GEOmedia 6 2022 - Mapping, maps e ancora mappe

Rivista bimestrale - anno XXVI - Numero - 6/2022 - Sped. in abb. postale 70% - Filiale di Roma
TERRITORIO CARTOGRAFIA
GIS
CATASTO
3D CITY
INFORMAZIONE GEOGRAFICA
FOTOGRAMMETRIA EDILIZIA
URBANISTICA DIGITAL TWIN
REMOTE SENSING
GNSS
SPAZIO
RILIEVO AMBIENTE TOPOGRAFIA
LiDAR
GEOBIM
LASER SCANNING
BENI CULTURALI
SMART CITY
Nov/Dic 2022 anno XXVI N°6
Mapping,
Maps e ancora Mappe
SPACE DISCOVERY
MAPPATURA DI
AMBIENTI AFFOLLATI
OVERTURE MAPS

Geomatica dappertutto
Vedere quanta geomatica è entrata nel nostro sistema di vita quotidiano può sembrare
estremamente persuasivo. Sono ormai in buona compagnia le persone che non riescono più a
trovare una strada se non si affidano al navigatore e a Google Maps. D’altronde, sarebbe possibile
e anche auspicabile fare altrimenti per chi come noi ha vissuto quasi quarant’anni di cartografia
e topografia e attraversato il passaggio dall’analogico al digitale? Certo il fatto che scienza e
ricerca possano avanzare trovando nuovi orizzonti è sempre sostenibile con nuovi strumenti di
conoscenza. Nel nostro necessario ed incessante spostamento da un punto all’altro della terra è
oggi possibile trovare un enorme sollievo affidando il sistema di controllo ad un meccanismo di
precisione che all’astrazione della rappresentazione assomma una quantità d’informazioni massiva
e prima d’ora incontenibile e per di più simultaneamente elaborate e aggiornate, processando fino
alla meta da raggiungere la via a mano a mano da percorrere con percentuali d’errore insignificanti,
che non potremmo osservare o correggere dalla nostra posizione senza complesse interpretazioni, se
privati dell’apporto da satellite. Certo dalla preistoria, per quanto è dato sapere, è una prerogativa
dell’umanità primitiva e di molte specie animali sopravvissute fino ad oggi quella di orientarsi e
migrare da un punto all’altro del globo non solamente a piedi, ma velocizzando il tragitto con
qualsiasi altro mezzo di trasporto sulla terra, in mare e in cielo, sfruttando ogni risorsa energetica
possibile, prima fra tutte l’ossigeno. Nello spazio non potremmo sostituire con nient’altro questa
inestimabile tecnologia di sconfinata osservazione, come qui sulla terra non è possibile fare a meno
del prezioso elemento chimico primordiale e della vegetazione che sola lo produce.
Se pensiamo alla complessità dei mezzi di navigazione di qualche tempo fa dove la difficoltà di
misurare la longitudine in mare era stata finalmente superata con gli orologi ad alta precisione
realizzati da un semplice orologiaio, la nostra intelligenza del progresso scientifico potrebbe finire
per vacillare. Nel libro di Dava Sobel, Longitude, si narra che solo nel XVIII secolo fu l’Inghilterra
il primo paese moderno ad offrire una ricompensa pari a circa 10 milioni di euro odierni a chi
avesse scoperto come determinare la longitudine di una nave nell'oceano. Era arrivata l’epoca
in cui ormai l’aiuto delle stelle e della luna complicava e approssimava troppo il calcolo della
longitudine e fu lo sconosciuto John Harrison ad avanzare la più semplice soluzione di rapportare
l’ora locale da un orologio di precisione da lui inventato all’ora “esatta” della base di partenza e
di calcolare con la misura del tempo la distanza percorsa, superando tutte le ipotesi fino ad allora
proposte da fisici ed astronomi famosi come Galileo, Cassini, Huygens, Newton e Halley.
Da quel momento in poi, il tempo e la posizione sono irreversibilmente collegati, visto che si è
tornati a cercare il riferimento da corpi celesti particolari, i satelliti GNSS lanciati dall’uomo, che
ospitano a bordo orologi che consentono di determinare la posizione raggiunta in navigazione
ancora tramite una misura “esatta” del tempo.
La determinazione GNSS in luoghi aperti è sufficiente e abbastanza precisa in un sistema di
riferimento assoluto, ma quello che la geomatica sta cercando ora sono le posizioni relative di
oggetti, gli uni rispetto agli altri, per costruire mappe automatiche ed in tempo reale dell’intorno,
vale a dire dello spazio terrestre. La tecnica SLAM (Simultaneous Localization and Mapping),
che usa distanziometria laser per triangolare e determinare posizioni relative, è alla base
dell’automazione robotica ed in particolare dell’assistenza alle automobili a guida autonoma.
I trend futuri della geomatica contemplano studi per aumentare la precisione dei modelli 3D,
che vengono generati dalle scansioni laser con tecniche di cattura della realtà, nel tentativo di
superare il gap delle nuvole di punti, nuvole che, sebbene tridimensionali, non possono ancora
essere considerate, separatamente acquisite, modelli “gemellari” digitali sufficientemente accurati
da essere sostitutivi delle tecnologie restitutive nel loro complesso. E’ il cammino dell’umanità ad
essere più lungo non la geomatica insufficientemente lungimirante.
Buona lettura,
Renzo Carlucci

FOCUS
In questo
numero...
FOCUS
REPORT
Mobilità a guida
autonoma: tra
tecnologia, nuovi
trend e prospettive
future
di Valerio Carlucci
6
GUEST PAPER
ROBOTICA
AR&VR
non troppo
georeferito
ALTRE
RUBRICHE
16
4 falsi miti da
sfatare sul
Reality Capture
A cura di Teorema
24 ESA
36 MERCATO
42 AGENDA
In copertina un insieme di
immagini delle tecnologie
impiegate per la realizzazione
della guida autonoma: IoT e
connettività e Mappe in HD.
Crediti immagine: ZF, Zoox
e Overture Maps.
Discovering an
Impact Crater
after a
Seismic Event)
di Fabrizio Bernardini
26
geomediaonline.it
4 GEOmedia n°6-2022
GEOmedia, bimestrale, è la prima rivista italiana di geomatica.
Da oltre 25 anni pubblica argomenti collegati alle tecnologie dei
processi di acquisizione, analisi e interpretazione dei dati,
in particolare strumentali, relativi alla superficie terrestre.
In questo settore GEOmedia affronta temi culturali e tecnologici
per l’operatività degli addetti ai settori dei sistemi informativi
geografici e del catasto, della fotogrammetria e cartografia,
della geodesia e topografia, del telerilevamento aereo e
spaziale, con un approccio tecnico-scientifico e divulgativo.

INSERZIONISTI
Slam, Intelligenza
Artificiale e Robotica
per la mappatura di
ambienti affollati
di Eleonora Maset,
Lorenzo Scalera
20
AMPERE 19
Epsilon 37
Esri 15
Geobusiness 35
Geomax 39
GISTAM 23
Gter 36
GWF 41
Planetek 2
Stonex 43
Strumenti Topografici 44
Teorema 42
VR_Virtual
Reality
Technology:
il suo attuale
paradosso
A cura di
Tiziana Primavera
Piattaforme
Geografiche
generaliste,
Overture Maps e…
Tesla, le sorprese
2023 – 2024?
a cura di Valerio Zunino
32
28
La Triplice Frontiera, una
regione in cui si incontrano
Paraguay, Brasile e Argentina,
è mostrata in questa
immagine a falsi colori,
acquisita dalla missione Copernicus
Sentinel-2.
Questo composito multitemporale
è stato creato
combinando tre diverse
immagini acquisite nei mesi
di marzo, luglio e novembre
2022, utilizzando il canale
infrarosso della missione.
Ad ogni immagine è stato
assegnato un colore: rosso,
verde e blu rispettivamente.
Questa tecnica viene utilizzata
per evidenziare i cambiamenti
tra le acquisizioni
e per monitorare la crescita
della vegetazione.
I campi coltivati si distinguono
per mostrare colori
vivaci. Le sfumature di blu,
ciano e viola indicano che le
colture erano più rigogliose
a novembre, quando è stata
catturata la terza immagine
e confrontata rispetto alle
precedenti acquisizioni. Le
aree, che sono rimaste quasi
invariate nel periodo tra le
tre date -come le foreste e le
aree urbane - appaiono nei
toni del grigio, mentre i corpi
idrici, che assorbono la
maggior parte della luce del
vicino infrarosso, possono
essere facilmente individuati
perchè di colore nero.
(Credit: ESA)
una pubblicazione
Science & Technology Communication
GEOmedia, la prima rivista italiana di geomatica.
ISSN 1128-8132
Reg. Trib. di Roma N° 243/2003 del 14.05.03
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Rivista fondata da Domenico Santarsiero.
Numero chiuso in redazione il 10 marzo 2022.

FOCUS
Mobilità a guida autonoma:
tra tecnologia, nuovi trend
e prospettive future
di Valerio Carlucci
Fig. 1 – La nuova auto elettrica Volkswagen Passat ID.7. Crediti immagine: Volkswagen.
Il 1 luglio 2016 è avvenuto il primo incidente mortale per auto a guida autonoma. Da
quella data è diventata sempre più pressante la necessità di tecnologie geospaziali,
LiDAR e radar sempre più sviluppate al fine di aumentare la sicurezza in strada e
nell'ottica in cui, un giorno non troppo lontano, le driverless car sfrecceranno a
grande velocità per le autostrade. In questi anni cominciano i primi test on-theroad
nel mondo dell'automotive e nel 2016 le autorità della California intimarono
Uber di fermare le proprie auto a guida autonoma, prive del permesso di circolare,
minacciando un procedimento legale. In meno di un decennio sono stati percorsi passi
da gigante e la tecnologia è stata in grado di affrontare criticità e fallimenti superando
sfide sempre più complesse verso l'automazione completa dello scenario automotive.
6 GEOmedia n°6-2022

FOCUS
Le sei classi di guida autonoma
della Society of
Automotive Engineers
(SAE)
I livelli di guida autonoma
sono stati fissati dal SAE nel
2014 che ha determinato sei
classi di funzionalità, intese
come operazioni automatizzate
che un’autovettura può
compiere sino a giungere
alla tanto auspicata guida
autonoma. Queste rientrano
in un quadro normativo
complesso, stratificato e pieno
di variabili, che impone
autorizzazioni specifiche per i
test delle auto driverless sulle
strade pubbliche. Temi come
la responsabilità morale, civile
e penale, la necessità di infrastrutture
adeguate e le coperture
assicurative sono solo alcuni
degli aspetti dibattuti ma che
non sono ancora stati normati
dalle attuali leggi in vigore.
Livello 0 – nessuna automazione
Il livello base comprende tutte
le automobili contemporanee,
la cui guida è affidata completamente
al conducente, senza
alcun aggiunta tecnologica.
Livello 1 – guida assistita
A questo livello appartengono
le autovetture che che dispongono
di un sistema Advanced
Driver Assistance System
(ADAS) e Adaptive Cruise
Control (ACC). Oggi, alcuni
modelli sul mercato, che montano
il sistema ACC in combinazione
con il riconoscimento
della segnaletica stradale, sono
in grado di reagire ai limiti di
velocità. Il sistema Front Assist
è un altro elemento chiave di
questo livello che richiama l’attenzione
del conducente su una
eventuale collisione, tramite
segnali acustici e ottici, approntando
la vettura ad una frenata
di emergenza.
Fig. 2 - Quello che resta del cruscotto di un veicolo livello 0 in una Robodrive di livello 4.
Crediti immagine: Jidu.
Il conducente rimane in qualsiasi
momento pienamente responsabile
dell’autovettura.
Livello 2 – guida semi autonoma
L’automazione di secondo livello
supporta il sistema ADAS
(Advanced Driver Assistance
System) che svolge funzioni
parziali durante la marcia e in
situazioni di criticità mitiga i
rischi di collisione.
Parcheggio da remoto e traffic
jam assist sono due aspetti
fondamentali di questo livello:
il primo, consente di parcheggiare
l’autovettura tramite
smartphone; il secondo solleva
il conducente dallo stress di
guidare in caso di ingorgo o in
autostrada. Anche se il sistema
è in grado di controllare queste
attività di guida in manovra, il
conducente è tenuto a rimanere
vigile al volante.
Livello 3 – guida semi-autonoma
avanzata
Il terzo livello rappresenta
dal punto di vista tecnico uno
degli scogli da superarare. Il
conducente non è più tenuto a
vigilare costantemente durante
la marcia, ma può dedicarsi ad
altre attività più o meno serenamente.
A questo livello l’autovettura
è in grado di prendere
decisioni in modo autonomo
individuando le condizioni
mutevoli della marcia tramite
sistema ADAS e Intelligenza
Artificiale.
Verso il 2020 sono stati lan-
Fig. 3 - Il portellone posteriore di una Robodrive. Crediti immagine: Jidu.
GEOmedia n°6-2022 7

FOCUS
Fig. 4 - Il Robotaxi della subsidiaria Amazon denominata Zoox. Crediti Immagine: Zoox.
ciati diversi progetti che avevano
l’obiettivo di testare la
fattibilità delle condizioni di
guida automatizzata di terzo
livello, sia su strade urbane
che extraurbane. Primo tra
questi il progetto L3PILOT:
un disegno europeo transnazionale
che attraverso una serie
di case-studies ha raccolto dati
e informazioni rilevanti al fine
di migliorare la guida automatizzata.
Sempre lo stesso anno
alcune case automobilistiche
hanno immesso sul mercato i
primi modelli di vetture a guida
semi-autonoma e avanzata
al fine di implementare test
e incentivarne l’uso a livello
prototipale (Mercedes,Volvo,
Renault, Nissan, Honda,
Fig. 5 - Fig. 5 - Le telecamere esterne della Robodrive di Jidu.
Crediti immagine: Jidu.
BMW, SEAT, etc..). Aldilà di
quanto stanno facendo le case
automobilistiche, che spingono
per portare sul mercato generazioni
futuribili di vetture, la
normativa europea fatica a fare
chiarezza in un settore che crea
non poche difficoltà. Infatti,
molte delle funzioni di terzo
livello non possono essere attivate
in determinati contesti a
causa delle restrizioni connesse
con i rischi stradali per via di
alcune limitazioni del sistema
ADAS e autopilot.
Il 14 luglio 2022 è scaduto
il temine di opposizione alla
Convenzione di Vienna, accordo
internazionale che regola i
codici stradali di tutto il mondo
e nessuno stato membro ha
fatto obiezione. Di conseguenza
sono state ammesse forme
di guida autonoma che devono
però essere approvate dalla
normative nazionali dei singoli
stati membri, secondo quando
prescritto dal nuovo articolo 34
bis.
Le istituzioni stanno cercando
di capire come allineare a livello
locale la vigente normativa
europea, per permettere la circolazione
di vetture con sistemi
avanzati, senza compromettere
però la sicurezza stradale.
Probabilmente si arriverà ad
una risoluzione quando l’adozione
di massa di auto a guida
autonoma sarà alle porte; aspetto
che forzerà gli stati membri
ad una ristrutturazione della
normativa locale ma anche
della viabilità a favore di una
guida semi-autonoma avanzata.
Ad ogni modo a tutti gli effetti
l’era delle guide autonome è
alle porte... tutte interconesse
tra loro?
Livello 4 – Guida altamente
automatizzata
Si tratta di autovetture altamente
automatizzate che non
richiedono quasi alcun tipo di
intervento da parte del conducente/passeggero,
se non in
caso di guasto del sistema o
eventi atmosferici di una certa
entità: in questo caso potrebbero
non essere in grado di
svolgere alcune funzioni base. Il
sistema integrato, però, assume
il controllo permanente solo in
contesti chiusi, come, ad esempio,
le autostrade. Guida autonoma
sì, ma non dappertutto.
In Cina, nei prossimi anni,
si vedranno per le strade di
Pechino i primi Robotaxi effettivamente
operativi con sistema
Nvidia Drive, mentre in
America, a Febbraio 2023, una
partecipata di Amazon denominata
Zoox, ha percorso per
la prima volta nella storia, con
8 GEOmedia n°6-2022

FOCUS
Figg. 6-7 - Il rivoluzionario sensore per sistemi autonomi di Velodyne Lidar Puck 32M.
Oltre alla funzionalità di percezione con visualizzazione surround brevettata di Velodyne, il
sensore Puck 32MR vanta un raggio d’azione di 120 metri e una campo di visualizzazione
verticale a 40 gradi per permettere la navigazione in ambienti sconosciuti e dinamici. Crediti
Immagine: Velodyne..
i propri Robotaxi, una strada
aperta al pubblico. In Europa,
invece, il 30 Novembre 2022,
è stata omologata per la prima
volta, dall’Ufficio Federale
dei Trasporti della Germania
(KBA), una funzione di livello
4: il parcheggio senza conducente
(Automated Valet Parking
– AVP). Varie case automobilistiche
hanno preannunciato
il lancio di autovetture a guida
autonoma completamente automatizzate
in contesti chiusi
a partire dal 2024, ma devono
essere anche soddisfatti chiaramente
gli aspetti normativi
e tecnici. Appartengono a
questa classe le concept car del
gruppo Audi, Tesla e Zeekr.
Recentemente è stato lanciato
il concept della ROBO-01 di
Jidu che promette di uscire nel
2023 con una guida autonoma
di quarto livello , senza maniglie,
con controllo vocale, una
sorta di manubrio al posto del
volante e un grande schermo
rettangolare invece del cruscotto.
L’auto monterà a bordo
dodici telecamere esterne e due
LiDAR.
Livello 5 – Guida autonoma
La guida autonoma di livello
5 classifica un veicolo che può
guidare in autonomia in ogni
condizione di traffico, strada
e condizione meteorologica:
quindi non più solo in contesti
chiusi, ed è questa la principale
differenza con il livello 4.
L‘autovettura non sarà perciò
soggetta al geofencing, uno speciale
perimetro virtuale che ne
delimita il raggio d‘azione .
Le tecnologie impiegate nella
guida autonoma
Tra sensori a infrarossi e ultrasuoni,
GNSS, sistemi IMU,
RTK e PPP, Intelligenza Artificiale,
Mappe in HD, IoT,
connettività 5G il ruolo della
geomatica e delle tecnologie
geospaziali nel settore automotive
appare impressionante.
Ruota tutto intorno a queste
tecnologie: ne costituiscono il
paradigma e rappresentano l‘essential
core senza il quale non ci
sarebbe vita per questo settore
in grandissima espansione, che
smuoverà un mercato internazionale
senza precedenti. Si
ritiene che entro il 2030 oltre il
60% delle autovetture avranno
un sistema di guida semi autonoma
di secondo livello.
Mentre i big delll’automotive
accelerano verso un futuro all’avanguardia
con innovazioni che
alimentano la mobilità autonoma,
i consumatori, in un futuro
molto prossimo, compreranno
non solo autovetture ma vere e
proprie esperienze immersive
di mobilità digitale, con una
propria anima e capaci di cambiare
colore, creando una forte
connesione emotiva tra auto e
conducente. Come sottolineato
durante l’ultimo Consumer
Electronics Show 2023 recentemente
svoltasi a Las Vegas.
GEOmedia n°6-2022 9

FOCUS
Fig. 8 - Il Radar di Imaging 4D RoC di Vayyar. Crediti immagine: Vayyar.
LiDAR, radar di Imaging 4D,
video camere e sensori
Acronimo di Light Detection
and Ranging, la tecnologia di
telerilevamento LiDAR impiega
una sorgente ottica che
emette un raggio laser, ultravioletto,
luce visibile o infrarossa
in grado di generare una nuvola
di punti dello spazio circostante
fatta di milioni di punti
laser. Il suo impiego nel campo
dell’automotive è di importanza.
Spesso collocato sul tetto
del veicolo consiste di un
piccolo cilindro composto da
emittore, specchio e ricevitore
che ruota di trecentosessanta
gradi. Quando il raggio torna
al ricevitore viene interpretato
dal computer di bordo
sottoforma di dato, al fine di
realizzare una mappatura 3D di
altissima precisione.
Il LiDAR viene impiegato in
ambito geomatico da circa venti
anni in vari settori per le sue
proprietà oltre il visibile, mentre
nel settore automotive il suo
impiego è piuttosto recente e,
Fig. 9 - Radar svorapposti della tecnologia Arbe (Linx e Phoenix), presentati a CES
2023. Crediti immagine: Arbe.
in particolar modo, almeno inzialmente,
veniva utilizzato solo
ed esclusivamente per realizzare
dei test.
Con il progredire della tecnologia,
l’abbassamento dei
costi e la presa di coscienza
delle capacità visive è diventato
uno strumento sempre più
determinante, trovando una
vasta applicazione nel campo
dell’automotive, promettendo
di rendere la guida autonoma
più sicura ed efficiente.
Il Radar di Imaging 4D ha
cambiato il modo di pensare e
percepire l’ambiente circostante
sulla scia di un sistema già
collaudato da migliaia anni,
impiegando il concetto di ecolocalizzazione
e la misurazione
del tempo di spostamento,
stimando velocità e distanza
anche in caso di movimento
reciproco, al fine di catturare lo
spazio circostante.
La frequenza delle onde elettromagnetiche
di ritorno, leggermente
modificata a causa
dell’effetto doppler, consente il
calcolo della velocità del mezzo
sino ad una distanza massima
di duecento metri. Entrambi i
sistemi LiDAR e Imaging 4D
lavorano all’unisono per fornire
la massima precisione ed accuratezza
al computer di bordo.
La società israeliana Arbe ha
recentemente immesso in commercio
un insieme di radar
sovrapposti capaci di identificare,
classificare e monitorare gli
oggetti elaborando in real-time
i dati acquisiti e generando
una mappatura dell’intero spazio
attorno al veicolo. Tutto
questo consente una migliore
comprensione e consapevolezza
dello spazio limitrofo, aumentando
precisione, sicurezza e
risposta ai potenziali pericoli di
lato o sul retro: i punti morti
sono definitivamente eliminati.
La posizione degli oggetti di interesse,
tracciati senza soluzione
10 GEOmedia n°6-2022

FOCUS
di continuità spaziale e temporale,
da un dispositivo all’altro,
viene convalidata da differenti
algoritmi di percezione presenti
nei sistemi Linx e Phoenix. Ne
consegue un miglioramento
delle prestazioni in scenari
diversi come, ad esempio, la
marcia nel traffico urbano
congestionato, l’immisione in
autostrada e il monitoraggio
delle corsie vuote per eventuali
manovre di emergenza.
Le driverless car, concept car o
smart car sono dotate anche di
telecamere a lungo raggio che
costituiscono un vero e proprio
apparato visivo del veicolo.
Grazie ad esse infatti il computer
di bordo riceve informazioni
ancora più dettagliate, come
la forma esatta degli oggetti
in prossimità del veicolo, ma
anche indicazioni sulla natura
dei colori, elemento fondamentale
per il computer al fine di
comprendere un semaforo o
le luci di posizione. Discorso
analogo vale per la segnaletica
stradale: individuare oggetti nei
dintorni non è sufficiente se le
vetture non sono in grado di
identificarli e comprenderne
il significato. Il computer di
bordo impiega tutti questi dati
ricevuti per comprendere il
mondo circostante fatto di segnali
stradali, semafori oppure
oggetti imprevisti come animali
o pedoni.
Global Navigation Satellite
System: tecnologia RTK, PPP
e piattaforme Inerziali (IMU)
Il Sistema di Navigazione
Satellitare Globale è un sistema
di navigazione terrestre, marittima
e aerea, che impiega una
rete di satelliti in orbita (GPS,
GLONASS, BeiDou, Galileo)
per fornire una localizzazione
accurata. I ricevitori GNSS di
precisione svolgono un ruolo
altrettanto primario al pari del
LiDAR e dei Radar di Imaging
Fig. 10 – Il ciclo di trasmissione dati satellitari al fine di una localizzazione di precisione.
Crediti immagine: BOSCH.
4D, se non superiore, nel posizionamento
delle auto a guida
autonoma: è grazie alla loro alta
accuratezza di precisione che è
possibile ottenere una geolocalizzazione
a livello sub-metrico.
Tuttavia i segnali satellitari subiscono
l’effetto della ionosfera
e della troposfera, causando la
dispersione del segnale ed eventuali
errori. Ne consegue una
“Bosch: non
c’è guida
autonoma senza
localizzazione ad
alta precisione„
limitata applicazione nel campo
della guida autonoma, in
quanto non soddisfano i requisiti
necessari se non fosse per i
servizi di correzione GNSS in
grado di raggiungere una accuratezza
sub-metrica. I dati correttivi
arrivano al veicolo tramite
cloud, satelliti e stazioni
di riferimento terrestri che impiegano
anche tecnologie RTK
(Real Time Kinematic) e PPP
(Precise Point Positioning), ma
anche dai sistemi IMU largamente
utilizzati nella navigazione
marritima e aerea. L‘Unità
di Misura Inerziale migliora la
navigazione monitorando la
dinamica di un mezzo in movimento
mediante accelerometri
e giroscopi: i dati analizzati dal
computer di bordo consentono
di effettuare manovre correttive
in caso di rollio, beccheggio
ed imbardata; quest’ultima è
quella che interessa l’ambito
della guida autonoma. Ad oggi,
sono tante le aziende che hanno
immesso sul mercato a seguito
della crescente domanda commerciale
di un posizionamento
di precisione ricevitori GNSS, i
quali sono tutti concepiti con la
medesima architettura (elevata
efficienza energetica, multi-costellazione
e doppia frequenza),
nonostante lievi differenze.
Mappe in HD, computer di
bordo e Intelligenza artificiale
Le mappe in HD sono una
componente essenziale che permettono
al veicolo di spostarsi
in modo sicuro ed efficiente e
completano l’insieme dei sensori
integrati. Uno degli aspetti
GEOmedia n°6-2022 11

FOCUS
fondamentali nella fornitura di
mappe per la guida autonoma
non è tanto la loro creazione
bensì il loro costante aggiornamento:
considerato che la mole
di dati da elaborare e le
modifiche da apportare sono
cospicue, apportarle manualmente
sarebbe impossibile.
Entrano quindi in gioco le
intelligenze artificiali che lavorano
sui sistemi cartografici
apportando le modifiche necessarie
in modo rapido e preciso,
anche con il supporto di personale
tecnico esperto che, allo
stesso tempo, le addestra ad
una totale automazione.
Al fine di raggiungere tale
obbiettivo vengono impiegati
dataset e database che costituiscono
la primaria fonte di
informazioni per le Intelligenze
Artificiali, al fine di migliorare
il processo di apprendimento e
classificazione per automatizzare
la gestione e l’aggiornamento
automatico della Mappa in
HD. Ogni dato derivante dalla
suite di sensori viene trasmesso
al computer di bordo che funge
da sistema nervoso, al fine
di analizzare, comprendere e
inviare al comparto elettromeccanico
le informazioni ricevute
e di optare per una azione piuttosto
che un’altra, sulla base
delle esigenze di guida momentanee.
Dal punto di vista economico
e commerciale bisogna aggiungere
che la messa in opera
di macchine di livello 3 e 4 è
molto costosa e che potrebbe
non raggiungere neanche il 5%
del mercato automotive entro il
2030. D’altra parte, sono tante
le aziende che stanno scommettendo
sul potenziale futuro di
questo mercato e sulle prospettive
di produzione auto senza
conducente o driverless e che
sperano nell’adozione di massa
nel giro di un decennio.
Tuttavia tali sistemi non sembrano
ancora capaci di rendersi
autonomi nel traffico urbano,
specialmente se congestionato
o in quelle città le cui arterie
possono essere particolarmente
complesse, come il caso di molte
città italiane. Sembrerebbe
quindi che le AI non siano
ancora sufficientemente evolute
per assumere il controllo
dell’autovettura al pari di un essere
umano e che il livello tecnologico
raggiunto dalle auto
driverless, seppur decisamente
all’avanguardia, non sia sufficiente
per i contesti fortemente
antropizzati: si ritengono quindi
fondamentali ulteriori passi
avanti nell’implementazione
della tecnologia AI e di una infrastruttura
adeguata, capace di
consentire la produzione di serie
e di una adozione di massa
nei termini della guida autonoma
propriamente detta.
Tecnologia 5G, IoT
e connettività
Il settore che beneficerà maggiormente
della tecnologia 5G
e IoT sono i sistemi a pilotaggio
remoto, comprese la auto
driverless, in quanto mobilità e
tempi di risposta sono subordinati
alla velocità con cui le
informazioni sono veicolate da
un sistema all’altro: più veloce
è lo scambio di informazioni,
migliore sarà il tempo di risposta.
E una connettività rapida e
scevra da disturbi o interferenze
è alla base di un buon sistema
di comunicazione. Tralasciando
le problematiche cocernenti il
tipo di spettro elettromagnetico
impiegato dalle rete 5G,
che è prossimo a quello usato
da alcuni satelliti per il telerilevamento
e l’osservazione
della terra dal punto di vista
meteorologico, e, quindi, le
possibili interferenze elettromagnetiche
ad essi collegate o
ad altri strumenti appositi che
generano disturbi nello spettro
del 5G, questa tecnologia non
è altro che il ponte di collegamento
tra la suite dei sistemi
di bordo interna al veicolo e
il mondo esterno. La mobilità
avanzata, per arrivare ad una
reale messa in opera, necessita
di una infrastruttura intelligente
fondata sull’interconnessione
tra ambiente interno (sistemi di
bordo e gestione delle auto da
parte delle AI), ambiente esterno
(una viabilità smart fatta
di oggeti in grado di dialogare
tra loro) e l’interazione tra le
autovetture. Insomma, sistemi
capaci di comunicare e interagire,
veicolando l’integrazione
e lo scambio di informazioni,
ma anche l’autoapprendimento
delle AI, grazie ai dati ricevuti e
scambiati tramite infrastrutture
di telecomunicazione, sistemi
satellitari e la rete 5G, tecnologia
che, ancora una volta, consente
la connessione delle auto
con altre infrastrutture. Allo
stato attuale il sistema preposto
allo scambio di informazioni
tra infrastrutture e veicoli è la
tecnologia V2X (Vehicle-to-X),
già impiegate da diversi big
dell’automotive. Sono quindi
in corso di sviluppo sistemi
operativi capaci di raccogliere
big data utili a migliorare gli attuali
algoritmi di apprendimento,
ma anche in grado di integrare
periferiche e dispositivi
interconnessi tra loro. Il ruolo
del 5G è quindi essenziale per
aumentare la capacità di elaborazione
delle auto driverless,
l’esperienza di guida del conducente
e la sicurezza on the road.
Un altro aspetto rilevante, circa
la connettività delle auto,
sono i servizi cloud, offerti dal
mondo dell’IoT soprattutto in
termini di prevenzione e mitigazione
del rischio:
4 Sistema di sicurezza contro
il furto: un dispositivo
connesso rende subito rin-
12 GEOmedia n°6-2022

FOCUS
Fig. 11 - La piattaforma di connessione Hexagon - ZF ProConnect, forse una delle migliori soluzioni attualmente sul mercato.
Crediti Immagine: ZF..
tracciabile il veicolo rubato,
impedendone l’accensione
e inviando alle forze dell’ordine
le necessarie informazioni
al fine di ritrovare il
mezzo;
4 Rapidità di intervento in
caso di incidente: questo è
sicuramente uno degli aspetti
più importanti. Il dispositivo
di bordo, capace di rilevare
una collisione in modo
automatico e in tempo
reale, invia una segnalazione
alle autorità competenti con
tutte quelle informazioni
utili a coaudiovare le attività
di intervento, supporto e
recupero nella salvaguardia
di vite umane;
4 Assistenza Stradale: le tecnologie
IoT comunicano in
particolare gli interventi di
manutenzione programamata
sulla base di parametri
preimpostati. Inoltre possono
contribuire in modo
decisivo ad una concreta
applicazione del concetto
di manutenzione predittiva,
grazie alla potenza computazionale
dei sistemi di edge
computing, che, tramiite
analisi dei parametri del veicolo,
individuino eventuali
criticità.
4 Scatole nere: a fini assicurativi
e di attribuzione delle
responsabilità in caso di incidente.
Tra i progetti più rilevanti, recentemente
lanciati sul futuro
del 5G nell’ambito della Smart
Mobility, il Progetto Europeo
5G Carmen, finanziato dalla
Commissione Europea e coordinato
dalla Fondazione Bruno
Kessler sperimenta funzioni e
servizi innovativi per l’automotive
in Europa, ponendo le basi
per la realizzazione del “futuro
ecosistema digitale e del sistema
di trasporto intelligente abilitati
dalla connettività 5G e dall’infrastrutture
edge-cloud”.
Un altro progetto di grande
interesse dal punto di vista
anche del geospatial e della
connettività è Hyper 5G: un
progetto di durata biennale
finanziato dall’Agenzia Spaziale
Europea, cui partecipano
la società GRED (Geomatics
Research and Development) e
il politecnico di Milano assieme
alla collaborazione di Vodafone.
L’obbiettivo è la realizzazione di
sistemi ibridi di posizionamento
capaci di utilizzare simultaneamente
la rete 5G e il GNSS,
integrando il loro funzionamento
in un sistema di posizionamento
estremamente preciso
e veloce, che renderà i mezzi
a pilotaggio remoto capaci di
muoversi anche in ambienti
piuttosto complessi quali agglomerati
urbani, contesti ad elevata
densità antropica e on-thesky.
Il progetto mira a definire
algoritmi e software necessari
per la fusione dei segnali terrestri
con quelli satellitari: l’impiego
ibrido della rete GNSS e
5G da parte dei mezzi a guida
autonoma sarà particolarmente
rilevante soprattutto nel passaggio
dagli ambienti chiusi
a quelli aperti e viceversa.
Quindi un posizionamento di
precisione sempre più accurato
che mira a realizzare soluzioni
GEOmedia n°6-2022 13

FOCUS
innovative per il mondo Intelligent
Transportation Systems
e della mobilità sostenibile e
servizi avanzati drone-based per
il monitoraggio dei trasporti. Il
progetto Hyper 5G è parte del
programma Navisp Element 2
dell’Agenzia Spaziale Europea,
il cui obbiettivo è mantenere
alta la competitività dell’industria
europea nel settore Positioning
Navigation e Timing.
Secondo alcune fonti non
confermate sembrerebbe che
le stesse case automobilistiche
siano propense a diventare
gestori dei network 5G – a
riprova dell’importanza di
questa tecnologia - che sono
ancora in fase di realizzazione
sui territori nazionali. Ad oggi
uno degli anelli mancanti verso
una reale diffusione di massa
dell’automotive. Ne consegue
il rischio di uno strapotere dei
big dell’automotive…
Il servizio ad alta precisione
(HAS) di Galileo è finalmente
operativo
Di recente, il commissario europeo
per il Mercato Thierry
Breton ha finalmente annunciato
la piena operatività del
servizio ad alta precisione
(High Accuracy Service) di
Galileo. La messa in funzione
del nuovo servizio innovativo
del sistema globale di navigazione
dell’Unione Europea
(HAS) segna un grande passo
avanti nel posizionamento di
precisione: con una precisione
orizzontale inferiore ai venti e
una verticale inferiore ai quaranta
centrimentri raggiunge
una precisione sub-metrica nella
maggior parte delle regioni
del mondo. Il servizio è inoltre
disponibile gratuitamente per
chiunque disponga di un ricevitore
in grado di elaborare le
correzioni HAS trasmesse nella
banda E-6 e via Internet.
"Con il servizio HAS di
Galileo siamo pronti
a scatenare tutte le
potenzialità di nuove
tecnologie come i droni
e ad avvicinare la guida
autonoma alla realtà» ha
detto Rodrigo da Costa,
Direttore esecutivo
dell’EUSPA"
Le correzoni aggiuntive sono
trasmesse a ricevitori compatibili
in tempo reale. Il nuovo
sistema ad alta precisione di
Galileo presenta due livelli di
servizi:
4 Il primo corregge le orbite e
gli errori di orbita e dell’orologio
atomico e i disturbi
interni del segnale per ogni
satellite della costellazione;
4 Il secondo livello di servizio
combinerà le correzioni delle
orbite dei satelliti e degli
orologi atomici a ulteriori
rettifiche atmosferiche grazie
alle stazioni di terra.
Il messaggio di correzione HAS
integrato nella banda E-6, come
già detto, è recepibile solo da
alcuni ricevitori con particolari
caratteristiche, quindi non è attualmemente
accessibile tramite
smartphone o per il mercato
di larga scala, tuttavia è reso
disponibile anche via Internet:
un altro passo fondamentale
verso l’adozione di massa di
una precisione senza precedenti
che apre nuovi sviluppi per il
mercato dei dispositivi (anche
smartphone) che abiliteranno
questo servizio.
Con questi nuovi servizi Galileo
diventa innegabilmente il più
preciso Sistema di Navigazione
Satellitare Globale.
Il Programma EUSPA indirizza
il servizio HAS di Galileo verso
quel comparto di mercato che
riguarda sia la mobilità autonoma
che i settori che impiegano
un posizonamento di precisione,
ad oggi indispensabile per
ogni mezzo di spostamento
conosciuto o dispositivo che
necessita di una georeferenziazione.
Dunque applicazioni nel
settore dei trasporti, dell’agricoltura
di precisione, geodesia,
prospezione delle risorse sino ai
settori emergenti come appunto
la guida autonoma, robotica,
droni, realtà aumentata, gaming,
e così via.
"Rispetto al Galileo Open
Service, le correzioni vengono
messe a disposizione molto rapidamente
e molto spesso, con un
aggiornamento per le orbite
satellitari ogni 30 secondi e per
gli orologi satellitari ogni 10
secondi“ ha detto Daniel Blonksi,
ingegnere responsabile delle
prestazioni del sistema Galileo
dell‘ESA."
Insomma, sembrerebbe che
il nuovo servizio apra enormi
possibilità sia in termini di
sviluppo commerciale che di
innovazione tecnologica e che
diventi un pilastro fondamentale
verso la totale automazione
della mobilità.
14 GEOmedia n°6-2022

FOCUS
SITOGRAFIA
https://www.euspa.europa.eu/5g-e-gnss-al-%e2%80%9cmotore%e2%80%9d-ibrido-made-italy-la-guida-autonoma
https://it.wikipedia.org/wiki/5g
https://www.gsc-europa.eu/sites/default/files/sites/all/files/galileo-has-sdd_v1.0.pdf
https://www.treccani.it/vocabolario/a-guida-autonoma
https://www.motorisumotori.it/bmw-collabora-con-here-per-la-guida-autonoma-negli-usa-e-in-canada/78207
https://motori.quotidiano.net/autoguidaautonoma/guida-autonoma-non-realta-nel-2030-60-dei-veicoli-sara.htm
https://www.wired.it/article/auto-guida-autonoma-convenzione-vienna-regole-14-luglio/
https://www.ai4business.it/news/ces-2023-presentato-un-radar-a-360-gradi-per-i-veicoli-a-guida-autonoma/
https://www.lastampa.it/motori/2022/11/30/news/parcheggio_senza_conducente_prima_omologazione_di_livello_4-12278552/
https://www.repubblica.it/tecnologia/2023/01/28/news/auto_a_guida_autonoma_e_droni_la_svolta_arriva_dalla_
tecnologia_5g-385305501/
https://www.dmove.it/news/guida-autonoma-di-livello-4-niente-maniglie-e-ci-sono-i-comandi-vocali-la-robocar-di-jidu-baiduarriva-nel-2023
https://www.agendadigitale.eu/sicurezza/le-navi-a-guida-autonoma-prendono-il-largo-prospettive-e-rischi-da-mitigare/
https://limesclubfirenze.com/2022/07/04/focus-cina-10-lo-sviluppo-cinese-nella-tecnologia-dual-use/
https://www.startmag.it/smartcity/arriva-dalla-cina-la-prima-nave-portadroni-al-mondo/
PAROLE CHIAVE
Tecnologie; mobilità autonoma; GNSS; IoT; LiDAR; geospatial; geomatica; mappe; posizionamento di precisione; sensori
ABSTRACT
The article outlines an overview of the technologies used in autonomous mobility and the role of geomatics and geospatial technologies for
a safe and efficient autonomous driving. Some of the latest technological innovations developed by autonomous car manufacturers are also
illustrated.
AUTORE
Valerio Carlucci
Redattore Rivista GEOmedia
10 – 11 maggio
2023
ROMA
GEOmedia n°6-2022 15
www.esriitalia.it

REPORT
4 falsi miti da sfatare
sul Reality Capture
A cura di Teorema
Teorema Milano, BLK Leica
Premium Partner, è un’azienda
specializzata nella distribuzione
di strumenti per il rilievo
tridimensionale. L’utilizzo della
rappresentazione digitale di modelli
in 3D sta acquisendo sempre più
importanza nel documentare i
processi di costruzione di edifici,
ma anche in molti altri settori.
Con l’aumentare della popolarità,
possono però crearsi anche delle
false idee.
In tutto il mondo, la tecnologia
di acquisizione della
realtà sviluppata da Leica
Geosystems ha dotato molti
progetti di uno sguardo sul
futuro. Sono lontani i giorni in
cui si prendevano misure in un
cantiere con un metro a nastro,
si trascorrevano ore intere a
elaborare numeri e a raccogliere
dati a mano, punto per punto. Il
Reality Capture è nata da tecnologie
innovative fuse insieme per
acquisire dataset digitali. Questa
tecnologia ha permesso gli
utenti di implementare milioni
di informazioni direttemente
nel processo di digitalizzazione
col fine di realizzare modelli 3D
completi.
Il Reality Capture si è trasformato
in uno strumento per
catturare il mondo circostante
trasformandolo in una informazione
gestibile digitalmente
(dati, nuvole di punti) oltre ad
istantanee statiche piatte e bidimensionali.
Ora siamo in grado
di acquisire gemelli digitali in
3D, noti anche come realtà digitali:
repliche di oggetti, persone
o luoghi nel mondo fisico creati
in forma digitale.
Dalla realizzazione dei Digital
Twin ci siamo evoluti verso una
Smart Digital Reality che porta
autonomia al gemello digitale
per trasformarne la funzione e
l'utilità. Utilizzando tecnologie
come l'apprendimento automatico
e l'intelligenza artificiale
(AI), possiamo creare sistemi per
ridurre, o addirittura eliminare,
l'intervento umano e sviluppare
flussi di lavoro dinamici che
integrino i giusti dati, nel giusto
posto e al momento giusto.
Gli utenti possono sfruttare i
dati per consentire l'autonomia
delle loro applicazioni per risolvere
i problemi, aumentando
l'efficienza, la produttività, la
qualità e la sicurezza in tutti i
settori.
Tuttavia, con l'evolversi della
tecnologia di acquisizione della
realtà e la sua crescente diffusione,
si sono creati alcuni falsi
miti che vedremo in questo
articolo.
La cattura della realtà è solo
un'altra espressione della
scansione laser (FALSO)
Probabilmente, il più grande
malinteso è che l'acquisizione
della realtà e la scansione laser
3D siano la stessa cosa. La verità
è che la scansione laser è solo
una parte della cattura della
realtà.
Tutto è iniziato quando Leica
Geosystems ha creato la soluzione
Leica RTC360 3D
Reality Capture nel 2018.
Nuova sul mercato, questa
soluzione ha aperto nuovi
scenari, in particolare su siti di
progetti complessi dove erano
necessarie rappresentazioni 3D
accurate e affidabili. Consen-
16 GEOmedia n°6-2022

REPORT
tendo di documentare e catturare
ambienti in 3D. La soluzione
ha aiutato gli utenti a catturare,
pre-registrare ed esaminare automaticamente
i dati di scansione
e immagine direttamente in
loco. Nel complesso, è diventata
una soluzione rapida, precisa e
semplice da usare per catturare la
realtà, migliorando l'efficienza e
la produttività non solo sul campo
ma anche in ufficio.
Numerosi professionisti coinvolti
nei più svariati progetti
hanno cominciato a utilizzare la
tecnologia di Leica Geosystems
per acquisire e documentare
digitalmente il mondo reale.
Ad esempio, il progetto di costruzione
del porto di Hyosung
Vina Chemicals nella provincia
vietnamita di Ba Ria – Vung Tau
ha richiesto una combinazione
di dati provenienti da diversi
dispositivi tra cui stazioni totali,
sistemi GNSS e laser scanner 3D
restituendo una realtà digitale
dell’infrastruttura del porto. La
perfetta integrazione tra strumenti,
competenze e soluzioni
software di Leica Geosystems
ha consentito l’interscambio dei
dataset tra il team sul campo,
lo staff in ufficio e gli operatori
fuori sede per l'elaborazione
finale.
Oggi, la tecnologia di Reality
Capture si muove rapidamente
verso il futuro: infatti il livello
raggiunto da questa tecnologia
consente una quasi del tutto
completa acquisizione autonoma
dei dati. La serie Leica BLK è un
ottimo esempio di quanto appena
detto associato alle potenzialità
delle AI: un binomio capace
di realizzare realtà digitali di gran
lunga superiori al panorama
tecnologico sino a poco tempo
fa messo in campo: nel mondo
di oggi, gli UAV (Unmanned
Aerial Vehicle) e i cani robotici
si muovono liberamente e viaggiano
senza limiti, scansionando
ed elaborando i dati per creare
risultati di alta qualità, approfondimenti
precisi ed esperienze
coinvolgenti. Comunque si scelga
di costruire la propria realtà
digitale, ci vuole molto di più di
un semplice scanner laser 3D per
realizzarla.
La tecnologia di acquisizione
della realtà è ingombrante e
poco maneggevole: non permette
di accedere ad aree difficili
da raggiungere (FALSO)
Prendiamo ad esempio il Leica
Pegasus Backpack Wearable
Mobile Mapping Solution: è
una pluripremiata piattaforma di
acquisizione facilmente indossabile
che raccoglie dati sia di interni
che di esterni nonché delle
profondità sottosuolo. Per utilizzarlo,
è sufficiente indossarlo
sulla schiena proprio come uno
zaino e iniziare a camminare. Ne
consegue una ampia versatilità
in ogni tipo di contesto: il compagno
perfetto per missioni di
acquisizione dati rapide e regolari,
anche in aree remote e difficili
da raggiungere.
Leica Geosystems fornisce anche
ricavitori GNSS intelligenti,
compatte e leggere per un posizionamento
di precisione accurato
e affidabile. Ad esmpio, Il
rover GNSS RTK Leica GS18I
con posizionamento visivo, è un
rover RTK GNSS versatile e di
GEOmedia n°6-2022 17

REPORT
livello topografico progettato
con al centro i professionisti
del rilevamento. La soluzione
consente le correzioni delle informazioni
satellitari disturbate
dall’atmosfera e permette agli
utenti di misurare punti che in
precedenza erano troppo difficili
da raggiungere, senza l'onboarding
di apparecchiature ingombranti
e dispendiose in termini
di tempo. La "I" nel GS18 I sta
per imaging, perché è un dispositivo
così potente che consente
agli utenti di misurare esattamente
ciò che vedono, proprio
come nella vita reale.
I dispositivi di cattura della
realtà si sono evoluti fino a diventare
così portatili che alcuni
possono persino essere tenuti
in una mano. Lo scanner laser
per l’imaging portatile Leica
BLK2GO, ad esempio, consente
agli utenti di rilevare il mondo
circostante, generando un modello
digitale 3D mentre camminano
tenendo il dispositivo in
mano come una torcia. Grazie
alla sua compattezza, leggerezza
e facilità d’uso è particolarmente
impiegato dai professionisti di
settore in ambienti chiusi.
Il Leica BLK2FLY (Autonomous
Flying Laser Scanner) invece è
il primo drone al mondo autonomo
con LiDAR integrato che
raggiunge dall’alto aree che prima
erano impossibili da catturare.
Una tecnologia di questo tipo
sta diventando di dimensioni
sempre più ridotte e più trasportabile;
e consente all’utilizzatore
di espandere sempre di più il
proprio campo di azione aprendo
al professionista un numero
superiore di porte e possibilità
professionali.
È necessaria una licenza e
una formazione specialistica
per utilizzare il Reality Capture
(FALSO)
Le nuove tecnologie di Reality
Capture ad oggi disponibili sul
18 GEOmedia n°6-2022
mercato semplificano nettamente
il processo di raccolta,
gestione, classificazione, elaborazione
e processamento dei
dati. BLK2GO è così facile da
usare che non richiede un operatore
addestrato per gestirlo.
L'utente preme un pulsante per
accenderlo, percorre il percorso
desiderato e acquisisce milioni
di misurazioni accurate dello
spazio intorno a sé in 3D: non
ha nemmeno bisogno di un
treppiede. Ciò significa che quasi
chiunque può usarlo, rendendolo
l'attrezzatura perfetta per gli
utenti senza licenza o formazione
specialistica. Un altro esempio
è il Leica BLK360 Imaging
Laser Scanner che può essere
azionato autonomamente da
remoto e premendo un pulsante.
Collegato all'app per dispositivi
mobili Leica Cyclone FIELD
360, l'acquisizione dei dati con
BLK360 Imaging Laser Scanner
può essere visualizzata sul campo
e pre-registrata automaticamente
per accelerare i tempi di elaborazione
e processamento dei dati
in ufficio.
La cattura della realtà è utilizzata
solo nel settore delle
costruzioni (FALSO)
I nuovi utenti e i meno esperti
stanno comprendendo i punti di
forza e molteplicità d’uso della
tecnologia di Reality Capture e
stanno adottando queste nuove
soluzioni per l'acquisizione della
realtà in moltri altri settori,
oltre a quello delle costruzioni.
Forze di polizia, architetti, agenti
immobiliari, cineasti, enti
governativi, gestori di miniere,
progettisti e operatori di impianti
e molti altri stanno sfruttando
i vantaggi del Reality Capture,
diffondendo queste soluzioni
sempre in ambiti di lavoro. Gli
ambiti di applicazione del Reality
Capture al fine di realizzare
una Smart Digital Reality sono
virtualmente infinite: queste
nuove tecnologie associate ai
sistemi informatici tipo intelligenze
artificiali sono alla base dei
sistemi autonomi nella logistica,
nella produzione alimentare, nei
viaggi e persino nella vendita al
dettaglio. Non passerà molto
tempo prima di vedere una trasformazione
nel modo in cui i
gemelli digitali saranno integrati
nella nostra vita quotidiana. La
verità è che tutti i settori richiedono
gemelli digitali funzionanti
e aggiornati per far progredire
ciò che è stato fatto prima. Sebbene
le capacità della tecnologia
di acquisizione della realtà possano
sembrare inverosimili, hanno
creato una nuova verità che il
mondo potrà esplorare in un futuro
molto prossimo.
PAROLE CHIAVE
Reality capture; scansione laser; Digital
Twin; Smart digital reality; mobile mapping;
BLK
ABSTRACT
Teorema Milano, BLK Leica Premium Partner, is a
company specialized in the distribution of tools for
three-dimensional surveying. The use of the digital
representation of 3D models is gaining more and
more importance in documenting building construction
processes, but also in many other areas. However,
as popularity increases, false ideas can also arise.
All over the world, reality capture technology developed
by Leica Geosystems has given many projects
a glimpse into the future. Long gone are the days of
recording construction site conditions with a tape
measure, spending hours crunching numbers and collecting
data by hand, point by point. Reality capture
was born out of existing and new innovative technologies
fused together to capture digital datasets. This
technology has allowed users to implement millions
of pieces of information directly into the digitization
process in order to create complete 3D models.
Reality Capture has turned into a tool for capturing
the surrounding world by transforming it into digitally
manageable information (data, point clouds) as
well as flat and two-dimensional static snapshots. We
are now able to capture 3D digital twins, also known
as digital realities: replicas of objects, people or places
in the physical world created in digital form.
Since the creation of the Digital Twins we have
evolved towards a Smart Digital Reality that brings
autonomy to the digital twin to transform its function
and utility. Using technologies such as machine
learning and artificial intelligence (AI), we can create
systems to reduce, or even eliminate, human intervention
and develop dynamic workflows that integrate
the right data, in the right place and at the right time.
Users can leverage data to empower their applications
to self-resolve problems, increasing efficiency, productivity,
quality and safety across industries. However, as
reality capture technology evolves and becomes more
widespread, some false myths have been created that
we will see in this article.
AUTORE
A cura di Teorema
Milano
info@geomatica.it
https://www.geomatica.it/

AMPERE
a a GNSS-based integrated platform
for for energy decision makers
AMPERE Working Group in Santo Domingo
AMPERE PARTNERS
Barrio Los Tres Brazos
Santo Domingo Este
Asset Mapping Platform Platform for
Emerging CountRies Electrification
Emerging CountRies Electrification
Despite global electrification rates are significantly progressing, the
Despite access global to electricity electrification in emerging rates countries are significantly is still far from progressing, being achieved. the access
Indeed, the challenge facing such communities goes beyond the lack of
to electricity infrastructure emerging assets; what countries is needed is is still a holistic far from assessment being achieved. of the
energy demand and its expected growth over time, based on an accurate
Indeed, assessment the challenge of deployed facing resources such communities and their maintenance goes beyond status. the lack of
infrastructure assets; what is needed is a holistic assessment of the energy
demand and its expected growth over time, based on an accurate
assessment of deployed resources and their maintenance status.
AMPERE Consortium
www.h2020-ampere.eu
AMPERE project has received funding from the European GNSS Agency (grant
agreement No 870227) under the European Union’s Horizon 2020 research and
innovation programme.

GEOMATICA E ROBOTICA
SLAM, INTELLIGENZA ARTIFICIALE
E ROBOTICA PER LA MAPPATURA
DI AMBIENTI AFFOLLATI
di Eleonora Maset
e Lorenzo Scalera
La contaminazione tra
fotogrammetria e computer
vision è un processo
che ha avuto inizio almeno
un decennio fa e si
trova ora in una fase matura,
sebbene non ancora
completa. Inoltre, stiamo
attualmente assistendo
all'ingresso di tecnologie
derivanti dalla robotica
nel campo della topografia,
come ad esempio i
sistemi portatili di mappatura
mobile (MMS – Mobile
Mapping Systems).
Infatti, il caso di un operatore
umano equipaggiato con
sensori laser o telecamere
che si muove nell’ambiente allo
scopo di effettuare un rilievo è
del tutto analogo a quello di un
robot che si muove in un ambiente
sconosciuto per ottenerne
una rappresentazione spaziale
(mappatura). Una differenza è
che il robot, per potersi muovere,
deve contemporaneamente risolvere
il problema di localizzazione
all’interno di quell’ambiente
sconosciuto, ovvero il problema
noto come SLAM (Simultaneous
Localization And Mapping).
Fig. 1 - Robot mobile utilizzato all'Università degli Studi di Udine per il rilievo autonomo.
I sistemi di mappatura portatili,
abbinati alla tecnologia SLAM,
hanno recentemente rivoluzionato
il rilievo in ambienti privi
di segnale satellitare GNSS,
spinti dalla crescente richiesta di
modelli 3D aggiornati e ad alta
risoluzione di edifici e infrastrutture
(Maset et al., 2022). Oggi,
un operatore può semplicemente
portare o “indossare” lo strumento
di rilievo mentre cammina
attraverso la zona di interesse
per ottenere una nuvola di punti
dell’ambiente circostante, punto
di partenza fondamentale per la
creazione di gemelli digitali (digital
twins) e la ricostruzione del
modello BIM degli edifici. Un ulteriore
passo verso l’automazione
delle operazioni di rilevamento
può essere fatto grazie alla robotica
e all’intelligenza artificiale.
I robot mobili, o droni terrestri,
dotati di strumenti per il rilievo,
sono infatti sempre più utilizzati
per la digitalizzazione degli edifici
(Adán et al., 2019, Maset et
al., 2022). Guidati da remoto
o autonomi nella navigazione,
queste soluzioni rappresenteran-
no nel prossimo futuro un aiuto
fondamentale per un rilevamento
più efficiente, veloce e preciso.
Nonostante i grandi passi
compiuti dalla geomatica e dalla
robotica in questo settore negli
ultimi anni, sono ancora molti
i problemi che devono essere affrontati
e che richiedono miglioramenti
significativi della tecnologia
e degli algoritmi, per poter
garantire una diffusione capillare
dei sistemi di scansione autonomi.
Come suggerito da Adán et
al. (2019), gli sforzi dovrebbero
concentrarsi sull’analisi quantitativa
della precisione dei modelli
3D ottenibili con tali sistemi
(punto cruciale per un loro impiego
per finalità topografiche),
sull’implementazione di algoritmi
di pianificazione del percorso
più efficienti dal punto di vista
computazionale, e sull’aumento
del grado di autonomia delle
piattaforme robotiche mobili
in scenari complessi e dinamici.
Infatti, i sistemi di mappatura
robotici vengono principalmente
testati in ambienti interni spesso
vuoti, statici e senza la presenza di
20 GEOmedia n°6-2022

GEOMATICA E ROBOTICA
persone. Durante la scansione
di un edificio o di un ambiente
indoor, una delle principali
fonti di incertezza e di lacune
nei dati è legata alle occlusioni,
che si generano ad esempio per
la presenza di arredamento e oggetti
in generale. Per limitare tali
problematiche, è ovviamente
necessario effettuare molte scansioni
da punti di vista differenti.
Il problema diventa ancor più
complesso quando sono presenti
delle persone, potenzialmente
in movimento. Per questo motivo,
nell’ambito dei sistemi di
mappatura autonomi basati su
robot mobili, è fondamentale
sviluppare tecniche di acquisizione
che consentano di evitare
ostruzioni e, al tempo stesso,
di rimuovere automaticamente
oggetti indesiderati dalla mappa
finale.
A tal fine, all’Università degli
Studi di Udine è stato recentemente
proposto un sistema di
rilievo basato su un robot mobile
autonomo equipaggiato
con un sensore LiDAR e una
fotocamera RGB, in grado di
gestire la presenza delle persone
(Figura 1). Grazie ad un approccio
basato sull’intelligenza artificiale
e, più nello specifico, su
tecniche di deep learning, viene
identificata automaticamente la
posizione delle persone nell’ambiente
rilevato, e pianificato un
nuovo percorso che porta il robot
a scansionare le zone occluse,
al fine di ottenere una nuvola
di punti completa dell’area di
interesse (Tiozzo Fasiolo et al.,
2022).
Più nel dettaglio, il processo si
articola nei tre passaggi principali
seguenti (e può essere ripetuto
fino a quando non si ottiene
una nuvola di punti completa
e priva di persone):
1. Rilievo iniziale dell’area. Un
primo modello basato sui
dati del sensore LiDAR viene
acquisito grazie al robot
Fig. 2 - Esempio di riconoscimento di persone su un’immagine tramite rete neurale CNN.
mobile che esplora autonomamente
l’ambiente, muovendosi
verso zone non ancora mappate
utilizzando un algoritmo
di ricerca della frontiera.
Simultaneamente, la fotocamera
acquisisce le immagini
dell’ambiente, potenzialmente
affollato.
2. Individuazione delle persone.
Contestualmente all’esplorazione,
l’identificazione delle
persone viene effettuata sulle
immagini RGB sfruttando una
Rete Neurale Convoluzionale
(CNN) sviluppata per la rilevazione
degli oggetti (Figura
2). Integrando quindi opportunamente
le informazioni
sulla posizione delle persone
nelle immagini, i relativi valori
di distanza misurati dal
sensore LiDAR, la posa del
robot mobile ottenuta tramite
Fig. 3 - Esempio di ambiente mappato autonomamente dal sistema robotico mobile.
GEOmedia n°6-2022 21

GEOMATICA E ROBOTICA
Fig. 4 - Nuvola di punti dell’ambiente rilevato ottenuta in presenza di persone.
Fig. 5 - Nuvola di punti finale dopo la rimozione automatica dei punti corrispondenti
alle persone e la successiva rimappatura delle aree precedentemente occluse.
un algoritmo SLAM e le trasformazioni
relative note tra i
sistemi di riferimento del sensore
LiDAR, della fotocamera
e del robot stesso, è possibile
stimare la posizione 3D delle
persone nell’ambiente. Il volume
occupato dalla persona
viene semplificato come un parallelepipedo
di dimensioni fissate,
e tutti i punti misurati dal
sensore LiDAR che ricadono al
suo interno vengono automaticamente
eliminati dalla mappa
globale. Inoltre, la posizione
della persona nell’ambiente
diventa un punto che il robot
dovrà rivisitare in seguito.
3. Rimappatura delle superfici occluse.
In una sessione di rilievo
successiva, il robot mobile naviga
autonomamente nelle posizioni
da cui precedentemente
sono state viste le persone, al
fine di mappare nuovamente
le regioni dell’ambiente precedentemente
occluse. Il modello
finale viene quindi ottenuto
unendo le nuvole di punti acquisite
in momenti diversi.
I test sperimentali condotti in diversi
contesti affollati dimostrano
l’applicabilità dell’approccio e la
fattibilità dell’implementazione.
Le Figure 3, 4 e 5 illustrano un
esempio di rilievo 3D di un ambiente
interno in presenza di persone.
Il primo modello ottenuto,
rappresentato in Figura 4, è caratterizzato
da punti indesiderati,
dovuti alla presenza delle persone.
Questo è stato poi aggiornato
automaticamente dal sistema di
mappatura robotico, rimuovendo
i punti e rimappando l’area
interessata dalla presenza delle
persone. Come si può notare in
Figura 5, il risultato è una nuvola
completa e priva di punti spuri.
L’approccio e i risultati ottenuti
sono riassunti nel video al link
https://youtu.be/nslraeiyeUM.
Le potenzialità del metodo sono
già evidenti, ma sono in fase di
studio ulteriori possibili sviluppi,
che auspicabilmente porteranno
a gestire il rilievo automatizzato
in situazioni ancor più complesse
dei casi studio fino ad ora analizzati.
BIBLIOGRAFIA
Adán, A., Quintana, B., Prieto, S. A.,
2019. Autonomous mobile scanning systems
for the digitization of buildings: A
review. Remote Sensing, 11(3), 306.
Tiozzo Fasiolo, D., Maset, E., Scalera, L.,
Macaulay, S. O., Gasparetto, A., Fusiello,
A. (2022). Combining LiDAR SLAM
and deep learning-based people detection
for autonomous indoor mapping in a
crowded environment. The International
Archives of Photogrammetry, Remote
Sensing and Spatial Information Sciences,
43, 447-452.
Maset, E., Scalera, L., Beinat, A., Visintini,
D., Gasparetto, A. (2022). Performance
investigation and repeatability assessment
of a mobile robotic system for 3D mapping.
Robotics, 11(3), 54.
PAROLE CHIAVE
SLAM; robotica; LiDAR; rete neurali;
intelligenza artificiale
AUTORE
Eleonora Maset
eleonora.maset@uniud.it
Lorenzo Scalera
lorenzo.scalera@uniud.it
DPIA – Dipartimento Politecnico di
Ingegneria e Architettura – Università
degli Studi di Udine
Via delle Scienze 206, 33100 Udine
22 GEOmedia n°6-2022

GISTAM
2023
9 th International Conference on Geographical Information Systems Theory,
Applications and Management
Prague, Czech Republic
25-27 April, 2023
The International Conference on Geographical Information Systems Theory, Applications and Management aims at creating a meeting
point of researchers and practitioners that address new challenges in geo-spatial data sensing, observation, representation, processing,
visualization, sharing and managing, in all aspects concerning both information communication and technologies (ICT) as well as
management information systems and knowledge-based systems. The conference welcomes original papers of either practical or
theoretical nature, presenting research or applications, of specialized or interdisciplinary nature, addressing any aspect of geographic
information systems and technologies.
CONFERENCE AREAS
Data Acquisition and Processing
Remote Sensing
Modeling, Representation and Visualization
Knowledge Extraction and Management
Domain Applications
MORE INFORMATION AT: HTTPS://GISTAM.SCITEVENTS.ORG/
UPCOMING SUBMISSION DEADLINES
REGULAR PAPER SUBMISSION: NOVEMBER 18, 2022
POSITION PAPER SUBMISSION: JANUARY 19, 2023
SPONSORED BY:
INSTICC IS MEMBER OF:
LOGISTICS:
PAPERS WILL BE AVAILABLE AT:
POST PUBLICATIONS:
IN COOPERATION WITH:
PROCEEDINGS WILL BE SUBMITTED FOR INDEXATION BY:
Scan and connect to:
gistam.scitevents.org

Il Lago Poyang in Cina
Questa immagine Copernicus Sentinel-2
mostra il lago Poyang nella provincia Jiangxi in Cina ed
è stata acquisita durante la stagione invernale.
In estate il lago Poyang in Cina è il più grande bacino di acqua potabile,
ma nella stagione secca si riduce a meno di un terzo delle dimensioni massime.
Come appare chiaramente nell'immagine - catturata il 31 gennaio 2023 - il ritiro
delle acque si lascia alle spalle un sistema di zone umide e distese fangose, che costituiscono
un importante habitat per uccelli acquatici migratori.
Quella del Poyang è una delle più importanti aree della Cina adibite alla produzione del
riso, sebbene gli abitanti locali debbano far fronte a notevoli cambiamenti stagionali del livello
dell'acqua, innalzato da regolari e gravi inondazioni.
I satelliti sono stati utilizzati per monitorare l’evoluzione del lago, giacchè l’aumento di conoscenze
delle dinamiche annuali del Poyang può essere di grande aiuto nella mitigazione delle inondazioni.
In questa immagine in falsi-colori sono state combinate radiazione visibile e infrarossa. Questa
combinazione permette una facile identificazione dei bacini idrici, la distinzione dei vari tipi di coltivazioni
e consente inoltre di differenziare lo stato delle vegetazioni. Siccome i bacini idrici assorbono
l’infrarosso, acque poco profonde con una elevata concentrazione di sedimento appaiono in varie
tonalità di blu, mentre i fiumi appaiono in nero.
Il fiume Gan, visibile nell’angolo in basso a sinistra, si riversa verso nord dentro il lago Poyang,
attraversando la città di Nanchang, capitale della provincia dello Jiangxi.
Il terreno secco esposto nel bacino del lago appare in marrone chiaro. In contrasto, le
zone agricole e le foreste emergono con vibranti tonalità di verde. Nella parte più bassa
dell’immagine si può osservare un denso sistema di canalizzazione che alimenta i
campi coltivati, che si possono riconoscere come forme rettangolari incastonate
all’interno dei canali. Alcuni campi appaiono con una sfumatura blu, fatto
che indica che sono impregnati d’acqua.
Traduzione a cura di Gianluca Pitittto
Crediti immagine: ESA.

GUEST
Discovering an Impact
Crater after a Seismic Event
by F. Bernardini, FBIS
Looking for meteor impacts on
Mars surface has been for years
a major research activity performed
by the Context Camera,
CTX, instrument on-board Mars
Reconnaissance Orbiter, MRO.
Their detections provide important
information on sub-surface
structures, in cooperation also
with other instruments.
The detection of these impacts
led recently also to a new important
discovery, a real first in the
field of planetary sciences. We
interviewed dr. Liliya Posiolova
(Sr. Staff Scientist at Malin Space
Science Systems, Inc.) about this
achievement that involved Mars
Reconnaissance Orbiter, its lower
resolution cameras (CTX and
MARCI), and the InSight lander
with its seismometer.
Liliya Posiolova, a senior scientist at Malin Space
Science Systems, looks at photos of a huge crater
that a meteoroid created on Mars last December.
Credits: Adriana Heldiz / The San Diego
Union-Tribune
Q. How did you discovered the
crater and then associated it to
the seismic event recorded by
InSight?
A. The Amazonis Planitia
impact was discovered by our
MRO-CTX/MARCI science
group on February 14, 2022 in
a CTX image taken on February
11, 2022. The new crater and
surrounding blast zone were a
complete surprise to us because
we had never come across a fresh
crater or blast zone that big. We
knew the impact had occurred
sometime between June 2019
and February 2022.
The dust disturbance area was so
large that we thought it might
be visible in our lower resolution
camera. We then started
combing through MARCI data
(our weather camera) to see if
we could further constrain the
timing. At first we constrained it
to about 5 days in late December,
but with further processing
we managed to constrain it to
a 25 hour time period centred
roughly on December 24, 2021.
It was that date which triggered
my memory about a large
marsquake reported by InSight’s
MQS (Mars Quake Service) on
Christmas Eve of last year. We
quickly looked up the epicentre
location estimate in the marsquake
catalog and realized that
our crater-to-lander distance
matched almost perfectly the
MQS event-to-lander distance.
So, we had a match - that large
seismic event was caused by this
large crater! The largest crater
we have found in 16 years of
MRO mission! I was thrilled by
this discovery when I realized
that I was, in fact, looking at the
source of a global seismic event.
26 GEOmedia n°6-2022

GUEST
Q. What additional science
information the discovery
provided?
Several features stand out in the
surface dust disturbances. In
particular there were some bright
patches surrounding the crater.
We were pretty sure there were
large amounts of ice (which was
later confirmed by the HiRISE
team, which acquired higher
resolution images).
Q. How big you think this
event was?
We can piece together a lot
of what happened during this
event. If there had been observers
at Amazonis Planitia, they
would have seen, just after sunset,
a fireball screaming through
the sky from the southwest-tonortheast
and then an explosion,
followed by lots of debris (with
ice) raining down up to 37km
away from the impact site. They
would have felt the ground
shake and two shockwaves (from
the “mach-cone” and the impact
blast).
These impacts are not only the
largest detected on Mars by
MRO, but are also the largest
impacts detected by seismometers.
On Earth, seismometers
have detected atmospheric explosions
associated with impacts,
such as Tungunska in 1908 or
Tcheliabinsk in 2013. But they
exploded at a height of about
20-30 km and left no crater.
Since the advent of seismometers,
both on Earth and Mars,
these Mars craters are record
events: the largest ever detected
jointly by a seismometer and
documented by cameras across
all of the terrestrial planets.
Q. What is the outcome of
the discovery?
When we shared our findings
with the rest of the InSight
team, there was much excitement,
and it led people to
re-examine other seismic events.
In particular, there was an event
from September of 2021 that
had some similarities to the
Amazonis event. This led us to
examine MARCI data in the vicinity
of the estimated epicentre,
and we found a possible candidate
event. We followed this up
with a CTX image and that is
how we discovered the Tempe
Terra crater.
In my view, these craters provide
a simple, straightforward
test of the seismic models that
the InSight team has developed
over the years. On Earth we
use networks of seismic stations
along with known sources to
verify and refine our models. But
on Mars we only have InSight.
These impacts are the first direct
tests of Martian mantle velocity
models. In the upper-mantle,
the models did remarkably well.
For the Tempe Terra impact,
a seismic wave that travelled
The impact crater imaged by HiRISE, the white traces is ice
ejected from the subsurface layers.
deep into the mantle (called
P-diffracted) was observed. With
this wave, the observation didn’t
match as well to our best guess
for the model of the lower mantle,
but that only shows that we
still have some interesting things
to figure out about Mars.
PAROLE CHIAVE
Mars; lower resolution cameras;
CTX; MARCI InSight lander;
marsquake; seismic event;
ABSTRACT
The detection of a seismic event after a meteoric
event happened on Mars. It is the first time in
human history that such an event is recorded.
AUTORE
Fabrizio Bernardini, FBIS
fb@aec2000.eu
Both impact
sites
and InSight
lander
position as
imaged by
MARCI.
The impact crater that produced the first “marsquake” detected by Insight,
as imaged by CTX: it is evident the extent of the ejecta field.
GEOmedia n°6-2022 27

AUGMENTED REALITY
VR _VIRTUAL REALITY
TECHNOLOGY: IL SUO
ATTUALE PARADOSSO
I contesti di sviluppo economico nel settore VR, si sono rivelati
inaspettatamente più lenti di quanto le analisi lasciavano
XR 2020:
News & Events
a cura di
Tiziana Primavera
Innovative Tech
Evangelist - AR/VR
senior expert
intuire. Non c’è stato un arresto chiaramente, ma il ritmo di
crescita procede piuttosto lentamente, malgrado le previsioni
entusiastiche connesse al Metaverso, che la contempla.
Essa sta in realtà procedendo attraverso step ravvicinati.
Lecito interrogarsi pertanto se il sentiment dei consumatori è
effettivamente propenso all’adozione della VR nella daily life e se
il mercato è in coerenza con questi dati.
La realtà virtuale non
costituisce una forza
tecnologica dirompente
così come è stata propagandata,
ma tantomeno può essere
considerata alienante e in reale
regresso come tanti analisti
affermano.
Malgrado ciò e malgrado le
previsioni entusiastiche o quelle
pessimistiche, effettivamente
le sfide sono molteplici e non
banali.
Uno dei grandi temi del settore
è lo “stack”, il divario dei
sentimenti percettivi fra coloro
che hanno adottato la VR nella
loro quotidianità e fra coloro
che sono assolutamente ostili,
psicologicamente renitenti ad
essa.
In relazione agli esiti effettuati
nei più recenti sondaggi, si
riporta il seguente scenario:
sembra ad oggi che il 23% delle
famiglie possieda un dispositivo
VR e che malgrado il trend di
crescita sia sostanzialmente
stabilizzato in un “plateau”,
l’impiego di questa tecnologia
continua a riscuotere consistenti
livelli di gradimento e frequenza
di impiego.
In termini di sensibilità al
prezzo, la domanda flette
negativamente quando i prezzi
scendono al di sotto della fascia
che si attesta intorno ai $200.
Soglia rapportabile al prezzo
degli attuali device Meta Quest.
Indubbiamente questo dato
sembra rafforzare un altro
indicatore afferente alla crescita
di tali dispositivi, che ad oggi
sembrano effettivamente
detenere un vantaggio
qualitativo ed un buon rapporto
qualità prezzo.
E proprio le suddette
caratteristiche li rendono
strategicamente competitivi sul
mercato.
28 GEOmedia n°6-2022

AUGMENTED REALITY
Contestualmente le persone
non ancora utenti VR delineano
un interesse nei confronti della
realtà virtuale relativamente
basso: 18%.
Ancora peggiore è l’ambivalenza
delle sensazioni nei confronti
della stessa tecnologia
(“le persone si definiscono
semplicisticamente non
interessate”).
Questa percezione non è
rassicurante, di fatto l’attrazione
generale per la realtà virtuale
è caratterizzata da un trend
decrescente successivo al suo
picco di interesse durante
il ciclo di hype del settore
verificatosi intorno al 2017 ed
al suo “plateau di produttività”,
stabilizzatosi negli anni
successivi.
Inoltre, lo stridente divario tra
la soddisfazione ed appagamento
degli utenti attuali e quella dei
non utenti evidenzia il dilemma
centrale dell’”uovo e della
gallina” caratteristico della realtà
virtuale.
Per ottenere un’elevata
soddisfazione, è assolutamente
necessario testare, vivere, fruire
un’esperienza di realtà virtuale.
La componente emozionale
della sua interfaccia definisce
alti livelli empatici nei fruitori e
ineluttabilmente nei più, risulta
essere di grande fascino, ma
sono proprio tali caratteristiche
a costituirne il tallone d’Achille,
perché la stessa penetri
massivamente il sociale.
Ciò, in quanto il marketing
tradizionale risulta essere
poco congruo ad esprimerne
le ingenti potenzialità, di
fatto siamo in un paradosso
comunicativo, sarebbe come
“vendere televisori alla radio”.
Pertanto, facile intuire come
soltanto l’esperienza diretta
possa effettivamente convincere
i più scettici.
Chiaramente, pertanto in
uno scenario così costituito,
si intravedono sfide logistiche
e sofisticate di marketing in
grado di risolvere il paradosso
legato alla fruizione diretta
per spingere l’adozione della
tecnologia su larga scala.
Il problema risiede nella
constatazione che i non
utenti non sono motivati a
sperimentarla per propria
iniziativa… e pertanto
indugiano in un territorio
ambivalente di relativa curiosità,
se non, in numerosi casi, di
repulsione psicologica al suo
approccio.
Nel caso specifico della
tecnologia affine, l’AR mobile,
si sono riscontrati risultati
analoghi ma le barriere da
superare sono assolutamente
inferiori per via del cosiddetto
GEOmedia n°6-2022 29

AUGMENTED REALITY
“hardware a costo zero”. Si
tratta infatti di una Tecnologia
BYOD, “bring your device”,
che agevola considerevolmente
la fase di testing emozionale
dei fruitori, potendo gli stessi
de facto sperimentare l’AR,
agevolmente sul proprio
smartphone.
I requisiti hardware necessari
per la realtà virtuale definiscono
invece una “vetta molto più
ripida da scalare”.
Poiché sono proprio i
non utenti a non volerla
sperimentare, si delinea una
grande sfida di marketing
da generare per i fornitori
di realtà virtuale. Non è un
caso l’oggettivo fallimento
di piattaforme social business
oriented o di intrattenimento
VR.
Tuttavia, l’interesse mainstream
risiede ed è trainante negli
ecosistemi dei gameplayer.
Sono questi i fattori, oltre alle
strategie di dispositivi dai prezzi
contenuti, che indiscutibilmente
attraggono nuovi potenziali
utenti e conseguentemente
sviluppatori. Con il crescere
graduale delle librerie di giochi
ed applicazioni, il mercato
VR sarà nelle condizioni di
accelerare con un effetto volano
consistente.
Relativamente alle politiche
di prezzo, va osservato che
i principali fornitori sono
ben consapevoli che il
prezzo contenuto costituisce
una strategia ottimale, per
determinare il “network
d’adozione” ed ottenere una
prima quota consistente
del mercato, stimolandone
l’utilizzo.
Perché solo il grande network
di fidelizzazione al brand può
realisticamente incentivare
gli sviluppatori ad investire
il loro tempo nel definire
nuove librerie ed amplificarne
l’ecosistema proprietario,
attraendo conseguentemente
nuovi utenti.
Un circolo virtuoso definito
grazie ad un hardware
convincente a prezzi contenuti,
ed i dati del sondaggio
qualificano queste riflessioni
considerando che l’82%
degli attuali utenti VR
sarebbe disposto a pagare
proprio il costo più o meno
corrispondente ai prodotti
Quest.
Non può essere trascurata
in questa analisi l’irrazionale
fascinazione ed ascesa del
“Metaverso”, caratterizzato da
un ingente rumor mediatico, ma
ancora poca sostanza.
Tuttavia, un dato rilevante e
determinante da considerare
è l’incremento considerevole
dei content creators, che si sono
cimentati in queste direzioni
applicative in particolar modo
durante le limitazioni di
spostamento imposte dal Covid.
D’altro canto, seppur
timidamente, è piacevole
constatare che stiamo anche
assistendo a una crescita
del consumo di tecnologia
immersiva in nuovi ambiti.
Soprattutto nei settori della
valorizzazione del Cultural
Heritage, nei contesti di
architettura e nei settori
Enterprise.
Per quanto potrebbe essere
superficiale un approccio che
ignori le difficoltà descritte,
allo stato dell’Arte, in relazione
alla form factor dei device
attualmente disponibili nel
mercato, mi sento comunque
di affermare che un percorso
di carriera in tali ambiti si
può comunque definire molto
interessante e che prenderà
probabilmente il sopravvento
nei prossimi anni, con le prime
riprese già nel 2023.
PAROLE CHIAVE
VR; virtual reality; tecnologia;
metaverso; AR
AUTORE
Tiziana Primavera, Tiziana.primavera@unier.it
30 GEOmedia n°6-2022

Tecnologie per il Territorio, il Patrimonio Culturale e le Smart City
www.technologyforall.it
Science & Technology Communication
#TECHFORALL
Science & Technology Communication

NON TROPPO GEORIFERITO
PIATTAFORME
GEOGRAFICHE GENERALISTE
OVERTURE MAPS E... TESLA,
LE SORPRESE 2023-2024?
Piena operatività delivery
in Cina, esperimenti in USA
e a Milano. Il fondamento
dell'impianto cartografico
3D si fa stringente, necessario
e improrogabile
a cura di
Valerio Zunino
Come oramai molti di voi
sapranno, nel novembre
scorso la Linux Foundation
(alzi la mano chi ne conosceva
l'esistenza fino a
quella data) ha annunciato
un accordo piuttosto sorprendente,
in particolar
modo per gli addetti ai
lavori, con il quale inizialmente
AWS (Amazon Web
Services), Meta, Microsoft
e Tomtom daranno vita a
quello che sul sito della
stessa fondazione viene
definito come il nuovo
imponente “Open Map
Data Project” al quale è
stato dato il nome Overture
Maps.
Più o meno nello stesso
periodo, crescente come
è tipico di un'onda formatasi
al largo, fa abbastanza
impercettibilmente capolino
Tesla, proprio tra i più importanti
soggetti owner di banche
dati geografiche; quello, in
particolare, che sta realizzando
la crescita più rapida negli ultimi
anni almeno in termini di
coverage. E che lo sta facendo
a fari spenti, in un assordante
silenzio da parte dei cosiddetti
osservatori, utilizzando dati
LIDAR di ultima generazione
del valore di produzione di circa
10.000 Euro cadauno, installati
invariabilmente su tutti
i veicoli prodotti dal colosso
creato da Elon Musk, i cui fari
sono invece ben accesi (e naturalmente
la nota tecnologia
laser funziona alla perfezione
anche al buio).
E' bene quindi innanzitutto
chiedersi se alcuni tra i brand
di riferimento della Geografia
Globale hanno pensato anche
a Tesla quando si sono uniti
nel progetto Overture. E' bene
chiedersi a che punto sia Tesla
quanto a copertura territoriale
generale, rilevata grazie agli
ignari automobilisti che guidano
ogni giorno le sue vetture,
recentemente diminuite di
prezzo forse anche per questo
genere di ragioni, probabilmente
ritenute infondate per
chi non fa il nostro mestiere e
non conosce il nostro mercato.
E' bene (infine?) chiedersi se
è fondato il dubbio, ovvero se
è fondata l'ipotesi per cui un
giorno Tesla possa più o meno
agevolmente uscire con un proprio
portale geografico generalista,
una propria piattaforma
di sviluppo o di sola stanzialità
(meno probabile) in favore degli
avventori dei boulevard cartografici
che vi appenderanno
le loro piccole o grandi pubblicità
geolocalizzate; un business,
quest'ultimo, sul quale
32 GEOmedia n°6-2022

NON TROPPO GEORIFERITO
come noto Google ha messo le
radici da decenni, realizzando
un vantaggio competitivo talmente
ampio che quasi non si
comprende come uno dei due
soli altri soggetti al mondo che
effettivamente potrebbe creare
competizione in quel campo da
gioco, Apple, abbia di recente
deciso di investirvi nonostante
tutto, attivando il nuovo
Business Connect riservato alle
attività commerciali.
Il segmento che Google Maps
ha ideato e realizzato fa gola
a molte Big-Tech, anche per
il semplice fatto che permette
loro di eseguire uno dei mestieri
più ambiti, una della
pratiche più piacevoli: quella
del controllo. Ma, per l'appunto,
ad oggi è divenuto molto
difficile entrare in misura
significativa nell'advertising
georiferito, a meno di non
disporre di un appeal consumer
veramente potente (forse
non basta nemmeno questo).
Quindi, per quanto il possibile
ingresso di Tesla nel mondo
della pubblicazione geospatial
potrebbe rappresentare uno degli
elementi più seri che hanno
indotto Amazon, Facebook
(Meta), Microsoft e Tomtom a
unire le forze, è comunque vero
che per il brand che ha recentemente
trasferito ad Austin il
suo quartier generale, si tratterebbe
di un percorso in salita,
a meno di non puntare invece
l'attenzione su di un elemento
di cui nessuno dei player planetari
può fregiarsi al momento,
vale a dire l'alta qualità dei
dati. E non stiamo parlando
soltanto di accuracy geometrica
o di completezza geografica,
ma di un progressivo abbandono
di quel bidimensionale
che mai si dica che abbia fatto
il suo tempo, ma che inevitabilmente
verrà sostituito un
po' alla volta da un qualcosa
che un tempo veniva chiamata
rappresentazione tridimensionale,
poi modellazione 3D,
dopodichè all'improvviso è diventato
un Digital Twin e poco
dopo si è adattato alla variante
Metaverso. Siamo cresciuti in
un mondo cartografico fatto di
linee, punti e poligoni chiusi,
e poi ancora di punti, poligoni
e linee... e nel giro di pochi
mesi potremmo ritrovarci ciascuno
davanti al proprio PC,
ma in realtà (?!) sorprendendo
“noi stessi a camminare” con
il nostro Avatar in Via Monte
Napoleone a fare acquisti nel
negozio Hermès (vi garantisco
fin d'ora che questi saranno reali
nel senso vero e proprio del
termine).
A tratti si potrà probabilmente
ripetere l'operazione anche
seduti sulla propria vettura a
completa propulsione elettrica,
nel frattempo diventata una
specie di razzo digitale, un telefono
a forma di automobile
del peso talvolta di quasi una
tonnellata.
Per cui, a questo punto e in
questo momento storico, potremmo
ipotizzare che non
serva più entrare sul mercato
con il bidimensionale
(Personalmente sono tuttavia
portato a scommettere che la
cartografia 2D giocherà ancora
e forse anche qui, a sorpresa, un
ruolo importante, e non solo a
livello istituzionale), quando si
dispone già di un 3D collaudato
e puntiforme (già, ancora
punti); serve piuttosto disporre
dei developer giusti nello spazio
geografico giusto, magari
già nativi 3D oriented oppure
stimolati a rivedere le proprie
tecnologie di pubblicazione dei
dati.
Torniamo a Overture Maps. Si
è parlato di una volontà ispirata
da una necessità evidente,
quella di provare a togliere
punti a Open Street Map, o
quantomeno e dapprima quella
di ridurre l'entità degli investimenti
che ciascuno dei grandi
nomi coinvolti nel progetto
esegue da anni nella piattaforma
geografica libera.
E si parla anche di tagliare i
costi che derivano da un approvvigionamento
dei dati geografici
presso terze parti che
sembra non poter finire mai e
che probabilmente alla fine ha
convinto per lo meno alcuni
dei quattro soggetti che hanno
sancito l'alleanza che ha colto
tutti di sorpresa.
In linea generale, oltretutto,
stiamo parlando di quattro
brand che a ben guardare non
stanno attraversando il periodo
più florido della propria
esistenza. Abbiamo letto dei
licenziamenti che tutto sommato
sono in corso più o meno
presso tutti i Tech Giants in
questo periodo. Ma l'entità
della sorpresa che questo accordo
sta generando presso gli addetti
ai lavori e gli osservatori
del mondo geospatial è tanta,
e questo di solito è direttamente
proporzionale al numero di
motivazioni che portano ad
una scelta.
Sebbene quindi non vi sia dubbio
che per i grandi player non
sarebbe stata sostenibile a lungo
la deriva investitoria maturata
a beneficio di OSM e dei
provider di dati internazionali
e locali, occorre cercare ancora
tra le motivazioni. Overture
Maps sarà basato su OSM,
di conseguenza permetterà ai
propri utilizzatori di lavorare
su quest'ultima, riteniamo sapientemente
integrata da livelli
informativi proprietari, i quali
verranno messi a disposizione
da ciascuno dei soci fondatori
al fine di realizzare un progetto
diverso, ambizioso, e vedremo
(più avanti nei semestri) in
quanta parte libero o a pagamento.
GEOmedia n°6-2022 33

NON TROPPO GEORIFERITO
Nei comunicati stampa di presentazione
di Overture è riportata
una timeline fatta di
milestone comprensibilmente
ancora dichiarate senza dovizia
di particolari. Si darà inizio alle
danze entro il primo semestre
di quest'anno con l'emersione
dei dati geografici stradali, che
non si fa fatica a dedurre saranno
quelli di Tomtom, per poi
proseguire con l'edificato dapprima
in due dimensioni, in un
mondo geografico che sta puntando
tutto sulla duplicazione
fedele della realtà tridimensionale
che sperimentiamo ogni
giorno. E quindi, inizialmente,
provando ad andare un attimo
oltre ai messaggi e all'effetto
sorpresa, stiamo parlando di
un prodotto ancora tutto da
scoprire, ma sicuramente costituito
da un percorso ricco di
passaggi e di qualche fisiologica
fermata.
Gli accordi con OSM per la
condivisione della piattaforma
non li conosciamo, ma verosimilmente
saranno stati stabiliti
sulla falsariga di quelli dettati
dalla piattaforma stessa, che
promuove il suo utilizzo libero
anche in concomitanza con
i livelli informativi proprietari
delle grandi case, le quali si
premureranno a promuovere
Overture, a loro volta anch'esse
con l'espediente della gratuità.
In merito alle modalità attraverso
le quali AWS e Tomtom
dapprima, e poi magari anche
gli altri partners renderanno
disponibili livelli informativi
a pagamento per gli utilizzatori
di Overture, possiamo solo
immaginare un'architettura
un po' più complessa di OSM
anche in relazione a questo:
un'interfaccia utente che sia in
grado di orientare le PMI o gli
studi professionali senza ridurne
l'entusiasmo, la curiosità o
mortificarne gli obiettivi: in
fondo, se l'offerta di spazi di
consultazione e trattamento
dei dati geografici si arricchisce
ogni anno, è anche grazie
ad un'accresciuta consapevolezza
dei fruitori, riconoscenti
in qualche modo della messa a
disposizione di feature classes
sempre più complete e numerose.
La stessa Tomtom aveva
poche settimane prima annunciato
a sua volta la propria nuova
piattaforma di riferimento,
basata su novità non tanto e
solo di contenuto, quanto in
relazione alle modalità di aggiornamento
condiviso dei dati
fondativi.
C'è poi da capire che cosa faranno
gli altri brand di riferimento
della global GI; dopo
l'entrata non troppo a sorpresa
di ESRI, avvenuta pochi giorni
fa, qualcuno si abbandona a
supposizioni secondo le quali
anche Here Technologies potrebbe
prima o dopo seguire
il treno del membri fondatori
e aggregarsi alla comitiva, ma
probabilmente non lo farà, non
a breve termine. Senz'altro non
lo farà Google, forte di una posizione
di mercato invidiabile
maturata ancor prima dei tempi
di Earth.
Un partner aggiuntivo di prestigio
sul quale personalmente
scommetterei è invece Uber,
che da qualche anno sta lavorando
sottotraccia a sua volta;
probabilmente sull'argomento
non ha obiettivi, visioni, focus
o possibilità pari agli altri soggetti
in gioco, ma sicuramente,
e il recente accordo sottoscritto
con Nuro ne è una delle prove
maggiormente significative, è
interessata ad integrare il proprio
patrimonio informativo
oggettivabile sul territorio.
Riteniamo sarà un biennio
molto importante.
PAROLE CHIAVE
Informazione geografica; Open Map;
OSM; Overture Maps; Mappe; LiDAR
AUTORE
Valerio Zunino
Vicepresidente Associazione AMFM
GIS Italia
34 GEOmedia n°6-2022
34 GEOmedia n°6-2022

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TELERILEVAMENTO
MERCATO
PROGETTO PEDROS: IMPLEMENTAZIONE
DI UN ALGORITMO PER ANALIZZARE IM-
MAGINI DA DRONE IN TEMPO REALE
Il progetto PEDROS (Sistema di Perimetrazione automatica
di incendi con drone equipaggiato con sensore specifico)
prevede la realizzazione di un sistema di supporto
alle attività operative di perimetrazione dettagliata di
aree boschive aggredite da insetti/patogeni e/o da incendi
boschivi. Con riferimento al
problema della perimetrazione
delle aree percorse dal fuoco
l’algoritmo sviluppato nell’ambito
del progetto si basa su un
approccio già largamente applicato
nell’ambito del telerilevamento
satellitare.
La sua applicazione nel caso
specifico dell’osservazione da
drone richiede alcune modifiche,
in particolare legate
all’impossibilità di applicare
tecniche di change detection e
alla necessità di realizzare l’elaborazione
delle immagini
in real time a bordo del drone.
Nel corso del tempo sono stati sviluppati una serie
di indici specializzati per la mappatura delle aree affette
da incendio da dati telerilevati, tra questi: il Normalized
Burn Ratio (NBR), il Burned Area Index (BAI), il Mid
Infrared Burn Index (MIRBI). L’implementazione di un
algoritmo automatizzato in grado di analizzare (on board)
le immagini acquisite da un drone in tempo reale e fornire
mappe delle aree percorse dal fuoco risulta fondamentale
per supportare il servizio fornito dal progetto PEDROS.
L’algoritmo deve garantire la interoperabilità dei dati,
deve essere capace di gestire un significativo flusso di
dati ma soprattutto costituire una significativa evoluzione
rispetto allo stato dell’arte nel processo di rilevamento
remoto dei cambiamenti, permettendo la identificazione
da immagini acquisite in tempo reale dei cambiamenti
nella vegetazione. Prevedendo che la elaborazione delle
immagini acquisite dal drone sia operata a bordo dello
stesso, l’algoritmo di individuazione
delle aree bruciate
è stato implementato
su un computer adatto ad
essere installato a bordo di
un drone. Le immagini acquisite
dal drone sono elaborate
su un Raspberry Pi-
400 con uno script scritto
in Python. Un’analisi preliminare
è stata condotta
utilizzando le immagini
multispettrali ottenute da
drone equipaggiato con
una fotocamera MicaSense
RedEdge-MX. Questo
strumento ad alte prestazioni cattura sia le bande spettrali
necessarie per generare indici dello stato di salute delle
piante (verde, rosso, bordo rosso e vicino infrarosso), sia
una banda blu, utile per altre applicazioni, nonché per la
costruzione di immagini RGB composite.
Questo progetto ha ricevuto finanziamenti dal programma
di ricerca ASI N. 2021-10-E.0
MONITORAGGIO 3D
GIS E WEBGIS
www.gter.it info@gter.it
36 GEOmedia n°6-2022
GNSS
FORMAZIONE
RICERCA E INNOVAZIONE

MERCATO
IMPARARE A CREARE PROCEDU-
RE AUTOMATICHE NEI GIS: ULTIMA
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"PROGRAMMARE I GIS CON PYTHON"
Ultima chiamata per il corso online, live streaming,
"Programmare i GIS con Python", l'appuntamento
che la Formazione TerreLogiche ha pensato per
tutti coloro che vogliono imparare a creare procedure
automatiche nei GIS utilizzando il linguaggio
Python. Il modulo didattico si terrà il prossimo 21,
22 e 23 marzo ed è ancora possibile riservare uno
degli ultimi posti disponibili.
Python è un linguaggio di programmazione molto
intuitivo e versatile, caratteristiche che facilitano il
suo utilizzo anche da parte di utenti non programmatori.
Ampiamente diffuso in organizzazioni
come Google, IBM e Nasa, rappresenta il più usato
linguaggio di personalizzazione in ambienti GIS,
come QGIS ed ESRI ArcGis, anche grazie alla presenza
di librerie per framework GIS come OGR/
GDAL e per interfacce grafiche come Qt.
Dopo una breve introduzione teorica, si parlerà di
come utilizzare Python nella gestione automatizzata
delle basi dati vettoriali e raster, la connessione a
geodatabase, e la realizzazione di script di Processing
con interfacce personalizzate. Verranno poi descritti
i moduli di Python in QGIS (libreria standard,
moduli scientifici e di analisi spaziale) e operazioni
più avanzate, come la gestione degli stili dei layer
e dei Sistemi di Riferimento, le funzioni di input/
output, ecc., ma anche le procedure di generazione
di plugin per QGIS e l’uso di QtDesigner per disegnare
interfacce grafiche personalizzate.
Al termine delle tre giornate i partecipanti potranno
svolgere un test di valutazione con domande a
risposta multipla, che verrà considerato superato
con almeno l'80% delle risposte corrette. Il superamento
del test sarà certificato sull'attestato di partecipazione
e profitto, che diventerà il documento
ideale per arricchire il proprio curriculum e certificare
le competenze e le conoscenze acquisite.
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GEOmedia n°6-2022 37

MERCATO
nonché per mappare e visualizzare l’anteprima SLAM.
Il software GOpost esegue la post-elaborazione dei dati
raccolti, genera nuvole di punti a colori ad alta precisione
e definizione, produce immagini panoramiche ed esegue
elaborazioni di ottimizzazione. X120GO ha una struttura
integrata con un sistema di controllo e archiviazione ed è
dotato di batterie al litio incorporate e sostituibili. Una
volta premuto il pulsante di avvio, X120GO può iniziare
immediatamente le operazioni, rendendo l’acquisizione
dei dati efficiente e veloce.
Grazie alla collaborazione tra Stonex e PointCab, puoi
elaborare i dati di X120GO con questo versatile software.
SOLUZIONI 3D DI STONEX –
SCANNER 3D PRECISI, FACILI E VERSATILI
Stonex propone diversi modelli di Scanner 3D, adatti ad
ogni esigenza. Ciascun modello è pensato per facilitare le
operazioni di raccolta dati in campo e si adatta a diversi
campi di utilizzo.
Laser Scanner X100
X100 è un laser scanner terrestre piccolo e compatto, facile
da usare e veloce. La tecnologia lidar multilinea e la
capacità di ottenere una copertura completa dell’area circostante
consentono di calcolare modelli 3D per un’ampia
gamma di applicazioni e scenari, sia in esterno che in
interno.
Lo scanner viene fornito con la propria applicazione da
campo, X100app, con la quale è possibile controllare il
dispositivo facilmente. Grazie al convertitore di scansione,
i dati sono compatibili con Cube-3d e Stonex
Reconstructor, nonché software di terze parti.
X100 è lo strumento perfetto per veloci rilievi topografici,
scansioni di facciate di edifici e raccolta di dati per
planimetrie; una scansione rapida di 360° richiede appena
45 secondi. La camera panoramica integrata permette di
aggiungere colore alle tue scansioni.
X120GO SLAM Laser Scanner
X120GO è uno scanner portatile preciso e versatile. È
un’ottimo strumento che chi necessita di realizzare planimetrie
di precisione in breve tempo. Il sistema è dotato
di una testa rotante in grado di generare una copertura
360°x270° della nuvola di punti. In combinazione con
l’algoritmo SLAM, può ottenere dati ad alta precisione
dell’ambiente circostante in nuvole di punti tridimensionali,
anche senza luce e GPS.
Tre camere da 5MP ciascuna coprono un campo visivo
di 200° orizzontale e 100° verticale, ottenendo in modo
sincrono informazioni sulla texture e producendo nuvole
di punti a colori e immagini panoramiche.
X120GO utilizza GOapp per controllare e gestire i progetti
che saranno aggiornati e visualizzati in tempo reale,
XVS vSLAM Scanner
XVS è uno scanner unico nel suo genere. Piccolo e compatto,
utilizza una tecnologia basata sull’integrazione di
immagini ad alta risoluzione, un sistema inerziale e un
algoritmo complesso: acquisendo uno scenario con XVS,
è possibile generare un modello 3D attraverso tecniche
fotogrammetriche.
Camminando e riprendendo la scena in movimento,
un’interfaccia che si aggiorna in tempo reale guiderà nella
raccolta dei dati, suggerendo la velocità del movimento e,
se necessario, invitando a tornare su un’area per avere una
sufficiente sovrapposizione di immagini. Grazie al sistema
Visual SLAM (localizzazione e mappatura visiva simultanea),
la traiettoria è mostrata sul tablet.
L’unità di misura inerziale (IMU) permette all’algoritmo
di generare un blocco continuo di immagini. In ufficio,
la procedura per generare il modello 3D è completamente
automatica, con generazione del miglior risultato.
I dati provenienti da XVS possono essere integrati con il
video di un drone o di qualsiasi telecamera per una ricostruzione
completa dell’area.
Cube-3d
Cube-3d è un software per la gestione di dati 3D, composto
da due moduli: uno di fotogrammetria e uno per dati
ottenuti da scanner. Il primo modulo permette di processare
immagini (o video) per generare accurate mappe
digitali e modelli 3D con ottime precisioni; il secondo
fornisce gli strumenti per allineare nuvole di punti.
È possibile disegnare su nuvole di punti o mesh e unire i
dati importati da strumenti di rilievo tradizionali, il tutto
in un unico software. I dati possono poi essere elaborati e
migliorati grazie ai vari strumenti CAD. Tra le molte funzioni
disponibili, le più apprezzate sono la classificazione
automatica, l’ortofoto, le sezioni trasversali e le linee di
profilo, il calcolo del volume, e altro ancora.
Per provare le soluzioni Stonex è possibile iscriversi ad una
delle tappe del tour “Scansioni in Viaggio” e scoprire tutte
le potenzialità della scansione 3D.
Per scoprire i prodotti, le soluzioni e il tour visita le pagine
web di Stonex.
38 GEOmedia n°6-2022

MERCATO
TORNA L'APPUNTAMENTO CON
LA CONFERENZA ESRI ITALIA 2023
Il 10 e 11 maggio 2023, a Roma, torna l’appuntamento
con la Conferenza Esri Italia, l’evento più importante per
imprese, pubbliche amministrazioni, ricercatori, professionisti
e appassionati delle tecnologie GIS, che raccoglie
da oltre 20 anni l’interesse di migliaia di persone.
Focus della Conferenza Esri Italia 2023 saranno i temi
della transizione energetica e del PNRR, la valorizzazione
del patrimonio ambientale e culturale, il Digital Twin delle
infrastrutture e della città.
È un evento da non perdere per condividere le vostre best
practice, scoprire le nuove soluzioni geospaziali e le case
history di Esri Italia.
Offriremo tanti momenti interessanti e occasioni di crescita
professionale, secondo la migliore tradizione di Esri
Italia. Non mancheranno eventi condivisi con format innovativi e key note speech di livello internazionale, tante Esri
Story e, naturalmente, tante novità tecnologiche.
Continua a seguirci sui nostri canali, nei prossimi giorni pubblicheremo maggiori dettagli sul questo evento.
Per Maggiori informazioni visita il sito della Conferenza Esri Italia 2023.
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Tutto in un unico software
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topografici e del cantiere, come rilievi, tracciamenti, catasto,
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completa visualizzazione 3D ed un sistema CAD per visualizzare e
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©2020 GEOmedia Hexagon AB n°6-2022 and/or its subsidiaries 39
and affiliates. All rights reserved.

MERCATO
ACCESSO PIÙ FACILE AI
DATI SENTINEL GRAZIE
AL NUOVO ECOSISTEMA
SPAZIALE DEI DATI DI
COPERNICUS
Copernicus è il più grande fornitore
al mondo di dati di osservazione della
Terra e il suo lancio ha segnato un
momento significativo, non solo per
la comunità del telerilevamento, ma
per tutti gli scienziati, imprenditori e
cittadini dell'UE e oltre.
La sua politica in materia di dati
aperti, completi e gratuiti, insieme
alle caratteristiche di alta qualità e frequente
aggiornamento, ha portato al
suo uso diffuso da parte delle autorità
pubbliche, delle aziende, comprese le
piccole e medie imprese, e persino dei
singoli cittadini.
Le grandi quantità di dati generati
dai satelliti Sentinel di Copernicus,
combinate con le informazioni accessibili
tramite la componente in situ di
Copernicus, forniscono informazioni
aggiornate sullo stato della Terra e
sono utilizzate in molti campi come
la scienza, l'industria e la politica
-fabbricazione.
Ad esempio, il radar di Sentinel-1 è
in grado di mappare le inondazioni,
monitorare terra e mare e rilevare
fuoriuscite di petrolio, mentre con
Sentinel-2 è possibile osservare i cambiamenti
nella vegetazione e nella copertura
del suolo. Inoltre, gli aerosol
degli incendi boschivi e le temperature
della superficie terrestre possono
essere valutati con Sentinel-3, mentre
Sentinel-5 monitora la composizione
dell'atmosfera e tiene traccia degli inquinanti.
Questa enorme quantità di
dati ha dato origine ad un'ampia gamma
di applicazioni, come il monitoraggio
di condizioni meteorologiche
estreme o la valutazione dell'impatto
dei cambiamenti climatici e dei disastri
naturali. Pertanto, Copernicus
ha acquisito una posizione centrale a
sostegno di un processo decisionale
consapevole e sostenibile.
È quindi ovvio che un facile accesso
ai dati e alle informazioni di
Copernicus è una priorità per la
Commissione europea, alla luce dei
numerosi vantaggi che offre ai cittadini
globali.
In tale contesto, il commissario per il
Mercato interno, Thierry Breton, ha
affermato che "Copernicus deve puntare
all'eccellenza digitale. Vogliamo
che i dati di Copernicus siano facilmente
accessibili e utilizzabili, affidandoci
allo stesso tempo a un potente
ambiente di analisi dei dati per
attrarre nuovi utenti, in particolare
dai settori non spaziali." Queste parole
hanno fatto da sfondo all'annuncio,
lo scorso dicembre, di una nuova
piattaforma per accedere e sfruttare i
dati satellitari di Copernicus. Ha preso
vita il 24 gennaio 2023 con il lancio
ufficiale del portale Copernicus
Data Space Ecosystem e dei servizi
iniziali; ulteriori servizi verranno
continuamente aggiunti nei prossimi
mesi. Questo è l'inizio di un nuovo
viaggio nell'esplorazione del nostro
superbo pianeta.
Che cos'è il nuovo ecosistema spaziale
dei dati di Copernicus
Il Copernicus Data Space Ecosystem
è una nuova infrastruttura basata
su cloud per accedere ai dati di
Copernicus, fungendo da gateway
per Sentinel, per le missioni di contributo
di Copernicus e per i dati di
terze parti. Ospitando già 34 petabyte
di dati di osservazione della Terra,
il Copernicus Data Space Ecosystem
mira ad andare oltre il successo del
Copernicus Open Access Hub e dei
DIAS, che hanno servito una comunità
che ora conta più di 600.000
utenti registrati. Tuttavia, non si
tratta di un semplice restyling o di
un semplice cambio di nome di un
servizio esistente.
Oltre a garantire la continuità dell'accesso
aperto e gratuito ai dati di
Copernicus Sentinel, il Copernicus
Data Space Ecosystem rappresenta
un vero passo avanti, contribuendo
all'evoluzione e alla modernizzazione
della componente di osservazione
della Terra del programma spaziale
dell'UE. L'accesso ai dati è reso più
semplice che mai rendendo immediatamente
disponibili gli archivi di
dati completi e aggiornati. Un'unica
piattaforma dedicata consente ora
di cercare tutti i dati disponibili per
un'area geografica di interesse da un
giorno specifico o entro un periodo
di tempo specificato. I dati possono
essere visualizzati tramite un'applicazione
sul Web basata sull'eredità
dello standard de facto EO Browser,
scaricati direttamente o accessibili nel
cloud tramite API standard. Questo
nuovo servizio consente anche la creazione
di video time-lapse per una
visualizzazione semplificata dei dati
delle serie temporali.
Il Copernicus Data Space Ecosystem
non si ferma qui, tuttavia, e offre
ancora più funzionalità. Una forte
attenzione è posta sulla tracciabilità
dei dati, consentendo di verificare
l'origine dei dati e quali operazioni
di elaborazione o calibrazione sono
state eseguite su di essi. Inoltre, man
mano che gli archivi di dati crescono,
diventa sempre più conveniente elaborare
le informazioni dove sono originariamente
memorizzate. Pertanto,
per gli utenti interessati all'elaborazione
dei dati, Copernicus Data
Space Ecosystem include strumenti
integrati dedicati. I processori cloud
su richiesta ottimizzati per le applicazioni
di osservazione della Terra semplificheranno
l'estrazione e l'analisi
dei dati su larga scala e consentiranno
nuove e ambiziose applicazioni per
attività pubbliche, private o commerciali.
Tutte queste caratteristiche
andranno a vantaggio degli utenti
istituzionali, della comunità di ricerca,
del settore commerciale e di ogni
cittadino del pianeta. E sono disponibili
gratuitamente (anche se verranno
applicate delle quote, mentre lo scaleup
sarà offerto a pagamento), grazie
ai finanziamenti forniti dall'Unione
Europea.
https://dataspace.copernicus.eu/
40 GEOmedia n°6-2022

2-5 May 2023 • Rotterdam, The Netherlands
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Geoweek 2023
Denver (USA)
https://www.geo-week.
com/
21 – 23 MARZO 2023
Amsterdam Drone Week
Amsterdam (Olanda)
https://www.
amsterdamdroneweek.
com/
25 – 27 APRILE 2023
GISTAM 2023
Praga (Repubblica Ceca)
https://
gistam.scitevents.org/
2-5 MAGGIO 2023
Geospatial World Forum
Rotterdam (The
Netherlands)
https://
geospatialworldforum.org
13 – 15 GIUGNO 2023
Autonomous Vehicle
Technology Expo 2023
Stuttgart (Germania)
https://www.
comautonomousvehicletechnologyexpo.
com/
25 – 30 GIUGNO 2023
CIPA 2023 Symposium
Firenze (Italia)
https://www.
cipa2023florence.org
2 – 7 SETTEMBRE
2023
ISPRS Geospatial Week
2023
Cairo (Egitto)
https://www.isprs.org/
5 – 7 SETTEMBRE
2023
Commercial UAV Expo
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