GEOmedia_2_2024

Rivista bimestrale - anno XXVIII - Numero - 2/2024 - Sped. in abb. postale 70% - Filiale di Roma
TERRITORIO CARTOGRAFIA
GIS
CATASTO
3D CITY
INFORMAZIONE GEOGRAFICA
FOTOGRAMMETRIA EDILIZIA
URBANISTICA DIGITAL TWIN
LASER SCANNING
REMOTE SENSING
GNSS
SPAZIO
RILIEVO AMBIENTE TOPOGRAFIA
LiDAR
GEOBIM
BENI CULTURALI
SMART CITY
anno XXVIII - N°2 2024
Intelligenza
Artificiale
e New Space
Economy
TRACKING CINEMATICO
DI ATLETI
RILEVAMENTO A
FIBRE OTTICHE
FOTOMONITORAGGIO

Our in-field geographical data is on again!
StudioSit SA is a swiss, former italian company, operating in
geographical data in-field detection activities. We believe our
main goals will affect the eventuality of achieving the full territorial
mapping coverage of southern european countries, one day.
Urban
3D
Model
Deep map
Toponymy
and house
numbers
SOS
Urban sense
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Parking
areas
for urban
comfort
Urban 3D MOdel, geolocated addresses, spot by spot parking lots, together they represent 100% of
our geodatabases and business. Our creed bring us to a deep respect for the three elements qualifying
a value added geographical data: Accuracy, Completeness and Updating.
With this focus on our mind, we travel towns, cities and countries, and we survey and detect all we can
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Potenzialità della
Geomatica nello Sport
Si è recentemente aperto un nuovo interessante campo di interesse per la geomatica, il settore
dello sport, ove la fusione delle tecniche di posizionamento satellitare con la geolocalizzazione e
le possibilità di simulazione e sovrimpressione di informazioni tipiche della Mixed Reality stanno
portando interessanti contributi. Inoltre nel campo della certificazione della misura, l’analisi statistica
avanzata, effettuata tramite le recenti evoluzioni della teoria degli errori, resa possibile dal grande
numero di misure disponibili, come quelle effettuate dai satelliti GNSS, ben si adatta alla necessità
dello sport. La misura del tempo, alla base della misura della posizione nel sistema di riferimento
globale, ha raggiunto livelli fino a poco tempo fa impensabili, ove, ad esempio, con la costellazione
Galileo si giunge a misurare il tempo con una accuratezza che si spinge fino a 10 miliardesimi di
secondo.
Il primo contributo è nei dispositivi wearable: utilizzando dispositivi GPS integrati negli indumenti
o negli accessori sportivi, è possibile raccogliere informazioni dettagliate sul movimento degli atleti
durante l'allenamento o la competizione. Questi dati possono essere utilizzati per analizzare le
prestazioni, ottimizzare l'allenamento e prevenire infortuni.
Un secondo aspetto riguarda la pianificazione di percorsi e itinerari: nella pratica di attività all'aperto
come il trail running, il ciclismo, l'escursionismo o l’alpinismo, la geomatica è utilizzata per pianificare
e creare percorsi su mappe digitali interattive che mostrano altimetria, dislivelli e altre informazioni
utili.
Un terzo impatto è nella gestione degli impianti sportivi: i sistemi di informazione geografica
(GIS) possono essere impiegati per gestire in modo efficiente gli impianti sportivi e le infrastrutture
connesse, inclusi campi da gioco, palestre, piste ciclabili e altri luoghi di allenamento.
Il quarto è quello del monitoraggio ambientale ove la geomatica è utilizzata per monitorare
l'inquinamento atmosferico, idrico o acustico negli stadi o nelle aree dove si svolgono eventi sportivi
al fine di garantire condizioni salutari per gli atleti e gli spettatori.
In ultimo è da citare quello che ormai è sotto gli occhi di tutti: la visualizzazione di eventi sportivi con
la Mixed Reality (MR) tramite la quale è possibile visualizzare informazioni geospaziali sovrapposte
agli eventi sportivi in corso, offrendo agli spettatori una nuova esperienza immersiva e interattiva.
In conclusione, oggi, non è troppo azzardato dire che la geomatica sta contribuendo in maniera
significativa a migliorare le prestazioni degli atleti, ottimizzare gli allenamenti, facilitare la gestione
degli impianti sportivi e arricchire l'esperienza degli sportivi. La tecnologia geospaziale è anche
ampiamente utilizzata nelle situazioni di emergenza per la localizzazione ed il soccorso degli atleti
che praticano sport estremi.
Senza la geomatica, un quantitativo di attività sportive remote sarebbero oggi impossibili, se
consideriamo quanto siano fondamentali le adeguate conoscenze geotopografiche per qualsiasi
operazione di posizionamento, orientamento, localizzazione e soccorso in fase di emergenza.
Si continua a sperimentare molto in questo settore e in questo numero vi riportiamo un contributo
che illustra una nuova piattaforma prototipale per il tracking dei movimenti precisi degli atleti,
finalizzata a misurare il passo e la falcata con grande precisione durante le fasi di allenamento.
Buona lettura,
Renzo Carlucci

FOCUS
In questo
numero...
FOCUS
REPORT
AEROFOTOTECA
GUEST PAPER
L'intelligenza
artificiale nello spazio:
un catalizzatore dello
sviluppo della
New Space Economy
di Marco Lisi
6
ALTRE
RUBRICHE
24 ESA
38 RECENSIONE
42 MERCATO
46 AGENDA
PhotoMonitoring:
la fotografia digitale
18
come strumento di
monitoraggio
di Antonio Cosentino,
Alessandro Brunetti,
Paolo Mazzanti
In copertina una immagine
del monitoraggio
multitemporale del
ghiacciao del Miage
(Monte Bianco)
attraverso l'uso di
Cartografia Storica.
Nello specifico si
osserva una Visualizzazione
della perdita di quota tra il
modello del
1957/58 e il 2008.
La tecnologia
di rilevamento a
fibre ottiche
A cura della Redazione
26
4 GEOmedia n°2-2024
GEOmedia, bimestrale, è la prima rivista italiana di geomatica.
Da oltre 25 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
30
REMOT – gnSS
e IMU per il
tracking della
cinematica di atleti
di Tiziano Cosso,
Guglielmo Formichella,
George Kurshakov
AVT 41
Codevintec 43
Epsilon 45
Esri 23
Gter 33
NAIS 2
Planetek 48
Stonex 47
Teorema 46
Monitoraggio
Multitemporale del
Ghiacciaio del Miage
(Monte Bianco)
attraverso
l’utilizzo di
cartografia storica
di Luigi Perotti, Francesco
34
Parizia, Giacomo Zulato
40
State-of-theart
technology
revolutionises
downhill training
of the Austrian Skiing
Federation
By Sabrina Fischer
una pubblicazione
Science & Technology Communication
GEOmedia, la prima rivista italiana di geomatica.
ISSN 1128-8132
Reg. Trib. di Roma N° 243/2003 del 14.05.03
Direttore
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Comitato editoriale
Vyron Antoniou, Fabrizio Bernardini, Caterina Balletti,
Roberto Capua, Mattia Crespi, Fabio Crosilla, Donatella
Dominici, Michele Fasolo, Marco Lisi, Flavio Lupia, Luigi
Mundula, Beniamino Murgante, Aldo Riggio, Monica
Sebillo, Attilio Selvini, Donato Tufillaro, Valerio Zunino
Direttore Responsabile
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Numero chiuso in redazione il 24 maggio 2024.

FOCUS
L'intelligenza artificiale nello spazio:
un catalizzatore dello sviluppo della
New Space Economy
di Marco Lisi
Questo articolo indaga
l'intersezione dell'Intelligenza
Artificiale (IA) con l'economia
spaziale e le sue profonde
implicazioni geopolitiche.
L'intelligenza artificiale sta
alimentando sempre più
le missioni spaziali, le reti
satellitari e l'utilizzo delle risorse,
rimodellando così il panorama
globale dell'industria spaziale.
I progressi guidati dall'intelligenza
artificiale stanno alimentando
le opportunità economiche e
la concorrenza tra le nazioni
nei settori legati allo spazio e i
conseguenti effetti geopolitici. Dai
servizi satellitari all'esplorazione
lunare e marziana, l’IA è pronta
a diventare una forza trainante
nel plasmare l'equilibrio di potere
nell'arena spaziale, rendendola
un argomento critico per i
responsabili politici, gli strateghi e
i leader del settore.
Fig. 1 - Costo per chilogrammo di carico utile consegnato in orbita terrestre bassa
(Fonte: FutureTimeline.net, 2018).
L'
Intelligenza Artificiale
sta giocando un
ruolo essenziale
nell'aprire un nuovo panorama
alle attività spaziali, quella che
viene comunemente definita
"New Space Economy".
Questa tecnologia si è
integrata perfettamente in vari
aspetti delle attività spaziali,
diventando un catalizzatore
per un cambiamento senza
precedenti nell'economia
spaziale.
Le nazioni, le organizzazioni e
le industrie sfruttano sempre
più l'intelligenza artificiale
per migliorare le operazioni
satellitari, elaborare i “big
data” raccolti dallo spazio,
migliorare la progettazione dei
veicoli spaziali e rivoluzionare
l'esplorazione spaziale.
Allo stesso tempo, l'IA
introduce dinamiche
geopolitiche che stanno
profondamente rimodellando
il panorama geopolitico delle
attività spaziali.
La nuova economia spaziale
La New Space Economy (NSE),
nota anche come Spazio 4.0,
è un termine che si riferisce
alla commercializzazione
e alla democratizzazione
dell'esplorazione spaziale. Si
tratta di colmare il divario
tra l'esplorazione spaziale e
gli investimenti in capitale
di rischio, in modo che
questa nuova economia apra
opportunità per i soggetti
privati di investire e fare affari
6 GEOmedia n°2-2024

FOCUS
nelle attività spaziali.
Tradizionalmente, l'esplorazione
spaziale era appannaggio delle
agenzie spaziali governative,
alimentata dalle ambizioni
delle superpotenze e guidata
dal perseguimento della
conoscenza scientifica, ma gli
ultimi decenni hanno visto
uno spostamento verso una
maggiore commercializzazione.
Questo cambiamento è in gran
parte guidato dai progressi
tecnologici che hanno ridotto
i costi di accesso allo spazio
e ridotto le dimensioni e la
massa dei satelliti (piccoli,
micro e nano satelliti, o
CubeSat), rendendo fattibile
la partecipazione delle aziende
private.
A titolo di esempio, negli
ultimi anni i costi per i lanci
in orbita terrestre bassa (LEO)
sono scesi da 65.000 dollari al
chilogrammo a 1.500 dollari
al chilogrammo (in dollari
del 2021), una diminuzione
superiore al 95%.
Questa drastica riduzione dei
costi è andata di pari passo con
l'emergere di nuovi fornitori di
lanci commerciali (ad esempio,
Space X) che danno priorità
all'efficienza e hanno sviluppato
componenti riutilizzabili per i
veicoli di lancio.
Per quanto riguarda l'hardware,
la progettazione assistita da
computer, la stampa 3D e altre
innovazioni (tra cui la stessa
intelligenza artificiale) hanno
contribuito alla riduzione dei
costi semplificando il processo
di produzione e migliorando le
catene di approvvigionamento.
Sono ben noti alcuni esempi
notevoli di successo e di
innovazione tecnologica aventi
come protagonisti aziende
private.
SpaceX (Space Exploration
Technologies Corp.), fondata
da Elon Musk, è un pioniere
del settore aerospaziale privato
Fig. 2 - Riduzione dei costi di lancio con lanciatori riutilizzabili (Fonte: https://www.eversana.com/insights/a-spacex-philosophy-to-launching-in-pharma/).
Fig. 2 - Riduzione dei costi
di lancio con lanciatori riutilizzabili (Fonte: https://www.eversana.com/insights/a-spacexphilosophy-to-launching-in-pharma/).
e una società di trasporto
spaziale. È nota per i suoi razzi
Falcon e Starship, la navicella
spaziale Dragon e lo sviluppo
della costellazione di satelliti
Starlink per la copertura
Internet a banda larga globale.
SpaceX ha raggiunto traguardi
significativi, come il primo
veicolo spaziale finanziato
privatamente a raggiungere
l'orbita, il primo veicolo spaziale
finanziato privatamente ad
attraccare alla Stazione Spaziale
Internazionale (ISS) e la prima
azienda privata a lanciare
astronauti nello spazio.
Un concorrente in qualche
modo diretto di SpaceX è Blue
Origin, fondata da Jeff Bezoz,
un produttore aerospaziale
privato e una società di servizi
di volo spaziale. Si concentra
sullo sviluppo di tecnologie
missilistiche riutilizzabili per
ridurre i costi di accesso allo
spazio. Il razzo suborbitale
New Shepard di Blue Origin
è progettato per il turismo
spaziale, mentre il suo razzo
Fig. 3 - Due booster riutilizzabili Falcon Heavy di SpaceX effettuano un atterraggio simultaneo dopo
aver lanciato il primo razzo Falcon Heavy in orbita il 6 febbraio 2018 (Fonte: Space.com).
GEOmedia n°2-2024 7

FOCUS
Fig. 4 - Previsione
di crescita del mercato
della Space
Economy.
orbitale New Glenn è destinato
al lancio di satelliti commerciali
e ad altre missioni.
Un'altra società coinvolta
nel turismo spaziale è Virgin
Galactic, fondata da Sir Richard
Branson, che mira a fornire
voli spaziali suborbitali per i
clienti paganti, consentendo
loro di sperimentare l'assenza
di gravità e vedere la curvatura
della Terra.
Due aziende, tra le tante, che
si occupano rispettivamente
di telecomunicazioni e
Osservazione della Terra:
OneWeb e Planet Labs.
OneWeb è una società di
comunicazioni globale
focalizzata sulla costruzione di
una costellazione di satelliti in
orbita terrestre bassa (LEO)
per fornire servizi Internet ad
alta velocità e bassa latenza.
L'obiettivo è colmare il divario
digitale e offrire connettività in
regioni remote e scarsamente
servite. OneWeb ha lanciato
finora numerosi satelliti come
parte della sua rete a banda
larga, ed è probabilmente
il concorrente più diretto
della costellazione Starlink di
SpaceX.
Planet Labs è specializzata
nell'imaging della Terra
attraverso la sua flotta di
piccoli satelliti. Questi CubeSat
catturano immagini ad alta
risoluzione della superficie
Fig. 5 - L'incredibile quantità di oggetti spaziali che circondano il pianeta (Fonte:
HPC Wire, 2022).
terrestre, rendendole disponibili
a pagamento a tutti i potenziali
utenti. L'azienda mira a creare
una mappa "vivente" della Terra
aggiornata quotidianamente.
La NSE sta assistendo a
un'espansione globale, con un
numero record di paesi e attori
commerciali che investono in
programmi spaziali. L'aumento
dell'interesse è evidente dal
fatto che i satelliti di oltre 80
nazioni sono ora registrati in
orbita.
Questo crescente interesse per le
attività spaziali sta stimolando
investimenti economici che si
estendono oltre le infrastrutture
spaziali tradizionali, con
ricadute su molti settori
dell'economia mondiale.
Secondo un rapporto del
2022, il valore della nuova
economia spaziale è di almeno
469 miliardi di dollari, per
lo più generati abilitando o
migliorando le attività sulla
Terra, ma un valore futuro
significativo potrebbe derivare
da funzioni che si svolgono
interamente in orbita, come
la manutenzione in orbita,
la ricerca e lo sviluppo, la
produzione e l'estrazione di
minerali dagli asteroidi.
Le opportunità economiche
all'interno della space economy
si stanno espandendo in
modo esponenziale. Al
centro di queste opportunità
ci sono i servizi satellitari.
I satelliti, sia in orbita
terrestre bassa che in orbita
geostazionaria, sono diventati
strumenti indispensabili
per le telecomunicazioni,
le trasmissioni televisive, il
posizionamento globale e
l'osservazione della Terra.
Consentono connessioni
Internet ad alta velocità in
regioni remote, forniscono dati
meteorologici in tempo reale
e facilitano la navigazione di
precisione.
8 GEOmedia n°2-2024

FOCUS
I dati e le immagini satellitari
hanno rivoluzionato settori
come l'agricoltura, la
silvicoltura e la gestione
dei disastri. Offrono
approfondimenti sui
cambiamenti ambientali,
sulla salute delle colture e
sulla gestione delle risorse,
rendendoli strumenti preziosi
per i responsabili delle decisioni
di tutto il mondo. I vantaggi
economici di tali servizi sono
sostanziali, offrendo una
migliore efficienza e allocazione
delle risorse, riducendo al
contempo costi e rischi.
Anche l'industria spaziale
commerciale si sta
avventurando nel turismo
spaziale, con aziende che
sviluppano attivamente
l'infrastruttura per offrire viaggi
suborbitali e, in futuro, orbitali,
ai turisti spaziali. Il turismo
spaziale rappresenta un mercato
nascente ma potenzialmente
redditizio, con il potenziale di
rendere lo spazio più accessibile
a una gamma più ampia di
persone.
Uno degli aspetti chiave della
NSE è la democratizzazione
dello spazio. In passato, solo
una manciata di paesi aveva
le risorse e la tecnologia
per intraprendere missioni
spaziali. Oggi una gamma
molto più ampia di attori, tra
cui le economie emergenti, le
aziende private e persino gli
individui, possono contribuire
all'esplorazione spaziale. Ciò
ha portato a un aumento del
numero di satelliti in orbita,
sonde spaziali verso pianeti
lontani e piani per missioni
con equipaggio sulla Luna
e su Marte e la creazione di
avamposti permanenti nello
spazio e nelle colonie fuori dalla
Terra.
Una caratteristica essenziale
della New Space Economy è la
collaborazione internazionale:
governi e industrie private
si uniscono per sviluppare e
commercializzare tecnologie
spaziali, con l'obiettivo
comune di fare affari.
Queste partnership portano
a investimenti, tecnologie
e opportunità condivise.
Gli sforzi congiunti sono
essenziali non solo per
la condivisione dei costi,
ma anche per sfruttare le
competenze e le esperienze
collettive. Tale collaborazione
promuove anche la
diplomazia nella governance
spaziale, poiché le nazioni
cercano di creare un ambiente
spaziale stabile e prevedibile per
le attività economiche.
L'NSE presenta anche diverse
sfide, come la quantità di detriti
spaziali in orbita attorno alla
Terra, che secondo la NASA
è ora nell'ordine di 9.000
tonnellate. I detriti spaziali,
a causa del crescente numero
di satelliti in orbita attorno
alla Terra e dell'avvento
delle cosiddette "Mega
Costellazioni", potrebbero
rappresentare una minaccia
sia per i veicoli spaziali con
equipaggio che per quelli senza
equipaggio.
Fig. 6 - Intelligenza Artificiale, machine
learning e Deep Learning (Fonte: Nadia
Berchane, M2 IESCI 2018).
Altre potenziali questioni
da considerare sono legali e
normative, in quanto l'attuale
quadro politico e giuridico
internazionale non è stato
progettato tenendo conto della
NSE.
Nel contesto della New Space
Economy, l'Intelligenza
Artificiale sta emergendo come
un catalizzatore chiave per le
future attività spaziali.
L'unione dell'intelligenza
artificiale e dell'esplorazione
spaziale sta aprendo nuovi
orizzonti, accelerando
l'innovazione e migliorando
l'efficienza delle missioni
spaziali.
Fig. 7 - Evoluzione dell'IA (Fonte: https://www.embedded-vision.com/)
GEOmedia n°2-2024 9

FOCUS
Fig. 8 - Veicolo spaziale robotico OSAM-1 (On-orbit Servicing, Assembly, and Manufacturing
1) basato sull'intelligenza artificiale (Fonte: NASA).
Intelligenza artificiale
Prima di descrivere il ruolo
dell'Intelligenza Artificiale, è
utile fornire alcune definizioni
di base e concordare una
tassonomia comune.
L'intelligenza artificiale (IA)
si riferisce allo sviluppo di
sistemi informatici o software
in grado di eseguire compiti che
simulano le funzioni cognitive
umane e si adattano a diverse
situazioni, il che richiede
tipicamente l'intervento
umano.
L'IA come disciplina non è
nuova e la ricerca su di essa si
è sviluppata nel corso di più di
cinquant'anni.
Il primo approccio all'IA è stato
quello dei Rule-Based Systems
(definiti anche Expert Systems),
sistemi che operano su regole
e logiche predefinite, ovvero
istruzioni esplicite, per prendere
decisioni ed eseguire compiti.
Per superare i limiti dei Sistemi
Esperti, principalmente
la necessità di un set di
definizioni molto dettagliato ed
esaustivo per ogni dominio di
applicazione, è stato sviluppato
un approccio più flessibile ed
evoluto, il Machine Learning
(ML).
Il machine learning prevede
l'addestramento di un
modello attraverso dati
reali per svilupare modelli
e fare previsioni o decisioni
senza essere esplicitamente
programmato. La fase di
addestramento può essere
supervisionata, cioè con
l'intervento umano, o non
supervisionata.
Un sottoinsieme del Machine
Learning e della sua ulteriore
evoluzione è il Deep Learning
(DL).
DL utilizza reti neurali con più
livelli (reti neurali profonde)
per analizzare e apprendere
dai dati. Nella rete neurale,
le due fasi di addestramento
dai dati e della definizione
del modello avvengono
contemporaneamente, a scapito
però di una maggiore potenza
di calcolo, di un set più ampio
di dati di input e di un periodo
di apprendimento più lungo.
Rispetto ai sistemi esperti, gli
approcci di Machine Learning
(e Deep Learning) richiedono
meno struttura: semplificando
eccessivamente, inseriamo i dati
nella macchina e vediamo quali
informazioni essa ottiene.
In altre parole, gli algoritmi
di Machine Learning hanno
una caratteristica peculiare:
superano il paradigma di
Fig. 9 - Tabella di
marcia dell'ESA per
l'applicazione dell'IA
alle operazioni delle
missioni spaziali
(Fonte: ESA).
10 GEOmedia n°2-2024

FOCUS
Fig. 10 - Mars Perseverance Rover della
NASA basato sull'intelligenza artificiale
(Fonte: NASA).
programmazione standard
poiché il programmatore
non deve pensare a tutte le
eventualità in cui la macchina
può trovarsi per farla agire in
situazioni diverse. La macchina
viene, invece, addestrata e
quindi diventa capace di
adattarsi da sola a diversi
contesti, acquisendo una
certa autonomia e mostrando
alcuni comportamenti che
assomigliano all'intelligenza di
un essere umano.
Le applicazioni dell'IA stanno
esplodendo in vari settori, tra
cui sanità, finanza, istruzione,
sicurezza, produzione e altro
ancora.
Tuttavia, se da un lato l'IA
presenta enormi opportunità
per l'innovazione e l'efficienza,
dall'altro solleva anche
preoccupazioni etiche e sociali,
come gli effetti del mercato
del lavoro, i pregiudizi negli
algoritmi e i problemi di
privacy.
L'IA nello spazio: abilitare
l'economia spaziale
La sinergia dinamica tra IA
e space economy è evidente
principalmente in cinque
diversi settori:
1. operazioni e comunicazioni
satellitari;
2. robotica ed esplorazioni
spaziali;
3. analisi dei dati in tempo reale
e off-line;
4. progettazione, collaudo e
approvvigionamento di veicoli
spaziali;
5. sicurezza.
Nei sottoparagrafi seguenti ogni
singolo settore verrà analizzato
nel dettaglio.
Operazioni e comunicazioni
satellitari basate sull'IA (1)
L'intelligenza artificiale sta
dotando i satelliti della capacità
di gestire autonomamente
vari compiti, dalle regolazioni
dell'orbita alla prevenzione delle
collisioni e alla trasmissione dei
dati.
L'intelligenza artificiale ha
rivoluzionato le operazioni
satellitari, rendendole più
agili, adattabili e resilienti. I
processi decisionali autonomi
sono al centro di questa
trasformazione. I satelliti
sono ora dotati di algoritmi
di intelligenza artificiale che
consentono loro di eseguire una
moltitudine di compiti con un
intervento umano minimo, ad
esempio regolazioni dell'orbita,
prevenzione delle collisioni e
gestione delle risorse.
Gli algoritmi decisionali
autonomi consentono ai
veicoli spaziali di identificare
gli ostacoli, adattarsi a sfide
impreviste e navigare nei
complessi campi gravitazionali
dei corpi celesti. Questo livello
di autonomia riduce la necessità
di una supervisione e di un
intervento umano costanti,
consentendo missioni più
ambiziose ed economiche.
Particolarmente efficace
è l'adozione dell'IA
nell'ottimizzazione della
traiettoria. Nello spazio, ogni
GEOmedia n°2-2024 11

FOCUS
goccia di propellente è
importante.
Gli algoritmi di intelligenza
artificiale considerano più
variabili, come le forze
gravitazionali, la dinamica
orbitale e gli obiettivi della
missione, per calcolare i
percorsi più efficienti in
termini di consumo di
propellente.
I rischi della missione sono
sostanzialmente ridotti
aumentando il livello di
conoscenza della situazione
intorno al veicolo spaziale.
Le tecniche di intelligenza
artificiale utilizzate per
fondere i dati provenienti da
più sensori, come telecamere,
radar e spettrometri, possono
identificare potenziali
collisioni con altri veicoli
spaziali o detriti spaziali,
fornendo allarmi precoci.
Un cambio di paradigma
è necessario anche
quando si considerano le
operazioni a terra: mentre
la miniaturizzazione della
tecnologia ha già consentito
una significativa riduzione
del costo del segmento
spaziale, il costo del segmento
di terra non scala con le
dimensioni e la massa del
satellite. Ancora una volta,
l'intelligenza artificiale può
semplificare i sistemi di
terra e ridurre il numero di
Fig. 11 - Deep learning per le immagini satellitari (Fonte: Deepsense.ai).
operatori dedicati e altamente
qualificati, che lavorano a turni
24 ore su 24, 7 giorni su 7.
Il risultato è un'infrastruttura
spaziale che opera in modo
efficiente anche negli scenari
più complessi e dinamici.
Inoltre, l'IA migliora la spina
dorsale stessa delle reti di
comunicazione spaziale. La
velocità e l'efficienza con
cui i dati vengono trasmessi
tra la Terra e lo spazio sono
aumentate negli ultimi anni,
anche grazie all'adozione di
tecnologie avanzate, come
le comunicazioni ottiche.
Gli algoritmi di intelligenza
artificiale ottimizzano la
ricezione del segnale, regolano
i modelli del fascio in tempo
reale e allocano le risorse
di comunicazione in modo
intelligente. Ciò garantisce
che le velocità di trasmissione
dati siano massimizzate, che la
latenza sia ridotta al minimo e
che la comunicazione rimanga
affidabile, anche in caso di
interferenze o condizioni
ambientali mutevoli. Questo
livello di sofisticazione della
comunicazione è fondamentale
per consentire non solo
l'osservazione della Terra e la
ricerca scientifica, ma anche
servizi critici come le previsioni
meteorologiche e la connettività
Internet globale.
Progressi nell’esplorazione spaziale
guidati dall’IA (2)
Nel campo dell'esplorazione
spaziale, i contributi dell'IA
sono impressionanti.
L'esplorazione spaziale
richiede livelli molto elevati
di autonomia e automazione.
Il controllo remoto completo
dalla Terra è difficile se non
impossibile da ottenere, a
causa dei rigidi vincoli di
comunicazione: finestre di
comunicazione limitate, lunghe
latenze di comunicazione e
larghezza di banda limitata.
Ad esempio, un segnale radio
impiega dai 5 ai 20 minuti
per percorrere la distanza tra
Marte e la Terra, a seconda delle
posizioni dei pianeti.
L'intelligenza artificiale
consente ai veicoli spaziali
di gestire compiti di routine
e prendere decisioni senza
una comunicazione costante
con la Terra, riducendo
così la dipendenza dalla
comunicazione.
Le esplorazioni dello spazio
profondo possono essere di tre
tipi:
1. prevedibili (ma spesso
estremamente complesse);
2. imprevedibili;
3. che richiedono una risposta
in tempo reale.
La navigazione autonoma,
abilitata da algoritmi di
intelligenza artificiale, consente
ai veicoli spaziali di navigare
lontano dalla Terra, atterrare
su corpi celesti e affrontare e
adattarsi a situazioni inaspettate
con un alto grado di sicurezza.
Le missioni robotiche
beneficiano dell'intelligenza
artificiale, in quanto consente
ai rover e ai lander di esplorare
autonomamente le superfici
planetarie, eseguendo compiti
complessi come la raccolta e
l'analisi di campioni. Questi
12 GEOmedia n°2-2024

FOCUS
robot utilizzano l'intelligenza
artificiale per l'analisi del
terreno, il riconoscimento
degli oggetti e la navigazione,
consentendo loro di prendere
decisioni in base all'ambiente
circostante.
Inoltre, l'analisi dei dati basata
sull'intelligenza artificiale
accelera il processo di scoperta
scientifica, poiché setaccia
l'enorme volume di dati raccolti
durante le missioni e aiuta gli
scienziati a decifrare i fenomeni
cosmici.
L'intelligenza artificiale
ha lasciato il segno anche
nell'ambito dell'utilizzo delle
risorse e della sostenibilità.
Attraverso l'utilizzo delle
risorse in situ (ISRU),
l'IA svolge un ruolo
fondamentale nell'estrazione e
nell'elaborazione delle risorse
sui corpi celesti, sbloccando
potenzialmente una grande
quantità di risorse per future
missioni sulla Luna, su Marte
e oltre. Questo è fondamentale
per sostenere l'esplorazione
umana a lungo termine e gli
sforzi di colonizzazione nello
spazio.
Il concetto di utilizzo delle
risorse in situ (ISRU) è in
prima linea in questi sviluppi.
La robotica e le tecnologie
minerarie basate sull'intelligenza
artificiale sono pronte a
rivoluzionare l'estrazione
delle risorse sui corpi celesti,
fornendo potenzialmente
le materie prime necessarie
per l'esplorazione umana a
lungo termine e l'abitazione.
La Luna e Marte, con la loro
abbondanza di risorse, sono
obiettivi primari per l'ISRU.
Intelligenza artificiale e analisi
dei dati spaziali (3)
L'Intelligenza Artificiale mostra
tutto il suo potenziale come
strumento per l'elaborazione
e l'analisi dei dati di
telerilevamento satellitare.
L'osservazione satellitare della
Terra era già fortemente basata
su tecniche di elaborazione
digitale delle immagini per
analizzare i dati, ad esempio
da sensori ottici o radar ad
apertura sintetica (SAR), ma
la fotointerpretazione, la fase
a maggior valore aggiunto del
processo, era ancora il regno
dell'esperienza umana fino a
pochi anni fa.
Le tecniche di IA rendono
fattibile un'efficace "Data
Integration and Fusion",
ovvero l'integrazione di dati
provenienti da più sensori
satellitari e la combinazione di
dati satellitari con osservazioni
da terra o altre fonti,
migliorando l'accuratezza e la
pertinenza delle informazioni
estratte dalle immagini
satellitari.
L'elaborazione dei dati satellitari
con tecniche di AI permette
un'estrazione più efficiente e
accurata delle informazioni
e un'analisi dei dati quasi in
tempo reale, aprendo nuove
applicazioni in diversi campi,
quali:
• Riconoscimento e
classificazione delle immagini,
in cui gli algoritmi di
intelligenza artificiale vengono
impiegati per identificare
e classificare oggetti,
caratteristiche e modelli nelle
immagini di osservazione
della Terra, compresa
l'identificazione automatica
dei tipi di copertura del
suolo, delle aree urbane, della
vegetazione, dei corpi idrici e
dei cambiamenti nel tempo;
• Change and Anomaly
Detection, ovvero il
rilevamento dei cambiamenti
nella superficie terrestre
nel tempo. Confrontando
immagini satellitari o altri
dati di osservazione della
Terra in momenti diversi, i
modelli di apprendimento
automatico possono
identificare cambiamenti come
la deforestazione, l'espansione
urbana, i cambiamenti
nell'uso del suolo, gli effetti di
disastri naturali o identificare
eventi come fuoriuscite di
petrolio, incendi o condizioni
ambientali anomale che
potrebbero richiedere
un'attenzione immediata;
• Land Cover Mapping, per
creare mappe dettagliate della
copertura del suolo e dell'uso
del suolo. Gli algoritmi di
intelligenza artificiale possono
classificare i tipi di copertura
del suolo nelle immagini
satellitari, distinguendo tra
categorie come foreste, aree
urbane, corpi idrici e terreni
agricoli. Queste informazioni
sono fondamentali per il
monitoraggio ambientale, la
gestione delle risorse, l'uso del
territorio e la pianificazione
urbana, la gestione dei trasporti
e il monitoraggio delle attività
umane. Inoltre, le stesse
tecniche aiutano a rilevare
e analizzare i cambiamenti
dell'ambiente nel tempo, come
la deforestazione, l'espansione
urbana o le alterazioni dei
corpi idrici;
• Monitoraggio delle colture
e agricoltura di precisione: in
questo caso l'AI viene applicata
nel monitoraggio e nella
gestione delle attività agricole.
I dati satellitari e dei droni,
combinati con algoritmi di
apprendimento automatico,
consentono l'agricoltura
di precisione fornendo
informazioni sulla salute delle
colture, prevedendo i raccolti e
ottimizzando l'allocazione delle
risorse;
• Atmospheric and Climate
Research, dove l'IA viene
utilizzata nell'analisi dei dati
atmosferici e climatici ottenuti
dai satelliti di osservazione
GEOmedia n°2-2024 13

FOCUS
della Terra, consentendo così
un monitoraggio ambientale
efficace e reattivo.
Inteligenza artificiale
e progettazione, test e
procurement di veicoli
spaziali
L'IA estende la sua influenza
sulla progettazione e sul
collaudo dei veicoli spaziali
e sull'approvvigionamento
di parti attraverso la rete dei
subappaltatori, contribuendo
ad aumentare l'efficienza,
l'economicità e l'innovazione.
Il design generativo, basato
su algoritmi di intelligenza
artificiale, può esplorare
numerose possibilità di
progettazione e ottimizzare i
componenti dei veicoli spaziali
in base a obiettivi e vincoli
predefiniti. Ad esempio,
applicata alle strutture dei
veicoli spaziali, l'IA può
ottimizzarne la progettazione,
migliorando l'integrità
strutturale e riducendo al
minimo il peso e i costi.
La simulazione basata
sull'intelligenza artificiale
viene utilizzata per simulare
e modellare aspetti distinti
della progettazione di veicoli
spaziali, come l'analisi termica,
l'integrità strutturale, la
compatibilità elettromagnetica
(EMC) e l'aerodinamica.
Ciò consente agli ingegneri
di prevedere e ottimizzare il
comportamento del veicolo
spaziale in varie condizioni.
Più in generale, l'IA semplifica
lo sviluppo di "Digital Twins",
modelli digitali sofisticati e
completi che possono essere
utilizzati per simulare il
comportamento di un veicolo
spaziale in una missione
fuori Terra nella sicurezza e
nel comfort di un centro di
controllo missione.
Una fase essenziale, ma
tradizionalmente lunga e
costosa, del processo di sviluppo
di un veicolo spaziale è quella
del collaudo e della validazione.
L'ambiente commerciale
competitivo della New Space
Economy richiede che i
prodotti siano sul mercato al
momento giusto e al giusto
prezzo. Per raggiungere questo
obiettivo, sono necessarie
riduzioni dei tempi di sviluppo
e implementazione.
D'altra parte, la realizzazione di
grandi costellazioni satellitari
per comunicazioni mobili
o multimediali richiede
la produzione di molti
veicoli spaziali in un tempo
notevolmente breve. I concetti
tradizionali per la produzione
spaziale non sono più adeguati
a soddisfare le esigenze di questi
progetti innovativi.
È necessario un cambio di
paradigma nel modo in cui
i satelliti sono progettati e
prodotti, con l'obiettivo di
fornire un prodotto migliore e
più flessibile, a costi inferiori e
in tempi più brevi (il time-tomarket
la fa da padrone).
Per quanto riguarda i metodi
di assemblaggio, integrazione
e collaudo/verifica (AIT/
AIV), è richiesto uno stile
di produzione in catena di
montaggio, insieme a impianti
di produzione espressamente
progettati per la produzione di
massa.
Qui l'intelligenza artificiale
viene in soccorso, contribuendo
all 'automazione dei processi
di test, consentendo la
valutazione rapida e completa
dei componenti e dei sistemi
dei veicoli spaziali. Ciò include
test funzionali, stress test e test
delle prestazioni, garantendo
l'affidabilità prima del lancio.
Inoltre, durante i test, l'IA
può identificare anomalie o
comportamenti imprevisti
nei sistemi dei veicoli spaziali.
Questo rilevamento precoce
aiuta gli ingegneri a risolvere
prontamente i problemi
e migliora l'affidabilità
complessiva del veicolo spaziale.
L'IA viene applicata in modo
efficace all'evoluzione dei
sottosistemi a bordo di un
oggetto spaziale (ad esempio,
un satellite). Un esempio
rappresentativo è quello
dei sistemi di monitoraggio
autonomi dei veicoli spaziali.
I sistemi di monitoraggio dello
stato di salute (HM) dei veicoli
spaziali, noti anche come
sistemi FDIR (Fault, Detection,
Isolation and Recovery), sono
essenziali per raggiungere
gli obiettivi di disponibilità,
affidabilità e sicurezza del
veicolo spaziale.
La tecnologia precedente si
basava su Expert Knowledge,
verificando se i valori di
telemetria rientravano nei limiti
predefiniti o si allontanavano al
di fuori di essi (tecnica "Outof-Limits",
OOL).
Rispetto ai sistemi esperti,
l'FDIR basato sull'intelligenza
artificiale è in grado di
apprendere continuamente
da nuovi dati ed esperienze,
migliorando le capacità di
rilevamento e ripristino dei
guasti nel tempo. L'intelligenza
artificiale può integrare la
conoscenza del dominio e le
regole degli esperti con i nuovi
dati raccolti durante la vita
operativa e quindi utilizzare il
ragionamento diagnostico per
determinare la causa principale
di un guasto. Ciò può essere
particolarmente utile nei sistemi
complessi in cui la relazione tra
sintomi e cause principali non è
sempre semplice.
Intelligenza artificiale e
sicurezza dei sistemi spaziali
L'IA svolge un ruolo
significativo nel migliorare la
sicurezza dei sistemi spaziali.
Con l'evolversi della tecnologia,
i sistemi spaziali stanno
diventando sempre più
complessi, interconnessi e
14 GEOmedia n°2-2024

FOCUS
vulnerabili a varie minacce.
Le tecnologie spaziali, con il
loro ruolo nella localizzazione
e nella temporizzazione,
nel telerilevamento e nelle
comunicazioni, sono essenziali
per la fornitura di servizi digitali
in tutto il mondo e vitali per le
prestazioni e la sopravvivenza
delle nostre infrastrutture
critiche. Per questi motivi i
sistemi spaziali devono essere
garantiti e protetti da attacchi
intenzionali e non intenzionali,
in termini di riservatezza,
disponibilità, integrità,
continuità e qualità del servizio.
La convergenza tra difesa e
spazio era già tra i temi più
dibattuti in tutto il mondo.
La guerra in Ucraina ha
drammaticamente dimostrato
in tutte le sue evidenze che le
preoccupazioni e le disposizioni
in materia di sicurezza
devono essere estese a tutte le
risorse spaziali. La percezione
comunemente condivisa è che
lo Spazio rischia di diventare lo
scenario di una guerra futura, se
non lo è già diventata.
Oltre agli attacchi informatici,
diretti principalmente contro
le infrastrutture del segmento
di terra (centri di controllo,
stazioni di terra di controllo,
strutture di lancio), sono oggi
possibili diverse minacce fisiche,
che vanno dalle "armi antisatellite
ad energia cinetica" alle
"armi ad energia diretta" e al
disturbo delle radiofrequenze.
Un'arma cinetica antisatellite
può essere un missile lanciato
dalla terra nello spazio fino
a intercettare un satellite già
in orbita e distruggerlo per
impatto, oppure un satellite
"killer" che viene messo in
orbita e rimane lì in attesa di
essere utilizzato, modificando la
sua orbita.
In entrambi i casi, un attacco
ad "energia cinetica", basato
sull'impatto fisico con un
satellite "bersaglio" e sulla sua
distruzione, è seguito anche
dall'inevitabile conseguenza
della produzione di "detriti",
che continuano a rimanere
in orbita, aumentando la già
preoccupante quantità di detriti
spaziali intorno alla Terra.
Le armi a energia diretta sono
solitamente rivolte contro
mezzi in orbita e possono
essere realizzate come raggi
laser o a radiofrequenza ad
alta energia generati a terra,
in grado di "accecare" i
satelliti e danneggiare le loro
apparecchiature elettroniche.
"Lampi" distruttivi di energia a
radiofrequenza possono anche
essere generati dall'esplosione
di piccole bombe nucleari nella
ionosfera ("Electro-Magnetic
Pulse", EMP).
L'integrazione dell'IA nella
sicurezza dei sistemi spaziali
potrebbe diventare essenziale
per garantire la resilienza e la
protezione di questi sistemi
contro un'ampia gamma di
minacce intenzionali e non
intenzionali, tra cui attacchi
informatici, accessi non
autorizzati, attacchi fisici e
rischi ambientali.
Un'area chiave in cui l'IA può
fornire un miglioramento
sostanziale è quella del
rilevamento e dell'analisi delle
minacce.
Gli algoritmi di intelligenza
artificiale possono analizzare
set di dati di grandi dimensioni
per identificare anomalie o
modelli insoliti che potrebbero
indicare una minaccia alla
sicurezza. Ciò è particolarmente
importante per rilevare accessi
non autorizzati o potenziali
attacchi informatici ai sistemi
spaziali. Inoltre, i sistemi di
intelligenza artificiale sono in
grado di riconoscere i modelli
associati ad attività dannose,
aiutando a rilevare e rispondere
agli incidenti di sicurezza in
modo più rapido ed efficace.
Per quanto riguarda la sicurezza
informatica, gli algoritmi di
intelligenza artificiale aiutano
a identificare le vulnerabilità
all'interno del software e
dell'infrastruttura di rete del
sistema spaziale. Ciò consente
di adottare misure proattive
per affrontare potenziali
debolezze prima che possano
essere sfruttate. L'intelligenza
artificiale viene utilizzata anche
Fig. 12 - Attacco fisico cinetico ad ascesa diretta anti-satellite (A-SAT) (Fonte: Centro
Studi Strategici e Internazionali).
GEOmedia n°2-2024 15

FOCUS
per sviluppare sistemi avanzati
di rilevamento e prevenzione
delle intrusioni, in grado di
identificare e neutralizzare gli
attacchi informatici in tempo
reale.
Per quanto riguarda il
segmento spaziale, l'IA
migliora innanzitutto la Space
Situational Awareness. Come
già accennato, l'IA è in grado di
tracciare in modo efficiente gli
oggetti spaziali, prevedendone
le traiettorie e identificando
potenziali collisioni o anomalie.
Questo è fondamentale per
prevenire collisioni in ambienti
orbitali affollati, ma anche
potenziali "attacchi cinetici".
Più in generale, i sistemi di
IA di bordo possono essere
programmati per rispondere in
modo autonomo alle minacce,
riducendo al minimo i tempi
di risposta ed il rischio di
errore umano. Questi sistemi
possono adattarsi alle minacce
in evoluzione imparando e
aggiornando continuamente
i loro meccanismi di difesa.
Questa adattabilità è
essenziale per stare al passo
con le sofisticate minacce
informatiche.
Un ultimo, ma non meno
importante, contributo dell'IA
alla sicurezza spaziale è il suo
contributo allo sviluppo di
protocolli di comunicazione
sicuri, tecniche di crittografia e
meccanismi di autenticazione
per proteggere l'integrità e la
riservatezza dei dati trasmessi
tra i sistemi spaziali.
L'IA può essere impiegata
per sviluppare e migliorare
algoritmi di crittografia,
comprese tecniche
crittografiche avanzate, e per
stabilire sistemi di gestione
delle chiavi adattando
dinamicamente le chiavi di
crittografia, rendendo così
più difficile per gli avversari
compromettere la sicurezza
dei canali di comunicazione
satellitare.
Conclusioni
Da quanto presentato finora,
è evidente come l'IA abbia
il potenziale per impattare
radicalmente sul futuro delle
attività spaziali e per diventare
un potente catalizzatore
di profondi cambiamenti
geopolitici nell'economia
spaziale.
Man mano che le nazioni
sfruttano sempre più le capacità
dell'IA per l'esplorazione
spaziale, le operazioni
Fig. 13 - Panorama delle minacce dell'IA. (Fonte: Agenzia dell'Unione europea per la
cibersicurezza - ENISA).
satellitari e gli sforzi strategici, si
sono aperte nuove opportunità
di competizione, collaborazione
e innovazione, rafforzando
ulteriormente il progresso della
New Space Economy.
È probabile che le nazioni
con capacità avanzate di
intelligenza artificiale ottengano
un vantaggio strategico, non
solo nell'esplorazione del
cosmo, ma anche nel garantire
i loro interessi nazionali
attraverso capacità spaziali
potenziate. La confluenza
dell'IA e delle tecnologie
spaziali sta rimodellando le
tradizionali dinamiche di potere
e promuovendo una nuova
corsa allo spazio in cui l'abilità
tecnologica nell'IA potrebbe
diventare sinonimo di influenza
geopolitica.
Le implicazioni geopolitiche
dell'IA sono ancora più evidenti
a livello strategico. Man
mano che lo spazio diventa
sempre più militarizzato,
l'importanza strategica di
proteggere le risorse spaziali
attraverso tecnologie basate
sull'intelligenza artificiale
diventa di fondamentale
importanza. Le nazioni
stanno investendo molto nella
consapevolezza dell'ambiente
spaziale, nella sicurezza
informatica e nei sistemi
autonomi per proteggere le
loro infrastrutture spaziali.
Lo sviluppo e la diffusione
dell'IA in questo contesto
contribuiscono a un crescente
dominio della sicurezza
nazionale che si estende oltre i
confini terrestri.
Insieme ai numerosi vantaggi,
l'IA solleva anche molti dubbi
e introduce nuovi potenziali
rischi, anche nelle attività
spaziali.
Il problema principale dei
sistemi basati sull'IA è che
rischiano di diventare "scatole
nere", sistemi di cui possiamo
conoscere i dati in input e i
16 GEOmedia n°2-2024

FOCUS
Fig. 14 - L'IA nello spazio: rischi e opportunità (Fonte: Frontiers, https://doi.org/10.3389/frspt.2023.1199547).
conseguenti risultati o decisioni,
con nessuna o poca visibilità sul
processo decisionale. In questa
situazione, è anche difficile, se
non impossibile, convalidare
un processo e correggerne gli
errori, o migliorarlo, perché
la diagnosi di un problema
è difficile da eseguire. Di
conseguenza, questa mancanza
di trasparenza potrebbe ridurre
la fiducia nei sistemi basati
sull'IA, soprattutto nelle
applicazioni, come nello spazio,
dove la sicurezza, l'affidabilità e
la responsabilità sono essenziali,
sollevando problemi etici e
normativi. Più in generale, la
necessità di spiegabilità nell'IA
è fondamentale in tutte le
applicazioni in cui le decisioni
hanno un impatto sugli
individui o sulla società.
È per fare un po' di luce sul
processo decisionale degli
algoritmi di intelligenza
artificiale che XAI è in fase di
sviluppo.
XAI è l'acronimo di Explainable
Artificial Intelligence. Si
riferisce a un insieme di
tecniche e approcci nell'ambito
dell'intelligenza artificiale (AI) e
dell'apprendimento automatico
(ML) che mirano a rendere i
processi decisionali dei sistemi
di IA più comprensibili e
interpretabili dagli esseri umani.
XAI si concentra sullo
sviluppo di modelli di IA
che producano risultati
facilmente comprensibili e
interpretati dagli esseri umani,
rendendo più trasparente il
funzionamento interno del
sistema di IA.
I futuri quadri normativi
spaziali dovranno includere
requisiti legali per la trasparenza
e la spiegabilità nei processi
decisionali, soprattutto quando
i sistemi di IA hanno un
impatto sulla vita delle persone,
pesanti passività economiche e
grandi rischi finanziari.
In generale, il rischio più
elevato associato all'IA deriva
dalla sopravvalutazione delle
sue potenzialità o dalla loro
sottovalutazione.
I sistemi di intelligenza
artificiale non saranno mai
un'alternativa completa al
pensiero umano: sono come
"sapienti idioti", con capacità
e competenze formidabili,
derivanti dall'addestramento
e dall'elaborazione di enormi
quantità di dati.
Cambieranno radicalmente le
nostre vite, la nostra società e lo
scenario geopolitico, sulla Terra
e nello spazio, ma, come ogni
altro strumento tecnologico,
sta a noi usarli con saggezza e
tenerli sotto controllo.
KEYWORDS
New Space Economy; Intelligenza Artificiale;
geospatial; servizi; dati; immagini
satellitari
ABSTRACT
This article investigates the intersection of Artificial
Intelligence (AI) with the space economy
and its profound geopolitical implications.
Artificial intelligence is increasingly powering
space missions, satellite networks and resource
utilization, thereby reshaping the global landscape
of the space industry.
AI-driven advances are fueling economic opportunities
and competition among nations in
space-related sectors and the resulting geopolitical
effects. From satellite services to lunar and
Martian exploration, AI is poised to become a
driving force in shaping the balance of power
in the space arena, making it a critical topic for
policymakers, strategists and industry leaders.
AUTORE
Marco Lisi
ingmarcolisi@gmail.com
GEOmedia n°2-2024 17

REPORT
PhotoMonitoring: la fotografia
digitale come strumento
di monitoraggio
di Antonio Cosentino, Alessandro Brunetti, Paolo Mazzanti
Fig. 1 – Differenti piattaforme di rilievo per la produzione di immagini digitali, ovvero matrici
numeriche che possono essere utilizzate come strumento di osservazione e monitoraggio.
Poco meno di cinque lustri fa
sembrava impossibile poter utilizzare
una semplice e già diffusa
macchina fotografica come
strumento di monitoraggio attendibile
per un tecnico progettista.
Oggi grazie ai passi da gigante
che ha fatto la tecnologia
ed all’evoluzione informatica,
non è più così e ciò che prima
sembrava fantascienza oggi,
grazie all’innovativa tecnica del
Photomonitoring è realtà. Ma
come si possono ottenere informazioni
attendibili attraverso
due semplici immagini? Il presente
articolo illustra i principi
generali del Photomonitoring
ed i principali criteri di applicabilità
di tale metodo, anche
attraverso esempi applicativi
di successo.
Premessa
Quando si parla di monitoraggio
si intende “l’osservazione,
a scopo di controllo, di una
grandezza variabile eseguita
mediante appositi strumenti”
[cfr. Vocabolario Treccani],
con applicazione in vari campi
scientifici. Nel campo ingegneristico,
diversi sensori, strumenti
e tecniche sempre più evoluti
sono stati sviluppati ed applicati
nel corso degli anni per finalità
di monitoraggio geotecnico e
strutturale. Tra le tecniche di
telerilevamento più originali ad
oggi disponibili sul mercato, il
PhotoMonitoring riveste certamente
un ruolo chiave grazie a
peculiari caratteristiche che lo
rendono complementare a molte
altre tecniche e sistemi.
Il PhotoMonitoring è un’innovativa
soluzione di monitoraggio
che sfrutta l’enorme
diffusione di sensori ottici con
l’intento di eseguire, tramite
un approccio non invasivo ed a
distanza, il controllo delle deformazioni
o dei cambiamenti
dell’oggetto di interesse, qualsiasi
esso sia. Lo sfruttamento
dei sensori ottici in applicazioni
scientifiche prima, ed ingegneristiche
poi, diventa possibile
grazie all’evoluzione tecnologica
della fotografia ed al passaggio
dalla fotografica analogica,
che sfruttava una pellicola
foto sensibile (Rullino fotografico)
alla fotografia digitale.
L’evoluzione della tecnologia, la
miniaturizzazione dei chip e la
sempre maggiore diffusione di
Smartphone e Tablet, ha portato,
solamente nel 2019, alla
produzione di oltre 15 milioni
di sensori ottici e solo nel 2021
sono stati scattate circa 1,44 trilioni
di foto digitali, un vero e
proprio patrimonio fotografico
che racchiude enormi potenzialità.
Oltre alla grande diffusione
dei sensori fotografici, anche a
costi relativamente accessibili,
un altro importante vantaggio
del PhotoMonitoring è rappresentato
dall'ampio numero di
piattaforme su cui è possibile
installare i sensori ottici, come
ad esempio satelliti, piattaforme
UAV (Droni) e sistemi terrestri
(statici e mobili). L’ampia
disponibilità di piattaforme
differenti rende la tecnica del
PhotoMonitoring applicabile in
diversi contesti, dall'osservazione
della Terra, al monitoraggio
di strutture ed infrastrutture
(Figura 1).
Principi Generali del
PhotoMonitoring
Il PhotoMonitoring si basa
sul concetto di "Digital Image
Processing", ovvero l’elaborazione
di immagini digitali con
lo scopo di ottenere dati ed
informazioni per scopi di teleri-
18 GEOmedia n°2-2024

REPORT
levamento. Fondamentalmente,
il PhotoMonitoring si basa
sull'estrazione di informazioni
attraverso il confronto di diversi
tipi di immagini (ad esempio,
immagini satellitari, aeree o terrestri)
raccolte in tempi diversi
sulla stessa area e scena.
In particolare, la tecnica consente
di effettuare le seguenti
analisi principali:
• Change Detection (CD)
- Analisi in grado di identificare
la posizione e l'entità dei
cambiamenti tra una coppia di
immagini acquisite in tempi diversi.
Questa analisi può essere
effettuata attraverso una semplice
differenza di immagini pixel
per pixel, oppure attraverso algoritmi
più specifici in grado di
effettuare analisi a tutto campo
(Figura 2).
• Digital Image Correlation
(DIC) - Misurazione otticonumerica
in grado di misurare
spostamenti o deformazioni
superficiali 2D a tutto campo
di qualsiasi tipo di oggetto nella
scena di ripresa fotografica. Le
deformazioni vengono calcolate
confrontando ed elaborando
immagini digitali della superficie
dello stesso "oggetto" raccolte
prima e dopo l'evento di
deformazione/spostamento grazie
ad un processo di “pattern
tracking” (Figura 2).
Applicabilità del Metodo
Lo sfruttamento del massimo
potenziale del
PhotoMonitoring, come innovativa
tecnica di monitoraggio,
dipende da alcuni aspetti e
prerequisiti generali relativi al
sensore e alla piattaforma utilizzati
ed alla scena/oggetto che
si intende studiare. Per meglio
comprendere ed apprezzare l’applicabilità
del metodo è essenziale
chiarire il concetto di “risoluzione”
delle immagini digitali,
in quanto essa rappresenta uno
dei prerequisiti chiave da considerare
in fase di pianificazione
del monitoraggio e può incidere
in modo non trascurabile sul
risultato finale.
Secondo l’Enciclopedia Treccani
la Risoluzione è “la separazione
minima tra due punti molto
prossimi tra loro per la quale essi
possano essere presi come risultati
di misure individuali e distinte”.
Nell'ambito delle immagini digitali
esistono quattro differenti
tipologie di risoluzione:
4 Risoluzione Geometrica
- Viene comunemente riferita
al numero di pixel (celle della
matrice) che costituiscono l'immagine
digitale. In tal senso,
maggiore è il numero dei pixel,
maggiore sarà la risoluzione e
minore sarà la dimensione minima
degli oggetti ripresi che può
essere rilevata.
4 Risoluzione Radiometrica
- Rappresenta la minima differenza
di intensità che un sensore
può rilevare tra due valori di
energia. Maggiore è la risoluzione
radiometrica di un sensore,
più sensibile è nel registrare
piccole differenze nell'energia
riflessa o emessa.
4 Risoluzione Spettrale -
Rappresenta il numero di bande
spettrali di acquisizione e la loro
ampiezza. Può essere anche definita
come la capacità di risolvere
le caratteristiche di un oggetto
nel campo elettromagnetico.
4 Risoluzione Temporale -
Viene definita come il periodo
di tempo che intercorre tra due
riprese successive di una stessa
area, detta comunemente anche
“frequenza di campionamento”.
Bisogna tenere in considerazione
che, in funzione di questi
requisiti, è possibile individuare
le caratteristiche del sistema (es.
tipologia di sensore e ottica,
ubicazione del sistema) tali da
raggiungere le condizioni ottimali
richieste per effettuare il
monitoraggio ed il controllo del
fenomeno oggetto di indagine.
Oltre agli aspetti legati al sensore
è necessario far riferimento
anche ad alcuni prerequisiti
generali legati all’ambiente
che si intende esaminare e che
non rappresentano fattori di
secondaria importanza rispetto
Fig. 2 – Schemi esemplificativi di Change Detection (CD) ed Digital Image Correlation (DIC).
GEOmedia n°2-2024 19

REPORT
a quelli fin qui esposti. È di
alta rilevanza che le immagini
vengano scattate con buone
condizioni di visibilità, ovvero
in assenza di nebbia o nuvole;
oltretutto è importante che le
condizioni di illuminazione
risultino il più possibile simili
tra le diverse foto da analizzare.
Un altro importantissimo
fattore da considerare è legato
all’adeguato “speckle pattern”
che la scena deve presentare.
La maggior parte delle analisi
di PhotoMonitoring si basa,
infatti, sulla ricerca della corrispondenza
di feature all’interno
delle immagini acquisite; per
tale motivo, risulta ben evidente
l’importanza che riveste la presenza
di un speckle pattern, artificiale
o naturale, inteso come
una appezzabile e caotica variabilità
radiometrica spaziale nelle
diverse porzioni dell’immagine
che si intende analizzare (Figura
3). La maggior parte delle applicazioni
di PhotoMonitoring,
anche grazie all’evoluzione degli
algoritmi, vedono l’utilizzo di
una tecnica di monitoraggio
completamente contactless che
sfrutta il pattern naturale.
Tenendo in considerazione i
prerequisiti generali principali
sopra illustrati, si possono raggiungere
valori di precisione
delle analisi di 1/50 di pixel
(sub-pixel resolution) o anche
maggiori in condizioni ottimali.
Per effettuare monitoraggio
attraverso la tecnica del
PhotoMonitoring, siano esse
analisi di DIC o di CD, e poter
estrapolare informazioni attendibili
rispetto ad una grandezza
variabile da tenere sotto controllo
(quantità di spostamento,
velocità di spostamento, cambiamenti,
etc.) è necessario che
le immagini da analizzare siano
sottoposte in via preliminare
ad un processo di allineamento
preciso, ovvero ad uno step di
"co-registrazione”. L’obiettivo di
questo step è quello di ottenere
due o più immagini confrontabili;
questo diventa possibile
attraverso diverse tipologie di
trasformazioni che si applicano
alle immagini da allineare
(Slave), rispetto ad un’immagine
di riferimento (Master).
La fase di Co-registrazione
risulta quindi un passaggio
cardine ed indispensabile per il
PhotoMonitoring.
L’utilizzo di avanzati algoritmi
per l’elaborazione di immagini
digitali, quindi, è una condizione
sine qua non il patrimonio
fotografico non potrebbe essere
sfruttato ai fini del monitoraggio.
Per rispondere a questa
esigenza è stato sviluppato IRIS
(https://www.photomonitoring.
Fig. 3 - a) Esempio di speckle pattern artificiale; b) Esempio di speckle pattern naturalmente
presente in una scena di ripresa satellitare.
com/iris/), un software modulare
di PhotoMonitoring in grado
di analizzare i dati acquisiti da
diverse piattaforme e sensori,
ideato e prodotto da NHAZCA
S.r.l. start-up dell’Università di
Roma “La Sapienza” traendo
spunto da numerosi anni di
ricerca portata avanti presso il
Dipartimento di Scienze della
Terra dell’Univeristà di Roma
“Sapienza”. IRIS è concepito
per lavorare con immagini
terrestri, aeree e satellitari di
qualsiasi tipo di sensore (ottici,
termici, nel vicino infrarosso,
Radar ecc.), e dispone di diversi
moduli che permettono di effettuare,
all’interno dello stesso
ambiente: il Pre-Processing dei
dati (per l’ottimizzazione delle
immagini di input, prima del
processing), la co-registrazione
delle immagini, il rilevamento
dei cambiamenti (Change
Detection) e la correlazione
digitale delle immagini (Dgital
Image Correlation) ed il Post-
Processing dei risultati ottenuti
(per l’ottimizzazione ed il miglioramento
della leggibilità
ultima dei risultati ottenuti).
La Digital Image Correlation
invece il software si avvale di diversi
tipi di algoritmi che sfruttano
differenti tecniche di analisi
(Feature Tracking; Template
Matching; Phase Correlation;
etc.). Le applicazioni di analisi
degli spostamenti possono
essere eseguite attraverso una
singola coppia di immagini
(approccio a singola analisi) o
attraverso una pila di immagini
che ritraggono la stessa area
(approccio multi-master). Le
analisi eseguite con un approccio
multi-master consentono
inoltre di ricostruire l’evoluzione
temporale del fenomeno e di
estrapolare non solo la mappa di
spostamento, ma anche le serie
temporali di spostamento per
aree o pixel. Questa applicazione
permette, se disponibile un
sistema di acquisizione in continuo
che trasmette i dati anche
in tempo reale, di automatizzare
20 GEOmedia n°2-2024

REPORT
il monitoraggio, e grazie a moduli
specifici implementati sul
software IRIS avere un sistema
di analisi autosufficiente in continuo
e/o in tempo reale.
La tecnica DIC può essere applicata
in differenti contesti e
con differenti finalità, dall’Earth
Observation (EO), con l’obiettivo
di monitorare ed osservare
eventi naturali; allo Structural
Health Monitoring (SHM),
per condurre analisi statiche e
dinamiche di strutture e infrastrutture,
senza la necessità di
installare sensori a contatto.
Una delle applicazioni più innovative
di questa tecnica è proprio
il monitoraggio dinamico
di strutture ed infrastrutture
con finalità SHM. Queste possono
essere condotte effettuando
riprese video, con adeguate
caratteristiche di risoluzione e
Frame Rate, della struttura da
monitorare, con cui, attraverso
un modulo appositamente sviluppato
sul software IRIS, effettuare
analisi Frame by Frame
ottenendo così serie temporali
e frequenze tipiche di oscillazione.
Il Software sviluppato e distribuito
da Nhazca è uno strumento
estremamente potente
e versatile, tale da essere stato
integrato e reso accessibile agli
utenti come servizio di elaborazione
Cloud on-demand in più
piattaforme GEP di sfruttamento
come ESA Charter Mapper
per finalità di EO.
Esempi di Applicazioni
Di seguito si riportano una serie di esempi in differenti ambiti applicativi, dall’Earth Observation (EO)
fino allo Structural Health Monitoring (SHM).
• Ambito: Earth Observation- Arequipa
Landslide (Perù)
• Piattaforma: Satellitare
• Dati: Immagini Sentinel-2
• Risoluzione Immagini: 10 m/Px
• Applicazione: Digital Image
Correlation (DIC)
• Descrizione Risultati:
Le analisi hanno mostrato un tasso di
spostamento diverso per i diversi anni
e per le diverse aree di frana, con uno
spostamento massimo misurato per
l'area del piede di 50 m. E’ stato inoltre
possibile ricavare le serie temporali di
spostamento per le differenti zone della
frana.
• Ambito: Earth Observation- Ridgecrest
Earthquake (California)
• Piattaforma: Satellitare
• Dati: Immagini Landsat 8
• Risoluzione Immagini: 15 m/Px
•Applicazione: Digital Image Correlation
(DIC)
• Descrizione Risultati:
Le analisi hanno mostrato lo spostamento
avvenuto lungo la linea di faglia
in direzione nord-sud, con una precisione
stimata di circa 30 cm.
GEOmedia n°2-2024 21

REPORT
• Ambito: Earth Observation- Frana di
Montescaglioso (Italia)
• Piattaforma: Aerea
• Dati: Lidar Aereo
• Risoluzione Immagini: 1 m/Px
• Applicazione: Digital Image Correlation
(DIC)
• Descrizione Risultati: Le analisi hanno
permesso di ricostruire l’evento franoso
diMontescaglioso evidenziando che lo
spostamento è avvenuto con una direzione
prevalente S-SW e con uno sposamento
massimo di 22 m.
• Ambito: Earth Observation- Frana
dell'Aletsch (Svizzera)
• Piattaforma: Terrestre
• Dati: Camera fissa Reflex
• Risoluzione Immagini: 0.50 m/Px
• Applicazione: Digital Image Correlation
(DIC)
• Descrizione Risultati:
Le indagini condotte partendo da una
camera fissa presente presso il sito hanno
consentito di ricostruire l’evoluzione
temporale dell’evento franoso di dell’Aletsch,
permettendo di osservare l’evoluzione
giornaliera dell’evento franoso tra
settembre ed ottobre 2016 e di ricavare
le serie temporali di spostamento.
• Ambito: Structural Health Monitoring-
Colonna Marco Aurelio (Roma)
• Piattaforma: Terrestre
• Dati: Video ricavato da Camera mobile
Reflex
• Risoluzione Immagini: 5mm/Px
• Applicazione: Digital Image Correlation
(DIC) – Analisi Dinamica
• Descrizione Risultati: Attraverso un video
realizzato con camera mobile Reflex
è stata ricavata la serie temporale di spostamento
della colonna. Facendo uno
studio in frequenza di questa serie temporale
è stato ottenuta, e poi validata,
la frequenza di oscillazione principale
della colonna, pari a 1,32 Hz.
22 GEOmedia n°2-2024

REPORT
Conclusioni
Nell’articolo è stato introdotta la tecnica del
PhotoMonitoring, illustrando in modo sintetico
i principi fondamentali alla base di tale tecnica e
dell’applicabilità del metodo, mostrando anche
alcuni esempi pratici di applicazione in differenti
contesti e per diverse finalità. Il PhotoMonitoring
rappresenta, nel campo del monitoraggio geotecnico-
strutturale, una tecnica che si avvale di strumenti
di misura alla portata di tutti ed estremamente
versatile, considerate le molteplici tipologie di sensori
e di piattaforme (terrestri fisse, terrestri mobili,
drone, aerea e satellitare) che ne rendono possibile
l’applicabilità in molteplici contesti applicativi che
spaziano dal controllo del territorio al monitoraggio
statico e dinamico di strutture e infrastrutture. Il
PhotoMonitoring, in conclusione può essere certamente
considerato un prezioso strumento di tutti
i giorni a supporto di studi professionali e singoli
professionisti, società di progettazione, Enti territoriali,
gestori di strutture o infrastrutture, ecc., che
consente di acquisire un patrimonio informativo
quantitativo, oggettivo e replicabile, per finalità di
ispezione e monitoraggio, a costi competitivi rispetto
alle alternative di mercato, risultando così una
tecnologia alla portata di tutti, o quasi tutti.
PAROLE CHIAVE
Fotomonitoraggio; monitoraggio strutturale; monitoraggio
geotecnico; piattaforme fisse; piattaforme mobili;
droni; satelliti; aerei
ABSTRACT
Just under five years ago it seemed impossible to be able to use
a simple and already widespread camera as a reliable monitoring
tool for a design engineer. Today, thanks to the giant strides
made by technology and IT evolution, this is no longer the case
and what once seemed like science fiction is now reality, thanks
to the innovative Photomonitoring technique. But how can
you obtain reliable information through two simple images?
This article illustrates the general principles of Photomonitoring
and the main applicability criteria of this method, also
through successful application examples.
AUTORE
Antonio Cosentino
antonio.cosentino@intelligearth.com
IntelligEarth e Dipartimento di Scienze della Terra,
Sapienza Università di Roma
Alessandro Brunetti Nhazca - Start-up Sapienza Università
di Roma
Paolo Mazzanti
IntelligEarth, Nhazca e Dipartimento di Scienze della
Terra, Sapienza Università di Roma
GEOmedia n°2-2024 23

Morfologie
della Namibia
Questa immagine può ricordare la superficie di
Marte, ma in realtà è stata acquisita dalla missione Copernicus
Sentinel-2 e ci mostra lo splendido terreno della Namibia
nord-occidentale.
L'area qui ripresa comprende parte delle regioni di Kunene ed Erongo, due delle 13
regioni della Namibia. Il fiume Uga, visibile come una linea bianca e tortuosa che taglia
il centro dell'immagine, segna chiaramente il confine tra Kunene (a nord) ed Erongo.
Questa immagine a falsi colori è stata acquisita nell'aprile 2024 ed è stato utilizzato il canale nel
vicino infrarosso di Copernicus Sentinel-2 per evidenziare la scarsa vegetazione di questo paesaggio
desertico estremamente arido. Macchie rosse di vegetazione sono distinguibili lungo il corso principale
dell'Ugab.
L'Ugab è effimero, in quanto scorre sopra la superficie del suo letto sabbioso solo pochi giorni l'anno. Tuttavia,
le sue acque sotterranee rappresentano un'importante risorsa per la fauna selvatica, tra cui si annovera il
raro elefante del deserto.
La Namibia è rinomata non solo per il suo paesaggio spettacolare, ma anche perché fonte di indizi sulla storia del
movimento delle placche tettoniche in questa parte dell'Africa.
Diverse caratteristiche geologiche significative sono evidenti questa immagine.
La formazione circolare di colore marrone chiaro sulla destra si distingue dal piano circostante: si tratta Massiccio
del Brandberg, una montagna granitica ed uno dei punti più alti della Namibia, raggiungendo quota 2500m. Ha
avuto origine durante la frattura del Cretaceo Inferiore, che ha portato all'apertura dell'Oceano Atlantico meridionale.
Nella valle del fiume Uga l'impressionante affioramento visibile con toni del blu è il sistema di torbiditi di Zerrissene,
composto da rocce sedimentarie e piegate e che si estende per quasi 2700 kmq.
Il bordo a forma di anello del cratere Messum può essere osservato in basso ed al centro dell'immagine.
Contrariamente al suo aspetto, il cratere non si è formato a causa dell'impatto di un meteorite o di un
asteroide, piuttosto trae origine da un vulcano collassato. Con un diametro di oltre 20 km, è costituito
da due cerchi concentrici di colline che circondano un'ampia conca pianeggiante.
La presenza umana nell'area è minima. Linee rette di colore bianco che attraversano il paesaggio
sono strade, un impercettibile promemoria del fatto che questa regione non è però
del tutto disabitata.
Crediti: contiene dati Sentinel Copernicus (2024) modificati,
processati dall'ESA.
Traduzione: Gianluca Pititto

REPORT
La tecnologia di
rilevamento a fibre ottiche
A cura della Redazione
Questa tecnologia utilizza
le fibre ottiche per rilevare
e monitorare in tempo reale
le vibrazioni e i cambiamenti
dimensionali. Questo tipo
di rilevamento è in grado
di identificare una vasta
gamma di fenomeni, compresi
i veicoli in movimento o
che si fermano, le persone
che camminano, corrono,
si arrampicano o scavano,
l'attività sismica e i
cambiamenti nell'integrità
strutturale.
La tecnologia di rilevamento
a fibre ottiche
si basa sull’invio di
migliaia di impulsi di luce
ogni secondo lungo un cavo
a fibre ottiche, misurandone
al contempo i cambiamenti
nella luce che viene riflessa. È
espressa nel concetto di "retrodiffusione"
che avviene
quando la luce incontra vibrazioni,
alterazioni o cambiamenti
di temperatura. Grazie
ad algoritmi e tecniche di elaborazione
avanzati si analizzano
i cambiamenti e classificano
i disturbi. Ogni tipo di
disturbo ha una firma unica e
un operatore saprà in tempo
reale cosa è successo, dove è
successo e quando è successo.
Il rilevamento a fibre ottiche
non si propone di sostituire le
tecnologie esistenti, ma può
fornire un livello di sicurezza
aggiuntivo per un approccio
integrato alla gestione dei
rischi e alla sicurezza.
C’è da considerare inoltre
la grande possibilità offerta
dai cavi in fibra ottiche
utilizzati dalle compagnie
telefoniche. Utilizzando la
fotonica innovativa, l'intelligenza
artificiale avanzata
e l'edge computing si possono
utilizzare i cavi in fibra ottica
come sofisticati sensori
acustici utili in numerose
applicazioni, dalla gestione
del traffico al monitoraggio
delle condutture dell'acqua. I
requisiti energetici in questo
caso sono ridotti a quello che
necessita per inviare in ogni
secondo migliaia di impulsi di
luce lungo tutto il cavo e monitorando
il pattern della luce
che viene riflessa. Quando
l'energia acustica o vibrazionale
- come quelle create dai
movimenti dei veicoli o dalle
persone che camminano o
l'acqua che fuoriesce da un
tubo rotto - crea una tensione
sulla fibra, questo cambia
il pattern di luce riflessa.
Ogni tipo di disturbo ha la
sua firma e la tecnologia può
dire, in tempo reale, cosa
è successo, dove e quando.
La tecnologia è sofisticata al
punto da poter identificare
incidenti come la congestione
delle strade, i tentativi di intrusione
in edifici o anche il
calpestio in ambienti pubblici
come ad esempio una stazione
ferroviaria.
26 GEOmedia n°2-2024

REPORT
Alcuni vantaggi
La tecnologia non è vincolata
dalla visuale o dall'accesso
all’alimentazione a
distanza e, a seconda della
configurazione del sistema,
può essere distribuita in
lunghezze continue per centinaia
di chilometri rilevando
ogni punto del suo percorso.
E poiché la tecnologia
si "inserisce" essenzialmente
nelle reti di cavi in fibra ottica
già esistenti, mantiene
bassi i costi per gli operatori.
Installare i sensori lungo
le reti in fibra già esistenti
significa che i grandi lavori
di costruzione, come scavare
le strade o installare nuovi
sensori a punto fisso, come
le telecamere, non sono necessari.
Di conseguenza, su
grandi distanze, il costo per
punto di rilevamento è nettamente
inferiore alle altre
tecnologie.
Le applicazioni pratiche
Sono diverse le applicazioni
delle fibre ottiche. Vengono
usate in tutto il mondo per
migliorare la sicurezza delle
strutture, delle infrastrutture
importanti e per rafforzare
la sicurezza pubblica. In
particolare, viene impiegata
per proteggere ferrovie,
ponti, gallerie, confini, aeroporti,
centrali elettriche
e condutture. Una delle sue
principali applicazioni per
gli oleodotti è il monitoraggio
delle perdite di liquidi e
gas, fornendo agli operatori
informazioni essenziali che
possono evitare che una
piccola perdita si trasformi
in un grave incidente. Negli
Stati Uniti si stanno verificando
aspetti particolari per
la sicurezza e l'efficienza ferroviaria,
il monitoraggio della
congestione autostradale,
la gestione intelligente del
“L'innovazione sta
migliorando la vita
delle persone in ogni
luogo e i nostri prodotti
possono farne parte.
Le smart cities sono
un esempio perfetto di
questo. Ogni paese e
regione che si impegna a
sviluppare smart cities
è un mercato
potenziale per noi.”
Chris Shannon, CEO
di Fotech, nella sua
visione sul futuro del
monitoraggio in fibra
ottica (2021).
rare insieme per fornire uno
standard di monitoraggio, notifica
ed elaborazione dei dati
che possono fornire informazioni
istantanee e in tempo
reale all’interno di un server
di gestione degli allarmi, che
può essere in grado di distinguere
tra il rumore di fondo e
traffico e i veicoli autonomi.
C'è anche spazio per la sicurezza
della rete, il rilevamento
di perdite nelle condutture
e il monitoraggio di dighe e
argini. Il potenziale di questa
tecnologia è enorme.
È importante notare che
i vari sistemi possono lavole
minacce reali, come scavi,
arrampicate e perdite, e quindi
di inviare immediatamente
allarmi.
I settori industriali all'avanguardia
nell'adozione della
tecnologia di rilevamento
delle fibre ottiche sono il
trasporto stradale e ferroviario,
così come la gestione
del traffico con particolare
attenzione alla riduzione della
congestione del traffico. Molti
esempi nel mondo stanno
usando cavi in fibra ottica
in incrocio stradale vicino a
attrattori come le scuole per
Tecnico NTSG posa la fibra ottica nella trincea
scavata nella lastra della pavimentazione
dell’aeroporto Charles De Gaulle
GEOmedia n°2-2024 27

REPORT
monitorare i flussi di traffico,
la congestione e la lunghezza
delle code.
Aeroporti, porti marittimi,
installazioni militari e assets
ad alto valore, come
centrali elettriche e impianti
di petrolio e gas, stanno tutti
beneficiando di soluzioni per
la sicurezza perimetrale in fibra
ottica.
L’esempio del monitoraggio
delle pavimentazioni aeroportuali:
lo scalo internazionale
Parigi - Charles De Gaulle
È stato attuato in questo
esempio un sistema innovativo
per garantire una manutenzione
efficiente, basata
sulle reali condizioni delle
L'impegno di NTSG e Mon-it Group nel
monitoraggio con fibre ottiche
Paolo Persi del Marmo, amministratore delegato di NTSG
Italia, relativamente all’installazione nell’aeroporto Charles
De Gaulle ha riferito: “Questo primo passo ci ha visti installare
700 metri di fibra e 70 sensori. È l’avvio di una nuova era
nel monitoraggio degli aeroporti e un balzo in avanti nel miglioramento
delle azioni di manutenzione. Conoscere esattamente
le condizioni delle infrastrutture, infatti, è fondamentale
per pianificare con precisione il momento giusto per gli
interventi di manutenzione. Ci aspettiamo che altri aeroporti
nel mondo seguano l’esempio del Charles De Gaulle.”
NTSG Italia Srl – Mon-it Group
Un gruppo di aziende dedicate alla creazione, alla progettazione
e alla personalizzazione di sistemi di misura innovativi
per qualsiasi tipo di applicazione. Mon-it utilizza tecnologie
digitali all'avanguardia, materiali e processi sviluppati in settori
pionieristici a beneficio dei clienti. Il gruppo Mon-it Sas,
con sede a Parigi, è composto da un team internazionale che si
articola su tre pilastri, tra cui le filiali NTSG Italia, con sede a
Roma, e Fibre Security BV (con sede ad Amsterdam).
NTSG Italia Srl, nata a Roma nel 2007 come centro di ricerca
e sviluppo nel campo della fibra ottica, si configura come
un System Integrator innovativo. Grazie all’apporto sinergico
delle diverse figure professionali attive nel team, NTSG Italia
Srl ha creato un gruppo di lavoro in grado di sviluppare sistemi
di monitoraggio delle strutture, e non solo, a 360°, offrendo
al cliente soluzioni personalizzate e supporto in ogni fase
dell’attività. Le soluzioni fornite permettono a NTSG Italia di
porsi come prezioso interlocutore tecnico nei seguenti settori:
• Edilizia (edifici pubblici e privati, scuole, ospedali, centri
commerciali, impianti sportivi, stadi, beni culturali, etc.);
• Infrastrutture (ponti, gallerie, viadotti, impalcati, dighe, pavimentazioni
aeroportuali, geotecnica, impianti di risalita);
• Ferroviario (stazioni, vagoni, binari, ponti, gallerie).
• Pipeline (oleodotti, gasdotti, rete idrica, rete fognaria);
• Energy (reti elettriche, cavidotto, impianti, eolico).
Il team della società, composto da un nucleo qualificato di
professionisti altamente specializzati, si avvale anche della
collaborazione di advisor e consulenti esterni. In particolare,
NTSG vanta solide partnership tecniche con Fastweb (Italia),
Fincantieri NexTech (Italia), Sielte (Italia), Sirti (Italia), Ways
(Italia), Sirius(Italia), HBK (Germania), Luna Technology
(USA), Fibristerre (Germania), FiberSecurity (Olanda), BBCI
(Olanda), F Project (Italia).
Dettaglio fibra ottica nella trincea scavata nella
lastra della pavimentazione dell’aeroporto
Charles De Gaulle
www.ntsgen.com
28 GEOmedia n°2-2024

REPORT
infrastrutture in considerazione
del fatto che durante il
transito degli aerei le condizioni
delle infrastrutture sono
molto importanti.
Le pavimentazioni aeroportuali
possono essere costituite
da grandi lastre di cemento
che si sollevano e si abbassano
a seconda della temperatura
e degli agenti atmosferici,
anche di pochi millimetri,
ma il continuo transito degli
aerei causa un progressivo
degrado della pavimentazione.
L’aeroporto Charles De
Gaulle di Parigi, il secondo
più trafficato d’Europa, ha
pertanto avviato uno studio
sperimentale per studiare le
sollecitazioni e ha chiesto a
NTSG Italia (Gruppo Mon.
it) di realizzare un progetto di
monitoraggio delle lastre per
capire quali sono le variazioni
che la struttura subisce nel
corso del tempo e di conseguenza
capire qual è il suo
stato di salute. L’obiettivo è
pianificare con precisione le
attività di manutenzione basandosi
sulle reali condizioni
della pista e di migliorare la
conoscenza delle sollecitazioni
subite dalle lastre per affinare
i modelli teorici usati per il
dimensionamento delle pavimentazioni.
In questo caso le fibre ottiche
svolgono due importanti
funzioni: la prima prevede il
monitoraggio strutturale delle
lastre della pavimentazione
aeroportuale ove ogni lastra –
un quadrato di 5 metri di lato
- è stata dotata di castelletti
di ferro sui quali, prima di
colare il cemento, sono stati
installati sensori di tensione
e temperatura, oltre a sensori
di umidità e piezometrici che
misurano la percentuale di
acqua nello strato di asfalto
drenante sottostante. I dati
Vantaggi del sistema OF di NTSG, che definisce come misurare la deformazioni 3D &
2D di una struttura, con un metodo che calcola in tempo reale le deformazioni della
struttura partendo dall’analisi tensionale del manufatto.
trasmessi dall’insieme di questi
sensori collegati con fibra
ottica permettono di monitorare
le deformazioni del
cemento.
La seconda funzione permette
il riconoscimento dei mezzi
transitati con l’obiettivo di
arrivare a tracciare una parte
della traiettoria degli aerei in
transito per qualificare lo spostamento
laterale degli stessi
sulle infrastrutture.
Per installare i sensori è stata
scavata una trincea nel cemento
larga 2,5 cm e profonda
5 cm dove sono posizionate
le fibre ottiche, sorrette da
supporti a incastro per mantenere
tutte le fibre alla stessa
altezza.
PAROLE CHIAVE
fibre ottiche; monitoraggio;
manutenzione; smart city
ABSTRACT
Fiber optic sensing utilizes optical
fibers to detect and monitor real-time
vibrations and temperature changes
in the ground. This type of sensing
is capable of identifying a wide range
of phenomena, including vehicles
driving or stopping, people walking,
running, climbing, or digging, seismic
activity, and changes in structural
integrity, such as an explosion.
AUTORE
Redazione GEOmedia
redazione@mediageo.it
GEOmedia n°2-2024 29

REPORT
REMOT – GNSS e IMU per il
tracking della cinematica di atleti
di Tiziano Cosso, Guglielmo Formichella, George Kurshakov
Fig. 1 - Gruettner, A. (2019). What We Know and What We Do Not Know About Digital
Technologies in the Sports Industry.
REMOT è una nuova piattaforma
prototipale per il
tracking dei movimenti precisi
degli atleti, durante le
fasi di allenamento. Basata
su device GNSS e IMU consente
la misura del passo e
della falcata con grande precisione,
per l’intera durata
dell’allenamento.
Il progetto REMOT nasce
da una esigenza molto precisa
degli utenti finali, ed in
questo senso è un forte esempio
di open innovation.
L'idea è quella di applicare una
tecnologia già utilizzata in altri
campi, basata sull'integrazione
di sensori inerziali (IMU) e ricevitori
satellitari (GNSS), per
effettuare il tracking con grande
precisione, affidabilità e continuità
della cinematica del corpo
umano.
L'ecosistema sportivo - Il
bisogno degli allenatori e dei
preparatori atletici
Negli anni, lo sport si è evoluto
da un’attività con focus principale
sul gioco, sull’aspetto
ludico e ricreativo ad un’attività
organizzata e codificata, con progressivo
sviluppo del
professionismo e della commercializzazione.
Ad oggi, l’industria
sportiva ha un impatto economico
e sociale importante e influenza
in maniera considerevole l’ecosistema
sportivo e le relazioni
che intercorrono tra allenatori,
atleti e staff. Questa evoluzione
è almeno in parte da attribuire al
progressivo e crescente sviluppo
delle tecnologie digitali, a tal
punto che l’ecosistema sportivo
può essere ridisegnato alla luce
della compenetrazione delle
tecnologie digitali nel tessuto
sportivo.
Comprendere come l’evoluzione
tecnologica modifica l’ecosistema
sportivo è fondamentale per
capire come cambiano i rapporti
tra atleti, allenatori e staff e come
di conseguenza si adattano i
sistemi di allenamento, di valutazione
degli atleti e l’analisi delle
competizioni.
Prendiamo quindi come riferimento
il modello proposto da
Gruettner (2019 - fig. 1), che
identifica tre livelli (livello individuale,
livello interno e livello
esterno), quattro sfere (sfera
organizzativa, sfera tecnica, sfera
simbolica e sfera educativa) e
tre tipologie di stakeholder (stakeholder
tradizionali, nuovi stakeholder
e stakeholder non più
fondamentali)
E' opportuno menzionare la presenza
di nuovi stakeholder all’interno
del sistema sportivo. Tra
questi identifichiamo ad esempio
gli esperti di analisi dati (anche
definiti sport analyst), gli sviluppatori
di software e i fornitori di
servizi di dati. Per esempio, lo
sport analyst è una figura presente
nell’organico di molti teams
professionistici (ma non solo) di
una serie di discipline sportive.
E’ necessario quindi che l’allenatore,
il preparatore atletico, il fisioterapista,
il medico dello sport
comprendano l’importanza di
questa nuova figura e sappiano
interagire con questa e le altre in
maniera efficace.
30 GEOmedia n°2-2024

REPORT
AIlenatori preparatori atletici
e fisioterapisti muovono molte
delle proprie analisi a partire
da considerazioni sulla biomeccanica
e sulle dimensioni degli
spostamenti nel tempo lungo il
percorso di gara (con la sua altimetria,
planimetria, la sua lunghezza,
le sue pendenze che condizionano
le scelte e le decisioni
tecnico-tattiche e le strategie di
integrazione/idratazione) o degli
spostamenti nel campo di gioco.
Le informazioni relative alla
biomeccanica vogliono mostrare
come l'atleta ha realizzato il
gesto sportivo e con quali parametri
di frequenza (quante volte
e con quali variazioni angolari
l'atleta ha mosso gli arti superiori
ed inferiori? ed in che direzione?),
di ampiezza del passo,
di altezza del passo, di altezza
del torace dal suolo (se in un
tratto in salita l'atleta ha mantenuto
la stessa altezza dal suolo
del suo torace è per certo in
ottime condizioni in quel punto
della gara/allenamento e si sta
affaticando meno e lo staff dei
fisioterapisti può pensare di fare
una certa valutazione muscolare
post gara/allenamento).
Lo studio dei movimenti del
corpo e l'analisi della cinematica
dello stesso, in condizioni
quanto più possibile vicine al
vero sono quindi il requisito
fondamentale per avviare considerazioni
che portino a definire
strategie riabilitative, valutazioni
delle performance, interventi
migliorativi delle prestazioni.
Affinché l'allenatore possa dare
un feedback efficace è inoltre
opportuno dosare qualità e
quantità del feedback e questa
opportunità può essere garantita
solo da misure accurate fornite
dalla tecnologia.
protagonisti Gter e Stonex, che
ha finanziato la fase di sviluppo
e validazione della tecnologia. Il
progetto, chiuso a Luglio 2023
è durato 24 mesi e ha portato la
tecnologia a TRL6.
L'obiettivo principale del progetto
è stato quello di progettare
e sviluppare un prototipo per
validare la tecnologia e testare
l'applicabilità dell'idea ipotizzata
a priori. E' stato progettato
un sensore e un software per il
post processamento, che mediante
l'integrazione tra GNSS
e IMU portano alla stima molto
accurata della lunghezza del
passo e della falcata a diverse
velocità.
Il dispositivo prototipale è stato
disegnato ad-hoc, sviluppato
da Stonex in due versioni successive,
utilizzando dispositivi
sul mercato a basso costo.
L'integrazione di dati GNSS e
IMU è stata realizzata a livello
di hardware e firmware, con un
device che acquisisce e memorizza
i dati grezzi a bordo, per
una successiva postelaborazione.
La piattaforma infatti, in questa
fase, non è pensata per il tempo
reale poichè si rivolge, come
spiegato nel precedente paragrafo,
a chi deve effettuare analisi a
posteriori.
Il SW è stato progettato interamente
da zero e sviluppato
utilizzando in parte librerie e
utilities presenti sul mercato a
codice aperto. L'idea è quella
di utilizzare il GNSS come
strumento che consente la sincronizzazione
dei dispositivi
IMU e che consente di fissare
la deriva tipica degli stessi sensori.
Si tratta in altre parole,
come detto, di applicare tecniche
di sensor fusion che già
sono utilizzate in altri contesti
(si pensi alla guida autonoma
ad esempio), ma che nel caso
specifico sono rese particolarmente
complesse dal fatto che
il GNSS lavora in condizioni
molto difficili. L'antenna ruota
continuamente, le accelerazioni
sono molto variabili in intensità
e direzione. Per questo motivo
è stato sviluppato un algoritmo
di preprocessing che tenga in
conto questi fattori per fornire
un dato grezzo il più possibile
"usabile".
I test e i primi risultati
Obiettivo
L'obiettivo dei primi test è stato
quello di validare la tecnologia,
sia da un punto di vista SW che
HW. Verificare cioè se l'algoritmo
sviluppato e il ricevitore costruito
consentono di calcolare
lunghezza di passo e falcata di
un atleta a diverse velocità.
Il progetto REMOT
REMOT (https://www.remotproject.eu/)
è un progetto finanziato
da EUSPA che ha visto
Fig. 2 – Andamento dei sensori posti sui due piedi, in rappresentazione tridimensionale,
lungo una camminata veloce.
GEOmedia n°2-2024 31

REPORT
Realizzazione
Sono stati posti 3 ricevitori sul
soggetto che ha realizzato i percorsi
di prova.
Il primo device sulla testa, rappresenta
la stazione master, e
due device rispettivamente su
piede destro e piede sinistro per
la misura della camminata.
E' stato percorso un tratto rettilineo
a tre diverse velocità di
camminata poichè la velocità
stessa e soprattutto le accelerazioni
influiscono sulla qualità
del segnale GNSS ricevuto. Il
motivo è da ricercarsi in una
frequenza nel loop di tracciamento
del ricevitore e nell'incapacità
di prevedere accelerazioni
e decelerazioni improvvise.
Questo problema può essere
in parte mitigato utilizzando
dei modelli dinamici (a livello
di firmware), che rendono il
ricevitore stesso maggioremente
pronto a cogliere le accelerazioni
stesse.
Risultati
I risultati hanno evidenziato
come l'uso combinato del
GNSS + IMU anche in un contesto
come quello dei dispositivi
indossabili, può portare a risultati
molto buoni.
Quando la soluzione GNSS è
scarsa o non disponibile, cosa
che accade spesso soprattutto
per i ricevitori posti sopra i piedi
che hanno evidenti problemi
di visibilità, il sensore inerziale
garantisce continuità. Al contrario
la soluzione GNSS, che
si riesce ad ottenere con grande
precisione anche a seguito di
una serie di filtri sul rumore locale
sviluppati ad-hoc, consente
di ottenere una soluzione valida
nel tempo senza una significativa
deriva. Nel complesso, il
sistema fornisce una soluzione
continua per analizzare la cinematica
dei punti del corpo
umano.
In fig 2 è rappresentata la traiettoria
di due piedi che camminano
lungo una linea retta. Si
distinguono correttamente gli
andamenti dei due piedi lungo
la camminata.
In figura 3 sono invece rappresentate
le serie temporali delle
coordinate di un singolo piede.
In rosso le soluzioni, discrete,
ottenute con il GNSS, mentre
in blu le soluzioni complete
ottenute dall'integrazione tra
GNSS e IMU.
Fig. 3 – Andamento delle 3 coordinate ottenute sia con soluzioni GNSS (circoli
rossi) che con soluzione integrata GNSS+IMU (linea blu)
Da ultimo, in figura 4, sono
rappresentate le lunghezze della
falcata, calcolate a partire dai
dati omstrati nei grafici precedenti,
rispettivamente per il
piede destro e sinistro.
L'evoluzione nella proposta
GESTUS
REMOT è stato un progetto
di grande successo, all'interno
del quale abbiamo raggiunto gli
obiettivi previsti da un punto di
vista tecnologico.
Ancora più importante, se possibile,
la buona riuscita di un
approccio di open lab che ha
previsto il coinvolgimento degli
utenti finali fin dalle prime fasi
di progetto. I feedback ricevuti
, sia dagli utenti interni al progetto
sia da quelli esterni coinvolti
attraverso le attività di disseminazione
sono stati frequenti
e molto positivi. Il potenziale
mercato ha dimostrato fin da
subito un grande interesse per il
progetto REMOT, evidenziando
come il progetto stesso e la
soluzione tecnologica stia centrando
un bisogno esistente.
Tali considerazioni, unitamente
ai risultati incoraggianti provenienti
dai test di validazione
della tecnologia, hanno spinto
il team a pensare l'evoluzione di
REMOT.
Ne è nata la proposta di progetto
GESTUS coordinata
da Gter, con la quale si vuole
portare la tecnologia validata,
molto vicina al mercato.
E' stato intanto coinvolto un
team internazionale di aziende
esperte nei singoli domini tecnologici.
Questo ha consentito
di creare un team molto solido
che garantisce una importante
massa critica e pronto per affrontare
una sfida tecnologica
importante. Inoltre sono stati
coinvolti soggetti appartenenti
alla classe degli end users, che
coordineranno l'attività di test
in campo.
32 GEOmedia n°2-2024

REPORT
L'idea è quella di partire dalla
tecnologia di Remot e sviluppare
una soluzione, pur prototipale,
ma che sia molto vicina
ad un prodotto presentabile al
mercato, sia da un punto di vista
HW che SW.
I nuovi sviluppi, che nel frattempo
si stanno portando
avanti, sono certamente molto
incoraggianti, l'algoritmo di
processing è ormai consolidato
e fornisce risultati molto buoni.
Si lavorerà ad un device maggiormente
indossabile e al coinvolgimento
di atleti e pazienti
per capillari campagne di test in
campo.
Si tratta quindi di un lavoro del
tutto work in progress, che il
team sta portando avanti con
l'obiettivo di raggiungere il
mercato quanto prima.
Fig. 4 – Misura della falcata. I valori dei sue piedi hanno una media pressoche
identica e una variabilità inferiore ai 10 cm.
PAROLE CHIAVE
Wearable; GNSS; IMU humna modelling; REMOT
ABSTRACT
The REMOT project originates from a very specific end-user need,
and in this sense is a strong example of open innovation. The idea
is to apply a technology that is already used in other fields, based
on the integration of inertial sensors (IMU) and satellite receivers
(GNSS), to track the kinematics of the human body with great
precision, reliability and continuity.
AUTORI
Tiziano Cosso - Gter
tiziano.cosso@gter.it
Guglielmo Formichella
gugforompt@gmail.com
George Kurshakov – Gter
george.kurshakov@gter.it
GEOmedia n°2-2024 33

AEROFOTOTECA
MONITORAGGIO MULTITEMPORALE DEL GHIACCIAIO
DEL MIAGE (MONTE BIANCO) ATTRAVERSO
L’UTILIZZO DI CARTOGRAFIA STORICA
L’Aerofototeca
Nazionale
racconta…
di Luigi Perotti, Francesco
Parizia, Giacomo Zulato
Sin dalla sua fondazione,
nel 1895, il
Comitato Glaciologico
Fig. 1 - Esempio di Sterosimplex Galileo-Santoni IIb prodotto dalle Officine Galileo (Firenze).
Questi strumenti permettevano la restituzione in planimetria di ciò che veniva osservato sulle
foto aree mantenendo il rigore geometrico;
Italiano (CGI) ha investito
risorse nello studio
dei ghiacciai per monitorare
e comprendere
le loro modificazioni e
le dinamiche ambientali
che le governano. Per
effettuare questi studi,
oltre alla classica fotografia
a supporto degli
aspetti glaciologici, sono
state utilizzate tecniche
di rilievo che potessero
produrre dati di base,
rigorosi e misurabili.
Alcuni di questi prodotti
cartografici sono
stati creati tra gli anni
‘40 e ’70 del secolo scorso,
dall’ Ente Italiano Rilievi
Aereofotogrammetrici (EIRA)
proprio su incarico del CGI.
La società EIRA è stata una
delle più note nel campo del
rilevamento fotogrammetrico
fin dalla sua costituzione
su iniziativa dei tecnici delle
Officine Galileo di Firenze;
grazie all’innovazione dei
macchinari in campo otticomeccanico,
durante gli anni
della sua attività, le Officine
Galileo hanno operato in tutto
il mondo. Per esempio, dal
luglio 1957 al dicembre 1958
venne indetto l’Anno Geofisico
Internazionale (IGY) ovvero
un programma di studi scientifici
su scala globale al quale
partecipò anche l’Italia. In
questo programma vennero
inseriti diversi ambiti di studio,
volti alla miglior comprensione
delle principali proprietà
e dinamiche fisiche del
pianeta, tra essi vi fu anche la
glaciologia. Fu proprio durante
l’Anno Geofisico che venne
stampata la carta topografica
del Ghiacciaio del Miage
1957/1958, restituita ad opera
dell’EIRA, su incarico del
CGI, grazie ai rilievi fotogrammetrici/topografici
effettuati
dal Politecnico di Milano. Per
la restituzione delle curve di livello
l’EIRA utilizzava dei particolari
stereorestitutori come
lo Stereosimplex, prodotto dalle
Officine Galileo su progetto
dell‘Ing. Santoni, uno degli
strumenti maggiormente diffusi
e utilizzati in quegli anni
(Fig.1), visibile presso il Museo
dell’Aerofototeca.
34 GEOmedia n°2-2024

AEROFOTOTECA
Negli ultimi anni il Comitato
Glaciologico ha deciso di digitalizzare
anche tutti i dati in suo
possesso, a partire dalla grande
mole di fotogrammi terrestri
ritraenti i ghiacciai italiani sin
dalla fine del 1800, includendo
anche la cartografia in suo
possesso. In questo contesto si
è deciso di riutilizzare quella
tipologia di dato per ottenere
una visione metrica sul passato,
creando dei prodotti digitali
misurabili e confrontabili
con i prodotti moderni.
In questo contesto, nel 2023,
il CGI ha scansionato e digitalizzato
la carta topografica che
ritrae il Ghiacciaio del Miage,
terzo ghiacciaio italiano per
estensione, situato sul versante
italiano del Monte Bianco.
Avendo un’estensione di circa
10 km2 il ghiacciaio è stato diviso
in due campagne di rilievo
distinte: il Foglio Sud rilevato
nell’agosto 1957 (Fig. 2a) e il
Foglio Nord rilevato nell’agosto
1958 (Fig. 2b).
Acquisito il dato in formato
digitale, si sono potute iniziare
le elaborazioni in ambiente
GIS (Geographic Information
System). Il primo step di elaborazione
effettuato è stato la
georeferenziazione delle due
carte. Questo ha permesso di
co-registrare le due carte rispetto
ai prodotti cartografici
attuali, per renderle pertanto
misurabili e confrontabili con
gli altri prodotti digitali (Fig.
3). Per effettuare la georeferenziazione
sono state sfruttate le
coordinate tridimensionali dei
punti quotati presenti sui due
fogli, correlabili ai punti quotati
presenti sulla cartografia
IGM degli anni ’60 e, in alcuni
casi, agli elementi morfologici.
Successivamente si è effettuata
una vettorializzazione del dato
raster che ha permesso di trasformare
l’immagine delle isoipse
i vettori lineari. A seguito
di una fase di controllo e pulitura
delle isoipse, al fine di ottenere
dati lineari continui per
ciascuna curva di livello, si è
passati alla fase di restituzione
delle quote. In questo passaggio
fondamentale si è attribuito,
manualmente, un valore di
a
b
Fig. 2 - Le due figure ritraggono le carte topografiche relative al Ghiacciaio del Miage. In A si osserva la carta relativa al settore sud, rilevato nel
1957. In B la carta relativa al settore nord, rilevato nel 1958.In azzurro si può osservare la superficie del ghiacciaio. In marrone, invece, sono identificate
le aree in roccia e le morene che circondano la parte terminale del ghiacciaio, con I suoi celebri 3 lobi.
GEOmedia n°2-2024 35

AEROFOTOTECA
Fig. 3 - Sovrapposizione delle due carte topografiche sull'ortofoto 2006, reperibile in formato Web Map Service (WMS) sul sito del Ministero
dell'Ambiente.
quota a ciascuna isoipsa. Le
due carte sono state successivamente
unite attraverso l’interpretazione
manuale dell’area
e intervenendo sulle singole
curve di livello in modo da
“saldare” il settore di giunzione
tra le due carte topografiche
in modo coerente nonostante
la differenza temporale di un
anno che ha generato evidenti
differenze - generate dal movimento
del ghiacciaio - (Fig. 4).
Si è quindi passati alla creazione
di una nuvola di punti. A
a
b
Fig. 4 - In questa figura si può apprezzare in A il settore di giunzione tra il Foglio Sud (isoipse blu) e Nord (isoipse verdi). In B il
prodotto finale e perfettamente armonizzato, tra i due fogli, ormai diventati prodotto unico.
36 GEOmedia n°2-2024

GEOMATICA E ROBOTICA
a disposizione. Inoltre questo
lavoro vuole mettere in luce
e sottolineare come l’enorme
mole di dati in possesso
di questo ente, sia ancora del
tutto attuale e assolutamente
fondamentale al mondo della
ricerca, per la conoscenza, la
pianificazione e la gestione del
territorio alpino italiano.
Fig. 5 - Visualizzazione della perdita di quota tra il modello del 1957/58 e il 2008.
partire dalle isoipse, sono stati
estratti i punti quotati utilizzando
un passo costante lungo
ogni singola curva di livello.
Questo ha permesso di estrarre
una considerevole quantità
di punti 3D che in seguito ad
un processo di rasterizzazione
hanno dato vita al Modello
Digitale del Terreno (DTM).
Questo modello, in formato
raster, attribuisce a ciascun
pixel la quota della superficie
glaciale al momento del rilievo
topografico avvenuto nel
1957/1958.
Il flusso di lavoro nel suo insieme
è stato verificato ad ogni
passaggio in modo da ottenere
un Modello Digitale del
Terreno completo, con un errore
valido per la misura delle
variazioni glaciali e confrontabile
con i modelli odierni.
Si è scelto così di comparare il
DTM 1957/1958 con il dato
DTM più aggiornato ed accurato,
reperibile sul sito della
Regione Autonoma Valle d’Aosta:
il DTM Lidar 2008.
Il paragone tra i due modelli
ha portato alla creazione di
una mappa di evoluzione della
superficie glaciale (DEM
of Difference) in cui vengono
espresse le differenze di quota
evidenziate dal confronto numerico
dei due modelli della
superficie del Ghiacciaio del
Miage (Fig. 5).
Si può notare come la dinamica
glaciale sia molto negativa,
con picchi di perdita anche superiori
ai 60 metri, ma si può
anche notare la presenza di
settori in cui la superficie del
ghiacciaio si è alzata rispetto
al passato. Dal punto di vista
volumetrico si sono persi circa
94 miliardi di m3 di ghiaccio.
Si tenga presente, inoltre, che
la stima della perdita di volume
dal 1957 al 2008 non
è reale, poiché non tiene in
considerazione delle variazioni
volumetriche che il ghiacciaio
ha subito tra i due momenti
temporali, specialmente con
le pulsazioni positive avvenute
tra gli anni ’80 e ‘90 che, più
freddi della media del periodo,
hanno prodotto un temporaneo
aumento di volume del
ghiacciaio.
Questo lavoro mette in luce
la grande qualità e la preziosità
dei dati che l’Aerofototeca
Nazionale dell’Istituto
Centrale per il Catalogo e la
Documentazione (ICCD) ha
BIBLIOGRAFIA
Comitato Glaciologico Italiano (1959-1960)
- Bollettino del comitato Glaciologico Italiano
N-9 II serie (1959-1960).
Istituto Geografico Militare (1970) – Carta
Topografica serie 25. https://www.igmi.org/
prodotti/serie_WMS/2
Ministero dell'Ambiente. (2006). Ortofoto
a colori anno 2006 con relative date del volo.
Derivato da Geoportale Nazionale - Servizio
di consultazione - WMS: http://wms.pcn.minambiente.it/ogc?map=/ms_ogc/WMS_v1.3/
raster/ortofoto_colore_06.map
Regione Autonoma Valle d'Aosta. (2013).
DTM 2008. Tratto da Geoportale SCT - Dati
territoriali Regione Valle d'Aosta: https://mappe.partout.it/pub/geonavitg/geodownload.
asp?carta=DTM08
PAROLE CHIAVE
Fotogrammetria, ghiacciai, Comitato Glaciologico
Italiano, monitoraggio glaciale
multitemporale.
ABSTRACT
Multitemporal glacier monitoring through
the digitalization of old topographic maps in a
Digital Terrain Models and comparison to the
present.
AUTORE
Luigi Perotti 1,2,3,
luigi.perotti@unito.it
Francesco Parizia 2,3,4
Giacomo Zulato 2;
1 - Comitato Glaciologico Italiano
2 - Università degli Studi di Torino
Geositlab - GIS and Geomatics Laboratory
Dipartimento di Scienze della Terra
3 - Università degli Studi di Torino
GEO4Agri Lab - Laboratorio di Geomatica e
Telerilevamento Agro-Forestale
Dipartimento di Scienze Agrarie, Forestali e
Alimentari
4 - Università di Roma “La Sapienza”
Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e
Ambientale
"L'Aerofototeca nazionale racconta.."è a cura di A.
Dell'Anna.
GEOmedia n°2-2024 37

RECENSIONE
MERCATO
UN NUOVO LIBRO DI TOPOGRAFIA
PER LE UNIVERSITÀ
Titolo del libro: Elementi di topografia e trattamenti delle
osservazioni terza edizione
Editore: CittàStudiEdizioni
Prezzo: 37€
ISBN: 9788825174540
Autore del libro: Riccardo Barzaghi, Livio Pinto, Diana Pagliari
Pagine: 560
Elementi di topografia e trattamento delle osservazioni -
Riccardo Barzaghi,Livio Pinto,Diana Pagliari - copertina
Nel secolo scorso, i testi universitari di topografia
non furono molti: di spicco la “Topografia
Generale” di Giuseppe Inghilleri per i tipi
della allora famosa UTET di Torino, fra l’altro recante
il primo testo di calcolo in Fortran. Un poco più
datati i libri di Giovanni Boaga, di Luigi Solaini, di
Giorgio Folloni. Mi si permetta di ricordare, come
ultimo della serie, quello scritto da Bezoari, Monti e
Selvini ancora della citata UTET (2002) e poi basta.
Anche nell’ambito dei libri per gli Istituti Tecnici, dopo
la notevole serie vista verso la metà del Novecento, il
nuovo millennio ha poco da offrire, e per di più con
materiale datato. Basta vedere gli anni di uscita di alcuni
di tali testi:
Topografia generale. Per gli Ist. tecnici per geometri
Lunghezza stampa. 160 pagine · Lingua. Italiano ·
Editore. Conte Edizioni · Data di pubblicazione gennaio
2002
Misure rilievo progetto. Moduli di topografia. Per il
triennio
Autore: Renato Cannarozzo, Lanfranco Cucchiarini,
Walter Meschieri ; Editore: Zanichelli. Anno edizione:
2003.
Topografia. Per gli Ist. tecnici per geometri
Strumenti semplici, misura diretta delle distanze
di Massimiliano Pasini Editore: Calderini Data di
Pubblicazione: 2009
Come si vede, sono passati mediamente vent’anni e
nel frattempo la topografia è molto cambiata, anche
per la commistione con il nuovo trattamento delle immagini
e l’uso locale di droni.
Qualche anno fa, nel recensire un volume del tutto
nuovo su questa stessa rivista, sottolineavo quanto segue:
Scrivere oggi un testo di topografia per i nuovi periti
“CAT”, successori ancora non bene identificati dei geometri,
sarebbe piuttosto difficile, anche per via del nuovo
programma voluto dal MIUR, che chi scrive ha duramente
censurato e non solo su questa rivista. Peraltro
anche nel settore universitario italiano (a differenza di
quanto si vede in Europa) non sembrano spiccare testi
strettamente connessi alla realtà attuale, quella del secondo
decennio del ventunesimo secolo. A sommesso parere
dello scrivente, anche le “lezioni” e le “dispense” delle varie
università nostrane, ricavabili dall’esame su Internet,
sembrano piuttosto datate. Ciò a differenza per esempio,
di quanto leggo su di un paio di testi, ovviamente scritti
nella lingua di Goethe, avuti in omaggio da colleghi del
Politecnico Federale di Zurigo.
Recensivo il bel libro Topografia di Base - Fondamentali
della geomatica per la misura e la rappresentazione del
territorio, autori Aldo Riggio, Renzo Carlucci; Editore:
EPC. Libro dedicato a tutti coloro che praticano il
rilevamento a scopo cartografico indipendentemente
dalla loro formazione tecnica od universitaria. Libro
serio, ben fatto, da autori di pregio e consapevoli di
ciò che era al momento la tecnica della misura e della
rappresentazione; libro che consiglio ancora a tutti
i topografi della benemerita AGIT. Dopo di allora
non è uscito nulla di più, sino ad oggi: infatti proprio
oggidì mi arriva in dono, da cari ed illustri colleghi
del Politecnico milanese, il bel volume: “Elementi di
topografia e di trattamento dele osservazioni”, autori
Riccardo Barzaghi, Livio Pinto e Diana Pagliari, edito
da CittàStudi di Milano, con ben 530 pagine.
I primi due autori sono miei illustri colleghi ed ami-
38 GEOmedia n°2-2024

RECENSIONE
ci del vecchio DIIAR, retto allora da Carlo Monti e
con la presenza di topografi del calibro di Mariano
Cunietti, Corrado Mazzon, Valentino Tomelleri,
Giorgio Bezoari, nonché di un illustre geodeta,
Fernando Sansò. Proprio con lui Barzaghi lavorò assiduamente,
nell’ambito della collaborazione con l’Istituto
Geografico Militare, per la definizione del geoide
italiano, del quale nel libro si danno immagine e dati.
Con non poca meraviglia seguita subito da piacere,
ho sfogliato, e poi letto e riletto con cura questo bel
volume, compiacendomi per ogni sua pagina. Credo
che non vi sia altro libro di topografia, privo del tutto
di immagini degli strumenti relativi: dal teodolite al
livello, dalle stadie ai prismi, dai ricevitori satellitari
alle antenne; approvo totalmente quanto scrivono in
proposito gli Autori: “…volutamente non si è entrati
nella descrizione degli strumenti di misura tradizionali
che sono ancora oggi oggetto di modernizzazione a causa
del pesante impatto dell’elettronica e dell’informatica nel
processo di misura”. Immagino però il sussulto delle
case costruttrici, oggi riunite in gruppi multinazionali,
vedendo La strumentazione topografica relegata in
“Appendice”.
Pensando al loro bel lavoro, mi sono ricordato di
quanto mi disse un giorno, durante un volo verso
Helsinky, Giuseppe Inghilleri: “Vedi, il professore
“professa” mentre l’insegnante si limita ad “insegnare”.
Professa con arte, esercita con maestria, aiuta ed introduce
lo studente nella ricerca del nuovo, del mondo da
scoprire”. Ciò si addice pienamente ai tre autori, indubbiamente
“professori” a pieno titolo. Un’altra novità
piacevole per un testo universitario, è la presenza
assidua di “Esercizi” dopo ogni capitolo: e, badate
bene, non si tratta come accadeva (ed accade ancora
oggi) nei libri per gli Istituti Tecnici, di banali invenzioni
più o meno attendibili, bensì del riporto di operazioni
veramente eseguite sul campo e qui descritte
in modo adeguato.
Corretti e continui i richiami ai fondamenti di geodesia
e di cartografia, ai sistemi di riferimento italiani ed
internazionali, oggi ben più complessi di quanto non
fossero mezzo secolo fa, con immagini impeccabili
e soprattutto “attuali” e non “recuperate”. Le molte,
moltissime formule presenti nel libro sono chiarissime
e redatte con grande cura. Ciò che mi pare forse
un poco ridondante è la parte di trattamento delle
osservazioni, che occupa oltre duecento pagine: anche
se sono ben conscio dell’importanza che tale operazione
ha sui risultati delle misure. Ricordo a tale
proposito le piacevoli discussioni, di molti decenni fa,
con Mariano Cunietti e con Giovanna Togliatti.
Ho notato i riferimenti ad alcuni personaggi di spicco
del mondo passato della geodesia e della matematica;
due parole su Ignazio Porro da un lato, e su Willebrord
Snell van Royen, qui ricordato semplicemente come
Snellius, col suo “trium locorum intervallis inter se datis”
dall’altro, non mi sarebbero dispiaciute, così forse
come il ricordo di quanto fece Carl Friedrich Gauss
per il calcolo.
Sugli strumenti, come già detto, poco ma con grande
chiarezza, con adatte immagini e con la descrizione
dei più adatti sistemi di posizionamento. Del
rilevamento di dettaglio con operazioni topografiche
tradizionali si dice il necessario, dedicandovi la sola
figura 2.1 e non parlando di “celerimensura”, quella
del Porro, giunta seppure in altro modo sino a noi. Si
scrive non di “tacheometro” bensì di “total station”,
quel brutto termine americano (non inglese) che suscitò
ilarità durante una “settimana fotogrammetrica”
a Stoccarda allorché il dottor Helmut Leitz, insigne
topografo, disse: “Ich kenne nur eine Total Station, wo
ich Treibstoff bekommen kann”, conosco solo una Total
Station, quella dove posso avere carburante!
In questo capitolo si sottolinea poi giustamente come
il dettaglio lo si possa oggi ottenere per altre vie, dalle
osservazioni satellitari alla commistione con la fotogrammetria.
Mi sia concesso di fare qui una modesta osservazione.
La sommarietà con la quale sono descritti gli strumenti,
talvolta è forse eccessiva. Si parla della regola
di Bessel, per esempio: ma viene omesso di dire
quanto segue, che tolgo dal citato volume di cui fui
co-autore: “Nei teodoliti elettronici… la presenza di un
microprocessore al loro interno offre possibilità nuove….
anziché eseguire le letture coniugate secondo la regola
di Bessel per ogni osservazione… si potrà inizialmente
collimare un punto lontano ben visibile nelle due posizioni
coniugate…. il microprocessore…. Correggerà
poi tutte le letture fatte da quella stazione ….”. Molte
altre operazioni sono possibili nei teodoliti digitali,
così del resto come nei nuovi livelli utilizzanti stadie
codificate. Per esempio il teodolite Leica-Wild della
serie T compie in via automatica ben 512 letture in
altrettanti settori del cerchio orizzontale, per cui è
inutile eseguire le “reiterazioni” nel caso di operazioni
di triangolazione.
Concludendo, questo bel libro dei tre insigni colleghi,
che è del tutto nuovo come esposizione e figure,
lo raccomando alle ormai molte facoltà di ingegneria
e architettura delle nostre università e naturalmente
ai relativi studenti. Ma servirà anche a molti tecnici
di buona estrazione, se vorranno migliorare la loro
preparazione.
*Attilio Selvini,
già presidente della Società Italiana di Topografia e
Fotogrammetria, SIFET
GEOmedia n°2-2024 39

GUEST
State-of-the-art technology revolutionises
downhill training of the Austrian Skiing Federation
By Sabrina Fischer
Lympik's unique solution
combines digital timekeeping,
GPS tracking and video
analysis to enable the most
detailed analysis of the
entire race course in real
time, without much effort
or technical know-how.
Fig. 1 - In ski races, a hundredth of a second can be decisive for victory.
Fig. 2 – Oculus app and Oculus device.
In skiing, tenths or even
hundredths of a second
can make the difference
between winning and losing,
which is why all areas - such as
optimising the equipment - are
fine-tuned and tinkered with.
Training is also analysed in detail
and, particularly in the final
training sessions on the original
course, the final and correct
adjustment is often decisive for
the athletes' success.
The downhill teams of the
Austrian Skiing Federation have
now made a quantum leap in
training analyses. This
is made possible by
state-of-the-art technology:
specifically, a
combination of digital
time measurement,
GPS tracking and
video analysis. Previously,
only the final
times and 3-4 split
times were compared
during training. With
this new solution, it
is possible to analyse
every detail in minute
detail: you can compare
the exact line of the riders
and the times to see where
speed was lost.
The system was developed
by Lympik, a young Austrian
company. Founder Thomas
Peroutka spent many years as a
competitive ski alpine athlete
himself. "Even as an active athlete,
I dreamed of a sensor that
would tell me with every swing
whether I had gained or lost
time." After years of challenging
development, this vision
became a reality. The downhill
teams of the Austrian Skiing
Federation have been training
with such sensors since 2023.
In addition to the coaches,
specialists from the technology
department of the Austrian Skiing
Federation are also present
at the race training sessions.
They supply the athletes with
the sensors, take care of the
technical set-up at the start and
finish and film the entire training
session with a counter-slope
camera. After the training session,
the videos are uploaded to
the Lympik app and the sensor
data is automatically fed into
40 GEOmedia n°2-2024

WEFLY ITALY
GUEST
the video as an overlay. Within
a few seconds, coaches and
athletes can analyse in which
curve or section time or speed
was gained or lost.
The analyses can be viewed
on the smartphone while on
the slope. Ten data points are
available for every second of the
run, with precise information
on speed, acceleration and line.
"In this way, we can calculate
exactly which line is optimal
for the prevailing conditions
and even make changes to the
equipment if necessary," says ...
from the Austrian Skiing Federation.
The downhill teams of
the Austrian Skiing Federation
use this solution exclusively. We
can look forward to the good
results this winter.
Infobox Lympik
Lympik - a new dimension in
timekeeping and analysis
Lympik was founded in 2019
and uses modern technology for
Fig. 3 – Oculus Shirt in action.
timekeeping, motion tracking
and video analysis to digitalise
timekeeping and data analysis
in sport with easy-to-use
systems and bring it into the
21st century. The company is
based in Wiener Neustadt and
employs four people. Whether
professional training, training
centres or permanent installations
in sports facilities, Lympik's
technology helps to get
the most out of sports activities.
KEYWORDS
Gps; tracking; geomatic; sport technology;
oculus; lympik
ABSTRACT
Lympik's unique solution combines digital timekeeping,
GPS tracking and video analysis to enable the
most detailed analysis of the entire race course in real
time, without much effort or technical know-how.
AUTHOR
Sabrina Fischer
office@lympik.com
Lympik
AVT AIRBORNE SENSING ITALIA
TRENTO
www.avt-as.eu
avt.asi@avt.at
www.capturecat.eu
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RILIEVI AEREI:
IMMAGINI NADIRALI e OBLIQUE
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...E MOLTO ALTRO!

MERCATO
NUOVE FRONTIERE NELL'IMAGING PER
LE DIGITAL TWIN: LOOQ AI
Looq AI ha recentemente lanciato una piattaforma Digital
Twin abilitata all'intelligenza artificiale presentandola a
Distributech 2024 (Orlando, FL, USA), dopo essersi qualificata
nei migliori incubatori di startup americani quali
Incubatenergy Labs 2024 e Forum degli innovatori quali
il NREL Industry Growth Forum.
In varie interviste il CEO e Co-Fondatore, Dominique
Meyer, ha illustrato le potenzialità del sistema, fortemente
indirizzato al rilievo di infrastrutture.
Con l'uso in real-time di una piattaforma clod, la nuova
tecnologia consente la costruzione di una vera asset intelligence
delle infrastrutture dei servizi di pubblica utilità
su larga scala.
L'elemento di innovazione che viene portato è la base geometrica
ricostruibile da immagini
fotografiche in chiara
contrapposizione a quella dei
laser scanner attuali.
Alimentata da una nuova e
fondamentale visione artificiale
e da una tecnologia
di intelligenza artificiale, la
piattaforma Looq si propone
come una soluzione unica
per i professionisti dell'architettura
e dell'ingegneria,
appaltatori e proprietari di
patrimoni immobiliari, per
mappare digitalmente l'infrastruttura del mondo fisico in
pochi minuti, con una precisione pari a quella di un rilievo
topografico di dettaglio.
Fondata nel 2021, Looq AI è una società di intelligenza
artificiale dedicata alla realizzazione di hardware, per
il progresso della digitalizzazione e della diagnosi delle
infrastrutture critiche. I fondatori e i ricercatori di Looq
hanno sviluppato una nuova tecnologia AI per fotocamera
che rende l'acquisizione 3D di livello topografico
economicamente vantaggiosa su larga scala con flussi di
lavoro abilitati all'intelligenza artificiale, semplificando
il processo di generazione di gemelli digitali geometricamente
precisi, georeferenziati e intelligenti.
Lo stimolo iniziale è venuto dalla pressante necessità del
settore pubblico di mantenere, espandere e migliorare la
rete elettrica. Attraverso l’ispezione delle risorse esistenti,
lo sviluppo di nuove strutture e la riparazione delle aree
colpite da disastri, le organizzazioni hanno un urgente bisogno
di informazioni tempestive e accurate per alimentare
i processi decisionali e le operazioni chiave.
Per risolvere queste sfide, sono necessari gemelli digitali
intelligenti, collaborativi e accurati; tuttavia, l’ampia adozione
dei gemelli digitali e dell’ecosistema che li supporta
è stata ostacolata dai costi elevati e dall’onere di tempo
e risorse necessari per acquisire set di dati su larga scala
con una frequenza temporale necessaria per un processo
decisionale efficace.
Nell'intervista recentemente rilasciata a Geo Week News,
Dominique Meyer CEO di Looq AI ci riporta:
"Abbiamo sviluppato un modo fondamentalmente diverso
di creare questi accurati gemelli digitali sfruttando le
fotocamere anziché i laser"
“Le nostre fotocamere offrono oltre 100 volte di più velocità
di campionamento spaziale rispetto ai sistemi laser top di
gamma, consentendo ai nostri clienti di acquisire i dati di
cui hanno bisogno in pochi minuti e su una scala che prima
non potevano fare”.
La piattaforma Looq è uno stack tecnologico profondo
che assembla una soluzione end-to-end per la digitalizzazione
del mondo costruito. Il sistema di telecamere "Q"
proprietario di Looq consente di acquisire dati sul campo
in pochi minuti, che vengono elaborati con il software
di conversione immaginemodello
basato sull'intelligenza
artificiale di Looq
nel cloud per creare gemelli
digitali 3D georeferenziati
e mappe topografiche con
precisione di livello topografico
con informazioni
semantiche dall'intelligenza
artificiale.
Utilizzando la piattaforma
Looq, i team di progetto
possono interagire con i
modelli di gemelli digitali
e le informazioni generate dall'intelligenza artificiale per
completare una moltitudine di attività di ingegneria, rilevamento,
analisi e coordinamento. Ciò offre loro risparmi
operativi in termini di profitti e, soprattutto, rende possibile
l'accesso alle informazioni complete necessarie per il
processo decisionale critico.
La piattaforma Looq è in corso di sperimentazione da parte
di società di ingegneria e allo stato attuale, Looq AI si è
assicurata con successo 2,6 milioni di dollari in una serie
di finanziamenti iniziali guidati da BootstrapLabs, una
società di venture capital focalizzata sull'intelligenza artificiale
applicata e con la partecipazione di Longley Capital
e Spatial Capital. In concomitanza con il suo round preseed
iniziale, Looq AI ha raccolto un totale di un totale di
3,75 milioni di dollari.
Looq AI
Fondata nel 2021, Looq AI è una società di piattaforme
tecnologiche di sondaggio dedicata al progresso della digitalizzazione
e dell'analisi delle infrastrutture critiche.
La piattaforma Looq consente soluzioni rapide e scalabili
Acquisizione 3D di informazioni di livello topografico in
progetti di ingegneria e di servizi pubblici per il processo
decisionale e l'efficienza operativa.
Per ulteriori informazioni, visitare il sito
http://www.looq.ai
42 GEOmedia n°2-2024

MERCATO
Sottocontrollo
Georadar, droni e tecnologie
per infrastrutture e aree
circostanti
Tecnologie anche a noleggio per:
manutenzione strade
> analisi spessore delle pavimentazioni
> mappatura 3D di sottoservizi e cavità
> rilievi pre-scavo, OBI (UXO) e vuoti
ponti e viadotti
> deformazioni o cedimenti
> ispezione strutture, calcestruzzi e parti sommerse
> ricerca di vuoti, ammaloramenti o distacchi
monitoraggio ambientale
> frane, argini, cedimenti o smottamenti
> rilievo di fondali, fiumi e bacini
> ricerca di cavità, discariche, tubi e serbatoi
di stoccaggio abbandonati
> studio di grandi aree inaccessibili
Tecnologie
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GEOmedia n°2-2024 43

MERCATO
RAGGIUNTO IL POLO NORD DAL TEAM
DELLA TRANSGLOBAL CAR EXPEDITION
Il team della Transglobal Car Expedition ha raggiunto il Polo
Nord nella notte tra il 6 e il 7 Aprile 2024.
Alle ore 22:00 (CET) del 6 Aprile è stata organizzata una
call su Zoom dagli scienziati che seguono la missione e gli
esploratori che hanno potuto così festeggiare in diretta lo
splendido risultato raggiunto in soli 2 mesi e mezzo con dei
mezzi terrestri. La redazione di
GEOmedia era presente.
Si aggiunge all'avventura dell'esplorazione
la raccolta di dati
per esperimenti sui raggi cosmici
CosmicPI e sulla illuminazione
notturna, partecipando
e promuovendo lungo il
viaggio due progetti di Citizen
Science (Particle Hunters
Competition e Globe at Night)
Il team ha lavorato come un orologio per gli ultimi 2 mesi e
mezzo senza giorni di riposo con un orario di 12 ore al giorno.
Ora il viaggio riprenderà dopo un piccolo riposo al Polo
Nord per fare le necessarie riparazioni e ricevere i necessari
rifornimenti.
"Riceveremo un pacco con carburante, cibo e pezzi di ricambio
e ci dirigeremo verso sud fino in Groenlandia. Un
grande ringraziamento per il vostro continuo supporto al
nostro equipaggio a tutti coloro che hanno contribuito a
questo da qualsiasi luogo siate adesso!" Vasily Shakhnovskiy
& Transglobal car expedition team.
Otto uomini e quattro mezzi pesanti hanno consentito questa
straordinaria spedizione che, partita da New York il 10
gennaio 2024, sta circumnavigando la Terra attraversando sia
il Polo Nord geografico che il Polo Sud, tornando a New
York da sud più di 18 mesi dopo.
Durante la loro avventura artica,
l'equipaggio ha potuto ricevere
assistenza dalle immagini
satellitari Cosmo SkyMED che
sono state messe a disposizione
dall'Agenzia Spaziale Italiana
(ASI), con il supporto operativo
di e-GEOS (Telespazio/
ASI) che hanno fornito quotidianamente,
nella traiettoria
finale sui ghiacci dell'artico, un'immagine delle dimensioni
fino a 200x200 km, utilizzando le migliori prestazioni dei
satelliti Cosmo di seconda generazione. Basandosi su queste
immagini, la spedizione ha potuto selezionare il percorso più
sicuro ed efficiente per raggiungere il Polo Nord e successivamente
le utilizzerà per il viaggio in Groenlandia.
Da tenere presente che le placche di ghiaccio artico si muovono.
In una notte (notte artica naturalmente, momento di
riposo) gli esploratori si sono risvegliati spostati di circa 5 km
rispetto al punto iniziale di stazionamento. E spesso i distacchi
tra placche sono difficili da superare. Qui l'uso delle immagini
Cosmo ha dato il grande contributo alla spedizione.
La spedizione attraversando sia il polo geografico che quello
magnetico, raccoglie dati cruciali che vanno dallo spessore
del ghiaccio ai poli Nord e Sud al flusso di radiazioni cosmiche
provenienti da regioni remote dell'universo, dall'inquinamento
luminoso allo studio dei cambiamenti fisiologici
umani in ambienti estremi. Il programma scientifico della
missione, nel pieno rispetto della sostenibilità ambientale,
prevede la misurazione di parametri cruciali per comprendere
il cambiamento climatico che sta interessando il nostro
pianeta negli ultimi anni.
CONFERENZA NAZIONALE DI
GEOMATICA E INFORMAZIONE
GEOGRAFICA #ASITA2024
ASITA è il luogo dove professionisti, docenti, ricercatori,
tecnici e professionisti, soggetti istituzionali e territoriali,
società commerciali e più in generale tutti coloro
che operano nei diversi campi della Geomatica possono
confrontarsi su temi specifici, promuovendo una visione
multidisciplinare e integrata del settore della Geomatica
nel tentativo di delineare le cosiddette “best practices”
utili ad un efficace trasferimento tecnologico dei risultati
della ricerca in diversi ambiti applicativi.
ASITA 2024 si terrà a Padova e sarà una grande occasione
per evidenziare il contributo che la Geomatica può
fornire in diversi ambiti applicativi e di ricerca a soggetti
pubblici e privati e per mettere in dialogo il mondo della
ricerca e l’Accademia con quello delle professioni, delle
imprese e delle istituzioni in modo da ascoltare le loro
esigenze e indirizzare adeguatamente i propri sforzi.
44 GEOmedia n°2-2024

MERCATO
Sarà possibile presentare proposte di comunicazione
per la tradizionale collana degli
Atti ASITA e per la pubblicazione Springer
#ASITA2024.
Di seguito alcuni tra i temi di interesse e
gli ambiti applicativi che si tratteranno ad
#ASITA2024:
Temi di interesse
• Intelligenza Artificiale e Geomatica
(GeoAI)
• Nuovi sensori, piattaforme e prodotti del
Telerilevamento
• Sensori, piattaforme e algoritmi per l’elaborazione
di dati fotogrammetrici
• Posizionamento indoor e outdoor, navigazione
e geodesia operativa
• SDI e interoperabilità
• Historical GIS: cartografia e toponomastica
storica
• Geo(big)data, GeoAnalytics, sistemi di
supporto alle decisioni
• Location-Based Services e Web Mapping
• BIM e H-BIM (Historical/Building
Information Modeling)
• Geomatica e formazione curriculare e
professionale
• Programmi spaziali istituzionali e attività
delle Agenzie Spaziali (ASI, ESA, DLR,
CNES, ..): servizi, opportunità di ricerca
ed esperienze
Ambiti applicativi
• Beni culturali e il paesaggio
• Foreste
• Agricoltura di precisione
• Coste e ambiente marino
• Strutture e infrastrutture
• Ambiente Urbano
• Criosfera
• Emergenze e rischi naturali e antropici
• Pianificazione territoriale di città e sistemi
di trasporto intelligenti e sostenibili
• Cartografia ufficiale e Pubblica
Amministrazione
• Cartografia marittima, militare e tecnica
Invia un abstract entro il 31 Maggio 2024
Tutte le informazioni su www.asita.it
Fonte: ASITA
C’è vita nel nostro mondo.
Trasformazione e pubblicazione di dati
territoriali in conformità a INSPIRE
Assistenza su Hight Value Datasets,
APIs, Location Intelligence, Data Spaces
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We support all INSPIRE implementers
Epsilon Italia S.r.l.
Viale della Concordia, 79
87040 Mendicino (CS)
Tel. e Fax (+39) 0984 631949
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www.epsilon-italia.it
www.inspire-helpdesk.eu
GEOmedia n°2-2024 45

AGENDA
30 MAGGIO 2024
TECHNOLOGYforALL
OnTheRoad
Tindari (Italy)
https://www.
technologyforall.it
5 - 6 GIUGNO 2024
GEOBUSINESS
London (UK)
https://www.
geobusinessshow.com/
6 - 7 GIUGNO 2024
14° Workshop AIT - ENEA
Telerilevamento applicato
alla gestione delle risorse
idriche
Bologna
https://aitonline.org/
17 – 20 GIUGNO 2024
43rd EARSeL Symposium
Manchester, UK
https://manchester2024.
earsel.org/
15–19 LUGLIO 2024
Esri User Conference
San Diego (USA)
https://www.esri.com
4-7 SETTEMBRE 2024
International Conference on
eXtended Reality 2024
Lecce (Italy)
https://www.xrsalento.it/
16 - 19 SETTEMBRE 2024
SPIE Sensors + Imaging
Remote Sensing for
Agriculture, Ecosystems, and
Hydrology XXVI
Edinburgh (UK)
24-26 SETTEMBRE 2024
INTERGEO 2024
Stuttgart (Germany)
www.intergeo.de
https://spie.org/
25 – 27 SETTEMBRE
2024
Convegno AIC Associazione
Italiana di Cartografia
Roma (Italy)
https://aic-cartografia.it/
9 – 11 OTTOBRE 2024
Dronitaly
Bologna
https://www.dronitaly.it/it/
25 - 26 OTTOBRE 2024
TECHNOLOGYforALL
OnTheRoad
Foligno (Italy)
https://www.
technologyforall.it
2 - 8 DICEMBRE 2024
FOSS4G
Belem (Brasil)
https://2024.foss4g.org/en/
10 - 13 DICEMBRE
#ASITA2024
Conferenza Nazionale di
Geomatica e Informazione
Geografica
Padova (Italy)
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