie di legge non permette la reale comprensione dei fenomeni in atto con una conseguente perdi-ta di informazioni preziose; il Gestore dell’attività ricorre alla consu-lenza di esperti che necessitano della storia dei monitoraggi eseguiti su tutte le matrici ambientali, operazione complessa, onerosa e che richiede tempi lunghi.Purtroppo, in caso di superamento delle soglie, Il Gestore è chiamato a rispondere in tempi rapidi alle richieste dell’Ente di controllo, pena la chiusura dell’impianto.Proprio l’esigenza di gestire agilmente una tale mole di dati comples-

si e disomogenei, è alla base di TL-Ambiens, un sistema di archivia-zione dinamica dei dati multitemporali di monitoraggio ambienta-le, in un ambiente GIS, facilmente aggiornabile e interrogabile, con strumenti di analisi grafica e numerica del dato. Ecco le principali funzionalità con cui è possibile operare:

Visualizzazione della distribuzione spaziale e temporale dei dati Layer geografici (GIS) di matrici, sottomatrici ambientali, supe-

ramenti di soglia; Diversi filtri di ricerca (matrice, campagna, intervallo di date,

punto di controllo, range di valori, metodo analitico, laborato-rio);

Visualizzazione immediata di eventuali superamenti di CSC e livelli di allarme;

Realizzazione di mappe tematiche e diagrammi (cronogrammi, scatterplot, diagrammi classificativi);

Importazione dei dati da fogli elettronici; Verifica della qualità dei nuovi dati analitici importati; Analisi statistica con strumenti numerici e grafici (istogrammi,

Box-Plot, QQ-Plot); Esportazione di tabelle, grafici e mappe tematiche, realizzazione

di report stampabili; Modulo per la gestione di stazioni di monitoraggio continuo.

Un esempio dei vantaggi di tali funzionalità è il caso studio della discarica del “Tiro a Segno”, situata a sud dell’abitato di Navacchio (PI), è stata oggetto di controllo da parte di ARPAT per i valori elevati di arsenico che venivano riscontrati nelle acque sotterranee. È stato condotto uno studio ad hoc da TerreLogiche e IGG-CNR, nel quale TL-Ambiens è stato un valido supporto decisionale nella risoluzione dei problemi ambientali. Lo studio condotto con l’ausilio della piattaforma TL-Ambiens ha messo in evidenza vantaggi decisivi, come la possibilità di gestire i dati da un’unica interfaccia omogenea, flessibile e di facile utilizzo, la verifica immediata della qualità dei dati e dei superamenti di soglia e l’uso multiutente della piattaforma.

Per maggiori informazioni su TL_Ambiens e le sue funzionalità -> http://tlambiens.it/


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GLI SCENARI PIÙ INNOVA-TIVI DELLA TECNOLOGIA ALLA CONFERENZA ESRI ITALIA 2018: ROMA 16 E 17 MAGGIOIl 16 e 17 maggio si terrà a Roma, all’Ergife Palace Hotel, la mani-festazione più articolata e com-pleta a livello nazionale nel set-tore delle tecnologie geospaziali, della Geolocalizzazione e della Geomatica. Ogni anno la Conferenza Esri Italia coinvolge circa duemila persone e offre un’occasione unica d’incon-tro per scoprire gli ultimi sviluppi della tecnologia e le possibilità per ottenere vantaggi per il proprio bu-siness.

Decine di workshop tecnologici, eventi speciali, sessioni parallele, iniziative formative e presentazioni di progetti, offriranno un panorama vasto e completo dei nuovi trend tecnologici, come IOT, Big Data, Location Analytics, Droni, App.

Tema centrale della sessione plenaria sarà l’esplorazione di un modello di Società 5.0 che, dopo l'affermazione del concetto di Industry 4.0, vuole sostenere una Smart Society, dove la trasformazione digitale rappresenta un veicolo per promuovere la qua-lità della vita, attraverso la domotica, le smart city, la smart agriculture, la cybersicu-rezza, l'innovazione tecnologica dell'healthcare, puntando l’attenzione sulle esigenze dell’uomo.

Ospite d’eccezione dell’apertura della Conferenza, sarà Carlo Ratti, architetto, inge-gnere e innovatore che indaga, con il suo un gruppo di ricerca, come le nuove tecnolo-gie stiano cambiando il modo in cui concepiamo, progettiamo e viviamo le città. Il suo intervento sarà una visione su come la tecnologia evolverà e diventerà pervasiva nella “senseable City”. Sarà poi dato spazio alla presentazione di best practice internazionali e nazionali di particolare rilevanza che dimostrano i vantaggi ottenuti da aziende e istituzioni grazie alla Science of Where. Interverranno sul palco testimonial importanti di enti e aziende italiane.Novità dell’edizione 2018 della Conferenza sarà il GEOsmartcampus Innovation Forum, una iniziativa che nasce per favorire e promuovere lo sviluppo di soluzioni innovative per realizzare una Smart Society. L'evento, a cura di GEOsmartcampus, sarà un momento di approfondimento e scambio di conoscenze sui più importanti trend dell'Innovazione dedicato ai manager, ai professionisti, alle start-up e ai talenti delle realtà italiane e straniere. Si parlerà di: A.I, e-mobility, Cybersecurity, Smart Energy, Logistic & Transport, Smart Sport, 5G, AI Botz, Turismo, Smart Water, Blockchain, Big Data & Social Media, Realtà Virtuale Immersiva.

La Conferenza di Esri Italia sarà anche l’occasione per scoprire e approfondire tutte le novità della tecnologia Esri. In una serie di eventi dedicati, gli esperti di Esri Italia mostreranno, attraverso Demo live, tutte le più interessanti innovazioni e funzionalità della Piattaforma ArcGIS. Nella suggestiva cornice del GEOBSERVATORY le demo live riguarderanno il 3D, la realtà aumentata e immersiva.

Tanti Eventi connoteranno la Conferenza, per raccontare le più innovative best practice sull’uso delle tecnologie geografiche in diversi settori: Utility, GIS e BIM, Location Intelligence, Imagery, Pubblica Amministrazione, Ambiente e gestione delle risorse, Agricoltura di precisione, Archeologia e Beni culturali, Rischio ed Emergenze, Sostenibilità e Pianificazione territoriale.

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TECHNOLOGYFORALL 2018: UNA NUOVA SEDE, UN FORMAT RINNOVATO E UN NUOVO PARTNER PER L'ORGANIZZAZIONE DELL’EVENTO Grandi novità per “TECHNOLOGY for ALL 2018”, il forum dedicato all’innovazione tecnologica per il territorio e l’ambiente, i beni culturali e le smart city. Giunto alla quinta edizione, l’evento si svolgerà a Roma dal 3 al 5 ottobre in una nuova e prestigiosa location, che sarà annunciata prossimamente.

Rinnovato anche il format della manifestazione, che offrirà sempre momenti informativi e formativi di alto livello, oltre ad occasioni di confronto e di business tra le Pubbliche Amministrazioni, le Università e le aziende specializzate.In fase di definizione l’intenso programma di convegni, conferen-ze e workshop che affronteranno l'intero processo di utilizzo delle

tecnologie innovative: acquisizione dei dati, elaborazione e diffu-sione per gli utenti finali. Previste anche attività dimostrative sul campo delle più sofisticate strumentazioni disponibili sul mercato internazionale.

In vista di “TECHNOLOGY for ALL 2018” è stato raggiunto un accordo tra mediaGEO, società organizzatrice della manifestazio-ne dal 2014 ed editrice delle riviste “GEOmedia” e “Archeomatica”, e Mediarkè, società specializzata nella realizzazione e promozione di eventi. L’intesa prevede che Mediarkè supporti mediaGEO nelle attività di segreteria organizzativa e di ufficio stampa della prossi-ma edizione.

“Una nuova sede, un format rinnovato, un nuovo partner per l’organizzazione e la comunicazione: sono queste solo le prime novità che caratterizzeranno la prossima edizione di ‘Technology for All 2018’ e che, ne siamo certi, daranno un forte impulso per un’ulteriore crescita alla nostra manifestazione”, spiega Alfonso Quaglione, amministratore unico di mediaGEO. “Giunti alla quinta edizione, intendiamo consolidare il prestigio ed anche in-crementare le dimensioni di questo evento, che si conferma come l’unico grande appuntamento in Italia dedicato alle nuove tecno-logie applicate al territorio, all’ambiente, ai beni culturali e alle smart city”.

Per rimanere sempre aggiornato sulle novità di TECHNOLOGY for ALL 2018 visita periodicamente:

www.technologyforall.it

POSIZIONAMENTO SATELLITARE ECALL OBBLI-GATORIO SU TUTTI I NUOVI VEICOLI EUROPEIDal 31 marzo 2018, tutti i nuovi modelli di automobili e furgoni leggeri venduti nell'UE devono essere dotati di dispositivi eCall che avvisano automaticamente i servizi di soccorso in caso di inci-dente, inviando la loro posizione. L'obiettivo del sistema è ridurre il tempo di risposta alle emergenze per incidenti stradali e salvare vite umane.

eCall si attiva automaticamente non appena i sensori all'interno del veicolo rilevano un grave incidente. Una volta attivato, il si-stema compone il numero di emergenza europeo 112 e stabilisce un collegamento telefonico all'apposito call center di emergenza.

Sfruttando EGNSS (Galileo ed EGNOS), il sistema invia l'ora dell'incidente, la posizione precisa del veicolo e la direzione di marcia verso i servizi di emergenza, consentendo ai soccorritori di raggiungere più velocemente il luogo dell'incidente. Un eCall può anche essere attivato manualmente premendo un pulsante nell'au-to, ad esempio da un testimone a un incidente grave.

Il sistema si avvale della costellazione Galileo che stabilisce una co-municazione bidirezionale con i ricevitori ed è appunto in grado di ricevere segnalazioni dall'utente. Sebbene l'obbligatorietà del ser-vizio parte dal mese di Aprile 2018, di certo non è ancora pronta l'infrastruttura satellitare, fortemente in ritardo e alla quale devono aggiungersi ancora molti satelliti, previsti entro il 2020.

Probabilmente pagheremo su ogni veicolo un costo suppletivo dei dispositivi stimato intorno ai 100 EUR per veicolo dalla data di entrata in vigore del regolamento, il 31 marzo 2018, che forse avrebbe potuto essere ritardato all'effettivo momento di entrata in piena funzione della costellazione Galileo.

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2018

MONITORAGGIO: VERSO L'ANALISI AUTOMATI-CA DEI BIG DATA SATELLITARI SUL CLOUDIn base all'accordo, Descartes Labs e Planetek Italia sviluppe-ranno nuove applicazioni di telerilevamento in settori quali l'a-gricoltura di precisione e lo sviluppo sostenibile. Questa part-nership segue il cambio di paradigma dei servizi di osservazione della Terra, passando da un modello "a progetto" a un modello information-as-a-service.Grazie all'analisi automatica dei big data satellitari su cloud, la creazione di analytics con una dimensione spaziale diventa dinamica. Ciò è possibile combinando le capacità dell'intelli-genza artificiale, del machine learning e del cloud computing di Descartes Labs, con gli oltre venti anni di esperienza di Planetek Italia nella progettazione e nello sviluppo di servizi di osserva-zione della Terra collegati a Copernicus, il programma di punta dell'Unione Europea per lo spazio e l'informazione ambientale."Non ho dubbi che la nostra partnership con Descartes Labs aumenterà enormemente il valore della nostra piattaforma Rheticus®. Grazie a questa partnership, i nostri clienti bene-ficeranno del miglioramento della nostra produzione di geoa-nalytics, offrendo un valore superiore ai nostri clienti in tutto il mondo", ha affermato il CEO di Planetek Italia, Giovanni Sylos Labini. "Questo accordo ci dà anche la possibilità di seguire il percorso verso un modello information-as-a-service, implemen-tato dall'Europa con i Copernicus Data and Information Access Services (DIAS). L'Agenzia Spaziale Europea è stata lungimi-rante nel favorire l'incontro tra aziende europee e aziende come Descartes Labs nell'ultima conferenza Future EO di maggio 2017. ""Siamo molto lieti di collaborare con Planetek, una società che è in linea con il nostro business e complementare rispetto al lavoro

che stiamo svolgendo nelle scienze geospaziali", ha dichiarato il co-fondatore e CEO di Descartes Labs, Mark Johnson. "Il team di Planetek utilizza dati e immagini di ultima generazione for-nite da Copernicus ed ESA per elevare gli standard nell'elabo-razione di mappe, nel rilevamento dei cambiamenti o nelle ap-plicazioni del telerilevamento all'agricoltura. Il nostro obiettivo nel lavorare insieme è che possiamo fornire diagnosi più rapide e precise su alcuni dei problemi che più affliggono il mondo".I punti salienti delle attività e degli accordi delle aziendeDescartes Labs ha creato una piattaforma di supercalcolo basata su cloud per l'applicazione della machine intelligence a enor-mi serie di dati. Sfruttando la confluenza dei progressi dell'in-telligenza artificiale e del cloud computing ad alte prestazioni, - insieme al rapido aumento dei sensori che acquisiscono in-formazioni in tutto il mondo -, Descartes Labs ha creato una fabbrica aziendale di dati. Oggi, Descartes Labs utilizza imma-gini satellitari per modellare sistemi complessi sul pianeta, come la silvicoltura e l'agricoltura. L'azienda elabora i flussi di dati provenienti da tutte le principali costellazioni satellitari su larga scala per fornire un accesso istantaneo alle immagini pronte per l'analisi del mondo intero in un'interfaccia massiccia, ricercabile e su richiesta.Planetek ha creato Rheticus, una piattaforma di servizi di geoin-formazione automatici basata su cloud, progettata per fornire dati e informazioni aggiornati e accurati sul nostro mondo che cambia. Rheticus fornisce informazioni tempestive che soddisfa-no le esigenze di un numero crescente di applicazioni azienda-li. Le informazioni sono fornite come servizio e comprendono mappe, report e indici geospaziali, progettati per monitorare diversi fenomeni: cambiamenti territoriali, dinamiche urbane e cambiamenti nell'uso del suolo, movimenti del terreno (frane e subsidenza), stabilità delle infrastrutture, nuove infrastrutture e aree di costruzione, aree incendiate o la qualità delle acque marino-costiere.Grazie a questo accordo, Planetek Italia potrà ampliare la gam-ma dei servizi di monitoraggio forniti dalla piattaforma Rheticus via web su scala globale attraverso una rete internazionale di partner Rheticus. Descartes Labs potrà trovare potenziali nuove applicazioni e aree di ricerca, garantendo ad entrambi i partner maggiori spazi di sfruttamento del valore dei big data satellitari e di creazione di nuovo valore significativo per i clienti.

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Il Deserto del KalahariLa Namibia è famosa non solo per i suoi paesaggi deserti-

ci dalla vista mozzafiato, ma anche perché questi deserti offrono una testimonianza della storia delle deformazioni dovute alla tettonica

a placche in questa parte dell’Africa.

Il Deserto della Namibia, che corre lungo la costa sud-occidentale dell’Africa, è ri-tenuto il deserto più antico della Terra. Sebbene questa immagine sia stata acquisita

più ad est, su parte della Namibia sud-orientale, i suoi toni impressionanti color arancio-ruggine derivano dal clima semi-arido di questa remota regione.

Il Kalahari (che copre gran parte del Botswana, alcune regioni del Sud Africa e parte del sud-est della Namibia) non è un vero e proprio deserto giacchè riceve molta pioggia, ma è tuttavia un’area di antiche dune sabbiose fossili. Alcune di queste dune, note anche come ‘sand sheets’ (Ndt: dune laminari), possono essere osservate nel loro sviluppo mentre attraversano l’angolo in alto a destra dell’immagine, in cui appaiono sorprendentemente parallele ed uniformi. Si pensa

che queste dune si siano formate tra 250000 e 12000 anni fa e sono rimaste tali fin da allora.

Anche ad est il paesaggio appare come un mondo alieno di colore arancione ed è dominato da creste, scarpate e letti di laghi prosciugati detti anche ‘padelle di sale’. Alcune strade che tagliano bruscamente il paesaggio sono una testimonianza del fatto che questa regione

non è del tutto disabitata.

Questa immagine è stata catturata da Sentinel-2 il 28 luglio 2017.

Crediti: ESA

Traduzione: Gianluca Pititto


REPORT

Nell’elaborazione dei dati sempre più spes-so entrano in gioco

la stima/calcolo di parametri statistici quali la media, la va-rianza, lo scarto quadratico medio, ecc. Ebbene è noto che bastano pochi outliers (ovvero pochi valori anomali, aberranti, chiaramente distanti dagli altri valori disponibili) per ‘mettere in crisi’ medie, scarti quadratici medi ed … altro, con il risultato di giungere a risultati finali defi-niamoli perlomeno ‘fuorvianti’. La tematica dell’individuazione degli outliers assume quindi la massima importanza per poter giungere a risultati quanto più possibile corretti e significativi. Occorre quindi sempre prope-deuticamente ricercare gli even-tuali valori anomali - che talvolta

assumono persino il ruolo del ‘risultato’ cercato, e ciò proprio in ragione della loro ‘anomalia’ che li differenzia dal resto dei dati -, e con tecniche che quanto più possibile non presupponga-no una conoscenza a priori della tipologia di distribuzione che i dati in esame dovrebbero avere.Il nuovo approccio ideato per l’individuazione di outliers nello spazio R2 fruisce di tecniche ge-ometrico/statistiche largamente indipendenti dalla tipologia di distribuzione dei dati, e si artico-la in quattro passi metodologici. Data una nuvola di punti nello spazio R2:

1. Individuazione dei vari cluster di punti e dei punti che non appartengono a nessuno dei cluster individuati.

Per ciascun cluster

2. Individuazione, tramite la tecnica del convex hull pee-ling, del particolare convex hull (CH

50) che al suo interno

contiene non più del 50% dei punti del cluster, e calcolo su tali punti interni (che sono il ‘core’ del cluster) del baricen-tro (ora robusto) tramite una operazione di media.

3. Utilizzo di una tecnica di mapping (che realizza una nuova metrica) che porta tutti i punti che giacciono sul CH

50 a trovarsi ad un fattore

di distanza pari ad uno dal baricentro, che è come dire che il CH

50 viene ad assume la

forma di un cerchio con cen-tro nel baricentro e raggio pari ad uno. Tale tecnica, illustrata più in dettaglio nel seguito, è applicata a tutti i punti del

La tecnologia ci mette

nelle condizioni di potere

e dovere maneggiare

grandi moli di dati. Nuvole

di punti acquisite nei modi

più vari e Big Data sono le

parole d’ordine e le realtà

con cui oggigiorno sempre

più occorre misurarsi.

Big Data…a fewOutliers = Big Mistakes Un nuovo processo per l’individuazione di outliers

di Maurizio Rosina

Fig. 1 – calcolo del fattore di distanza dei punti dal baricentro robusto sulla base del CH50

.


REPORT

terebbe teoricamente sufficiente all’individuazione di eventuali outliers. In merito al passo 2 il baricentro calcolato sui punti strettamente contenuti nel CH

50 risulta essere

particolarmente robusto, ed è assimilabile all’analogo calcolo spesso condotto su dati apparte-nenti al secondo e terzo quartile di un boxplot. La tecnica utilizzata nel passo 3 è particolarmente interessante, in quanto permette di tenere conto della ‘forma’ assunta dai punti del cluster nella successiva valutazione/individuazione degli outliers, che opera sulla base di un particolare ‘fattore di distan-

cluster ed ai punti che sono risultati non appartenere ad alcuno dei cluster individua-ti. Con questa tecnica tutti i punti strettamente contenuti in CH50

avranno un fattore di distanza dal baricentro minore di uno e tutti i punti esterni al CH

50 avranno un fattore

di distanza dal baricentro maggiore di uno. A seguito di questa tecnica si potrà nel seguito operare su tali valori di distanze (ovvero su sequenze di valori - dati univariati - nello spazio R1) e non più su coordinate nello spazio R2.

4. Utilizzo, sulle distanze calcola-te nel passo precedente, della diseguaglianza di Chebychev (valida per una qualsiasi tipo-logia di distribuzione univaria-ta di valori). La distribuzione di Chebychev garantisce che per una distribuzione qualsiasi di valori, una volta calcolata la sua media (μ), il suo scarto quadratico medio (σ) e fissata una costante k >0, al massimo lo [(1/k2)*100]% dei valori potranno risultare esterni all’intervallo μ-kσ, μ+kσ. Ciò permette, su base statistica, di definire in modo ‘fine’ come outlier un qualsiasi punto la cui distanza dal baricentro ricada all’esterno dell’inter-vallo μ-k, μ+kσ. Molto spesso nell’utilizzo della disegua-glianza di Chebyschev piut-tosto che fissare la costante k si preferisce fissare un valore di probabilità (p), in quanto per una distribuzione unimo-dale di valori tra k e p sussiste la relazione p = 1/k2, quindi fissato p è immediato risalire al relativo k = √(1⁄p). La ricer-ca degli outliers viene quindi condotta, per ciascun cluster, individuando come outliers i punti, sia del cluster che non appartenenti a nessun cluster, le cui distanze dal baricentro

del cluster siano esterne all’in-tervallo sopra definito.

Tramite i quattro passi meto-dologici sopra sommariamente descritti si giunge, senza alcuna ipotesi preventiva sulla tipologia di distribuzione dei dati, a poter individuare la presenza di even-tuali outliers rispetto ai vari cluster individuati.Inoltre, è di tutta evidenza che l’approccio proposto è teorica-mente facilmente espandibile a dati nello spazio R3, con i vari convex hull che potrebbero as-sumere la struttura di politopi di minima chiusura convessa di punti nello spazio R3.

Il dettaglio delle operazioniL’approccio perseguito è alta-mente modulare, ed è quindi opportuno fornire qualche detta-glio circa le operazioni condotte nei passi sopra elencati. Il passo 1 non impone alcun specifico metodo nella individuazione dei cluster, tanto che, se ritenuto op-portuno, tale passo può persino essere saltato, vedendo la nuvola dei punti in esame come un uni-co cluster, su cui operare con i passi successivi. Inoltre, nel caso di analisi condotte su dati origi-nali univariati, già il solo passo 4, saltando tutti i precedenti, risul-

Figura 3 – il campione dei dati - 3243 co-ordinate relative a localizzazioni di POI pre-senti nelle province di Viterbo e Latina.

Fig. 2 – il mapping dei punti sulla base dei nuovi fattori di distanza calcolati - si noti in particolare come i punti del CH

50 cui viene attribuito il nuovo

fattore di distanza giacciano su di un cerchio ideale (di raggio 1) dal baricentro.

Fig. 4 – i due cluster individuati (algoritmo Dbscan) ed i punti (noise) non assegnabili dall’algoritmo ad alcuno dei due cluster.


REPORT

za’ di cia-scun punto

rispetto al baricen-tro (robusto) del cluster. Nello stimare se un punto appartiene o no ad un determinato cluster è pratica generale assumere che più un punto è vicino al bari-centro (robusto) del cluster, più è verosimile che il punto appar-tenga al cluster. Bisogna però anche tenere in considerazione se l’insieme dei punti del cluster è distribuito simmetricamente o asimmetricamente rispetto al baricentro, per poter decidere se la valutazione di una distanza dal baricentro è significativa per

l’individuazione di un outlier. Occorre, quindi, tenere conto della ‘forma’ del cluster nel cal-colo del ‘fattore di distanza’ del generico punto dal baricentro (robusto). La tecnica adottata per il calcolo di un fattore di distanza che tenga in conto tale ‘forma’ è particolarmente semplice. Detto O il baricentro (robusto) del cluster, per il gene-rico punto P si calcola il punto di intersezione P’ con il CH50

generato dalla semiretta con ori-gine O e passante per P, quindi si calcola il rapporto dp=OP/OP’, che assume il significato di fattore di distanza del punto P dal baricentro O. Risulta di tutta evidenza che qualsiasi punto P che giaccia sul CH

50 avrà un

fattore di distanza dp = 1, ovvero un fattore di distanza unitaria dal baricentro; viceversa qualsiasi punto P strettamente contenuto entro il CH

50 avrà un fattore

di distanza dp < 1, e qualsiasi punto esterno al CH

50 avrà un

fattore di distanza dp >1 (vedi figura 1). E’ come se ogni punto venisse rimappato, con il nuovo fattore di distanza, sulla semiretta che lo congiunge al baricentro robu-sto (vedi figura 2). Quindi tale tecnica definisce una metrica sull’insieme dei punti, ed il fat-tore di distanza dal baricentro permette di poter tenere conto della ‘forma’ del cluster, che si assume sia definita dalla forma del CH

50. Un po’ quanto è ot-

tenibile, ma in modo assai più complesso, tramite la distanza di Mahalanobis, che però opera correzioni basandosi esclusiva-mente su forme strettamente ellissoidali. Nel passo 4 si è voluta segui-re la tecnica di utilizzare, su ciascun cluster, in sequenza due volte la disuguaglianza di Chebyshev con parametri diversi. Per ciascun cluster ini-zialmente vengono calcolate

media μ e scarto quadratico medio σσdi tutti i suoi valori (valori che sono le distanze dei punti del cluster dal baricentro, ottenute nel passo precedente) e viene applicata la diseguaglianza di Chebyshev con un fattore k piuttosto basso (oppure, data la relazione k = che sussiste tra k = √(1⁄p) e la probabilità p, imponendo un valore di p piut-tosto alto), che si traduce nel selezionare, come valori ‘core/fondamentali’ sicuramente ap-partenenti al cluster, solo quelli molto prossimi alla media (ov-vero valori a distanza di pochi kσ rispetto alla media μ). Su tali valori ‘core/fondamentali’ si calcolano nuovamente media μ1

e scarto quadratico medioσσ1

(che ora si ritengono parametri molto rappresentativi e robusti) e si effettua la effettiva ricerca degli outliers, ancora tramite la diseguaglianza di Chebyshev in cui si utilizzano i nuovi e robu-sti valori μ

1 eσσ

1, ed si applica

con un fattore k più alto del precedente (o, il che è dire lo stesso, un fattore p più piccolo del precedente), ciò che si tra-duce nell’individuare come out-liers solo valori molto distanti dalla media μ

1, ovvero valori

che ‘sicuramente’ non apparten-gono al cluster. La ricerca degli outliers viene quindi effettuata sui tutti i valori del cluster e sui punti che sono risultati non ap-partenere ad alcun cluster, per questi ultimi calcolandone pre-ventivamente il mapping rispet-to al baricentro del cluster e le relative distanze dal baricentro. Modulando opportunamente i valori con cui attivare in se-quenza le due diseguaglianze di Chebyshev si giunge ad una individuazione quanto si vuole ‘fine’ degli outiers, ottenuta in base a parametri statistici di-chiarabili ed ad una metodolo-gia indipendente dalla tipologia di distribuzione dei dati.

Fig. 6 – secondo cluster - a sinistra il cluster con evidenziato il suo CH

50 ed il baricentro ricavato dai punti strettamente

contenuti nel CH50

. A destra l’immagine del mapping atti-vato sui punti del cluster e su quelli che non appartengono a nessun cluster. Le distanze dal baricentro dei punti della figura a destra saranno l’oggetto dell’analisi volta all’indi-viduazione di outliers che verrà condotta nella fase succes-siva tramite l’utilizzo della diseguaglianza di Chebyshev.

Fig. 5 – primo cluster – a sinistra il cluster con evidenziato il suo CH

50 ed il baricentro ricavato dai punti strettamente

contenuti nel CH50

. A destra l’immagine del mapping atti-vato sui punti del cluster e su quelli che non appartengono a nessun cluster. Le distanze dal baricentro dei punti della figura a destra saranno l’oggetto dell’analisi volta all’indivi-duazione di outliers che verrà condotta nella fase successiva tramite l’utilizzo della diseguaglianza di Chebyshev.


REPORT

Un esempio su dati realiNel seguito viene presentato un esempio su di un campione di dati reali, relativo a 3243 coor-dinate relative a localizzazioni di POI presenti nelle province di Viterbo e Latina. Nella figura 3 viene presentato il campione dei dati da elaborare. La figura 4 propone i 2 cluster individuati (tramite il classico algoritmo DBscan) ed i punti (noise) che non risultano assegnabili dall’al-goritmo a nessuno dei due clu-ster. Le figure 5 e 6 presentano, per ciascuno dei due cluster:, il CH

50 ed il baricentro ricavato

dai punti strettamente contenuti nel CH

50, quindi la successiva

fase di mapping, attivata sia sui punti del cluster che su quelli che non appartengono a nessun cluster. Tale mapping ha l’effet-to di portare tutti i punti che giacciono sul CH

50 ad un fattore

di distanza pari ad uno dal bari-centro, tutti i punti strettamente contenuti entro il CH

50 ad un

fattore di distanza dal baricentro minore di uno, ed infine tutti i punti esterni al CH

50 ad un

fattore di distanza maggiore di uno. Infine nelle figure e 7 e 8 sono riportati gli outliers indivi-duati tramite la diseguaglianza di Chebychev applicata ai due cluster ed i punti noise fissando valori diversi per il parametro di probabilità.Gli outlier proposti nelle se-guenti figure 7 e 8 sono indi-viduati tramite uno specifico processo che utilizza nell’analisi due volte la disuguaglianza di Chebyshev su ciascuno dei clu-ster individuati. Per ogni cluster individuato una prima volta la disuguaglianza di Chebyshev viene utilizzata per individua-re/selezionare i valori ‘core/fondamentali’ del cluster, sui quali calcolare dei nuovi valori di media μ1

e scarto quadratico medioσσ

1 (che ottenuti in tal

modo si ritengono parametri

estremamente ‘rappresentativi’ del cluster e ‘robusti’). Quindi la disuguaglianza di Chebyshev vie-ne utilizzata una seconda volta, con i valori di media μ1 e scarto quadratico medio σ1 preceden-temente calcolati, per l’effettiva individuazione degli outliers. In particolare, per ottenere quanto illustrato nella figura 5, nel pri-mo utilizzo della diseguaglianza di Chebyshev, per ricavare i valori ‘core/fondamentali’ si è fissato quale valore di probabilità p = 0.3 (che corrisponde a fissare un valore di k =1.8), valore che assicura che almeno il 70% dei dati del cluster giacciono entro l’intervallo [μ-1.8σ..μ+1.8σ], in cui μ e σ sono la media e lo scar-to quadratico medio calcolati dei dati (i valori delle distanze dal baricentro) del cluster. Quindi si sono individuati i valori del cluster che ricadono entro tale intervallo e su di essi si è calco-lata una nuova media μ1

ed un nuovo scarto quadratico medio σ

1 (che ora si ritengono parame-

tri estremamente ‘rappresentati-vi’ del cluster e molto ‘robusti’) e si è fissato quale nuovo valore di probabilità p =0.005, valore che corrisponde al fissare un k=14, e che assicura che al massimo il

cinque per mille dei valori del cluster potrebbero giacere ester-namente all’intervallo [μ

1-14σ

1..

μ1+14σ

1], La ricerca degli out-

liers è quindi stata effettuata in-dividuando i punti le cui distan-ze sono esterne a tale intervallo, e tale analisi è stata condotta per tutte le distanze dei punti del cluster e sulle distanze dei punti che non appartenevano ad alcun cluster (i punti noise), per questi ultimi calcolandone preventi-vamente il mapping rispetto al baricentro del cluster e le relative distanze dal baricentro. Tale pro-cesso, come detto, è condotto su ciascuno dei cluster individuati. Per ottenere quanto illustrato nella figura 6 si è si è fissato, analogamente al caso prece-dente, nel primo utilizzo della diseguaglianza di Chebyshev un valore di probabilità p = 0.3, mentre nel secondo utilizzo della diseguaglianza si è fissato un va-lore p =0.01, assai più lasco del precedente. In tal modo si è ot-tenuto che al massimo l’uno per cento dei valori del cluster pote-va giacere esternamente all’inter-vallo [μ1

-10σ1..μ

1+10σ

1], e tale

rilassamento nelle condizioni di verifica ha portato all’incremen-to degli outliers individuati.

Fig. 7 – Gli agglomerati di punti in rosso corri-spondono a 17 outliers individuati sul campione dei dati tramite l’utilizzo della diseguaglianza di Cherbychev applicata ai due cluster ed ai dati che non appartengono a nessun cluster.

Fig. 8 – Gli agglomerati di punti in rosso corri-spondono a 100 outliers individuati sul campio-ne dei dati tramite l’utilizzo della diseguaglianza di Cherbychev applicata ai due cluster ed ai dati che non appartengono a nessun cluster.


REPORT

ConclusioniMolti si occupano di ottene-re risultati elaborando dati e Big Data, molti meno si preoccupano di verificare se nei dati da elaborare sono presenti valori anomali ed aberranti (outliers). Se presenti anche in minime quantità gli outliers possono rendere assai poco consistenti i risultati delle elaborazioni. La ricerca e l’individuazione di outliers è quindi un passo fondamentale, generalmente propedeutico alle elabo-razioni volte ad ottenere risultati consistenti. Il nuovo approccio ideato per la indi-viduazione di outliers nello spazio R2 fruisce di tecniche geometrico/statistiche lar-gamente indipendenti dalla tipologia di distribuzione dei dati, e poggia su quattro pilastri metodologici: il clu-stering, la tecnica del convex hull peeling, una specifica metrica e la diseguaglianza di Chebyshev, che è valida per una qualsiasi tipologia di distribuzione univariata di valori. La modularità e la generalità dell’approccio, accoppiate alla ricerca ed alla individuazione di outliers in base a parametri strettamente

BIBLIOGRAFIAAmidan B. G., Ferryman T. A., Cooley S. K. (2005) Data Outlier Detection using the Chebyshev Theorem, IEEE Aerospace Conference Proceedings Porzio G. C. & G. Ragozini (2000) Peeling multivariate data sets: a new approach, Quaderni di Statistica, Vol. 2Ester M., Kriegel H-P., Sander J., Xu X. (1996) A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise, in Proceedings of 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.Riani M. & S. Zani (1998) Generalized Distance Measures for Asymmetric Multivariate Distributions, in Advances in Data Science and Classification: Proceedings of the 6th Conference of the International Federation of Classification Societies (IFCS-98), Università “La Sapienza”, Rome, 21–24 July, 503-508, Springer Savage R., (1961) Probability Inequalities of the Tchebycheff Type, Journal of Research of the National Bureau of Standards, B. Mathematics and Mathematical Physics, Vol. 65B, No.3Zani S., Riani M., Corbellini A. (1998), Robust bivariate boxplots and multiple outlier detection, Computational Statistics & Data Analysis, Elsevier

PAROLE CHIAVEOutliers; convex hull peeling; clustering; diseguaglianza di Chebychev; scarto quadratico medio

ABSTRACTThe search and identification of outliers is a fundamental step, generally preparatory to the elaborations aimed at obtain-ing consistent results. The new approach devised for the identification of outliers in space R2 benefits from geometric / statistical techniques largely independent from the type of data distribution, and is based on four methodological pillars: clustering, the convex hull peeling technique, a specific metric and Chebyshev’s inequality, which is valid for any type of univariate distribution of values. The modularity and the generality of the approach, coupled to the research and identi-fication of outliers based on strictly statistical parameters, make the approach presented a useful and daily tool for those who need to process bivariate data with the security of being able to previously identify outliers.

AUTOREMaurizio Rosina [email protected] – Ricerca e Laboratorio Digitale – Società Generale d’Informatica

statistici, fanno dell’approccio presentato un utile e quotidiano strumento per chi debba elabo-rare dati bivariati per gli scopi più vari, con la sicurezza di poter preventivamente verificare la eventuale presenza di outliers sulla base di specifici intervalli di confidenza.

RingraziamentiUn sentito ringraziamento va al collega dott. Andrea De Lullo, che ha implementato l’intero processo algoritmico e ne ha incrementato la flessibilità d’uso introducendo per l’utente la pos-sibilità di scegliere tra più iniziali algoritmi di clustering.

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REPORT

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REPORT

La rapida diffusione di software per la fotomo-dellazione, soprattutto di

tipo open-source o comunque gratuiti per alcune categorie di utenti o tipologie di applicazio-ni, ha avvicinato alle tecniche di rilievo image-based un pubblico sempre più ampio, anche non necessariamente specializzato in questa disciplina. Il costo relativamente contenuto del-le attrezzature (fotocamere, treppiedi, droni), la loro facile trasportabilità, l’agevole archi-viazione, trasferimento, ripro-ducibilità e processamento dei dati acquisiti (file di immagini o video) e l’elevata affidabilitàdegli output prodotti (grazie al perfezionamento degli algoritmi di structure from motion e di

ricostruzione multi-view stereo) consentono, inoltre, ad arche-ologi, esperti in beni culturali, architetti, ingegneri, studiosi e ricercatori di avere a disposizio-ne strumenti infografici dalle notevoli potenzialità che sempre più spesso affiancano, o addi-rittura sostituiscono, i modelli tridimensionali ottenuti con tecniche range-based.I progressi della ricerca in questi ambiti, uniti alla crescente at-tenzione dei settori industriali, assicurano tecnologie in con-tinuo aggiornamento e, in casi frequentissimi, tendenti al low cost e all’impiego user-friendly, ‘democratizzando’ di fatto la rappresentazione digitale e vir-tuale del costruito. Non a caso la recente letteratura scientifica

sull’argomento pone molta at-tenzione alle ricostruzioni 3d da fotografie ottenute da device mo-bili e all’accuratezza, affidabilità e utilizzabilità dei modelli elabo-rati in questo modo. Il paragone immediato è quello con le nu-vole di punti da laser scanning, sempre validi geometricamente e immediatamente in scala al vero; i modelli da immagini, in-fatti, necessitano di un maggior controllo nel post-processamen-to dei dati, dell’implementazio-ne di punti di controllo e, nella maggior parte dei casi, della calibrazione dell’ottica della ca-mera il tutto al fine di ottenere la corretta parametrizzazione dimensionale della nuvola e di ridurre gli errori di allineamento e restituzione.

Nell’era dell’high tech e della

virtualizzazione diffusa risulta

indispensabile avvalersi anche dei

dispositivi mobili di uso comune

per un nuovo modo di fare cultura

e ricerca. La valorizzazione

del patrimonio storico può –

e deve – passare per la sua

digitalizzazione low cost e user-

friendly, se condotta in maniera

consapevole e secondo protocolli

di scientificità.

di Saverio D’Auria

Fotomodellazione con immagini da

smartphone per la diffusione della

conoscenza dei Beni Culturali

Fig. 1 - La chiesa di Sant’Eligio al Mercato nel contesto urbano attuale.


REPORT

Pertanto, appare necessario definire una metodologia di ri-levamento fotogrammetrico con dispositivi di uso comune e di restituzione tridimensionale che contempli protocolli adatti a va-rie esigenze: ricerca e diffusione scientifica, rilievo architettoni-co, valorizzazione, catalogazio-ne, restauro e settori affini. Questo contributo mostra i risultati di una ricerca volta a stabilire in che modo e fino a che livello di dettaglio la foto-modellazione con immagini acquisite da smartphone di ele-menti architettonici morfologi-camente complessi possa essere utilmente impiegata ai fini della documentazione e divulgazio-ne scientifica del patrimonio culturale, confrontando oppor-tunamente le nuvole di punti da fotogrammetria con quella da laser scanning – con e senza l’impiego di punti di control-lo – per valutarne l’affidabilità metrico-formale. Tale sperimentazione si inserisce all’interno di un programma di ricerca più vasto che ha riguar-dato il rilievo sistematico della chiesa di Sant’Eligio al Mercato (o Maggiore) a Napoli per la costruzione di una metodologia che facilitasse, con un approc-cio multidisciplinare al tema, la comprensione degli edifici medievali napoletani utilizzan-do quindi il rilevamento tridi-mensionale, la rappresentazione grafica e i dati d’archivio, icono-grafici e bibliografici come stru-menti finalizzati alla conoscenza storica delle fabbriche antiche e fortemente stratificate.L’oggetto di studio è il portale di ingresso che, costituendo un unicum nella storia dell’archi-tettura medievale partenopea, è stato più volte descritto nella letteratura sull’argomento senza però mai essere rilevato digital-mente e rappresentato.

Il caso studio: il portale gotico della chiesa di Sant’Eligio al Mercato a NapoliLa chiesa di Sant’Eligio al Mercato riveste un ruolo fonda-mentale nello studio del gotico degli edifici sacri partenopei poiché rappresenta il primo caso di diretta importazione dello stile architettonico d’ol-tralpe a Napoli (Fig 1). Con l’avvento dei primi re francesi in città si manifestaro-no i segnali di un progressivo rinnovamento delle scelte archi-tettoniche, dando anche luogo a soluzioni nuove rispetto a quelle d’origine. Realizzata a partire dal 1270 per volere di Carlo I d’Angiò, durante la sua erezione la fabbrica subì diverse interru-zioni e trasformazioni a causa dello scoppio della guerra del Vespro nel 1282, delle esigenze di ampliamento dell’annesso ospedale e del manifestarsi di dissesti strutturali inferti dai terremoti del 1349 e del 1456. Nei primi anni del Seicento la chiesa fu ulteriormente modi-ficata fino a essere oggetto di un profondo cambiamento nel corso del XVIII secolo, all’inter-no del quadro di rinnovamento

edilizio e urbanistico di Napoli (divenuta nel 1734 la capitale del regno carolino) promosso dai Borbone. In seguito a ulte-riori “restauri” ottocenteschi, l’edificio giunse al XX secolo con una struttura radicalmente diversa da quella del Duecento. Le ingenti distruzioni dovute ai bombardamenti bellici della seconda guerra mondiale, infi-ne, portarono i restauratori a ri-comporre la presunta immagine tardo-medievale comportando il sacrificio di secoli di cospicue e rilevanti stratificazioni. Il portale di ingresso sul fian-co sud costituisce, però, una delle pochissime testimonianze gotiche della fabbrica, quasi interamente sopravvissuto alle trasformazioni subite dalla chiesa nel corso dei suoi sette secoli di vita. Esso “[…] appare violentemente profilato con tre tori e cinque profonde gole nello sviluppo dell’arco acuto, che è in-cluso, all’esterno, entro una cuspi-de coronata da un pinnacolo. Nel timpano così formato s’inserisce un grande trilobo a lobi aguzzi, che forse accoglieva una figura in rilievo, mentre in alto un acrote-rio concludeva la successione delle

Fig. 2 - A sinistra, foto prima dei bombardamenti della Seconda guerra mondiale (Archivio fotografico della Soprintendenza di Napoli, inv. n. 1160-B001); a destra, foto attuale.


REPORT

foglie di acanto ripiegate all’insù disposte lungo il duplice gocciola-toio” (Venditti, 1969: 717). Le profonde modanature e le ric-che decorazioni floreali rendono il portale un elemento unico nella sua complessità formale e la sua bellezza è certamente ope-ra di maestranze francesi e il ri-sultato dell’influenza del gotico rayonnant, lo stile predominante a Parigi (Fig. 2).

Il rilevamento fotogrammet-rico e l’elaborazione dei datiLe operazioni di rilevamento del portale sono state condotte dap-

prima con il laser scanner Faro Focus 3D 120, settato ad una risoluzione di 1/5 con qualità 4X in modo da garantire punti battuti con un passo di circa 8 millimetri a una distanza del laser di 10 metri dalle superfici (mantenuta comunque inferiore ai 5 metri), successivamente con lo smartphone Samsung Galaxy J7, modello SM-J710FN, dota-to di sensore ottico di immagine di tipo CMOS da 13 MP (3096 x 4128 pixel). Le scansioni laser sono state tre, per un totale di circa 250 MB di memoria occupata, di cui una a quota superiore rispetto al vertice del timpano. La nuvola, elaborata in ambiente Autodesk ReCap e decimata in modo da isolare il solo portale, conta circa 8,5 milioni di punti ed è stata utilizzata come riferimento per i successivi confronti (Fig. 3).La fase di acquisizione foto-grammetrica ha previsto, in-vece, 15 stazioni di presa e 47 scatti fotografici alla massima risoluzione, mantenendo fisse la focale reale a 4 millimetri e l’a-pertura del diaframma al valore di f/1.9, per un totale di circa

200 MB di memoria occupata. Una stazione è stata definita in corrispondenza della proiezione a terra del sesto dell’arco, le al-tre lungo una direttrice presso-ché equidistante dalla facciata, a circa 3 metri da essa per la vicinanza del portale all’edificio di fronte (Figg. 4-5).La fotomodellazione è avvenuta in ambiente Agisoft Photoscan; affidandosi all’auto-calibrazione delle camere e impostando i parametri più performanti per la fase di orientamento, il cal-colo delle posizioni relative tra gli scatti non ha prodotto errori (Fig. 6).Per il processamento della nuvola di punti sono stati sperimentati tre algoritmi di depth filtering (mild, moderate e aggressive) – oltre che l’assenza del filtraggio – poiché l’ele-mento architettonico in esame è caratterizzato sia da elementi decorativi molto complessi sia da forme geometriche regolari. Il risultato migliore in termini di incidenza del rumore e di corrispondenza alle forme reali è stato ottenuto moderando l’al-goritmo. Il modello finale, op-portunamente decimato, conta Fig. 3 - Modello a nuvola di punti da laser scanning.

Fig. 4 - Alcune delle prese fotografiche.


REPORT

circa 8,4 milioni di punti (Fig. 7), comparabile quan-titativamente a quello da laser scanning, e non risulta in vera grandezza – come era prevedibile – per l’assenza iniziale di riferimenti me-trici.

I risultati ottenutiPer valutare l’affidabilità formale della nuvola da fo-tomodellazione, sono stati implementati all’interno del software tre punti di controllo (ground control points, GCPs) ricavati dalle misurazioni laser scanning (Fig. 8). Aggiornando la nuvola di punti (a), sono stati otte-nuti nell’immediatezza due risultati: l’esatto scalamento del modello e il suo orienta-mento rispetto al sistema di riferimento relativo al laser. Successivamente è stata ri-processata la dense cloud (b) con l’impiego dei GCPs. I modelli così elaborati, (a) e (b), sono stati confrontati in ambiente CloudCompare. Il calcolo ha messo in evi-denza come la distribuzione

gaussiana dei punti con scosta-menti relativi inferiori ai 5 mil-limetri prevalga per quasi l’82% (raggiungendo il 98% per dif-ferenze inferiori al centimetro), dimostrando che il modello (a), semplicemente scalato secondo misure note, è corretto dal pun-to di vista formale rispetto al modello (b), processato ex-novo con i GCPs.Un ulteriore controllo sull’af-fidabilità morfometrica del modello image-based da smartphone è stato condotto confrontando (b) con la nu-vola da rilievo laser (c), presa come riferimento assoluto. In questo caso, pur denunciando in generale la correttezza della geometria di (b), i punti che si scostano meno di mezzo centi-metro sono in numero inferiore rispetto al caso precedente, pari a circa il 37% del totale dei punti discostati (Fig. 9), con una concentrazione maggiore in corrispondenza degli ornamenti architettonici, in cui lo scosta-mento del modello image-based arriva a superare in alcune zone i 15 millimetri (comunque per quantità limitate di punti, mai superiori al 5%).

ConclusioniIl paragone condotto sui mo-delli 3d ottenuti da tecniche di rilevamento differenti (fo-togrammetria da smartphone e laser scanning) dimostra che lo scostamento dei punti della nuvola da fotomodellazione rispetto a quella da laser è da considerarsi accettabile per la creazione di realtà virtuali affi-dabili, valide quindi per la di-vulgazione, la catalogazione e la valorizzazione del patrimonio culturale. La nuvola di punti da dispo-sitivo mobile, come visto, non necessita di GCPs per il controllo della forma; risulta invece necessario lo scalamento del modello rispetto a misure note, ottenute semplicemente anche con l’uso di strumenti tradizionali per il rilievo diretto. Inoltre, è caratterizzata da una qualità cromatica oggettivamen-te superiore rispetto a quella della nuvola da laser, data la

Fig. 5 - Le stazioni di presa.

Fig. 6 - In blu i punti di una singola foto utilizzati per la composizione del modello.


REPORT

diversa qualità di sensore ottico installato.Pertanto, le potenzialità di stru-menti di uso comune e di pro-cedure informatiche speditive, se comunque impiegate secon-do operatività ormai consolida-

te, consentono in molti casi ed entro certi parametri di perve-nire all’economicizzazione (in termini di tempo e di risorse) e all’affidabilità metrica dell’inte-ro processo finalizzato alla mo-dellazione infografica di parti di manufatti architettonici.La prosecuzione della ricerca in questi ambiti, che si rende necessaria per le diverse variabili e condizioni al contorno ancora da esaminare, riguarderà l’esten-sione ad un numero più elevato di smartphone, per analizzare l’efficacia degli algoritmi di auto-calibrazione su differenti camere, contemplerà anche i modelli mesh creati da nuvole di punti e valuterà il livello di dettaglio raggiungibile ai fini delle rappresentazioni grafiche di rilievo, indispensabili, ad esempio, alla ricerca scientifica e alla progettazione di interventi di conservazione e restauro.

RingraziamentiL’autore ringrazia Emanuela De Feo e Rodolfo Maria Strollo per la preziosa collaborazione alla stesura dell’articolo.

Fig. 7 - Nuvola di punti da fotomodellazione.

Fig. 8 - Individuazione dei GCPs sulla nuvola da laser.

Fig. 9 - Confronti numerici tra modelli e relativi istogrammi. A sinistra (a) con (b), a destra (b) con (c)


REPORT

BIBLIOGRAFIAAlabiso A.C., Campi M. & di Luggo A. (a cura di) (2016). Il Patrimonio architettonico ecclesiastico di Napoli. Forme e spazi ritrovati. Napoli: ArtstudioPaparoBarazzetti L., Binda L., Scaioni M. & Taranto P. (2011) Photogrammetric survey of complex geometries with low-cost software: application to the ‘G1’ temple in Myson, Vietnam. Journal of Cultural Heritage 12, 253-262Bianchini C. & Senatore L.J. (2012). Metodi speditivi per la visualizzazione ed esplorazione interattiva di nuvole di punti. In (a cura di) Bianchini C., Documentation of Mediterranean Ancient Theatres: Athena’s activities in Merida. Roma:Gangemi Editore, 53-57,Bruzelius C. (2004) The stones of Naples. Church Building in Angevin Italy, 1266-1343. New Haven: Yale University Press; trad. it. (2005) Le pietre di Napoli. L’architettura religiosa nell’Italia angioina, 1266-1343. Roma: ViellaCapone M., Catuogno R. & Palomba D. (2015) Automated image-based modeling, metodologie di rilievo low cost per svelare le geometrie nascoste. La chiesa di Sant’Eligio al Mercato a Napoli. Disegnare CON 8, 1-12D’Auria S & De Feo E. (2017) La chiesa di Sant’Eligio al Mercato a Napoli. Storia, indagini documentarie, rilievi, analisi critica. Fisciano: CUAGuerriero L. & De Feo E. (2012) Rilievo materico e restauro: l’architettura angioina a Napoli, in Gráfica del Diseño: Tradición e Innovaciones, Atti del iv Congreso Internacional de Expresión Gráfica en Ingeniería, Arquitectura y Carreras Afines, La Plata, 651-656Ippolito A. & Bartolomei C. (2014) La gestione deL dato di riLievo attraverso software open source: iL sistema deLLe porte boLognesi, in Italian survey & international experience, Atti del 36° Convegno internazionale dei docenti della Rappresentazione, Roma, 897-906Kersten T.P. & Lindstaedt M. (2012) image-based Low-cost systems for automatic 3d recording and modeLLing of archaeoLogicaL finds and objects, in Progress in Proceedings of the 4th International Conference EuroMed Cultural Heritage Preservation, Berlino, 1-10Mangiameli M., Mussumeci G. & Zito S. (2017) Low cost digital photogrammetry: From the extraction of point clouds by SFM tech-nique to 3D mathematical modelling, in AIP Conference Proceed-ings, 1863Nocerino E., Poiesi F., Locher A., Tefera Y.T., Remondino F., Chippendale P. & Van Gool L. (2017) 3D reconstruction with a collaborative approach based on smartphones and a cloud-based server. ISPRS XLII-2/W8, 187-194Nocerino E. & Remondino F. (2016) Uso consapevole di software speditivi per ricostruzioni 3D. GEOmedia 5, 40-42Strollo R.M., D’Auria S. & De Silla F. (2017) A multidisciplinary approach to digital archaeology. Disegnare CON 10 (19); 2.1-2.11Venditti A. 1969. Urbanistica e architettura nella Napoli angioina. Storia di Napoli iii, 665-888

PAROLE CHIAVEPatrimonio culturale; architettura gotica; rilievo; fotomodel-lazione, smartphone

ABSTRACTSant’Eligio al Mercato is the first gothic church built in Naples. The portal on the south side is the primary example of the influence of the Rayonnant style prevailing in Paris, the result of French workman-ship and one of the few Late Medieval remains largely untouched in the numerous restorations over seven centuries. In this research, the portal is the case study of an investigation aimed to define and test the potential offered by three-dimensional reconstruction based on photo-grammetric survey carried out with mobile device and with the goal of documenting and spreading the knowledge of cultural heritage

AUTORESaverio D’[email protected] di Rilievo E Architettura (LAREA)Università degli Studi di Roma Tor Vergata

http://epsilon-italia.it



MEMORIE

A UN SECOLO DALLANASCITA DI CORRADO MAZZON di Attilio Selvini

Un mio caro amico e compaesano, purtroppo scomparso prematuramente, era un fisico insigne (aveva l’incarico per l’insegnamento nella facoltà di medicina milane-se, a soli venticinque anni) e lavorò per molti mesi nel laboratorio sito sulla “Testa Grigia” del Plateau Rosa appena sotto il Cervino, con la “camera di Wilson alla ricerca delle tracce dei raggi cosmici. Probabilmente quello che il caro Pasquale Casale non sapeva, era che lo strumento da lui e dai suoi colleghi usato sotto la neve del Cervino, era stato costruito in Italia da un altro fisico, di età maggiore per circa un decennio. Si legge infatti in Annali di storia delle università italiane (Leonardo Gariboldi, vol. II, Milano 2007) quanto se-gue: “ll 1938 fu caratterizzato da un profondo cambia-mento nella struttura del gruppo milanese. Giuseppe Bolla e Amedeo Giacomini lasciarono Milano, rispet-tivamente per Palermo e per la direzione dell’Istituto di Elettroacustica del CNR a Roma, mentre nuovi pro-fessori e assistenti entrarono a far parte del gruppo; tra essi Antonio Mura da Pisa, e una serie di giova-ni laureati di Milano: Giuseppe Cocconi, Giovanni Fioretti, Corrado Mazzon, Carlo Salvetti (1918-2005), Vittorio Somenzi (1918-2003) e Vanna Tongiorgi”. E continua: “ … Le elevate montagne della catena alpina con alcune località raggiungibili anche con l’ausilio di funivie e teleferiche si prestavano ottimamente allo studio della radiazione cosmica ad alta quota. Vanna Tongiorgi misurava raggi cosmici sul Cervino e, insie-me a Giuseppe Cocconi, a Passo Sella. Nel frattempo, Corrado Mazzon progettava la prima camera a nebbia, uno strumento che permette di visualizzare il percorso di particelle ionizzanti”... Corrado Mazzon, nato a Venezia nel 1918 e patrizio ve-neziano, passò dall’Università al Politecnico, chiamato da un altro fisico, Mariano Cunietti, di lui minore per un paio d’anni, che era già nel prestigioso Istituto di Geodesia e Topografia diretto da Gino Cassinis, allora anche direttore del Politecnico (non esisteva ancora la qualifica di “Rettore”, vedi in (Monti, Selvini 2017). Quando io entrai, un poco titubante, come collabora-tore per le esercitazioni in quell’Istituto, era l’autunno del 1961. L’ambiente era ancora quello ristrutturato da Cassinis un trentennio prima, con il salone a pianterre-no dedicato ai grandi armadi che contenevano buona parte degli strumenti topografici, mentre aiuti e assi-stenti di ruolo avevano modesti locali. Verso la Facoltà di Agraria vi era una imponente officina opportunamen-te allestita con torni e fresatrici, trapani e lucidatrici, con due bravissimi addetti. Completavano l’Istituto bidelli e tecnici diplomati, oltre alla austera segretaria, diplomata in pianoforte, la cui sorella era la

segretaria del Direttore del Politecnico. Nell’interrato dell’Istituto, vi era il famoso “trentometro” con le aste di tre diversi materiali. E poi le sale con alcu-ni imponenti restitutori fotogrammetrici, fra i quali spiccavano il “Beta 2” di Nistri col “Veltropolo” e lo “Sterocartografo IV” di Santoni. A parte, ben sorveglia-to, il nuovissimo AP/c della OMI.Corrado Mazzon stava in una stanzetta adiacente all’of-ficina, e io gli venni presentato da Cunietti: mi sentii intimorito davanti al signore austero con giacca e gilet scuri e di dieci anni maggiore, già in possesso della li-bera docenza. Ci demmo del rispettoso “Lei”e per mol-to tempo non avemmo rapporti diretti.Nel 1963 a primavera, vi fu a Cagliari il nono Convegno della SIFET, e il personale del Politecnico vi partecipò in massa. Fu allora che io e Corrado divenimmo amici; lo fotografai con la mia bella “Roilleiflex”, e una delle immagini è qui allegata.Mazzon è il primo a sinistra, seguono, in ordine, Mina Cunietti, Giuseppe Inghilleri, seduto, la di lui moglie Bianca Rizzi con accanto Giovanna Togliatti e infine Mariano Cunietti. Al congresso di Viterbo, il 26 ottobre 1967, io e Sergio Donnini fummo relatori ufficiali sul tema riguardante la situazione della topografia in Italia (Donnini, Selvini 1967); Mazzon lo fu sugli strumenti topografici del tem-po, materia su cui era veramente inarrivabile. Quando io entrai in Salmoiraghi, ci incontrammo spesso proprio perché lui era consulente della gloriosa azienda fonda-ta nel secolo precedete dal Porro. E proprio sul Porro, molti anni dopo, scrivemmo assieme un lungo articolo sull’Uomo di Pinerolo (Mazzon, Selvini 1981), articolo che ebbe successo e parecchi riscontri.Toccherà a lui la commemorazione del Porro, all’aper-tura del convegno SIFET di Mantova, il 23 settembre 1975; sul grande inventore aveva già pubblicato una lunga “memoria” (Mazzon, 1975). Durante il mio sog-giorno in Salmoiraghi, insistetti perché si studiassero nuovi strumenti fra cui un distanziometro optoelettro-nico. Ne nacque una commissione cui naturalmente partecipò anche Mazzon che suggerì, da ottimo fisico

qual era, di scegliere la soluzione della misura per im-pulsi (si era allora alla prima generazione di tali stru-menti, che erano solo a differenza di fase). La cosa finì purtroppo, per la trasformazione della vecchia azienda fondata dal Porro, inglobata in una multinazionale, solo in una relazione tenuta al convegno SIFET di Palermo (Selvini, Bonetto, 1970).La carriera di Corrado Mazzon fu lunga e difficile; mi vien da piangere, vedendo oggi alcuni salti più o meno concorsuali di giovani rampanti che arrivano all’ordi-nariato nel giro di un decennio o giù di lì; con tutti i suoi meriti e le sue attività egli dovette aspettare un tren-tennio prima di avere una cattedra di geodesia e astro-nomia all’Istituto Idrografico della Marina, cattedra peraltro non dipendente dal Ministero della Pubblica Istruzione. E dovette così lasciare Venezia per l’altra città marinara, portandosi appresso molte delle sue cose fra cui un bellissimo pendolo che batteva il secondo. Ai convegni della SIFET partecipò sempre con at-tenzione e con alcune relazioni di notevole interesse; nella figura qui avanti lo si vede accanto al professor Alfredo Marazio, già assistente di ruolo in Istituto e poi direttore centrale dell’ENEL a Roma.

Mazzon fu presente anche alla famosa conferenza volu-ta da Bassetti in vista della formazione della cartografia regionale lombarda, e lo si vede assieme a molti altri valorosi colleghi: è al centro nella seconda fila a parti-re dal basso, con ai fianchi Golinelli e Trudu, mentre l’ultimo a destra è Folloni. Nelle due file superiori si vedono Riccardo Galetto, Franco Bernini e Valentino Tomelleri, poi sotto a destra Ugo Bartorelli e Clemente Bonfigli, altri valòenti professori e topografi.

Alcuni anni prima della scomparsa, Corrado veniva a trovare gli unici vecchi amici rimasti in Istituto; molti se ne erano già “andati”, e fra questi Giovanna Togliatti e Valentino Tomelleri. Alcuni, come Galetto, erano in altri atenei, dei “nuovi” non conosceva nessuno. Si parlava dei tempi andati, e lui era come sempre mol-to critico, da buon fisico sperimentale e da profondo conoscitore degli strumenti di misura. Parlando delle meraviglie dei ricevitori satellitari (il collega Giuseppe Birardi, osservava allora con quella tecnica le deforma-zioni del Colosseo, notando la incredibile ripetitività dei risultati di misura) rimarcava sarcastico: “e va bene la ripetitività, ma in quanto ai valori assoluti, chi tiene conto di quello che succede ai segnali, passando dalla stratosfera all’atmosfera?”. La struttura muraria dell’I-stituto (ormai sezione del DIIAR) era molto cambiata, e Mazzon si sentiva spaesato. Non vi era più il suo vecchio studio, e nemmeno l’officina, coi due tecnici coi quali aveva a lungo lavorato, soprattutto nel settore dell’ottica; sentiva che il suo tempo era finito.


MEMORIE

RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICIMonti C. & A. Selvini (2017) Un secolo e mezzo di geodesia e scienze affini nel Politecnico di Milano. Maggioli ed..Donnini S. & A. Selvini (1967) Rapporto sulla situazione della topografia in Italia Bollettino SIFET, n° 3/1967.Mazzon C. & A. Selvini (1981) Considerazioni storiche sulla relazione di Re-ichenbach e sull’anallattismo del Porro. Rivista del Catasto e dei SS.TT.EE. Roma, n. 1/1981.Mazzon, C. (1975) Nel centenario della scomparsa di Ignazio Porro. Ist. Idro-gr. Marina, GenovaSelvini A. & R. Bonetto (1970) Appunti sul “design” degli strumenti topogra-fici. Boll. SIFET, n° 1/1970

AUTOREAttilio [email protected]à presidente della SIFET

AEROFOTOTECA

L'AEROFOTOTECANAZIONALE RACCONTA…alla scoperta dicavità sotterranee

Frequentando l’Aerofototeca Nazio-nale (AFN) abbiamo avuto l’occasione di consultare delle aerofotografie stori-che dell’area di Roma dalle quali è pos-sibile osservare con notevole nitidezza la morfologia del territorio prima della grande espansione edilizia della città avvenuta nel secondo dopoguerra.L’osservazione stereoscopica delle foto permette di cogliere con grande det-taglio la conformazione della topo-grafia e in particolare anche le forme morfologiche riconducibili alle attività estrattive di materiali da costruzione locali (tufi litoidi, pozzolane e ghia-ie). Si possono rilevare, infatti, sia i fronti delle cave a cielo aperto che gli ingressi delle cave in sotterraneo anco-ra attive nel momento dello scatto o non ancora obliterate dai fenomeni di colmamento, sia naturali sia antropici, che tendono a ripianare nel tempo la superficie topografica. Altri elementi

molto interessanti riportati dalle foto sono gli evidenti collassi da dissesti delle cavità sotterranee abbandonate che possono dare preziose informazio-ni sulle pericolosità geologiche di certe zone del territorio comunale. Roma infatti è interessata da nume-rosissime ed estesissime cavità sot-terranee di origine antropica, molte connesse a preesistenze archeologiche sepolte (ipogei, mitrei, edifici sepolti, etc.), altre rappresentate da catacombe; ma la maggior parte di esse sono con-seguenti all’estrazione di materiali da costruzione. La rete caveale sotterranea non è ancora conosciuta nella sua in-terezza e manifesta periodicamente la sua presenza con crolli imprevedibili ed improvvisi e la formazione di vora-gini anche di dimensioni rilevanti che spesso impattano rovinosamente con le attività che si svolgono in superficie. La principale causa di questi crolli è dovuta alla progressiva e avanzata alte-razione meccanica delle strutture por-tanti delle cave sotterranee di pozzola-na (volte e pilastri), favorita anche da percolazione di acqua per lo più prove-

niente dalle perdite delle reti idriche e fognarie e/o da vibrazioni da traffico di superficie o tremori sismici.Tra le tante foto aeree disponibili in Aerofototeca Nazionale ne abbiamo individuato alcune che rappresenta-no con maggiore evidenza il dissesto disponibili in Aerofototeca Nazionale del territorio di alcuni settori della città di Roma: ad esempio una foto aerea della SARA Nistri che riprende l’area dell’Abbazia delle Tre Fontane sulla via Laurentina (Fig. 1). La scelta non è casuale, essendo questa zona di Roma quella più famosa per l’attività estrattiva di pozzolana rossa. La pozzo-lana rossa è una sabbia vulcanica che possiede ottime caratteristiche idrauli-che e che, pertanto, è stata largamente utilizzata per il confezionamento di malte adoperate specialmente per la costruzione di opere marittime; con essa sono stati realizzati la gran parte dei porti europei nei secoli XVIII e XIX. Geologicamente appartiene all’o-monima unità della serie dei prodotti vulcanici emessi dall’apparato dei Colli Albani che si presenta in depositi mas-

Fig. 1 - Foto aerea del 1934 (AFN, fondo SARA, 1934, neg. 34350) che riprende la zona compresa tra i tratti iniziali delle vie Laurentina ed Ardeatina. Nella parte sinistra della foto la superficie topografica è crivellata da avvallamenti o sprofondamenti generati dal cedimento delle volte delle cavità sotterranee (l’area è circoscritta dalla linea rossa).


sivi e caotici di lapilli e scorie di colore rosso, viola vinaccia o grigio scuro, ge-neralmente sciolti. La foto mostra il territorio del co-mune di Roma compreso tra le vie Laurentina (a sinistra) e Ardeatina (a destra); trasversalmente al centro del-la foto si snoda via di Perfetta. Pochi sono gli interventi edilizi già realizzati all’epoca: la borgata della Montagnola, l’Abbazia delle Tre Fontane, il Forte Ardeatino, pochi sparsi casali. Il pae-saggio è di tipo rurale; la topografia è regolare, adattata alle esigenze dell’a-gricoltura estensiva. Possono tuttavia essere colti localmente due particolari ed evidenti elementi geomorfologici: voragini o avvallamenti, piccoli ma numerosissimi, generati dallo spro-fondamento delle volte delle gallerie sotterranee realizzate per l’escavazio-ne della pozzolana, che risaltano con morfologie molto accidentate nella parte occidentale della foto aerea, ai margini del piccolo insediamento ur-bano; depressioni simili a larghi catini, con forme dolci e arrotondate, visibili principalmente nella parte centrale e

orientale dell’immagine, che si iden-tificano in cave a cielo aperto o sono dovuti, in parte, al collasso generaliz-zato e più ampio del reticolo caveale connesso alle escavazioni sotterranee.Il confronto con altre testimonianze sia storiche che attuali (altre foto aeree, carte topografiche, immagini satelli-tari, ecc.) permettono di seguire nel tempo e per gradi l’evoluzione delle forme del paesaggio, fino a restituirci informazioni sull’attuale assetto con-seguente alle più recenti modificazioni prodotte dagli interventi di urbaniz-zazione. La stessa area sopra descritta è quindi rappresentata in una foto satellitare di Google così come è ora (Fig. 2). Nel confronto non può sfug-girci che, dove una volta il suolo era pieno di buche e avvallamenti connes-si all’attività estrattiva, oggi è presente la città con i suoi edifici, le strade, le reti di servizi e con i cittadini che la insediano. E’ lecito domandarci se per costruire la città sono stati rimossi tut-ti gli elementi di pericolosità geologica individuati dalle foto aeree e quindi se la città stessa oggi è sicura.

Le foto aeree storiche pertanto rap-presentano un utilissimo strumento per la individuazione della presenza in passato di attività estrattive in sot-terraneo, potendone dedurre in alcu-ni casi estensione e densità. Inoltre, disponendo di foto aeree e anche di altre fonti informative di periodi dif-ferenti, si possono ricavare elementi di valutazione della stabilità dei vuoti ipogei nel tempo attraverso lo studio delle modificazioni della superficie to-pografica connesse all’evoluzione dei collassi.

Fig. 2 - Foto satellitare attuale (da Google, 2017) che mostra l’espansione edilizia urbana cittadina

nelle aree una volta interessate dalle attività estrat-tive nel sottosuolo. La linea rossa delimita la stessa

area evidenziata nella foto d’epoca di Fig. 1.

AUTORE

Gianluigi Giannella, geologo Carlo Rosa, geologo e geoarcheologo; SIGEA Lazio; ISIPU.

L’Aerofototeca Nazionale (AFN) del MiBACT-ICCD conserva diversi milioni di foto aeree sull'intero territorio nazionale a par-tire dalla fine dell’Ottocento (http://www.iccd.beniculturali.it/aerofototeca/; http://www.censimento.fotografia.italia.it/archi-vi/aerofototeca-nazionale/).

Per l'argomento trattato si rimanda a Carta delle cavità sotter-ranee ISPRA (http://www.isprambiente.gov.it/it/cartografia/carta-delle-cavita-sotterranee-di-roma)


REPORT

La storia delle Stazioni Totali Topcon ha inizio a cavallo tra il 1979 e il

1980 con l’uscita sul mercato del modello GTS-1, meglio conosciuto come “Guppy”, strumento coassiale nel quale la lettura angolare veniva eseguita tramite micrometro ottico. L’appellativo Guppy lo si deve al fatto che il corpo cannocchia-le/distanziometro dello stru-mento ricordò sin da subito ai progettisti ed ingegneri giappo-nesi, un pesce tropicale d'acqua dolce, il Guppy appunto, noto anche come Lebistes. Topcon fu così convinta della validità del binomio stazione totale/pesce tropicale che il suo nome ufficiale, GTS-1, appariva in secondo piano sulla placca me-tallica dello strumento e, altra curiosità, un pesce stilizzato su sfondo colore del mare, faceva bella mostra di sé proprio ac-

canto al nome dello strumento, Guppy appunto.Pochi anni dopo, nel 1983 vie-ne presentato il modello ET-1, la prima stazione totale elettro-nica Topcon che permetteva la lettura angolare e della distanza sul display, a cui fece seguito alcuni anni più tardi il modello ET-2.Ma occorre attendere altri due anni, e siamo nel 1985, per vedere l’uscita sul mercato della Stazione Totale GTS-3 (Geodetic Total Station) il mo-dello che più di tutti ha lasciato il segno tra gli strumenti topo-grafici Topcon. Stazione totale facile da usare, maneggevole e di qualità co-struttiva eccellente, per uno strumento diventato negli anni immediatamente successivi all'uscita sul mercato, il più venduto tra le stazioni totali a marchio Topcon, e del quale

Dal primo modello noto

come Guppy, dal nome

di un pesce tropicale

che ne ricordava le

fattezze, fino alla

serie GT di ultima

generazione: come sono

cambiate le stazioni

totali Topcon e come

hanno migliorato il

mondo del rilevamento

topografico.

di Massimiliano Toppi,Sauro Passarelli

L’evoluzione delle StazioniTotali: quarant’anni diinnovazione Topcon


REPORT

qualche esemplare è tutt'ora uti-lizzato e custodito gelosamente da alcuni affezionati clienti.Curiosità 1: nella prima serie compariva ancora il nome Guppy, per le stesse ragioni del modello GTS-1 sopradescritto. Curiosità 2: per celebrare il successo di vendite venne pro-dotta una serie limitata color oro. Uno di questi esemplari fa ancora bella mostra di sé presso la sede Topcon Positioning di Ancona.Un’altra icona del passato Topcon è rappresentata dal modello GTS-6, introdotto nel 1990, che univa le qualità del GTS-3 alla grande innovazione della registrazione dati su RAM card, schede di memoria estrai-bili con capacità fino a 256 KB.Anni Novanta: arrivano le pri-me stazioni totali motorizzate e roboticheI primi anni Novanta vedono inoltre la nascita delle prime stazioni totali motorizzate e ro-botiche Topcon; nel 1991 viene presentato infatti il modello AP-S1, a cui farà seguito nel 1993 il modello AP-L1, stazioni totali che apriranno la strada

alla moderna strumentazione robotizzata: la serie GPT-8000 del 2002 e la sua evoluzione, la serie GPT-9000 del 2006, mo-dello dal quale verrà sviluppato di lì a breve un concetto total-mente nuovo di stazione totale. Il 1995 vede la nascita di una nuova generazione di stazioni totali: la serie GTS-700, il pri-mo strumento topografico con sistema operativo MS-DOS incorporato e sul quale gira-va il software di gestione dati “Rilievo”, il programma la cui interfaccia grafica ha rappre-sentato una svolta in fatto di semplicità di utilizzo di tutte le funzioni topografiche in fase operativa. Sul finire del 1998 avviene il grande cambiamento nella mi-surazione con distanziometro elettronico (EDM); il nuovo nato GPT-1000 (Geodetic Pulse Total Station) permetteva infatti per la prima volta, tramite l’au-silio della misurazione laser ad impulsi, l’effettuazione di misu-re senza prisma fino a 250m di distanza. Negli anni successivi le serie GPT-2000, GPT-3000, insieme a tutte le altre che si sono suc-cedute, hanno fatto registrare enormi progressi della tecno-logia “reflectorless” sia in fatto di portate raggiungibili, estese fino a 1.200 e 2.000 metri, sia soprattutto in termini di sempre minori dimensioni dello “spot” laser, consentendo di fatto, mi-surazioni sempre più accurate.Le stazioni totali integrate con il sistema operativo WindowsIl nuovo millennio porta con sé un’altra grande novità: il mo-dello GPT-7000 presentato nel 2004 infatti, introduce il siste-ma operativo Windows a bordo di una Stazione Totale. Ciò consente una gestione dei file di lavoro semplificata grazie alla possibilità di avvalersi di fun-zioni simili a quelle di un PC e

l’utilizzo di software operativi sempre più avanzati dal punto di vista grafico per l’ausilio delle operazioni in campagna. L’anno successivo, il 2005, vede un’altra grande innovazione nel mondo delle stazioni totali Topcon. Il GPT-7000i infatti inaugura l’integrazione tra topo-grafia ed immagini ed introduce il concetto “Capture Reality” che in Italia fu tradotto con lo slogan: “un’immagine vale più di mille parole”.Un concetto che fu esplorato compiutamente nel 2008 con la sua naturale evoluzione, la stazione totale IS (Imaging

Fig. 1 – La stazione Totale GTS-1,conosciuta anche come "Guppy".

Fig. 2 - Stazione Totale GTS-3.

Fig. 3 - StazioneTotale GPT-7000i.


REPORT

Station) uno strumento topo-grafico dotato di autofocus, motorizzato/robotico e reflec-torless, che integra due fotoca-mere calibrate, una grandango-lare (4x) e l’altra coassiale (30x). Le immagini acquisite servono ad integrare i dati del punto rilevato in maniera da evitare le tradizionali monografie, oppure vengono utilizzate come sfondo

sul quale delimitare un’area di scansione laser con una fre-quenza di misura di 20 punti al secondo. Una vera rivoluzione nel campo degli strumenti to-pografici, il primo vero ibrido stazione totale/laser scanner ap-parso sul mercato.Le stazioni totali Topcon di ul-tima generazioneNegli anni successivi molte novità hanno visto la luce in casa Topcon in fatto di stazioni totali, via via sempre più per-formanti e sofisticate, fino ad arrivare alla più recente innova-zione rappresentata dal modello GT (Geodetic Total Station) presentato nell’estate 2016.La serie GT è una stazione motorizzata/robotica di dimen-sioni estremamente contenute rispetto al modello immediata-mente precedente (la serie PS) e con caratteristiche uniche di precisione/tracciamento del di-stanziometro, stabilità del dato misurato e velocità di rotazione (180°sec) che la pongono senza alcun dubbio ai vertici della categoria.

Prima ed unica stazione totale caratterizzata dalla tecnologia UltraSonic, dispone di motori ad ultrasuoni totalmente privi di ingranaggi interni, il che consente di eliminare usure e tutti gli eventuali guasti dovuti alla rotazione manuale.Per ora ci fermiamo qui, non ri-uscendo ancora ad immaginare a quale livello si alzerà ancora l’asticella, ma di certo rimarre-mo sorpresi ancora una volta, esattamente come è successo tutte le volte che Topcon ha in-trodotto sul mercato una delle sue innumerevoli “World First”.

PAROLE CHIAVEStazioni totale; rilievo topografico; Guppy; stazione robotica; Imaging Station; Capture Reality

ABSTRACTA 40-year history, from the introduction of the first total station model, so named because it introduced an absolute innovation compared to the combination theodolite-EDM, up to the last generations of robotic instrumentation for which the involvement of operator is reduced to the minimum terms. A long and unstoppable series of innovations, from recording on memory cards to the first motorized models; from the operating system embedded to the reflectorless measurement, up to the introduction of the images and the “Capture Reality” concept and the combined laser scanning measurement, a real revolution in the world of surveying instrumentation.What will be the next frontier?

AUTOREMassimiliano [email protected] Communications Manager, Topcon Positioning Italy

Sauro [email protected] Technical Support, Topcon Positioning Italy

Fig. 4 – La stazione totale GPT-9000.

Fig. 5 - La serie GT.


REPORT

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22 - 23 maggio 2018London (UK)GEO Business 2018www.geoforall.it/kwxyc

28 – 29 Maggio 20182nd Italian Workshop on Remote SensingPavia (Italy)www.geoforall.it/kupck

30-31 Maggio 2018Simposio NIRITALIA 2018Genova (Italy)www.geoforall.it/kwwyq

7-4 giugno 2018The ISPRS TechnicalCommission II Symposium"Towards Photogrammetry2020"Riva del Garda (Italy)www.geoforall.it/kwwfa

11-13 GiugnoXIII Convegno Nazionale GIT e SISarzana, La Spezia (Italy)www.gitonline.eu

13-15 giugno 201821st International AGILEConferenceAGILE 2018 "GeospatialTechnologies for All"Lund (Sweden)www.geoforall.it/kw9w4

10 - 13 settembre 20182018 SPIE Remote SensingsymposiumBerlin (Germany)www.geoforall.it/kwuxx

19 - 21 Settembre 2018Remtech Expo 2018Ferrarawww.geoforall.it/kwwyr

3 - 5 Ottobre 2018TECHNOLOGYforALL 2018Roma (Italy)www.technologyforall.it

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