unipi.it - WEBGIS e tecniche innovative di telerilevamento per ......E-mail: (gabriella.caroti,...

Progetto PRIN 2008

(Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca)

Responsabile scientifico: Prof. Raffaele Santamaria

Atti del Convegno

WEBGIS e tecniche innovative di telerilevamento

per la salvaguardia da rischi territoriali e ambientali

Napoli, 10 Giugno 2013

Università degli Studi di Napoli “Parthenope”, Facoltà di Scienze e tecnologie

Centro direzionale – Isola C4 – Aula Magna

Opera realizzata con i fondi del PRIN 2008

ISBN 978-88-7431-710-3

Immagine in copertina: SPOT5 del Golfo di Napoli e dell’area vesuviana - Composizione a falsi colori.

Finito di stampare nel giugno 2013presso le Officine Grafiche Francesco Giannini S.p.A.Via Cisterna dell’Olio, 6B - NapoliTel./fax 081.5513928www.gianninispa.it

Comitato scientifico

Prof. Vladimiro Achilli Università degli Studi di Padova Prof. Aldo Banni Università degli Studi di Cagliari Prof. Mauro Caprioli Politecnico di BariProf.ssa Gabriella Caroti Università degli Studi di PisaProf. Claudio Parente Università degli Studi di Napoli “Parthenope”Prof. Raffaele Santamaria Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

Comitato tecnico-organizzativo

Dott. Pasquale Maglione Università degli Studi di Napoli “Parthenope”Prof. Claudio Parente Università degli Studi di Napoli “Parthenope”Dott. Andrea Vallario Università degli Studi di Napoli “Parthenope”

INDICE

Implementazione di server WEB-GIS con funzioni per l’analisi spazio-temporaleAldo Banni, Monica Deidda pag. 7

Procedure semi-automatiche per il rilevamento delle variazioni di uso dei suoli e delle anomalie termiche da dati satellitari e aereiEufemia Tarantino, Mauro Caprioli pag. 11

Potenzialità dei dati satellitari ad alta risoluzione geometrica per estrarre l’informazione multitemporale plano-altimetrica del territorioMauro Caprioli, Eufemia Tarantino pag. 23

La geomatica per la definizione di alcuni strati informativi prioritari per la gestione ed il monitoraggio del territorio e delle infrastruttureGabriella Caroti, Andrea Piemonte pag. 31

Stima della subsidenza nell’area del delta del Po mediante integrazione di dati GPS,livellazioni di precisione e quote ortometriche di caposaldi d’archivioMassimo Fabris, Vladimiro Achilli, Andrea Menin, Gabriele Targa pag. 47

Determinazione delle variazioni costiere nell’area del delta del Po mediante l’utilizzo della fotogrammetria digitale multi-temporale d’archivioMassimo Fabris, Vladimiro Achilli pag. 59

GIS ed immagini telerilevate ad alta risoluzione nel monitoraggio delle aree a rischio di erosione costieraPasquale Maglione, Claudio Parente, Raffaele Santamaria pag. 67

Tecniche di Change Detection per l’individuazione delle trasformazioni territorialiPasquale Maglione, Claudio Parente, Raffaele Santamaria, Andrea Vallario pag. 75

Comparazione tra alcuni metodi di Pan-sharpening applicati ad immagini GeoEye-1Claudio Parente pag. 83

Tecniche interferometriche pre-sismicheFrancesco Saveriano, Lorenzo Turturici, Maria Zicarelli pag. 89

La geomatica per la definizione di alcuni strati informativi prioritari per la gestione ed il monitoraggio del territorio e delle infrastrutture

Gabriella Caroti, Andrea Piemonte Dipartimento di Ingegneria Civile e Industriale

Università di Pisa E-mail: (gabriella.caroti, andrea.piemonte)@dic.unipi.it

Abstract—L’unità di ricerca dell’Università di Pisa, nell’ambito del progetto PRIN2008 coordinato dal Prof. Santamaria, si era posta l’obiettivo di definire, in collaborazione con i gestori del territorio locale ed in particolare con quelli che gestiscono le situazioni di emergenza, quali fossero gli strati informativi geografici prioritari per la loro attività. Inoltre, si voleva studiare gli strumenti e le metodologie offerti dalla geomatica per la loro definizione. In quest’ambito è stato condotto uno studio sulle procedure di intervento nei casi di eventi calamitosi nelle fasi dell’emergenza e dell’immediato post-emergenza e sulle azioni di prevenzione. Uno degli strati informativi più importanti sia a livello locale, per gli aspetti legati alla possibile esondazione dell’Arno e la gestione del piano di protezione civile, sia a scala nazionale, per le ricadute sulla gestione del rischio idrogeologico in generale, è costituito dal modello altimetrico digitale del terreno. L’unità di ricerca ha analizzato la disponibilità e la qualità del dato altimetrico disponibile e la possibilità di integrare e validare i dati già esistenti con rilievi speditivi e mirati. A questa tematica sono legati gli studi qui riportati sull’analisi del cuneo salino e sulle sezioni d’alveo ottenute per interpolazione da DTM. Un altro strato informativo preso in considerazione, imposto anche dalle emergenze contingenti che il paese si è trovato ad affrontare a seguito degli eventi sismici degli ultimi anni, è stato quello relativo alla conoscenza dello stato di fatto degli edifici dal punto di vista strutturale. In particolare, sono stati studiati alcuni approcci di rilievo ed elaborazione dati per rendere queste informazioni disponibili agli specialisti che si occupano dell’analisi strutturale. L’ultimo strato informativo di cui si tratta in questo lavoro è quello relativo al grafo stradale. L’unità di ricerca ha compiuto uno studio, che a partire dall’approfondimento dello stato dell’arte dei diversi livelli di definizione degli standard, da quello sovranazionale, costituito dalla Comunità Europea, a quello locale, rappresentato dai singoli Comuni, ha portato alla definizione, in collaborazione con gli enti locali, di una metodologia che meglio recepisse tali standard nella pratica comune dell’amministratore.

Keywords – Digital Terrain Model; sezioni alveo; laser scanner; calcolo strutturale; grafo stradale; cuneo salino

I. INTRODUZIONE La ricerca svolta dall’unità di ricerca dell’Università di

Pisa, nell’ambito del progetto PRIN2008 coordinato dal Prof. Santamaria, si è focalizzata sull'applicazione di metodologie esistenti e sulla sperimentazione di metodologie innovative per acquisire, raccogliere e rendere disponibili banche dati topografiche finalizzate ad essere di supporto alle attività

connesse con la gestione del rischio (prevenzione, monitoraggio, pianificazione e programmazione).

In questo ambito è stato condotto uno studio, in collaborazione con i gestori locali dell’emergenza, sulle procedure di intervento nei casi di eventi calamitosi, sulle azioni di prevenzione, su quali fossero gli strati informativi geografici prioritari per la loro attività.

Sono state approfondite le soluzioni disponibili per la visualizzazione dei dati ed i tools di gestione su piattaforme GIS.

Nell’utilizzo dei dati è stata evidenziata la necessità di una forte standardizzazione dell’informazione territoriale. In quest’ambito sono stati approfonditi in particolar modo gli standard di definizione dei grafi stradali. Questi costituiscono, infatti, uno degli strati informativi prioritari nella gestione delle emergenze.

Un capitolo viene poi dedicato ai modelli altimetrici digitali del terreno, in particolare all’analisi della precisione del dato stesso ed alla sua utilizzabilità per studi legati al rischio idraulico.

Infine, si analizza l’utilizzo del laser scanner da terra per indagini e verifiche strutturali.

II. IL GRAFO STRADALE Molti processi decisionali traggono importanti vantaggi

dalla disponibilità di strumenti di rappresentazione e di analisi di dati GIS-based.

Il dato geografico infatti è di fatto utilizzato nelle attività delle organizzazioni pubbliche e private, intervenendo globalmente a tutti i livelli di interesse, dal processo decisionale alla realizzazione operativa.

Esempi comuni di utilizzo del dato geografico riguardano le scelte localizzative di strutture operative o di servizi, la rappresentazione ed il monitoraggio di risorse naturali, il posizionamento, dimensionamento e gestione operativa di infrastrutture di rete, la realizzazione di piani di emergenza e di protezione civile, il controllo dei territori vulnerabili a situazioni di rischio, il monitoraggio e le valutazioni di impatto ambientale, ecc.

In particolare, in un sistema informativo, le reti di trasporto costituiscono una banca dati prioritaria per la gestione del territorio (“Linee guida per la redazione dei piani di evacuazione mediante la simulazione dei sistemi di trasporto in

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condizioni di emergenza”) e, come tale, deve essere caratterizzata da un livello di standardizzazione molto elevato. In tal modo, i diversi utenti dell’informazione geografica possono accedere ad una banca dati comune e, soprattutto, unica. La manutenzione e l’aggiornamento dei database risultano così più efficaci.

L’unità di ricerca di Pisa ha sfruttato le conoscenze acquisite in esperienze pregresse, nelle quali si era occupata del rilievo e della creazione del sistema informativo del catasto strade per il Comune di Pisa (Fig. 1). Nella restituzione dei rilievi, il grafo a disposizione del Comune di Pisa era risultato totalmente inadeguato ed è emersa la necessità di ristrutturarlo adottando standard internazionali e riconosciuti per la sua realizzazione.

Figura 1. Grafo stradale del Comune di Pisa

L’unità di ricerca ha compiuto uno studio dello stato dell’arte dei diversi livelli di definizione degli standard, da quello sovranazionale, costituito dalla Comunità Europea, a quello locale, rappresentato dai singoli Comuni.

La Direttiva INSPIRE spingerà gli stati ad un grosso sforzo di standardizzazione dei propri database geografici. L’IntesaGIS ha già scritto, in accordo con standard internazionalmente riconosciuti, molte specifiche tecniche.

L’impressione è però che questa grande attività di scrittura degli standard non abbia avuto un egual riscontro nell’applicazione pratica degli standard stessi da parte degli enti locali.

La definizione degli standard normativi segue solitamente un flusso che parte dall’ente centrale fino ad arrivare a quello locale. La popolazione del database, invece, segue un flusso opposto (Fig. 2).

Figura 2. Schematizzazione dei flussi opposti della definizione degli

standard e della popolazione del database

Un mancato feedback consistente da parte degli enti locali, principali utilizzatori/creatori del database, fa sì che le specifiche restino unicamente documenti di indirizzo e non diventino riferimenti normativi. Questa mancata adesione agli standard è influenzata da più fattori: la mancanza di sufficienti risorse per la migrazione degli archivi esistenti ai nuovi formati, la necessità di aggiornamento da parte dei dipendenti della pubblica amministrazione, ma anche il fatto che spesso gli standard elaborati presso gli organi centrali non tengono conto delle necessità specifiche degli enti locali ed in molti casi non c’è margine di flessibilità.

Premesso questo, la standardizzazione dell’informazione territoriale diffusa resta un obiettivo prioritario per il paese e per le singole realtà locali. Solo in questo modo gli organi di governo del territorio potranno sfruttare appieno le risorse che le moderne piattaforme di gestione dei database geografici offrono. Com’è risultato evidente nell’esperienza della Toscana, il processo di ammodernamento può avviarsi solo se saranno opportunamente finanziate le procedure di validazione degli standard proposti.

III. I MODELLI ALTIMETRICI DIGITALI

A. Analisi del modello altimetrico digitale disponibile per il territorio comunale di Pisa.

Da analisi condotte con i responsabili della Protezione Civile Comunale è emerso che uno degli strati informativi più importanti sia a livello locale, per gli aspetti legati alla possibile esondazione dell’Arno e la gestione del piano di protezione civile, sia a scala nazionale, per le ricadute sulla gestione del rischio idrogeologico in generale, è costituito dal modello altimetrico digitale del terreno. Tale analisi è in linea con le attività poste in essere dal Ministero dell’Ambiente, che con un appalto del 2007 ha promosso una campagna di rilievo LiDAR per determinare l’andamento altimetrico delle principali aree a rischio idrogeologico del paese (aste fluviali e coste).

Analizzando le procedure previste a scala locale, regionale e nazionale per l’intervento e la raccolta delle informazioni in concomitanza di un evento calamitoso legato all’esondazione

Gabriella Caroti, Andrea Piemonte

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di un corso d’acqua, è stato evidenziato come il DTM (Digital Terrain Model), sia uno degli elementi di maggior importanza per il gestore dell’emergenza, sia nelle fasi di prevenzione del rischio e di stesura dei piani di protezione civile, sia nelle fasi di gestione delle fasi critiche dell’emergenza, sia ancora nelle fasi di valutazione dei danni occorsi nell’immediato post-emergenza.

Gli studi che si basano su questi DTM hanno qualità ed attendibilità strettamente legata all’affidabilità ed alla precisione intrinseca dei modelli altimetrici sui quali si basano.

Il punto di partenza per lo studio di ricerca è stato, quindi, l’analisi e la verifica della qualità dei dati altimetrici in termini di accuratezza e ricerca degli errori sistematici.

Le verifiche di qualità sono state eseguite tenendo conto degli standard e delle metodologie di verifica prevista dalle linee guida “Ortoimmagini 10k e modelli altimetrici” pubblicate nel 2009 dal Centro Interregionale di Coordinamento e Documentazione per le Informazioni Territoriali (CISIS).

Tali linee guida sono state poi recepite dal D.L. 10/11/2011 “Regole tecniche per la formazione, la documentazione e lo scambio di ortofoto digitali alla scala nominale 1:10000” (Gazzetta Ufficiale n. 48 del 27/02/2012, Supplemento ordinario n. 37. Allegato 2: Ortofoto digitali per applicazioni di tipo tematico alla scala nominale 1:10000 – Specifiche tecniche”).

1) Requisiti di qualità: Le linee guida definiscono i requisiti di qualità in funzione delle finalità per cui le varie tipologie di modelli altimetrici, (Digital Elevation Model: DEM, Digital Surface Model: DSM, Dense Digital Elevation Model: DDEM, Dense Digital Surface Model: DDSM) vengono prodotti.

In particolare, l’accuratezza dei modelli altimetrici viene espressa in funzione della scala nominale della corrispondente cartografia numerica e a tal riguardo vengono accolte le accuratezze consigliate dalla Commissione Geodetica Italiana. Le tolleranze sono fissate al 95% di probabilità e sono corrispondenti al valore LE95 (Linear Error al 95% di probabilità) per l’altimetria (caso monodimensionale) e al valore CE95 (Circular Error al 95%) per le componenti planimetriche (caso bidimensionale).

L’individuazione degli errori sistematici si attua mediante il confronto dei dati del modello rilevato con i dati di un modello altimetrico di maggior precisione (ad esempio quello derivante dai capisaldi di inquadramento geodetico altimetrico, rilievi GPS in modalità RTK, misure di alta precisione con strumentazione geodetica).

La calibrazione standard prevede di stimare e rimuovere la differenza altimetrica media tra quote modello e quote dei Ground Control Point (GCP) con una traslazione in quota (procedura 2.5D). Una calibrazione più raffinata prevede di rimuovere non solo le discrepanze medie in quota ma anche quelle planimetriche medie con una rototraslazione 3D (procedura 3D).

Dopo aver effettuato la calibrazione e aver rimosso gli errori sistematici (almeno quello altimetrico), l’accuratezza del modello dipende unicamente dai suoi errori accidentali e può essere valutata per mezzo della deviazione standard (σ), che in questo caso coincide con l’errore quadratico medio (RMSE) determinando il valore dell’errore lineare complessivo in quota al 95% di probabilità, LE95H, che deve risultare minore della tolleranza fissata in quota TH, seguendo le relazioni:

H2CP

2MAH TLE95LE95LE95 (1)

HCP,CP σ1.96LE95 (2)

n

HH1.96LE95

n

1i

2iCP,iMA,

MA

(3)

dove: GCP dei quote delle teoricos.q.m.σ HCP,

oaltimetric modello del quoteH iMA, GCP dei quoteH iCP,

Basandosi anche sulle specifiche tecniche redatte dal CISIS “Ortoimmagini 10k e modelli altimetrici”, sono state identificate ed applicate le procedure più idonee (2.5D e 3D) per la validazione dei modelli altimetrici.

Come dati di prova sono stati utilizzati i rilievi LiDAR derivanti dall’appalto del Ministero dell’ambiente del 2007 integrati dalla Regione Toscana, che forniscono il DTM di tutta la Provincia di Pisa.

La metodologia di rilievo scelta è stata quella GPS in modalità RTK Stop & Go sfruttando la correzione differenziale fornita via GPRS dalla rete SmartNet ItalPos della Leica che teoricamente è in grado di fornire un rilievo caratterizzato da una precisione centimetrica. Per prima cosa si è verificato che sia la metodologia sia le strumentazioni da noi utilizzate garantissero le precisioni attese rilevando alcuni punti appartenenti alla rete IGM95.

Dal confronto fra le coordinate rilevate e quelle delle monografie dell’IGM, si sono ottenute discrepanze di qualche centimetro, in linea con le precisioni attese per la metodologia di rilievo e con quelle dichiarate per i punti della rete IGM95.

Nella scelta dei GCP si è tenuto conto sia delle prescrizioni dei capitolati di appalto nazionale e regionale, sia delle prescrizioni delle recenti linee guida del CISIS sui modelli altimetrici.


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Figura 3. Distribuzione dei rilievi di validazione sul territorio

Sono state, quindi, scelte venti zone omogeneamente distribuite nelle diverse tipologie richieste (zone aperte, aree urbane e aree con vegetazione) e per ognuna di queste sono stati rilevati venti GCP (Fig. 3 e 4).

Figura 4. Tipologia aree di validazione e distribuzione GCP

2) Validazione 2.5D: Inizialmente è stato realizzato il confronto puntuale fra i rilievi GPS ed il DTM. Per procedere a tale confronto è stata calcolata la quota ortometrica dei GCP tramite il software VERTO ed i relativi grigliati. Quindi, è stato calcolato lo scarto voQ fra tale quota ortometrica (QoGPS) e la quota calcolata per interpolazione bilineare dalla griglia del DTM a passo un metro (QoDTM), secondo la (4).

oGPSoDTMoQ QQν (4)

dove: voQ = scarto fra le quote ortometriche; QoDTM = quota ortometrica interpolata dal DTM; QoGPS = quota ortometrica calcolata tramite VERTO dalla

quota ellissoidica dei GCP.

Le statistiche di tale confronto sono riportate in Tabella I per le diverse aree di validazione (le aree di tipo A sono zone

aperte, quelle di tipo E sono in aree urbane e quelle di tipo V sono in presenza di vegetazione).

TABELLA I. STATISTICHE DEL CONFRONTO DTM-GCP PER SINGOLE AREE

Zona Media[m] DevSt[m] A01 0.43 0.05 A02 0.41 0.02 A03 0.27 0.02 A04 0.37 0.02 A05 0.34 0.03 A06 -4.11 3.15 A07 0.50 0.05 A08 0.45 0.02 A09 0.43 0.03 A10 0.20 0.02 E01 0.39 0.04 E02 0.42 0.06 E03 0.42 0.05 E04 0.23 0.38 E05 0.39 0.02 V01 0.41 0.04 V02 0.41 0.03 V03 0.37 0.03 V04 0.29 0.04 V05 0.37 0.06

Dall’analisi delle statistiche per le singole aree si sono evidenziati alcuni errori grossolani, in particolare nella zona A06 e nella zona E04. Gli errori sono dovuti nel primo caso alla costruzione di un manufatto successivamente alla realizzazione dei rilievi LiDAR e nel secondo alla scelta di punti di controllo eccessivamente a ridosso degli edifici con possibili problemi sia di filtraggio del dato LiDAR grezzo sia di degradazione della qualità dei GCP stessi. Queste due zone sono state escluse dal set di validazione. Le statistiche complessive per le aree considerate sono riportate in Tabella II.

TABELLA II. STATISTICHE COMPLESSIVE DEL CONFRONTO DTM-GCP

Media[m] 0.38 DevSt[m] 0.04 Min[m] 0.20 Max[m] 0.50

Il valore della media degli scarti evidenzia la presenza di un errore sistematico nel DTM analizzato, che sovrastima la quota reale del terreno in media di 0.38m.

Questo sistematismo è stato analizzato andando a ricercare le possibili cause e l’entità dell’errore che queste introducevano. Una prima componente di tale errore sistematico è individuabile nel cambio incorso nel datum di riferimento dalla realizzazione dei rilievi LiDAR a quella dei rilievi GPS di validazione. I rilievi LiDAR risalgono al 2008 e sono riferiti a punti a terra inquadrati nel datum ETRF89. Le coordinate dei GCP, rilevati rispetto la rete SartNet ItalPos della Leica, sono invece riferite al datum attuale, cioè all’ETRF2000. Il passaggio da ETRF89 ad ETRF2000, stabilito dall’IGM all’inizio del 2009, ha comportato una variazione media in quota dei punti della rete IGM95 e di tutte


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le reti ad essa collegate di -8cm. Tale variazione costituisce, quindi, una prima componente dell’errore sistematico. Un’altra componente di questo errore è dovuta ai diversi modelli di geoide utilizzati per la conversione della quota ellissoidica del rilievo nativo in quota ortometrica. I capitolati d’appalto prevedevano l’utilizzo del vecchio modello di geoide ITALGEO95 mentre le conversioni effettuate con il software VERTO ed i grigliati *.grX delle quote dei GCP applicano il geoide ITALGEO2005.

Per indagare l’entità di tale errore è stato realizzato un confronto fra i GCP ed i dati grezzi, dai quali sono stati ottenuti per filtraggio e conversione di coordinate i DSM ed il DTM. I dati grezzi, infatti, sono forniti con la quota nativa del rilievo, riferita all’ellissoide, che è direttamente confrontabile con quella dei GCP senza necessità di ricorrere ai diversi modelli di geoide. Dato che i dati grezzi si presentano come una nuvola di punti non organizzata, è stata innanzitutto ricavata dal file ASCII originale una griglia regolare delle quote ellissoidiche a passo un metro. Quindi, calcolando per interpolazione bilineare le quote ellissoidiche in corrispondenza dei GCP sono stati calcolati gli scarti fra tale quota ellissoidica interpolata (QeXYZ) e la quota ellissoidica dei GCP (QeGPS), secondo la (5).

eGPSeXYZeQ QQν (5)

dove: veQ = scarto fra le quote ellissoidiche; QeDTM = quota ortometrica interpolata dal DTM; QeGPS = quota ortometrica calcolata tramite VERTO dalla

quota ellissoidica dei GCP.

In Tabella III sono riportate le statistiche di questo confronto.

TABELLA III. STATISTICHE DEL CONFRONTO DATI GREZZI-GCP PER SINGOLE AREE

Zona Media[m] DevSt[m] A01 0.28 0.14 A02 0.23 0.02 A03 0.09 0.02 A04 0.21 0.04 A05 0.16 0.03 A07 0.31 0.05 A08 0.24 0.03 A09 0.25 0.11 A10 0.02 0.08 E01 0.29 0.22 E02 0.24 0.09 E03 0.23 0.05 E05 0.17 0.03 V01 0.24 0.03 V02 0.24 0.13 V03 0.17 0.03 V04 0.08 0.03 V05 0.14 0.04

Le statistiche complessive di questo confronto, pur confermando una sovrastima delle quote da parte dei dati

grezzi, mettono in evidenza una diminuzione consistente della media degli scarti (Tabella IV).

TABELLA IV. STATISTICHE COMPLESSIVE DEL CONFRONTO DATI GREZZI-GCP

Media[m] 0.20 DevSt[m] 0.07 Min[m] 0.02 Max[m] 0.31

Il maggior valore della media degli scarti nel primo confronto realizzato (Tabella II) rispetto a quella del confronto che utilizza i dati grezzi (Tabella IV) è quindi da imputare alla trasformazione delle quote da ellissoidiche ad ortometriche ed è riconducibile al vecchio modello di geoide utilizzato per il calcolo delle quote ortometriche del DTM. Il sistematismo imputabile a questo fattore è di circa 18cm.

Sommando a questa quantità il sistematismo, concorde in segno, di 8 cm, dovuto all’aggiornamento al datum ETRF2000, si è potuto spiegare un sistematismo pari a circa 26cm dei 38cm dell’analisi iniziale sul DTM.

Resta da indagare una componente sistematica di 12cm di cui non siamo ancora in grado di dare una spiegazione. E’ stato escluso che tale sistematismo dipenda dai GCP perché strumentazione e metodologia GPS sono stati validati in corso d’opera su dieci punti della rete IGM95.

E’ stato, quindi, tolto al DTM il sistematismo di 38cm ed è stata realizzata la verifica di qualità sui dati finali, così come prescritto dalle linee guida del CISIS, tramite l’analisi della tolleranza altimetrica.

Come scarto quadratico medio delle quote dei GCP è stato assunto un valore teorico σCP,H=0.04m derivante dall’esperienza di validazione dei GCP sui punti della rete IGM95. Il valore dell’errore lineare al 95% di probabilità dei punti di controllo è, secondo la (2), LE95CP=0.08m. Infine, si ricava, tramite la (3), l’errore lineare complessivo. Per le diverse tipologie di zona considerate tale errore è riportato in Tabella V.

TABELLA V. ERRORE LINEARE COMPLESSIVO PER LE TRE TIPOLOGIE DI ZONA DEFINITE DAL CISIS

A b c LE95H[m] 0.20 0.19 0.34

Il valore del passo della griglia del DTM, pari ad un metro, ed il valore dell’errore lineare complessivo, ottenuto dalla verifica di qualità altimetrica, permettono di classificare il DTM a disposizione del Comune di Pisa come un modello di “livello 6”. La tolleranza altimetrica per questo livello è stabilita, infatti, pari a 0.60m in campo aperto e a 1.20m con copertura arborea superiore al 70% o arbustiva superiore al 50%.

Secondo le linee guida del CISIS le principali applicazioni possibili con un tale DTM sono la modellazione idraulica delle zone esondabili, le applicazioni ingegneristiche, la produzione


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di ortofoto ordinarie fino alla scala 1:1000 ed ortofoto di precisione fino alla scala 1:5000.

B. Analisi di qualità di dati Lidar per la caratterizzazione metrica di sezioni d’alveo

Una parte della ricerca si è occupata dell’analisi della precisione e della qualità delle banche dati topografiche di ausilio alle verifiche idrauliche per la definizione e la gestione del rischio e la conseguente gestione del territorio.

In particolare viene fatta una descrizione di alcune metodologie con cui è possibile ottenere un modello altimetrico digitale: tramite interpolazione da cartografia esistente o da rilievi Lidar dedicati. Vengono poi analizzate le precisioni con cui possono essere definite le quote del territorio.

Si passa, quindi, ad analizzare le metodologie di definizione delle geometrie d’alveo e la loro possibile estrapolazione per interpolazione da modelli altimetrici digitali densi preesistenti.

Si vogliono, infine, fornire alcune riflessioni in merito all’integrazione fra le diverse banche dati topografiche ed ai risvolti che tali integrazioni potrebbero avere sugli aspetti di pianificazione del territorio, che interessano anche interessi economici importanti.

Per la definizione delle zone di pericolosità idraulica fuori alveo si deve ricorrere ad una rappresentazione tridimensionale del territorio circostante l’alveo stesso.

Tale rappresentazione viene fornita dai modelli altimetrici digitali (DTM) e serve a perimetrare le aree di esondazione ed a definire il moto delle onde di piena fuori alveo.

Fino all’adozione della tecnica Lidar la rappresentazione dell’andamento plano-altimetrico del territorio è stata quasi esclusivamente realizzata tramite l’interpolazione delle informazioni contenute nella Carta Tecnica Regionale (CTR) in scala 1: 10000 o 1:2000.

Seppure siano disponibili rilievi Lidar per molte parti del territorio italiano, i modelli derivati da cartografia continuano ad essere usati dove il dato è mancante ed anche perché gli atti di governo del territorio vengono spesso redatti su tali cartografie.

Ad esempio, in Regione Toscana i livelli di pianificazione locale, ovvero il Piano Strutturale ed il Regolamento Urbanistico, sono prodotti rispettivamente sulla CTR al 10000 ed al 2000 (l.r. n.01/2005 e succ. mod.).

Il livello di precisione dei modelli ottenuti dalle informazioni altimetriche contenute nelle cartografie dipende ovviamente dalla scala delle carte stesse. Prendendo in considerazione la CTR della Regione Toscana abbiamo fatto dei test per definire la precisione dei punti quotati presenti in tali cartografie. In particolare, a partire dalle coordinate planimetriche dei punti quotati, è stata ottenuta per interpolazione bilineare dal DTM la loro quota ortometrica. Tale quota è stata, quindi, confrontata con quella della cartografia. I risultati, riportati nelle “Fig. 5 e 6”, evidenziano una standard deviation di 1.34m per la CTR 1:10000 e di 0.55m per la CTR 1:2000. Inoltre, bisogna tener conto che tali punti quotati hanno una mutua distanza circa di 200m nella

CTR 1:10000 (circa 0.5punti/ha) e di 50m nella CTR2000 (circa 2punti/ha). Tali distanze limitano ovviamente la possibilità di interpolare un DTM che possa rappresentare le variazioni ad alta frequenza dell’andamento del terreno.

Figura 5. Differenza fra quota CTR 1:10000 e quota interpolata da DTM

Figura 6. Differenza fra quota CTR 1:2000 e quota interpolata da DTM

La modellazione idraulica all’interno dell’alveo è effettuata attraverso specifici strumenti software per i quali un input essenziale sono le geometrie d’alveo definite attraverso sezioni trasversali.

Queste sezioni trasversali sono comunemente rilevate, ad un passo di qualche centinaio di metri, tramite rilievi topografici di campagna che permettono il raggiungimento di precisioni centimetriche (total station, GNSS).


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Ci si è posti, quindi, l’obiettivo di valutare la possibilità di estrapolare per interpolazione dal DTM le sezioni trasversali e la precisione ottenibile. Le valutazioni sono state fatte interpolando delle sezioni in corrispondenza a quelle rilevate in campagna e confrontandone l’andamento.

Il DTM a disposizione ha una maglia quadrata di due metri di lato, derivata da un rilievo Lidar con sensore Toposys2 ed altezza di volo massima di 1500m di 2-3punti/m2, che ha fornito una precisione in quota da capitolato di 30cm. Si sottolinea, inoltre, che il rilievo è stato fatto con il torrente in regime di magra e non si sono confrontate le sezioni nella parte bagnata.

Il rilievo topografico di campagna è stato realizzato tramite metodologia GPS RTK Stop&Go.

Sono stati quindi confrontati i profili di sezione d’alveo rilevati topograficamente con quelli derivanti da interpolazione dal DTM (Fig. 7).

Figura 7. Esempio di area per la quale il DTM sovrastima la quota del

terreno. Terreno rilevato topograficamente in verde e superficie interpolata da DTM in rosso

Dallo studio si possono trarre alcune conclusioni.

In primo luogo si ribadisce la buona precisione generale dei modelli altimetrici digitali ottenibili da rilievi Lidar.

Tale precisione, nonostante si abbiano a disposizione grigliati a maglie piccole (1÷2 metri), si riduce nelle zone dove sono presenti brusche variazioni di pendenza del terreno. Inoltre, i risultati non sono sempre ottimali in presenza di

vegetazione densa per la difficoltà di filtrarla correttamente dal dato grezzo.

Entrambe le problematiche sono frequenti nello studio delle zone arginali.

Ciononostante le sezioni ottenute da interpolazione da DTM si sono rivelate spesso di buona qualità, differendo da quelle rilevate topograficamente solo in alcuni casi.

Sarebbe di interesse affiancare a questo studio prettamente topografico e geometrico un’analisi di quali variazioni comportino nella modellazione idraulica le differenze di rappresentazione geometrica evidenziate fra le due metodologie di rilievo delle sezioni d’alveo

C. Rete altimetrica a supporto dello studio sul fenomeno del cuneo salino che interessa il litorale pisano

Questo studio svolto in collaborazione con il Comune di Pisa – Ufficio Assetto del Territorio, si inquadra nel progetto per la “Realizzazione della rete di misura, controllo e monitoraggio nella fascia costiera della pianura di Pisa per la tutela della risorsa idrica dall’ingresso del cuneo salino e da altri fenomeni di degrado”.

Il Comune di Pisa, ha ricostruito un modello geologico del sottosuolo riferendo le quote dei sondaggi geognostici al modello altimetrico proveniente da rilievi laser scanner, disponibile per l’intera area di studio (Fig. 8).

Su questo modello geologico del sottosuolo è stato implementato un modello idrogeologico di area vasta ed uno limitato alla fascia costiera ma di grande dettaglio che hanno fornito dati di elevata qualità ed attendibilità.

Figura 8. Area di studio

Per confrontare le informazioni simulate dal modello con la realtà dei luoghi e per acquisire informazioni idrogeologiche in


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continuo, è stata realizzata una rete di monitoraggio idrogeologico, composta da 48 pozzi piezometrici.

Gli obiettivi del nostro studio sono stati quelli di proporre metodologie di rilievo, per georiferire in modo univoco e corretto le diverse banche dati che provengono dalle diverse attività di monitoraggio messe in atto per lo studio del fenomeno del cuneo salino, tenendo conto non solo dei loro diversi livelli di precisione ma anche delle risorse di tempo, personale e strumentazione necessarie.

Il lavoro è stato svolto secondo il seguente programma:

1. georeferenziazione plano-altimetrica dei pozzi piezometrici;

2. verifica della precisione del modello di geoide fornito dall’IGM nell’area di monitoraggio;

3. georeferenziazione altimetrica dei pozzi piezometrici tramite DTM densi;

4. collegamento dei punti di rilievo piezometrico alla rete altimetrica nazionale.

1) Georeferenziazione plano-altimetrica dei pozzi piezometrici e verifica della precisione del modello di geoide fornito dall’IGM nell’area di monitoraggio: La rete dei pozzi piezometrici si estende nell’area compresa tra la foce del Fiume Arno e la Foce del Calambrone, per un totale di circa 12 Km e in questa zona non passano linee di livellazione dell’IGM (Fig. 9): il caposaldo di livellazione prossimo all’area di monitoraggio posto sulla riva sinistra dell’Arno è stato divelto e l’unico rimasto è quello posto sulla riva destra del fiume.

Figura 9. Distribuzione delle linee di livellazione lungo la costa pisana

Per il rilievo delle coordinate plano-altimetriche dei pozzi piezometrici dislocati lungo il litorale pisano, si è optato per una metodologia GNSS differenziale di fase in tempo reale collegandosi tramite modem GPRS al server della rete Italpos. Le precisioni del rilievo sono risultate in linea con quelle attese dalla metodologia utilizzata.

Per rendere le coordinate omogenee con i dati piezometrici si è provveduto alla loro trasformazione in coordinate Gauss-Boaga e quota ortometrica tramite i grigliati *.gr2 dell’IGM e per verificare localmente la precisione di questa trasformazione si è istituita e misurata una rete GPS costituita da sei vertici di

cui quattro appartenenti alla rete IGM95 (tre vertici hanno quota derivata da caposaldo di livellazione) e due alla rete di livellazione nazionale.

I risultati di questo rilievo hanno permesso di eseguire un primo confronto volto a valutare la precisione conseguita nel rilievo, sia in planimetria sia in altimetria, su quei vertici dei quali erano note, da monografia, le coordinate ETRF89.

Le differenze relative (Tabella VI) alle coordinate planimetriche non sono risultate significative e quelle relative alle quote ellissoidiche hanno assunto valori compresi tra un minimo di circa 2 cm, sul caposaldo 104701, ed un massimo di circa 7 cm, sul caposaldo 111703: la precisione ottenuta in altimetria rientra pertanto nel grado di accuratezza con cui tale tipologia di rilievo restituisce le misure di quota.

TABELLA VI. CONFRONTO DELLE COORDINATE ETRF89 DEI CAPISALDI IGM DA MONOGRAFIE-COORDINATE ETRF89 DA RILIEVO GPS STATICO

Vertice |Df| |Dl| Dhell (m) 111901ass* 0.00000" 0.00000" 0.000

111604 0.00308" 0.00145" -0.046 104701 0.00047" 0.00013" -0.019 111703 0.00016" 0.00041" 0.069

Il modello di geoide fornito dall’IGM è stato verificato

localmente su quei vertici della rete dei quali era nota da monografia la quota derivata da caposaldo di livellazione.

Dalle differenze, vertice per vertice, tra l’ondulazione valutata con le quote ortometriche derivate da caposaldi di livellazione e quella valutata determinando la quota ortometrica dal grigliato 273.gr2 dell’IGM, riportate in Tabella VII, si è constatato come il modello ITALGEO2005 rispetta localmente le precisioni dichiarate (scostamento contenuto entro valori di ±0.04m) fatto salvo il vertice “111703” che presenta uno scostamento pari a -0.064m.

TABELLA VII. DIFFERENZE TRA L’ONDULAZIONE DERIVATA DA CAPOSALDI DI LIVELLAZIONE E QUELLA DERIVATA DAL GRIGLIATO 273.GR2

DELL’IGM.

Vertici DN (m) 0031#_D01_010# 0.010

111604 0.012 104701 -0.002 111703 -0.064

0028#_D02_001# -0.023

Dalla Tabella VI si può notare che tale vertice presenta uno scostamento sulle quote ellissoidiche di pari entità. Ciò fa pensare che tale caposaldo sia stato manomesso.

2) Georeferenziazione altimetrica tramite DTM densi: Per l’area del litorale pisano, interessata dal fenomeno del cuneo salino, è disponibile un modello altimetrico digitale denso con precisione inferiore ai dieci centimetri. Una sua semplificazione, ottenuta per ricampionamento a celle di dimensione dell’ordine del centinaio di metri, è stata assunta come base per la modellazione idrogeologica.

E’ evidente che questa semplificazione porta ad utilizzare un valore medio del dato in quota per le singole celle. Si è


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quindi pensato di verificare la precisione con cui è possibile estrapolare le quote dei bocca pozzi direttamente dal DTM.

Sono state ricavate per interpolazione bilineare dal DTM le quote ortometriche in corrispondenza delle coordinate planimetriche rilevate tramite GPS RTK. Tali quote sono state, quindi, corrette per tener conto del fatto che il punto rilevato dal GPS, coincidente con il punto di riferimento delle misure piezometriche, risulta all’interno di un chiusino ribassato di qualche decina di centimetri rispetto al piano di campagna.

Confrontando, infine, le quote interpolate da DTM con quelle ottenute per trasformazione da quelle ellissoidiche RTK tramite i grigliati dell’IGM *.gr2, si ottengono scarti dell’ordine di alcuni centimetri (Tabella VIII).

TABELLA VIII. QUOTE ORTOMETRICHE DERIVATE DA DTM E LORO CONFRONTO CON QUELLE DERIVATE DA RILIEVO RTK

Pozzi hell (m)

H (m) Quota

ortometrica calcolata da

grigliati Verto

Hi (m) Quota

ortometrica interpolata dal DTM

dell’entroterra

Hc (m) Quota

interpolate dal DTM

della costa

dH (m) Quota

boccapozzi-quota

terreno

H-Hi-dH (m)

H-Hc-dH (m)

RMS01 47.216 0.745 - 1.011 -0.25 - -0.016 RMS04 47.426 0.944 - 1.054 -0.16 - 0.050RMS16 49.229 2.712 - 2.955 -0.27 - 0.027RMS14 48.585 2.024 - 2.156 -0.29 - 0.158 RMS18 47.517 0.946 1.306 1.156 -0.28 -0.080 0.070RMS15 50.000 3.404 3.808 3.794 -0.36 -0.044 -0.030RMS29 47.159 0.568 0.995 - -0.29 -0.137 - RMS63 47.048 0.518 0.843 - -0.26 -0.065 -RMS17 46.889 0.374 0.913 0.880 -0.28 -0.264 -0.231RMS19 47.070 0.572 0.791 0.781 -0.19 -0.029 -0.019

3) Collegamento dei punti di rilievo piezometrico alla rete altimetrica nazionale: Il caposaldo di livellazione più prossimo all’area di monitoraggio è rimasto quello posto sulla riva destra dell’Arno (vertice 1 della rete GPS denominazione IGM 10031#_D01_010#) sulla banchina della base degli Incursori della Marina Militare Italiana (Fig. 10).

Figura 10. Collegamento altimetrico dei pozzi alla rete nazionale di

livellazione

La prima necessità è stata quella di portare la quota dalla riva destra alla riva sinistra del fiume Arno e successivamente istituire e misurare una linea di livellazione per il collegamento altimetrico dei pozzi piezometrici.

Per il collegamento altimetrico tra le due rive (distanti circa 130m) si è fatto ricorso ad una livellazione geometrica reciproca tra il caposaldo IGM “10031#_D01_010#” e il caposaldo “sezione 9” posto sulla riva sinistra, istituito dall’Ufficio Idrografico e Mareografico del Comune di Pisa (con quota ortometrica derivata da rilievo GPS).

La quota ortometrica del caposaldo “sez.9” dell’Ufficio Idrografico e Mareografico del Comune di Pisa è risultata pari a:

Qcap.idrogr. = 0.79031 +/- 0.00019m

Da questo caposaldo è stata misurata una linea di livellazione che ha collegato questo caposaldo con quelli istituiti per il riferimento altimetrico dei bocca pozzi.

Ciò ha permesso di determinare le quote ortometriche dei bocca pozzi e loro differenze rispetto alla quota ortometrica determinata mediante rilievo RTK (Tabella IX).

TABELLA IX. QUOTE ORTOMETRICHE DA LIVELLAZIONE DI ALCUNI BOCCA POZZI E LORO CONFRONTO CON QUELLE DETERMINATE DAL RILIEVO RTK

Pozzi H (m) da livellazione

H (m) da RTK

(m) H (m)

RMS01 0.82628 0.745 0.08128 RMS04 1.02128 0.944 0.07728

4) Conclusioni: In questo studio l’interesse era rivolto a verificare e a confrontare le diverse metodologie con cui inquadrare altimetricamente i punti di monitoraggio idrogeologico istituiti per lo studio del fenomeno del cuneo salino sul litorale pisano.

Questo studio ha permesso di realizzare dei modelli idrogeologici per i quali è di fondamentale importanza la definizione della quota ortometrica del terreno e della falda.

In primo luogo sono stati rilevati questi punti tramite rilievo GPS interferenziale di fase ed è stata positivamente validata la locale trasformazione da quote ellissoidiche a quote ortometriche tramite i grigliati *.gr2 dell’ IGM.

La disponibilità di un modello digitale denso di buona precisione ha dimostrato che le quote degli stessi punti possono essere estrapolate del modello altimetrico con precisioni di qualche centimetro.

A completamento della ricognizione sulle diverse metodologie per l’inquadramento altimetrico, la rete dei punti di monitoraggio piezometrico è stata collegata anche ad un caposaldo della rete nazionale di livellazione di alta precisione tramite delle linee di livellazione eseguite con metodologia classica. Ovviamente tali misure hanno fornito una precisione moto elevata, commisurata al dispendio di tempo e risorse che la metodologia richiede.


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IV. METODOLOGIE DI ELABORAZIONE DI DATI LASER SCANNER PER LA GENERAZIONE DI MODELLI

UTILI PER L’ANALISI STRUTTURALE, PER LA CONSERVAZIONE, IL RECUPERO ED IL RESTAURO DI

ELEMENTI ARCHITETTONICI Il dato laser scanner è ad oggi ormai utilizzato in molti

settori grazie alle caratteristiche della metodologia che permette di differenziarsi sia in termini di precisioni richieste sia per la rapidità ed efficienza nell’acquisire informazioni metriche anche di grande dettaglio in breve tempo.

Uno degli ambiti non ancora del tutto investigato è quello dell’utilizzo del dato laser per l’analisi e le verifiche strutturali. In questo campo abbiamo analizzato due casi focalizzando lo studio sulle problematiche connesse alla modellazione e strutturazione della nuvola di punti in modo che essa presenti tutte quelle caratteristiche necessarie per rappresentare il corretto dato di input per la verifica strutturale, la ricostruzione e il restauro.

In entrambi i casi tralasciamo volutamente la descrizione delle fasi di rilievo, per passare ai risultati delle varie fasi di studio che hanno portato all’elaborazione del modello poligonale tridimensionale ad alta densità dal quale è stato possibile fornire agli strutturisti e ai restauratori la documentazione tridimensionale relativa alla conformazione geometrica, architettonica ed al degrado materico necessaria per le analisi statiche, la messa in sicurezza e per la ricostruzione delle parti mancanti.

A. Primo caso studio: fornire un contributo al restauro, alla messa in sicurezza e al consolidamento strutturale di una porzione del transetto nord della Chiesa di San Paolo a Ripa d’Arno a Pisa

Il “primo caso studio” è stato il fronte nord del transetto della Cattedrale di San Paolo a Ripa d’Arno a Pisa (il vecchio Duomo) interessato dal distacco di alcuni frammenti lapidei in corrispondenza del secondo ordine di archi. In questo caso si è reso necessario verificare sia lo stato di conservazione strutturale del manufatto, sia il livello di degrado delle superfici esterne e delle listature marmoree fornendo agli strutturisti e ai restauratori la documentazione tridimensionale necessaria per le analisi statiche e per la ricostruzione delle parti mancanti.

Con la collaborazione dei restauratori sono state ricercate le più opportune metodologie per la rappresentazione metrica e radiometrica del degrado. Qui di seguito vengono riportate sinteticamente le conclusioni:

- Dedurre dal modello poligonale ad alta risoluzione le texture che rappresentano, in pixel di diversa gradazione di colore, il diverso orientamento delle normali alle mesh poligonali (normal map), permette di tradurre in modo realistico la “rugosità” del materiale in modelli poligonali decimati e semplificati e quindi di più facile gestione.

- Immagini ad alta risoluzione e successivamente orientate sul modello poligonale ad alta densità producono una resa cromatica quasi realistica.

La successiva applicazione di modalità avanzate di rendering, permette di visualizzare contemporaneamente sul

modello poligonale a bassa risoluzione sia la mappa delle normali che la mappa del colore di luce diffusa (necessaria per restituire le caratteristiche cromatiche) (Fig. 11).

Figura 11. Modello 3D ad alta densità e rendering delle immagini ad alta

risoluzione

- L’ortofoto e il fotopiano ad alta risoluzione radiometrica rappresentano gli elaborati utili all’analisi stratigrafica e del degrado per chi si occupa di restauro.

Figura 12. Ortofoto della parte superiore del transetto nord

Per la messa in sicurezza e per procedere al consolidamento strutturale della parte del manufatto interessata da distacco di materiale, gli strutturisti hanno manifestato la necessità di una restituzione della struttura archi così articolata:

- Restituzione vettoriale dell’arco per sezioni verticali multiple del modello. Le sezioni sono state fatte passare in corrispondenza dell’intradosso degli archi e sono state sovrapposte all’ortofoto.

- Discretizzazione degli archi per punti rispetto ad un sistema di riferimento locale, con origine posta nell’imposta


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sinistra dell’arco e asse x diretto verso la chiave dell’arco. Il passo del campionamento rispetto all’asse x è stato imposto pari a 10 cm.

Figura 13. Discretizzazione dell’arco sinistro per punti

- Ipotesi geometriche relative alla forma originaria dell’arco. Dal modello ad alta risoluzione e dall’ortofoto sono state formulate diverse ipotesi: arco a tutto sesto, a tre centri e policentrico. L’analisi ha condotto ad assumere come più probabile la forma di arco a tutto sesto e in questa ipotesi sono state restituite dal modello varie sezioni radiali.

B. Secondo caso studio: elaborazione di dati laser scanner per la generazione di modelli utili al calcolo strutturale agli elementi finiti applicato allo storico stabilimento balneare di Livorno “Lo Scoglio della Regina”.

Nel “secondo caso studio” le problematiche connesse alla strutturazione del dato laser sono state analizzate su un edificio storico di Livorno, l’antico stabilimento balneare “Scoglio della Regina”, al fine di generare gli input necessari per creare un “modello shell” computabile da software di calcolo strutturale basato sul metodo agli elementi finiti (FEM). Inoltre, in questo caso si è analizzata la possibilità di collegare lo studio termografico alla geometria dell’oggetto rilevata con laser scanner.

Il metodo di calcolo agli elementi finiti richiede che la struttura venga opportunamente discretizzata in porzioni, e tutte le informazioni necessarie per descrivere ciascuno di questi elementi, (informazione geometriche, topologiche, fisiche) vadano a costituire lo schema ad elementi finiti (Shell).

Al contrario l’output del laser scanner è una nuvola di punti non strutturata. Ciò comporta che il dato geometrico acquisito dal laser debba venire articolato e predisposto per essere associato alle caratteristiche strutturali dei nodi e dei vari elementi che compongono la struttura in modo da generare un modello a shell adatto al calcolo agli elementi finiti.

Nell’ottica di questa ricerca PRIN2008 si è utilizzato come software di calcolo strutturale agli elementi finiti il SAP2000 v.14, prodotto commerciale e molto utilizzato dai progettisti, per analizzare quali fossero le problematiche e le potenzialità dell’utilizzo del dato laser per questo tipo di applicazione in campo tecnico.

E’ evidente come sia importante, per un’indagine strutturale, conoscere la geometria sia interna sia esterna della struttura ed avere queste due informazioni in un unico sistema di riferimento tridimensionale così da poter usufruire della

completa informazione geometrica, come ad esempio gli spessori murari ai vari livelli, la posizione e lo spessore dei solai, etc... Esistono tuttavia casi in cui questo non è possibile, ad esempio quando l’edificio è già in condizioni così precarie da non permettere l’accesso all’interno in condizioni di sicurezza. In questi casi la disponibilità di precedenti rilievi in CAD può essere di supporto per costruire con un “modello ibrido” la forma completa.

In un’indagine strutturale è anche importante conoscere lo stato di conservazione degli strati superficiali delle murature, le discontinuità strutturali e materiche. Questo tipo di analisi si basa sia sull’interpretazione dell’ispezione visiva di operatori esperti del settore sia sull’ applicazione di tecniche diagnostiche distruttive o non distruttive. Tra queste ultime quella che negli ultimi anni è stata applicata con successo nell’ambito ingegneristico e nel settore dei Beni Monumentali è la termografia all’infrarosso. La tecnica termografica non prevede in generale di eseguire anche misure per la georeferenziazione del termogramma e questo può portare limitazioni nell’utilizzo del risultato finale. Il termogramma se integrato al rilievo da laser scanner permette di leggere le variazioni locali georiferite.

Gli aspetti analizzati in questo caso studio sono stati:

1. Metodologie per produrre elaborati tradizionali come piante, prospetti e sezioni a partire dal modello “ibrido”.

2. Metodologie per strutturare il modello “ibrido” in un modello shell computabile dal software di calcolo strutturale e per georiferire immagini termografiche.

1) Metodologie per produrre elaborati tradizionali come piante, prospetti e sezioni a partire dal modello “ibrido”: Nel caso in esame l’accesso e la permanenza all’interno al fabbricato erano interdetti per le sue precarie condizioni strutturali e di sicurezza e quindi non è stato possibile rilevarne la geometria interna. A questa mancanza si è sopperito con un rilievo geometrico complessivo del fabbricato realizzato nel 2002 con tecniche tradizionali comprensivo di piante, prospetti e sezioni in CAD (Fig. 14 e 15).

Figura 14. Pianta piano terra da nuvola di punti e CAD


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Figura 15. Prospetto della facciata principale

Gli elaborati CAD, dopo essere stati opportunamente orientati e allineati al rilievo laser scanner sono stati utilizzati per ricostruire la geometria interna che così ha integrato il rilievo laser fornendo un prodotto geometrico “ibrido” ma dal quale è stato possibile individuare i solai, gli spessori murari, i vani scale, le divisioni interne, etc. e restituire piante, sezioni e prospetti dello stato attuale del fabbricato dello Scoglio della Regina.

2) Metodologie per strutturare il modello “ibrido” in un modello shell computabile dal software di calcolo strutturale: I modelli a nuvola di punti ottenuti dal rilievo con strumenti laser scanner presentano particolari limitazioni dal punto di vista del calcolo strutturale: non è possibile infatti computare il comportamento fisico del modello a nuvola di punti ma è necessario passare a un opportuno modello a superficie poligonale.

Le operazioni di conversione introducono variazioni geometriche nel modello, e attraverso il software è possibile valutare se la loro l’entità è coerente con la tolleranza ammessa e con le finalità del rilievo stesso.

Sono state studiate e analizzate tre metodologie:

1. La prima si basa sull’ormai ben nota procedura per redigere in modo abbastanza speditivo la restituzione dello stato di fatto di un edificio partendo da dati laser scanner: partendo dalle viste in proiezione ortogonale della nuvola di punti, si realizzano sezioni e sezioni-prospetto orizzontali e verticali nei piani di interesse. Queste vengono esportate in scala in programmi CAD per digitalizzarle e restituire il prodotto piano finale.

Questo tipo di procedura potrebbe essere utilizzata per generare, in prima approssimazione, un modello a mesh ma presenta significative limitazioni.

Infatti, ad esempio, l'elaborazione si basa su geometrie prestabilite, regolari e piane, che possono non riflettere la geometria reale dell'edificio. La restituzione per linee rette e piani ha come conseguenza la correzione non intenzionale della situazione esistente della struttura, in termini di spostamento e/o distorsione.

2. La seconda prevede di lavorare direttamente sulla nuvola di punti e generare da questa una rappresentazione densa a curve di livello: in questo caso il prodotto finale è

tridimensionale, a differenza del precedente, e da questo è possibile indagare le dimensioni strutturali, i fuori piombo, l’orizzontalità, ma la discretizzazione introdotta può alterare la realtà, ad esempio falsando la corretta geometria degli elementi strutturali o la corretta posizione e dimensione delle loro connessioni.

3. Il nostro studio si è invece focalizzato sul passaggio dalla nuvola grezza di punti 3D, prodotta dal sensore, ad un reticolo di poligoni connessi fra loro, i cui vertici coincidano con i punti misurati (mesh).

Tra le varie sperimentazioni eseguite quella che ha dato i risultati migliori è quella che ha portato alla creazione di due diversi modelli, entrambi “computabili”, che si differenziano sia per il numero di poligoni da cui sono costituiti sia per la loro differente strutturazione.

Dato che il modello per essere “valido” deve garantire che sussista un collegamento vertice-vertice fra mesh contigue, e non possono essere presenti relazioni ambigue tra i vari elementi, sono stati utilizzati, per entrambi i modelli, algoritmi per la correzione degli errori topologici.

- Modello ad alta densità di poligoni (High Poly, 80.000 poligoni) da utilizzare in campo architettonico: si è mantenuto il maggior numero di poligoni per far sì che venissero conservate le caratteristiche di rugosità dei materiali della superficie esterna e per evidenziare le fessurazioni, le scrostature dell’intonaco e le diverse texture presenti sulle facciate. Nel modello sono state conservate tutte le componenti che non sono strutturali come bozze, soglie e cornici, in modo da avere il maggior grado di dettaglio possibile. Da questo modello sono state acquisite le texture riguardanti il materiale ed i dettagli formali della superficie esterna (normal map).

- Modello a bassa densità di poligoni (Low Poly, 35.000 poligoni): depurato da tutti gli elementi non strutturali, caratterizzato da una densità delle maglia più bassa ma controllata, (avendo imposto: mesh triangolari con lunghezza dei lati inferiore a cinquanta centimetri, il numero minimo di triangoli ma mantenendo un numero maggiore di elementi nelle zone a minor raggio di curvatura), che media la semplicità computazionale e la coerenza strutturale. A questo modello sono state applicate nell’ordine prima la texture che evidenzia la rugosità e successivamente l’immagine termografica.

Figura 16. Normal map ed immagine termografica sovrapposte al modello

Low Poly


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Per rendere questo modello consono al calcolo strutturale è stato necessario apportare altre modifiche necessarie per soddisfare le seguenti necessità:

- Individuare la superficie media tra quella esterna, ottenuta dalla nuvola di punti, e quella interna, ricavata dal rilievo geometrico tradizionale, per far sì che questa possa essere rappresentata come mesh poligonale caratterizzata dall’attributo “spessore della parete”.

- Tagliare la superficie all’altezza dei solai per inserire i carichi strutturali mantenendo l’allineamento, sia verticale che orizzontale dei vertici delle mesh poligonali sulle superfici contigue.

- Individuare le diverse fasi di realizzazione, le modifiche succedutesi nel tempo e le diverse tipologie costruttive utilizzate, ponendo particolare attenzione ad evidenziare i diversi spessori murari, le connessioni con altri organismi edilizi (ammorsamenti).

- Schematizzare la presenza delle partizioni orizzontali e dei collegamenti verticali.

- Allineare i vertici delle mesh contigue, sia di quelle verticali per gli spigoli del fabbricato, sia di quelle orizzontali in corrispondenza dei tagli effettuati per l’inserimenti dei carichi trasmessi dai solai ai paramenti murari.

Il modello così prodotto è stato esportato come file *.dxf e importato nel programma di calcolo Sap2000 (Fig. 17).

Oltre al modello ottenuto da rilievo laser scanner è stato realizzato anche un modello a telaio equivalente dell’edificio (Fig. 18) con lo scopo di evidenziare le differenze fra una modellazione più particolareggiata e una standard.

Figura 17. Modello a elementi shell

Figura 18. Modello a telaio equivalente

Di entrambi i modelli è stata effettuata un’analisi dello spettro di risposta in linea con le normative vigenti, nelle quattro configurazioni: stato non fessurato, fessurato, non fessurato con diaframmi, fessurato con diaframmi e sono stati analizzati e confrontati i risultati del momento nel piano e fuori piano di ogni maschio murario nelle varie configurazioni.

Una sintesi dei risultati relativi al prospetto sud-est è riportata nelle “Fig. 19 e 20” dove la scala cromatica rappresenta la percentuale di differenza fra la modellazione a telaio equivalente e quella a shell nella configurazione fessurata e non fessurata del momento fuori piano e nel piano.

Figura 19. Percentuali di differenza, del momento fuori piano, fra la

modellazione shell e quella a telaio equivalente

Figura 20. Scala cromatica

3) Conclusioni: L’esperienza condotta ha dimostrato l’efficacia del rilievo tridimensionale laser scanner quale strumento innovativo di aiuto all’analisi architettonica e termografica ed alla modellazione finalizzata all’analisi strutturale.

Questo tipo di rilievo permette infatti sia di ottenere misure rigorose direttamente dalla nuvola di punti, per poi ricostruire il


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modello in programmi specifici, sia di trasformare la nuvola di punti stessa in una superficie poligonale da poter essere inserita in programmi di analisi strutturale.

Il SAP2000 è un software in commercio da molti anni ed è adottato ad oggi da molti tecnici. Per generare un modello a shell computabile da tale software, a partire dalla nuvola di punti, sono state necessarie numerose elaborazioni e modifiche del dato grezzo originario.

Inoltre, dal confronto degli spettri di risposta di un modello dettagliato ad elementi shell con quelli di uno semplificato a telaio equivalente sono emerse differenze anche rilevanti.

Considerando l’aspetto puramente geometrico si potrebbe supporre che il modello a shell, derivando da un modello a mesh preciso e dettagliato, dovrebbe rappresentare meglio la struttura e, quindi, il suo comportamento nelle simulazioni agli elementi finiti.

V. CONCLUSIONI La ricerca svolta si è focalizzata sull'applicazione di

metodologie esistenti e sulla sperimentazione di metodologie innovative per acquisire, raccogliere e rendere disponibili banche dati topografiche finalizzate ad essere di supporto alle attività connesse con la gestione del rischio (prevenzione, monitoraggio, pianificazione e programmazione).

In questa ricerca PRIN2008 sono state analizzate alcune delle problematiche emerse sia a livello territoriale che architettonico.

In questo ambito è stato condotto uno studio, in collaborazione con i gestori locali dell’emergenza, sulle procedure di intervento nei casi di eventi calamitosi, sulle azioni di prevenzione, su quali siano gli strati informativi geografici prioritari per la loro attività.

Sono state investigate metodologie di rilievo e di elaborazione dati che hanno fornito a chi si occupa di emergenza un quadro di riferimento per decidere in base alla precisione delle banche dati georiferite, alle disponibilità economiche e di tempo quale metodologia adottare per la gestione dell’emergenza territoriale.

RINGRAZIAMENTI Si ringraziano tutte le persone che hanno contribuito a vario

titolo alle ricerche condotte dall’unità di ricerca di Pisa nell’ambito delle tematiche del progetto PRIN2008.

In particolare si vogliono ricordare il Dott. Marco Redini del Comune di Pisa ed il Geom. Fabio Camiciottoli della Provincia di Arezzo. Il primo per aver messo a disposizione i dati in possesso del Comune di Pisa e per i continui scambi di idee nel campo dell’utilizzo delle banche dati topografiche. Il secondo per aver condiviso le esperienze passate sull’analisi delle sezioni d’alveo e sui modelli altimetrici digitali e per aver partecipato attivamente alle nuove campagne di misura ed alle relative elaborazioni dei dati raccolti.

Si ringrazia, inoltre, l’Ing. Azzurra Franconi, che, svolgendo il suo lavoro di tesi magistrale presso il Laboratorio

A.S.T.R.O., ha contribuito agli studi sull’utilizzo dei dati laser scanner per il calcolo strutturale.

Si ringrazia Leica-Geosystem Italia e EuroTEC PISA per il supporto nella fase di rilievo e per gli strumenti hardware e software forniti per la sperimentazione.

Si ringraziano il Dott. Andrea Bedini e la Dott.sa Jessica Micheloni del Laboratorio A.S.T.R.O. per il supporto fornito durante il Progetto Prin2008.

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Direzione Generale della Difesa del Suolo, 2007, Piano straordinario di telerilevamento ambientale ad alta precisione per le aree ad alto rischio idrogeologico: Disciplinare Tecnico.

[2] Regione Toscana, Servizio Geografico Regionale, 2007, Appalto per la prestazione del servizio di realizzazione prodotti ripresa LiDAR e fotogrammetria: capitolato speciale.

[3] Caroti G., Piemonte A., "Road's cadastre and safety evaluation GIS realised with data of a MMS vehicle.", The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. XXXVI part 5/C55; p.73-76, ISSN: 1682-1777.

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Progetto PRIN 2008

(Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca)

Responsabile scientifico: Prof. Raffaele Santamaria

Atti del Convegno

WEBGIS e tecniche innovative di telerilevamento

per la salvaguardia da rischi territoriali e ambientali

Napoli, 10 Giugno 2013

Università degli Studi di Napoli “Parthenope”, Facoltà di Scienze e tecnologie

Centro direzionale – Isola C4 – Aula Magna

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