geomatics workbooks n° 10 - "foss4git: trento 2011"

Geomatics Workbooks, volume 10

FOSS4G-it, Trento 2011

I

Geomatics Workbooks, volume 10 - Luglio 2011Editor: Marco NegrettiCopertina: Marco NegrettiDisegno di copertina: Sara Lucca, Luana Valentini

Geomatics WorkbooksISSN 1591-092Xhttp://geomatica.como.polimi.it/workbooks/[email protected] Board: M.A. Brovelli, L. Biagi, M. Negretti

Laboratorio di GeomaticaPolitecnico di Milano - Polo Territoriale di Comovia Valleggio 11, 22100 Como

Questo numero dei Geomatics Workbooks è stato realizzato utilizzando il software free Open Source LibreOffice (http://www.libreoffice.org)

II

Anche quest'anno i Geomatics Workbooks dedicano il loro

numero al software libero per l'informazione geografica e

raccolgono una serie di articoli relativi ai lavori presentati al

"XII Meeting degli utenti italiani GRASS e GFOSS", ospitato

quest'anno dall'Università degli Studi di Trento1.

Ringrazio per la collaborazione tutti gli autori che hanno

partecipato alla realizzazione di questo numero e i revisori

per i suggerimenti dati e l'importante lavoro di correzione

che hanno svolto.

Marco Negretti

1 http://events.unitn.it/foss4g2011

III

IndiceGRASS GIS per il pre-processing di TOUGH2

Paolo Berry, Stefano Bonduà, Villiam Bortolotti, Alberto Diolaiti, Carlo Cormio, Elena Lognoli . . 1

Utilizzo di strumenti GIS nel progetto di espansione dell’area protetta di Nova Baden (Minas Gerais, Brasile)

Gerardo Brancucci, Gioia Gibelli, Valentina Marin, Paola Salmona, Erika Engels Venditti ........ 15

Geoservizi web OGC per il monitoraggio ambientale: l'esempio dei dati ARPA della città di Milano per l'analisi della qualità dell'aria

Maria Antonia Brovelli, Andrea Marelli, Marco Negretti ........................................................... 35

ProtectME: servizio web per il catalogo delle opere di protezione

Massimiliano Cannata, Milan Antonovic, Monia Elisa Molinari ................................................. 45

L'utilizzo dei GFOSS nel calcolo dell'Indice di Qualità Morfologica (IQM) dei corsi d'acqua

Luca Casagrande, Corrado Cencetti, Pierluigi De Rosa, Andrea Fredduzzi, Angiolo Martinelli, Annalisa Minelli ....................................................................................................................... 57

Servizio WPS di planning realistico GNSS per l'intero territorio italiano

Tiziano Cosso, Bianca Federici, Domenico Sguerso ................................................................. 79

An automated procedure for the detection of flood prone areas: r.hazard.flood

Margherita Di Leo, Salvatore Manfreda, Mauro Fiorentino ...................................................... 83

Una ipotesi di Sistema Informativo della Sentieristica in Sardegna

Roberto Demontis, Eva Lorrai, Laura Muscas, Sara Maltoni, Giuliano Patteri, Alessio Saba ... . 91

Informazioni geografiche per il governo del territorio. L’uso di software open source per la gestione della cartografia comunale: l’esperienza dei comuni della Provincia di Lecco

Paolo Dilda, Emilio Guastamacchia ....................................................................................... 107

G.I.F.T. – verso un database della flora toscana

F. Geri, L. Lastrucci, D. Viciani, B. Foggi, I. Bonini, S. Maccherini, A. Chiarucci ...................... 115

Analisi di modelli Digitali di Superficie a media e piccola scala in funzione di esposizione e pendenza del versante

Sara Lucca, Maria Antonia Brovelli ....................................................................................... 129

IV

Mappare la densità d'uso dei territori a partire da dati di traffico telefonico con Grass

Fabio Manfredini ................................................................................................................... 139

DTM segmentation and analysis for archaeological hill-top sites recognition in GRASS

Elisa Rosciano, Fabio Cavulli, Marco Ciolli, Alfonso Vitti, Paolo Zatelli .................................. 149

FOSS per la ricerca e soccorso, l'esperienza della Scuola provinciale cani da ricerca e catastrofe onlus Trento

Clara Tattoni, Alberto Bertocchi ............................................................................................ 161

V

Geomatics Workbooks n° 10 - "FOSS4Git: Trento 2011"

GRASS GIS per il pre-processing di TOUGH2

Paolo Berry^, Stefano Bonduà^, Villiam Bortolotti^, Alberto Diolaiti*, Carlo Cormio^, Elena Lognoli*

^DICAM – Dipartimento di Ingegneria Civile, Ambientale e dei Materiali, Università di Bolognavia Terracini, 28 – 40131 Bologna

*CINIGeo – Consorzio Interuniversitario Nazionale per l'Ingegneria delle Georisorsevia di Monte Giordano, 13 – 00186 Roma

Riassunto

Nell'ambito del progetto di ricerca MAC-GEO, finanziato dalla Regione Toscana, rivolto alla definizione di un sistema decisionale integrato, da utilizzarsi nelle procedure di controllo di concessioni per lo sfruttamento di sistemi geotermici ad alta entalpia, gli autori hanno personalizzato e utilizzato il simulatore numerico open source TOUGH2, specificatamente nella versione implementata nel codice dedicato alla calibrazione di modelli iTOUGH2.TOUGH2, sviluppato a partire dagli anni ottanta, è il simulatore per bacini geotermici, ma non solo, di gran lunga più diffuso a scala internazionale; è molto robusto e, grazie alla sua struttura modulare, è molto flessibile. Permette di studiare flussi di fluidi non isotermi, multicomponente e multifase in mezzi porosi continui o fratturati con domini 1D, 2D e 3D e, grazie al metodo di discretizzazione alle Differenze Finite Integrali (IFDM), può anche gestire griglie raffittite con blocchi a geometria irregolare. È scritto in linguaggio Fortran e pertanto può essere facilmente utilizzato sotto diversi sistemi operativi. Nel presente lavoro si farà implicitamente riferimento alla versione realizzata in ambiente Linux.La discretizzazione del serbatoio geotermico con un elevato numero di blocchi migliora notevolmente l'accuratezza del risultato di una simulazione, ma può rappresentare un limite nei processi di history matching e nelle analisi di sensibilità, a causa dell'elevata quantità di dati da gestire.Con script bash realizzati ad hoc, da lanciare in ambiente GRASS GIS ed utilizzando il modulo “v.trimesh”, è possibile generare griglie vettoriali irregolari 3D che rispettano le condizioni geometriche imposte dal metodo IFDM proprio di TOUGH2 e popolare automaticamente un modello numerico con parametri appropriati. Facendo ricorso a mappe raster di elevazione, rappresentative del modello geologico concettuale, si associa automaticamente ad ogni blocco della griglia il materiale che si considera più rappresentativo della realtà. L'insieme di dati strutturati così ottenuto è quindi elaborato con una versione modificata ad hoc di AMESH (un codice FOS distribuito dal Lawrence Berkeley National Laboratory) per ottenere il file di input geometrico di TOUGH2.Infine, un software di visualizzazione (scritto in Java), ulteriore prodotto del gruppo di ricercatori, permette di analizzare i risultati della simulazione più speditamente.

1


L'applicazione di tali strumenti sui grandi bacini geotermici ad alta entalpia della Toscana, ha dimostrato come essi consentano di ridurre sensibilmente i tempi di pre / post – processing nella simulazione full field, specificatamente nelle simulazioni, sia dirette che inverse, di sistemi che necessitino di raffittimenti irregolari.

Introduzione

La simulazione numerica dei giacimenti di georisorseLa simulazione numerica è uno strumento decisionale che permette di valutare le conseguenze delle scelte progettuali e della gestione delle attività su sistemi complessi.Per la ricerca, la valutazione e lo sfruttamento dei giacimenti minerari (solidi, liquidi, gassosi), l'approccio di studio con modelli numerici è, di fatto, inevitabile.La simulazione numerica di un sistema complesso (quale è un giacimento geotermico) richiede, innanzitutto, l'elaborazione di un modello concettuale, che semplifica la realtà geologica e giacimentologica e ne fornisce una rappresentazione fisico - matematica in termini di condizioni iniziali, condizioni al contorno, equazioni di stato, caratteristiche dei componenti del sistema, dominio di indagine (Figura 1).Questo insieme strutturato di informazioni (modello concettuale) deve essere opportunamente manipolato perché sia utilizzabile come input di un codice di calcolo numerico (modello numerico) in modo tale da rendere la rappresentazione matematica, del serbatoio geotermico reale, numericamente risolvibile.Con l'History Matching (stima dei parametri del modello, di cui non si possiedono valori misurati, attraverso la comparazione delle previsioni di produzione simulate con la produzione reale del sistema in uno o più pozzi) e con la Sensitivity Analysis (verifica dell'incidenza, sul risultato finale, della variazione dei valori di singoli parametri o gruppi di essi) si procede alla validazione del modello numerico, da utilizzare per simulare scenari di sfruttamento o di dismissione.Sebbene la sequenza logica appaia perlopiù semplice, la realizzazione del modello concettuale, del modello numerico e la validazione di quest'ultimo impongono la manipolazione di tutti i dati disponibili (nei loro differenti formati) in modo raffinato ma facilmente gestibile. Inoltre, bisogna confrontare i risultati di diverse combinazioni di parametri fisicamente plausibili per selezionare eventuali modelli alternativi.Quando si cerca di rappresentare numericamente bacini geotermici nella loro interezza, quali sono le analisi full field, è facile raggiungere volumi di dati proibitivi. Usualmente si tratta di una mole di dati relativa a decine di migliaia o anche a centinaia di migliaia di nodi.

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Occorre anche considerare che il modello numerico è una rappresentazione dinamica del sistema reale che, conseguentemente, cresce man mano che il giacimento viene coltivato. In altri termini, non appena sono disponibili nuovi dati relativi al sistema in corso di studio, questi devono essere inseriti nel modello.È pertanto del tutto evidente che è utile e necessario disporre di appropriati strumenti di pre- e post-processing.

Il codice di calcolo TOUGH2Per il progetto MAC-GEO è stato adottato TOUGH2 [K. Pruess et al., 1999], codice numerico open source scritto in Fortran, alle Differenze Finite Integrali (IFDM), molto diffuso in ambito internazionale ed ampiamente collaudato nella simulazione di bacini geotermici.Sviluppato dal Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL, California, USA), è il simulatore numerico più utilizzato per lo studio di flussi non isotermi di fluidi multicomponente e multifase in mezzi porosi continui o fratturati a 1, 2 e 3 dimensioni. È uno strumento molto robusto e versatile che attraverso una realizzazione informatica modulare permette di studiare sistemi caratterizzati da diverse condizioni termo-fluido-dinamiche semplicemente agendo su di un singolo modulo intercambiabile denominato Equation of State (EOS). Attualmente esistono circa una quindicina di EOS che permettono di utilizzare TOUGH2 in svariati ambiti, dalla sequestrazione della CO2, al trasporto dei radionuclidi e, ovviamente, nello studio del flusso non isotermo.Specificatamente, in MAC-GEO è stata utilizzata la versione di TOUGH2 incorporata, come subroutine, nel codice iTOUGH2 [S. Finsterle, 2007], sviluppato per la stima e l'analisi di sensibilità dei parametri e per l'analisi di propagazione delle incertezze.

La tassellazione di VoronoiLe modalità di discretizzazione spaziale del dominio d'indagine condizionano sensibilmente la qualità dei risultati ed il tempo di calcolo della simulazione

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Figura 1 - Diagramma di flusso descrittivo della procedura di simulazione numerica dei bacini geotermici (a sinistra), e descrizione degli elementi che costituiscono il modello

numerico (a destra).

SISTEMA

MODELLO CONCETTUALE

MODELLO NUMERICO

History matchingSensitivity analysis

OK?

Modello numerico validato

NO

SI

variazioneparametri

SIMULAZIONE

MODELLO NUMERICO

Discretizzazionespaziale

ParametriPetrofisici

TermodinamiciChimici

Condizioniiniziali

Condizionial contorno

Modellomatematico


numerica.È del tutto evidente che quanto più fine è la discretizzazione del dominio di indagine, tanto minore è l'errore di approssimazione introdotto nel passaggio dal modello concettuale al modello numerico. D'altra parte, con il raffittimento della discretizzazione aumenta esponenzialmente anche il tempo di calcolo che dipende dal numero di equazioni da risolvere.La soluzione, che è un compromesso tra precisione e tempi di calcolo accettabili, prevede la realizzazione di elementi volumetrici più piccoli nelle aree di maggiore interesse e più grandi a distanza da queste, ovvero dove non si hanno variazioni sostanziali (ossia piccoli gradienti) delle variabili oggetto della simulazione e pertanto non vi è interesse ad approfondirne l'indagine.Il metodo di discretizzazione IFDM, che permette di realizzare griglie aventi raffittimenti irregolari, impone che la congiungente i nodi di due blocchi adiacenti del dominio discretizzato sia ortogonale all'interfaccia tra i due blocchi. Tale condizione deve essere verificata nelle tre direzioni spaziali x, y e z.Pertanto, il raffittimento con griglie cartesiane ortonormali, regolari, coinvolge inevitabilmente aree di scarso interesse, conseguentemente con tale metodo si generano blocchi non significativi per gli obiettivi dell'indagine, il che si traduce in maggiori errori di calcolo (se in quei nodi non si dispone di valori misurati, ma devono essere stimati) e in un maggiore tempo di calcolo.Il problema è risolvibile con la tassellazione di Voronoi (Figura 2), che soddisfa le condizioni geometriche richieste dal metodo IFDM e consente di generare griglie a poligoni irregolari con raffittimenti localizzati, evitando in tal modo la generazione di raffittimenti al di fuori delle aree d'interesse (Figura 3).Ovviamente, la più complessa griglia a poligoni irregolari è realizzabile e utilizzabile solamente se si dispone di validi strumenti informatici per la sua gestione, manipolazione e rappresentazione grafica.

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Figura 2 - Nell'immagine a sinistra, triangoli di Delaunay (in nero) e relativo diagramma di Voronoi (in rosso). A destra, altra rappresentazione delle regioni di Voronoi.


Interpretazione dei risultati della simulazioneTOUGH2 riporta il risultato della simulazione in un file di testo contenente un riepilogo delle condizioni iniziali, delle condizioni al contorno e delle equazioni di stato utilizzate, nonché tutti i valori dei parametri presi in considerazione e, relativamente agli intervalli di tempo stabiliti dall'operatore e ai blocchi della griglia, i valori assunti dalle variabili studiate (pressione, temperatura, ecc) (Figura 4).Il contenuto del file di testo è interpretabile rapidamente e correttamente solo da uno specialista dotato di notevole esperienza nello specifico settore e, nel caso si vogliano realizzare grafici e procedere ad ulteriori elaborazioni, i dati contenuti nel file di testo devono essere estratti ed esportati.

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Figura 3 - Griglia ortonormale (a sinistra) e griglia a poligoni irregolari (a destra) con raffittimento localizzato (area di raffittimento con perimetro in rosso) attorno ai punti di

interesse (pozzi geotermici, in giallo).

Figura 4 - Stralcio di risultati di una simulazione dal file di output di TOUGH2. Maggiore è la complessità del modello, più è difficile identificare gli elementi d'interesse e, di

conseguenza, interpretare i risultati ottenuti.


Per facilitare l'interpretazione dei risultati, sono state realizzate da diversi gruppi di ricerca molteplici interfacce grafiche e filtri per l'esportazione dei risultati in formati idonei alla visualizzazione. Gran parte dei software di post – processing forniscono una rappresentazione dell'output sotto forma di valori stimati con processi di interpolazione più o meno raffinati. In altri termini, la visualizzazione del risultato del calcolo non rappresenta il file di output originario, ma valori stimati con approssimazioni che non sempre sono condivisibili e che possono nascondere, attraverso una interpolazione più o meno spinta, dati anomali.

Prodotti per il pre e post – processingPer migliorare l'insieme delle operazioni legate alla simulazione di bacini geotermici toscani ad alta entalpia, gli autori hanno sviluppato strumenti per il pre-processing ed il post-processing dei dati in input e di output del codice numerico TOUGH2.In particolare, sono stati realizzati prodotti rivolti ad ottenere una più efficace ed efficiente creazione, visualizzazione e gestione di modelli numerici 3D, con discretizzazione a poligoni irregolari e raffittimenti localizzati. Nel realizzare questi nuovi strumenti si è tenuto conto della necessità di minimizzare gli errori operativi ed i tempi di preparazione del modello numerico e di calcolo in fase di simulazione. Infine, gli strumenti sono stati realizzati anche con l'obiettivo di disporre di una più rapida e completa interpretazione dei risultati della simulazione, tanto nel formato originale di output quanto nelle necessarie rielaborazioni a supporto dell'esperto in simulazione.

Strumenti dedicati per il pre-processing: GRASS GIS

Elaborazione del modello concettuale e del modello numericoLa totalità delle informazioni utili per lo studio di un bacino geotermico hanno carattere spaziale e sono georiferite, ovvero si prestano, a prescindere dal loro formato d'origine, ad essere utilizzate con strumenti GIS rendendo possibile una più rapida formulazione del modello concettuale sulla base di analisi ed elaborazione dei dati in maniera omogenea e senza errori di sovrapposizione.Lo stesso modello numerico, che rappresenta il modello concettuale, può essere rapidamente realizzato con lo stesso GIS, senza ulteriori conversioni di formato, utilizzando gli strumenti raster, vettoriali e di gestione dei database disponibili.Qualsiasi GIS con funzionalità raster e vettoriali, in linea di principio, consente di creare modelli numerici 3D con raffittimento localizzato e discretizzazione a poligoni regolari. Solo GRASS GIS [M. Neteler, A. Mitasova, 2007], grazie al modulo add-on “v.trimesh”, messo a punto da un utente [J. Carrera-Hernandez, 2008] e che implementa il codice di generazione di griglie 2D irregolari “triangle” [J. Shewchuk, 1996], è in grado di discretizzare il dominio spaziale con griglie irregolari a raffittimento localizzato (Figura 5). Mediante un'opportuna procedura sviluppata dagli autori, è possibile ottenere un modello numerico 3D complesso facilmente gestibile ai fini della simulazione.

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Nel progetto MAC-GEO, il passaggio dal modello concettuale 3D al corrispondente modello numerico 3D è stato realizzato in due fasi (Figura 6):

a) discretizzazione spaziale del dominio indagato in formato vettoriale, con la creazione di una griglia irregolare 2D e, replicando i nodi della prima griglia lungo l'asse z per un numero di volte pari al numero di strati definiti dalla discretizzazione verticale, una griglia irregolare 3D. A questa griglia è associata una tabella degli attributi contenente tutte le informazioni necessarie per generare i file di input richiesti dal codice di calcolo numerico (Figura 7). Tali informazioni sono inserite automaticamente dalla procedura messa a punto, e i dati di default possono essere aggiornati dall'operatore con i classici comandi di interrogazione ed aggiornamento dei database;

b) elaborazione di mappe raster di elevazione, rappresentative delle superfici di separazione tra materiali differenti, per popolare in modo automatico i singoli blocchi del modello geometrico precedentemente creato con il corrispondente materiale (Figure 8 e 9).

La procedura completa permette di ottenere, in tempi sensibilmente ridotti e con un elevato livello di affidabilità, un modello numerico 3D perfettamente compatibile con il metodo IFDM utilizzato da TOUGH2.

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Figura 6 - Flusso di lavoro per la realizzazione del modello numerico a partire dal modello concettuale con la procedura sviluppata nel corso del progetto MAC-GEO.

Modello geologico concettuale 3D

Discretizzazione spaziale con griglie irregolari 2D e 3D

in formato vettoriale

Popolamento automatico del modello geometrico attraverso procedure di

elaborazione di dati raster (mappe di elevazione)

Modello numerico 3D

Figura 5 - Interfaccia grafica dello strumento per la creazione del modello numerico 3D a blocchi irregolari con raffittimento localizzato.


Le fasi precedenti possono essere realizzate grazie alla “suite” di strumenti, sviluppati sotto forma di script bash con interfaccia grafica, messa a punto nell'ambito del progetto. Suite che permette, perciò, di elaborare modelli numerici 3D con discretizzazione a poligoni regolari o irregolari, oppure di creare modelli numerici 3D a partire da griglie 2D esistenti.Una serie di strumenti di supporto, integrati nel GIS, mettono l'operatore in condizioni di elaborare rapidamente mappe relative al dominio d'indagine ed alle aree di raffittimento prescelte, di esportare le due griglie in formato shapefile, di importare i risultati della simulazione e collegarli, mediante opportune tabelle degli attributi, al modello numerico precedentemente creato.

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Figura 7 - Griglia 2D (poligoni con topologia area) e 3D (nodi con topologia punti) irregolare con raffittimento localizzato e relativa tabella degli attributi (visualizzata con interfaccia QGIS).

Figura 8 - Procedura di attribuzione del materiale al blocco a partire da mappe di elevazione.A sinistra il DEM sovrapposto alla griglia 2D. A destra, mappa dei valori medi di elevazione per

ogni poligono, ottenuta a partire dal DEM e dalla griglia 2D con il comando "v.rast.stats".


Per fornire la parte del modello numerico creata tramite GRASS GIS nel formato richiesto da TOUGH2 (un file ascii human-readable) è stato utilizzato AMESH [C.B. Haukwa, 1998], un codice open source scritto in C, sviluppato dal LBNL, che calcola le grandezze geometriche necessarie alla risoluzione delle equazioni di bilancio di massa ed energia di TOUGH2.Questo codice è stato ulteriormente sviluppato in ambito MAC-GEO per fornire anche le altre informazioni necessarie all'automatizzazione della creazione del modello numerico, ed è stato inserito in uno script bash che, selezionato il modello numerico 3D (mappa vettoriale e relativa tabella degli attributi), genera il file di input geometrico pronto all'uso in TOUGH2 (Figura 10).

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Figura 9 - Procedura di attribuzione del materiale al blocco a partire da mappe di elevazione.A sinistra, mappa dei materiali associati ai blocchi di uno strato orizzontale, ottenuta per

composizione di mappe dei valori medi di elevazione tramite procedura avanzata con "r.mapcalculator". A destra visualizzazione tridimensionale (TOUGH2VIEWER) del risultato

dell'operazione descritta.

Figura 10 - GUI dello strumento di esportazione del modello numerico e stralcio di un output della versione personalizzata di AMESH, in cui sono riportati il nome del blocco nel formato

richiesto da TOUGH2, il materiale associato, il volume e l'area del blocco, la terna di coordinate (x,y,z) del nodo del blocco e lo strato orizzontale di appartenenza.


Visualizzazione e post-processing dell'output: TOUGH2VIEWER

La mancanza di idonei strumenti di visualizzazione ed interrogazione di modelli numerici 3D a poligoni irregolari ha orientato il programma MAC-GEO alla creazione del software dedicato “TOUGH2VIEWER” (Figure 11 e 12), un visualizzatore 3D scritto in Java che consente di (Figure da 13 a 16):

• navigare all'interno del modello numerico;• realizzare sezioni orizzontali e verticali;• visualizzare superfici a curve di livello in formato shapefile;• rappresentare graficamente i risultati della simulazione;• visualizzare i valori calcolati per ogni singolo blocco, così come forniti nel

file di output;• rielaborare i valori delle grandezza di ogni singolo blocco con opportuni

approcci geostatistici su griglie regolari equivalenti.

È stato adottato il linguaggio di programmazione JAVA poiché permette di utilizzare il visualizzatore anche sul web. Inoltre, la disponibilità di vaste e potenti librerie grafiche ha consentito di sviluppare agevolmente sofisticate funzioni di visualizzazione e rielaborazione delle informazioni.

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Figura 11 - Schermate del software di visualizzazione. A sinistra la schermata per il caricamento dei file relativi al modello numerico e del file di output della simulazione.

A destra riepilogo dei dati del modello e dell'output caricati.


Figura 13 - Visualizzazione di un modello numerico 3D con discretizzazione ortonormale.Nella parte inferiore della finestra di visualizzazione riportati i valori dei parametri del blocco

selezionato e il tempo di simulazione corrispondente.

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Figura 12 - Finestra di gestione delle opzioni di visualizzazione. È possibile modificare sfondo e luci della finestra di visualizzazione, modificare il colore associato ai materiali o disattivarne la

visualizzazione, inserire valori di soglia per le grandezze visualizzate e caricare superfici a curve di livello in formato shapefile.


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Figura 14 - Visualizzazione 3D con discretizzazione irregolare, dell'andamento della temperatura all'interno del bacino.

Figura 15 - Scatter plot dell'andamento di una grandezza ( pressione) lungo una colonna verticale ad un certo istante di tempo di simulazione.I dati possono essere esportati in

formato tabella.


Conclusioni

Obiettivi raggiuntiCon gli strumenti sviluppati è stato notevolmente migliorato il pre-processing dei modelli numerici per codici di calcolo che utilizzano il metodo alle differenze finite integrali, tanto in termini di riduzione dei tempi di elaborazione di complessi modelli numerici 3D, quanto in termini di riduzione degli errori operativi derivanti dalla gestione e manipolazione della corposa mole di dati coinvolta.Tutte le attività di pre-processing, dalla creazione del modello concettuale alla sua “trasformazione” in modello numerico, sono state integrate in un unico strumento informatico (GRASS) cosicché eventuali aggiornamenti e modifiche del modello possono essere apportate in tempi rapidi.L'analisi e l'interpretazione dei risultati è stata notevolmente semplificata, resa più completa ed accurata con un nuovo strumento di post-processing.La possibilità di creare e gestire modelli numerici 3D, con griglie a geometria irregolare e raffittimento localizzato, in tempi molto ridotti consente di gestire un numero maggiore di simulazioni e di scenari, con conseguenti benefici nell' analisi del sistema indagato. In particolare, ne trae un sicuro vantaggio tutto il lavoro necessario alla calibrazione del modello.

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Figura 16 - Distribuzione della pressione nel bacino geotermico sovrapposto alle curve di livello. La possibilità di visualizzare superfici a curve di livello dei parametri indagati

consente di confrontare efficientemente ed efficacemente i risultati della simulazione con altre informazioni.


Limiti e sviluppi futuriTutti gli strumenti sviluppati per il pre-processing sono script bash e richiamano a loro volta programmi dedicati scritti in linguaggio C, che devono essere presenti nel file system, rendendo la loro gestione relativamente complicata. Inoltre, gli script possono essere migliorati dal punto di vista informatico, eliminando passaggi ridondanti ed implementando in un unico modulo scritto in C tutti gli eseguibili accessori.In futuro, pertanto, si intende portare gli strumenti in un linguaggio ad alto livello ed integrarli in un unico software.Infine, s'intende sfruttare la struttura aperta e personalizzabile degli strumenti messi a punto, sviluppando versioni dedicate ad applicazioni diverse dalla geotermia (vulcanologia, sequestro della CO2, idrologia, valutazioni di impatto ambientale).

Bibliografia

✔ Pruess K., C. Oldenburg, G. Moridis : “TOUGH2 User’s Guide, Version 2.0”. Lawrence Berkeley Laboratory (1999).

✔ Finsterle S. “iTOUGH2 User’s Guide”. Lawrence Berkeley National Laboratory (2007). http://esd.lbl.gov/iTOUGH2/.

✔ Neteler M., Mitasova H. “Open Source GIS: A GRASS GIS Approach. Third edition”. Springer, New York (2007).

✔ Jaime Carrera-Hernandez, University of Alberta, Edmonton Canada (2008). http://www.valledemexico.ambitiouslemon.com/vtrimesh.html.

✔ Shewchuk J.R.: “Triangle: Engineering a 2D Quality Mesh Generator and Delaunay Triangulator”. In Applied Computational Geometry towards Geometric Engineering , Springer-Verlag, Berlin (1996)

✔ Haukwa J.B.: “AMESH. A mesh creating program for the Integral Finite Difference Method: User’s Manual”. Lawrence Berkeley Laboratory (1998).

✔ P. Berry, S. Bonduà, V. Bortolotti, C. Cormio, A. Diolaiti (2010). “Pre and post processing tools for TOUGH2”. European Geothermal PhD Day, Potsdam, Germany, 12 February 2010.

✔ P. Berry, S. Bonduà, V. Bortolotti, C. Cormio, A. Diolaiti, E. Lognoli (2010). “GIS – based Pre – processing tools for TOUGH2”. Risorse geotermiche di media e bassa temperatura in Italia. Potenziale, Prospettive di mercato, Azioni. GeoThermExpo 2010. Ferrara, Italy, 21, 22, 23 Settembre 2010.

✔ P. Berry, S. Bonduà, V. Bortolotti, C. Cormio, A. Diolaiti, E. Lognoli (2010). “TOUGH2VIEWER: post processing tool for the visualization of geothermic models”. Risorse geotermiche di media e bassa temperatura in Italia. Potenziale, Prospettive di mercato, Azioni. GeoThermExpo 2010. Ferrara, Italy, 21, 22, 23 Settembre 2010.

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http://esd.lbl.gov/iTOUGH2/

http://www.valledemexico.ambitiouslemon.com/vtrimesh.html


Utilizzo di strumenti GIS nel progetto di espansione dell’area protetta di Nova

Baden (Minas Gerais, Brasile)

Gerardo Brancucci, Gioia Gibelli, Valentina Marin, Paola Salmona, Erika Engels Venditti

Università degli Studi di Genova - Dip. di Scienze per l'Architettura,Stradone S. Agostino 37, 16123 Genova

Riassunto

A partire dal XVII secolo, lo sfruttamento minerario e l’espansione dei pascoli e delle piantagioni intensive hanno prodotto forti cambiamenti sul territorio del Minas Gerais. In particolare, nell’area collinare della Serra das Aguas, nonostante la presenza di un’area protetta, la copertura forestale è stata ridotta a meno del 10% dell’estensione originaria. Questa risorsa, tuttavia, rimane estremamente importante sia dal punto di vista ecologico, sia da quello idrogeologico, paesistico e turistico.L’utilizzo di GRASS ha permesso di condurre un’approfondita analisi dei principali fattori di rischio e degrado dell’area, in rapporto alla foresta rimanente e di redigere una proposta di espansione dell’area protetta che riduca l’intrusione dei pascoli e delle piantagioni intensive nelle aree di Foresta Atlantica, favorendo la conservazione delle specie animali e vegetali, la riforestazione spontanea del territorio e salvaguardando contemporaneamente l’economia delle comunità locali.Il progetto prevede la realizzazione di barriere vegetali vive a chiudere le aree di foresta invase dai pascoli, formando aree riparate volte a favorire l’espansione spontanea della foresta, che presumibilmente si completerà in circa vent’anni. Il progetto prevede inoltre la creazione di corridoi ecologici lungo i fiumi e a collegamento delle isole di foresta. L’area protetta, attualmente di circa 215 ha, secondo il progetto raggiungerebbe un’estensione di circa 11.265 ha. La riduzione delle aree agricole verrebbe compensata dalla diminuzione del rischio idrogeologico e dei costi correlati e dalla possibilità di sfruttare economicamente le barriere per l’estrazione sostenibile di olio e legname. Inoltre, la legislazione del Brasile e del Minas Gerais, così come alcuni accordi internazionali, offrono ai comuni sgravi fiscali e incentivi proporzionali alla percentuale di foreste e aree protette.

Area di studio

Lo Stato Federale del Minas Gerais (Brasile) Il Minas Gerais è il più grande Stato Federale della regione geografica del Sud-Est del Brasile, con un’area di 588.384 Km². Dista dal mare circa 100 km e fa parte di un vasto altopiano, molto ricco di acqua, che attraversa l’interno del Brasile.

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La maggior parte del territorio è caratterizzata da colline, alternate a profonde vallate e altipiani. Il clima è caldo e piovoso da ottobre a febbraio con acquazzoni quasi quotidiani, mentre è fresco e secco da marzo a settembre. Lo Stato, la cui capitale è Belo Horizonte, conta circa 18 milioni di abitanti. In questa regione si concentrano il 43% della popolazione del Brasile, circa il 60% del PIL e la parte più significativa del mercato brasiliano. Il Minas Gerais produce infatti grandi quantità di ferro, stagno, diamanti, zinco, quarzo e fosfati. Anche il settore agricolo è molto attivo, in particolare per la coltivazione di caffè e frutta e per l’allevamento del bestiame. In alcune aree è sviluppata l’attività turistica, in particolare legata alla presenza di aree montane e stazioni idrotermali. Le infrastrutture esistenti, inoltre, fanno del Minas Gerais il principale nodo stradale e ferroviario del Paese, permettendo un rapido accesso ai mercati nazionali ed internazionali.

Figura 1 – Localizzazione del Minas Gerais.

La Mata AtlanticaLa Mata Atlantica è un tipo di foresta che si estende lungo la costa brasiliana, dal Rio Grande do Norte fino al Rio Grande do Sul, in una stretta fascia tra l’oceano e gli altipiani aridi dell’interno. Occupa aree prevalentemente collinari o montuose, tra gli 800 m. e i 2000 m s.l.m circa, soprattutto lungo i versanti rivolti verso il mare, grazie all'elevata umidità trasportata dai venti marittimi che condensa sotto forma di pioggia quando sale verso le altitudini maggiori. La Mata Atlantica è caratterizzata da un fitto sottobosco arbustivo e da una vegetazione arborea alta circa 30 metri, inframezzata da alcuni alberi che raggiungono i 40 metri di altezza. È una foresta a grande diversità vegetale, in cui si trovano molte felci, anche arborescenti, muschi, orchidee terrestri ed epifite, bromeliacee, palme e alberi di grande portamento, quali le araucarie. La fauna è prevalentemente ombrofila e tollera poco le variazioni di umidità, di

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temperatura e di insolazione. Sono presenti numerose specie di invertebrati, anfibi e rettili, ma anche una ricchissima avifauna e diversi mammiferi, tra cui primati e grandi predatori. Per molto tempo la Mata Atlantica è stata erroneamente considerata una parte distaccata di foresta amazzonica, con cui condivide alcune specie. In realtà il congiunto di specie vegetali e animali che la costituisce può a ragione essere considerato un tipo distinto di foresta. A causa del suo isolamento dalle altre aree di foresta, ospita un'elevatissima percentuale di endemismi: più del 50% delle specie arboree (Mori et al. 1982) e il 95% degli anfibi presenti (Lynch, 1979). Questa diversità, che rappresenta un’eccezionale ricchezza genetica e paesaggistica, al tempo stesso rende la Mata Atlantica estremamente fragile: la distruzione di aree anche piccole di foresta può significare la perdita irreversibile di numerose specie (Clayton, 2003).

Figura 2 – Estensione attuale della Mata Atlântica.

La Mata Atlântica è oggi considerada come una delle foreste tropicali più minacciate di estinzione e come uno degli “hotspots” di biodiversità a livello mondiale, la cui conservazione è prioritaria a livello globale (Clayton, 2003). In origine la Mata Atlantica si estendeva in una fascia lunga circa 2400 Km, ma attualmente è ridotta a circa il 7% della superficie originaria. La parte rimanente più rappresentativa si trova nelle regioni del Sud e del Sud-Est, dove i rilievi scoscesi e la presenza di scarpate rendono più difficile l'accesso. Molte specie endemiche sono oggi a rischio di estinzione e in essa si trovano circa il 70% delle specie animali a rischio di estinzione in Brasile (Clayton, 2003). La degradazione della foresta minaccia inoltre di comprometterne il suo ruolo estremamente importante nella regolazione del clima e delle risorse idriche per le aree circostanti. Al fine di proteggerla, nel 1992 fu creata la Riserva della

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Biosfera (MAB) della Mata Atlantica (www.rbma.org.br), la maggior riserva di biosfera al mondo e la prima fra quelle del Brasile, che con i suoi 350.000 Km2

oggi collega le aree residue di foresta in 15 dei 17 stati brasiliani in cui si ritrovano porzioni di questo bioma, fra cui il Minas Gerais (Clayton & Britto de Moraes, 2004).

Il parco di Nova BadenLa Serra das Aguas, nel sud del Minas Gerais a circa 340 km da Belo Horizonte, ospita un’importante area di Foresta Atlantica. Si tratta di una scarpata lunga circa 32 Km, localizzata lungo una faglia, che collega un’area collinare a circa 850 m s.l.m. con un altopiano situato a circa 1800 m (Ministério das Minas e Energia, 1983). La Serra das Aguas, da cui hanno origine numerose sorgenti, anche di acque termali o minerali, costituisce anche un’importante area di ricarica idrica del Bacino dell’Alto Rio Grande. Questo territorio, tuttavia, è fortemente minacciato dalla crescente pressione antropica (urbanizzazione, agricoltura e turismo) e si è conservato relativamente intatto fino ad ora principalmente per la difficoltà di accesso dovuto alla forte pendenza.Nella zona sud-est della Serra das Aguas è stato istituito nel 1994 il Parco di Stato Federale Nova Baden, che ha un’area di circa 215 ha e comprende l’area di Foresta Atlantica più estesa della Serra das Aguas. Il Parco appartiene alla categoria “Protezione Integrale” e ha come obiettivo la conservazione degli ecosistemi naturali di grande rilevanza ecologica e bellezza scenica, con possibilità di svolgere attività di ricerca, educazione ambientale, ricreative e di turismo ecologico. Tra febbraio 2001 e maggio 2008 ci sono stati 15.030 visitatori. Il bioma principale è la Foresta Atlantica, più specificamente la Foresta Stagionale Semicaducifoglia Submontana (Oliveira-Filho & Fontes 2000), ma la struttura e la composizione delle comunità vegetali del Parco presentano variazioni dovute al gradiente altitudinale (da 860 a 1290 m). La fauna presenta un’elevata diversità, con numerose specie, alcune delle quali a rischio di estinzione (Machado et al., 2005), come le scimmie Alouatta guariba e Callithrix aurita, l’ocelot (Felis pardalis), la lontra (Lontra longicaudis) e l’armadillo gigante (Priodontes maximus).

Figura 3 – Localizzazione del Parco Statale di Nova Baden.

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Obiettivi e sviluppo dello studio

Perché espandere l’area protetta?L’attività antropica nell’area (insediamenti sparsi, pascoli, piantagioni intensive di caffè, allevamento bovino, ecc.) negli ultimi anni ha ridotto drasticamente la Mata Atlantica e la vegetazione di cerrado1 presenti in origine nell’area. Oggi solo il 16% dell’area circostante alla città di Lambari, a Sud della Serra das Aguas, è ancora coperta di foresta.La deforestazione e l’impoverimento dei suoli a causa delle monocolture di caffè, canna da zucchero e altre colture intensive stanno generando varie zone di dissesto nel territorio, specialmente nelle aree a forte pendenza. L’allevamento bovino, praticato da grandi latifondisti sulla cima della scarpata della Serra das Aguas, porta un rischio elevato di contaminazione della falda freatica e di conseguenza delle varie sorgenti presenti in quella zona. A ciò contribuisce anche l’agricoltura intensiva, con l’utilizzo di fertilizzanti, diserbanti ed insetticidi sulla scarpata. Nelle ultime decadi la diminuzione dei prezzi all’origine dei prodotti agricoli (specialmente del caffè) e la mancanza di incentivi finanziari ai contadini hanno favorito l’abbandono di parte dell’attività agricola, specialmente su piccole parcelle gestite a livello familiare o da cooperative, con conseguente emigrazione dei residenti. I grandi latifondisti, proprietari della maggior parte del territorio, spesso lasciano in abbandono le aree meno produttive, concentrando la produzione su quelle più redditizie.Come risultato di tutte queste attività, si riscontra non solo una diminuzione della copertura forestale nell’area, ma anche una frammentazione, per cui della foresta rimangono spesso solo aree isolate disconnesse tra di loro e condannate a sparire nel tempo a causa della costante pressione antropica. La frammentazione della Mata Atlantica comporta inoltre la riduzione dell’habitat per le specie native, soprattutto animali, che risentono anche della mancanza di scambi genetici tra i gruppi isolati. Questo fatto è ulteriormente aggravato dalla diffusione nella foresta di specie esotiche (come il caffè o alcune specie di eucalipto) che entrano in competizione con le specie native. La proposta di espansione dell’area protetta, quindi, risponde all’esigenza di unificare, in un’estensione di foresta continua, i frammenti residui, riattivando le connessioni tra le diverse aree e quindi le funzionalità della foresta.E’ importante sottolineare che dalla conservazione della foresta nativa, dipendono non solo le specie vegetali e animali presenti, ma anche altre importanti risorse, fondamentali per la vita e per l’economia locale, fra cui in primo luogo l’acqua. La stessa foresta rappresenta inoltre una fonte di attrazione notevole per il settore turistico, che ha grandi potenzialità, a patto di garantire la bellezza del paesaggio e l’integrità delle aree forestali, sempre più meta di escursioni e attività didattiche.

Le basi del progettoIl progetto, frutto di una tesi di laurea specialistica in Architettura del Paesaggio presso l’Università degli Studi di Genova, è collegato al programma di ricerca dell’Istituto Statale delle Foreste (IEF) del Minas Gerais

1 Vegetazione autoctona sclerofilla ed eliofila.

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(www.iflorestal.sp.gov.br). In questo contesto, è fondamentale che il progetto dimostri di essere in grado, una volta realizzato, di autofinanziarsi e garantisca la sostenibilità per le comunità locali. A questo scopo, si è cercato di far in modo che le soluzioni proposte tenessero in conto gli interessi delle diverse categorie coinvolte (il personale dell’area protetta, le amministrazioni locali e la popolazione locale) ed è stata data un’attenzione particolare all’effettiva fattibilità di quanto proposto. In particolare, sono state individuate alcune possibili fonti di finanziamento per l’espansione dell’area protetta, soprattutto come investimento per la fase iniziale, fra cui il PROMATA2.Lo sviluppo del progetto ha dovuto far fronte ad alcuni vincoli di carattere tecnico, in particolare relativi alla disponibilità di informazioni sull’area in oggetto. La copertura di dati del Brasile è infatti notevolmente disomogenea e, soprattutto per quanto riguarda la cartografia e i dati ambientali, sono privilegiate le aree amazzoniche rispetto al resto del paese. E’ stato quindi necessario utilizzare dati anche di scarsa qualità o datati, riservandosi di compiere eventuali verifiche sul campo in fase di realizzazione.

Le fasi del lavoroIl lavoro si è svolto in tre fasi:

• una prima fase di raccolta e sistematizzazione dei dati sull’area• una fase di analisi del territorio, per individuarne le principali

caratteristiche, i fattori di rischio e le potenzialità• una fase progettuale vera e propria, in cui vengono proposte soluzioni

alle problematiche individuate in fase di analisi.Le informazioni raccolte sono state elaborate utilizzando Grass 6.4. Ci si è inoltre serviti di Google Earth per ricavare alcuni dati mancanti e come confronto con informazioni emerse dalla cartografia o dai sopralluoghi.La scelta di utilizzare le immagini satellitari di Google Earth per l’analisi dell’uso del suolo, e GRASS per le elaborazioni, ha risposto anche alla difficoltà di reperire dati e alla necessità di fornire all’IEF e al Parco uno strumento utilizzabile anche in assenza di risorse economiche ingenti.

Fase 1: raccolta e sistematizzazione dei dati

I primi dati sono stati raccolti con una serie di sopralluoghi sull’area che hanno fornito soprattutto informazioni di tipo generale, storico, socioeconomico ed ecologico. Tali informazioni hanno permesso di individuare una prima delimitazione dell’area di lavoro. Per la raccolta del materiale cartografico si è fatto riferimento all’IBGE (Istituto Brasiliano di Geografia e Statistica, www.ibge.com.br), Per l’area in esame è stato possibile reperire solo i seguenti materiali:

2 Il PROMATA (PRO= favorevole, MATA= foresta) è un Progetto di cooperazione finanziaria tra il governo del Minas Gerais e la Banca Tedesca per lo Sviluppo (KfW) per appoggiare l’Istituto Statale delle Foreste nella protezione della Foresta Atlantica rimanente. Nella prima fase (2004-2007) il PROMATA ha ricevuto dalla KfW 7,6 milioni di euro ed il governo del Minas Gerais ne ha investito 7,3. Nella seconda fase (2009-2012) il programma riceverà circa 15 milioni di euro.

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Mappa Formato Proiezione Scala Layer

Carta topograficaVettoriale

Corrego alegre 23(usato negli anni ’70 e attualmente in disuso)

1:50.000isoipse, viabilità, idrografia

Mapa Geologico do Estado de Minas Gerais

pdf Non georeferenziato

1: 1.000.000

Per quanto riguarda la carta topografica erano disponibili anche altri layer (centri abitati, confini, ecc…) che tuttavia non corrispondono più allo stato di fatto. Inoltre, anche le curve di livello sono risultate composte da parecchi spezzoni, spesso senza dati relativi alla quota, e questo ha reso necessario la correzione manuale delle carte, unendo i tratti e assegnando a ciascuna polilinea la quota corrispondente sulla base delle mappe cartacee quotate (equidistanza 20 m). Partendo dalle curve di livello è stato poi creato un DTM con risoluzione 10 m .Analogo lavoro di pulizia è stato fatto per la rete idrografica e per il sistema viario. Per questo, in particolare, i dati sono stati aggiornati sulla base della conoscenza diretta dei luoghi e grazie al confronto con le immagini di Google Earth. Le strade sono state inoltre classificate gerarchicamente (autostrade / strade principali, strade rurali sterrate, sentieri, ferrovie).Data la piccola scala della carta geologica, i riferimenti indicati sul reticolo non sono risultati sufficientemente precisi per la corretta georeferenziazione della mappa, quindi si è provveduto ad aggiustamenti successivi confrontando la posizione di una faglia individuabile chiaramente sulla mappa del rilievo.Non essendo disponibili dati relativi all’uso del suolo, è stato deciso di ricavarli servendosi delle immagini di Google Earth. L’area in esame è caratterizzata da relativamente poche tipologie di uso del territorio e da appezzamenti abbastanza grandi e quindi facilmente individuabili sulle foto aeree. Sulla base delle specifiche fornite dall’IBGE per la redazione della mappa dell’uso del suolo brasiliana (IBGE, 2006), sono state individuate dieci categorie di uso e sono stati tracciati i poligoni corrispondenti a ciascuna, riducendo al minimo gli errori topologici e le imprecisioni grazie ad una sequenza di passaggi successivi (eliminazione di errori e buchi, eliminazione di aree sovrapposte, ecc…). Il risultato di questo processo è stata una mappa vettoriale dell’uso del suolo.

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Figura 4 – Categorie utilizzate per la determinazione dell’uso del suolo.

Figura 5 – Mappa vettoriale dell’uso del suolo.

Fase 2: analisi del territorio

I dati e la cartografia raccolti ed organizzati nella prima fase sono stati elaborati per comprendere le caratteristiche del territorio, con particolare attenzione ai principali fattori di rischio presenti. In primo luogo è stata delimitata più precisamente l’area di progetto sulla base della posizione delle faglie geologiche presenti all’intorno della scarpata della

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Serra das Aguas. L’area individuata comprende la scarpata e l’area circostante, per un’estensione di circa 600 km² e include il Parco Statale di Nova Baden e le principali aree di Foresta Atlantica lungo la scarpata.Sono stati quindi considerati gli aspetti legati alla conformazione dell’area in esame e all’uso del territorio. Dal DTM, precedentemente ricavato, sono state elaborate le carte delle pendenze, delle esposizioni e delle fasce altimetriche, utilizzate per l’analisi degli aspetti morfologici dell’area e come base per le analisi di rischio. Tutti i fattori considerati (morfologia, geologia, idrografia, uso del suolo) sono stati prima analizzati separatamente e poi confrontati fra loro per evidenziare le situazioni di maggior rischio (es. perdita di biodiversità, erosione e dissesti dovuti ad inadeguata copertura del suolo, alterazioni della qualità e quantità delle acque superficiali e sotterranee, ecc.).Un esempio di questo tipo di analisi è quella realizzata dal confronto della carta delle pendenze con quella dell’uso del territorio, precedentemente realizzata. In particolare sono stati analizzati gli usi ritenuti a maggiore impatto, ovvero i pascoli e le piantagioni di caffè. La copertura vegetale che forniscono, infatti, è poco adatta a stabilizzare il suolo, soprattutto in aree a forte acclività e con grande quantità di acqua nel terreno. Tali tipologie di uso in aree a forte pendenza comportano inoltre un rischio di contaminazione biologica legato alla diffusione nelle aree circostanti di piante esotiche altamente infestanti (tra cui, oltre al caffè stesso, anche una varietà di graminacea utilizzata come foraggio) dovuto al trasporto dei semi per scivolamento e rotolamento (Dias et al. 2005).

Figura 6 – Pendenza delle aree a pascolo.

Particolare importanza è stata data, ovviamente, all’analisi dell’estensione, disposizione e frammentazione delle aree residue di Mata Atlantica. Le aree a foresta occupano circa il 16% dell’area in esame e sono costituite prevalentemente da aree molto frammentate.

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Figura 7 – Pendenza delle aree a foresta atlantica.

Per l’analisi della frammentazione delle aree di foresta, sono stati considerati anche gli effetti della presenza di fattori di disturbo rappresentati dalle di vie di comunicazione e dai centri abitati in prossimità delle aree a foresta. Sono quindi stati calcolati dei buffer ad ampiezza variabile intorno alle diverse infrastrutture (Forman, 1998, Forman, 2003) e tali aree sono state sottratte alle aree totali di foresta, considerandole come aree disturbate e non rappresentative per la conservazione della biodiversità. Nelle aree rimanenti, inoltre, è stato calcolata un’ulteriore fascia di rispetto di 50 m, considerata come area ecotonale3. Le aree di Mata Atlantica rimaste, che rappresentano i nuclei dell’ecosistema considerato, vengono definite “core areas” e sono aree di primario interesse ambientale (Ingegnoli, 2002). Le aree “core” così calcolate rappresentano il 7% della superficie dell’area di progetto, pari al 42% dell’area di foresta totale. In generale, le aree “core” si presentano molto frastagliate perché “ritagliate” dall’espansione di pascoli e piantagioni ed hanno in prevalenza (74%) estensione minore di 1 ha. Le aree “core” di dimensioni ridotte tendono a sparire nel corso del tempo, principalmente a causa della forte pressione antropica (agricoltura, insediamenti umani, ecc.).

3 Un Ecotono determina una condizione di transizione (zona di confine, fascia di tensione) tra due o più comunità diverse, la cui estensione, pur molto variabile, è sempre minore di quella delle comunità adiacenti. In un ecotono si trovano sia specie proprie delle comunità contigue, che specie caratteristiche dell’ecotono stesso (specie marginali o edge species) (Odum, 1971)

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Figura 8 – Aree buffer soggette a fattori di disturbo.

L’analisi delle aree di Mata atlantica rispetto alle pendenze ed alle esposizioni dei versanti ne ha evidenziato una maggiore concentrazione nelle zone più ripide ed esposte a sud, ovvero meno soleggiate. Nonostante nella fascia collinare e di pianura sia presente una discreta proporzione di foresta, si tratta di macchie molto piccole e poco rilevanti: la scarsa estensione e il perimetro frastagliato non permettono infatti a queste “isole” di avere aree non disturbate al loro interno. Le aree più estese si trovano quindi nella scarpata ed è da queste che deve partire l’azione di tutela.

Fase 3: proposta progettuale

Nell’ambito dell’obiettivo generale di ampliare il Parco Statale Nova Baden a tutta l’estensione della scarpata Serra das Aguas sono state individuate tre principali linee di progetto:

• creazione di “corridoi ecologici” lungo i fiumi e i ruscelli della regione, a collegamento delle aree di foresta lungo la scarpata per favorire lo spostamento e lo scambio genetico tra le specie prima isolate;

• creazione di un’area di foresta continua, che comprenda al suo interno vaste zone “core”, unendo le principali “isole” di foresta presenti sulla scarpata e regolarizzando i contorni attualmente frastagliati delle aree più ampie ancora presenti tramite la creazione di barriere vegetali vive;

• riforestazione puntuale di alcune aree in modo da favorire il processo di rigenerazione spontanea.

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Creazione di Corridoi ecologiciUn corridoio ecologico è un elemento di collegamento funzionale alla connessione tra due aree naturali, che permette lo spostamento della fauna e lo scambio genetico tra specie vegetali presenti ed è considerato un elemento fondamentale in ecologia del paesaggio per garantire la connettività degli ecosistemi (Dramstad et al., 1998).Nel progetto proposto si ipotizzano due tipi di corridoi ecologici:

• Corridoi ecologici “d’emergenza”, da realizzare per primi per collegare le “isole” di Mata Atlantica presenti sulla scarpata della Serra das Aguas, già separate da circa 20–30 anni. Sono costituiti a partire dall’impianto di specie autoctone in fasce continue ampie 100m.

• Corridoi successivi, per collegare le “isole” di foresta Atlantica di valore rilevante, ovvero che comprendono al loro interno parti di area core dispersi sul territorio, con la foresta rimanente sulla scarpata della Serra das Aguas. Sono costituiti a partire da specie autoctone, disposte in fasce continue ampie 100m lungo l’asse di alcuni fiumi e ruscelli.

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Figura 9 – Esempio di corridoio ecologico.

Le barriere Il progetto si propone inoltre di chiudere le parti “scavate” dai pascoli o da altri usi del suolo nel contorno delle aree di foresta esistente sulla scarpata della Serra das Aguas, attraverso barriere di vegetazione localizzate a circa 200m dal bordo frastagliato della foresta stessa. Esse hanno la funzione di:

• creare un ambiente riparato che favorisca la rigenerazione naturale della foresta nella fascia di circa 200m tra le barriere e la foresta;

• creare una separazione tra la foresta e le aree a pascoli o a piantagione intensiva;

• supportare attività produttive, permettendo l’estrazione di legno per l’industria edile e per la produzione d’olio.

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Infatti, per rendere possibile l’ampliamento e la connessione tra i frammenti forestali è necessario anche favorire il mantenimento delle foreste nelle proprietà rurali (IBGE, 2006). A questo scopo, per la barriera sono state scelte due specie di alberi del genere Eremanthus, note a livello locale come “Candeia”, di valore commerciale e che potrebbero incoraggiare gli agricoltori alla sostituzione graduale delle attività attualmente non sostenibili. La Candeia è una pianta pioniera originaria del Sudamerica e si trova nel Nord-Est dell’Argentina, nel Nord del Paraguai e in Brasile negli Stati Federali di Minas Gerais, Bahia, Espirito Santo e Rio de Janeiro (Oliveira-Filho, 2006). In particolare il progetto propone di utilizzare due specie: l’Eremanthus erythropappus, che si sviluppa in suoli poco fertili e sottili a quota variabile tra 900 e 1700 m.s.l.m ed il cui legno è utilizzato principalmente per pali da recinzione, e l’Eremanthus incanus, che si svillupa nelle aree di cerrado, in aree di foresta secondaria e nella caatinga (vegetazione sclerofila tipica brasiliana), prevalentemente tra 650 e 1200 m.s.l.m. e dal cui legno si estrae un olio essenziale, l’alfabisabololo, utilizzato nell’industria cosmetica e farmaceutica (Scoforo et al. 2002).

Figura 10 – Espansione prevista dell’area a foresta.

Il processo di riforestazioneIl progetto prevede infine che la ricomposizione della foresta Atlantica avvenga prevalentemente in maniera spontanea, aiutata dai corridoi d’emergenza e delle barriere di Candeia. Le areee chiuse o circondate da tali interventi puntuali di riforestazione rimangono infatti protette dall’influenza dei pascoli e delle piantagioni e costituiscono un ambiente favorevole per la rinascita, attraverso la propagazione spontanea dei semi, delle piante presenti nelle aree adiacenti di foresta (Dias 2005).

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Figura 11 – Schema grafico del processo di riforestazione.

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Conclusioni

Valutazioni quantitativeLa realizzazione del progetto porterebbe ad un estensione dell’area protetta fino a 11.265 ettari, a fronte di un intervento attivo di piantumazione su 1653 ettari per la creazione dei corridoi e delle barriere. Di questa, la parte “core” occuperebbe circa il 4078 ettari. La frammentazione delle aree forestali nell’area di progetto verrebbe notevolmente ridotta. Si passerebbe infatti da una percentuale del 74% di aree core di dimensione inferiore ad 1 ettaro a una percentuale del 69%L’espansione dell’area protetta comporta una diminuzione delle aree a pascolo e a piantagioni di caffè di 6278 ettari. Parte di queste parcelle in realtà si trovano già in stato di abbandono, perché scarsamente produttive in quanto sovrasfruttate o in forte pendenza4.

Figura 12 – Espansione prevista delle aree core di foresta.

4 Non è stato possibile individuare su Google Earth l’estensione di tali aree perché per alcuni anni dopo l’abbandono mantengono l’aspetto a filari tipico delle piantagioni.

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Figura 13 – Comparazione tra la superficie core delle aree di foresta prima e dopo il progetto.

Figura 14 –Frammentazione delle aree core prima e dopo il progetto.

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Sostenibilità del progettoUna delle più grande sfide di un progetto di conservazione è abbinare le azioni di tutela con le necessità degli abitanti dell’area limitrofa, principalmente per quanto riguarda gli aspetti economici. Sotto questo punto di vista l’espansione dell’area protetta presenta buone prospettive.La diminuzione del rischio idrogeologico porterebbe innanzitutto un beneficio in termini di riduzione dei costi legati alla perdita di suolo e alla messa in sicurezza di insediamenti e infrastrutture. La tutela della falda freatica garantirebbe inoltre la conservazione di una delle principali risorse dell’area (le fonti di acque minerali) e sicuri vantaggi per la salute degli abitanti.In base ad una legge del Minas Gerais, conosciuta come legge “Robin Hood” e legata al trattato di Kyoto per la riduzione delle emissioni di CO2, i comuni ottengono incentivi in base alla percentuale di aree protette rispetto all’estensione del comune (www.fjp.mg.gov.br/produtos/cees/robin_hood). Ampliando il Parco Nova Baden, attualmente di circa 215 ha, a tutta la scarpata della Serra das Aguas, si raggiungerebbe un’estensione di circa 50 volte la sua area originale. Aumenterebbero di conseguenza anche gli incentivi concessi dal governo del Minas Gerais a tutti i comuni limitrofi. Un altro aspetto strettamente collegato riguarda il commercio, discutibile ma esistente, di “crediti di carbonio” a organizzazioni nazionali e/o straniere. Si stima che ogni ettaro di foresta brasiliana sequestri annualmente circa 15 tonnellate di CO2. I governi dei paesi industrializzati pagano attualmente 20€ per tonnellata di carbonio sequestrata e nel 2012 il prezzo dovrebbe essere elevato a 35€ per tonnellata. Le barriere di Eremanthus costituiscono un primo passo verso pratiche di sfruttamento del suolo maggiormente sostenibili, che non richiedono l’utilizzo di erbicidi, pesticidi o irrigazione artificiale. I prodotti ottenuti dalla Candeia raggiungono valori relativamente alti nel mercato. Per esempio, i produttori rurali, nel 2002, pagavano circa 15-20€ ogni 12 pali, mentre le industrie che estraggono l’olio essenziale pagavano circa 20-32 € / m3 di legno idoneo. L’olio di “candeia” naturale grezzo e l’alfabisabololo sono commercializzati nei mercati brasiliani ed europei, raggiungendo fino US$27.00 e US$60.00 il Kg, rispettivamente. Secondo l’Università Federale di Lavras-Minas Gerais, l’ettaro della piantagione di Eremanthus erythropappus dopo 7 anni, vale circa € 2.000,00, essendo il costo d’impianto di circa € 600,00/ha (Scoforo et al. 2002, Perez 2001).In questa direzione, a condizione di un iniziale supporto finanziario dal governo, si potrebbe ipotizzare il passaggio, almeno per i piccoli produttori, dalle colture convenzionali a quelle biologiche di caffè (piantagioni di caffè associate alla coltivazione di specie arboree native ed anche fruttifere), nell’ambito di un circuito di commercio equo-solidale. Un’altra pratica agricola sostenibile che può essere sviluppata con un rapido ritorno degli investimenti iniziali è l’apicoltura, già iniziata da alcuni piccoli produttori.Infine, l’estensione dell’area protetta, favorirebbe lo sviluppo di attività economiche legate al turismo verde. Un turismo ecologico potrebbe portare un notevole beneficio all’area in termini di posti di lavoro direttamente collegati al Parco di Nova Baden, di entrate legate ai biglietti di accesso al Parco, di

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incremento del commercio e dell’attività turistica dell’area, anche collegata al turismo già esistente e in via di sviluppo legato alle sorgenti minerarie ed agli sport d’avventura. L’espansione del Parco, inoltre, potrebbe permettere la promozione di attività di educazione ambientale e di ricerca scientifica, che porterebbero un ulteriore beneficio, non solo economico, al territorio (Plano de manejo do Parque Estadual Nova Baden, 2007).

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✔ Oliveira-Filho A.T. (2006). Catálogo das árvores nativas de Minas Gerais: mapeamento e inventário da flora nativa e dos reflorestamentos de Minas Gerais. Lavras: Editora UFLA, 436p.

✔ Perez J.F.M. (2001). Sistema de manejo para candeia Eremanthus erithropappus (DC. MaccLeish). Lavras: UFLA, 71 p. (Tesi di Dottorato in Ingegneria forestale)

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Siti internet

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http://www.rbma.org.br/

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http://www.iflorestal.sp.gov.br/

http://www.ibge.com.br/


Geoservizi web OGC per il monitoraggio ambientale: l'esempio dei dati ARPA

della città di Milano per l'analisi della qualità dell'aria

Maria Antonia Brovelli, Andrea Marelli, Marco Negretti

Politecnico di Milano - Polo Territoriale di Comovia Valleggio, 11 - 22100 Como

Riassunto

Il lavoro ha avuto come obiettivo quello di implementare, in un caso di studio reale e di interesse generale, alcuni geoservizi web al fine di verificarne e presentarne caratteristiche e potenzialità.I servizi implementati, seguendo gli standard dell'Open Geospatial Consortium (OGC), sono il Sensor Observation Service (SOS), per la pubblicazione e l'accesso a informazioni e misure effettuate da sensori, e il Web Processing Service (WPS), per la condivisione di funzioni e modelli computazionali che operano su dati georeferenziati. Nello specifico è stato realizzato un sistema che, mediante l'accesso a questi geoservizi, permette la pubblicazione e l'elaborazione dei dati raccolti dall'Agenzia Regionale per la Protezione dell'Ambiente della Lombardia (ARPA Lombardia) nell'ambito del monitoraggio della qualità dell'aria. Questi dati sono stati raccolti grazie ad un insieme di sensori sparsi per il territorio lombardo in grado di misurare le concentrazioni nell'aria dei principali agenti atmosferici inquinanti.Per implementare questi geoservizi sono stati utilizzati l'istSOS per il Sensor Observation Service e il pyWPS per il Web Processing Service.

Abstract

The work aims to implement, on a real case study and of general interest, some web geoservices in order to verify and present their characteristics and potentials.The services implemented, following the standards of the Open Geospatial Consortium (OGC), are the Sensor Observation Service (SOS), for the publication and access to information and measurements made by sensors, and the Web Processing Service (WPS), for the sharing of functions and computational models operating on a geo-referenced data. Specifically, we built a system that, through access to these geoservices, allows the publication and processing of monitoring air quality data collected by the Environmental Protection Agency of Lombardy (ARPA Lombardia). These data were gathered through a set of sensors scattered across the Lombardy region, capable of measuring the concentrations of major air pollutants.

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To implement these web geoservices, we used the istSOS for the Sensor Observation Service and the PyWPS for the Web Processing Service.

Introduzione

L'obiettivo principale di questo lavoro ha riguardato l'analisi delle nuove possibilità offerte dalle tecnologie internet nella gestione di dati geografici e di sensori georeferenziati applicando ad un caso di studio reale l'utilizzo di geoservizi definiti seguendo gli standard Open Geospatial Consortium (OGC)5.I servizi geografici implementati in questo studio sono stati realizzati con lo scopo di trovare una possibile applicazione pratica, in modo da verificarne e presentarne le caratteristiche e le potenzialità.Come caso di studio sono stati utilizzati i dati raccolti dall'Agenzia Regionale per la Protezione dell'Ambiente (ARPA) della Lombardia nell'ambito del monitoraggio della qualità dell'aria.I dati sugli agenti atmosferici inquinanti, come monossido di carbonio, PM10, PM2.5, biossido di zolfo oppure benzene, raccolti quotidianamente da diversi anni da una rete di sensori distribuiti sul territorio lombardo, hanno rappresentato un'ottima opportunità per effettuare questo genere di verifiche.Di tutto l'archivio di dati disponibili sul sito di ARPA Lombardia6 si è scelto di considerare ed utilizzare soltanto i dati presi dalle centraline nel comune di Milano relativamente al decennio 1999-2008; questi limiti sono stati decisi solamente per semplificare il processo di acquisizione e di gestione dei dati, ma non vi è alcun impedimento di tipo tecnico o architetturale nei confronti di un allargamento del dominio di interesse del sistema implementato considerando l'intero archivio dei dati ARPA sull'intero territorio regionale.

Servizi Geografici

Per l'implementazione dei servizi geografici si è fatto riferimento agli standard definiti dall'OGC: si tratta di una organizzazione internazionale, composta da oltre 400 membri, che si occupa di favorire lo sviluppo e l'implementazione di standard per la gestione di dati e servizi geo-spaziali. Nell'ultimo decennio ha promosso lo sviluppo di diversi standard per i servizi geografici, sviluppando un gran numero di specifiche, come ad esempio:

• Web Map Service (WMS)• Web Feature Service (WFS)• Web Coverage Service (WCS)• Sensor Web Enablement (SWE)• Web Processing Service (WPS)• ...

Inoltre l'OGC partecipa alla commissione tecnica (ISO/TC21) formata all'interno dell'International Organization for Standardization (ISO) che si occupa di standard nell'area delle informazioni geografiche digitali e di geomatica e alcune delle specifiche realizzate dall'OGC sono diventate anche standard ISO.

5 http://www.opengeospatial.org/6 http://ita.arpalombardia.it/ITA/qaria/doc_RichiestaDati.asp

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Sensor Observation Service (SOS)Il SOS7 appartiene ad un insieme di standard chiamato Sensor Web Enablement (SWE) che raggruppa quegli standard che forniscono gli strumenti necessari per sfruttare le capacità e le potenzialità di una rete di sensori (Sensor Web).I protocolli ed i servizi offerti dall'architettura SWE permettono di implementare reti di sensori eterogenei interoperabili, scalabili ed orientati ai servizi in grado di rilevare nuovi sensori, scambiare ed elaborare osservazioni.Nello specifico il SOS è utilizzato per la pubblicazione e l'accesso a informazioni e misure effettuate da sensori in grado di monitorare diversi tipi di fenomeni come temperatura, pressione, agenti inquinanti, immagini satellitari, etc.Lo standard SOS (versione 1.0.0) prevede quattro possibili livelli di implementazione, detti profili.Il Core Profile è composto dalle tre operazioni di base, requisito minimo per essere conformi allo standard, che permettono di ottenere la descrizione del servizio (GetCapabilities), informazioni dettagliate sui sensori (DescribeSensor) e i dati rilevati dai sensori (GetObservation).Il Transactional Profile aggiunge al core profile le funzioni necessarie per registrare nuovi sensori ed inserire nuove osservazioni.L'Enhanced Profile raggruppa le funzioni opzionali non transactional (ad esempio la GetObservationByID che permette di ottenere una particolare osservazione in base all'identificativo).Con il termine Entire Profile si indicano quei servizi che implementano tutte le caratteristiche dello standard (core, transactional ed enhanced).

Web Processing Service (WPS)Il WPS8 è uno standard per condividere l'accesso a funzioni, calcoli e modelli computazionali che operano su dati georeferenziati. Lo scopo del WPS è quindi quello di standardizzare il modo in cui i processi geo-spaziali vengono invocati così da ridurre e facilitare notevolmente la quantità di lavoro richiesto per l'implementazione e l'adozione di tale servizio.Il servizio (versione 1.0.0) prevede le richieste di:

• GetCapabilities, che fornisce la descrizione dei processi offerti dal servizio WPS;

• DescribeProcess, che fornisce informazioni relativamente ad ogni processo (input, output, formati supportati, ...);

• Execute, che invoca l'esecuzione di uno specifico processo.

Tecnologie utilizzate

➢ istSOS- http://istgeo.ist.supsi.ch/site/projects/istsos

➢ pyWPS- http://pywps.wald.intevation.org/

➢ PostgreSQL + PostGIS- http://www.postgresql.org/- http://postgis.refractions.net/

7 http://www.opengeospatial.org/standards/sos8 http://www.opengeospatial.org/standards/wps

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➢ GRASS- http://grass.osgeo.org/

➢ OpenLayers- http://openlayers.org/

➢ MapServer- http://www.mapserver.org/

Il servizio SOS

Per realizzare il servizio SOS è stato utilizzato il software istSOS (Istituto Scienze della Terra Sensor Observation Service). Si tratta di una implementazione dello standard OGC Sensor Observation Service sviluppata dall'Istituto Scienze della Terra della Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana (SUPSI).Il software è scritto in Python e per la gestione dei dati utilizza come database PostgreSQL/PostGIS. Il pacchetto è distribuito sotto licenza GPL.Il servizio istSOS richiede un database con una struttura ben definita all'interno della quale saranno archiviate tutte le informazioni necessarie al suo funzionamento.La fase di popolamento del database con dati già disponibili può essere quindi abbastanza critica dovendo rispettare l'organizzazione predefinita del database.Nel nostro caso i dati delle osservazioni messi a disposizione dall'ARPA sono semplici elenchi di misure in formato CSV.Per effettuare l'operazione di popolamento del database in modo efficiente sono stati sviluppati due script in grado di automatizzare il processo. Questi script leggono i file CSV, analizzano ed estrapolano i dati generando poi dei file XML per le richieste di registerSensor e insertObservation da inviare al server SOS, effettuando così il popolamento del database.In Figura 1 la descrizione sintetica della struttura del database.

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Figura 1 – Descrizione sintetica della struttura del database.

Il servizio WPS

Per la realizzazione del servizio WPS è stato utilizzato il software pyWPS. Si tratta di una implementazione dello standard Web Processing Service distribuita sotto licenza GPL e dal 2009 sostenuto principalmente da HS-RS, compagnia che opera nel settore del telerilevamento in Cechia e membro dell'OGC. L'applicazione è scritta in Python ed anche i processi dovranno essere definiti in questo linguaggio. Il vantaggio maggiore nell'utilizzare questo strumento è che supporta nativamente GRASS, applicazione open-source GIS per la gestione e l'analisi di dati geo-spaziali, il processing di immagini, e la produzione e visualizzazione di mappe, utilizzato da noi come motore di calcolo per la realizzazione dei servizi WPS.Il server WPS è semplicemente un modello che permette la standardizzazione di processi ai fini della loro condivisione ed interoperabilità, non implementa perciò nessun processo o funzionalità, ma semplicemente descrive come essi devono essere sviluppati.Per il nostro servizio WPS sono stati implementati due processi:

• interpolation, per interpolare i dati delle osservazioni relativamente ad un determinato istante;

• monthlyAverages, per il calcolo delle medie mensili delle osservazioni.

WPS - InterpolationPermette di ottenere una carta di interpolazione partendo dai valori osservati di ciascuna centralina e dalle loro posizioni: tale immagine georeferenziata può essere sovrapposta ad altra cartografia in modo da poter valutare la

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distribuzione di un particolare inquinante sul territorio partendo da misure puntuali.

• Input: proprietà osservata, giorno• Output: immagine PNG

Il processo di calcolo è realizzato utilizzando il modulo v.surf.idw di GRASS che effettua l'interpolazione con il metodo dell'inverso della distanza e permette di ottenere una carta raster di valori interpolati, generata a partire da un set di dati puntuali distribuiti irregolarmente nello spazio.Il processo si articola in quattro passi:

1. vengono estratti dal database i valori e le coordinate di ciascun sensore e viene generato un layer vettoriale di punti (v.in.ascii);

2. si definisce la regione di interpolazione (g.region) a partire dall'estensione della carta vettoriale dei punti con una risoluzione di 5x5 metri, estesa di 1 km per lato: in questo modo è possibile valutare anche l'effetto nelle zone di bordo;

3. si genera un layer raster contente l'interpolazione dei punti (v.surf.idw);4. si associa al raster una palette di colori (r.colors) ed infine si crea

l'immagine finale in formato PNG (r.out.png).

WPS - monthlyAveragesRestituisce le medie mensili per ciascuna proprietà osservata relativamente ad un anno.

• Input: proprietà osservata, anno di interesse• Output: valori puntuali della propietà osservata

Il processo non esegue l'interrogazione direttamente sul database delle osservazioni, ma utilizza una tabella intermedia in cui sono state precedentemente calcolate le medie mensili di ciascuna osservazione e che permette di ottenere il risultato in tempi ragionevoli e senza la necessità di doverli calcolare ad ogni richiesta effettuata.Per mantenere allineata la tabella delle medie con i valori giornalieri inseriti di volta in volta è stato realizzato uno script in grado di aggiornare in automatico la tabella in base all'arrivo di nuovi dati.

Consultazione dei dati

L'interfaccia web di navigazione e consultazione (Figura 2) accede ai servizi offerti dai server SOS e WPS generando in modo opportuno le chiamate ai server in base ai parametri indicati dall'utente e visualizzando nell'interfaccia web la cartografia restituita da questi come output.Per la realizzazione del portale web è stato utilizzato MapServer, piattaforma open source per la pubblicazione on-line di dati spaziali e mappe ed OpenLayers, un framework, scritto in Javascript, che fornisce gli strumenti per inserire in una pagina web la cartografia e i controlli necessari per la navigazione e l'interrogazione. Il linguaggio lato server utilizzato per l'implementazione è PHP, mentre le funzioni lato client sono state realizzate in Javascript.Al fine di rendere l'informazione visualizzata più descrittiva e rendere il posizionamento dei risultati delle osservazioni maggiormente esplicativo, sono

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stati aggiunti altri layer, ottenuti dal Geoportale della Regione Lombardia9: Carta Tecnica Regionale in scala 1:10000 come sfondo, la rete ferroviaria, la rete stradale, e le aree protette.

Figura 2 – Interfaccia web di navigazione e consultazione.

Interrogazione del server SOSPer selezionare in modo semplice i dati di input per la richiesta di getObservation al server SOS l'utente ha a disposizione dei menu a tendina per scegliere il fenomeno, l'anno e l'ora (se il fenomeno di interesse ha più rilievi nella stessa giornata) e una barra di scorrimento tramite la quale selezionare il giorno di cui si vogliono ottenere le osservazioni (Figura 3). Una volta effettuata la selezione, dei segnaposto di colore diverso in base al valore rilevato saranno visualizzati sulla carta in corrispondenza dei sensori. Altre informazioni di dettaglio sul sensore e il valore osservato sono forniti mediante un popup (Figura 4).

9 http://www.cartografia.regione.lombardia.it/geoportale

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Figura 3 – Selezione dei dati SOS

Figura 4 – Visualizzazione dei dati.

Interrogazione del server WPSIn questo caso sono state realizzate due differenti form, una per ciascuno dei servizi offerti.L'operazione di interpolation è stata implementata realizzando una form di selezione dell'istante in cui ottenere interpolazione (si specifica anno, ora e giorno, come per il servizio SOS): l'utente ottiene l'immagine dell'interpolazione direttamente sovrapposta alla mappa corrente, con un livello di trasparenza tale da poter permettere di vedere anche gli altri layer visualizzati (Figura 5).Per il processo monthlyAverages, tramite una barra di scorrimento che permette di visualizzare i dati da un mese all'altro, si crea una sorta di animazione che permette di intuire il trend delle medie mensili delle osservazioni nell'arco di un anno (Figura 6). L'utente, dopo aver selezionato l'anno ed il fenomeno a cui è interessato, effettua la richiesta al server WPS e tramite la barra di scorrimento visualizza le relative medie mensili. I segnaposto sono aggiornati in base al mese corrente senza la necessità di dover effettuare al cambiamento del mese una nuova richiesta al server WPS.Per ottenere questo effetto i risultati sono stati organizzati in una pila di 12 layer differenti, passati tutti come risposta alla richiesta: in base al mese selezionato sarà poi messo in primo piano e visualizzato il layer corrispondente.In questo modo l'utente è in grado di muoversi da un layer all'altro

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istantaneamente, riuscendo così ad analizzare l'evoluzione delle medie mensili nell'arco di un anno in maniera molto efficace, senza dover effettuare ogni volta una richiesta al server.

Figura 5 – WPS Interpolation.

Figura 6 – WPS monthlyAverages.

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Conclusioni

La principale criticità riscontrata riguarda una limitazione intrinseca delle tecnologie utilizzate: il software istSOS, utilizzato per l'implementazione del servizio SOS, necessita di una struttura predefinita per il database delle osservazioni. Da una parte questo assicura l'aderenza alle specifiche del geoservizio e di conseguenza una migliore interoperabilità; d'altro canto pone un vincolo nell'organizzazione dei dati. Si pensi inoltre alle difficoltà che si incontrerebbero se si dovesse integrare il SOS con un sistema già operativo, con un proprio database già organizzato secondo logiche diverse, al quale si volesse aggiungere la capacità di offrire i dati mediante un servizio SOS.In generale le tecnologie implementate sono comunque risultate funzionali e ben progettate: la semplicità di configurazione e di installazione dei software utilizzati ne possono favorire la diffusione in progetti più ampi di questo semplice esempio.Il lavoro svolto in questo progetto si è posto comunque come obiettivo quello di identificare una possibile applicazione e mostrare alcune delle possibilità offerte dai servizi geografici implementati: si è trattato di una implementazione di base, la quale potrebbe senza dubbio essere resa più funzionale, migliorando e potenziando le possibili interazioni dell'utente con il sistema.Resta da verificare la possibilità di trattare dati eterogenei (ad esempio sensori mobili) che introdurrebbero un maggiore grado di complessità al progetto.

Bibligrafia

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✔ M.A. Brovelli, G. Giori, M. Mussin, M. Negretti (2010), "Studio e sviluppo di un geoservizio internet per il monitoraggio ambientale", Geomatics Workbooks n° 9

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✔ PyWPS 3.2.0, documentazione online: http://pywps.wald.intevation.org/documentation/pywps-3.2/

✔ PyWPS Course v3.x documentazione online: http://pywps.wald.intevation.org/documentation/course/

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ProtectME: servizio web per il catalogo delle opere di protezione

Massimiliano Cannata, Milan Antonovic, Monia Elisa Molinari

SUPSI, DACD, Istituto scienze della Terra

Riassunto

Il lavoro qui presentato ha come oggetto la realizzazione di un sistema di catalogazione, gestione e visualizzazione di informazioni legate alle opere di protezione da pericoli naturali. Avere una visione generale di dove, come, quando ed in che stato le opere di mitigazione del rischio realizzate siano presenti sul territorio è infatti un'informazione fondamentale per una corretta gestione del territorio in relazione ai pericoli naturali.L'Istituto scienze della Terra (IST) in risposta a questa esigenza, manifestata dalla Confederazione Svizzera ed a livello locale dal Cantone Ticino, ha progettato e realizzato un sistema (PMES, ProtectME Service) composto da: (i) un modello dei dati definito tramite schema XSD, (ii) un servizio Internet analogo a quelli definiti dall'Open Geospatial Consortium (OGC) e (iii) un'interfaccia grafica basata sul Web per l'accesso al servizio sviluppato.Questo sistema è stato sviluppato utilizzando i linguaggi Python e JavaScript, e con alcune loro librerie specifiche, ed avvantaggiandosi del database PostgreSQL con estensione spaziale PostGIS. L'articolo presenta un'indagine conoscitiva dello stato dell'arte in Svizzera, le tre componenti del sistema ed infine alcune considerazioni finali e lavori futuri previsti.

Abstract

The executed study aims to realize a complete system for the catalogue, management and visualization of information related to the natural hazard protection works. Having a comprehensive understanding of where, how, when and in which status the executed mitigation works are is crucial for an effective natural hazard risk management.The Institute of Earth sciences (IST) to fulfill the need expressed by the Swiss Confederation, at a national level, and by the Canton Ticino, at a local level, has designed and realized a system (PMES, ProtectME Service) composed by: (i) a data model defined using XSD schema, (ii) a Web service, similar to those defined by the Open Geospatial Consortium (OGC) and (iii) a Web based user interface for the access to the developed service.The system has been implemented by using the Python and JavaScript programming languages, throughout the usage of specific libraries, and taking advantages of the PostgreSQL database with the PostGIS spatial extension. This paper presents the cognitive investigation on the state of the art in Ticino, the

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three components of the system and finally some conclusions and considerations.

Introduzione

In questi ultimi anni, un'accresciuta consapevolezza del pericolo causato da eventi naturali ha portato ad integrare all'interno delle politiche nazionali ed internazionali delle strategie di riduzione del rischio (UN/ISDR, 2008). A tal proposito, i risultati di queste politiche sono in generale da considerarsi soddisfacenti, in quanto hanno consentito di ridurre quella che è la conseguenza più drammatica di un evento naturale distruttivo: la perdita di vite umane (PLANAT, 2005a). A livello più generale è però possibile notare come a questa importante diminuzione non sia associata anche la riduzione dei danni materiali. Questo comportamento, evidenziato dai dati storici (PLANAT, 2005b), è molto probabilmente dato dal fatto che l'elevato tasso di sviluppo ha portato ad esporre al rischio più elementi di quanto era successo nel passato; inoltre occorre anche considerare che il valore degli immobili nel corso degli anni è cresciuto in maniera esponenziale portando ad un innalzamento nel tempo del valore dei danni causati da uno stesso evento. In ultimo, non va dimenticato che le dinamiche dei cambiamenti climatici in atto sul nostro pianeta, hanno portato ad osservare eventi naturali pericolosi di intensità sempre maggiore.La mappatura delle zone di pericolo costituisce la base fondamentale per poter sviluppare efficaci politiche di riduzione del rischio (OECD, 2010). Per questo motivo la Confederazione Svizzera ed i cantoni hanno promosso e sviluppato delle banche dati geografiche che consentono di mettere in relazione i pericoli con le attività, le infrastrutture e le persone presenti sul territorio. L'importanza delle informazioni geografiche è stata anche ribadita dall'ultima legge Svizzera sulla geoinformazione1 (in accoglienza anche delle linee guida europee in materia di geodati esplicate dalla direttiva INSPIRE) che cataloga le aree di pericolo come geodati di base di interesse federale e che quindi tutti i cantoni devono mantenere ed essere in grado di fornire.Sebbene queste informazioni costituiscano la base per la presa di decisioni corrette nella gestione del rischio, ragionando a lungo termine, occorrerebbe effettuare una valutazione su quale sia il corretto valore di sicurezza che si vuole assicurare (quale rischio può essere accettato?) e quale prezzo si è disposti a spendere per garantirlo (quale costo è adeguato per la riduzione del rischio?): purtroppo attualmente esistono pochi strumenti capaci di organizzare informazioni utili a valutare queste domande in maniera strutturata ed obiettiva.Per questa ragione, su mandato del Canton Ticino, l'Istituto di scienze della Terra (IST) ha studiato, progettato e sta realizzando un sistema di gestione delle informazioni legate alle opere di protezione che possa essere di supporto all'amministrazione nel capire quali, quante e dove esistano opere di protezione da pericoli naturali, quali siano i relativi costi ed investimenti sostenuti, nonché quale sia il loro stato di conservazione e quali le aree

1 Legge federale sulla geoinformazione (LGI), RS 510.62, http://www.admin.ch/ch/i/rs/c510_62.html (27 maggio 2011)

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http://www.admin.ch/ch/i/rs/c510_62.html


vengono protette.Sebbene il lavoro qui presentato sia in corso d'opera, nel presente articolo vengono proposte: l'analisi di alcuni sistemi di catalogazione esistenti in Ticino; il modello logico adottato; il servizio Web sviluppato ed i relativi schemi proposti; l'interfaccia grafica, basata su Web, per l'utilizzo del servizio. In ultimo saranno presentate alcune considerazioni finali ed idee di sviluppo future.

Stato dell'arte in Ticino

Il primo passo del progetto è stato quello di valutare quali strumenti fossero in vigore per la gestione delle opere di protezione in Canton Ticino, al fine di comprendere quali potessero essere le esigenze e le necessità locali. A tal fine sono stati valutati tre sistemi di catalogazione delle opere: il sistema gestito delle Ferrovie Federali Svizzere (FFS), il sistema del Consorzio del Cassarate, ed infine il sistema dell'Ufficio federale delle strade (USTRA).Mentre quest'ultimo è attualmente basato esclusivamente su catalogazione cartacea (anche se un'informatizzazione in banca dati pare sia in corso d'opera), il Consorzio del Cassarate dispone di un WebGIS che consente la localizzazione geografica delle opere di premunizione sottoposte a controlli e manutenzione (camere di ritenzione, argini, canali e briglie) con la possibilità di visualizzare delle schede in formato PDF (figura 1) le quali riportano alcune informazioni su ciascuno di questi elementi.

Figura 1 - Esempio di scheda del Consorzio del Cassarate relativa ad un argine.

La problematica principale in questo caso riguarda la carenza di informazioni, le quali si limitano, in generale, a specificare un’ubicazione (coordinate, nome locale), il materiale di costruzione ed un’immagine fotografica. Solo per le camere di ritenzione è indicato un parametro tecnico: la volumetria.Le FFS dispongono di un archivio su supporto informatico di tipo FileMaker (figura 2), assimilabile ad una raccolta di fogli Excel, nei quali sono inseriti i dati di circa 1500 manufatti suddivisi per zone di ubicazione.

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Figura 2 - Esempio di scheda delle FFS.

L’analisi delle schede FFS ha evidenziato le seguenti criticità:• nomenclatura dei manufatti non standardizzata;• disponibilità delle sole coordinate puntuali di ciascun elemento

indipendentemente dalla sua geometria;• assenza di informazioni specifiche in merito al tipo di protezione offerta

dall’elemento;• mancanza di definizione chiara dei dati tecnici relativi ad alcuni

manufatti.Sebbene le FFS abbiano in atto un progetto che mira all'informatizzazione strutturata delle opere di protezione di loro competenza, va sottolineato come questo progetto focalizzi la propria attenzione soprattutto sulla raccolta di informazioni per la manutenzione, senza considerare l'aspetto socio-economico (costi e benefici).A seguito di questa prima indagine sullo stato dell'arte in merito alla gestione delle opere di protezione in Canton Ticino, sebbene non si possa considerare l'analisi sopra esposta come pienamente esaustiva, si può dedurre che non esistono attualmente modalità condivise e definite per la raccolta e gestione delle informazioni legate alle opere di protezione: questo fatto non consente al governo di accedere in maniera interoperabile ad informazioni che siano complete ed integre.

Schema concettuale e modello dei dati

Sulla base della ricerca condotta sui sistemi di gestione delle opere di protezione in Canton Ticino, e tenendo in considerazione:

1. le indicazioni formulate dalla confederazione tramite la documentazione tecnica messa a disposizione dall’ufficio federale dell'ambiente (UFAM, 2006a; UFAM, 2006b) incentrata principalmente sulle problematiche di carattere amministrativo relative all’opera di protezione e al progetto complessivo a cui si riferisce, e

2. i moduli proposti dal Canton Grigioni (AFW, 2007), orientati invece alla gestione della manutenzione delle strutture di protezione

è stato progettato uno schema concettuale che consentisse di tenere in

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considerazione le informazioni utili sia per l'attività di manutenzione che per quella di analisi.In particolare, in questa fase dello studio, ci si è concentrati nella realizzazione del sistema di catalogazione, lasciando la realizzazione di dettaglio della parte di manutenzione ad attività future.Lo schema concettuale delle informazioni è strutturato secondo l'approccio gerarchico proposto qui di seguito (figura 3): a capo vi è il progetto nell’ambito del quale una o più opere vengono realizzate; seguono le informazioni relative ad ogni opera di protezione, intesa come l’insieme di tutti gli elementi di protezione realizzati per una finalità comune; a coda vi sono ovviamente i singoli elementi.Per meglio chiarire il concetto appena espresso, riportiamo qui un esempio: il governo ha stanziato dei fondi per la mitigazione del rischio idrogeologico (progetto); questo progetto prevede la realizzazione di due interventi principali (opere) mirati alla laminazione delle piene (opera 1: difesa idrologica) e alla stabilizzazione dei versanti (opera 2: difesa da frane). Nell'ambito dell'opera idrologica si prevede la realizzazione di due casse d'espansione (elementi A1 e A2) mentre per l'opera di stabilizzazione di versante si prevede la realizzazione di un muro di sostegno (elemento B1) e cinque pozzi di drenaggio (elementi C1, C2, C3, C4, C5).Ad ogni elemento saranno poi associate le informazioni riguardanti le diverse ispezioni a cui è sottoposto. Un’ispezione, nel caso in cui vengano rilevati dei danni, potrà dar luogo a diverse pendenze, cui seguiranno uno o più interventi di manutenzione.

Figura 3 - Schema concettuale delle informazioni.

Lo schema concettuale, denominato pme, limitatamente alle entità analizzate in dettaglio fin'ora (quindi ad esclusione della ispezione, pendenze e manutenzione), è stato rappresentato in formato XSD (XML Schema Definition). L'XSD (Brown et al., 2002) è il metodo raccomandato dal World Wide Web Consortium (W3C, 2011) per descrivere formalmente gli elementi e le loro relazioni in un formato XML(Extensible Markup Language) (Bray et al., 2008); questa rappresentazione è quella utilizzata nella definizione degli standard Open Geospatial Consortium (OGC, 2011). Tale scelta è dettata dal fatto che gli

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schemi XSD possono essere utilizzati per descrivere un modello di dati e verificare che ogni elemento in un dato documento sia aderente alla definizione data, e che quindi tale documento sia rispettoso del modello dei dati definito.A livello generale, senza entrare troppo nel dettaglio, possiamo segnalare come l'elemento pme:project sia caratterizzato dai seguenti sotto elementi principali:

• categories: categorie che identificano le finalità di protezione;• generalinfo: informazioni generali che inquadrano il progetto (stato,

nome, note, riferimenti, etc.);• location: geometria e sistema di coordinate dell'area interessata;• milestones: serie di elementi significativi di progetto (tipo, data e

riferimento);• documents: serie di documenti importanti allegati al progetto;• metadata: informazioni relative all'autore e alla data di ultima modifica.

L'elemento pme:work, di contro è così strutturato:• number: codice identificativo dell'opera;• projectoid: identificativo numerico del progetto a cui appartiene l'opera;• categories: serie di categorie di protezione mitigate dall'opera;• generalinfo: informazioni generali che inquadrano l'opera (nome, date

d'inizio e fine, ente gestore, ente esecutore, ente appaltante, note);• economicinfo: informazioni sul piano di finanziamento e sul registro dei

costi;• locations: informazioni sull'area dell'opera e sull'area protetta;• documents: serie di documenti importanti allegati all'opera;• metadata: informazioni relative all'autore e alla data di ultima modifica.

Infine l'elemento pme:element ha i seguenti sotto elementi:• number: codice dell'elemento;• workoid: identificativo numerico dell'opera a cui appartiene l'elemento;• projectoid: identificativo numerico del progetto a cui appartiene

l'elemento;• protectiontype: serie di tipologie di protezione fornite dell'elemento;• generalinfo: informazioni generali che inquadrano l'elemento (nome, data

di costruzione, ente gestore, note, stato di conservazione);• characteristics: caratteristiche dell'elemento quali posizione geografica,

dati tecnici, materiale di costruzione, etc.);• documents: serie di documenti importanti allegati all'elemento;• metadata: informazioni relative all'autore e alla data di ultima modifica.

Servizio PMES

Perché vi sia una migliore accessibilità agli elementi rappresentati nel modello dei dati e nello schema concettuale descritto nel paragrafo precedente, si è deciso di sviluppare un servizio Web, che similmente a quelli definiti dall'OGC, sia in grado di supportare sia la disseminazione e ricerca delle informazioni legate alle opere di mitigazione del rischio, che la loro modifica ed inserimento.Il servizio, denominato PMES (ProtectME Service), è interamente sviluppato in

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Python (Van Rossum, 1995) e basato su database PostgreSQL con estensione spaziale PostGIS (Holl and Plum, 2009). PMES comprende una serie di librerie che, secondo un approccio di sviluppo di tipo factory (design pattern), implementano tre classi principali: filter, responder e renderer. Per ciascuna di queste esiste un oggetto factory capace di instanziare l'implementazione delle classi necessaria per l'esecuzione del compito richiesto.Il servizio è attualmente implementato tramite il modulo Python mod_wsgi (modwsgi, 2011) per il Web server Apache (ASF, 2011). A partire dalla richiesta inviata dall'utente vengono eseguiti in sequenza il FactoryFilter, il FactoryResponder ed il FactoryRenderer: a seconda della richiesta effettuata tale factory sarà in grado di instanziare l'implementazione della classe necessaria ad evadere la richiesta (figura 4).In generale il filter si occuperà di validare la richiesta e trasformarla in oggetto python, il responder avrà il compito di eseguire la richiesta (registrando o raccogliendo le informazioni necessarie) ed infine il renderer trasformerà le informazioni risultanti in una risposta formattata.

Figura 4 – Schema logico implementato dal servizio PMES.

Il servizio supporta le seguenti classi di richieste:• GET:

◦ GetCapabilities : in linea con le richieste OGC di questo tipo, tramite questa richiesta è possibile ricevere informazioni riguardo il servizio, le altre richieste supportate ed i progetti di protezione registrati;

◦ GetProjects , GetWork, GetElement, GetContact: consentono di ricevere un lista con informazioni di base dell'oggetto desiderato generata applicando un filtro (filter), scritto in sintassi CQL (Common Query Language), sugli attributi; ad esempio è possibile ricevere una lista di progetti il cui nome inizia con “FS” (filter=”project.name LIKE 'FS%'”);

◦ GetDomain : questa operazione consente di recuperare le informazioni

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rispetto ai valori che un determinato campo può assumere; ad esempio, le categorie di protezione di un progetto (categories) possono assumere solo valori uguali a “forestale” o “protezione dalle acque”.

• DESCRIBE:◦ DescribeProject , DescribeWork, DescribeElement, DescribeContact:

permettono di ottenere informazioni dettagliate di un preciso oggetto specificandone l'identificativo numerico (ottenuto in precedenza tramite una richiesta get).

• TRANSACTION:◦ RegisterProject , RegisterWork, RegisterElement, RegisterContact:

consentono di registrare nuovi oggetti sul servizio;◦ UpdateProject , UpdateWork, UpdateElement, UpdateContact:

consentono di aggiornare le informazioni relative ad un preciso oggetto (fornendo nella richiesta l'identificativo numerico);

◦ DeleteProject , DeleteWork, DeleteElement, DeleteContact: consentono di eliminare un preciso oggetto (fornendo nella richiesta l'identificativo numerico) dal servizio.

In ultimo, è interessante notare come il servizio sia stato implementato in modo da supportare la modalità multilingue, e che un apposito modulo integrato col servizio consente di generare dinamicamente i GeoRSS (Geographical Really Simple Syndication) relativi alle ultime modifiche.

Interfaccia

Sulla base degli schemi del modello dei dati pme e del servizio PMES, si è voluto sviluppare una prima bozza di interfaccia, per consentire la possibilità di popolamento delle informazioni e del loro l'accesso.Questa interfaccia Web, denominata PMEG (Protect-ME Graphical user interface), è stata sviluppata utilizzando le librerie javascript Ext-JS (in versione 3) ed è oggi disponibile nella sua prima versione beta. Il concetto che si è cercato di seguire nello sviluppo della GUI (Graphical User Interface) è quello di cercare di limitare il più possibile i “click” dell'utente ed allo stesso tempo di offrire una visualizzazione esaustiva delle informazioni in una sola schermata: quest'approccio dovrebbe consentire la facilitazione dell'inserimento delle informazioni e della loro consultazione.La schermata di accesso (figura 5) alle informazioni è costituita da una pagina suddivisa in quattro pannelli:

• pannello di ricerca – fornisce all'utente la possibilità di trovare le informazioni desiderate sulla base di un certo numero di filtri predefiniti;

• pannello descrittivo – qui si trovano le informazioni di base sul servizio ed eventualmente comunicazioni ed ultime novità;

• pannello mappa – in quest'area si trova una carta navigabile che rappresenta graficamente, contestualizzandoli su carte di base, gli oggetti di Protect-ME (progetti, opere, elementi);

• pannello GeoRSS – in questa tabella vengono visualizzate tutte le informazioni legate alle ultime modifiche: ultimi progetti, opere o elementi inseriti o modificati; questo pannello è collegato con il pannello

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mappa (selezionando un elemento la carta si centra con un adeguato livello di zoom sull'oggetto in questione).

Figura 5 – Schermata di accesso all'interfaccia PMEG (Protect-ME GUI).

Una volta selezionato l'oggetto desiderato l'utente viene reindirizzato su una pagina specifica che consente di visualizzare le informazioni relative (figura 6).In questa finestra, sono presenti tutte quelle informazioni che vengono restituite dal servizio a seguito di una chiamata di tipo DescribeWork. Si noti che le informazioni geografiche che rappresentano la localizzazione dell'oggetto (carta di riferimento) sono generate dinamicamente sia per l'area dell'opera (convex hull dei suoi elementi) che per l'area di progetto (bounding box dei suoi elementi).Se in possesso dei requisiti necessari, l'utente, tramite un'autenticazione di tipo http basic over SSL encription, può accedere alle funzionalità di editing e registrare nuovi oggetti o modificare od eliminare quelli esistenti. Le funzioni di editing che guidano l'utente alla compilazione dei campi includono, tra gli altri, i moduli di digitalizzazione delle geometrie (figura 7), di caricamento di documenti allegati e d'inserimento di nuovi contatti.

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Figura 6 – Informazioni di dettaglio di un'opera.

Figura 7 – Modulo di digitalizzazione delle geometrie di un oggetto.

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Conclusioni e sviluppi futuri

L'esecuzione di questo studio ci ha permesso di affrontare il delicato problema della gestione del territorio in relazione ai pericoli naturali. In particolare, studiando in dettaglio le informazioni necessarie per la catalogazione delle opere di protezione, è stato possibile sviluppare un sistema che può costituire, a nostro avviso, una base importante per la gestione delle informazioni legate alle opere di mitigazione del rischio. Infatti, sebbene ancora in fase beta di sviluppo, questa soluzione affronta e propone una soluzione per una problematica che non sembra avere alcuna “best practice” definita e ben accessibile.Oltre al modello dei dati (pme), è stato implementato un servizio Web, (PMES), che completa il modello di dati sviluppato definendo le operazioni disponibili e necessarie per la gestione delle informazioni: tra queste ricordiamo le chiamate transazionali che consentono di inserire, aggiornare ed eliminare informazioni gestite dal servizio. Infine la creazione di un'interfaccia grafica rende possibile l'interazione tra utente e servizio.Segnaliamo inoltre che lo sviluppo di questo sistema, ci ha consentito di verificare l'ottimo livello di maturità della combinazione di Python e PostgreSQL/PostGIS per lo sviluppo di servizi Web legati alla gestione ed offerta di dati geografici di tipo vettoriale.La prossima fase di studio prevede l'analisi del lavoro svolto, tramite la messa in opera di un periodo di test a cui parteciperanno alcuni dei futuri utenti del sistema (tra cui personale di consorzi e uffici dell'amministrazione) e che sarà utile all'identificazione di possibili bug o necessità non considerate.In seguito, dopo eventuali migliorie apportate al sistema, si procederà ad implementare la parte relativa alla gestione degli interventi di manutenzione tramite la definizione di nuovi schemi, servizi ed interfacce.

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L'utilizzo dei GFOSS nel calcolo dell'Indice di Qualità Morfologica (IQM) dei corsi

d'acqua

Luca Casagrande^, Corrado Cencetti^, Pierluigi De Rosa^, Andrea Fredduzzi^,Angiolo Martinelli*, Annalisa Minelli^

^Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale, Università di Perugia,Via G. Duranti 93 – 06125 Perugia

* ARPA Umbria, Via Pievaiola, 207/B-3 Loc. S. Sisto - 06132 Perugia

Riassunto

Per classificare lo stato ecologico dei corsi d’acqua sono stati introdotti, già da tempo, vari indici (es. IFF, Caravaggio) che si riferiscono ai caratteri morfologico-sedimentari, la cui analisi è ritenuta indispensabile ai fini di una corretta valutazione della salute di un corso d'acqua, accanto a quella che riguarda gli aspetti fisico-chimici e biologici.Anche la Direttiva Quadro Acque 2000/60/CE si propone di perseguire il buono stato ambientale dei corpi idrici superficiali inserendo, nella valutazione dello stato ecologico dei corsi d'acqua, gli aspetti idromorfologici, relazionandoli alle pressioni antropiche. L'obiettivo è definire il grado di alterazione dei corsi d'acqua, rispetto a condizioni di naturalità assunte come riferimento.In Italia, per valutare lo stato di qualità morfologica dei corsi d'acqua, è stata recentemente messa a punto dall'ISPRA una procedura basata sulla determinazione dell'IQM (Indice di Qualità Morfologica), che intende superare alcune criticità emerse dall'applicazione degli indici precedenti.Questo lavoro si prefigge di illustrare schematicamente il metodo proposto, evidenziando l'apporto dei GFOSS nel calcolo dell'indice IQM.In particolare, sono stati messi a punto due scripts in python per il calcolo dei parametri morfologici di interesse, utili per la determinazione dell'IQM. Inoltre, le informazioni raccolte sono georiferite e inserite all'interno di un database geografico, appositamente realizzato.Lo sviluppo futuro prevede di creare una banca dati centralizzata con tutte le informazioni rilevate; i dati potranno poi essere visualizzati tramite i comuni applicativi WebGis o elaborati per la generazione di reportistica tecnica.

Introduzione al problema

Negli ultimi secoli, e soprattutto negli ultimi decenni, i fiumi italiani hanno subito rilevanti variazioni morfologiche, consistenti in abbassamenti significativi del fondo (incisione), restringimento della sezione d'alveo e variazioni della configurazione morfologica del tracciato.Questi tipi di fenomeni sono molto diffusi e hanno interessato negli ultimi decenni quasi la totalità dei fiumi italiani. Tra gli esempi più significativi in

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letteratura si possono citare il fiume Po, che ha subito abbassamenti del fondo compresi tra 1 e 6 m, localmente anche superiori a 10 m (Maraga & Mortara, 1981; Braga & Gervasoni, 1989; Tacconi & Billi, 1990; Govi & Turitto, 1993; Lamberti & Schippa, 1994; Castaldini & Piacente, 1995); il fiume Arno, con abbassamenti generalmente compresi tra 2 e 5 m, localmente fino a 9 m (Becchi & Paris, 1989; Canuti et alii, 1992, 1994; Cencetti et alii, 1994a; Tacconi et alii, 1994; Cencetti & Tacconi, 2005); il fiume Tevere, che si è approfondito mediamente di 8-10 m (Cencetti et alii, 1991a, 1991b, 1994b; Fredduzzi et alii, 2010); il fiume Piave, che ha subito un restringimento dell'alveo compreso tra il 58 e il 70 % (Surian, 2003).Nelle situazioni peggiori, ai suddetti cambiamenti si è associata una completa trasformazione della configurazione morfologica. È significativo, a questo proposito, l'esempio del fiume Paglia (bacino del fiume Tevere) che, negli ultimi 50-60 anni, ha ridotto la sua larghezza media di oltre il 70 %, passando da 193 m a 54 m, si è inciso per ampi tratti fino a erodere il substrato argilloso per circa 2 m, ed è passato da una morfologia multicanale di tipo braided ad una sinuosa a canale singolo (Figura 1 - Cencetti et alii, 2004, 2005; Fredduzzi et alii, 2007).

Questi fenomeni comportano alcune conseguenze molto negative.I processi di incisione e incassamento dell'alveo, frequentemente associati all'arretramento e al franamento diffuso delle sponde fluviali, tendono a mettere in crisi, per fenomeni di scalzamento al piede, le strutture e le infrastrutture presenti nelle aree limitrofe al corso d'acqua.Inoltre, l'incremento dell'altezza delle sponde fluviali, dovuto all'incisione, consente il transito di portate sempre più elevate e limita la funzione di

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Figura 1 - Variazioni morfologiche del fiume Paglia negli ultimi 50-60 anni.

19541954

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laminazione naturale delle piene che, in passato, veniva esercitata dalle aree agricole situate nella pianura alluvionale. In questo modo le condizioni di rischio idraulico si aggravano in corrispondenza delle zone di confluenza che, di norma, costituiscono le aree maggiormente antropizzate.I problemi più gravi, comunque, riguardano l'ecosistema fluviale. Anche in questo caso è emblematico l'esempio del fiume Paglia, dove l'incisione è stata tale da asportare la copertura alluvionale, tanto che per lunghi tratti il corso d'acqua defluisce totalmente all'interno del substrato argilloso e sono quasi assenti i corpi sedimentari (Figura 2).La condizione di forte deficit sedimentario compromette pesantemente la capacità di riproduzione dell'ittiofauna, che avviene tramite la deposizione delle uova negli interstizi dei corpi sedimentari situati in corrispondenza di zone di riffle, dove l'elevata velocità della corrente e le condizioni di turbolenza favoriscono l'ossigenazione.

Inoltre, l'affioramento del substrato argilloso impedisce gli scambi tra il corso d'acqua e la falda freatica che spesso, a causa del processo di incisione, subisce un approfondimento importante nei pressi dell'asta fluviale, con ovvie ripercussioni nei confronti della vegetazione ripariale.Le cause di queste trasformazioni, che sono avvenute in tempi rapidissimi dal punto di vista geologico, sono sicuramente di carattere antropico e sono connesse a una importante carenza di sedimenti: l’escavazione di inerti dall'alveo e la costruzione di invasi artificiali, insieme alle variazioni di uso del suolo, sono i principali responsabili del deficit sedimentario che caratterizza i corsi d'acqua italiani.L’estrazione di inerti, che interviene sul sistema creando uno squilibrio tra la stream power (cioè l'energia a disposizione del corso d'acqua) e il trasporto solido, è stata praticata in maniera molto intensa tra gli anni ’50 e gli anni ’70 -‘80 ed è praticata tutt'oggi, anche se in forme diverse (come la rimozione dei corpi sedimentari per motivi di “sicurezza idraulica”) e con volumi comunque decisamente inferiori a quelli prelevati in passato.Per avere un'idea dei quantitativi estratti si può citare il fiume Sinni, in Basilicata (Cencetti & Fredduzzi, 2008) per il quale stime indirette, ottenute

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Figura 2 - Conseguenze del processo di incisione sul fiume Paglia. Si notano estesi affioramenti del substrato argilloso e la scarsità dei corpi sedimentari.


considerando i volumi di materiali necessari alla costruzione di grandi opere (strade di fondo valle e dighe) per il periodo che va dal 1965 al 1977, indicano prelievi pari a circa 15 milioni di m3 (Cocco et alii, 1978). A questi possono essere aggiunti altri 2,5 milioni di m3, calcolati, per difetto, in base alle autorizzazioni concesse tra il 1978 ed il 1992 (Spilotro et alii, 2000).Anche la realizzazione di sbarramenti e invasi artificiali ha avuto un impatto notevole, in quanto queste opere hanno senz'altro effetto sui regimi idrici; sicuramente più importante, tuttavia, è l'effetto sul trasporto solido e in particolare su quello di fondo, che viene completamente intercettato causando l'interrimento dell'invaso.In Italia studi risalenti agli anni '90 contavano 729 grandi dighe (dighe più alte di 10 m o con una capacità d’invaso superiore a 100.000 m3) e 8000-9000 piccoli invasi (Rusconi, 1994).Una causa ulteriore, che è intervenuta riducendo l'apporto sedimentario dai versanti e difficilmente quantificabile, è costituita dalla riforestazione delle aree collinari, avvenuta in seguito al progressivo abbandono delle pratiche agricole a partire dall'inizio del secolo.

La Direttiva Quadro Acque e l'Indice di Qualità Morfologica dei corsi d'acqua (IQM)

La Direttiva Quadro sulle Acque (2000/60/CE), recepita in Italia con il D.L. 3 aprile 2006, n. 152 ("Norme in materia ambientale"), prevede il raggiungimento, entro l’anno 2015, per tutti i corpi idrici naturali, di un “buono stato ecologico” che rifletta le condizioni di biodiversità e di buono stato chimico-fisico dei corsi d'acqua. L'obiettivo finale dichiarato è quello di proteggere e migliorare lo stato degli ecosistemi acquatici, promuovere un utilizzo sostenibile delle risorse idriche e contribuire a mitigare gli effetti delle inondazioni e della siccità.La Direttiva impone, per il raggiungimento degli obiettivi suddetti, la valutazione dello stato di tutte le componenti costituenti il corpo idrico. Tra queste, gli aspetti idromorfologici assumono finalmente la dovuta rilevanza. L'importanza di questi elementi è ben nota in letteratura (Tacconi & Billi, 1990), in quanto gli elementi di carattere morfologico-sedimentario sono direttamente connessi con i principali processi fisici che controllano l'ecosistema fluviale.Le caratteristiche idraulico-geometriche di un corso d'acqua in ogni punto (variabili dipendenti) sono, infatti, frutto di una serie di variabili di controllo (o variabili indipendenti) connesse con il clima, la geologia, l'uso del suolo e i caratteri fisiografici del bacino idrografico. Tutti questi elementi, insieme, determinano il regime idrologico e sedimentologico del corso d'acqua.In aggiunta ai suddetti controlli naturali, è necessario considerare l'attività antropica che interferisce con il fiume, sia agendo direttamente sulle sue caratteristiche morfologico-sedimentarie (es. interventi in alveo) sia indirettamente, modificando le variabili di controllo (es. modificazioni dell'uso del suolo).È quindi ormai comunemente accettato (Rinaldi et alii, 2010) il concetto secondo cui il “buon funzionamento fisico” dei processi geomorfologico-sedimentari promuova spontaneamente il funzionamento degli ecosistemi

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fluviali e la diversificazione degli habitat.Recentemente, per valutare lo stato di qualità morfologica dei corsi d'acqua è stato messo a punto dall'ISPRA (e approvato dal Ministero dell'Ambiente come procedura standard di analisi dei caratteri idromorfologici degli alvei fluviali) un metodo che prevede la valutazione di un indice (IQM, Indice di Qualità Morfologica) che esprime, in sintesi, la valutazione della funzionalità fluviale del corso d'acqua dal punto di vista geomorfologico (Rinaldi et alii, 2010).Le condizioni geomorfologiche, in accordo con lo spirito della Direttiva Quadro sulle Acque, devono essere definite valutando lo scostamento rispetto ad uno “stato di riferimento”.In questo caso, lo stato di riferimento è inteso non come la configurazione primigenia indisturbata (data la storia ormai millenaria di interventi antropici sui corsi d'acqua italiani e, più in generale, europei), quanto come “... quelle condizioni idromorfologiche che esisterebbero, nelle attuali condizioni del bacino, in assenza di influenza antropica, in alveo, nelle zone riparie e nella pianura adiacente...” (Rinaldi et alii, 2010).Il suddetto stato di riferimento teorico implica che tutti i principali processi morfologico-sedimentari che, come già detto, sono alla base del funzionamento complessivo dell'ecosistema fluviale, siano attivi e ben sviluppati. Questa condizione di “buon funzionamento e buono stato geomorfologico” del corso d'acqua viene tipicamente associata, in letteratura (Schumm, 1977), ad una condizione di “equilibrio dinamico”.Un fiume viene definito stabile, cioè in condizioni di equilibrio dinamico se, nella media scala temporale, confrontabile con la durata della vita umana (decine di anni), pur modificandosi localmente e variando il suo tracciato, mantiene mediamente invariata la sua forma e le sue dimensioni caratteristiche (larghezza e profondità della sezione di deflusso, pendenza, granulometria dei sedimenti, etc.).Al contrario, un fiume si trova in una condizione di instabilità (disequilibrio) quando, nella stessa scala temporale, varia significativamente dimensioni e forma dell'alveo, come nel caso del fiume Paglia, già citato (Figura 1).L'Indice IQM si pone l'obiettivo di determinare lo scostamento del sistema dallo stato di riferimento, cioè dalla condizione di stabilità ed equilibrio.

Descrizione generale della metodologia

L'indice IQM viene calcolato sulla base di steps successivi di analisi, secondo un approccio gerarchico: prima a scala di bacino, poi a scala di macrotratti (segmenti), e infine a scala di tratti omogenei. Una volta definiti questi ultimi, sono previsti la ricognizione, l'analisi e il rilevamento puntuale dei caratteri morfologici e antropici.Il metodo è strutturato in due fasi. La prima fase può essere considerata di inquadramento ed è finalizzata alla suddivisione del corso d'acqua in tratti omogenei che vengono definiti in funzione dei diversi ambiti fisiografici presenti nel bacino idrografico, del grado di confinamento del corso d'acqua e del tipo di tracciato fluviale.È soprattutto in questa fase, portata a termine mediante l'analisi di immagini telerilevate e tramite il reperimento di informazioni bibliografiche, che risulta

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fondamentale l'apporto del software GIS. Nel caso specifico sono stati utilizzati esclusivamente software liberi e open source (Quantum GIS, GRASS GIS, etc.).Sono molto utili, inoltre, i database cartografici disponibili in rete, quali ad esempio quello del Portale Cartografico Nazionale o quelli sviluppati da vari Enti locali (Regioni, Province, Comunità montane, etc.) e, in particolare, la possibilità di consultazione e visualizzazione degli stessi tramite servizi WMS (Web Map Services).La seconda fase consiste nel rilevamento sul terreno di dati, raccolti tramite la compilazione di un'apposita scheda, per ognuno dei tratti individuati.La fase precedente di suddivisione in tratti serve a ottimizzare e semplificare il lavoro di campagna che, in questo modo, è effettuato su una porzione limitata di alveo (circa 400-500 m), considerata rappresentativa dell'intero tratto e detta sito. I dati vengono raccolti compilando per ogni tratto, nel sito, una apposita scheda di campagna, predisposta dagli autori del metodo, che comprende complessivamente circa 28 indicatori (il numero totale varia a seconda del tipo di alveo). Gli indicatori possono essere raggruppati in tre categorie: indicatori che valutano la “funzionalità dei processi geomorfologici” in atto; indicatori che valutano “il grado di artificialità” del tratto, inteso come frequenza e impatto di opere e interventi antropici; indicatori che valutano le “variazioni morfologiche” subite dal fiume negli ultimi cinquant'anni.Sommando i punteggi assegnati a ciascun indicatore (domande della scheda) e dividendo per il punteggio massimo ottenibile (somma dei punteggi massimi degli indicatori) si ottiene l'IAM – Indice di Alterazione Morfologica, che è compreso tra 0 (nessuna alterazione) e 1 (massimo dell'alterazione). Il risultato finale, cioè il valore dell'indice IQM – Indice di Qualità Morfologica si ottiene come complementare dell'IAM (IQM = 1-IAM). Per semplificare le operazioni di calcolo dei due indici, nonché di alcuni sub-indici, gli autori del metodo hanno predisposto un foglio di calcolo.Si descrive di seguito, nel dettaglio, la fase di suddivisione iniziale in tratti del corso d'acqua che, essendo realizzata mediante l'analisi di immagini telerilevate e tramite il reperimento di informazioni bibliografiche, è quella che può trarre maggior vantaggio dall'utilizzo dei GFOSS.I vantaggi dell'utilizzo dei GFOSS, oltre alla gratuità e alla completa “libertà” di utilizzo degli stessi, sono sostanzialmente due:

1) la suddivisione in tratti “omogenei dal punto di vista geomorfologico” (fase 1) avviene tramite una serie di analisi geomorfologiche che si basano sulla misura di alcuni parametri caratteristici. La misura di questi parametri, che viene di norma eseguita “manualmente” dall'operatore (spesso utilizzando strumenti semplici quali Google Earth), è molto onerosa in termini di tempo e può essere efficacemente ottimizzata tramite procedure automatizzate. I GFOSS offrono un indubbio vantaggio in tal senso, data l'ampia disponibilità di librerie che consentono di interfacciare strumenti diversi (phython, Grass, PostgreSQL), nonché l'accesso al codice sorgente dei suddetti strumenti;

2) è possibile rendere disponibili, alla comunità scientifica, gli scripts e il codice prodotto, senza che ciò implichi l'utilizzo di software commerciale con i relativi costi di licenza. Inoltre, questo approccio favorisce il miglioramento e lo sviluppo degli strumenti appositamente prodotti, da

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parte di chiunque fosse interessato; elemento, questo, di estrema importanza in ambito scientifico.

Fase 1: Suddivisione iniziale in tratti

Individuazione delle unità fisiograficheSecondo un approccio gerarchico, si inizia dalle osservazioni a scala di bacino idrografico, che rappresenta l’unità spaziale fondamentale di partenza. Il primo step consiste nell'individuazione delle unità fisiografiche. Queste costituiscono, per definizione, aree del bacino relativamente omogenee per caratteristiche morfologico-fisiografiche.Operativamente, vengono determinate tramite la sovrapposizione di alcuni strati informativi quali morfologia (DTM), pendenza, litologia, uso del suolo.La Figura 3 riporta un esempio relativo al territorio della Regione Umbria, dove sono state individuate 6 unità fisiografiche:

• Aree montuose appenniniche - aree a quote e pendenze elevate dell'Appennino, contraddistinte dall'affioramento di litotipi competenti. Nel caso specifico dell'Appennino umbro-marchigiano, si collocano in corrispondenza delle formazioni calcaree e calcareo-marnose mesozoiche;

• Rilievi montuosi interni - come nel caso precedente, si tratta di aree caratterizzate da pendenze elevate e dall'affioramento di litotipi competenti, che costituiscono propaggini interne separate, per cause tettoniche, dalla catena appenninica vera e propria;

• Aree collinari-montuose dei depositi flyschioidi - aree che, a causa delle proprietà meccaniche proprie dei litotipi silico-clastici che li costituiscono, presentano caratteri morfologici e acclività intermedi tra la precedente unità montuosa e l'unità collinare, descritta di seguito;

• Aree collinari dei sedimenti plio-pleistocenici - aree caratterizzate dalla tipica, blanda morfologia collinare, situate in corrispondenza dei litotipi sabbioso-argillosi;

• Pianure intermontane appenniniche - ampie pianure di origine tettonica, diffuse nel versante occidentale della catena appenninica;

• Rilievi delle aree vulcaniche tosco-laziali - aree con caratteri morfologici propri, dovuti all'affioramento dei litotipi vulcanici, piroclastici ed effusivi dell'Apparato Vulsino.

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Suddivisione in segmenti (macrotratti)Il passaggio successivo consiste in una prima suddivisione in segmenti, o macrotratti, del corso d'acqua. In prima analisi, i segmenti derivano dall’intersezione del tracciato con i limiti delle unità fisiografiche. All’interno di una stessa unità fisiografica, si individuano più segmenti in funzione del “confinamento” del corso d’acqua, che viene così definito (Brierley & Fryirs, 2005):

• alveo confinato - pianura alluvionale assente. Oltre il 90% delle sponde è a diretto contatto con i versanti. Tipico di ambiti montani.

• alveo semiconfinato - pianura discontinua. Le sponde sono a contatto con la pianura alluvionale per una lunghezza compresa tra il 10% e il 90% del tratto.

• alveo non confinato - pianura continua. Le sponde sono completamente mobili.

Il confinamento è esplicitato da due parametri, che sono calcolati per ogni segmento e per i relativi tratti:

• Grado di confinamento (Gc), corrispondente alla percentuale di tracciato del corso d’acqua con sponde a contatto diretto con i versanti o terrazzi antichi. Esprime il confinamento del fiume in senso longitudinale;

64

Figura 3 - Unità fisiografiche definite per il territorio della Regione Umbria. 1) Aree montuose appenniniche; 2) Rilievi montuosi interni; 3) Aree collinari-montuose dei depositi flyschioidi; 4) Aree collinari dei sedimenti plio-pleistocenici; 5) Pianure intermontane appenniniche; 6) Rilievi

delle aree vulcaniche tosco-laziali.

1)

2)

3)

4)

5)

6)


• Indice di confinamento (Ic), definito come il rapporto tra la larghezza media della pianura e la larghezza media dell’alveo. Esprime il confinamento in direzione trasversale.

Per la determinazione dei suddetti parametri è necessario definire (tramite vettorializzazione) due elementi morfologici del sistema fluviale. Questi, identificati da immagini telerilevate, sono:

• il limite della pianura alluvionale;• l'asse dell'alveo, elemento lineare, luogo dei punti equidistanti dalle

sponde dell'alveo.A questo punto il Grado di confinamento (Gc) può essere agevolmente determinato effettuando una operazione di buffer sul limite della pianura alluvionale e intersecando l'asse dell'alveo (elemento lineare) con il buffer ottenuto (elemento areale - Figura 4). Un valore ragionevole per il buffer è pari a due volte la larghezza media dell'alveo.

Il valore finale del parametro si ottiene tramite la:

Gc=∑ l i2 L

∗100

dove:li = tratto di sponda a contatto con il versante (in rosso in figura 4);

65

Figura 4 - Determinazione del Grado di confinamento per un tratto del fiume Chiascio (bacino del fiume Tevere, Umbria). L'area in arancione rappresenta il buffer eseguito sul limite della

pianura alluvionale. In blu è rappresentato l'asse dell'alveo; in rosso i tratti di sponda a contatto con il versante.


L = lunghezza complessiva dell'asse (in blu in figura 4).Per determinare il secondo parametro (Indice di confinamento IC), è necessario misurare con passo regolare la larghezza della pianura alluvionale e dell'alveo pieno per ottenerne i valori medi.La misura dell'Indice di confinamento (IC) è effettuata tramite uno script in python appositamente realizzato, descritto in seguito a proposito della determinazione della larghezza media dell'alveo e dell'Indice di intrecciamento (II).

Suddivisione in tratti omogeneiAlla suddivisione del fiume in tratti, omogenei per caratteristiche geomorfologiche, si arriva aumentando il grado di dettaglio dell'analisi, fino a classificare il corso d'acqua dal punto di vista morfologico.La classificazione è importante perché ai diversi morfotipi corrispondono condizioni diverse delle variabili di controllo e delle così dette “condizioni al contorno”, quali: velocità ed energia della corrente (stream power), entità e tipo di trasporto solido, granulometria dei sedimenti, pendenza.In quest'ottica è significativa la classificazione proposta da Schumm (1977) che mette in relazione le diverse caratteristiche morfologiche del tracciato fluviale con il processo del trasporto solido che, in maggior misura, condiziona la configurazione morfologica dell'alveo (Figura 5).

In genere sono distinte quattro classi principali: alvei rettilinei, caratterizzati da scarsa sinuosità e da trasporto solido prevalentemente in sospensione; alvei a

66

Figura 5 - Classificazione di Schumm (1977), da FISRWG (1998). Le principali classi morfologiche del tracciato (rettilineo, meandriforme, intrecciato) sono messe in relazione con l'entità e il tipo di trasporto solido, la granulometria dei sedimenti, la velocità e l'energia della

corrente, la pendenza e il rapporto larghezza-profondità della sezione.


meandri, molto sinuosi e caratterizzati da trasporto solido misto (di fondo e in sospensione); alvei intrecciati, con più canali separati da barre e caratterizzati da trasporto solido molto elevato, prevalentemente di fondo; alvei anastomizzati, con più canali separati da isole e caratterizzati da trasporto solido prevalentemente in sospensione.A queste, in tempi recenti, si è aggiunta la categoria degli alvei transizionali, che presentano caratteri intermedi tra gli alvei a canale singolo (rettilinei o meandriformi) e quelli intrecciati.Operativamente, come per la suddivisione in segmenti, è necessario innanzi tutto vettorializzare (tramite fotointerpretazione) alcuni elementi morfologici tipici di un sistema fluviale (Figura 6):

• l'asse dell'alveo, già descritto al paragrafo precedente; • i limiti dell'alveo pieno (sponde), che comprende il canale e i corpi

sedimentari;• l'asse della valle, elemento lineare che identifica la direzione della valle;• le barre, cioè i corpi sedimentari mobili, la cui presenza è correlata

all'entità del materiale solido trasportato dal corso d'acqua. Per valutarne il livello di mobilità e, più in generale, la dinamica che le caratterizza, è utile distinguere il loro stato superficiale in relazione alla vegetazione presente (nude o vegetate);

• le isole, cioè i corpi sedimentari scarsamente mobili, spesso con presenza di vegetazione ad alto fusto, che risultano emerse anche in condizioni di portate elevate;

• l'alveo attivo, definito come la porzione dell'alveo che comprende il canale di magra e le barre nude;

• il canale di magra.Successivamente, l'identificazione della morfologia d'alveo, secondo la procedura proposta da ISPRA, si basa sulla misura di quattro parametri morfologico-planimetrici (Figura 7):

• Indice di sinuosità (Is) - rapporto tra la distanza di due sezioni del fiume misurata lungo l’asse dell’alveo e la stessa distanza misurata lungo l’asse della valle;

• Indice di intrecciamento (Il) - numero di canali attivi, separati da barre (corpi sedimentari attivi), misurato lungo una sezione trasversale dell'alveo;

• Indice di anastomizzazione (Ia) - numero di canali attivi, separati da isole (corpi sedimentari inattivi, con vegetazione arborea), misurato lungo una sezione trasversale dell'alveo;

• Lunghezza delle barre laterali (Lbl) – lunghezza di alveo (in percentuale) interessato dalla presenza di barre laterali.

Infine, dopo aver identificato le classi morfologiche del corso d'acqua, la procedura prevede di considerare altri elementi, ancora più in dettaglio, quali:

• presenza di discontinuità idrologiche naturali (confluenze importanti) o artificiali (dighe o grandi briglie);

• variazioni importanti della larghezza dell'alveo (frequentemente associate a discontinuità idrologiche);

• pendenza del fondo;

67


• grado di artificializzazione;• granulometria dei sedimenti (qualora si disponga di tale dato tra le fonti

bibliografiche).A titolo di esempio, si riporta il risultato delle analisi e delle misure effettuate al termine della fase 1 sul fiume Chiani (bacino del fiume Tevere) che ha portato alla suddivisione del corso d'acqua in 14 tratti omogenei dal punto vista morfologico (Figura 8).La tabella 1 mostra i valori medi dei parametri morfologici misurati, per ciascuno dei tratti omogenei individuati.Lo studio realizzato ha comportato la messa a punto di un database geografico, realizzato con il software PostgreSQL con estensione PostGIS (Figura 9), contenente la cartografia topografica e tematica acquisita, i dati derivati dalla fotointerpretazione e dalla vettorializzazione degli elementi morfologici di interesse, nonché i dati derivati dalle analisi e dalle misure effettuate.La realizzazione di un database di tal genere, anche se non specificatamente prevista dalla procedura elaborata da ISPRA, viene considerata dagli autori della presente nota uno strumento importante, che può essere utilizzato sia nella successiva fase della procedura stessa (rilevamento sul terreno dei siti, rappresentativi dei tratti), sia per la fase ultima di monitoraggio del sistema fluviale.

68

Figura 6 - Esempio di vettorializzazione di alcuni elementi morfologici di interesse relativi al fiume Sinni (Basilicata). 1) barre non vegetate; 2) barre vegetate; 3) isole; 4) canale di magra;

5) asse dell'alveo.


69

Figura 7 - Schema delle classi morfologiche fluviali e dei relativi campi di variabilità degli indici morfologico-planimetrici (da Rinaldi et alii, 2010). Is, Ii, Ia: indici di sinuosità, intrecciamento ed

anastomizzazione rispettivamente; Lbl: lunghezza delle barre laterali.


Tratti

1.1 1.2 2.1 2.2 3.1 3.2 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 5.1 6.1 7.1

Confinamento C C C SC NC NC NC NC NC SC SC NC SC NC

Grado di confinamento (%)

100 100 97 41,3 4,8 0 3 5 7 34 37 9 24 9

Area del bacino (km2) 4,5 11,9 19,3 43,5 108 271 389 426 432 490 493 505 517 523

Lunghezza (km) 2,6 3,1 2,4 5,6 11,5 9,6 3,0 6,2 2,8 7,5 1,5 3,5 2,5 2,0

Morfotipo ... ... ... Sin Rett Rett Sin Sin Mean Mean Sin Mean Sin Sin

I. di sinuosità ... ... ... 1,12 1,07 1,03 1,15 1,43 1,74 1,82 1,45 1,78 1,35 1,13

I. di intrecciamento 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,01 1,00 1,08 1,01 1,00 1,00 1,00

Larghezza media (m) 5,3 5,8 6,1 6,9 7,4 7,9 8,16 10,9 9,5 12,1 12,6 9,8 12,2 10,1

Pendenza media (%) 5,3 2,5 1,4 1,07 0,52 0,08 0,86 1,08 0,83 0,71 0,28 0,31 1,11 0,55

Tabella 1 - Principali caratteristiche e parametri morfologici del fiume Chiani. C: alveo confinato; SC: alveo semiconfinato; NC: alveo non confinato. Rett: tracciato rettilineo; Sin: tracciato

sinuoso; Mean: tracciato a meandri.

70

Figura 8 - Risultato della suddivisione iniziale in tratti del fiume Chiani (bacino del fiume Tevere, Umbria). Sono riportate le unità fisiografiche, i segmenti (indicati con S) e i tratti omogenei (in

blu). 1) Unità collinare-montuosa; 2) Unità collinare; 3) Unità di pianura intermontana appenninica.


Descrizione degli scripts realizzati per automatizzare le procedure di misura dei parametri morfologico-planimetrici

La suddivisione iniziale in tratti richiede, come ampiamente descritto in precedenza, la determinazione di una serie di indici morfologico-planimetrici. Tali parametri sono calcolati per mezzo di misure, poco complesse ma molto frequenti, che risultano piuttosto onerose in termini di tempo. In questa situazione sono risultate molto vantaggiose le possibilità di automatizzazione offerte dai GFOSS.Nel caso specifico, sono stati realizzati due appositi codici di calcolo implementati all'interno di GRASS GIS: il primo - Sinuosità.py - effettua il calcolo dell'indice di sinuosità; il secondo – Ortogonale.py - esegue il calcolo della larghezza dell'alveo, dell'indice di intrecciamento e di anastomizzazione e della larghezza effettiva dell'alveo.I codici di calcolo sono stati scritti in linguaggio python, sfruttando le specifiche librerie che ne permettono l'interoperabilità con GRASS GIS.La scelta è ricaduta sul linguaggio di programmazione python per la interoperabilità del codice con diversi software e per la facilità di debugging. Di seguito si descrive il funzionamento dei due scripts.

Sinuosita.pyL'Indice di sinuosità (Is) è definito come il rapporto tra la distanza di due sezioni del fiume, misurata lungo l’asse dell’alveo e la stessa distanza misurata lungo l’asse della valle (Figura 10).

71

Figura 9 - Struttura del database PostgreSQL realizzato.


Gli elementi necessari alla misura dell'indice, che costituiscono i dati di input dello script, sono:

• l'asse dell'alveo – linea equidistante dalle sponde;• l'asse della valle - linea che rappresenta la direzione della valle lungo la

quale si sviluppa il corso d’acqua.Secondo le indicazioni del manuale tecnico operativo del metodo (Rinaldi et alii, 2010) questo asse deve tener conto di tutte le variazioni significative di direzione del tracciato complessivo. Quando si verifica un cambiamento di direzione del tracciato, si individua una sezione singolare sul corso d’acqua e se ne identifica il punto di intersezione con l’asse dell’alveo.Gli estremi dei due segmenti di asse della valle sono associati univocamente a tale punto dell’asse dell’alveo, tracciando le rispettive perpendicolari all'asse della valle passanti per quel punto.Lo script esegue il calcolo della sinuosità attraverso una procedura creata appositamente per il calcolo dell'IQM sulla base delle indicazioni fornite dal manuale del metodo. Non esiste, infatti, una procedura univoca per il calcolo del parametro “sinuosità” di un corso d'acqua. Lo script, partendo appunto da quanto suggerito nel manuale, implementa una propria procedura per la determinazione di tale parametro.Il calcolo dell'indice viene effettuato con un passo fisso, misurato lungo l'asse della valle, scelto dall'utente. Nella figura seguente (Figura 11) viene dettagliata la procedura che utilizza lo script. Dapprima vengono individuati i punti che suddividono l'asse della valle in segmenti uguali in funzione del passo di misura scelto dall'utente;

72

Figura 10 - Misura dell'indice di sinuosità in un tratto compreso tra i punti A e B, con variazione dell'asse della valle. L: lunghezza misurata lungo l'asse dell'alveo; lv:

lunghezza misurata lungo l'asse della valle (da Rinaldi et alii, 2010).


successivamente vengono tracciate le ortogonali all'asse dell'alveo passanti per i punti individuati (Figura 11A). Tramite l'intersezione tra le ortogonali e l'asse dell'alveo si individuano sullo stesso asse del alveo, per ogni misura, i punti di inizio e di fine tratto (Figura 11B).Può succedere che, a causa della elevata sinuosità del corso d'acqua, l'asse dell'alveo sia intersecato in più punti dalla stessa ortogonale (nel caso in figura si individuano tre punti di fine tratto). Pertanto lo script individua, tramite una procedura iterativa, il tratto dell'asse dell'alveo con la lunghezza maggiore (Figura 11C, evidenziata in giallo), ne calcola la lunghezza e determina la sinuosità come rapporto di tale distanza con il passo di misura.

La procedura descritta è stata implementa in python utilizzando alcuni moduli di GRASS, tra i quali v.segment per la suddivisione in tratti dell'asse della valle e v.net per l'individuazione del tratto più lungo dell'asse dell'alveo, come indicato nella Figura 11C.Il codice proposto, composto da oltre 200 righe, è l'unico in grado di eseguire il calcolo della sinuosità di un corso d'acqua ed è pertanto da ritenersi completamente originale.In Figura 12 è mostrata l'interfaccia grafica per l'inserimento dei dati. In output (Figura 13) viene generato un file vettoriale, costituito dai punti posti sull'asse dell'alveo utilizzati per il calcolo del parametro. Nella tabella attributi, associata al file, sono memorizzate le distanze progressive dei punti, misurate lungo l'asse dell'alveo, e il valore dell'indice.

73

Figura 11 - Procedura di calcolo della sinuosità.


Figura 12 - Interfaccia grafica dello script Sinuosita.py.

Figura 13 - Esempio di applicazione dello script Sinuosita.py su un tratto del Fiume Chiascio (affluente in sinistra del fiume Tevere).

74


Ortogonale.pyL'Indice di intrecciamento (Ii), per una specifica sezione d'alveo, è definito come il numero di canali attivi separati da barre, mentre l'Indice di anastomizzazione (Ia) è definito come il numero di canali attivi, separati da isole.Gli elementi necessari alla misura dei due indici, che costituiscono i dati di input dello script, sono:

• l'asse dell'alveo;• l'alveo pieno;• l'alveo attivo - si ottiene sottraendo al vettoriale areale dell'alveo pieno il

vettoriale areale delle isole;• l'alveo di magra - si ottiene sottraendo al vettoriale areale dell'alveo

attivo sia il vettoriale areale delle barre sia quello delle isole.Il valore finale dei due indici si ottiene mediando le misure in funzione del numero delle sezioni utilizzate (Figura 14).Lo script effettua l'elaborazione in funzione di un passo fisso, misurato lungo l'asse dell'alveo, definito dall'utente in input.

Il codice, per ogni passo di calcolo, determina: • la distanza progressiva del punto di misura, lungo l'asse dell'alveo;• la distanza tra i limiti dell'alveo pieno (larghezza) misurata

ortogonalmente all'asse;• la larghezza effettiva “depurata”, cioè escluse le eventuali isole;• il numero di canali separati da barre, utilizzato nelle successive

elaborazioni per il calcolo dell'Indice di intrecciamento;• il numero di canali separati da isole, utilizzato nelle successive

elaborazioni per il calcolo dell'Indice di anastomizzazione.Come per lo script precedente, tutti i dati di output sono salvati nella tabella attributi di un file vettoriale di punti, posti sull'asse dell'alveo in corrispondenza

75

Figura 14 - Misura dell'indice di intrecciamento, come definito nel manuale tecnico-operativo (Rinaldi et alii, 2010).


delle sezioni di misura.Gli scripts sono disponibili, su richiesta, all'indirizzo: http://www.dicaGeol.unipg.it.

Sviluppi futuri

Lo sviluppo futuro del lavoro, in ambito GFOSS, prevede innanzi tutto di estendere la struttura del database PostgreSQL-PostGIS per inserire i dati derivanti dalle operazioni di rilevamento sul terreno dei caratteri morfologici, effettuate tramite la compilazione delle schede di rilevamento (seconda fase). Si prevede, inoltre, di mettere a punto una interfaccia web per l'inserimento dei dati del rilievo di campagna. L'interfaccia web sarà accessibile ed ottimizzata anche per terminali mobili (palmare o smartphone), caratterizzati da dimensioni dello schermo ridotte.Infine, si prevede la realizzazione di un sistema WebGIS per la pubblicazione dei dati e dei risultati finali dell'indice IQM; all'interno del WebGIS saranno realizzate opportune procedure interne di database per il calcolo automatico dei punteggi e del valore finale dell'IQM.

Conclusioni

L’indice IQM, in osservanza alla Direttiva 2000/60/CE, costituisce un notevole passo avanti rispetto ai precedenti tentativi di valutazione della qualità dei corsi d’acqua (es. IFF, Caravaggio, IBE etc.), nella considerazione dei caratteri idromorfologici quali elementi essenziali per una corretta “gestione” della risorsa fluviale nel rispetto di uno sviluppo sostenibile.La metodologia illustrata dimostra come l'utilizzo di strumenti GFOSS, applicati a tecniche di telerilevamento e fotointerpretazione, costituisca un efficace ausilio per portare a termine l'analisi di inquadramento iniziale e per l'archiviazione e l'analisi dei dati raccolti.Il vantaggio maggiore consiste nelle ampie possibilità di personalizzazione, nonché nella capacità di automatizzare procedure di analisi spesso molto onerose in termini di tempo.Inoltre, data la difficoltà di accesso a tutte le fonti bibliografiche necessarie, si mette in evidenza come risultino estremamente utili allo scopo i database cartografici disponibili in rete, quali ad esempio quello del Portale Cartografico Nazionale (http://www.pcn.minambiente.it/PCN/) o quelli sviluppati dai vari Enti locali (regioni, province, comunità montane, ecc.).

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Tiziano Cosso^, Bianca Federici*, Domenico Sguerso*

^Gter s.r.l. Innovazione in Geomatica, GNSS e GIS,*DICAT - Università degli Studi di Genova

Riassunto esteso

A supporto dei rilievi GNSS (Global Navigation Satellite Systems) è generalmente utile, per ottimizzare i tempi di rilievo, effettuare una attenta analisi della visibilità satellitare al fine di individuare la finestra oraria nella quale effettuare le misure in funzione dell'area di lavoro. Numerosi applicativi, anche sul web [1], consentono tale operazione su singoli punti e senza tenere in conto delle ostruzioni naturali o artificiali al segnale se non prevedendo ricognizioni particolarmente onerose in sito.Di recente è stato studiato ed implementato un servizio WPS (Web Processing Service) basato su tecnologia Open Source che consente di effettuare una pianificazione della visibilità satellitare GNSS su intere aree tenendo conto delle reali ostruzioni al segnale date dalla morfologia del terreno o del costruito. La finalità di un servizio WPS di questo genere è quella di rendere fruibili anche a utenti non specialisti alcune funzionalità GIS, in particolare se queste richiedono dati di input o operazioni preliminari di non immediata comprensione. Nel presente caso, il calcolo che permette la creazione delle carte di visibilità realistica, è effettuato mediante due moduli costruiti ad hoc all'interno di GRASS, implementati, ottimizzati e validati medianti diversi lavori di tesi di laurea presso le Università degli Studi di Trento e di Genova a partire dal 1998. Un primo modulo determina le ostruzioni realistiche sulle aree in esame, a partire da modelli tridimensionali della superficie orografica (DTM) e/o dell’edificato (DSM). In seguito, utilizzando gli almanacchi delle costellazioni GNSS a disposizione, un secondo modulo crea carte realistiche sia della visibilità satellitare che dell’indice PDOP (Positioning Diluition Of Precision), entrambi valutati per singoli istanti o per una finestra temporale, su intere aree definite dall’operatore. Inoltre, questo secondo modulo permette il calcolo dell’indice di visibilità percentuale giornaliero, come fornito dal software TEQC dell'UNAVCO per i controlli di qualità, di utilità alla individuazione di siti idonei ad ospitare Stazioni Permanenti GNSS.L'integrazione del servizio WPS in un WebGIS è stata effettuata con l'impiego del software PyWPS. Il sistema utilizza Apache quale web server per la pubblicazione delle pagine web in Internet ed il WebGIS Geoserver per la creazione dei layer grafici a partire da informazioni spaziali. MapFish è stato utilizzato per gestire la definizione della mappa e la disposizione degli elementi ad essa legati all'interno del WebGIS.L'utente deve selezionare l'area di interesse mediante navigazione sulla

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mappa, indicare la data, l'ora e la durata del rilievo previsto, selezionare la costellazione utilizzata (GPS o GPS+GLONASS), e lanciare il calcolo. I risultati dell'elaborazione, che vengono sia visualizzati come layer sovrapposti alla mappa di base del servizio, sia resi disponibili per il download come mappe raster in formato ASCII GRID, sono 5: il numero di satelliti visibili e l'indice PDOP all'istante iniziale del rilievo, il minimo numero di satelliti visibili e il massimo indice PDOP durante la finestra temporale del rilievo, l'indice di visibilità percentuale giornaliero. Lo sviluppo di tale servizio prototipale è stato curato in stretta sinergia con il DICA dell'Università degli Studi di Trento, nell'ambito delle attività del PRIN 2007 “Interoperabilità e gestione cooperativa di dati geografici dinamici multidimensionali e distribuiti con strumenti GIS liberi e Open Source”, ed è stato applicato alla provincia di Trento e alla regione Liguria [2] (Federici et al., 2010). Con la presente si intende presentare l'estensione di tale servizio all'intero territorio nazionale [3]. Esso utilizza il Global DEM ASTER per la valutazione delle ostruzioni e la cartografia di OpenStreetMap come layer di base. Il calcolo viene effettuato nel sistema di riferimento WGS84 e proiezione cartografica Sferica di Mercatore, identificato dal codice EPSG (European Petroleum Survey Group) 900913. Tenendo conto delle attuali approssimazioni intrinseche alla procedura implementata e quelle introdotte dall'almanacco satellitare oltre che dal GDEM (Federici & Sguerso, 2009), la risoluzione spaziale minima delle mappe risultanti è pari a 40 metri. Se però l'utente richiede planning realistici per aree di estensione dell'ordine della decina di chilometri, per limitare i tempi di calcolo, le mappe risultanti avranno risoluzione spaziale dell'ordine dei cento metri, con tempi di attesa di pochi minuti. A breve tale limitazione verrà eliminata e verrà inoltre aggiunta la funzionalità multi-station che consentirà di ottenere informazioni relative ai satelliti visibili e realmente utilizzabili durante un posizionamento in appoggio ad una rete di stazioni permanenti GNSS.

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Figura 1 - Interfaccia del servizio WPS di planning realistico GNSS.

References

✔ Federici B., Giacomelli D., Sguerso D., Vitti A., Zatelli P., 2010. A Web Processing Service for GNSS realistic planning. WebMGS 2010, 1st International Workshop on Pervasive Web Mapping, Geoprocessing and Services XXXVIII-4/W13, Como, Italy, August 26th-27th, pp. 1-6. ISSN: 1682-1777, http://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/4-W13/ID_10.pdf

✔ Federici B., Sguerso D., 2009. Planning GNSS realistico per applicazioni statiche e cinematiche. Bollettino SIFET – sessione scientifica, ISSN: 1721-971X, n. 1, pp. 79-93.

Web sites

[1] http://www.ashtech.com/web-mission-planning-2712.kjsp[2] http://www.dicat.unige.it/geomatica/wps[3] http://www.gter.it/webservice/planning

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http://www.gter.it/webservice/planning

http://www.gter.it/webservice/planning

http://www.ashtech.com/web-mission-planning-2712.kjsp

http://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/4-W13/ID_10.pdf


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An automated procedure for the detection of flood prone areas: r.hazard.flood

Margherita Di Leo, Salvatore Manfreda, Mauro Fiorentino

Department of Environmental Engineering and Physics (DIFA), University of Basilicatavia dell'Ateneo Lucano, 10, 85100 Potenza (ITALY)

email: [email protected]

Abstract

The present paper describes an automated procedure for the detection of flood prone areas developed in GRASS GIS based on a geomorphological approach. The procedure exploits the correlation between flood exposure and a topographic index calculated using a Digital Terrain Model. Flood prone areas are identified selecting all pixels with a value above a given threshold. The method has been tested over the Italian territory using for comparison the flood hazard maps developed by the River Basin Authorities offering encouraging results. The procedure is not intended to substitute the detailed hydraulic studies, however, is useful as a preliminary tool in those portions of territory in which more detailed studies are not available or are not affordable.

Introduction

In recent years, an increasing number of meteorologic events caused dramatic floods. Proper land management requires, among prevention measures, delimitation of flood prone areas in order to establish buffer zones where human activities are at risk. Generally speaking, such areas should be identified by hydrological - hydraulic studies.In Italy, such studies are in charge of River Basin Authorities and require a detailed description of the fluvial section, time series of precipitation and floods as well as numerical modeling of hydraulic processes of flood wave propagation. These studies are part of the general hydrogeological plan (PAI, Piano di Assetto Idrogeologico). The result are generally summarized in a map depicting 4 hazard levels, from R1 to R4, meaning moderate, mean, high and very high hazard respectively. Such studies are expensive and not always economically sustainable for large regions, especially in heterogeneous lands in terms of hydrological and morphological characteristics.In some case, it may be useful to have a tool that at least at a first approximation allows to identify the areas considered at risk. The increasing availability of digital elevation models has given a strong impulse to the development of DEM-based models (e.g., Williams et al., 2000; Gallant and Bowling, 2003; Nardi et al., 2006; Olivieri et al., 1999) supplying automatic procedures for the delineation of areas exposed to flood inundation. Within this framework, Manfreda et al. (2007, 2011) have developed a simple procedure that exploits the correlation between flood exposure and a modified

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topographic index (MTI), calculated on the basis of the DTM and strongly influenced by the resolution of this latter.The topographic index (TI) defines the tendency of water to accumulate in low slope areas closer to river network. It includes two representative measurements: one related to the hydrographic position of the grid cell in the basin, the drainage area per unit contour length, and one to the presence or absence of flat land (e.g. Beven and Kirkby, 1979; Western et al., 2002). Given the characteristics of the index, it is likely that this is also indicative of areas most exposed to flood inundation.The MTI index formula is similar to the index defined by Kirkby (1975), except for an exponent, determined on the basis of cellsize. The cells in which the index value exceeds a certain threshold are considered at risk. The resolution of DTM influences the parameters and the error of the procedure. Error tends to increase significantly when DTM's cellsize exceeds 120m of resolution. This method was firstly implemented in Matlab and tested over the Italian territory. Nevertheless, the procedure was not easy to use in a Matlab environment which cannot handle large data sets. In order to overcome this problem, the procedure has been completely automatized and implemented in GRASS GIS (GRASS Development Team, 2008), using Python language, with considerable improvement in its performance. In fact, the algorithm was updated including a procedure able to remove isolated pixels not connected to the river network from the maps of flood prone areas that may be due to DTM errors.Finally, an application has been carried out over Arno region, and results have been compared with hazard map provided by the River Basin Authority, offering a description of the procedure and of its performances.The aim of the paper is to describe the procedure r.hazard.flood that can be shared with a world-wide community.

The method

The topographic index used in the study takes the form:

MTI=log( an

tan(β)) (1)

in which a is drained area per unit contour length, tan(β) is the local gradient, n is an exponent. The general concept is that flooding areas has a value of MTI exceeding a certain threshold τ.Unknown variables in the problem are value of n and threshold value τ of MTI, that discriminates between flooded and non-flooded areas. The application of the method requires a calibration that can be obtained using for comparison flood maps derived by hydraulic modeling. This calibration can be obtained introducing an error function E has been defined in following form:

E=E1+E2 (2)

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being

E1=Smod∧NSMTI

Smod×100 (3)

and

E2=NSmod∧SMTINSmod

×100 (4)

where Smod and SMTI are the sets of domain predicted as flooded by hydraulic models and by the proposed fast procedure, and NSmod and NSMTI are the areas predicted as non-flooded by hydraulic models and by proposed procedure, respectively.Errors E1 and E2 mean respectively underestimation and overestimation of the method. Sum of the two errors represents an objective function, minimizing which, it is possible to estimate the two unknown parameters n and τ.Manfreda et al. (2011) found that the minimum error corresponds to the following expression:

n=0.016(cellsize0.46) (5)

for exponent n, and

MTI th=10.89n+2.282 (6)

for threshold.

The implementation in GRASS GIS

The procedure (see Manfreda et al. 2011 for details) has been implemented in GRASS GIS 6.5 in Python and has been called r.hazard.flood (available at http://grass.osgeo.org/wiki/GRASS_AddOns #r.hazard.flood ). The simple tcl/tk Graphical User Interface is shown in Figure 1.The tool takes as input elevation map and requires names of the output flood and MTI index maps. Usage is very simple:

r.hazard.flood.py map=elevation flood=flood mti=MTI [--overwrite] [--verbose] [--quiet]

Parameters: map Name of elevation raster map flood Name of output flood raster map mti Name of output MTI raster map

At very first step, the algorithm detects cellsize of DEM. In case of non square pixels, resolution is calculated rounding the average value of north-south length and west-east length of the cell.

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http://grass.osgeo.org/wiki/GRASS_AddOns#r.hazard.flood

http://grass.osgeo.org/wiki/GRASS_AddOns#r.hazard.flood


Figure 1 - Tcl/tk GUI of r.hazard.flood.

Then, slope is calculated by r.slope.aspect and flow accumulation by r.watershed, with multiple flow direction. It is important to underline that r.slope.aspect and r.watershed algorithms in GRASS are prepared for massive data analysis (Metz et. al. 2011).Exponent of the MTI index is obtained by eq. 5, while the threshold is determined by eq. 6.MTI index is calculated by:

MTI= log((acc+1)⋅cellsize)n

tan(slope+0.001)(7)

where acc is flow accumulation map and slope is local slope map. Flood raster map is a binary map, in which 1 means flood and 0 non flood prone area, in fact 1 value is attributed in case MTI exceeds threshold MTIth, 0 otherwise.An improvement over the original procedure has been achieved deleting isolate pixels not connected to the river network. Indeed, isolate pixels often have no physical meaning and are noise. To this aim, a recategorization data by grouping cells that form physically discrete areas into unique categories has been carried out by r.clump. Then, a threshold of 1 km2 was set to eliminate isolated pixels by r.area.

Application and discussion

Case study is the Arno River, one of the most important Italian streams, crossing the Tuscany region, in north central part of the Peninsula. Its hydrographic basin extends for about 8830 km2. The climate is temperate, with dry summers and rainy winters.The method has been applied using CGIAR-SRTM DEM of 90m cellsize (Jarvis et

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al., 2008). In this case, we obtained the following parameters: n = 0.1268 and τ = 3.66. The MTI map obtained with the exponent n given above is depicted in Figure 2. The higher values (in red) detect the presence of a lake within the area.The potentially risk areas obtained applying the original method are shown in Figure 3. The areas are correctly detected but a significant noise is present due to several small and isolated clusters. In Figure 4, r.hazard.flood has removed that noise and flood risk areas are better delineated.

Figure 2 – MTI index map of Arno.The higher values detected in low-right

correspond to a lake.

Figure 3 – Flood risk map before cleaning up isolated pixels. In red the potentially risk areas

are depicted.

Figure 4 – Potentially risk map obtained by r.hazard.flood. Isolated pixels have been

successfully removed.

Figure 5 – Arno River Basin Authority's risk map, obtained by hydraulic simulations. The

map only depicts flood prone areas pertaining Arno River basin.

In Figure 5 it is possible to compare results with hazard maps provided by hydraulic simulations carried out by Arno River Basin Authority. It is important to underline the fact that River Basin Authorities hazard map only depicts flood

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prone areas pertaining the river basin, while the maps derived with this morphological procedure refer to the entire DTM.The procedure seems to fit well in mild-high gradient areas, while overestimates hazard in flat areas. This may be due to several reasons, in particular DEM cellsize does not catch small differences due to embankments, small deviations of river network, drainage canals, etc.In flat lands flood prediction is quite difficult, so more accurate studies are necessary in such areas, because DEM itself is not suitable to cut so tiny gradient, being the elevation averaged on a 90m x 90m pixel.

Conclusions

The GRASS module developed allows to identify flood prone areas based only on morphology. The procedure has been tested over the Arno river, but further analysis and validations are required. It is important to state that the code has been optimized and automated in order to run in all contexts. It is simple to use and only requires as input the Digital Elevation Model. The model parameters are defined based on the cellsize of the DTM using two equations calibrated over the Arno River Basin. GRASS GIS environment, allowing large data-sets management, makes the procedure suitable for large territories in order to check out the areas possibly exposed to flood. This module may represent a useful tool for the identification of the areas that require more accurate hydraulic studies.

References

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Una ipotesi di Sistema Informativo della Sentieristica in Sardegna

Roberto Demontis, Eva Lorrai, Laura Muscas^,Sara Maltoni, Giuliano Patteri, Alessio Saba*

^CRS4, *Ente Foreste della Sardegna

Riassunto

L'Ente Foreste della Sardegna (EFS), nell'ambito del progetto Co.R.E.M. (Cooperazione delle Reti Ecologiche nel Mediterraneo) ha affidato al CRS4 (Centro di Ricerca, Sviluppo e Studi Superiori in Sardegna) il compito di supportare il progetto di un Sistema Informativo della rete di sentieri in Sardegna e realizzare un primo prototipo semplificato.Il Sistema ha il compito di rilevare, rendere accessibile e mantenere aggiornata la crescente mole di dati geografici relativi alla rete escursionistica via via ripristinata e segnalata con i periodici progetti di valorizzazione territoriale curati dall'Ente, con finalità sia di tipo gestionale (manutenzione dei tracciati, messa in sicurezza, etc.) che divulgativo-promozionale (generazione di carte escursionistiche e condivisione via web).Il Sistema Informativo prevede un geodatabase implementato in PostgreSQL/PostGIS i cui dati relativi alla progettazione, realizzazione, manutenzione, gestione e promozione della rete di sentieri, siano resi accessibili via web tramite Geoserver. Nel modello dei dati tutti gli attributi dinamici vengono gestiti con la segmentazione dinamica. Tra le diverse funzioni, oltre a quelle di import ed export dei dati, citiamo: il calcolo del buffer da un determinato sentiero per la ricerca, per esempio, di punti di interesse o punti di posa per la segnaletica, il calcolo dei tempi di percorrenza di un sentiero, il calcolo del profilo altimetrico, il calcolo dei computi metrici dei manufatti e dei punti di posa e la selezione di tratti e percorsi con/senza particolari tipi di pericoli.

Abstract

The Ente Foreste della Sardegna (EFS), in the Co.R.E.M. (Cooperazione delle Reti Ecologiche nel Mediterraneo) project, contracted CRS4 (Center for Advanced Studies, Research and Development in Sardinia) to designed an informative system of the sardinian paths network and realized a simplified prototype.The system must be able to obtain and keep up with the increasing amount of geographical data from the trails network (as it will be restored and signalled through regular exploitation programs) and to deal with operational matters such as the maintenance of the paths, their safety, etc, as well as with divulgation and promotion such as issuing excursion maps and web sharing.

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The system uses a postgreSQL PostGIS implemented geodatabase in which the data related to the design, the realization, maintenance, management and promotion of the trails network will be made accessible through Geoserver. In the data model, all the dynamic characteristics will be dealt with dynamic segmentation. Besides importing and exporting data, other functions, to buffering a given path for the research of interesting sites, to find the position of signals, to estimate the run time for each path, to compute the route elevation chart, to estimate the cost of minor constructions signals, and to select the paths with/without certain type of dangers, will be included.

Introduzione

L'Ente Foreste della Sardegna (EFS) è uno dei partner del progetto Co.R.E.M. (Cooperazione delle Reti Ecologiche nel Mediterraneo), approvato nel giugno del 2010 nell'ambito del Programma di cooperazione transfrontaliera Italia - Francia Marittimo, che prevede la Valorizzazione delle Reti Ecologiche Regionali attraverso l'integrazione ed il recupero delle Reti Sentieristiche e dei Percorsi di Mobilità Dolce.Tale progetto prevede, tra le altre attività, la realizzazione di un sistema informativo della rete di sentieri della Sardegna costituito da un geodatabase ed un geoserver per il caricamento e la gestione univoca dei dati relativi alla progettazione, realizzazione, manutenzione e promozione della rete sentieristica regionale.Il Sistema avrà il compito di rilevare e mantenere aggiornata la crescente mole dei dati geografici sulla rete escursionistica via via ripristinata e segnalata con i periodici progetti di valorizzazione territoriale curati dall'Ente, con finalità sia di tipo gestionale (manutenzione dei tracciati, messa in sicurezza, etc.) che divulgativo-promozionale (generazione di carte escursionistiche e condivisione via web).La standardizzazione delle procedure per la raccolta, il caricamento e l'elaborazione dei dati del geodatabase rappresenta una componente sostanziale del sistema informativo, che consentirà a più soggetti, dislocati nel territorio regionale, di rilevare e caricare in modo univoco e codificato tutti i dati necessari ad una corretta gestione ed agevole aggiornamento delle informazioni.Allo stato attuale il CRS4 (Centro di Ricerca, Sviluppo e Studi Superiori in Sardegna), al quale è stato affidato il compito di supportare il progetto del Sistema Informativo della Sentieristica, ha predisposto, in collaborazione con l'Ente Foreste, un dettagliato modello dei dati e realizzato un prototipo semplificato di Sistema che sarà oggetto di prossimo bando di gara.

Analisi dello stato di fatto e dello stato dell'arte nella gestione sentieristica in Sardegna

GeneralitàL’Ente Foreste, relativamente alla gestione della Sentieristica in Sardegna, ha maturato una certa esperienza soprattutto con la progettazione ed attuazione del progetto finanziato con il P.O.R. (Programma Operativo Regionale) Sardegna 2000/2006 Misura 4.14 azione b, con cui sono stati ripristinati, attrezzati e

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segnalati sentieri per uno sviluppo lineare di circa 600 km; tale esperienza è stata attestata dal conferimento del secondo posto al premio nazionale per la Mobilità Dolce “Go Slow”.L’Ente è inoltre attualmente impegnato in numerosi progetti correlati alla sentieristica i cui obiettivi sono principalmente rivolti a:

• sviluppare le strategie finalizzate ad implementare i programmi di gestione integrata e multifunzionale delle foreste anche in collaborazione con enti locali ed altre articolazioni amministrative;

• far conoscere la rilevanza delle opere di ripristino ambientale effettuate e le risorse naturali presenti sul territorio regionale, contribuendo alla promozione e alla valorizzazione delle tipicità ambientali locali anche attraverso azioni che ottimizzino la diffusione e la libera circolazione delle informazioni geografiche sui sentieri;

• sistematizzare i dati relativi ai percorsi escursionistici, cicloturistici, mountain bike e ippovie realizzati o in progetto all’interno dei territori amministrati;

• definire una rete di interconnessione tra i territori amministrati, che si inserisca all’interno di una più vasta rete regionale, al fine di consentire una pianificazione più coerente ed omogenea delle sue attività e un maggior raccordo con altri soggetti ed istituzioni locali nel campo della sentieristica (es. Assessorato al Turismo);

• unificare e convogliare i contenuti cartografici, descrittivi e fotografici in un unico sistema informativo fruibile anche attraverso il canale web istituzionale;

• migliorare e aumentare la fruizione delle foreste da parte di quei soggetti che praticano il cosiddetto “Turismo Attivo”;

• sensibilizzare popolazioni locali e turisti su tematiche trasversali quali educazione alla salute, educazione ambientale, sostenibilità ambientale, ecoturismo.

L’Ente Foreste stima in decine di migliaia di chilometri la rete sentieristico-viaria dei soli territori gestiti, in considerazione che la sola azione portata avanti in un anno con il progetto POR 4.14b ha generato oltre 600km di sentieri, interessando solo 12 aree forestali (a fronte di 32 complessi forestali) e solo quei territori denotati dai requisiti del POR. Unificando quindi i soli progetti in corso e quelli recentemente completati (ultimo decennio) si evincerebbe una rete ben connessa, di valore tecnico, turistico-escursionistico inestimabile, e soprattuto ben gestibile (controllo accessi, custodia, manutenzioni) grazie al presidio dei territori dovuto alla diffusione del personale dell'Ente nelle varie UGB (Unità Gestionali di Base).

Contesto normativo e confronto con altri contesti regionaliLa Regione Sardegna non è al momento dotata di normativa di settore idonea ad inquadrare gli aspetti tecnici-gestionali-operativi-turistici legati alla Sentieristica. Manca inoltre di una adeguata normativa a supporto delle attività escursionistiche (ad eccezione di una Legge Regionale - la L.R. n.20/2006 - che definisce solo i requisiti delle Guide Escursionistiche istituendo una sorta di albo regionale). Inoltre, pur essendo dotata di un innovativo SITR (Sistema Informativo Territoriale Regionale) e relativa IDT (Infrastruttura di Dati

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Territoriali) (1), la Regione Sardegna pubblica (sul portale Sardegna Territorio e le sue derivazioni Sardegna Mappe e GeoBlog, oltre che sul navigatore semplificato WebGIS di SardegnaForeste.it) (2) solo i dati relativi ai 600 km di rete sentieristica realizzata nel 2009 dall'Ente Foreste.Le dimensioni e potenzialità inespresse delle rete sentieristica sarda possono essere evidenziate dal confronto con altre realtà regionali:

• circa 6000 km organizzati in 8000 sentieri gestiti da un catasto regionale in Trentino Alto Adige (regione con una superficie pari circa alla metà del territorio della Sardegna);

• 6900 km di tracciati organizzati in centinaia di sentieri fruibili anche tramite itinerari in Emilia Romagna (3) (per un territorio grande quanto il 90% della Sardegna);

• oltre 15.000 km di rete sentieristica, tecnicamente gestita in modo centralizzato ed organizzata secondo una suddivisione in sentieri, percorsi, tratte e viabilità minore, in Piemonte (4) (superficie regionale di poco superiore a quella sarda);

• 800 km di sentieri (80 percorsi ufficiali, migliaia di km in corso di recupero) in Liguria che ha promulgato una apposita legge (L.R. 16 giugno 2009 n. 24);

• sperimentazione di un catasto unificato per 4000 km di rete sentieristica già rilevati in Lombardia (5);

• 1700 i km di sentieri già segnalati (in una rete stimata di almeno 2500 km) nelle Marche (superficie pari a meno della metà di quella sarda) dove è stato istituito recentemente un catasto unificato con legge quadro regionale (n.2/ 2010).

Il contesto tecnico di riferimento è poi così sinteticamente riassumibile:• relativamente alla cartografia escursionistica si hanno le linee guida del

CAI (Club Alpino Italiano) (6);• relativamente al rilievo GPS si ha il progetto Charta Itinerarum (7);• relativamente alle analisi dei dati ed esempi di sistemi informativi

WebGIS si hanno il progetto PROTSYS (8), il sistema SIWGREI (9) e il sistema SentieriGIS (10);

• relativamente alla trasparenza amministrativa applicata ai dati geografici l'esempio della Regione Piemonte (11);

• relativamente all'integrazione sistema informativo – WebGIS – portaleWeb gli esempi dell'Alto Adige e delle Dolomiti (12).

Ipotesi di Sistema Informativo delle rete di sentieri in Sardegna

Come precedentemente evidenziato L'Ente Foreste deve realizzare un sistema informativo della rete di sentieri della Sardegna. Il Sistema Informativo dovrà contenere e rendere accessibili via web, tramite Geoserver (http://geoserver.org) tutti i dati relativi alla progettazione, realizzazione, manutenzione, gestione e promozione della rete di sentieri.L'architettura del Sistema dovrà comprendere:

• un geodatabase; • un geoserver;

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• un modulo di interazione tra geodatabase e client per il collegamento diretto ai dati;

• i client comprensivi delle interfacce utente per gli operatori e per gli utenti generici.

I dati del Sistema dovranno essere resi accessibili via web tramite Geoserver (http://geoserver.org) e dovranno essere progettate e implementate le interfacce utente, sia per gli operatori che per gli utenti generici.Il Sistema dovrà essere accessibile a due tipologie di utenti:

1. Utenti generici che potranno consultare I dati, visualizzare sentieri e itinerari, etc.

2. Utenti registrati (progettisti dei sentieri) che utilizzeranno il Sistema come strumento di lavoro per l'aggiornamento e la gestione della rete sentieristica comprendente la progettazione, la manutenzione e l'aggiornamento dei tratti che compongono sentieri e itinerari, dei punti di posa e dei manufatti.

Tra le diverse funzioni, oltre a quelle di import ed export dei dati, citiamo: il calcolo del buffer da un determinato sentiero per la ricerca, per esempio, di punti di interesse o punti di posa per la segnaletica, il calcolo dei tempi di percorrenza di un sentiero, il calcolo del profilo altimetrico, il calcolo dei computi metrici dei manufatti e dei punti di posa e la selezione di tratti e percorsi con/senza particolari tipi di pericoli.Allo stato attuale il CRS4, in collaborazione con l'Ente, ha predisposto un modello dei dati, descritto nel seguito, e realizzato un prototipo semplificato.

Descrizione del Dominio ApplicativoLa gestione e la valorizzazione della rete Sentieristica nelle sue varie accezioni (trekking, mobilità dolce, ippovie, cicloturismo, mountain bike, ecc) da parte di un soggetto pubblico si confronta al giorno d’oggi con le nuove frontiere del turismo attivo e delle tecnologie informatiche, in cui il fruitore dei percorsi è sempre più un soggetto attivo nella ricerca delle informazioni, anche attraverso il web, e sempre più dotato delle tecnologie di supporto ad un viaggio organizzato “su misura”.La Sentieristica, costituisce quindi un Dominio Applicativo ed un settore di ricerca applicata, caratterizzata da un insieme di oggetti (i sentieri) distinguibili in varie categorie (trekking, ippovie, cicloturismo, mountain bike, mobilità dolce, ecc) ognuna delle quali possiede diverse caratteristiche (attributi). La definizione di tali attributi è fondamentale per la costruzione del database geografico capace di contenere tutte le informazioni di rilievo, e del geoserver orientato alla condivisione e fruibilità delle informazioni.L’ambito applicativo definito Sentieristica è relativo alla gestione di una famiglia (un insieme) di "oggetti” (i sentieri, appunto) che comprende le seguenti categorie, accomunate dall’essere forme di attività motoria basata sul camminare nel territorio liberamente o guidati, lungo percorsi (strade, sentieri, ecc.), anche variamente attrezzati: percorsi di mobilità dolce, trekking propriamente detto, ippovie, ciclovie, mountain bike e altre tipologie (nordik walking, percorsi di orienteriing, etc.).Con queste premesse la gestione dell'oggetto Sentiero è stata definita attraverso:

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• un dizionario/glossario dei termini;• uno schema di ciclo di vita per modellare il processo di gestione e le

fasi/attività coinvolte;• un set di procedure e formati (modulistica, schemi di convenzione,

prototipi di accordi quadro, modelli-tipo per i capitolati tecnici per acquisizioni di prodotti/servizi, linee-guida per la progettazione, la raccolta dei dati, la realizzazione di multimedia correlati) per la gestione e lo scambio delle informazioni;

• un modello dei dati (capace di codificare in modo univoco la molteplicità di aspetti e le grandezze coinvolte con le attività progettuali-gestionali della Sentieristica);

• una architettura informativa (geo-database, geo-server per lo scambio dei dati geografici, modalità GIS per l'elaborazione di informazioni, ad esempio finalizzate al calcolo del migliore percorso, calcolo dei tempi di percorrenza, dei livelli etc….).

Nel seguito vengono descritti alcuni dei suddetti punti.

Glossario e terminologia tecnica standardizzata EFS(a)Itinerario: insieme delle tappe di una escursione proposta per collegare

un punto P (partenza) ad un punto A (arrivo).(b)Sentiero: il risultato dei rilievi sul campo rappresentato dall’insieme di

tratti.(c) Tratto: parte del sentiero delimitato tra due waypoint o nodi.(d)Waypoint: coppie (o triple) di coordinate che identificano un punto nello

spazio fisico, rilevate ai fini di costituire punti di riferimento "utili alla navigazione " ossia ad orientarsi nel seguire un itinerario o a delinearne una suddivisione in tappe.

(e)Point of Interest (P.O.I.): coppie (o triple) di coordinate che identificano un punto di qualche interesse od utilità per qualcuno (ad esempio la posizione di un'emergenza naturalistica, un bene storico/archeologico/culturale). Vengono raggruppati per categorie/tipologie e corredati da risorse associate in vari formati (ad esempio immagini georiferite, luoghi di posa di cartelli o pannelli segnaletici, video e testi descrittivi, pagine web collegate al P.O.I., ecc.).

(f) Tabelle di marcia (roadmap): tabelle descrittive in cui ogni riga rappresenta un tratto di un itinerario, delimitato da un punto di inizio e di fine (rappresentabili in termini di distanza dall'inizio del tragitto oppure in termini assoluti come coordinate spaziali).

(g)Segmentazione dinamica: viene utilizzata per la descrizione di attributi del tratto quali lo stato della pavimentazione, il grado di manutenzione, la larghezza media della sede stradale, il grado di ombrosità, ecc..

(h)Raccordi: tratti “di servizio”, a tutti gli effetti parte integrante della rete sentieristica ma non appartenenti ad alcun sentiero o appartenenti a particolari sentieri-di raccordo- caratterizzati dall’essere “mono-trattiformi”.

(i) Punti di Posa: triple (o coppie) di coordinate che identificano un luogo di posa per la segnaletica.

(j) Manufatti: elementi (puntuali o lineari) rappresentanti i manufatti

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presenti nella rete sentieristica.

Il ciclo di vita di riferimento EFS per l'Oggetto SentieroIl ciclo di vita dell'oggetto Sentiero può essere schematizzato nel modo seguente:

• Individuazione del territorio destinatario e degli attori coinvolti (servitù di passaggio, associazioni locali, etc.)

• Stima dei costi dellìntervento• Finanziamento• Raccolta informazioni sul territorio, predisposizione dei contenuti,

tematizzazione degli eventuali itinerari (ad esempio per sentieri caratterizzati da emergenze naturalistiche, archeologiche, storiche, etc.)

• Posizionamento e rilievi sul campo del/dei tracciati (GPS, foto, video, individuazione punti di posa)

• Progettazione del percorso che prevede la produzione della cartografia e il posizionamento dei POI e dei waypoint rilevati e relativi computi metrici

• Realizzazione, ripristino e messa in sicurezza del fondo, posa delle staccionate, posa della cartellonistica orizzontale e verticale etc.

• Campagna Informazione e stampa/messa on-line che prevede la realizzazione grafica/testi/web tramite assemblaggio e riorganizzazione dei contenuti disponibili

• Divulgazione che prevede la definizione dei canali stampa, web, distribuzione/diffusione sul territorio di punti di consegna delle mappe etc. e relativo piano degli accessi

• Gestione e Manutenzione che prevede làggiornamento delle informazioni, il monitoraggio periodico dello stato e dellàccessibilità dei percorsi, il ripristino del fondo e della segnaletica etc...

Il modello dei datiSulla base del dominio applicativo e del ciclo di vita dell'oggetto sentiero precedentemente descritti è stato elaborato un modello dei dati che prevede la gestione di tutti gli attributi dinamici mediante segmentazione dinamica (13).Si riportano di seguito, attraverso schemi UML, le relazioni che legano tutti gli elementi che compongono i dati del modello per la sentieristica.

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Tratti: relazioni semplici

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Tratti: segmentazione dinamica e tabelle di relazione molti a molti

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Point of Interest (POI), multimedia e manufatti

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Punti di posa e cartelli

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Manutenzione

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Il modello dei dati proposto ha tenuto conto delle discussioni e osservazioni rilevate durante diversi incontri tenutisi con i funzionari e i referenti progettisti dei servizi territoriali dell'Ente Foreste della Sardegna.Allo stato attuale, come descritto, è stato predisposto oltre al modello dati, implementato su PostgreSQL/PostGIS, un prototipo semplificato che permette l'import e l'export dei dati e la loro consultazione da Geoserver. Per testare il prototipo sono stati importati alcuni sentieri e effettuati diversi tipi di query sui tratti; sono state effettuate diverse prove di visualizzazione sul Geoserver di viste di segmentazione dinamica dei tratti con opportune vesti grafiche. Altre query sono state testate sui POI (punti di interesse), sui punti di posa e sui manufatti.Il modello realizzato ha caratteristiche di scalabilità: è infatti facilmente implementabile su diversi DBMS (Database Management System) e di flessibilità: è possibile aggiungere nuovi tipi di entità e relazioni tramite l'applicazione degli operatori dei database, minimizzando le operazioni di scrittura, ad esempio la modifica del nome di un tipo di fondo o la creazione di viste con la trasformata delle coordinate dei tratti.Gli sviluppi futuri a breve termine riguardano la realizzazione di opportune interfacce per la creazione, aggiornamento e modifica del geodatabase. L'Ente Foreste inoltre prevede di predisporre un bando di gara per la realizzazione del Sistema Informativo vero e proprio che si baserà sul modello dati realizzato e che dovrà avere le caratteristiche architetturali sinteticamente indicate precedentemente.

Riferimenti

(1) L. Manigas, M. Beneventi, L. Corvetto, R. Vinelli, M- Melis “Implementation of Recent Metadata Directives and Guidelines in Public Administration: the Experience of Sardinia Region”, SDI Convergence. Research, Emeging Trends, and Critical Assessment. B. van Loenen, J.W.J. Besemer, J.A. Zevenbergen (Editors). Nederlandse Commissie voor Geodesie Netherlands Geodetic Commission 48, 2009.

(2) Navigatore semplificato WebGIS dei sentieri della Sardegna(http://www.sardegnaambiente.it/j/v/876?&s=3&v=9&c=5942&nodesc=1)

(3) SentieriWeb Regione Emilia Romagna(http://www.regione.emilia-romagna.it/wcm/geologia/canali/escursionismo/01_banca_dati/Descrizione.htm)

(4) La rete sentieristica piemontese(http://www.regione.piemonte.it/retesentieristica/index.php?option=com_content&task=view&id=83&Itemid=163)

(5) Progetto SIWGREI (http://www.chartaitinerum.org/)(6) Linee Guida del CAI: (http://www.chartaitinerum.org/documenti/Linee

%20guida%20cartografia%20escursionistica.pdf)(7) Manuale del progetto Charta Itinerum:

(http://www.chartaitinerum.org/documenti/Manuale%20Rilievo_layout

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http://www.chartaitinerum.org/documenti/Manuale%20Rilievo_layout%201.pdf

http://www.chartaitinerum.org/documenti/Linee%20guida%20cartografia%20escursionistica.pdf

http://www.chartaitinerum.org/documenti/Linee%20guida%20cartografia%20escursionistica.pdf

http://www.chartaitinerum.org/

http://www.regione.piemonte.it/retesentieristica/index.php?option=com_content&task=view&id=83&Itemid=163

http://www.regione.piemonte.it/retesentieristica/index.php?option=com_content&task=view&id=83&Itemid=163

http://www.regione.emilia-romagna.it/wcm/geologia/canali/escursionismo/01_banca_dati/Descrizione.htm



http://www.sardegnaambiente.it/j/v/876?&s=3&v=9&c=5942&nodesc=1


%201.pdf)(8) Il progetto PROTSYS:

(http://www.chartaitinerum.org/documenti/protsis.pdf)(9) Il sistema SIWGREI (manuale)

(http://www.chartaitinerum.org/documenti/pkt136-102-10_Manuale_Utente_WebGIS_Rete_Escursionistica_Italiana_CAI.pdf)

(10) Modello del dato utilizzato nel sistema SentieriGis: (http://www.regione.emilia-romagna.it/wcm/geologia/canali/escursionismo/01_banca_dati/Descrizione/Base_dati_Sentieriweb.pdf)

(11) Trasparenza amministrativa applicata ai dati geografici, Regione Piemonte:(http://www.dati.piemonte.it/)

(12) Integrazione sistema informativo – WebGIS – portale Web (http://www.trekking.suedtirol.info/ e http://3dolomiti.it/it/index.htm)

(13) C.R. Chiou, W.L. Tsai, Y.F. Leung “A GIS dynamic segmentation approach to planning travel routes on forest trail networks in Central Taiwan”, Landspace and Urban Planning, col. 97, pp 221-228, 2010

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http://3dolomiti.it/it/index.htm

http://www.dati.piemonte.it/

http://www.regione.emilia-romagna.it/wcm/geologia/canali/escursionismo/01_banca_dati/Descrizione/Base_dati_Sentieriweb.pdf



http://www.chartaitinerum.org/documenti/pkt136-102-10_Manuale_Utente_WebGIS_Rete_Escursionistica_Italiana_CAI.pdf

http://www.chartaitinerum.org/documenti/pkt136-102-10_Manuale_Utente_WebGIS_Rete_Escursionistica_Italiana_CAI.pdf

http://www.chartaitinerum.org/documenti/protsis.pdf




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Informazioni geografiche per il governo del territorio. L’uso di software open

source per la gestione della cartografia comunale: l’esperienza dei comuni della

Provincia di Lecco

Paolo Dilda, Emilio Guastamacchia

Politecnico di Milano, Dipartimento di Architettura e Pianificazione,Laboratorio Analisi Dati e Cartografia

Riassunto

Il presente articolo intende documentare un’esperienza di collaborazione tra il Politecnico di Milano (Dipartimento di Architettura e Pianificazione – Laboratorio di Analisi Dati e Cartografia), la Provincia di Lecco (Settore Territorio) e i comuni della provincia di Lecco nella gestione di cartografia digitale multiscala del territorio attraverso l’uso del Database Topografico (DBT) e di software GIS open source (QGis e gvSIG). La formazione e sensibilizzazione all’uso del DBT, si è resa necessaria poiché la nuova cartografia richiedeva conoscenze specifiche che, mediamente, non erano disponibili presso gli Enti locali coinvolti nel progetto. Si sono pertanto organizzati due corsi di formazione sull’utilizzo del DBT. Le attuali risorse degli enti locali e la volontà di sperimentare le potenzialità delle tecnologie Open Source per la gestione di dati complessi, sono i principali fattori che hanno condotto a tale scelta. Queste attività di formazione sono integrate con la realizzazione di un manuale operativo specifico all’uso del DBT con il software gvSIG.

Il Database Topografico della Provincia di Lecco

La Provincia di Lecco ha promosso e coordinato l’attuazione del progetto per la produzione del Database Topografico (DBT) multiscala del proprio territorio provinciale. Il progetto cofinanziato da Regione Lombardia al 50%, dai Comuni e da alcuni Enti Territoriali interessati (Comunità Montane e società multiservizi pubbliche) è stato supportato, fin dall’inizio, dalla collaborazione scientifica e tecnica del Politecnico di Milano per le attività di progettazione, di collaudo e di direzione dei lavori. Il progetto si è articolato in diverse attività che a partire dal 2007 hanno previsto:- la realizzazione del “Progetto DBT 2007”, relativo alla produzione del DBT di ottanta Comuni della provincia di Lecco e undici Comuni della provincia di Bergamo interessati al progetto anche se esterni all’ambito territoriale di riferimento lecchese;- l’attivazione del “Progetto DBT 2009”, tuttora in corso, relativo al

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completamento del DBT provinciale per i nove Comuni che non hanno aderito al progetto del 2007 oltre ad una serie di attività per la completa omogeneizzazione e fruibilità del DBT;- la sperimentazione di “Attività prototipali” relative alla definizione delle modalità per l’aggiornamento del DBT, per l’integrazione nel DBT di archivi di informazioni territoriali e di dati catastali e per la diffusione della conoscenza e l’utilizzo del DBT.Ad oggi numerosi sono stati i prodotti realizzati nell’ambito di questi diversi progetti:- il Data Base Topografico multiscala (scala 1:1.000, scala 1:2.000, scala 1:5.000, scala 1:10.000) in formato shapefile;- le Ortofoto digitali a colori alla scala 1:2.000 (urbanizzato), 1:5.000 (parte sud della provincia) e 1:10.000 (intero territorio provinciale);- i file in formato PDF delle tavolette del territorio restituito alla scala 1:2.000;- il Digital Terrain Model utilizzato per la produzione delle ortofoto alla scala 1:2.000.

Figura 1 - Esempio di rappresentazione a colori del DBT.

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Figura 2 - Il DBT multiscala: lo stesso territorio letto a differenti scale.

Particolarmente importante è stata l’attività divulgativa che la Provincia di Lecco ha voluto attivare al fine di sensibilizzare tecnici comunali e professionisti all’utilizzo della nuova cartografia tecnica e degli strumenti necessari per il suo utilizzo. Nei mesi di aprile-maggio 2011 è stata organizzata, in accordo con l’Ordine degli Architetti e l’Associazione Nazionale Costruttori Edili della Provincia di Lecco, una mostra dal titolo “Scopri il Tuo territorio, la provincia di Lecco si mette in mostra”; mostra finalizzata alla diffusione al pubblico e alle associazioni del progetto DBT, oltre che promozione della conoscenza delle sue potenzialità per la pianificazione e gestione del territorio. Il percorso espositivo ha illustrato le potenzialità del DBT attraverso la predisposizione di postazioni per la consultazione ed utilizzo degli archivi costituenti il DBT oltre che la documentazione sulle potenzialità di utilizzo del nuovo DBT nei progetti e processi di governo del territorio: dalla predisposizione delle cartografie per i Piani di Governo del Territorio (PGT) al supporto per i processi di Valutazione Ambientale Strategica. Nell’ambito di tale mostra si è tenuto un incontro il 28 aprile in cui sono stati trattati gli argomenti specifici legati al DBT e alle sue possibili applicazioni.Le stesse informazioni territoriali saranno inoltre rese disponibili, a breve, anche all’interno del portale cartografico WEBSIT in fase di allestimento (www.cartografia.provincia.lecco.it).Il supporto del Politecnico di Milano alla Provincia di Lecco nel suo progetto di Database Topografico è stato determinante per le attività di formazione che si sono rese necessarie fin dal momento in cui la nuova cartografia si è resa disponibile e i comuni han dovuto confrontarsi con questo nuovo sistema di gestione del dato cartografico. Presso il Polo Territoriale di Lecco del Politecnico di Milano si sono organizzati due corsi di formazione tecnica rivolti ai tecnici comunali e curati da docenti e specialisti in discipline di cartografia, sistemi informativi territoriali e pianificazione del territorio. Un primo corso di formazione indirizzato ai tecnici dei comuni aderenti al progetto di costruzione del DBT, tenutosi nel giugno-luglio 2010, ha visto la partecipazione di oltre 80 tecnici che hanno potuto conoscere ed approfondire tutte le potenzialità delle nuova cartografia digitale destinata, evidentemente, a sostituire le vecchie mappe su carte o cartografie aerofotogrammetriche fino ad allora utilizzate; un

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modulo specifico di formazione è stato indirizzato alla trattazione di argomenti sui Sistemi Informativi Territoriali e sulle modalità di funzionamento degli stessi.Un secondo corso di formazione avanzato, realizzato nel periodo novembre-dicembre 2010, ha approfondito i contenuti e la strutturazione del DBT tramite l’utilizzo di applicazioni pratiche nell’ambito della pianificazione territoriale ed urbanistica. Particolarmente significativo è stato l’interesse suscitato dall’iniziativa di formazione che ha dato la possibilità a diversi tecnici comunali di sperimentare le nuove potenzialità di utilizzo dei dati territoriali tanto che la Provincia di Lecco ha previsto, entro la fine del 2011, la realizzazione di un terzo corso di formazione tecnica strutturata indirizzato a tecnici e soggetti diversi interessati (liberi professionisti, tecnici della Provincia) con il coinvolgimento dei diversi Ordini professionali e Collegi provinciali operanti sul territorio lecchese.Nell’ambito dell’“attività prototipale” si formulerà, nei prossimi mesi, una proposta per la connessione tra le banche dati del DBT e quelle necessarie al gestore delle reti dei servizi del sottosuolo e ai dati catastali. Si ipotizza di procedere alla definizione di una strategia per l’aggiornamento dei dati che tenga conto delle necessità dei diversi utilizzatori: i gestori delle reti, i comuni e la Provincia.L’obiettivo di queste attività prototipali, costruite a partire da un bando di cofinanziamento di Regione Lombardia dell’ottobre 2010 per l’aggiornamento e integrazione del DBT, passa attraverso la mappatura dei servizi nel sottosuolo, ritenendolo questo un contenuto indispensabile per la predisposizione e gestione dei “Piani urbani generali dei servizi nel sottosuolo” (PUGSS) comunali. La particolarità dell’attività prototipale sta nel verificare se, attraverso l’uso del DBT (uno dei primi della Regione Lombardia), si potranno definire le modalità operative per georiferire le reti tecnologiche agli “elementi stabili”, aggiornati e geometricamente corretti del DBT. Inoltre si verificheranno le modalità per l’integrazione del DBT con i dati catastali al fine di arrivare alla formazione di una “carta unica” del territorio.

L’attività di formazione con GIS Open Source

La formazione e sensibilizzazione all’uso del DBT ai tecnici comunali, si è resa necessaria poiché la nuova cartografia richiedeva conoscenze specifiche che, mediamente, non erano disponibili presso gli Enti locali, abituati a gestire prevalentemente cartografia numerica vettoriale di tipologia CAD.In tal senso, la proposta di percorso formativo è stata strutturate in tre interventi finalizzati alla gestione del DBT:1. corso pratico sull’utilizzo del DBT (GIS – DBT - elementi di cartografia) indirizzato ai tecnici delle amministrazioni comunali. Per tale corso, della durata di 24 ore, si è utilizzato il software Qgis. Le tematiche trattate sono state introduttive rispetto ad elementi di cartografia, struttura del Database Topografico, caratteristiche dei GIS e GIS Open Source, funzionalità del software Qgis ed esercitazioni pratiche di gestione di base dei dati;2. corso di formazione più approfondito (GIS, DBT, PGT e analisi territoriali), indirizzato ai tecnici delle amministrazioni comunali. Per questo corso, della durata di 40 ore, è stato utilizzato il software gvSIG;3. costruzione di un manuale d’uso operativo delle basi dati geografiche con il

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software gvSIG.I principali fattori che hanno condotto alla scelta di utilizzare tecnologie Open Source sono stati:• le attuali risorse degli enti locali: la scarsità di risorse orienta verso scelte di investimento minime, soprattutto in una fase iniziale di avvicinamento ancora “ricognitiva” rispetto all’utilizzo dei software GIS;• sperimentazione delle potenzialità per la gestione di dati complessi: l’orientamento verso l’utilizzo di programmi Open Source, strumenti di grandi potenzialità per la didattica e per la ricerca, sia in ambito GIS, sia per la gestione di DB spaziali, sia per lo sviluppo di Web-GIS (cioè di sistemi di visualizzazione e di interrogazione di cartografia su interfaccia web) è un fattore in forte espansione sia nell’ambito professionale sia nell’ambito della ricerca universitaria;• flessibilità nell’installazione e libertà di utilizzo del software, sia per lo svolgimento dell’attività didattica in aula, sia per le attività di esercitazione individuali, sia per la successiva attività professionale;• disponibilità di una serie di applicativi specifici e personalizzabili e di manuali d’uso anche in lingua italiana;• presenza di gruppi consolidati di utenti/sviluppatori.Le funzionalità richieste al software per l’utilizzo del DBT, in questa prima fase di formazione, sono state sostanzialmente di base e hanno riguardato ad esempio:• il caricamento e visualizzazione dei dati;• la creazione di mappe tematiche finalizzate anche alla stampa;• le interrogazioni ed analisi sui campi delle tabelle (simbologia e descrizione dell'istanza), selezioni;• le principali funzioni di editing, aggiunta campi a tabelle e compilazione, join;• le applicazioni con il DBT per l'urbanistica e gestione di dati provenienti da altre fonti e di diversa tipologia (es. raster e vettoriali).Il secondo corso approfondito con il software gvSIG è stato strutturato su contenuti territoriali e sull’integrazione tra la nuova base cartografica e lo strumento urbanistico comunale alle diverse scale. Nel dettaglio i contenuti trattati sono stati:• introduzione al DBT e problematiche sui sistemi di riferimento: introduzione alla struttura del DBT, problematiche relative ai Sistemi di Riferimento, modalità operative per la trasformazione di coordinate;• primi comandi gvSIG: introduzione software, modalità di scaricamento, gestione del progetto (vista, tabelle, mappe), tipologie di dati e caricamento, strumenti di visualizzazione, modalità di tematizzazione;• contenuti e strutturazione del DBT della Provincia di Lecco: contenuti del DBT, caricamento DBT in gvSIG, analisi sui campi delle tabelle, selezioni;• DBT e governo del territorio: impostazione di un "progetto" per il quadro conoscitivo del PGT; la carta dei servizi comunali e la carta delle destinazioni funzionali;• l'editing in gvSIG: principali funzioni di editing, aggiunta campi a tabelle e compilazione, join, hyperlink;• funzionalità gvSIG: creazione mappa, gestione della vista e degli oggetti

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nel layout, esercitazione cartografia tematica;• inserimento nel DBT di nuovi dati di diversa provenienza: inserimento di dati provenienti da altre fonti dati (ad esempio il Geoportale di Regione Lombardia; integrazione con foto aeree);• DBT e PGT.: possibili applicazioni con il DBT per l'urbanistica e la gestione dei dati;• DBT e pianificazione territoriale: esercitazioni di riepilogo.Il “Manuale operativo per l’uso del Database Topografico di Regione Lombardia attraverso il GIS open source gvSIG” costituisce una linea guida per gli operatori tecnici nella gestione del Database Topografico. A tale proposito, esso non è una copia del manuale di utilizzo del software, scaricabile da sito ufficiale e che descrive in modo dettagliato ogni funzionalità (al quale si rimanda per la consultazione di tematiche specifiche), ma costituisce una guida per svolgere alcune semplici e basilari operazioni con il programma gvSIG sui layer del Data Base Topografico, anche integrandoli con dati di altra natura e fonte.I contenuti del manuale riprendono e sistematizzano quanto somministrato durante il percorso formativo; le tre sezioni riguardano una descrizione della struttura del Database Topografico, una sintetica illustrazione delle funzionalità del software GIS ed una proposta di applicazione di utilizzo del DBT con gvSIG per la gestione del territorio1.

Figura 3 - Sintesi del percorso di una esercitazione proposta durante la fase di formazione. L’obiettivo è la predisposizione di basi a differenti scale territoriali, la creazione di nuovi layer e

l’analisi dei dati.

1 Copia del manuale sarà consultabile, nei prossimi mesi, all’indirizzo web http://www.cartografia.provincia.lecco.it/dbt/attivitadiformazione.html

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http://www.cartografia.provincia.lecco.it/dbt/attivitadiformazione.html


Figura 4 - Esempi di prodotti cartografici relativi all’esercitazione di cui sopra.

Conclusioni e prospettive future

In sintesi l’esperienza di formazione svolta permette di tracciare le seguenti conclusioni:• i prodotti GIS Open Source sono risultati utili ed efficaci per attività di base per la gestione della cartografia comunale (consultazione, tematizzazione, stampa…);• è stata verificata, o è in corso di verifica, la stabilità e affidabilità di sistemi software GIS Open Source su funzioni “avanzate” quali ad esempio il join, il relate, funzioni di geoprocessing, estensioni.L’esperienza formativa con i Comuni della Provincia di Lecco ha avuto una serie di riscontri positivi, sia da parte dell’Ente proponente che dai destinatari della formazione. Alcune attività previste in futuro e già concordate con la Provincia di Lecco sono già state illustrate nel primo paragrafo.Conclusa la prima fase di predisposizione e di divulgazione della nuova cartografia, e successivamente alla chiusura della seconda fase di formazione con Open Source, si aprirà una terza fase riguardante l’aggiornamento del Database Topografico. Le tematiche operative da affrontare saranno quindi:• l’aggiornamento distribuito e integrato della base cartografica (Enti Locali, professionisti, ecc.);• il rispetto di procedure, regole e standard dettati da Regione Lombardia (es. topologia, domini, scale, ecc.).A fronte dei requisiti richiesti quindi l’attività formativa potrà essere impostata sulla sperimentazione delle funzionalità più avanzate delle tecnologie GIS Open Source, quali ad esempio il modulo 3D, il modulo Topologia e le funzionalità di

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Sextante per le analisi avanzate con gvSIG.In questo contesto è necessario favorire anche l’attivazione di comunità di utenti nelle Pubbliche Amministrazioni che condividano problematiche e buone pratiche in materia di GIS Open Source e DBT, ricercando il coordinamento e la collaborazione anche delle stesse istituzioni le quali spesso indirizzano verso l’utilizzo di prodotti proprietari.

Siti di riferimento

✔ http://www.gvsig.org ✔ http://www.qgis.org ✔ http://www.cartografia.provincia.lecco.it/dbt.html ✔ http://www.territorio.regione.lombardia.it/cs/Satellite?

c=Page&childpagename=DG_Territorio%2FDGLayout&cid=1213277392613&p=1213277392613&pagename=DG_TERRWrapper

✔ http://webdiap.diap.polimi.it/Lab/Ladec/

Bibliografia

✔ Assessorato al Territorio della Provincia di Lecco, Il Quaderno del Territorio. Alla scoperta della provincia di Lecco, pagine 82-85, Lecco, marzo 2011.

✔ Assessorato al Territorio della Provincia di Lecco, Lecco: una Provincia digitale. Il database topografico provinciale per la stesura dei PGT dei Comuni, in Strategie Amministrative n° 6, luglio 2010.

✔ Regione Lombardia, Territorio e Urbanistica, Specifiche di contenuto e schema fisico di consegna del Data base topografico, versione 4.0 e relativi allegati: schema fisico degli Shape file (SHP), elenco dei domini enumerati, caratteristiche degli Shape di disegno, grado di priorità del disegno, elenco delle vestizioni, Milano, marzo 2009.

✔ E.Crimella, E.Guastamacchia, M.Scaioni, The Topographical Db as tool for land management and government: the Provincia di Lecco project, in M. Caglioni e F. Scarlatti (a cura di), Rapresentation of Geographical Information for Planning, Società Editrice Esculapio, Bologna 2009.

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http://webdiap.diap.polimi.it/Lab/Ladec/

http://www.territorio.regione.lombardia.it/cs/Satellite?c=Page&childpagename=DG_Territorio/DGLayout&cid=1213277392613&p=1213277392613&pagename=DG_TERRWrapper



http://www.cartografia.provincia.lecco.it/dbt.html

http://www.qgis.org/

http://www.gvsig.org/


G.I.F.T. – verso un database della flora toscana

F. Geri1, L. Lastrucci1, D. Viciani2, B. Foggi2, I. Bonini1, S. Maccherini1, A. Chiarucci1

1 BIOCONNET – Biodiversity and Conservation Network,Dipartimento di Scienze Ambientali ‘‘G. Sarfatti’’, Università degli Studi di Siena,

via Mattioli 4, 53100 Siena, Italy.2 Dipartimento di Biologia Evoluzionistica dell'Università di Firenze, Biologia Vegetale,

via La Pira 4 50121 Firenze

Riassunto

Un geodatabase floristico rappresenta uno strumento molto importante per la ricerca a tutti i livelli, costituendo una valida risorsa per studi di tipo sistematico, distributivo ed ecologico; esso si configura tuttavia anche come un importante supporto per la progettazione di interventi di conservazione e valorizzazione territoriale.Gli erbari conservati nelle strutture universitarie, nei musei, nelle scuole e le collezioni private sono sorgenti di dati storici ed ecologici fondamentali per le indagini sulla diversità floristica, ma spesso tali dati si presentano dispersi in strutture e località differenti e pertanto risultano di difficile reperimento.Il progetto G.I.F.T. (Geographical Information on the Flora of Tuscany) si prefigge l'obiettivo di unificare e informatizzare l'informazione floristica proveniente da erbari, musei, fonti bibliografiche e collezioni private, e archiviarla in un database geografico, attraverso un approccio partecipativo e di condivisione dei dati da parte di diversi soggetti.La base di dati è rappresentata da Anarchive, un database sviluppato all'interno di un progetto parallelo di informatizzazione dei dati floristici e vegetazionali, realizzato dall'Università di Perugia in cui l'Università di Siena si pone come partner e collaboratore allo sviluppo.L'intero progetto è stato realizzato con tecnologie open-source (Postgresql/Postgis per il database, Mapserver per la pubblicazione web, Qgis e Grass per l'analisi dei dati). I campioni di erbario informatizzati sono al momento più di 20000.L'applicazione di algoritmi di analisi geostatistica sui dati estratti permette di effettuare indagini di tipo sientifico (analisi di distribuzione, modelli spaziali esplicativi e predittivi, correlazioni con variabili ambientali, analisi multitemporali ecc.) fino a ricerche utili per la pianificazione territoriale da parte degli enti amministrativi (es. specie presenti nelle aree protette, hot-spot di biodiversità, ecc.).

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Abstract

A floristic geodatabase is a very important tool for all-levels research, providing a resource for taxonomic, distribution and ecological studies, being an important support for planning and management of natural resources.Herbarium data, stored in universities, museums, schools and private collections are sources of historical and ecological data to survey floristic and vegetation diversity, but often these data are scattered in different locations and structures making it difficult to collect in a single database all of this information.The G.I.F.T. project (Geographical Information on the Flora of Tuscany) aims to unify and digitalize information from floristic herbaria, museums, private collections and bibliographic sources, and store it in a geographical database, through a participatory approach and data-sharing from different stakeholders.The data are stored in Anarchive, a database developed in a parallel project with the aim to digitalize the floristic and vegetation data, conducted by the University of Perugia, where the University of Siena stands as a partner and employee developer.The entire project was carried out with open-source software (PostgreSQL / PostGIS for the database, Mapserver for web mapping, QGIS and Grass for data analysis). At the present, the herbarium specimens digitalized are more than 20000.The application of geostatistical analisys allows to carry out scientific surveys (distribution analysis, explanatory and predictive spatial models, multitemporal analysis etc.) and studies in support to land management and planning (hot-spots of biodiversity, surveys in protected areas, maps of species distribution etc.).

Introduzione

Il progetto G.I.F.T. (Geographical Information on the Flora of Tuscany) rappresenta un'iniziativa sviluppata dall'Università di Siena, Università di Firenze, e Terradata environmetrics srl. e finanziata attraverso fondi regionali ed europei volta alla realizzazione di un database geografico della flora toscana. Il progetto prevede l'acquisizione di tutta l'informazione floristica disponibile per la Toscana, la sua informatizzazione e la georeferenziazione dell'informazione geografica legata al dato floristico. L'informazione floristica può derivare da diverse tipologie di dati, interessando sia i dati d'erbario che quelli di tipo bibliografico.La realizzazione di un database geografico come il G.I.F.T. costituisce un potente strumento per una vasta tipologia di indagini. Infatti se da un lato la generale perdita di biodiversità e di habitat a livello mondiale rende necessaria una sempre più efficace coordinazione ed integrazione delle informazioni ambientali, dall'altro la comunità scientifica concorda sul frequente problema della mancanza di informazioni e soprattutto, sull'enorme difficoltà nel reperimento di tali informazioni, spesso disperse in archivi locali e non informatizzati (Morin & Gomon, 1993). In un contesto di gestione integrata delle risorse ambientali, ad esempio in ambito di valutazione ambientale di

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nuove opere o piani o programmi territoriali, il pianificatore o il valutatore ha le necessità di poter acquisire tutte le informazioni disponibili in un dato territorio, allo scopo di poter analizzare congiuntamente tali informazioni ed arrivare alla soluzione di minor impatto e più elevato valore sociale (Lambin et al., 2003). Il progetto GIFT si inserisce perfettamente in tale quadro, avendo come principale obiettivo quello di riunire tutte le informazioni relative alla flora toscana, e renderle condivisibili attraverso un database geografico accessibile in rete; esso si pone in linea con i principali obiettivi della Global Strategy for Plant Conservation (http://www.cbd.int/gspc/strategy.shtml) ed in particolare con la European Strategy for Plant Conservation (http://www.plantaeuropa.org/pe-EPCS-what_it_is.htm) e con quanto espresso dalla Direttiva Europea INSPIRE (http://inspire.jrc.ec.europa.eu), il cui scopo è quello di supportare le politiche ambientali e le attività che hanno impatti sull'ambiente degli stati membri e di creare un'infrastruttura a livello europeo per la condivisione dei dati geografici.

Materiali e metodi

L'origine del datoIl lavoro prevede in una prima fase la digitalizzazione dei dati desumibili dai cartellini d'erbario dei campioni conservati nei diversi erbari della Toscana, da quelli delle Università (Firenze, Pisa e Siena) a quelli conservati in scuole e musei fino agli erbari privati di singoli ricercatori o appassionati botanici. Per quanto riguarda la tipologia di dati d'erbario, durante il primo anno e mezzo del progetto sono stati acquisiti i dati delle Pteridofite toscane. Ad oggi è in corso l'inserimento delle specie presenti nelle liste di attenzione della Regione Toscana e, in una fase successiva del progetto, è prevista l'informatizzazione dei dati bibliografici.

Il geodatabaseIl database utilizzato per l'archiviazione dei dati degli erbari è stato sviluppato utilizzando la tecnologia PostgreSQL attraverso l'installazione dell'estensione spaziale Postgis (Refractions Research Inc., 2006). Il dato geografico è stato memorizzato secondo il formato Point - Geometry in linea con le specifiche emanate da OGC-SFS (Open Geospatial Consortium - Simple Features Interface Standard). In un'ottica di data-sharing è stato scelto di utilizzare il database sviluppato originariamente per il progetto anArchive su base PostgreSQL, implementando in fase di integrazione l'estensione spaziale di Postgis e quindi trasformando il database anArchive in un geodatabase. Questo ha permesso il popolamento di un database già noto a vari botanici e specialisti agevolando la partecipazione al Progetto GIFT di un quanto più vasto numero di soggetti.La struttura del database prevede una tabella principale denominata “cartellino” e una serie di tabelle di appoggio relativi alla nomenclatura delle specie, alla forma biologica, agli utenti autorizzati all'accesso ecc. All'interno della tabella “cartellino” sono memorizzate tutte le informazioni desumibili dai cartellini di erbario (specimen), oltre alle informazioni relativi all'informazione geografica. La lista dei di nomi delle specie è bloccata, nel senso che i nomi inseribili sono quelli memorizzati all'interno di una tabella dedicata.

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Sono inoltre presenti tabelle funzionali al web-gis di restituzione cartografica del database, quali tabelle relative ad aree protette, confini amministrativi oltre a griglie per la realizzazione di mappe dinamiche relativa all'intensità di campionamento e alla ricchezza specifica.

La georeferenziazione del datoL'inserimento delle informazioni contenute nei cartellini degli essiccata all'interno del DB è stata accompagnata dalla georeferenziazione di ciascun campione d'erbario. Questa operazione ha previsto l'utilizzo di un sistema informativo basato sull'utilizzo di Quantum GIS, e una serie di layer vettoriali e raster di supporto alla localizzazione dei luoghi di raccolta. In particolare sono stati utilizzati una base di dati puntuale dei toponimi della Regione Toscana e basi cartografiche a 10:000 e 25:000, oltre a confini amministrativi relativi a comuni, province ed aree protette.È stato inoltre affrontata la problematica dell'incertezza nella localizzazione dei luoghi di raccolta desunta dalle informazioni riportate nei cartellini. L'analisi della geo-localizzazione dei campioni d'erbario ha messo in evidenza una forte eterogeneità passando da dati recenti acquisiti da sistemi GPS a indicazioni estremamente generiche o, nel caso di campioni antichi, costituite da toponimi non più esistenti. Si è reso necessario quindi stabilire un indicazione relativa alla diversa accuratezza nella localizzazione del campione attraverso l'indicazione di una serie di soglie di incertezza crescente.L'inserimento del dato è stata effettuato nel sistema di riferimento Wgs84 con proiezione UTM, fuso 32 (EPSG 32632).

Il web-gisLa filosofia orientata al data-sharing del progetto GIFT ha reso necessario lo sviluppo di pacchetti applicativi che permettessero la visualizzazione e l'interrogazione del database senza che sia indispensabile dotarsi di sofisticati strumenti GIS, ma attraverso il semplice utilizzo di comuni browser. Per tal motivo uno degli obiettivi principali del progetto è la costruzione di un sistema web-gis che permettesse a tutti gli utenti, secondo modalità di approfondimento differenziati e dipendenti dai diritti di accesso ai dati, di visualizzare, interrogare e estrarre i dati floristici.Il sistema web-gis è stato realizzato su basa Mapserver/Pmapper (UMN MapServer, 2006), grazie alle elevate potenzialità di navigazione ed esplorazione dei dati unite a buone possibilità di personalizzazione del sistema. Le macchine su cui è stato installato e testato il sistema sono server Linux e in particolare utilizzano sistema operativi Debian (release 6.0.1), per l'implementazione e il testing del database e Ubuntu (10.04.2 LTS), per l'implementazione del web-gis, utilizzando Apache come web server.La piattaforma web-gis (Fig.1 - 2) proietta i dati provenienti da una vista di tipo geometrico puntuale denominata “specimen”, definita a partire dalla tabella “cartellino” da cui estrae le informazioni relative alla specie e alla geo-localizzazione. Oltre alla vista “specimen” il web-gis carica le informazioni memorizzate in tabelle geometriche di tipo poligonale relative a confini amministrativi, siti di importanza comunitaria e aree protette (definite dalla Legge Nazionale n°394 del 1991).I dati raster caricati sono rappresentati da un modello digitale del terreno

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ricampionato alla risoluzione spaziale di 75 metri e un modello hillshade entrambi in formato ascii. Inoltre è possibile visualizzare un immagine satellitare in falso colore composta dalle bande blu, rosso e infrarosso relative all'immagine Landsat della Toscana acquisita nell'anno 2000 e scaricabile liberamente dal sito del Landsat Ground Station, all'indirizzo web http://landsat.usgs.gov. L'immagine è stata realizzata utilizzando il modulo r.composite di Grass. Inoltre il sistema carica altri dati provenienti dai servizi WMS del Portale Cartografico Nazionale, ed in particolare la cartografia tecnica alle scale 1:100000 e 1:25000, e le foto aeree relative all'anno 2006. I vari layer sono configurati con parametri di min-scale e max-scale coerenti con i servizi WMS e con la risoluzione spaziale più idonea alla visualizzazione.Il sistema web-gis è configurato con moduli di ricerca automatica di tipo suggest attivabili per i layer flora, specie, SIC e area protetta.Oltre al caricamento diretto di layer il web-gis restituisce graficamente anche viste di PostgreSQL/Postgis relative a elaborazione dinamiche, che cambiano quindi in modo automatico con l'inserimento o l'update dei record. In particolare è stata implementata una vista che restituisce l'intensità di raccolta di specie di erbario sul territorio e che quindi visualizza le aree maggiore o minore concentrazione di rilievi floristici. Nel layout il layer è denominato Intensità di raccolta e rappresenta la concentrazione degli specimen in una griglia di 5 km per lato con una classificazione a 5 colori relativi al grado basso, medio-basso, alto e altissimo. Analogamente è stata realizzata la mappa della Ricchezza specifica, che rappresenta la ricchezza di specie per ciascuna cella.

Analisi statistichePer testare le potenzialità del sistema sono state effettuate una serie di indagini statistico-ecologiche utilizzando un subset di dati relativi alle Pteridofite conservate nell'Erbario di Siena che risultano completamente inserite e georeferenziate.Le analisi hanno riguardato la distribuzione delle raccolte di campioni di erbario, la ricchezza floristica territoriale, e la dinamica temporale delle esplorazioni botaniche in Toscana. Il trend temporale della raccolta di campioni è stato esplorato a livello grafico-distributivo e quantitativo attraverso distribuzioni di frequenza.Inoltre è stato valutato il grado di clusterizzazione delle raccolte e l'autocorrelazione spaziale attraverso un'analisi di prossimità, un'analisi di nearest neighbour e attraverso il calcolo dell'indice di Ripley che restituisce una valutazione dell'auto-correlazione spaziale. La valutazione del livello di autocorrelazione spaziale delle raccolte è stata effettuata al fine di mettere in luce il grado di soggettività del botanico nell'esplorazione del territorio, e rappresenta un'indicazione dell'attendibilità nella distribuzione dei dati in processi di modellizzazione della distribuzione potenziale delle specie.In particolare l'analisi di prossimità ha confrontato la distribuzione dei punti di raccolta sul territorio con un egual numero di punti random, attraverso la valutazione della distanza media osservata ed attesa, l'indice di nearest neighbor (Clark & Evans, 1954) e la distribuzione di frequenza dei dieci punti più vicini per ciascun punto analizzato. L'indice di nearest neighbor (NNI) valuta il diverso grado di clusterizzazione varia da un minimo di 0 ad un massimo

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teorico di 2.1491 (Clark & Evans, 1954). In generale NNI=1 indica una distribuzione teorica random, NNI <1 indica distribuzioni clusterizzati mentre NNI>1 indica distribuzione disperse (Cliff & Ord, 1973). L'indice è stato calcolato utilizzando il plugin ftools di Quantum GIS e la formula per il calcolo è la seguente

NNI=2∑ d /nn/a

dove d rappresenta la distanza del punto i-esimo dal punto più vicino, n è il numero dei punti utilizzati nell'analisi e a è l'area totale.Nell'analisi è riportato anche lo Z-score che rappresenta un test per il rifiuto o l'accettazione dell'ipotesi nulla, che in questo caso è rappresentata dall'assenza di pattern spaziale nella distribuzione dei punti. Essendo Z la distribuzione delle deviazioni standard, il range di valori in cui non è possibile rifiutare l'ipotesi nulla è compreso tra -1.96 e +1.96.È stata inoltre calcolata la funzione K di Ripley (Ripley, 1976; Getis & Franklin, 1987), che rappresenta una misura della distribuzione delle distanze tra punti e permette di quantificare il livello di clusterizzazione in funzione della distanza tra i punti. Il confronto tra la funzione calcolata su una distribuzione nota di punti e con una teorica distribuzione di Poisson di un egual numero di punti permette di valutarne il grado di aggregazione spaziale.

Risultati e discussioni

Ad oggi risultano inseriti nel database più di 15000 dati di cui circa 6500 georefereziati. Per quanto riguarda l'erbario di Siena (SIENA), da cui è stato ricavato il subset di dati per le analisi mostrate, tutto il materiale pteridologico è stato acquisito e geolocalizzato, per un totale di oltre 1300 record.La mappa dell'intensità di raccolta (Fig. 3) mostra alcune aree rappresentate da un elevato numero di campioni raccolti e depositati in erbario, come ad esempio la zona delle Alpi Apuane e quella della Val di Merse e della Val di Farma a sud di Siena.Tali aree si confermano anche quelle a elevata ricchezza specifica, come mostrato dalla Fig. 4; altre zone ben rappresentate risultano essere il M. Amiata, i Monti Pisani e le Cerbaie.Questi dati, se pur relativi alle sole pteridofite del solo erbario di Siena, sono in accordo con quanto già riportato a proposito dello stato delle conoscenze floristiche della Toscana (Angiolini et al.,2005) per quanto riguarda le aree regionali a maggior conoscenza botanica.Le mappe dell'andamento temporale delle raccolte (Fig. 5) mostrano, accanto ad aree esplorate con continuità fin dal passato, un forte incremento di nuove stazioni concentrato sopratutto negli ultimi trent'anni grazie sopratutto alle attività di raccolta di studiosi quali Marchetti, Ferrarini, Chiarucci, Landi e Perini. La distribuzione di frequenza dell'attività di raccolta mostra come l'esplorazione botanica relativa al gruppo delle pteridofite abbia avuto un picco intorno agli anni tra il 1980 e il 1990, mentre l'attività ha subito dei minimi assoluti nella seconda metà del XIX secolo e a cavallo delle 2 grandi guerre mondiali.I risultati dell'analisi di prossimità, riportati in tabella 1 mostrano come l'indice

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di nearest neighbour relativo alla proiezione dei campioni di erbario assuma un valore pari a 0.705, a indicare una pronunciata clusterizzazione dei punti. Anche lo Z-score e il confronto della distanza media attesa e osservata confermano tale risultato. Un'ulteriore conferma è data dal confronto della distribuzione di frequenza della distanza dei 10 punti più vicini per ciascun punto proiettato (Fig. 6). La distribuzione di frequenza relativa alla distribuzione random assume un carattere “normale” con il valore modale che si assesta intorno alla distanza di 7000 metri, mentre la massima frequenza di distanza della distribuzione dei punti di erbario è pari alla classe di distanza di 1000 metri. Le curve di distribuzione e le corrispondenti mediane risultano statisticamente differenti in base al test di Wilcoxon (v = 1041.3, p-value < 0.05).La funzione K di Ripley ci conferma l'evidente clusterizzazione delle raccolte floristiche (Fig. 7). Infatti il confronto tra la funzione K di Ripley calcolata sulla distribuzione dei punti di erbario e una funzione casuale di Poisson mostrano i valori di K osservati sempre superiori ai valori attesi a tutte le scale analizzate a prova di una distribuzione dei punti aggregata.

Discussioni

Gli erbari, i musei e le collezioni di specie hanno avuto ed hanno tutt'oggi un ruolo molto importante in molti tipi di indagini, da quelle tassonomiche, storiche a quelle corologiche ed ecologiche (Amadei et al., 2008; Cuccuini, 2009; Raffaelli, 2009).La possibilità di digitalizzare i campioni di erbario all'interno di database geografici aumenta le potenzialità di tali dati, offrendo all'analista la possibilità di sovrapporre e incrociare dati di diversità floristica con un numero virtualmente infinito di strati informativi ambientali, allo scopo di effettuare inferenza statistica e modellizzare la distribuzione delle specie o la ricchezza specifica.Gli strumenti web-gis forniscono un'interfaccia grafica e geografica di accesso ai dati di un geodatabase unita a strumenti analitici tipici di un moderno software GIS per una vasta gamma di utenti attraverso un semplice browser web (Kearns et al., 2003; Auer et al., 2011).Le possibilità di analisi dei dati floristici aumenta quindi grazie alla capacità dei geodatabase di gestire un enorme quantitativo di dati in modo contemporaneo. In questo modo il pianificatore o lo studioso ha la possibilità di interrogare in modo puntuale e preciso in un approccio multiscalare, con la possibilità di estrarre dati e riutilizzarli all'interno di altre analisi o report. Attraverso opportuni processi di modellizzazione della distribuzione delle specie è possibile evidenziare fenomeni come l'autocorrelazione spaziale, in modo da non ottenere risultati fuorvianti durante l'analisi dei dati. Allo stesso modo l'utilizzo del web-gis può costituire uno strumento utile alla pianificazione territoriale permettendo di evidenziare le aree particolarmente povere di rilievi (cfr. Schimdt et al., 2005) su cui concentrare gli sforzi campionari.

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Tabelle

Dati di erbario Punti Random

Distanza media ossservata

599.74 2167,41

Distanza media attesa 3041.72 3073,46

Indice di Nearest Neighbor

0.197 0,705

N 1302 1302

Z-Score -55.42 -20,29

Tabella 1 - Risultati dell'analisi di prossimità.

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Figure

Figura 1 - Schermata del web-gis rappresentante l'intera area di studio con i punti degli specimen di pteridofite proiettati.

Figura 2 - Schermata del web-gis rappresentante un dettaglio della mappa a 1:25000 con diversi layer visualizzati.

123


Figura 3 - Mappa dell'intensità di campionamento.

124


Figura 4 - Mappa della ricchezza specifica.

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Figura 5 - Variazione delle aree di raccolta dei campioni nell'ultimo secolo.

126


Figura 6 - Distribuzione di frequenza della raccolta dei campioni nel tempo.

1000020000

3000040000

5000060000

0

500

1000

1500

2000

2500

Distanza (Km)

Fre

que

nza

Figura 7 - Distribuzione di frequenza della distanza media dei 10 punti più vicini per ciascun punto (blu) confrontato con la medesima distribuzione di frequenza calcolata su un egual

numero di punti random (giallo).

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Wilcoxon test: v=1034.5, p-value < 0.05


Bibliogafia

✔ Amadei, L., Bedini G., Garbari F., Pistolesi G. (2008). Erbari, conservare piante attraverso i secoli. Museo Botanico e Orto Botanico dell'Università di Pisa. M.I.U.R. (2007). Grafiche Cappelli, Sesto Fiorentino.

✔ Angiolini, C., Arrigoni P.V. & Selvi F. (2005). Stato attuale e progressi delle conoscenze botaniche dal 1978 ad oggi. In Scoppola A. & Blasi C., (a cura di): Stato delle conoscenze sulla flora vascolare d'Italia. Palombi Editori. pp. 141-145.

✔ Auer, T., MacEachren, A.M., McCabe, C., Pezanowski, S. & Stryker, M. (2011). HerbariaViz: A web-based client-server interface for mapping and exploring flora observation data. Ecological Informatics 6: 93-110.

✔ Cliff, A.D. & Ord, J.K. (1973). Spatial autocorrelation. Pion Limited, London. ✔ Clark, P.J. & Evans, F.C. (1954). Distance to nearest neighbor as a measure

of spatial relationships in populations. Ecology, 35, 445-453 .✔ Cuccuini, P. (2009). L'erbario come fonte di informazione per la ricerca

tassonomica. In Raffaelli (Ed.) Il Museo di Storia Naturale dell'Università degli Studi di Firenze. Vol. 2, Le Collezioni Botaniche. Firenze University Press. 298-305.

✔ Getis, A. & Franklin, J. (1987). Second-order neighbourhood analysis of apped point patterns. Ecology 68, 473–477.

✔ Kearns, F. R., M. Kelly, and K. A. Tuxen. (2003). Everything happens somewhere: using webGIS as a tool for sustainable natural resource management. Frontiers in Ecology and the Environment 1:541–548.

✔ Lambin, E.F., Geist, H.J. & Lepers, E. (2003). Dynamics of landuse and land-cover change in tropical regions. Annu. Rev. Environ. Resour. 28, 205–241.

✔ Morin, M.N & Gomon J. (1993). Data Banking and the Role of the Natural History Collections. Annals Miss. Bot. Gard., 80(2): 317-322.

✔ Raffaelli, M. (2009). L'erbario come fonte di informazione per le ricerche corologiche ed ecologiche. In Raffaelli (Ed.) Il Museo di Storia Naturale dell'Università degli Studi di Firenze. Vol. 2, Le Collezioni Botaniche. Firenze University Press. 306-310.

✔ Refractions Research Inc. (2006). PostGIS: Geographic Objects for PostgreSQL, PostGIS Manual, http://postgis.refractions.net/docs/

✔ Ripley, B.D. (1976). The second-order analysis of stationary point processes. J. Appl. Prob. 13: 255-266.

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✔ UMN MapServer (2006). UMN MapServer Homepage, University of Minnesota, http://mapserver.gis.umn.edu/

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Analisi di modelli Digitali di Superficie a media e piccola scala in funzione di

esposizione e pendenza del versante

Sara Lucca, Maria Antonia Brovelli

DIIAR – Politecnico di Milano – Polo di Como, via Valleggio, 11 - 22100 Como

Riassunto

L'articolo presenta le prime analisi per la valutazione della distribuzione degli errori in diversi DSM e DTM.I modelli digitali presi in considerazione sono tre: il DSM derivato dal SRTM (passo di circa 90m), quello derivato dalla missione ASTER (passo di circa 30m) e il DTM (passo di 20m) fornito dalla regione Lombardia attraverso il sistema di cartografia on-line.La elaborazioni sono state eseguite in un'area comprendente la città murata di Como e parte della provincia; in questa area, oltre ai modelli digitali, sono disponibili dati LiDAR di proprietà della Regione Lombardia.I dati LiDAR sono stati quindi filtrati per ottenere un ulteriore modello digitale di terreno e di superficie a risoluzione più elevata (2mx2m) di quelli già disponibili, in modo da utilizzarli come “verità” a terra.Tutti i modelli disponibili sono stati, in una prima fase, riaggiustati tridimensionalmente con punti GPS rilevati nell'area in modo da eliminare eventuali effetti tridimensionali grazie a un software sviluppato presso il laboratorio di Geomatica del Politecnico di Milano.Una volta eliminati eventuali effetti tridimensionali sono state ricavate 33 classi ottenute dalla combinazione di quattro classi di slope e otto di aspect dai modelli digitali ottenuti dai dati LiDAR (l'ultima classe corrisponde a terreno piano).I modelli derivati da SRTM, ASTER e il DTM della Regione sono stati quindi confrontati rispetto alle classi ottenute in modo da poter valutare, attraverso il metodo ANOVA (Analisi di Varianza) a due vie, eventuali dipendenze dei modelli da slope o aspect che potrebbero essere derivati da geometria di presa o modalità di generazione dei modelli.Ulteriori prove verranno eseguite utilizzando i punti LiDAR classificati in terreno, vegetazione e edificato per valutare eventuali errori dei DSM in funzione della copertura del terreno.

Introduzione

Negli ultimi anni sono stati sviluppati progetti volti alla generazione di modelli digitali di superficie che coprissero in modo uniforme la superficie terrestre (Gamache, 2004).

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Il vantaggio di questi modelli, oltre all'estensione spaziale, è dato dal fatto che sono disponibili gratuitamente tramite Internet; lo svantaggio principale è invece la bassa risoluzione spaziale.Questo lavoro si propone come obiettivo la valutazione degli errori di alcuni modelli digitali di terreno e superficie rispetto a dati di accuratezza più elevata ricavati da un rilievo LiDAR.In particolare si vuole ricercare una eventuale dipendenza degli errori rispetto alla morfologia del territorio, e in particolare rispetto a pendenza e esposizione dello stesso (Miliaresis, 2008; Miliaresis et. Al., 2005).

Dati disponibili e preprocessamento

La elaborazioni sono state eseguite in un'area comprendente la città murata di Como e parte della provincia; in questa area sono disponibili dati LiDAR grezzi (sistema UTM WGS84, quote ellissoidiche).I primi impulsi dei dati LiDAR sono stati interpolati con GRASS (Brovelli et. Al, 2004) per ottenere un modello di superficie a risoluzione elevata (2mx2m), per ottenere il modello di terreno alla medesima risoluzione sono stati invece interpolati i punti classificati come terreno tramite TerraScan (elaborazioni eseguite da OGS).Gli altri modelli digitali disponibili per l'area sono:

• SRTM: modello di superficie nel sistema WGS84 geografico con quote ortometriche (EGM96), risoluzione spaziale di 3 arcsec (circa 90m) e accuratezza verticale di 16m al 90% (figura 1a).

• ASTER: modello di superficie nel sistema WGS84 geografico con quote ortometriche (EGM96), risoluzione spaziale di 1 arcsec (circa 30m) e accuratezza verticale di 20m al 95% (figura 1b).

• DTM20m Regione Lombardia: modello di superficie nel sistema Gauss Boaga Roma 40 con quote ortometriche (ITALGEO 05), risoluzione spaziale di 20m e accuratezza verticale di 5m al 95% (figura 1c).

I confronti sono stati effettuati nei sistemi di riferimento dei modelli digitali sottoposti a verifica, i tre modelli sono stati però riportati a quote ellissoidiche attraverso la rimozione del geoide corrispondente.

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Figura 1 - Modelli disponibili: a) SRTM, b) ASTER, c) DTM20m Regione Lombardia.


Obiettivi e Metodologie

Il lavoro si pone come obiettivo la valutazione della eventuale dipendenza dei modelli digitali di superficie considerati da pendenza e orientamento del versante.I modelli ottenuti dai dati LiDAR sono stati considerati come verità al suolo, da questi sono state estratte 32 classi date dalla combinazione di 4 classi di pendenza e 8 classi di esposizione.I punti estratti per ogni classe sono poi stati convertiti nel sistema di riferimento del modello digitale da verificare.I modelli a bassa risoluzione (SRTM, ASTER e DTM20m) sono stati quindi confrontati con le 32 classi per poi poter valutare la dipendenza da pendenza e orientamento tramite il metodo ANOVA (analisi di varianza) a due vie.Il risultato ottenuto può però dipendere unicamente dalla conformazione del territorio e non da caratteristiche di presa o generazione del modello considerato (Sefercik and Jacobsen, 2006).Tenuta in considerazione questa ipotesi si è deciso eseguire una procedura di riaggiustamento dei modelli digitali considerati tramite un programma sviluppato in Matlab presso il Laboratorio di Geomatica del Polo territoriale di Como da Xuefei Liu e Stefano Caldera.Il programma, una volta fornito il modello da riaggiustare e un insieme di punti considerato come verità, rileva l'eventuale sistematicità tridimensionale presentata dal modello e ne consente la rimozione (schema del funzionamento in figura 2).Il confronto rispetto alle classi di pendenza e esposizione è stato quindi eseguito prima e dopo l'esecuzione del riaggiustamento per valutare le differenze presentate.

Risultati ottenuti

Per ogni modello digitale verranno presentati i risultati dei confronti con le 32 classi di pendenza e aspetto sia prima che dopo il riaggiustamento; di questo verranno riportate le statistiche più significative.

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Figura 2 - Schema del programma di riaggiustamento.


SRTMIn tabella 1 sono riportate le medie delle mappe date dalla differenza tra SRTM e classi di pendenza/esposizione.

Pendenza

esposizione 0-15 15-31 31-47 >47 media

E -0,18 -1,47 -1,21 -0,46 -0,83

NE -0,39 -1,30 -1,76 -0,39 -0,96

N -0,74 -2,07 -2,23 -1,44 -1,62

NW -1,83 -3,15 -3,50 -4,04 -3,13

W -1,82 -3,46 -4,48 -4,94 -3,67

SW -1,61 -3,55 -3,95 -4,99 -3,53

S -1,47 -3,18 -3,83 -3,70 -3,05

SE -0,95 -2,01 -2,22 -1,52 -1,67

media -1,12 -2,53 -2,9 -2,68 -2,31

Tabella 1 - Medie differenze SRTM e classi di pendenza/esposizione.

L'analisi di varianza a due vie permette di valutare la dipendenza dei valori rispetto ai due fattori considerati; il test è basato sul confronto tra una F di Fischer empirica rispetto a una teorica. Se la Femp è inferiore alla Fth l'ipotesi che i valori non dipendano dal fattore considerato è verificata, viceversa i valori dipenderanno dal fattore preso in considerazione.Nel caso considerato si ha:

• Pendenza: Femp =14,93 Fth(3,21)=3,07 → dipendenza significativa• Esposizione: Femp =15,56 Fth(7,21)=2,49 → dipendenza significativa

Come già accennato il modello SRTM è stato riaggiustato mediante una procedura sviluppata in Matlab.Il set di punti scelto come verità a terra è costituito da 29888 primi impulsi LiDAR; di questi 239 sono stati rimossi come outlier in 3 iterazioni.La tabella 2 riporta le statistiche del modello prima e dopo l'elaborazione.

Dati originali

Dopo rimozione

outlier

Dopo rimozione outlier e

trasformazione 3D

Mean (m) -3,66 -3,57 -0,000

StDev (m) 9,91 9,64 8,1835

Min (m) -56,51 -42,62 -24,8177

Max (m) 30,25 28,17 24,6860

Tabella 2 - Statistiche (dati originali e dopo la trasformazione).

Il programma esegue un primo test sulla significatività complessiva dei

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parametri (test di Fisher); un successivo test (Chi quadro) viene effettuato per ogni parametro (tabella 3).Femp =2848,265 Fth(6,29649)=1,774 → parametri significativi

χ2emp χ2

th Significativo?

T_x (m) 1,51860 2,70554 No

T_y (m) 2784,46670 2,70554 Sì

T_z (m) 1024,47299 2,70554 Sì

R_x (rad) 48,05954 2,70554 Sì

R_y (rad) 129,53776 2,70554 Sì

R_z (rad) 10,20964 2,70554 Sì

Tabella 3 - Test di significatività per i parametri del sistematismo.

Si nota quindi una significatività nella traslazione in Z, e nelle rotazioni nelle tre direzioni.E' stato quindi effettuato il confronto con le classi di pendenza e esposizione ottenendo i risultati presentati in tabella 4.

Pendenza


E 3,65 2,24 3,05 3,86 3,2

NE 3,25 2,77 2,54 4,22 3,19

N 3,28 2 1,82 2,98 2,52

NW 1,60 0,62 0,22 -0,34 0,53

W 1,73 -0,25 -1,16 -1,88 -0,39

SW 1,63 -0,23 -0,87 -2,02 -0,37

S 2,0 -0,08 -0,29 -0,73 0,23

SE 2,64 1,34 1,26 2,14 1,85

media 2,47 1,05 0,82 1,03 1,34

Tabella 4 - Medie differenze SRTM riaggiustato e classi di pendenza/esposizione.

L'analisi di varianza mostra che:• Pendenza: Femp =7,50 Fth(3,21)=3,07 → dipendenza significativa• Esposizione: Femp =15,17 Fth(7,21)=2,49 → dipendenza significativa

Il fatto che le dipendenze siano ancora significative può implicare che questa dipendenza residua possa essere dovuta a caratteristiche proprie del modello.

ASTERNel caso di ASTER il risultato dell'analisi di varianza (ottenuto a partire dai dati riportati in tabella 5) è:


133


Pendenza


E -0,74 -2,97 -2,54 -1,06 -1,83

NE -0,86 -2,73 -2,69 -0,95 -1,81

N -0,81 -3,13 -2,93 -1,56 -2,11

NW -1,66 -4,35 -4,68 -4,06 -3,69

W -1,79 -4,84 -6,06 -5,90 -4,65

SW -2,01 -5,31 -6,57 -6,65 -5,14

S -1,63 -4,64 -5,21 -4,57 -4,01

SE -1,03 -3,56 -3,37 -2,40 -2,59

media -1,32 -3,94 -4,26 -3,40 -3,23

Tabella 5 - Medie differenze ASTER e classi di pendenza/esposizione.

Il modello è stato poi riaggiustato con 29999 primi impulsi LiDAR (271 rimossi in 3 iterazioni) (statistiche in tabella 6).

Dati originali

Dopo rimozione

outlier


trasformazione 3D

Mean (m) -4,34 -4,23 0,000

StDev (m) 10,32 9,83 9,8022

Min (m) -55,02 -35,19 -29,6031

Max (m) 47,19 26,83 29,5895


Il test relativo alla significatività complessiva dei parametri ha rilavato un sistematismo nel modello; in particolare il test del Chi quadro ha rilevato come effetti significativi una traslazione in y e una in z (tabella 7).Femp =948,576 Fth(6,29728)=2,099 → parametri significativi

χ2emp χ2

th Significativo?

T_x (m) 1,01554 3,84146 No

T_y (m) 39,86258 3,84146 Sì

T_z (m) 1348,53763 3,84146 Sì

R_x (rad) 0,41718 3,84146 No

R_y (rad) 1,92540 3,84146 No

R_z (rad) 2,99837 3,84146 No


Il confronto tra il modello riaggiustato e le classi di slope e aspect (tabella 8) ha comunque rilevato dipendenze significative dai due fattori considerati.

134



Pendenza


E 3,57 1,21 1,55 3,01 2,34

NE 3,22 1,38 1,26 2,98 2,21

N 3,32 0,93 0,94 2,38 1,89

NW 2,54 -0,16 -0,42 0,13 0,52

W 2,45 -0,51 -1,69 -1,48 -0,31

SW 2,29 -0,88 -1,95 -2,10 -0,66

S 2,71 -0,16 -0,78 -0,07 0,42

SE 3,16 0,85 0,98 1,96 1,74

media 2,91 0,33 -0,01 0,85 1,02

Tabella 8 - Medie differenze ASTER riaggiustato e classi di pendenza/esposizione.

DTM 20m Regione LombardiaIl medesimo procedimento descritto nei paragrafi precedenti è stato applicato al DTM con passo 20m della Regione Lombardia, il confronto è stato però eseguito rispetto al modello digitale del terreno interpolato tramite GRASS a partire dai punti LiDAR filtrati come terreno (tabella 9).

• Pendenza: Femp =0,06 Fth(3,21)=3,07→ non significativa• Esposizione: Femp =4,81 Fth(7,21)=2,49 → dipendenza significativa

Pendenza


E 0,44 1,36 2,16 2,49 1,61

NE 0,20 1,25 3,09 3,68 2,05

N 0,18 0,65 2,17 4,06 1,77

NW 0,37 -0,45 -0,41 -0,31 -0,2

W 0,07 -1,32 -3,25 -5,06 -2,39

SW 0,25 -1,15 -2,64 -5,47 -2,25

S 0,35 -0,72 -0,92 -1,29 -0,64

SE 0,54 0,53 1,43 1,99 1,13

media 0,30 0,02 0,2 0,01 0,13

Tabella 9 - Medie differenze DTM20m e classi di pendenza/esposizione.

Il modello è stato poi riaggiustato con 8659 punti LiDAR classificati come terreno (199 rimossi in 4 iterazioni) (statistiche in tabella 10).

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Dati originali

Dopo rimozione

outlier


trasformazione 3D

Mean (m) -0,06 0,20 -0,0000

StDev (m) 6,57 5,90 4,8165

Min (m) -36,67 -28,27 -14,7889

Max (m) 24,84 22,50 14,5529


La tabella 11 presenta i risultati del test di significatività per i diversi parametri della trasformazione, si può notare come in questo caso risultino significative le traslazioni lungo i tre assi e le rotazioni rispetto a X e Z.Femp =710,345 Fth(6,8460)=2,1 → parametri significativi

χ2emp χ2

th Significativo?

T_x (m) 2751,81496 3,84146 Sì

T_y (m) 155,01973 3,84146 Sì

T_z (m) 50,24585 3,84146 Sì

R_x (rad) 489,04212 3,84146 Sì

R_y (rad) 0,00933 3,84146 No

R_z (rad) 4,72795 3,84146 Sì


A seguito del riaggiustamento (tabella 12) la situazione rimane pressoché invariata, infatti la dipendenza per la pendenza non è significativa mentre quella per l'esposizione sì.

• Pendenza: Femp =0,09 Fth(3,21)=3,07 → non significativa• Esposizione: Femp =5,92 Fth(7,21)=2,49 → dipendenza significativa

Pendenza


E 0,62 2,50 5,80 8,36 4,32

NE 0,03 1,67 5,48 7,98 3,79

N -0,35 0,04 1,66 4,08 1,36

NW -0,62 -1,9 -2,72 -3,66 -2,22

W -0,83 -3,08 -6,99 -9,80 -5,18

SW -0,38 -2,56 -5,16 -8,56 -4,16

S -0,07 -0,65 -0,87 -0,61 -0,55

SE 0,91 1,74 3,58 5,82 3,02

media -0,09 -0,28 0,10 0,45 0,05

Tabella 12 - Medie differenze DTM 20m riaggiustato e classi di pendenza/esposizione.

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Conclusioni

Il lavoro presentato mostra come per i diversi modelli digitali di terreno e superficie considerati si possano rilevare dipendenze dalle componenti di pendenza e esposizione del territorio.Purtroppo le dipendenze individuate potrebbero dipendere sia da caratteristiche proprie del modello (geometria e angolo di presa etc.) che dalla morfologia del territorio rilevato.E' stata quindi applicata una procedura di riaggiustamento dei dati disponibili in modo da rimuovere l'influenza della morfologia territoriale; una volta applicata questa, eventuali dipendenze residue saranno da attribuirsi alle modalità di generazione dei dati digitali considerati.La sperimentazione è comunque in una fase iniziale, ulteriori sviluppi previsti sono relativi alla valutazione della dipendenza degli errori rispetto a classi di copertura del territorio (edificato, vegetazione..) anche considerando un ricampionamento dei dati disponibili in modo da sfruttare completamente le informazioni fornite dal rilievo LiDAR. A causa dell'anomalia di comportamento di alcuni modelli (in questo caso DTM della Regione Lombardia) è attualmente in corso una revisione del software di riaggiustamento utilizzato.

Ringraziamenti

Si ringrazia la Regione Lombardia per aver reso disponibile il rilievo LiDAR su Como.Si ringrazia inoltre OGS, in particolare Michela Vellico, per aver fornito la classificazione semi-automatica mediante TerraScan.

Bibliografia

✔ Brovelli, M., A., Cannata, M., Longoni, U., M., 2004. LiDAR data filtering and DTM interpolation within GRASS, Transaction in GIS. 8(2), pp.155-174.

✔ Gamache M., 2004, Free and low cost datasets for International Mountain Cartography, Workshop Vall de Nuria, Spagna, 2004 (http://www.mountaincartography.org/publications/papers/papers_nuria_04/index.php).

✔ Miliaresis G. C., 2008, The landcover impact on the aspect/slope accuracy dependence of the SRTM-1 Elevation data for the Humboldt rang, Sensors 8-2008, pp. 3134-3149.

✔ Miliaresis G. C.; Charalampos V.E. P., 2005, Vertical accuracy of the SRTM DTED level 1 of Crete, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 7 (2005), pp. 49-59.

✔ Sefercik U., Jacobsen K., 2006, Analysis of SRTM height models, 5th Turkish-German Koint Geodetic Days, Berlin, 6 S., CD.

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Mappare la densità d'uso dei territori a partire da dati di traffico telefonico con

Grass

Fabio Manfredini

DiAP – Politecnico di Milano – via Bonardi, 9 20133 Milano, Italia [email protected]

Riassunto

Negli ultimi anni, sono stati sviluppati progetti di ricerca finalizzati a comprendere se e come i dati di traffico telefonico possano essere utilizzati come strumenti di analisi e di rappresentazione delle dinamiche urbane e di studio del movimento degli individui. In questi studi gli utenti che generano traffico telefonico, possono essere considerati come una rete di sensori, distribuiti sul territorio in grado di fornire informazioni utili sulle forme e sui modi d’uso del territorio, difficilmente ottenibili da altre fonti di dati tradizionalmente utilizzate negli studi urbani come i censimenti, le indagini telefoniche o il dispiegamento di reti di sensori, che presentano limitazioni dovute ai costi elevati e allo scarso livello di aggiornamento. Il presente lavoro illustra un’applicazione realizzata nell’ambito di una convenzione di ricerca svolta tra il Dipartimento di Architettura e Pianificazione del Politecnico di Milano e Telecom finalizzata ad indagare le potenzialità dei dati di traffico telefonico per gli studi urbani e territoriali.Le analisi e la produzione di cartografia sono state realizzate grazie all'utilizzo di Grass, che si è dimostrato uno strumento in grado di soddisfare le necessità di ricerca emerse.

Introduzione

Il monitoraggio anonimo e passivo del traffico telefonico è da più parti indicato come una valida alternativa/complemento ai metodi tradizionali in quanto può risolvere contemporaneamente le limitazioni alla latenza dei tempi di rilevamento (è possibile derivare facilmente informazioni in tempo reale sullo stato della rete telefonica) e alla pervasività del rilevamento sul territorio (enorme diffusione dei cellulari).Discipline emergenti (Mobile positioning, Space-time movement studies, life-map geography) si stanno occupando dell’analisi, visualizzazione e interpretazione della presenza e degli spostamenti delle persone nello spazio, soprattutto in ambito urbano, attraverso dati di traffico telefonico, quali fonti promettenti per indagini su larga scala e con frequenza di dati continua, effettuabili a costi decisamente competitivi rispetto all’acquisizione di dati da banche-dati tradizionali (Reades, Calabrese, Sevtsuk, Ratti 2007).Questi studi si sono dimostrati rilevanti al fine di stimare e determinare la qualità degli spazi urbani: la presenza di persone è infatti indice di vitalità

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urbana, di diversità degli usi del territorio nel tempo (estensione temporale delle attività urbane) e nelle sue funzioni (mix di destinazioni d’uso) (Ahas & Mark, 2005; Ahas, Aasa, Silm, & Tiru, 2009). Lavorare con dati di passive mobile positioning (coordinate spaziali x,y,z e coordinata tempo t) consente di stabilire, con uno strumento affidabile, veloce e poco dispendioso in termini di tempo e denaro, una serie di indici di qualità urbana, utili sia per le politiche territoriali sia per le valutazioni commerciali di attori privati (real estate, marketing).Il presente lavoro1 ha come obiettivo prioritario quello di individuare e valutare possibili applicazioni delle informazioni disponibili nella rete radiomobile nell’ambito di studi urbani e territoriali. In particolare si fa riferimento ad un’applicazione riguardante il salone del Mobile 2009, finalizzata a verificare se e come questi dati possano essere utilizzati per monitorare un grande evento nelle sue configurazioni spaziali e temporali e per quantificare le ricadute di un evento specifico sull’intero sistema urbano sia per la gestione dell’evento stesso, sia per valutare i suoi impatti sul sistema territoriale (mobilità, congestione) ed economico (indotto, turismo).

I dati utilizzati

L’Erlang descrive la densità del traffico telefonico ogni 15 minuti per aree di dimensioni pari a 250 m x 250 m.2 L’informazione relativa al traffico telefonico in Erlang registrato da ogni antenna distribuita sul territorio, è stata attribuita a ciascuna cella3, attraverso un processo di interpolazione del dato effettuato da Telecom. Inizialmente il dato viene fornito sotto forma di matrice numerica che attraverso una procedura di trasformazione viene convertita in un formato compatibile con Grass.La scelta di Grass come software di gestione delle analisi e della visualizzazione dei dati di traffico è stata dovuta alla varietà di formati raster che esso riesce a gestire. In particolare, la possibilità di caricare raster con pixel rettangolari, come quelli forniti da Telecom, è stato il fattore determinante per l'utilizzo di Grass.Il dato, caratterizzato da una alta risoluzione spaziale e da una altrettanto alta risoluzione temporale, è stato utilizzato per un confronto con variabili statistiche utilizzate tradizionalmente negli studi urbani al fine di valutare le possibili ed eventuali correlazioni tra variabilità nell’intensità delle chiamate da rete cellulare e variabilità delle condizioni urbanistico-insediative.

1 La ricerca, da cui è tratto questo lavoro è stata coordinata da Fabio Manfredini e Paola Pucci. Hanno collaborato Paolo Tagliolato, Paolo Dilda, Paolo Beria, Eugenio Morello e Carmelo Di Rosa.2 L'Erlang (E) è, nell'ambito delle telecomunicazioni, un'unità di misura dell'intensità di traffico.L'erlang è adimensionale e rappresenta l'intensità di occupazione nell'unità di tempo.Ad esempio: se un utente parla al telefono per 50 minuti in un'ora esso avrà sviluppato50/60 = 0,833 erlang in quell'ora. Non è quindi riconducibile direttamente al numero di utenti.3 Ogni cella ha una dimensione di 0.002777778 gradi di longitudine e di 0.002083333 gradi di latitudine.

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Obiettivo e metodologia

Il Salone del Mobile, svoltosi a Milano tra il 22 e il 27 aprile 2009 costituisce un interessante ambito al quale applicare gli strumenti di analisi ricavabili dai dati di traffico telefonico. Si caratterizza infatti, da un lato, per essere un grande evento tipico, cioè localizzato in una porzione specifica del territorio, la Fiera di Milano a Rho, dove sono state organizzate diverse fiere settoriali, che hanno richiamato centinaia di migliaia di persone provenienti da tutto il mondo4 e, dall’altro, per aver interessato tutto il territorio del Comune di Milano con centinaia di iniziative distribuite sul territorio comunale, che hanno modificato, anche in modo consistente, i tempi e i modi d’uso di intere porzioni della città. L’insieme di eventi esterni al Salone del Mobile della Fiera di Milano prende il nome di Fuorisalone.Per questi motivi si è quindi trattato di un importante ambito di sperimentazione del contributo che possono fornire i dati di traffico telefonico per la descrizione, la rappresentazione e la gestione di un grande evento a partire dalla sua organizzazione e fino alla sua conclusione.Utilizzando i dati Erlang, si sono effettuate una serie di elaborazioni sul periodo del salone del Mobile, proprio per mappare la configurazione spaziale del traffico telefonico nei giorni del salone ed evidenziare le parti di città che mostrano una concentrazione significativa di attività telefonica. Questo tipo di informazione può essere utilizzata per quantificare le ricadute di un evento specifico sull’intero sistema urbano, dato difficilmente deducibile dalle fonti tradizionali ma molto utile sia per la gestione dell’evento stesso, sia per valutare i suoi impatti sul sistema territoriale (mobilità, congestione) ed economico (indotto, turismo) e per orientare alcune scelte in tema di offerta di servizi dedicati.La metodologia di indagine ha richiesto la costruzione di mappe di traffico telefonico semplici, cioè riferite a condizioni medie (giorni feriali o festivi) e composite, cioè relative a rapporti tra giorni diversi o tra orari differenti della giornata e la loro integrazione con banche dati tradizionali (uso suolo,

4 La 48ª edizione del Salone Internazionale del Mobile conclusasi lunedì 27 aprile 2009 presso il quartiere Fiera Milano di Rho ha richiamato 278.000 operatori, di cui 153.456 stranieri provenienti da 152 paesi e 30.000 visitatori non operatori nella sola giornata di domenica 26 aprile 2009.

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Figura 1 - Procedura di trasformazione dell'header dei dati grezzi in formato compatibile con Grass e della matrice di dati in mappa tematica.


distribuzione popolazione e attività, etc.).E' stata quindi confrontata la distribuzione spaziale del traffico telefonico in occasione dei giorni del salone del mobile con quella di giorni privi di eventi specifici o con quella di giorni tipici (feriali, sabato, domenica medi).La finalità è la costruzione di un modello descrittivo e interpretativo degli eventi che, attraverso l’analisi delle matrici di traffico telefonico in Erlang, tenga conto di quanto accade sia nel momento in cui essi si svolgono, potenzialmente in tempo reale, sia della configurazione di uso del territorio negli altri giorni.L'ipotesi di fondo è che lo studio delle concentrazioni, degli addensamenti, delle “anomalie”, nella loro distribuzione spaziale e temporale, possa contribuire ad una nuova conoscenza dei modi e dei tempi di uso dei territori.

Mappe di traffico telefonico

La giornata di maggior richiamo del salone del Mobile 2009 è stata il 24 aprile 2009, giorno in cui, oltre al Salone Internazionale del Mobile, svoltosi presso la Fiera di Milano, si sono concentrate decine di attività (presentazioni, inaugurazioni, etc.) organizzate in alcune zone del territorio comunale (Porta Genova, via Tortona, centro città, Lambrate).Nelle immagini sono visualizzati i dati di traffico telefonico in valori assoluti o come rapporti, insieme ad un tematismo vettoriale relativo alle sezioni di censimento dell’ambito territoriale analizzato, che facilita la lettura dei fenomeni osservati.La figura 2, di cui è disponibile anche una visualizzazione 3d (figura 4) rappresenta il traffico telefonico registrato a Milano il giorno 24 aprile 2009 tra le ore 17.00 e le 18.00, un orario in cui tutte le iniziative erano in corso e può essere quindi interpretata come un’immagine che descrive un picco di uso della città riconducibile, in buona parte, proprio alle attività legate all’evento del Salone del Mobile. In quei giorni infatti, alcune zone di Milano, soprattutto del centro storico ma non solo, come ad esempio la Zona Tortona, nella porzione Sud occidentale del territorio comunale, dove sono state organizzate le principali attività del Fuorisalone, subiscono una consistente trasformazione sia nella loro configurazione spaziale (spazi pubblici temporanei, installazioni, etc.), sia nei modi e nei tempi della loro fruizione da parte dei visitatori rispetto a quanto accade negli altri giorni dell’anno.La figura 3 mostra invece la somma degli Erlang il 29 aprile 2009 tra le 17.00 e le 18.00, cioè in un giorno feriale in cui non vi erano eventi, in cui quindi il traffico rilevato è attribuibile alle attività che si svolgono quotidianamente nell’area milanese.

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Figura 2 - Mappa del traffico telefonico (Erlang) tra le 17.00 e le 18.00 il 24/4/2009.

Figura 3 - Mappa del traffico telefonico (Erlang) tra le 17.00 e le 18.00 il 29/4/2009.

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Figura 4 - Rappresentazione 3D, ricavata dal modulo Grass per la gestione dei dati tridimensionali, dell'intensità di traffico telefonico il giorno 24 aprile 2011. Si riconoscono le

principali infrastrutture di viabilità e alcuni picchi riconducibili all'attività telefonica alla fiera di Milano, nel centro cittadino e lungo alcune importanti direttrici stradali.

Il confronto tra l’andamento del dato espresso in erlang nella giornata del Salone del mobile e in una giornata-tipo priva di eventi, consente di descrivere, ad un livello di disaggregazione minuto e per l’intera scala urbana, gli effetti territoriali di un evento che non si esaurisce entro il perimetro fieristico, ma interessa porzioni significative del tessuto urbano che il dato di traffico telefonico riesce a restituire. Il risultato raggiunto confrontando la distribuzione spaziale del traffico telefonico in occasione dei giorni del salone del mobile con quella di giorni privi di eventi specifici e, in prospettiva, con quella di giorni tipici (feriali, sabato, domenica medi), consente di lavorare nell’ottica di costruire un modello descrittivo e interpretativo degli eventi che, attraverso l’analisi delle matrici di traffico telefonico in Erlang, tenga conto di quanto accade sia nel momento in cui essi si svolgono, potenzialmente in tempo reale, sia della configurazione di uso del territorio negli altri giorni.Lo studio delle concentrazioni, degli addensamenti, delle “anomalie”, nella loro distribuzione spaziale e temporale, può dunque contribuire ad una nuova conoscenza delle dinamiche urbane, in occasione degli eventi ma non solo.Per analizzare in modo immediato le porzioni di territorio milanese che, nel giorno del Salone del Mobile, hanno mostrato un traffico telefonico significativo rispetto a quanto accade in un altro giorno feriale, è stato calcolato il rapporto delle matrici degli erlang tra le due soglie temporali.

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Figura 5 - Rapporto giorno salone del Mobile (24 aprile 2009) con un giorno senza salone del Mobile (29 aprile 2009).

La mappa restituisce una configurazione di pixel a macchia di leopardo, distribuiti sul territorio comunale che corrispondono a zone in cui il traffico telefonico è particolarmente significativo. In particolare emergono in modo chiaro alcune aree come: la fiera di Rho-Pero, dove si è svolto il Salone Internazionale del Mobile, la zona Tortona, alcune parti del centro storico, sede, come abbiamo visto, di numerosi eventi del Fuorisalone. Non tutte le variazioni possono essere attribuite unicamente al Salone del Mobile, ma è interessante sottolineare che quanto emerge dall’analisi e dalla rappresentazione dei dati telefonici, opportunamente trattati, è pertinente con quanto è successo in quei giorni e con la distribuzione delle principali iniziative sul territorio.Un'ulteriore rappresentazione ha riguardato il rapporto tra la attività telefonica notturna e diurna giorni feriali festivi finalizzata ad evidenziare quelle parti di città in cui si concentra la presenza di popolazione nelle ore serali nel fine settimana.Tra le aree a maggiore attività notturna nei giorni festivi, emergono la zona dei Navigli, l’area intorno alla Stazione Centrale di Milano, oltre ad una serie di zone esterne al centro storico che si caratterizza invece per un minimo di traffico notturno, confermandosi come una zona dove si concentrano servizi, uffici e attività commerciali, oltre a una quota di residenza ormai residuale, che generano attività telefonica soprattutto nel corso delle ore della giornata.

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Figura 6 - Rapporto notte /giorno festivi nel periodo del salone del Mobile 2009.

Integrazione tra dati di traffico telefonico e dati statistici

Un’ulteriore analisi ha riguardato la correlazione tra l’intensità di traffico telefonico registrata in alcuni orari della giornata con la configurazione spaziale della concentrazione di residenti e di addetti nell’area milanese.La finalità è stata la verifica della coerenza tra quanto ci raccontano alcuni indicatori ricavati dalle banche dati tradizionali in uso nell’ambito degli studi urbani con quanto emerge dai dati di traffico telefonico.Sono stati quindi costruiti, a partire dai dati sulle sezioni di censimento, il livello di maggior dettaglio disponibile da fonte istituzionale, due indicatori sintetici relativi alla densità di popolazione residente (residenti per kmq) e alla densità di addetti (addetti per kmq), che vogliono rappresentare, ovviamente in modo statico e datato dal momento che sono riferiti al 2001, la variabilità della concentrazione di attività sul territorio, così come ricavabile dalle fonti istituzionali.La scelta di due indicatori tradizionali che descrivono soltanto parzialmente l’intensità d’uso degli spazi urbani è stata dovuta alla difficoltà di individuare altri indicatori, alla medesima scala della sezione di censimento, che tenessero in considerazione, oltre agli aspetti di concentrazione di popolazione e di attività, anche dati sui flussi di mobilità in entrata o in uscita.Gli indicatori inizialmente disponibili in formato vettoriale sono stati convertiti in formato raster, alla stessa risoluzione spaziale (xdim = 0.0027; ydim = 0.0021) delle matrici di traffico telefonico in modo da consentire le operazioni di calcolo previste.

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Infine è stata calcolata la matrice di correlazione5 per le seguenti mappe raster:• Erlang – h. 17 del 24/4/2009 (giorno del salone del mobile)• Densità di addetti 2001 (addetti per kmq)• Densità di residenti 2001 (residenti per kmq)

Il risultato dell’operazione è una matrice di correlazione simmetrica composta da N righe e da N colonne, dove N corrisponde al numero di mappe raster specificate nell’input.Il coefficiente di correlazione è stato costruito attraverso il comando r.covar(raster1, raster2, raster3) di Grass.

Figura 7 - Matrice di correlazione tra indicatori urbanistici e traffico telefonico (area centrale).

La metodologia è stata applicata a un'area relativa al centro di Milano.Emerge una buona correlazione con la densità di addetti, giustificabile con la presenza di numerose sedi di posti di lavoro nell'area considerata mentre il coefficiente di correlazione della matrice di traffico telefonico con la densità di residenti risulta particolarmente basso; tale dato può essere interpretato con le trasformazioni avvenute nel centro di Milano che ha visto una progressiva sostituzione della residenza con attività prevalentemente legate al settore terziario e dei servizi.

5 Il coefficiente di correlazione misura il grado di associazione lineare tra due variabili. E’ una quantità a-dimensionale e può assumere valori compresi tra -1 e +1. E’ positivo quando i valori delle variabili crescono insieme e negativo quando i valori di una variabile decrescono al crescere dell’altra. L'indice di correlazione vale 0 se le due variabili sono indipendenti. E’ importante sottolineare che il coefficiente di correlazione è in grado di dimostrare se due variabili sono correlate ma non se una variabile dipende da un’altra cioè se vi è una relazione causale tra le due.

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Conclusioni

Il dato di traffico telefonico, qui utilizzato per indagare la variabilità delle densità d’uso della città nel corso di un particolare evento (il salone del mobile del 2009 a Milano), sembra quindi in grado di confermare alcune dinamiche “strutturali” della popolazione e delle attività economiche, nonostante gli indicatori scelti non siano del tutto adeguati a descrivere le pratiche d’uso della città contemporanea.In prospettiva sarebbe interessante verificare come varia il grado di correlazione a seconda degli orari della giornata in cui si registra il traffico, anche rispetto ad indicatori che tengano in considerazione, ad esempio, la mobilità (usciti per sezione di censimento), la struttura demografica, i settori di attività prevalenti.Dall’altro, il medesimo dato ci dice altro: proprio per le sue caratteristiche di risoluzione spaziale e temporale e per la possibilità di visualizzarne gli andamenti nella loro articolazione territoriale, i dati telefonici costituiscono un’interessante e unica fonte di informazione sui modi e sui tempi d’uso della città. Infatti, se si considerano le matrici di traffico telefonico come l’effetto di comportamenti e abitudini individuali che diventano, aggregati, un’informazione sulle caratteristiche del territorio, in qualche modo una sua intrinseca proprietà, che varia nel tempo, possiamo concludere che i dati di telefonia mobile, al di là del loro grado di coerenza con le fonti tradizionali e statiche dei dati, si candidano a contribuire ad una nuova lettura delle dinamiche urbane.

Riferimenti bibliografici

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148


DTM segmentation and analysis for archaeological hill-top sites recognition

in GRASS

Elisa Rosciano^, Fabio Cavulli*, Marco Ciolli**, Alfonso Vitti**, Paolo Zatelli**

^Dipartimento di Ingegneria Civile e del Territorio, Facoltà di Ingegneria, Università degli Studi di L’Aquila,

*Dipartimento di Filosofia, Storia e Beni Culturali, Laboratorio di Preistoria B.Bagolini,Università degli Studi di Trento,

**Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale, Facoltà di Ingegneria,Università degli Studi di Trento

Abstract

This paper presents a procedure for the automatic creation of a map of probable location of archeological hill-top sites, i. e. sites on dominant positions with respect to surrounding areas, from a digital terrain model.These areas are detected by combining segmentation techniques and morphological filtering.The application of a segmentation technique to the DTM creates two maps showing respectively homogenous areas and discontinuities, according to some criteria. The following application of filtering to the homogenous areas selects areas with a suitable combination of minimum surface, maximum value of compactness and maximum mean curvature.The result of the procedure is a map of candidate hill-top sites, which is used by archeologists for further analysis.Besides the specific application, this study provides an example of the usage of the GRASS r.seg modules with indication about the choice of suitable values for the required parameters.The study has been carried out on the whole Provincia Autonoma di Trento (north east Italy).

Introduction

During specific periods of Prehistoric or historic times (e.g. Late Neolithic, Bronze Age, Iron Age or Middle Age in Northern Italy) human groups have settled on top areas, which are naturally defended by steep slopes or vertical rock walls. These archaeological deposits are called “hill-top sites”, independently from their elevation.The aim of Apsat1 (Environment and landscapes of the Trentino hill-top archaeological sites) research project (https://apsat.mpasol.it) is to investigate

1 Progetto Apsat “Ambiente, Paesaggi e Siti d’Altura Trentini”, Provincia Autonoma di Trento – bando “Grandi progetti 2006” delibera G.P. 2790-2006.

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https://apsat.mpasol.it/


these particular sites in the Trentino province by a diachronic point of view.Even if many sites are already well known by field archaeological surveys, it is not possible to thoroughly investigate such a wide mountain area. In this framework a procedure able to detect the potential candidates as hill-top sites would be very helpful in order to tackle the purpose.The research analyzed a sample of 19 hill-top sites in a morphological perspective and deduced the most remarkable characteristics. These features are used to identify the correct values to apply to the segmentation procedure described below for the whole province.

Materials and methods

The detection of hill-top sites candidates in this study is based only on morphological features of a Digital Terrain Model. To test the procedure with respect to different resolutions two different DTMs, with 10m and 1m resolution, have been used while DTMs with intermediate resolutions have been created resampling the 1m DTM.The calibration of the procedure's parameters has been carried out using 19 known hill-top sites of different chronologies from the APSAT project (Colecchia et al., 2011), whose coordinates are known.All the processing is done using the Free Software GRASS (GRASS Development Team, 2009) using the add-on module r.seg and the corresponding seglib library.The techniques combines the detection of discontinuities, which should represent the boundaries of the hill-top sites, with a filtering on the morphological features (curvature, compactness, area) which allow the discrimination of boundaries of suitable hill-top sites candidates from spurious close discontinuities.

Edge detection using a zero-crossing technique

The definition of a hill-top site on a DTM is given by its being a relatively small area (of the order of hundreds square meters), usually fairly flat, which is higher than the surrounding region. This kind of sites has steep slopes, providing defensive advantage to the dwellers.Therefore, one of the possible approaches to the search for such sites is to detect areas surrounded by discontinuities in height on a DTM.The first tentative has involved the use of a edge detection technique based on the zero crossing algorithm which uses a Gaussian filter after applying a Fourier transform to the input raster.The transformed raster map is filtered using the Fourier transform of the Laplacian of a two-dimensional Gaussian function, the output of the filter is transformed back using an inverse Fourier transform and zero values are detected by looking for cells where sign changes. Cells where the value crosses zero (hence the “zero crossing” name) and the change is larger than a given threshold are marked as edges (Figure 1).

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This technique is implemented in GRASS by the i.zc module (GRASS Development Team, 2009). The synopsis of the module is

i.zc input=string output=string [width=integer] [threshold=float] [orientations=integer] [overwrite] [verbose] [quiet]

The user chooses, besides the names of the input and output maps, the values of three parameters:

- width: the width (2D) of the Gaussian filter; the default value is 9,higher values select as edges gradual changes in cell values;

- threshold: the cut-off value for discriminating cells belonging to anedge, cells on a zero crossing where the value change is abovethe threshold are selected; default value is 10, higher values leadto the detection of fewer edges;

- orientations: the number of different directions cells belonging to aedge are classified into, depending on the azimuth (aspect) of theslope they belong to; default value is 1, i. e. pixel on edges aregiven the same value regardless their orientation.

Moreover, the result is influenced by the resolution of the DTM in use, since different resolutions lead to the detection of discontinuities (edges) at different scales.A test application to the Doss Trento hill-top site (with an occupation since Mesolithic up to historical periods; Roberti 1941; Bagolini et al. 1985; Marzatico 1997:293-301), near the city of Trento, has shown that for a simple configuration, where the hill-top site is on top of a regular (nearly cylindrical) hill, the approach is effective and the top area is detected correctly. The DTM resolution is 10m, (Figure 2).

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Figure 1 - Zero crossing example. Terrain in green, laplacian in blue and threshold in red. Blue curves above the threshold identify the edge, i.e. the relevant slopes.


Figure 2 - DTM (10m resolution) around Doss Trento and discontinuities from i.zc application(in red).

By combining the discontinuities map with the curvature map, it possible to automatically select the area at the top of the small hill, (Figure 3).

While the previous test seems to indicate that the approach is feasible, its application to more complex morphologies leads to a complete failure in detecting a hill-top site. For example for the Breguzzo la Rocca site (Medieval period; Gorfer, 1986; Mognaschi 1992) in Figure 4, where the site is above a deep cliff and the slope is very asymmetrical, discontinuities from i.zc do not form a closed boundary, therefore the detection of the top area is impossible.

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Figure 3 - Discontinuities (left), curvature (center) and hill-top site maps (right).

Figure 4 - Height profile (left) and discontinuities (2D, particular, and 3D, center and right) for the Breguzzo la Rocca site.


Tests with higher resolution DTMs have shown that, as expected, a larger number of discontinuities are detected but it is very difficult to find a closed boundary and even when closed boundaries exist it is difficult to select one as a demarcation line for the top site.In some cases the use of a higher resolution leads to worst results, as in the case of Doss Trento, where man-made features (such as ditches, trenches, channels, roads, etc) are detected but the summit area is not (Figure 5 and 6).

In conclusion, this approach fails to detect hill-top sites in most of the cases, therefore a different approach has been used.

Segmentation

Segmentation is a procedure to partition a set of data into subsets according to some criteria. This type of procedure has countless applications in different fields, therefore many different approaches to this problem have been devised.The variational approach explicitly writes three terms expressing proprieties of

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Figure 6 - 3D view of the Doss Trento site using a 1m resolution DTM, discontinuities according to i.zc in red.

Figure 5 - Discontinuities detected by the zero-crossing approach for Doss Trento site, using a resolution of 10m (left) and 1m (right).


the segmented set (adherence to the original dataset, smoothness and boundaries' length) and minimize their sum. The user controls the process by setting two parameters which express the relative prominence of each term in the current application.A way to write such an approach is to use the Mumford and Shah (1989) variational method:

MS u ,K =∫ / K∣u−g∣2dx∫ / K

∣∇ u∣2dx H1K

where the first term controls the closeness to the original data, the second one the smoothness of the result and the last one the total length of the boundaries. Users control the process by choosing the λ and α parameters.This functional has been implemented in the libseg library and a r.seg module has been written to use this library in GRASS (Vitti A., 2011).The synopsis of the GRASS modules is

r.seg [k] in_g=string out_u=string out_z=string [lambda=float] [alpha=float] [mxi=integer] [tol=float] [kepsilon=float] [beta=float] [overwrite] [verbose] [quiet] where

• in_g is the input raster map to segment;• out_u is the output segmented raster map;• out_z is the output raster map with detected discontinuities;• lambda is the smoothness coefficient [>0] (default: 1.0);• alpha is the discontinuity coefficient [>0] (default: 1.0);• mxi is the maximal number of numerical iterations (default: 100);• tol is the convergence tolerance [>0] (default: 0.001);• kepsilon is the discontinuity thickness [>0] (default: 1.0);• beta is the curvature coefficient [>=0] (default: 0.0),

to be used with the k flag;• the k flag activates the MSK model (Mumford-Shah with curvature term),

an alternate form of the functional where it is possible to control the curvature of the boundaries; this possibility has not been used in this work.

While the default values for most of the parameters do need to be changed but for particular applications, the λ and α parameters control the relative weight of each term, thus how much the user favors the smoothness of the solution versus the shortness of the boundaries, and so on.Some tests have been carried out to determine the best set of the λ and α parameters for the application at hand. The set of parameters has been chosen to maximize the number of known hill-top sites that are automatically detected by the procedure. The best values are alpha=7 and lambda=1:

• setting a higher value for the alpha parameter leads to small areas (since the request of short boundaries has a higher weight);

• choosing lambda=1 downplays the request of smoothing the surface,

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therefore height differences inside a site area are preserved.Additional tests have been carried out to select the most suitable resolution: two different DTMs are available for the region, with resolution of 10m and 1m. An intermediate resolution of 5m (obtained by resampling the 1m DTM) has provided the best results. Using these choices it has been possible to automatically detect 13 sites out of 19.

Filtering

The segmentation process identifies a large number of potential hill-top sites: it is possible to cut this number by applying a filtering procedure based on geometric proprieties of the areas. After comprehensive tests on a large number of known hill-top sites, two filters have been recognized as effective.In particular, only the hill-top sites candidates where

1. compactness ( perimeter /(2∗√π∗area) ) is lower than 2;2. mean curvature on the whole site is higher than 0.001;

have been selected. This filter weeds out about 50% of the candidate areas for most of the sites, removing areas that are obviously not suitable candidates for being hill-top sites.

Case study

The described procedure has been applied to the whole surface of the Provincia di Trento, but it worth to describe in detail the procedure for a single hill-top site to illustrate the passages in GRASS.The case study concerns the Bondo Fortin top site (Bronze and Iron Ages, Roman and Medieval period; Cavada 1992a; 1992b), in the south west part of the Trentino region (WGS84-UTMzone 32 - E 631287, N 5095584).The site is locate on a ridge with a steep slope on one side (Figure 7 and 8).

Figure 7 - DTM (5m resolution) around the Bondo Fortin (in the black circle).

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Boundaries have been extracted using the segmentation procedure described above and each area has been assigned an unique category using the r.clump GRASS module (Figure 9).

Figure 9 - Areas detected by the segmentation, after r.clump application. The slope map is in the background.

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Figure 8 - DTM profile for the Bondo Fortin site.


Figure 10 - Curvature map, positive values indicate convex areas.

The profile curvature map has been created using GRASS' r.slope.aspect module (Figure 10). Using GRASS' r.average module, the average curvature for each area is computed (Figure 11).

Figure 11 - Each area is assigned a value corresponding to its average curvature, here green indicates concave areas (negative curvature), blue denotes convex areas (positive curvature).

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This map is transformed into a vector map using the r.to.vect module and only areas with average curvature above 0.001 are extracted (Figure 12).

Figure 12 - Vector areas with average cur-vature above 0.001.

Areas with compactness above 2 are the extracted and the final map is created (Figure 13).

Figure 13 - Final map with hill-top sites candidates, the Bondo Fortin site is in the black circle and its parameters are reported.

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The application of the filtering in this case eliminates 85 candidates on a total of 230 (about 37%, a percentage lower than the typical hill top site) on this test area, which amounts to about 4 square kilometers. The reamining 144 candidate sites on 4 square kilometers will be evaluated from an archeological perspective to select a few realistic hill-top archaeological site prospection.

Conclusions

While further investigations are still necessary, the combination of DTM segmentation and morphological filtering has proven a powerful tool to select hill-top sites candidates.The choice of the DTM resolution and of the segmentation's parameters play a pivotal role for the outcome of the procedure, this study has found one combination of resolution and values for the alpha and lambda parameters leading to satisfactory results based on the analyzes carried on the already known archaeological deposits.It must be clear that, with respect to the problem of detecting hill-top sites candidates, this is only a first step: the output must be filtered further using other non morphological criteria, for example combining the output of the procedure with other maps representing social and economic feasibility of a site; furthermore, all the “candidates” have to be verified on field as real archaeological settlements.Future developments include further test on different parameters combinations, the use of the boundaries' curvature instead of their lengths and the application to other regions, where the need for different sets of parameters is foreseeable.

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http://www.ing.unitn.it/~vittia/sw/


FOSS per la ricerca e soccorso, l'esperienza della Scuola provinciale

cani da ricerca e catastrofe onlus Trento

Clara Tattoni^, Alberto Bertocchi*

^Museo Tridentino di Scienze Naturali Via Calepina, 14 38122 Trento, Italy,*Direttore tecnico della Scuola provinciale cani da ricerca e catastrofe onlus Trento

Riassunto

La Scuola Provinciale per Cani da Ricerca e Catastrofe O.N.L.U.S. è un associazione di volontariato che svolge attività di protezione civile per la ricerca ed il soccorso di persone disperse grazie all'impiego delle proprie unità cinofile (coppia uomo cane) da ricerca e catastrofe.Da alcuni anni la Scuola si è dotata di ricevitori GPS per i conduttori e di collari GPS per i cani, ed ha scelto strumenti FOSS per la gestione dei dati raccolti durante l'addestramento e gli interventi sul territorio.L'abbinamento QGIS (con plugin ecw) e GPSBabel ha fornito in un unica interfaccia tutte le funzionalità richieste e necessarie per la Scuola.Tra i software proprietari considerati per la gestione di dati GPS, nessuno era in grado di fornire tutte queste funzioni in un unico programma, rendendo quindi più lungo e complesso il flusso di lavoro, oltre che più costoso in termini di licenze.Dal 2009 sono stati formati all'uso di QGIS una quindicina di conduttori, che grazie ad installazioni dedicate o virtual machine dispongono di una versione personale di questi programmi.La scelta QGIS e GPSBabel coniuga le esigenze tecniche della scuola con i vantaggi del FOSS, rendendo disponibili i programmi per tutti i volontari interessati, senza spese per le licenze ed indipendentemente dal sistema operativo dei singoli PC.

Abstract

Scuola Provinciale per Cani da Ricerca e Catastrofe (School of search and rescue dogs of the Trento Province) is a non profit organization of volunteers operating in the search and rescue of missing persons by means of their dog/handler unit. The school is equipped with GPS receivers, both for handlers and for dogs, and is using FOSS tools to handle the data collected during training and rescue operation on the field.The use of QGIS (with ecw plugin) and GPSBabel, satisfied all of the school requirements with a single user interface. Among the proprietary software considered, none could provide all these features in a single program, making the work-flow longer and more complex other than more expensive in terms of licenses. The choice of QGIS and GPSBabel, coupled the technical advantages

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with the FOSS ones, such as availability of copies for all the volunteers, no costs for licenses and independence from the operating system of the volunteers's PC.

Introduzione

Negli ultimi anni la diffusione dei ricevitori GPS è sensibilmente aumentata, grazie a miglioramenti tecnologici in termini di durata delle batterie, miniaturizzazioni dei dispositivi, schermi cartografici ed interfacce user friendly.Dispositivi GPS, telecamere miniaturizzate e sensori di vario tipo sono sempre più impiegati nel settore della ricerca e soccorso (SAR search and rescue), in modo particolare nella ricerca con unità cinofile (Ferworn et al, 2006; Chiu et al, 2002; Fisher, 2000) soprattutto quando devono operare lontano dai centri abitati.Il GPS sta diventando uno strumento sempre più importante durante le operazioni SAR, soprattutto quando l'utilizzo di mappa e bussola è più difficile, ad esempio al buio, in caso di nebbia, pioggia o neve, ovvero in quelle condizioni in cui è più facile che le persone si perdano e sia richiesto un intervento di soccorso.La Scuola Provinciale per Cani da Ricerca e Catastrofe O.N.L.U.S. è un associazione di volontariato che svolge attività di protezione civile per la ricerca ed il soccorso di persone disperse grazie all'impiego delle proprie unità cinofile (coppia uomo cane) da ricerca e catastrofe. La Scuola è stata fondata a Trento nel 1980 e svolge operazioni di ricerca ed il soccorso di persone disperse o colpite da calamità o catastrofi naturali sul territorio nazionale ed estero.Da alcuni anni la Scuola si è dotata di ricevitori GPS, sia per i conduttori che per i cani, ed ha scelto strumenti FOSS per la gestione dei dati raccolti durante l'addestramento e gli interventi sul territorio. La scuola ha in dotazione due modelli di GPS: Garmin Astro Dog Tracking System, e TwoNav Aventura. Il primo, oltre al ricevitore tradizionale ha un dispositivo con collare ricevitore per il cane (Figura 1), ed è in grado di visualizzare la traccia di uno o più cani in tempo reale. Il limite principale del Garmin è legato alla disponibilità di cartografia proprietaria, non molto dettagliata nelle zone lontane dalle aree urbane dove è più probabile effettuare operazioni di ricerca. Il modello TwoNav Aventura permette di caricare e visualizzare sul GPS cartografia raster e vettoriale in diversi formati, ed è quindi possibile utilizzare mappe a grande scala fornite da varie banche dati pubbliche o, in questo caso dalla Provincia Autonoma di Trento; il limite di questo strumento è costituito dalla possibilità di registrare solo la posizione del conduttore e non quella del cane. L'adozione di questo secondo modello ha fatto emergere l'esigenza di utilizzare programmi GIS in grado di gestire i diversi formati di dati geografici ed i relativi sistemi di riferimento e proiezione.A partire dal 2009 sono stati organizzati dei corsi per formare i conduttori all'uso di GIS open source, ed in particolare QGIS con lo scopo di facilitare le operazioni di ricerca ed archiviare i dati geografici. I conduttori della scuola, oltre alla formazione strettamente legata alle operazioni di ricerca e soccorso con il cane, sono addestrati a muoversi in ambiente di media montagna, all'uso di bussola e mappa e del GPS.

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Il lavoro dell'unità cinofilaLa ricerca di persone disperse viene svolta essenzialmente secondo due modalità: ricerca di tracce umane non specifiche e ricerca lungo una traccia specifica.La scuola dispone di alcuni cani da traccia, in grado di seguire una pista dopo aver annusato un oggetto personale del disperso. Questo tipo di ricerca ha una particolare modalità di svolgimento e non viene trattata in questo lavoro.La maggior parte dei cani della scuola è addestrata a cercare un generico odore umano e condurre l'operatore fino alla persona dispersa. I cani usano le naturali abilità olfattive per seguire una scia odorosa recente, annusando sia in aria che a terra e possono coprire lunghe distanze in breve tempo. Il conduttore sceglie il percorso da effettuare nella zona di ricerca in base alla direzione del vento, al territorio ed alla propria esperienza. In generale l'area di ricerca viene percorsa seguendo un tracciato simile a quello mostrato in Figura 2, in modo da assicurare la completa copertura della zona assegnata.In particolari condizioni, ad esempio in pianura, il percorso può essere una spirale concentrica che segue il perimetro della zona e mano a mano si chiude al centro o avere altre forme ancora.Una volta stabilito il percorso, il conduttore guida il cane, che si muove libero, con appositi richiami in modo da assicurare la completa copertura della zona. Il cane è addestrato a segnalare la presenza del disperso abbaiando in modo particolare, a volte anche attraverso alcuni movimenti del corpo. Per i cani della Scuola trovare una persona dispersa è come un gioco, alla fine del quale ricevono un premio (cibo, giochi, apprezzamenti vari) dal proprio conduttore. Ogni unità è una coppia affiatata e con un proprio codice di comunicazione non è possibile scambiarne i membri. Durante le esercitazioni, la persona dispersa è in realtà un figurante, che viene cercato di volta in volta da diverse unità cinofile. Il tempo impiegato da ciascuna coppia e la modalità di ricerca del disperso vengono valutati sia sul campo, sia in un secondo momento sul

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Figura 1 - Ricevitore GPS montato sulla pettorina del cane (Foto archivio Scuola Provinciale per Cani da Ricerca e Catastrofe).


computer con la cartografia di riferimento.In condizioni di scarsa visibilità i conduttori non sempre riescono ad individuare i confini della zona assegnata, con il rischio di lasciare alcune porzioni di territorio non battute. In tal senso il GPS è un valido supporto alle unità cinofile che cercano di mantenersi all'interno della zona assegnata, oppure di verificarne la copertura.

Figura 2 - Percorso ideale per coprire il settore di ricerca assegnato secondo Eaton Snovak, (2003) (modificato).

Spesso i conduttori, soprattutto quelli in formazione, al momento della ricerca sono maggiormente impegnati nella comunicazione col proprio cane ed utilizzano il GPS solo per registrare i propri movimenti o quelli del cane. In seguito possono però rivedere il percorso effettuato e valutare se si sono mantenuti all'interno della zona assegnata, se sono riusciti a coprirla interamente e se sono riusciti ad attenersi allo schema (Figura 3).

Lo schema di lavoroQuando le squadre giungono sul luogo dell'intervento, un responsabile si occupa di suddividere l'area di ricerca in sotto zone in funzione delle caratteristiche del territorio, delle condizioni meteorologiche e del numero di squadre a disposizione. In genere le zone di ricerca si estendono per pochi ettari ed i confini devono essere il più possibile individuabili sul terreno.Dal punto di vista operativo, le fasi delle operazioni di ricerca possono riassumere nei seguenti punti:

• identificazione delle aree di ricerca (Figura 4);• assegnazione delle aree ai diversi conduttori;• caricamento delle aree di ricerca sul GPS e/o stampa della cartografia;• ricerca del disperso con il cane;• comunicazione dell'esito della ricerca.

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Per la gestione di una parte del flusso lavoro si è scelto di avvalersi di QGIS in quanto questo programma permette di gestire le operazioni sopraelencate attraverso un'unica interfaccia, disponibile per i sistemi operativi più diffusi con licenza GPL, quindi in numero di copie illimitato.

Confronto tra QGIS e altri software

In questa sezione si confrontano le caratteristiche di alcuni programmi proprietari per la gestione di dati GPS con QGIS. La scelta dei programmi da confrontare non vuole essere esaustiva ma è stata effettuata considerando quelli già utilizzati da alcuni conduttori. Nella Tabella 1 sono riassunte le caratteristiche di maggiore interesse per la Scuola Provinciale per Cani da Ricerca e Catastrofe fornite dai 3 programmi considerati. Per quanto riguarda Ozi Explorer sono riportate le informazioni relative sia alla versione shareware che a quella proprietaria. Le informazioni riportate per CompeGPS Land e Ozi Explorer derivano dalle caratteristiche dichiarate sui siti dei relativi sviluppatori (bibliografia siti web 1, 5, 6 ) e solo alcune di esse sono state sperimentate dai conduttori della scuola, mentre quelle di QGIS e GPSBabel (bibliografia siti web 3,7) sono state tutte sperimentate nell'ambito di questo lavoro.I tre programmi considerati hanno tutti un'interfaccia grafica piuttosto curata ed in termini di usabilità non presentano particolari problemi se non quelli legati all'abitudine di utilizzarne uno piuttosto che gli altri. Dal confronto delle caratteristiche tecniche riportate in Tabella 1, emerge il fatto che QGIS legge e scrive un numero maggiore di formati raster e vettoriali ed è in grado di gestire un numero maggiore di sistemi di riferimento e proiezione, grazie anche alla possibilità di definire sistemi di riferimento personalizzati. Questo costituisce uno dei punti di forza di QGIS, data la necessità di lavorare con i 2 sistemi di

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Figura 3 - Esempio di area di ricerca percorsa durante una esercitazione da una unità a) e da due unità di ricerca b) visualizzate con QGIS. Sullo sfondo la carta tecnica Provinciale e

l'ortofoto del volo CGR TerraitalyTm.


riferimento della Provincia di Trento (UTM 32 etrs89 e Gauss-Boaga Roma 40fuso est).Utilizzare QGIS insieme a GPSBabel ed alla libreria gdal con supporto per il formato ecw, permette di visualizzare tutti i formati necessari in questo caso di studio.Per quanto riguarda invece il collegamento diretto con ricevitori GPS, entrambi i programmi proprietari sono più versatili e supportano una gamma più vasta di modelli mentre al momento QGIS permette la connessione diretta solo con dispositivi Garmin. Per quanto riguarda le esigenze della Scuola nello specifico questo limite non è particolarmente sentito dai conduttori con dispositivi Garmin. I conduttori con dispositivi TwoNav, invece, devono salvare le tracce in formato gpx direttamente sul GPS, collegarlo come memoria di massa al PC e successivamente caricare in QGIS. Solo CompeGPS Land 7 gestisce il collegamento diretto con il modello TwoNav aventura. Quindi anche utilizzando OziExplorer è necessaria una procedura più lunga per il caricamento di tracce e waypoints da questo modello. Analogamente per caricare i dati sul GPS TwoNav aventura è necessario copiarli direttamente in una apposita cartella presente sulla scheda di memoria. La lettura di tutti i formati GPS con tutti e tre i programmi è possibile solo appoggiandosi a GPSBabel per la conversione in un altro formato, ma richiede il passaggio attraverso un programma con un'interfaccia che la maggior parte dei conduttori giudica poco user friendly, dal momento che nessuno dei programmi considerati supporta direttamente tutti i formati.

La possibilità di analizzare il profilo altimetrico e il dislivello percorso lungo una traccia è una delle caratteristiche di cui i conduttori sentono maggiormente la mancanza in QGIS.Al momento della stesura di questo articolo, QGIS non offre il mobile mapping in tutte le versioni né la visualizzazione 3D, a differenza degli altri programmi esaminati. La visualizzazione 3D è apprezzata ma non è considerata una delle funzioni indispensabili.

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Caratteristiche QuantumGIS 1.6

Ozi Explorer Demo 3.95.k

Ozi Explorer CE 3.95.k

CompeGPS Land 7

Licenza GPL Shareware Proprietaria Proprietaria

Prezzo 0 0 99 dollari 105 euro

Codice sorgente disponibile

si no no no

Windows si si si si

Linux/unix si no no no

Mac si no no no

Download /upload direttamente dal GPS

Solo da modelli Garmin, altre marche via GPS babel o memoria di massa

si. ma solo 1 punto o una traccia alla volta in upload

Magellan, Garmin, Lowrance, Eagle, Brunton/Silva

TwoNav, Garmin Magellan

Formati raster Tutti quelli supportati dalla libreria Gdal

bmp ecw, bmp, jpg, tif, tiff, png, bsb, bsb 4, bsb 5,nvdigital, mrsid, maptech

ecw, bmp,jpg, tif, tiff, png, map, sid, geo,kap, jp2, mappoint, sigpac, dbx, dgn, drg, aprs,wgom, cwms, imp, rmap, mpv,mpvf, hmap

Formati vettoriali Tutti quelli supportati dalla libreria Ogr

No shp (rw), MIF (read only), e00 (ro)

e00,shp,mif, tab

Gestione Raster trasparenti

si no no si

Gestione CRS si, tutti solo WGS84 circa 100 CRS circa 100 CRS

Mobile mapping Solo versione Windows

si si si

Modifica di dati in formato GPS

Solo formato GPX, oltre 50 formati via GPS Babel

no trk, btrk,igc, gpx, tcx, kmz, plt, cmp, log,nmea

trk, btrk,igc, gpx, tcx, kmz, plt, cmp, log,nmea

Visualizzazione 3D

no no si si

Open Street Map si no Sperimentale da v 3.95.5d

si

Profilo altimetrico della traccia

no si si si

Tabella 1 - Confronto delle principali caratteristiche dei programmi in uso presso la Scuola.


La disponibilità di GPS, di cartografia digitale e di strumenti FOSS per gestire dati multisorgente permette agevola le operazioni preliminari e quelle relative alla ricerca e soccorso vero e proprio con squadre cinofile.Tra i software proprietari considerati per la gestione di dati GPS, nessuno era in

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grado di fornire tutte le funzioni necessarie alle squadre cinofile in un unico programma, rendendo quindi più lungo e complesso il flusso di lavoro oltre che più costoso in termini di licenze.

QGIS viene usato per la digitalizzazione delle zone di ricerca sulla base della cartografia provinciale, per il caricamento delle zone sul GPS dei conduttori e per la valutazione della copertura della zona di ricerca da parte del conduttore e del cane.

I conduttori hanno intenzione di creare una banca dati delle esercitazioni e degli interventi al fine di fare dei confronti quantitativi e qualitativi tra le tracce delle diverse unità, o della stessa unità cinofila nel tempo.

La scelta di utilizzare QGIS (con plugin ecw) e GPSBabel ha fornito in un unica interfaccia tutte le funzionalità richieste e necessarie per la Scuola in termini di:

• utilizzo della cartografia raster della Provincia di Trento (ortofoto digitali, carta Tecnica, LiDAR) in vari i formati;

• gestione contemporanea di diversi sistemi di riferimento; • possibilità di caricare e scaricare i dati in formato leggibile dal GPS;• possibilità di creare nuove mappe in formato GPX;• stampa di mappe personalizzate con griglia di coordinate;• numero illimitato copie

Grazie alla sensibilità della Scuola Antincendi ai temi FOSS, a partire dal 2009, sono stati attivati corsi di formazioni durante all'uso di QGIS, ed ora una quindicina di conduttori sono in grado di utilizzare il programma, inoltre grazie ad installazioni dedicate o virtual machines gli interessati dispongono di una

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Figura 4 - Operazioni preliminari all'attività di ricerca (Foto di Mattia Martinelli).


versione personale oltre a quella installata sul PC della Scuola.La scelta QGIS e GPSBabel ha coniugato le esigenze tecniche della scuola con i vantaggi del FOSS, rendendo disponibili i programmi per tutti i volontari interessati, senza spese per le licenze ed indipendentemente dal sistema operativo dei singoli PC.

Ringraziamenti

Si ringraziano Alessandro Galvagni della Scuola Provinciale Antincendi di Trento per la sua sensibilità al tema FOSS4G e tutte le unità cinofile per i bei momenti passati all'aperto. Meritano una menzione speciale le coppie Michele Cesarini Sforza - Zagor e Mattia Martinelli - Luna per l'impegno con il GIS ed infine Ivano Pedrotti per i suggerimenti con Ozi Explorer. CT ringrazia in modo speciale Marco Ciolli per il supporto tecnico a Passo Rolle e non solo.

Bibliografia

✔ Chiu, W.-T., Arnold, J., Shih, Y.-T., Hsiung, K.-H., Chi, H.-Y., Chiu, C.-H., Tsai, W.-C. and Huang, W. C. (2002), A Survey of International Urban Search-and-rescue Teams following the Ji Ji Earthquake. Disasters, 26: 85–94. doi: 10.1111/1467-7717.00193.

✔ Eaton Snovak, (2003) A Guide to Search and Rescue Dogs, Barron's Educational Series, pp 192.

✔ Ferworn, A.; Sadeghian, A.; Barnum, K.; Rahnama, H.; Pham, H.; Erickson, C.; Ostrom, D.; Dell'Agnese, L. (2006) Urban search and rescue with canine augmentation technology System of Systems Engineering, IEEE/SMC

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Figura 5 - Il cane Pallina durante l'addestramento (Foto di Giuseppe Vettori).


International Conference on 24-26 April 2006 Los Angeles, CA p 5 doi: 10.1109/SYSOSE.2006.1652317.

✔ Fisher, R (2000) Features-gone to the dogs-GPS aids search and rescue operations GPS World Volume 11 Issue 5: 32.

Siti web consultati (ultima visita 20 Maggio 2011)

1. Compe GPS Land official website http://en.compegps.com/products/software/land

2. Garmin Astro dog tracking systemhttp://www8.garmin.com/astro/

3. GNSS support to Canine search and rescue4. http://mycoordinates.org/gnss-support-to-canine-search-and-rescue/5. GPS babel

www. gpsbabel .org/ 6. GPS two nav aventura

http://en.compegps.com/products/gps/twonav-aventura/ 7. Open Street map wiki

http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Oziexplorer8. Oziexplorer official website

http://www.oziexplorer.com/9. Quantum GIS - Open Source Geographic Information System.

http://www.qgis.org/10. Scuola provinciale cani da ricerca e catastrofe onlus Trento

http://www.canidaricerca.it/unitacinofile.aspx

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http://www8.garmin.com/astro/

http://www.canidaricerca.it/unitacinofile.aspx

http://www.qgis.org/

http://www.oziexplorer.com/

http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Oziexplorer

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http://www.gpsbabel.org/



http://mycoordinates.org/gnss-support-to-canine-search-and-rescue/

http://en.compegps.com/products/software/land

geomatics workbooks n° 10 - "foss4git: trento 2011"

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