GEOmedia_1_2018

Rivista bimestrale - anno XXII - Numero 1/2018 - Sped. in abb. postale 70% - Filiale di Roma
TERRITORIO CARTOGRAFIA
GIS
CATASTO
3D
INFORMAZIONE GEOGRAFICA
FOTOGRAMMETRIA
URBANISTICA
GNSS
BIM
RILIEVO TOPOGRAFIA
CAD
REMOTE SENSING SPAZIO
EDILIZIA
WEBGIS
UAV
SMART CITY
AMBIENTE
NETWORKS
LiDAR
BENI CULTURALI
LBS
Gen/Feb 2018 anno XXII N°1
La prima rivista italiana di geomatica e geografia intelligente
Quarant'anni
di innovazione
nell'evoluzione
delle Stazioni
Totali
FOTOMODELLAZIONE
DA SMARTPHONE
FOTOGRAMMETRIA
CON DRONI PER GLI
INTERVENTI DI RECUPERO
NUOVI TRENDS NELLA
CLASSIFICAZIONE DEI
DATI SATELLITARI

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Tecnologie fulcro del TECHNOLOGY for ALL 2018
Le 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...
FOCUS
REPORT
Fotogrammetria da
UAV negli interventi
di recupero: dalla
fase pre-progettuale
al cantiere
di Donatella Dominici,
Pierluigi De Berardinis, Maria
Alicandro, Marianna Rotilio
6
LE RUBRICHE
15 MERCATO
24 IMMAGINE ESA
38 MEMORIE
40 AEROFOTOTECA
46 AGENDA
12
Nuovi
trends nella
classificazione dei
dati satellitari per
analizzare l’uso
del suolo
di Renzo Carlucci
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.
26
Big Data…
a few Outliers =
Big Mistakes
Un nuovo processo
per l’individuazione
di outliers
di Maurizio Rosina
geomediaonline.it
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.

INSERZIONISTI
3DTarget 45
aerRobotix 10
Codevintec 19
Epsilon 37
Esri Italia 17
32 Fotomodellazione
con immagini da
smartphone per la
diFFusione della
conoscenza dei Beni
Culturali
di Saverio D’Auria
Geogrà 30
Geomax 2
Gter 22
Planetek Italia 11
Stonex 31
Studio SIT 18
SurveyLab 15
GeoBusiness 21
TECHNOLOGYforALL 23
Teorema 46
Topcon 48
Trimble 47
L’evoluzione delle
Stazioni Totali: 42
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 Mediterraneo,
l’Italia ed il Mar
Adriatico fino alla Croazia,
alla Bosnia Herzegovina, alla
Serbia ed infine i confini occidentali
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 settembre
2016.
Credits: contains modified
Copernicus Sentinel data
(2016), processed by ESA
una pubblicazione
Science & Technology Communication
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Rivista fondata da Domenico Santarsiero.
Numero chiuso in redazione il 20 aprile 2018.

FOCUS
Fotogrammetria da UAV negli
interventi di recupero: dalla fase
pre-progettuale al cantiere
di Donatella Dominici, Pierluigi De Berardinis, Maria Alicandro, Marianna Rotilio
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.
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 monumento
al centro storico fino al
cosiddetto “valore ambientale
di insieme” (Zordan et al 2002)
dei centri minori. All’interno
del tema generale della riqualificazione
urbana, spicca per attualità
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 “sprechi”
energetici, al “risveglio”
dell’identità culturale e del sentimento
di appartenenza ad un
luogo,… Nell’ultimo decennio
il concetto di recupero si è arricchito
di ulteriori significati,
legati anche all’intensa attività
di ricostruzione post-sisma che
sta caratterizzando il centro Italia
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 intervenire
nelle zone terremotate è
stata quella relativa alla “presa
visione” dello stato di fatto,
ancorché prima dell’analisi
dell’entità del danno. Infatti,
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.
ultimata la fase del primo soccorso
alla popolazione, restavano
principalmente fabbricati
imprigionati tra imponenti cumuli
di macerie, viabilità interrotte
ed accessi interdetti. E’ in
questo momento che si decise
di impiegare la fotogrammetria
da “UAV” (Unmanned Aerial
Vehicle). L’UAV, dall’uso consolidato
in ambiente militare, è
un’ottima piattaforma di acquisizione
di dati per rilievi metrici
dei danni nelle zone inaccessibili
per l’essere umano o comunque
non in sicurezza (Dominici
et al. 2012) e, più in generale,
per la gestione delle problematiche
ambientali e territoriali.
La fotogrammetria da UAV,
in sinergia con il laser scanner,
GNSS e rilievo tradizionale permette
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 integrabili
con i rilievi laser scanner
grazie allo sviluppo di nuovi
algoritmi di Structure from
Motion (SFM) (Westoby et al
6 GEOmedia n°1-2018

FOCUS
Fig. 1 – Fasi principali di elaborazione: a) image matching; b) bundle adjustment; c) Dense Matching; d) Texturing.
2012, Barazzetti et al 2011), che
hanno permesso di lavorare con
le nuvole di punti nel campo
della fotogrammetria. Un ulteriore
vantaggio dell’utilizzo della
tecnica da UAV è rappresentato
dalla velocità di esecuzione dei
rilievi, ad esempio è possibile rilevare
più di un ettaro di superficie
in meno di 10 minuti.
Nello specifico la fotogrammetria
è la tecnica di rilievo che
permette di ottenere informazioni
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:
4Pianificazione del volo;
4Acquisizione fotogrammi e
rilievo di punti di controllo a
terra (GCP);
4Elaborazione dei dati;
4Validazione dei dati finali.
La pianificazione del volo
consente di garantire la giusta
sovrapposizione dei fotogrammi
e in base alle caratteristiche del
sensore utilizzato (lunghezza
focale e dimensioni del pixel
del sensore), di determinare la
quota ottimale di volo; quest’ultima
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 fotogrammi
sarà funzione, oltre dei
parametri suddetti, anche dell’estensione
dell’area da rilevare.
In aggiunta all’acquisizione
dei fotogrammi, per georeferenziare
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 dimensioni
dell'area da rilevare, i GCP
(min. 3) devono essere distribuiti
omogeneamente e vengono
misurati con tecniche GNSS
o rilievo tradizionale tramite
Stazione totale (Dominici et al.
2016).
Per la ricostruzione dei modelli
3D viene eseguito il tipico approccio
della SFM (Westoby
2012, Triggs et al, 1999) e di
Dense Matching (Fig. 1) ad
oggi implementato nella maggior
parte dei software per la
modellazione 3D (Szeliski,
2010) come Pix4D, Agisoft,
APERO- MICMAC, ecc.
I modelli 3D vengono georeferenziati
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 fotogrammetrica
vengono estratti differenti
output (Modelli 3D, ortofoto,
DEM) estremamente utili all’esportazione
di informazioni
metriche e qualitative con precisione
centimetrica di edifici,
anche nel caso in cui essi siano
distrutti o fortemente danneggiati
a seguito di eventi catastrofici,
come sisma, alluvione, frana,
ecc. e tali output risultano
oggi spesso utilizzati nel mondo
Fig. 3 - Ricostruzione 3D e rilievo termografico su aggregato.
GEOmedia n°1-2018 7

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 internazionale.
Per questo motivo hanno
elaborato una ricerca volta ad
unire le due “anime” della geomatica
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 chiamato
Gitais s.r.l. (Geo-Inspired
Technologies & Applications
for Innovation & Sustainability
– www.gitais.it).
La ricerca è finalizzata all’utilizzo
delle tecniche geomatiche
applicate nel campo della
riqualificazione sostenibile,
indagando differenti ambiti
di intervento. Di seguito verrà
illustrata una sintesi delle esperienze
finora svolte, concentrando
l’attenzione sull’utilizzo dei
risultati ottenuti, grazie all’impiego
della fotogrammetria da
UAV, in differenti casi di studio
analizzati.
Riqualificazione degli scenari
luminosi
L’impiego della fotogrammetria
da UAV è stata impiegata per
rilevare le reti infrastrutturali
aeree, in modo tale da metterne
in luce le criticità, come ad
esempio il danneggiamento in
facciata, l’inadeguatezza delle
connessioni e degli ancoraggi,
la scarsa resa cromatica, la presenza
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 consentito
di evidenziare le criticità
tra cui ad esempio la presenza
di zone d’ombra e dunque di
condizioni di pericolosità, l’assenza
di valorizzazione delle
emergenze architettoniche, la
dispersione del flusso luminoso,
… La metodologia elaborata è
stata verificata nel centro minore
storico di Fontecchio (Aq), si
veda Fig. 2.
Riqualificazione energetica
dell’involucro edilizio
Mediante l’installazione di un
sensore termico sull’UAV gli
autori hanno eseguito delle
indagini non distruttive sull’involucro
storico di alcuni edifici,
volte ad acquisire informazioni
termiche sugli elementi, ma
anche dati inerenti i materiali,
in relazione al danno e al degrado.
E’ stato possibile infatti
rilevare la presenza di cambi di
materiali nel substrato, approfondire
la conoscenza in situ di
infiltrazioni capillari, distacco
di intonaco, fessurazioni, risalita
di umidità, … in alcune facciate
storiche di edifici siti nel già citato
borgo di Aielli (Fig. 3)
Miglioramento prestazioni
energetiche del fabbricato
La fotogrammetria da UAV è
stata impiegata anche per promuovere
il miglioramento del
comportamento energetico del
fabbricato, acquisendo informazioni
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 fotogrammetrico,
è stato sottoposto ad
ulteriori indagini in ambiente
GIS al fine di ottenere le mappe
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). Ulteriori
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.
8 GEOmedia n°1-2018

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 tematiche
restituite. Tali informazioni
morfologiche (pendenze ed
esposizioni dei versanti) hanno
consentito di individuare le potenzialità
e criticità in relazione
all’applicazione delle energie
rinnovabili come ad esempio
la valutazione del potenziale
fotovoltaico dell’intero borgo
analizzato.
Monitoraggio attività
di cantiere
Gli ambiti di interesse fin qui
illustrati riguardano principalmente
la fase pre-progettuale
dell’intervento di recupero ovvero
quella relativa alle analisi
che consentiranno di redigere
degli elaborati capaci di rispettare,
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 cantiere
e le relative configurazioni
evolutive dei layout, ma anche
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.
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 sperimentato
l’importanza dell’utilizzo
della fotogrammetria da
UAV in due centri storici, ovvero
quello di Villa Sant’Angelo e
quello di Fontecchio, entrambi
collocati nella Provincia di L’Aquila.
In conclusione dunque, si è
voluto sottolineare la potenzialità
di impiego della fotogrammetria
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 fotogrammetria
da UAV in sinergia
con la progettazione sostenibile
e mediante il coinvolgimento
delle istituzioni.
Fig. 6– a) Nuvola di punti con individuazione delle gru (elementi in viola e in blu); b) modello 3D semplificato, ricostruito dalle informazioni
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.
GEOmedia n°1-2018 9

FOCUS
BIBLIOGRAFIA
Barazzetti 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.
ABSTRACT
The 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 CHIAVE
Fotogrammetria; UAV; recupero edilizio; sostenibilità
AUTORE
Prof. Donatella Dominici, donatella.dominici@univaq.it
Prof. Pierluigi De Berardinis, pierluigi.deberardinis@univaq.it
Ing. Ph. D. Marianna Rotilio, m.rotilio@gitais.it
Ing. Ph. D. Maria Alicandro, m.alicandro@gitais.it
Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile-architettura ed ambientale, Università degli studi dell’Aquila, Via Gronchi, 18 – L’Aquila
Droni Idrografici polivalenti
• Rilievi batimetrici automatizzati
• Acquisizione dati e immagini
• Mappatura parametri ambientali
• Ispezione fondali
Dighe, laghi, cave in falda, bacini, fiumi e
canali fino a 15 4 m/s. Km/h. Insensibili ai bassi ai bassi
fondali e alla presenza di alghe e detriti
10 GEOmedia n°1-2018
Vendita - Noleggio - Servizi chiavi in mano,
anche con strumentazione cliente

FOCUS
GEOmedia n°1-2018 11

REPORT
Nuovi trends nella classificazione
dei dati satellitari per
analizzare l’uso del suolo
di Renzo Carlucci
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
Fig. 1 - Mappa divisoria di copertura del terreno in 16 categorie a risoluzione di 30 metri.
Zhang & Roy, 2017.
Calssification ha recentemente
raggiunto un forte utilizzo in quanto
utile per i dati ad alta risoluzione.
La Unsupervised
Classification raggruppa
prima i pixel in “cluster”
in base alle loro proprietà. Per
creare “cluster”, gli analisti utilizzano
algoritmi di clustering
di immagini quali K-means e
ISODATA. Esistono molti software
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 generare.
Questi saranno ancora
cluster non classificati perché
nella fase successiva si procederà
ad identificare manualmente
ciascun cluster con classi di
copertura territoriale.
Nel complesso, la classificazione
senza supervisione è la tecnica
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 applica
all’intera immagine. Si utilizza
la firma spettrale definita
nel set utilizzato per l’apprendimento.
La procedura in sintesi prevede
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 delle
immagini Object-based
raggruppa i pixel in forme e
dimensioni rappresentative
con una segmentazione multirisoluzione.
La segmentazione multirisoluzione
produce oggetti immagine
omogenei raggruppando i
pixel. Genera contemporaneamente
oggetti con diverse scale
in un’immagine. Questi oggetti
sono più significativi perché
rappresentano le caratteristiche
dell’immagine.
Ma soprattutto, si può classificare
gli oggetti in base a texture,
contesto e geometria.
Un nuovo algoritmo
La classificazione dei dati multispettrali
e iperspettrali è diventata
sempre più importante
per rilevare il cambiamento
dell’uso del suolo. Sebbene
esistano molti algoritmi e approcci
per tale classificazione,
il miglioramento delle tecniche
di classificazione che utilizzano
dati ampiamente disponibili
come i dati satellitari di
Landsat si è ampiamente arrestato
negli ultimi anni.
Recentemente è stata
sviluppata una nuova tecnica
di classificazione utilizzando
12 GEOmedia n°1-2018

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’area
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 risoluzione
di 30 metri.
Il metodo [ZHANG2017-1]
sfrutta un ampio set di formazione
che consente di tenere
conto di più insiemi di informazioni,
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 volte.
L’algoritmo consiste di due
tipi di tecniche di classificazione
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 addirittura
tra diversi tipi di foreste
sempreverdi o caduche e latifoglie
o no.
30 milioni di prodotti open
Landsat Data (GWELD)
mensili a livello mondiale, disponibili
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 coerentemente
preelaborati (schermati
dalle nuvole, saturazione
segnalata, correzione per via
atmosferica e normalizzata per
Fig. 1 - Mappa divisoria di copertura del terreno in 16 categorie a risoluzione di 30 metri.
Zhang & Roy, 2017.
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 cambiato
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 proporzioni
di classe di prodotto di
copertura del suolo del Nord
America MODIS e corrispondessero
all’1% delle risoluzioni
pixel a 500 metri e al 0,50%
dei 30 metri. Trentanove metriche
temporali GWELD per
ogni 30 m di pixel nordamericano
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 insieme.
I risultati della classificazione
della copertura del suolo
apparivano geograficamente
plausibili e alla scala sinottica
erano simili al prodotto di copertura
del terreno MODIS.
Un’ispezione visiva dettagliata
ha rivelato che le classificazioni
casuali delle foreste casuali
adattative e le confidenze di
classificazione associate erano
generalmente più coerenti rispetto
ai singoli risultati della
classificazione casuale delle foreste.
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 valutato
mediante il bootstrap della
implementazione casuale delle
foreste.
L’algoritmo di Hankui Zhang,
della South Dakota State
University, può essere ottenuto
utilizzando un server FTP
dopo aver ottenuto un nome
utente e una password da
Zhang qui ftp://bruin.sdstate.edu
Tra le varie possibilità, l’algoritmo
consente un raffinamento
GEOmedia n°1-2018 13

REPORT
e una classificazione accurata
delle terre coltivate e delle aree
sviluppate. Ciò gli consente
di essere utile sia per il monitoraggio
agricolo che per lo
sviluppo dell’uso del territorio,
incluso lo sprawl urbano.
Classificazione acquatica
Sebbene questo approccio
abbia dimostrato una grande
novità per la classificazione
terrestre, la maggior parte del
globo è coperta dall’acqua e altre
ricerche si stanno ora concentrando
su questa area.
Il telerilevamento satellitare
può essere un’alternativa efficace
per la mappatura di cianobatteri
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 macrofite
acquatiche e fasci di cianobatteri
nelle bande d’onda del
vicino infrarosso (NIR) creano
una barriera alla loro discriminazione
quando si verificano in
concomitanza.
Un gruppo di ricerca
[LIANG2017] ha sviluppato
un nuovo indice di cianobatteri
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 dominate
dalle macrofite acquatiche
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 utilizzato
un nuovo approccio di
classificazione per discriminare
l’acqua del lago, le fioriture dei
cianobatteri, le macrofite sommerse
e le macrofite emergenti
/ galleggianti usando le immagini
MODIS nel grande lago
poco profondo ed eutrofico
(Cina).
La precisione complessiva della
classificazione è stata dell’86%
in totale e l’accuratezza dell’utente
è stata dell’88%, 79%,
85% e 93% rispettivamente
per macrofite sommerse, macrofite
emergenti / galleggianti,
scisti cianobatterici e acqua del
lago.
Classificazione urbana
La mappatura delle aree urbane
a livello regionale e globale
è stata utilizzata in ecologia,
ambiente, sociologia e altre
materie. Recentemente, è
diventato sempre più popolare
estrarre aree urbane dai
dati di rilevamento remoto
della luce notturna. In Cina
[ZHANG2017-2] è stato testato
un metodo alternativo per
estrarre informazioni di aree
urbane dai dati VIIRS Day /
Night Band (DNB) e MODIS
normalizzati di indice di vegetazione
differenziale (NDVI)
basati sull’algoritmo AMPSO
(adaptive mutation swarm optimization)
e il Support Vector
Machine (SVM).
Questo metodo è stato convalidato
utilizzando le aree urbane
di alcune città cinesi classificate
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 classificazione
e può essere utilizzato anche
per caratterizzare la trama interurbana.
Anche per la classificazione
delle regioni urbane si stanno
utilizzando fonti alternative
come la luce notturna della
VIIRS Day / Night Band
(DNB).
Un approccio utilizza una tecnica
di ottimizzazione dello
swarm delle particelle adattive
che consente a tali dati notturni
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 utilizzando
la varietà di dati di telerilevamento
come l’osservazione
notturna e la copertura dei
corpi idrici, allora è possibile
14 GEOmedia n°1-2018

REPORT
una copertura veramente globale
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’algoritmo
di Zhang consentirà una
comprensione più sfumata
delle forme generali del terreno,
come i paesaggi boschivi,
aprendo nuove aree di ricerca
per scienziati che probabilmente
non avrebbero considerato
l’utilizzo della classificazione
del telerilevamento in precedenza.
BIBLIOGRAFIA
Some [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 Cyanobacterial
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 CHIAVE
Telerilevamento; remote sensing; classificazione; dati satellitari; uso del suolo
ABSTRACT
New 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 Unsupervised
Classification and Supervised Classification techniques, however the Object-Based Classification
classification has recently achieved a strong use as useful for high resolution data.
AUTORE
Renzo Carlucci
r.carlucci@mediageo.it
www.mediageo.it
®
Satellite Services for Structural Monitoring
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.
Controllo sistematico
di aree molto vaste
Dati satellitari
facili da capire
Non richiede dispositivi
installati sulla struttura
Back Analysis usando
dati archiviati dal 1992
Integrazione con il
contesto geologico
Servizi modulari per
le esigenze dell’utente
I.MODI® è sviluppato da
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.
www.imodi.info
www.surveylab.info
This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020
research and innovation programme GEOmedia under n°1-2018 grant agreement No 720121 15

MERCATO
I RINNOVATI SERVIZI DEL GEOPORTALE NAZIONALE
Se è vero che Il Geoportale Nazionale si rinnova e rivolge la sua attenzione
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 possono
condividere, riprodurre, distribuire, comunicare ed esporre al pubblico,
con qualsiasi mezzo e formato. Inoltre è possibile modificare, remixare,
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 pubblicare
elaborati contenenti i dati del Geoportale nazionale ha l’obbligo di
rispettare i vincoli previsti dalla citata licenza.
Il servizio di distribuzione dati PST
Sono 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 caratterizzazione,
spaziale e temporale, dei movimenti del territorio con possibilità di identificazione dei rischi e di individuazione delle aree del
territorio soggette ai rischi idrogeologici
Il MATTM in questo programma ha affrontato diverse questioni inerenti la produzione su scala nazionale dei dati PS e l’interpretazione
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 WFS
Il 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 procedura
La 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 ULTIMA
GENERAZIONE 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 ambientale,
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
16 GEOmedia n°1-2018

MERCATO
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®
GEOmedia n°1-2018 17

MERCATO
GESTIRE GRANDI DATASET AMBIENTALI: TUTTI
I VANTAGGI DELLA PIATTAFORMA TL-AMBIENS
TL-Ambiens, l’ultimo prodotto software realizzato da TerreLogiche
per il monitoraggio ambientale, è una piattaforma di supporto decisionale
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 acquisiti
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 perdita
di informazioni preziose; il Gestore dell’attività ricorre alla consulenza
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 complessi
e disomogenei, è alla base di TL-Ambiens, un sistema di archiviazione
dinamica dei dati multitemporali di monitoraggio ambientale,
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:
4 Visualizzazione della distribuzione spaziale e temporale dei dati
Layer geografici (GIS) di matrici, sottomatrici ambientali, superamenti
di soglia;
4 Diversi filtri di ricerca (matrice, campagna, intervallo di date,
punto di controllo, range di valori, metodo analitico, laboratorio);
4 Visualizzazione immediata di eventuali superamenti di CSC e
livelli di allarme;
4 Realizzazione di mappe tematiche e diagrammi (cronogrammi,
scatterplot, diagrammi classificativi);
4 Importazione dei dati da fogli elettronici;
4 Verifica della qualità dei nuovi dati analitici importati;
4 Analisi statistica con strumenti numerici e grafici (istogrammi,
Box-Plot, QQ-Plot);
4 Esportazione di tabelle, grafici e mappe tematiche, realizzazione
di report stampabili;
4 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/
L’eccellenza dei dati geografici
Toponomastica e numerazione civica
A beneficio degli ambiti di utilizzo più maturi ed esigenti, per la gestione e per la pianificazione geografica e quotidiana
delle 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 • info@studiosit.it
18 GEOmedia n°1-2018

GLI SCENARI PIÙ INNOVA-
TIVI DELLA TECNOLOGIA
ALLA CONFERENZA ESRI
ITALIA 2018: ROMA 16 E
17 MAGGIO
Il 16 e 17 maggio si terrà a Roma,
all’Ergife Palace Hotel, la manifestazione
più articolata e completa
a livello nazionale nel settore
delle tecnologie geospaziali,
della Geolocalizzazione e della
Geomatica.
Ogni anno la Conferenza Esri Italia
coinvolge circa duemila persone e
offre un’occasione unica d’incontro
per scoprire gli ultimi sviluppi
della tecnologia e le possibilità per
ottenere vantaggi per il proprio business.
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 qualità
della vita, attraverso la domotica, le smart city, la smart agriculture, la cybersicurezza,
l'innovazione tecnologica dell'healthcare, puntando l’attenzione sulle esigenze
dell’uomo.
Ospite d’eccezione dell’apertura della Conferenza, sarà Carlo Ratti, architetto, ingegnere
e innovatore che indaga, con il suo un gruppo di ricerca, come le nuove tecnologie
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.
MERCATO
Eppur…
si muove?
Interferometro radar da terra
Monitoraggio in tempo reale
di frane e deformazioni,
oltre il millimetro!
Rilievi fino a 4 chilometri
> monitoraggio frane, ponti
e cavalcavia
> prove di carico
> deformazioni dighe e strutture
> analisi modale
> monitoraggio vibrazioni
FastGBSAR Uno strumento, due modalità.
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.
FastGBSAR RAR
Real Aperture Radar
FastGBSAR SAR
Synthetic Aperture Radar
www.esriitalia.it
CODEVINTEC
Tecnologie per le Scienze della Terra
Tel. +39 02 4830.2175 GEOmedia n°1-2018 www.codevintec.it 19

MERCATO
tecnologie innovative: acquisizione dei dati, elaborazione e diffusione
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 manifestazione
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 prossima
edizione.
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, conferenze
e workshop che affronteranno l'intero processo di utilizzo delle
“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 incrementare
le dimensioni di questo evento, che si conferma come
l’unico grande appuntamento in Italia dedicato alle nuove tecnologie
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
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'auto,
ad esempio da un testimone a un incidente grave.
Il sistema si avvale della costellazione Galileo che stabilisce una comunicazione
bidirezionale con i ricevitori ed è appunto in grado di
ricevere segnalazioni dall'utente. Sebbene l'obbligatorietà del servizio
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.
POSIZIONAMENTO SATELLITARE ECALL OBBLI-
GATORIO SU TUTTI I NUOVI VEICOLI EUROPEI
Dal 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 incidente,
inviando la loro posizione. L'obiettivo del sistema è ridurre
il tempo di risposta alle emergenze per incidenti stradali e salvare
vite umane.
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.
Per maggiori informazioni http://www.gsa.europa.eu
eCall si attiva automaticamente non appena i sensori all'interno
del veicolo rilevano un grave incidente. Una volta attivato, il sistema
compone il numero di emergenza europeo 112 e stabilisce
un collegamento telefonico all'apposito call center di emergenza.
20 GEOmedia n°1-2018

MERCATO
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BUSINESS 2018
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*Exhibition, seminars and workshops are free to attend. There is a fee to attend GEOmedia the conference. n°1-2018 21

MERCATO
MONITORAGGIO: VERSO L'ANALISI AUTOMATI-
CA DEI BIG DATA SATELLITARI SUL CLOUD
In base all'accordo, Descartes Labs e Planetek Italia svilupperanno
nuove applicazioni di telerilevamento in settori quali l'agricoltura
di precisione e lo sviluppo sostenibile. Questa partnership
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'intelligenza
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 osservazione
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 beneficeranno
del miglioramento della nostra produzione di geoanalytics,
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, implementato
dall'Europa con i Copernicus Data and Information Access
Services (DIAS). L'Agenzia Spaziale Europea è stata lungimirante
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
GIS E WEBGIS
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 fornite
da Copernicus ed ESA per elevare gli standard nell'elaborazione
di mappe, nel rilevamento dei cambiamenti o nelle applicazioni
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 aziende
Descartes Labs ha creato una piattaforma di supercalcolo basata
su cloud per l'applicazione della machine intelligence a enormi
serie di dati. Sfruttando la confluenza dei progressi dell'intelligenza
artificiale e del cloud computing ad alte prestazioni,
- insieme al rapido aumento dei sensori che acquisiscono informazioni
in tutto il mondo -, Descartes Labs ha creato una
fabbrica aziendale di dati. Oggi, Descartes Labs utilizza immagini
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 geoinformazione
automatici basata su cloud, progettata per fornire
dati e informazioni aggiornati e accurati sul nostro mondo che
cambia. Rheticus fornisce informazioni tempestive che soddisfano
le esigenze di un numero crescente di applicazioni aziendali.
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 gamma
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.
www.planetek.it
MONITORAGGIO 3D
TELERILEVAMENTO
2
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22 GEOmedia n°1-2018
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Il Deserto del Kalahari
La Namibia è famosa non solo per i suoi paesaggi desertici
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 ritenuto
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 arancioruggine
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 sudest
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
Big Data…a few
Outliers = Big Mistakes
Un nuovo processo per l’individuazione di outliers
di Maurizio Rosina
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.
Fig. 1 – calcolo del fattore di distanza dei punti dal baricentro robusto sulla base del CH 50
.
Nell’elaborazione dei
dati sempre più spesso
entrano in gioco
la stima/calcolo di parametri
statistici quali la media, la varianza,
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 definiamoli
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 propedeuticamente
ricercare gli eventuali
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 presuppongano
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 R 2 fruisce di tecniche geometrico/statistiche
largamente
indipendenti dalla tipologia di
distribuzione dei dati, e si articola
in quattro passi metodologici.
Data una nuvola di punti nello
spazio R 2 :
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 peeling,
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 baricentro
(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 centro
nel baricentro e raggio pari
ad uno. Tale tecnica, illustrata
più in dettaglio nel seguito,
è applicata a tutti i punti del
26 GEOmedia n°1-2018

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 appartenenti
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 distancluster
ed ai punti che sono
risultati non appartenere ad
alcuno dei cluster individuati.
Con questa tecnica tutti i
punti strettamente contenuti
in CH 50
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 R 1 ) e non più su
coordinate nello spazio R 2 .
4. Utilizzo, sulle distanze calcolate
nel passo precedente, della
diseguaglianza di Chebychev
(valida per una qualsiasi tipologia
di distribuzione univariata
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/k 2 )*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’intervallo
μ-k, μ+kσ. Molto spesso
nell’utilizzo della diseguaglianza
di Chebyschev piuttosto
che fissare la costante k
si preferisce fissare un valore
di probabilità (p), in quanto
per una distribuzione unimodale
di valori tra k e p sussiste
la relazione p = 1/k 2 , quindi
fissato p è immediato risalire
al relativo k = √(1⁄p). La ricerca
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’intervallo
sopra definito.
Tramite i quattro passi metodologici
sopra sommariamente
descritti si giunge, senza alcuna
ipotesi preventiva sulla tipologia
di distribuzione dei dati, a poter
individuare la presenza di eventuali
outliers rispetto ai vari
cluster individuati.
Inoltre, è di tutta evidenza che
l’approccio proposto è teoricamente
facilmente espandibile
a dati nello spazio R 3 , con i vari
convex hull che potrebbero assumere
la struttura di politopi
di minima chiusura convessa di
punti nello spazio R 3 .
Il dettaglio delle operazioni
L’approccio perseguito è altamente
modulare, ed è quindi
opportuno fornire qualche dettaglio
circa le operazioni condotte
nei passi sopra elencati. Il passo
1 non impone alcun specifico
metodo nella individuazione dei
cluster, tanto che, se ritenuto opportuno,
tale passo può persino
essere saltato, vedendo la nuvola
dei punti in esame come un unico
cluster, su cui operare con i
passi successivi. Inoltre, nel caso
di analisi condotte su dati originali
univariati, già il solo passo 4,
saltando tutti i precedenti, risul-
Figura 3 – il campione dei dati - 3243 coordinate
relative a localizzazioni di POI presenti
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.
GEOmedia n°1-2018 27

REPORT
Fig. 5 – primo cluster – a sinistra il cluster con evidenziato
il suo CH 50
ed il baricentro ricavato dai punti strettamente
contenuti nel CH 50
. A destra l’immagine del mapping attivato
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’individuazione
di outliers che verrà condotta nella fase successiva
tramite l’utilizzo della diseguaglianza di Chebyshev.
za’ di ciascun
punto
rispetto al baricentro
(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 baricentro
(robusto) del cluster, più
è verosimile che il punto appartenga
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
Fig. 6 – secondo cluster - a sinistra il cluster con evidenziato
il suo CH 50
ed il baricentro ricavato dai punti strettamente
contenuti nel CH 50
. A destra l’immagine del mapping attivato
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’individuazione
di outliers che verrà condotta nella fase successiva
tramite l’utilizzo della diseguaglianza di Chebyshev.
l’individuazione di un outlier.
Occorre, quindi, tenere conto
della ‘forma’ del cluster nel calcolo
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 generico
punto P si calcola il punto
di intersezione P’ con il CH 50
generato dalla semiretta con origine
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 robusto
(vedi figura 2). Quindi tale
tecnica definisce una metrica
sull’insieme dei punti, ed il fattore
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 ottenibile,
ma in modo assai più
complesso, tramite la distanza
di Mahalanobis, che però opera
correzioni basandosi esclusivamente
su forme strettamente
ellissoidali.
Nel passo 4 si è voluta seguire
la tecnica di utilizzare, su
ciascun cluster, in sequenza
due volte la disuguaglianza
di Chebyshev con parametri
diversi. Per ciascun cluster inizialmente
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 piuttosto
alto), che si traduce nel
selezionare, come valori ‘core/
fondamentali’ sicuramente appartenenti
al cluster, solo quelli
molto prossimi alla media (ovvero
valori a distanza di pochi
kσ rispetto alla media μ). Su
tali valori ‘core/fondamentali’
si calcolano nuovamente media
μ 1
e scarto quadratico medioσσ 1
(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 robusti
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 traduce
nell’individuare come outliers
solo valori molto distanti
dalla media μ 1
, ovvero valori
che ‘sicuramente’ non appartengono
al cluster. La ricerca degli
outliers viene quindi effettuata
sui tutti i valori del cluster e sui
punti che sono risultati non appartenere
ad alcun cluster, per
questi ultimi calcolandone preventivamente
il mapping rispetto
al baricentro del cluster e le
relative distanze dal baricentro.
Modulando opportunamente
i valori con cui attivare in sequenza
le due diseguaglianze
di Chebyshev si giunge ad una
individuazione quanto si vuole
‘fine’ degli outiers, ottenuta in
base a parametri statistici dichiarabili
ed ad una metodologia
indipendente dalla tipologia
di distribuzione dei dati.
28 GEOmedia n°1-2018

REPORT
Un esempio su dati reali
Nel seguito viene presentato un
esempio su di un campione di
dati reali, relativo a 3243 coordinate
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’algoritmo
a nessuno dei due cluster.
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’effetto
di portare tutti i punti che
giacciono sul CH 50
ad un fattore
di distanza pari ad uno dal baricentro,
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 individuati
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 seguenti
figure 7 e 8 sono individuati
tramite uno specifico
processo che utilizza nell’analisi
due volte la disuguaglianza di
Chebyshev su ciascuno dei cluster
individuati. Per ogni cluster
individuato una prima volta la
disuguaglianza di Chebyshev
viene utilizzata per individuare/selezionare
i valori ‘core/
fondamentali’ del cluster, sui
quali calcolare dei nuovi valori
di media μ 1
e scarto quadratico
medioσσ 1
(che ottenuti in tal
modo si ritengono parametri
estremamente ‘rappresentativi’
del cluster e ‘robusti’). Quindi la
disuguaglianza di Chebyshev viene
utilizzata una seconda volta,
con i valori di media μ1 e scarto
quadratico medio σ1 precedentemente
calcolati, per l’effettiva
individuazione degli outliers. In
particolare, per ottenere quanto
illustrato nella figura 5, nel primo
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 scarto
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 calcolata
una nuova media μ 1
ed un
nuovo scarto quadratico medio
σ 1
(che ora si ritengono parametri
estremamente ‘rappresentativi’
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
Fig. 7 – Gli agglomerati di punti in rosso corrispondono
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.
cinque per mille dei valori del
cluster potrebbero giacere esternamente
all’intervallo [μ 1
-14σ 1
..
μ 1
+14σ 1
], La ricerca degli outliers
è quindi stata effettuata individuando
i punti le cui distanze
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 preventivamente
il mapping rispetto al
baricentro del cluster e le relative
distanze dal baricentro. Tale processo,
come detto, è condotto su
ciascuno dei cluster individuati.
Per ottenere quanto illustrato
nella figura 6 si è si è fissato,
analogamente al caso precedente,
nel primo utilizzo della
diseguaglianza di Chebyshev
un valore di probabilità p = 0.3,
mentre nel secondo utilizzo della
diseguaglianza si è fissato un valore
p =0.01, assai più lasco del
precedente. In tal modo si è ottenuto
che al massimo l’uno per
cento dei valori del cluster poteva
giacere esternamente all’intervallo
[μ 1
-10σ 1
..μ 1
+10σ 1
], e tale
rilassamento nelle condizioni di
verifica ha portato all’incremento
degli outliers individuati.
Fig. 8 – Gli agglomerati di punti in rosso corrispondono
a 100 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.
GEOmedia n°1-2018 29

REPORT
Conclusioni
Molti si occupano di ottenere
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 elaborazioni
volte ad ottenere
risultati consistenti. Il nuovo
approccio ideato per la individuazione
di outliers nello
spazio R 2 fruisce di tecniche
geometrico/statistiche largamente
indipendenti dalla
tipologia di distribuzione
dei dati, e poggia su quattro
pilastri metodologici: il clustering,
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
statistici, fanno dell’approccio
presentato un utile e quotidiano
strumento per chi debba elaborare
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.
Ringraziamenti
Un 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 possibilità
di scegliere tra più iniziali
algoritmi di clustering.
BIBLIOGRAFIA
Amidan 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. 2
Ester 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.3
Zani S., Riani M., Corbellini A. (1998), Robust bivariate boxplots and multiple outlier detection,
Computational Statistics & Data Analysis, Elsevier
PAROLE CHIAVE
Outliers; convex hull peeling; clustering; diseguaglianza di Chebychev; scarto quadratico medio
ABSTRACT
The search and identification of outliers is a fundamental step, generally preparatory to the elaborations aimed at obtaining
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 identification
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.
AUTORE
Maurizio Rosina
mrosina@sogei.it
RLD – Ricerca e Laboratorio Digitale – Società Generale d’Informatica
Via Indipendenza, 106
46028 Sermide - Mantova - Italy
Phone +39.0386.62628
info@geogra.it
www.geogra.it
30 GEOmedia n°1-2018

REPORT
S800A
Ricevitore GNSS con 394 canali e
alte prestazioni
GEOmedia n°1-2018 31

REPORT
Fotomodellazione con immagini da
smartphone per la diffusione della
conoscenza dei Beni Culturali
di Saverio D’Auria
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 userfriendly,
se condotta in maniera
consapevole e secondo protocolli
di scientificità.
Fig. 1 - La chiesa di Sant’Eligio al Mercato nel contesto urbano attuale.
La rapida diffusione di
software per la fotomodellazione,
soprattutto di
tipo open-source o comunque
gratuiti per alcune categorie di
utenti o tipologie di applicazioni,
ha avvicinato alle tecniche di
rilievo image-based un pubblico
sempre più ampio, anche non
necessariamente specializzato
in questa disciplina. Il costo
relativamente contenuto delle
attrezzature (fotocamere,
treppiedi, droni), la loro facile
trasportabilità, l’agevole archiviazione,
trasferimento, riproducibilità
e processamento dei
dati acquisiti (file di immagini
o video) e l’elevata affidabilità
degli output prodotti (grazie al
perfezionamento degli algoritmi
di structure from motion e di
ricostruzione multi-view stereo)
consentono, inoltre, ad archeologi,
esperti in beni culturali,
architetti, ingegneri, studiosi e
ricercatori di avere a disposizione
strumenti infografici dalle
notevoli potenzialità che sempre
più spesso affiancano, o addirittura
sostituiscono, i modelli
tridimensionali ottenuti con
tecniche range-based.
I progressi della ricerca in questi
ambiti, uniti alla crescente attenzione
dei settori industriali,
assicurano tecnologie in continuo
aggiornamento e, in casi
frequentissimi, tendenti al low
cost e all’impiego user-friendly,
‘democratizzando’ di fatto la
rappresentazione digitale e virtuale
del costruito. Non a caso
la recente letteratura scientifica
sull’argomento pone molta attenzione
alle ricostruzioni 3d da
fotografie ottenute da device mobili
e all’accuratezza, affidabilità
e utilizzabilità dei modelli elaborati
in questo modo. Il paragone
immediato è quello con le nuvole
di punti da laser scanning,
sempre validi geometricamente
e immediatamente in scala al
vero; i modelli da immagini, infatti,
necessitano di un maggior
controllo nel post-processamento
dei dati, dell’implementazione
di punti di controllo e, nella
maggior parte dei casi, della
calibrazione dell’ottica della camera
il tutto al fine di ottenere
la corretta parametrizzazione
dimensionale della nuvola e di
ridurre gli errori di allineamento
e restituzione.
32 GEOmedia n°1-2018

REPORT
Pertanto, appare necessario
definire una metodologia di rilevamento
fotogrammetrico con
dispositivi di uso comune e di
restituzione tridimensionale che
contempli protocolli adatti a varie
esigenze: ricerca e diffusione
scientifica, rilievo architettonico,
valorizzazione, catalogazione,
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 fotomodellazione
con immagini
acquisite da smartphone di elementi
architettonici morfologicamente
complessi possa essere
utilmente impiegata ai fini della
documentazione e divulgazione
scientifica del patrimonio
culturale, confrontando opportunamente
le nuvole di punti
da fotogrammetria con quella
da laser scanning – con e senza
l’impiego di punti di controllo
– per valutarne l’affidabilità
metrico-formale.
Tale sperimentazione si inserisce
all’interno di un programma di
ricerca più vasto che ha riguardato
il rilievo sistematico della
chiesa di Sant’Eligio al Mercato
(o Maggiore) a Napoli per la
costruzione di una metodologia
che facilitasse, con un approccio
multidisciplinare al tema,
la comprensione degli edifici
medievali napoletani utilizzando
quindi il rilevamento tridimensionale,
la rappresentazione
grafica e i dati d’archivio, iconografici
e bibliografici come strumenti
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’architettura
medievale partenopea,
è stato più volte descritto nella
letteratura sull’argomento senza
però mai essere rilevato digitalmente
e rappresentato.
Il caso studio: il portale gotico
della chiesa di Sant’Eligio al
Mercato a Napoli
La chiesa di Sant’Eligio al
Mercato riveste un ruolo fondamentale
nello studio del gotico
degli edifici sacri partenopei
poiché rappresenta il primo
caso di diretta importazione
dello stile architettonico d’oltralpe
a Napoli (Fig 1).
Con l’avvento dei primi re
francesi in città si manifestarono
i segnali di un progressivo
rinnovamento delle scelte architettoniche,
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 interruzioni
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 modificata
fino a essere oggetto di
un profondo cambiamento nel
corso del XVIII secolo, all’interno
del quadro di rinnovamento
edilizio e urbanistico di Napoli
(divenuta nel 1734 la capitale
del regno carolino) promosso
dai Borbone. In seguito a ulteriori
“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, infine,
portarono i restauratori a ricomporre
la presunta immagine
tardo-medievale comportando il
sacrificio di secoli di cospicue e
rilevanti stratificazioni.
Il portale di ingresso sul fianco
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 incluso,
all’esterno, entro una cuspide
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 acroterio
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.
GEOmedia n°1-2018 33

REPORT
Fig. 3 - Modello a nuvola di punti da laser scanning.
Il rilevamento fotogrammetrico
e l’elaborazione dei dati
Le operazioni di rilevamento del
portale sono state condotte dapprima
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, dotato
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 fotogrammetrica
ha previsto, invece,
15 stazioni di presa e 47
scatti fotografici alla massima
risoluzione, mantenendo fisse la
focale reale a 4 millimetri e l’apertura
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 altre
lungo una direttrice pressoché
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 calcolo
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’elemento
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’algoritmo.
Il modello finale, opportunamente
decimato, conta
foglie di acanto ripiegate all’insù
disposte lungo il duplice gocciolatoio”
(Venditti, 1969: 717). Le
profonde modanature e le ricche
decorazioni floreali rendono
il portale un elemento unico
nella sua complessità formale e
la sua bellezza è certamente opera
di maestranze francesi e il risultato
dell’influenza del gotico
rayonnant, lo stile predominante
a Parigi (Fig. 2).
Fig. 4 - Alcune delle prese fotografiche.
34 GEOmedia n°1-2018

REPORT
Fig. 5 - Le stazioni di presa.
circa 8,4 milioni di punti
(Fig. 7), comparabile quantitativamente
a quello da
laser scanning, e non risulta
in vera grandezza – come era
prevedibile – per l’assenza
iniziale di riferimenti metrici.
I risultati ottenuti
Per valutare l’affidabilità
formale della nuvola da fotomodellazione,
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 ottenuti
nell’immediatezza due
risultati: l’esatto scalamento
del modello e il suo orientamento
rispetto al sistema di
riferimento relativo al laser.
Successivamente è stata riprocessata
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 evidenza
come la distribuzione
gaussiana dei punti con scostamenti
relativi inferiori ai 5 millimetri
prevalga per quasi l’82%
(raggiungendo il 98% per differenze
inferiori al centimetro),
dimostrando che il modello (a),
semplicemente scalato secondo
misure note, è corretto dal punto
di vista formale rispetto al
modello (b), processato ex-novo
con i GCPs.
Un ulteriore controllo sull’affidabilità
morfometrica del
modello image-based da
smartphone è stato condotto
confrontando (b) con la nuvola
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 centimetro
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 scostamento
del modello image-based
arriva a superare in alcune zone
i 15 millimetri (comunque per
quantità limitate di punti, mai
superiori al 5%).
Conclusioni
Il paragone condotto sui modelli
3d ottenuti da tecniche
di rilevamento differenti (fotogrammetria
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 affidabili,
valide quindi per la divulgazione,
la catalogazione e la
valorizzazione del patrimonio
culturale.
La nuvola di punti da dispositivo
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 oggettivamente
superiore rispetto a quella
della nuvola da laser, data la
Fig. 6 - In blu i punti di una singola foto utilizzati per
la composizione del modello.
GEOmedia n°1-2018 35

REPORT
Fig. 8 - Individuazione dei GCPs sulla nuvola da laser.
Fig. 7 - Nuvola di punti da fotomodellazione.
diversa qualità di sensore ottico
installato.
Pertanto, le potenzialità di strumenti
di uso comune e di procedure
informatiche speditive,
se comunque impiegate secondo
operatività ormai consolidate,
consentono in molti casi ed
entro certi parametri di pervenire
all’economicizzazione (in
termini di tempo e di risorse) e
all’affidabilità metrica dell’intero
processo finalizzato alla modellazione
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’estensione
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.
Fig. 9 - Confronti numerici tra modelli e relativi istogrammi. A sinistra (a) con (b), a destra (b) con (c)
Ringraziamenti
L’autore ringrazia Emanuela De
Feo e Rodolfo Maria Strollo per
la preziosa collaborazione alla
stesura dell’articolo.
36 GEOmedia n°1-2018

REPORT
BIBLIOGRAFIA
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PAROLE CHIAVE
Patrimonio culturale; architettura gotica; rilievo; fotomodellazione,
smartphone
ABSTRACT
Sant’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 workmanship
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 photogrammetric
survey carried out with mobile device and with the goal of
documenting and spreading the knowledge of cultural heritage
AUTORE
Saverio D’Auria
saverio.d.auria@uniroma2.it
LAboratorio di Rilievo E Architettura (LAREA)
Università degli Studi di Roma Tor Vergata
GEOmedia n°1-2018 37

MEMORIE
A UN SECOLO DALLA
NASCITA 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 milanese,
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 segue:
“ll 1938 fu caratterizzato da un profondo cambiamento
nella struttura del gruppo milanese. Giuseppe
Bolla e Amedeo Giacomini lasciarono Milano, rispettivamente
per Palermo e per la direzione dell’Istituto
di Elettroacustica del CNR a Roma, mentre nuovi professori
e assistenti entrarono a far parte del gruppo;
tra essi Antonio Mura da Pisa, e una serie di giovani
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, insieme
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 veneziano,
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 collaboratore
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 pianterreno
dedicato ai grandi armadi che contenevano buona
parte degli strumenti topografici, mentre aiuti e assistenti
di ruolo avevano modesti locali. Verso la Facoltà
di Agraria vi era una imponente officina opportunamente
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 alcuni
imponenti restitutori fotogrammetrici, fra i quali
spiccavano il “Beta 2” di Nistri col “Veltropolo” e lo
“Sterocartografo IV” di Santoni. A parte, ben sorvegliato,
il nuovissimo AP/c della OMI.
Corrado Mazzon stava in una stanzetta adiacente all’officina,
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 libera
docenza. Ci demmo del rispettoso “Lei”e per molto
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 tempo,
materia su cui era veramente inarrivabile. Quando
io entrai in Salmoiraghi, ci incontrammo spesso proprio
perché lui era consulente della gloriosa azienda fondata
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’apertura
del convegno SIFET di Mantova, il 23 settembre
1975; sul grande inventore aveva già pubblicato una
lunga “memoria” (Mazzon, 1975). Durante il mio soggiorno
in Salmoiraghi, insistetti perché si studiassero
nuovi strumenti fra cui un distanziometro optoelettronico.
Ne nacque una commissione cui naturalmente
partecipò anche Mazzon che suggerì, da ottimo fisico
38 GEOmedia n°1-2018

MEMORIE
qual era, di scegliere la soluzione della misura per impulsi
(si era allora alla prima generazione di tali strumenti,
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’ordinariato
nel giro di un decennio o giù di lì; con tutti i suoi
meriti e le sue attività egli dovette aspettare un trentennio
prima di avere una cattedra di geodesia e astronomia
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 attenzione
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.
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 molto
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 deformazioni
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’Istituto
(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.
Mazzon fu presente anche alla famosa conferenza voluta
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 partire
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.
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Politecnico di Milano. Maggioli ed..
Donnini S. & A. Selvini (1967) Rapporto sulla situazione della topografia in
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Marina, Genova
Selvini A. & R. Bonetto (1970) Appunti sul “design” degli strumenti topografici.
Boll. SIFET, n° 1/1970
AUTORE
Attilio Selvini
Attilio.selvini@polimi.it
Già presidente della SIFET
GEOmedia n°1-2018 39

AEROFOTOTECA
L'AEROFOTOTECA
NAZIONALE RACCONTA…
alla scoperta di
cavità sotterranee
Frequentando l’Aerofototeca Nazionale
(AFN) abbiamo avuto l’occasione
di consultare delle aerofotografie storiche
dell’area di Roma dalle quali è possibile
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 dettaglio
la conformazione della topografia
e in particolare anche le forme
morfologiche riconducibili alle attività
estrattive di materiali da costruzione
locali (tufi litoidi, pozzolane e ghiaie).
Si possono rilevare, infatti, sia i
fronti delle cave a cielo aperto che gli
ingressi delle cave in sotterraneo ancora
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 informazioni
sulle pericolosità geologiche di certe
zone del territorio comunale.
Roma infatti è interessata da numerosissime
ed estesissime cavità sotterranee
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 conseguenti
all’estrazione di materiali da
costruzione. La rete caveale sotterranea
non è ancora conosciuta nella sua interezza
e manifesta periodicamente la
sua presenza con crolli imprevedibili
ed improvvisi e la formazione di voragini
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 alterazione
meccanica delle strutture portanti
delle cave sotterranee di pozzolana
(volte e pilastri), favorita anche da
percolazione di acqua per lo più proveniente
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 rappresentano
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 pozzolana
rossa è una sabbia vulcanica che
possiede ottime caratteristiche idrauliche
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’omonima
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).

Fig. 2 - Foto satellitare attuale (da Google, 2017)
che mostra l’espansione edilizia urbana cittadina
nelle aree una volta interessate dalle attività estrattive
nel sottosuolo. La linea rossa delimita la stessa
area evidenziata nella foto d’epoca di Fig. 1.
sivi e caotici di lapilli e scorie di colore
rosso, viola vinaccia o grigio scuro, generalmente
sciolti.
La foto mostra il territorio del comune
di Roma compreso tra le vie
Laurentina (a sinistra) e Ardeatina (a
destra); trasversalmente al centro della
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 paesaggio
è di tipo rurale; la topografia è
regolare, adattata alle esigenze dell’agricoltura
estensiva. Possono tuttavia
essere colti localmente due particolari
ed evidenti elementi geomorfologici:
voragini o avvallamenti, piccoli ma
numerosissimi, generati dallo sprofondamento
delle volte delle gallerie
sotterranee realizzate per l’escavazione
della pozzolana, che risaltano con
morfologie molto accidentate nella
parte occidentale della foto aerea, ai
margini del piccolo insediamento urbano;
depressioni simili a larghi catini,
con forme dolci e arrotondate, visibili
principalmente nella parte centrale e
orientale dell’immagine, che si identificano
in cave a cielo aperto o sono
dovuti, in parte, al collasso generalizzato
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 satellitari,
ecc.) permettono di seguire nel
tempo e per gradi l’evoluzione delle
forme del paesaggio, fino a restituirci
informazioni sull’attuale assetto conseguente
alle più recenti modificazioni
prodotte dagli interventi di urbanizzazione.
La stessa area sopra descritta
è quindi rappresentata in una foto
satellitare di Google così come è ora
(Fig. 2). Nel confronto non può sfuggirci
che, dove una volta il suolo era
pieno di buche e avvallamenti connessi
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 tutti
gli elementi di pericolosità geologica
individuati dalle foto aeree e quindi se
la città stessa oggi è sicura.
Le foto aeree storiche pertanto rappresentano
un utilissimo strumento
per la individuazione della presenza
in passato di attività estrattive in sotterraneo,
potendone dedurre in alcuni
casi estensione e densità. Inoltre,
disponendo di foto aeree e anche di
altre fonti informative di periodi differenti,
si possono ricavare elementi
di valutazione della stabilità dei vuoti
ipogei nel tempo attraverso lo studio
delle modificazioni della superficie topografica
connesse all’evoluzione dei
collassi.
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 partire
dalla fine dell’Ottocento (http://www.iccd.beniculturali.it/
aerofototeca/; http://www.censimento.fotografia.italia.it/archivi/aerofototeca-nazionale/).
Per l'argomento trattato si rimanda a Carta delle cavità sotterranee
ISPRA (http://www.isprambiente.gov.it/it/cartografia/
carta-delle-cavita-sotterranee-di-roma)
GEOmedia n°1-2018 41

REPORT
L’evoluzione delle Stazioni
Totali: quarant’anni di
innovazione Topcon
di Massimiliano Toppi,
Sauro Passarelli
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.
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 cannocchiale/distanziometro
dello strumento
ricordò sin da subito ai
progettisti ed ingegneri giapponesi,
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 metallica
dello strumento e, altra
curiosità, un pesce stilizzato su
sfondo colore del mare, faceva
bella mostra di sé proprio accanto
al nome dello strumento,
Guppy appunto.
Pochi anni dopo, nel 1983 viene
presentato il modello ET-1,
la prima stazione totale elettronica
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 modello
che più di tutti ha lasciato
il segno tra gli strumenti topografici
Topcon.
Stazione totale facile da usare,
maneggevole e di qualità costruttiva
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
42 GEOmedia n°1-2018

REPORT
qualche esemplare è tutt'ora utilizzato
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 prodotta
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 estraibili
con capacità fino a 256 KB.
Anni Novanta: arrivano le prime
stazioni totali motorizzate e
robotiche
I primi anni Novanta vedono
inoltre la nascita delle prime
stazioni totali motorizzate e robotiche
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
Fig. 2 - Stazione Totale GTS-3.
alla moderna strumentazione
robotizzata: la serie GPT-8000
del 2002 e la sua evoluzione, la
serie GPT-9000 del 2006, modello
dal quale verrà sviluppato
di lì a breve un concetto totalmente
nuovo di stazione totale.
Il 1995 vede la nascita di una
nuova generazione di stazioni
totali: la serie GTS-700, il primo
strumento topografico con
sistema operativo MS-DOS
incorporato e sul quale girava
il software di gestione dati
“Rilievo”, il programma la cui
interfaccia grafica ha rappresentato
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 misurazione
con distanziometro
elettronico (EDM); il nuovo
nato GPT-1000 (Geodetic Pulse
Total Station) permetteva infatti
per la prima volta, tramite l’ausilio
della misurazione laser ad
impulsi, l’effettuazione di misure
senza prisma fino a 250m di
distanza.
Negli anni successivi le serie
GPT-2000, GPT-3000, insieme
a tutte le altre che si sono succedute,
hanno fatto registrare
enormi progressi della tecnologia
“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, misurazioni
sempre più accurate.
Le stazioni totali integrate con il
sistema operativo Windows
Il nuovo millennio porta con sé
un’altra grande novità: il modello
GPT-7000 presentato nel
2004 infatti, introduce il sistema
operativo Windows a bordo
di una Stazione Totale. Ciò
consente una gestione dei file
di lavoro semplificata grazie alla
possibilità di avvalersi di funzioni
simili a quelle di un PC e
Fig. 1 – La stazione Totale GTS-1,
conosciuta anche come "Guppy".
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 topografia
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. 3 - Stazione
Totale GPT-7000i.
GEOmedia n°1-2018 43

REPORT
Fig. 4 – La stazione totale GPT-9000.
Station) uno strumento topografico
dotato di autofocus,
motorizzato/robotico e reflectorless,
che integra due fotocamere
calibrate, una grandangolare
(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 frequenza
di misura di 20 punti al
secondo. Una vera rivoluzione
nel campo degli strumenti topografici,
il primo vero ibrido
stazione totale/laser scanner apparso
sul mercato.
Le stazioni totali Topcon di ultima
generazione
Negli anni successivi molte
novità hanno visto la luce in
casa Topcon in fatto di stazioni
totali, via via sempre più performanti
e sofisticate, fino ad
arrivare alla più recente innovazione
rappresentata dal modello
GT (Geodetic Total Station)
presentato nell’estate 2016.
La serie GT è una stazione
motorizzata/robotica di dimensioni
estremamente contenute
rispetto al modello immediatamente
precedente (la serie PS)
e con caratteristiche uniche di
precisione/tracciamento del distanziometro,
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 riuscendo
ancora ad immaginare
a quale livello si alzerà ancora
l’asticella, ma di certo rimarremo
sorpresi ancora una volta,
esattamente come è successo
tutte le volte che Topcon ha introdotto
sul mercato una delle
sue innumerevoli “World First”.
PAROLE CHIAVE
Stazioni totale; rilievo topografico; Guppy; stazione robotica; Imaging Station;
Capture Reality
ABSTRACT
A 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?
AUTORE
Massimiliano Toppi
mtoppi@topcon.com
Marketing Communications Manager, Topcon Positioning Italy
Sauro Passarelli
spassarelli@topcon.com
GeoPositioning Technical Support, Topcon Positioning Italy
Fig. 5 - La serie GT.
44 GEOmedia n°1-2018

REPORT
GEOmedia n°1-2018 45

AGENDA
6-11 maggio 2018
Istanbul (Turkey)
FIG Congress
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22 - 23 maggio 2018
London (UK)
GEO Business 2018
www.geoforall.it/kwxyc
28 – 29 Maggio 2018
2nd Italian Workshop on
Remote Sensing
Pavia (Italy)
www.geoforall.it/kupck
30-31 Maggio 2018
Simposio NIRITALIA 2018
Genova (Italy)
www.geoforall.it/kwwyq
7-4 giugno 2018
The ISPRS Technical
Commission II Symposium
"Towards Photogrammetry
2020"
Riva del Garda (Italy)
www.geoforall.it/kwwfa
11-13 Giugno
XIII Convegno Nazionale
GIT e SI
Sarzana, La Spezia (Italy)
www.gitonline.eu
13-15 giugno 2018
21st International AGILE
Conference
AGILE 2018 "Geospatial
Technologies for All"
Lund (Sweden)
www.geoforall.it/kw9w4
10 - 13 settembre 2018
2018 SPIE Remote Sensing
symposium
Berlin (Germany)
www.geoforall.it/kwuxx
19 - 21 Settembre 2018
Remtech Expo 2018
Ferrara
www.geoforall.it/kwwyr
3 - 5 Ottobre 2018
TECHNOLOGYforALL
2018
Roma (Italy)
www.technologyforall.it
16 - 18 ottobre 2018
INTERGEO 2018
Frankfurt (Germany)
www.geoforall.it/kwux9
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