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Integrating PSI techniques and insitu measurements forsubsidence detection in theManfredonia Gulf (Southern Italy)

M. Triggiani1, A. Refice2, D. Capolongo1,F. Bovenga2, M. Caldara1

1 Dipartimento di Geologia e Geofisica, Università degli Studidi Bari, Via Orabona 4, 70125 Bari, Italy, tel. 080 5442758E-mail: triggianim@geo.uniba.it

2 CNR-ISSIA, Via Amendola 122/D, 70126 Bari, Italy, tel. 0805929432, E-mail: refice@ba.issia.cnr.it

We present results of an experiment aimed atdetecting possible displacements due to subsidence inthe coastal area of the Tavoliere plain, Puglia Region,in Southern Italy, through analysis of remotely senseddata. The Tavoliere is the second largest Italian plain.Its coastal area, between the urban centers ofManfredonia and Barletta, is composed of a 50 kmlong sandy beach (Manfredonia gulf), linking theGargano massif at north with the Murge plateau inthe south-east. Both areas belong to the carbonateMesozoic Apulian platform (Boenzi et alii, 2002) During intense hydrodynamic and meteorologicalevents, sea waters often penetrate deeply inland,flooding intensively cultivated areas. These events areoccurring with growing frequency and rates. They arean indication of the possibility that those areas aresubject to subsidence at a faster rate in comparisonto the surroundings.An example is the salt marsh located inland of thetourist sea village “Ippocampo”. Here, unpublishedstudies based on ground data indicate averagesubsidence rates of the order of 0.20 mm/y in the last125 ka for the inland area next to the village. Morerecently, height maps issued by the Italian MilitaryGeographic Institute (IGM) in the 1950s reportheights a.s.l. of the order of a few m. Observing thattoday the area is practically at sea level, an averagesubsidence of the order of tens of mm/y can beinferred for the last 50 years. To gain insight into the recent evolution of thesephenomena, we investigate vertical movements onthe coastal Tavoliere area through multitemporaldifferential Interferometric synthetic aperture radar(DInSAR) techniques. We use a persistent scatterersinterferometry (PSI) processing methodology(Bovenga et alii, 2004) to estimate subsidencedisplacement rates from long temporal series of SARacquisitions. PSI techniques, first developed at POLIMI(Ferretti et alii, 2001), allow to retrieve phaseinformation from stacks of co-registered SARinterferograms spanning many years and taken fromdifferent directions with large baselines, byrestricting the analysis to selected image pixelscontaining single objects with strong radarbackscatter returns. Such stable objects typicallycoincide with man-made features. We processed a total of 105 SAR images acquiredfrom the ERS-1/2 and ENVISAT satellites, organized in3 stacks related to both descending (50 ERS-1/2scenes) and ascending (25 ERS-1/2 and 30 ENVISATscenes) acquisition geometries. The acquisitions refer

to the temporal periods from 1995 to 2000 (ERS) and2003 to 2008 (ENVISAT), respectively, with a temporalrepetition frequency of roughly 1 acquisition every 35days.Reliable phase measurements were obtained oversmall urban centers and anthropogenic featuresscattered along the coast. Results from all 3 stacksindicate the presence of displacements occurringthrough the entire temporal interval of observation.In particular, displacements appear spatiallyorganized as a subsidence “bowl” centeredapproximately around the area of the “Ippocampo”village, with maximum subsidence rates exceeding 20mm/y (De Santis et alii, 2010). The detecteddisplacements appear consistent with the averagerates deduced heuristically from analysis of theenvironmental settings as exposed above. Moreover,they also qualitatively agree with other investigationsperformed using analogous techniques and data overthe region (e.g. Salvi et alii, 2007)). Possible interpretation of these results can beattempted by considering that the area has beenrepeatedly subject to reclaiming through filling, andthat the deposited sediments are most exposed tocompaction. Moreover, the area is subject to intensewater extraction, which further enhances the effectsof sediment compaction. Validation of the obtained measurements isperformed through extended data analysis and in situactivities. First results and comparisons betweenInSAR and ground data hint to the possible presenceof two co-existing subsidence phenomena in thearea: a natural subsidence due to tectonics orisostatic rebound, with slow subsidence effectsoccurring over geologic time scales, with anadditional, more pronounced subsidencephenomenon on the recent sediment deposits due tosediment compaction under lithostatic loading, andan anthropogenic local, accelerated subsidence onthe lowest areas, due to intensive draining mostly forirrigation purposes, which adds to recent landremediation actions to cause a worrisome lowering ofthe water table in the area.

References

BOENZI F., CALDARA M., MORESI M., PENNETTA L. 2002, Historyof the Salpi lagoon-sabhka (Manfredonia Gulf, Italy”. IlQuaternario, 14(2001), 93-104.

BOVENGA F., REFICE A., NUTRICATO R., GUERRIERO L., CHIARADIA M.T.2004 SPINUA: a flexible processing chain for ERS /ENVISAT long term interferometry, Proceedings of ESA-ENVISAT Symposium, Salzburg, Austria, 6-10 September,2004.

DE SANTIS V., CALDARA M., DE TORRES T. & ORTIZ E. (2010) -Stratigraphic units of the Apulian Tavoliere plain(Southern Italy): chronology, correlation with marineisotope stages and implications regarding verticalmovements. Sedimentary Geology, 228, 225-270, 7 figg.,2 tabb., Amsterdam

FERRETTI A., PRATI C., ROCCA F. 2001 Permanent Scatterers inSAR Interferometry. IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing 39, 8–20, 2001.

SALVI S., ATZORI S., BRUNORI C.A., DOUMAZ F., RICCIARDI G.P.,SOLARO G., STRAMONDO S., TOLOMEI C., LANARI R., PEPE A.,FERRETTI A., CESPA S. 2007, The VELISAR initiative for themeasurement of ground velocity in italian seismogenicareas, EGU General Assembly, Wien, Austria, 15-20 April,2007.

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Consorzio AEROSIGMA(AEROSIGMA srl – SIT srl – GEOTEC srl - NuovaAvioriprese srl)

Integrazione di tecniche dirilevamento aereo di diverso tipo(ottiche, laser, iperspettrali etc.)per la caratterizzazione delterritorio ed il monitoraggioambientale.

La relazione intende illustrare le potenzialità ed irisultati dell’utilizzo integrato e multidisciplinare didiverse tecniche di rilevamento da piattaforma aerea.Obiettivo finale è l’ottimizzazione, dal punto di vistatecnico e commerciale, di metodologie e tecnologieche consentano, in modo tecnicamente valido edeconomicamente sostenibile, una acquisizione di datiai fini di un sistematico monitoraggio dei fattoriterritoriali ed ambientali.Saranno illustrati e analizzati comparativamente irisultati di una serie di rilevazioni in un’area costieradel Comune di Avetrana (TA) per la quale sono stateeffettuate riprese aeree mediante:

• Camera fotogrammetrica digitale ad altissimarisoluzione

• Laser scanner

• Sensore Iperspettrale

• Sensore Termico

I risultati forniscono una caratterizzazione dettagliatadel territorio e dell’ambiente e costituiscono la basedi riferimento e di confronto quali-quantitativo persuccessivi i periodici aggiornamenti.

Rilievo Aerofotogrammetrico digitale

Rilievo LIDAR

Aree percorse da incendi

Stress agricolo Rischio di incendio

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Applicazioni LIDAR multi-temporaliper il monitoraggio di frane attive:il caso della frana di Montaguto (AV)

C. Terranova1, E. Bellucci Sessa2, N. Dongiovanni1,M. Pepe1, G. Ventura3, G. Vilardo2

1 AeroSigma S.c.a.r.l.2 Osservatorio Vesuviano INGV Napoli3 INGV Roma

Le tecnologie Lidar da aereo, applicate secondoschemi multi temporali ed integrate da metodologieGeomatiche di elaborazione, integrazione e sintesidei dati, consentono di acquisire utili parametri per ilmonitoraggio di frane attive, fornendo informazionidi monitoraggio che possono essere considerate abasso costo, a fronte del contenuto informativopresente nei dati.Nel caso di frane attive, estese e complesse, letradizionali tecniche di monitoraggio al suolo nonpermettono, sia per problemi logistici che economici,di acquisire informazioni di monitoraggio sull’interocorpo di frana e sulle aree limitrofe, è questo, adesempio, è il caso delle grandi frane da flusso la cuidinamica esclude spesso l’utilizzo di sistemitopografici o GPS per il loro controllo.Inoltre, la tecnica Lidar da aereo risulta necessaria nelcaso di movimenti del suolo con deformazionisuperiori a quelle misurabili con le attuali tecnicheDinSAR o con condizioni di bassa coerenza di faseradar, che caratterizzano spesso le superfici coinvoltenel movimento di frana.Tecniche di monitoraggio Lidar multi temporale sonostate sperimentate dalla AeroSigma S.c.a.r.l. incollaborazione con il Laboratorio di Geomatica eCartografia (LGC) dell’Osservatorio Vesuviano, Sez. diNapoli dell’Istituto Nazionale di Geofisica eVulcanologia – INGV, al fine di definire unaprocedura di monitoraggio delle frane attive basatasu dati da Telerilevamento aereo di tipo ottico,termico e Lidar.La frana di Montaguto (AV), attualmente la franaattiva più lunga d’Europa (3.800 Km) che harecentemente coinvolto importanti infrastrutture dicollegamento tra Puglia e Campania con gravi dannieconomici e sociali, ha rappresentato il caso reale diapplicazione della metodologia di monitoraggioaereo.Questo movimento gravitativo del suolo, la cuidinamica ed evoluzione risulta ascrivibile, con ledovute differenze di temperatura e viscosità ad unacolata lavica incanalata, è iniziato nel 2004 su terreniagricoli fino ad invadere, nel 2006, il fondovalle delFiume Cervaro; nel 2010 la frana ha raggiunto la SS90 e successivamente la linea ferroviaria CasertaFoggia, interrompendo per mesi i collegamenti suuno dei principali assi di trasporto del Meridione.La complessità e l’estensione del fenomeno attivo, lasua velocità di movimento e deformazione,unitamente alle condizioni di elevata esposizione alrischio delle infrastrutture di trasporto presenti,

richiedono il supporto di strumenti in grado di poterpercepire in modo areale gli spostamenti e lemodificazioni in atto con l’obiettivo di prevedernel’evoluzione in termini di dinamica, estensione evolumi potenzialmente interessatiLe informazioni estratte dai dati Lidar multitemporali, integrate da dati ottici aerei e da daticartografici hanno consentito la produzione di utiliparametri di studio e monitoraggio del fenomenofranoso, verificando le condizioni di evoluzione deifenomeno nel tempo e monitorando gli effetti degliinterventi di messa in sicurezza e di mitigazione deglieventuali rischi di riattivazione del fenomeno.L’utilizzo di tecnologie di Telerilevamento aereo ditipo ottico e laser ha pertanto consentito di acquisirenumerosi elementi qualitativi e quantitativi in gradodi supportare efficacemente l’identificazione deifattori predisponenti e delle cause determinanti ilmovimento gravitativo in atto a Montaguto (AV)monitorando nel tempo la sua evoluzione.

DTM LIDAR della frana di Montaguto con aree di accumulo (blu)ed in erosione (rosso)

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GEOINT, Territorio, Sicurezza

Andrea FiducciaIntergraph Italia LLCVia Sante Bargellini, 4 00157, Roma; P: +39.06.43588889;

andrea.fiduccia@intergraph.com

Mai, come nel nostro periodo storico, vi è stata alivello mondiale una così forte domanda di sicurezza.Catastrofi ambientali, incidenti industriali, terrorismoe criminalità, dal punto di vista del “decisore” politicoe degli apparati tecnici e organizzativi di“prevenzione” e “risposta”, hanno un comunedenominatore: sono tutte problematiche cherichiedono di mettere insieme velocemente leinformazioni necessarie per avere un quadroaggiornato, real-time, della situazione sia da un puntodi vista della prevenzione che da quello della diagnosie dell’attuazione delle misure di contenimento eripristino.Tali informazioni, poichè i fenomeni che stiamoesaminando si svolgono sul territorio, sonoinformazioni geografiche in senso “ampliato”. Sonoinformazioni georeferenziate se il fenomeno descrittoavviene in una posizione dello spazio geograficoindividuata da coordinate cartografiche ovvero sonoinformazioni georelazionabili se il fenomeno ècollegabile logicamente ad una posizione spaziale.I progressi della tecnologia geospatial come le SOAService-Oriented Architectures, le applicazionigeospatial content management di tipo avanzato, ilMobile GIS e la connettività a larga banda rendonoeffettivamente praticabile ed economicamentesostenibile lo sviluppo di soluzioni potenti e disemplice uso per un nuovo paradigmadell’informazione geografica definito “GeospatialIntelligence” (GEOINT).La definizione “ufficiale” di Geospatial IntelligenceExploitation è figlia della riorganizzazione dei servizidi sicurezza Nordamericani a seguito del IntelligenceReform and Terrorism Prevenction Act del 2004. Per“Geospatial Intelligence” si intende lo sfruttamento el’analisi di immagini e informazioni territoriali perdescrivere, valutare e rappresentare visivamente entitàfisiche e attività localizzate geograficamente: si tratta,dunque, di una integrazione tra immagini,fotointerpretazione ed informazione geografica. Tuttavia è proprio nella componente immagini che iltermine GEOINT deve essere, a nostro avviso, inteso intermini più ampi. Infatti, vi sono delle tipologie di“imagery” non appartenenti al settore disciplinare deltelerilevamento che nel contesto della sicurezzaterritoriale giocano un ruolo critico. Lo streamingdelle telecamere con ottiche di vario tipo, fisse o PTZ(Pan-Tilt-Zoom), ma anche le riprese delle cameredigitali dei telefoni cellulari, che sono pervasivamentediffuse sul territorio, sono diventati una sorgente diinformazioni non più limitata ad un uso nelle analisiforensi e nella “sicurezza perimetrale”, ma anche asettori quali la protezione dell’ambiente e il soccorsoin eventi di Protezione Civile e di Emergenza Sanitaria.

Un’analoga estensione dell’impiego si riscontra per leimmagini riprese dai droni (UAV o UGV) e per i dati ditutte le reti di sensori indoor o outdoor.Una prima serie di conseguenze si è avuta per lepiattaforme software di fruizione dove è statonecessario sviluppare nuove funzionalità persupportare la Data Fusion. Ad esempio la gestionecartografica dei frames dello streaming degli UAV,ambienti GIS-3D in grado di gestire grandi quantità didati anche in contesti web, il 3D immersivo, glialgoritmi di Automated Feature Extraction.Un secondo livello di innovazione tecnologica hainteressato i sistemi come infrastruttura di dati. La SOAha dovuto essere “ampliata” verso il pieno Sensor WebEnablement. E contemporaneamente sono nati isistemi di web tiling/caching avanzati e sono statisviluppati gli Smart Client.Infine, nel mondo della gestione emergenze e dellaprotezione delle infrastrutture critiche si è evoluta unanuova generazione di sistemi, con requisiti ibridi trauna Sala Gestione Emergenze “pura“ e un nodo di unaSpatial Data Infrastructure, definiti EmergencyOperation Centers (EOC). Un EOC è un Centro diComando e Controllo per la gestione di crisi realizzatoin modo da essere ‘in sicurezza’ rispetto ad attacchiterroristici e ad eventi naturali estremi, dotato di fontidi energia autonome e di sistemi ditelecomunicazione. Coerentemente con l’evoluzionedegli scenari operativi (attacchi terroristici e disastrimeteoclimatici) un EOC opera sia durante una crisi chein ‘tempo di pace’. Le attività di un EOC sono: raccolta,analisi e ridistribuzione di informazioni; comando,controllo e coordinamento interagenzia delleoperazioni; predisposizione ed attivazione di piani dirisposta agli scenari. Per poter svolgere questi compitiun EOC dispone di sistemi di telecomunicazione, disistemi di Information Fusion/Common OperationalPicture, di sistemi di intelligence e di sistemi dicalltaking/dispatching. Il requisito più critico per unEOC è quello dell’interoperabilità tra i diversi Enticoinvolti nella gestione di una crisi. Ogni Ente ha,infatti, i suoi sistemi tecnologici (con i relativi formatidati) e le sue specifiche procedure operative. Quindi ilproblema è sia tecnologico che organizzativo.La GEOINT in un EOC è la componente di analisi deidati (e di integrazione degli stessi con modelli meteo edi simulazione): i dati dei satelliti per l’osservazionedella Terra e i dati cartografici devono essere integrati,secondo l’approccio della “Sensor Fusion”, constreaming di dati provenienti da sensori eterogenei(videocamere intelligenti, sensori perimetrali,radar).L’interoperabilità necessaria, visto che le sorgenti didati sono eterogenee, militari e civili, si ottienemediante standard condivisi. Nel caso specifico dei datigeografici, lo standard sono i web services OGC OpenGeospatial Consortium (WMS, WFS, WCS, etc).L’alternativa – non praticabile - sarebbe dicentralizzare tutti i dati cartografici civili in un unicogeodatabase. La conseguenza della sceltaarchitetturale di un’interoperabilità basata sui webservices OGC è che la componente cartografica delsottosistema di GEOINT – una Mappa Collaborativa -diviene SOA-based cioè, spesso, o un browser o unoSmart Client. Intergraph Corporation è stata la prima società nellastoria dell’IT a realizzare un sistema di Sala Operativaper Gestione Emergenze basato su un database

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geografico e dotato di interfaccia cartografica:Intergraph Computer-Aided Dispatch (I/CAD). Infatti,da oltre 40 anni, Intergraph realizza soluzioni softwarea standard industriale (COTS – Commercial Off-The-Shelf) nel settore dell’informazione geografica checostituiscono un riferimento a livello mondiale, intermini di efficienza ed affidabilità, per le saleoperative della pubblica sicurezza, dei vigili del fuoco,per l’emergenza sanitaria e per la protezione delleinfrastrutture critiche. Contemporaneamente Intergraph Corporation – sociofondatore dell’OGC - è presente nel settore dei sistemisoftware per la GEOINT. Attualmente la piattaformaIntergraph di GEOINT Exploitation è stata arricchita dalmodulo GeoMedia Motion Video Exploitation checonsente l’integrazione dei frames del videostreaming

degli UAV direttamente all’interno dell’ambiente GIS(2D e 3D). I frames sono elaborati con una tecnologiadi image analysis sviluppata da Intergraph incollaborazione con la NASA (tecnologia NASA VISAR).Non a caso, infine, Intergraph è il primo produttoreindustriale di sistemi Computer-Aided Dispatch adessere coinvolto nel progetto del U.S. Unified IncidentCommand and Decision Support (UICDS). Il progettoUICDS è stato lanciato dal Science and TechnologyDirectorate del U.S. Department of Homeland Security(prime contractor SAIC Science ApplicationsInternational Corporation) al fine di realizzareun’architettura interoperabile di information sharingmultigiurisdizione e multipiattaforma perincrementare le capacità di risposta rapida esituational awareness in caso di incidente rilevante.

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Dal rilievo mediante Laser ScannerTerrestre al Sistema InformativoGeografico di Impianti Industriali

E. Cartellino1, C. Pignatelli2,3, A. Piscitelli2, V.Bruno1, G. Mastronuzzi2,4

1LE.DE S.p.A. Società Armatoriale, Taranto, vincenzo.bruno@lede.it; elena.cartellino@lede.it

2Environmental Surveys S.r.l., Taranto,en.su@libero.it

3Geo Data Service s.r.l. Taranto

4LAGAT- TA Laboratorio GIS geo-Ambientale e diTelerilevamento di Taranto II Facoltà di Scienze MM, FF & NN, Università degli Studi “AldoMoro”, Bari, g.mastrozz@geo.uniba.it

Corresponding authors: c.pignatelli@geo.uniba.it

L’architettura degli impianti industriali comepiattaforme inshore e offshore, raffinerie, oleodotti egasdotti, impianti di stoccaggio, industrie chimiche,ecc., è sempre più complessa e articolata. Inparticolare, è molto difficile individuare le particoincidenti fra le infrastrutture esistenti e le nuoveproposte di installazione. Obiettivo di questo studio èproporre una metodologia di rilievo mediante LaserScanner Terrestre (LST), che permetta di rendereconsiderevolmente più semplice e velocel’acquisizione di tutti gli elementi di impiantiindustriali, seguita da una fase di post-processing incui si rende ‘intelligente’ il modello 3D, attribuendoin ambiente GIS le informazioni relative ad ognisingolo elemento dell’impianto (es. portata, velocitàdi flusso, tipo di pompa, ecc.) restituendole cosìall’utente finale con un’interfaccia graficainterrogabile, estremamente intuitiva ed efficace. Ilrilievo LST oltre a garantire una veloce ed accurataacquisizione di dati consente un rilievo completo inmodo da evitare il ritorno in situ, incrementando diconseguenza la sicurezza. Questo diventaestremamente importante in ambienti critici, dove ilLST può operare addirittura in remoto, medianteconnessione wireless. La metodologia è stata testatapresso un piccolo impianto industriale che si occupadel recupero e smaltimento di acque di sentina.Utilizzando un LST Leica Scan Station 2 sono stateeffettuate in situ 30 scansioni in modo da ottenerenuvole di punti 3D di ogni parte dell’impianto;successivamente è stata eseguita una fase di post-processing in cui le nuvole di punti ottenute sonostate ripulite di tutti gli outliers. Questa fase èproseguita con l’allineamento spaziale delle nubi(registrazione) in modo da ottenere l’intero modello3D dell’impianto. Utilizzando il software Cyclone,nello specifico (Plant Designer Tool) PDT denominatopiping, è stato ottenuto il render dell’impianto (omodello solido 3D che può essere osservato in infinitepanoramiche) della nube di punti finale; inoltre,Cyclone permette di estrapolare slices (o sezioni) al

fine di ottenere profili 2D molto dettagliati (su tuttele coppie di assi cartesiani XY, XZ, YZ) e le quotedell’impianto. Tutte queste piante e sezioni sonostate esportate in formato CAD (.dxf) ed importate inambiente GIS (ArcGIS) come shapefiles (puntuali,lineari ed areali). A ciascuno di questi sono stateattribuite in fase di editing una serie di informazionimediante databases opportunamente implementati,superando così tutti i limiti che la rappresentazionegrafica, se pur simbolica ed in scala, ha nel conteneredati correlati tra loro. Il prodotto finale di questametodologia riflette fedelmente la condizionedell’impianto al momento del rilievo e consente sia ilmonitoraggio di tutte le operazioni difunzionamento dell’impianto stesso e dei suoisottosistemi attraverso un’analisi spaziale, fisica etemporale dei parametri di interesse, chel’integrazione all’interno del GIS di nuoveinformazioni, procedendo sempre attraversoun’architettura logica adeguatamente progettata checonsenta di convergere dal generale al particolare eviceversa.

Possibili applicazioni potrebbero essere ad esempionella gestione e nel monitoraggio di tutte leinformazioni di carattere tecnico legate all’impiantoed ai suoi componenti con i relativi piani dimanutenzione ordinaria e straordinaria o nel supportodi sistemi di gestione integrata ambientale e dellaqualità per la valutazione tanto dei consumi quantodella produttività e dei rendimenti.

Figura 1. Nube di punti ottenuta da una scansione effettuatacon Scanstation 2 dell’impianto di trattamento di acque disentina di proprietà di Le.De. s.p.a., Taranto

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Applicazione di procedure diriconoscimento di aree percorse daincendi mediante datimultispettrali ad alta risoluzione

M. T. Melis, F. Dessì

Laboratorio TeleGIS, Università di Cagliarititimelis@unica.it

Lo studio intende proporre la metodologia adottataper la mappatura delle aree percorse da incendiomediante individuazione automatica da immaginimultispettrali SPOT. Il riconoscimento delle aree incendiate da datimultispettrali è stato ampiamente descritto eapplicato nei diversi contesti climatici e geografici incui il fenomeno degli incendi si è sviluppato in modoaltamente distruttivo. Le tecniche sviluppate hannoriguardato la possibilità di monitorare in real timel’evento permettendo di pianificare gli interventi e isensori utilizzati in questo campo, dovendopermettere una ripetitività di acquisizione elevata eessendo basati sul riconoscimento di anomalietermiche nelle immagini, posseggono una risoluzioneal suolo bassa; ma un ruolo forse più importante anchein termini di evidenziazione delle cause e di possibilitàdi proporre modelli di propagazione, è stato quellosvolto dagli studi per la perimetrazione delle areecolpite dal fuoco. In questo ambito l’evoluzione dellecaratteristiche tecniche dei sensori montati supiattaforme satellitari ha permesso di arrivare ad unadefinizione al suolo, che supportata da datimultispettrali, ha permesso di sviluppare algoritmi ingrado di riconoscere con estrema precisione i pixelinteressati dal fenomeno. Questo aspetto che da unlato ha favorito l’utilizzo di questi dati come baseoggettiva per la mappatura, di contro presenta moltepiù difficoltà nella discriminazione tra pixel “bruciati enon” se l’acquisizione avviene anche solo dopo pochesettimane. La scelta del dato di base sul qualeapplicare le procedure di analisi deve essere quindidettata dalle caratteristiche di acquisizione richieste edalle condizioni al contorno del fenomeno:

• necessità di pianificare un’acquisizione neitempi più brevi possibili;

• risoluzione geometrica e spettrale;• costi di acquisizione e swath.

Tra le variabili indicate, la prima costituisce ilprincipale limite che il fenomeno impone alla sceltadei dati e, come descritto di seguito, anche al risultatodelle analisi. Un’area incendiata viene riconosciuta daun sensore multispettrale poiché:

• nel visibile sono presenti le ceneri di colorescuro;

• nel vicino infrarosso si rileva l’assenza divegetazione rispetto all’intorno;

• nel’infrarosso medio si rileva una minorepercentuale d’acqua nella vegetazione;

• nel termico le aree bruciate di giorno appaionopiù calde.

Queste condizioni superficiali delle aree bruciate neltempo subiscono variazioni tanto più veloci quanto piùcambiano le condizioni climatiche e ambientali ingenerale. Alle nostre latitudini sono sufficienti le primepiogge di fine estate (per i fenomeni estivi, ma amaggior ragione per gli incendi invernali),generalmente di natura dilavante, perché si assista allaricrescita della vegetazione con la conseguentevariazione della risposta spettrale. Questo aspettodiscrimina quindi l’applicabilità di un metodo diriconoscimento automatico delle aree bruciate perquelle superfici che variano la loro copertura in tempirapidi e d’altra parte invita gli enti di competenza apianificare nei tempi le acquisizioni dei dati. Questo studio intende quindi evidenziare la totaleapplicabilità di un metodo automatico a quelle areeincendiate la cui tipologia di copertura è associabilealla classe bosco. Tra le diverse definizioni di bosco, inquesto lavoro viene adottata quella proposta dall’art. 2del Dlgs 18 maggio 2001, n. 227 : “…si consideranobosco i terreni coperti da vegetazione forestale arboreaassociata o meno a quella arbustiva di origine naturaleo artificiale, in qualsiasi stadio di sviluppo, i castagneti,le sugherete e la macchia mediterranea,…”. Allelatitudini dell’area mediterranea le aree boscatedurante l’estate presentano i massimi valori dibiomassa e sono quindi discriminabili dalle immaginimultispettrali sia per fotointerpretazione che mediantel’applicazione di algoritmi specifici.La metodologia presentata è stata applicata alleimmagini ad alta risoluzione SPOT5 multispettrali epancromatiche acquisite nel periodo immediatamentesuccessivo agli eventi, riguardanti l’intero territorioregionale della Sardegna. La fase difotointerpretazione è stata preceduta dallaelaborazione delle immagini per migliorarne ilcontrasto e il dettaglio geometrico (pan sharpening) inmodo da raggiungere una perimetrazione più precisadelle aree incendiate. Dato il comportamento dellearee incendiate nella regione dell’infrarosso, perl’interpretazione sono state utilizzate immagini incomposizione di bande 321 e 431, in grado di risaltarerispettivamente il contributo nell’infrarosso vicino emedio, lunghezze d’onda particolarmente sensibili allearee percorse da incendio. Le operazioni di fotointerpretazione e delimitazione sono state effettuatein ambiente GIS a una scala di 1:7500 in modo daottenere una cartografia delle aree percorse daincendio in scala 1:10000 per gli eventi dell’estate 2009per tutto il territorio regionale sardo.La soluzione tecnica adottata per il riconoscimentoautomatico delle aree bruciate è stata indirizzataall’applicazione di indici che utilizzassero le variabilispettrali che descrivono in modo completo ilfenomeno. In particolare sono stati scelti gli indici NBRe BAI, che sono basati sul riconoscimento delle areecoperte da cenere e di quelle aree in cui la vegetazionepresenta condizioni di stress idrico. La correzioneradiometrica dei dati è avvenuta tramite il serviziodisponibile on line del portale EO SSE (EarthObservation Service Support Environment) checonsente di convertire i digital number in unità fisichedi riflettanza al top dell’atmosfera (TOA), permettendol’applicazione delle trasformate in modo omogeneo su

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tutte le scene e consentendo quindi di costruire anchela base di dati per proposte di analisi multitemporale edi change detection.

L’applicazione di indici spettrali con la conseguentedefinizione di soglie è un processo descritto inbibliografia e applicato in contesti geografici etipologici in termini di coperture del suolo diversi. Lo

Le immagini riportate illustrano una delle aree in studio che copre un settore della Sardegna sud-occidentale. In alto è riportata unafotografia aerea acquisita nel luglio 2006 e in basso a sinistra la stessa area ripresa dallo SPOT5 nel settembre 2009. In giallo sono evidentii limiti della foto interpretazione, mentre il verde limita i pixel riconosciuti attraverso la procedura automatica.

studio che si propone ha portato alla definizione diuna metodologia che, se per le aree coperte da boscopuò essere considerata estremamente accurata, lasciaun ampio margine di discussione sulle aree coperte davegetazione erbacea nelle quali si sono avuti ointerventi dell’uomo (arature e ripuliture dellasuperficie) o dilavamento e ricrescita di vegetazione inseguito a piogge.

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L’ Atlante delle Biomasse ENEA

V. Motola1, T. Fazio2, A. Navarra2, M. Zotti2

1 ENEA Centro Ricerche Trisaiavincenzo.motola@enea.it2 Planetek Italia s.r.l., Barinavarra@planetek.it, zotti@planetek.it

Nell’ambito dell’Accordo di Programma “Attività diRicerca e Sviluppo di interesse generale per il sistemaelettrico nazionale” con il Ministero dello SviluppoEconomico, l’ENEA ha realizzato un Atlante on-lineper pubblicare le informazioni relative al potenzialeenergetico delle biomasse distribuite sul territorionazionale.Il portale cartografico è basato sulla tecnologiaERDAS APOLLO, scelta per condividere le cartografiepubblicate da server remoti (altri sistemi informativi)che adottano protocolli di scambio dati openstandard, e consentendo l’utilizzo delle mappe ancheall’interno di applicazioni GIS, leggendo i datidirettamente via internet.Il portale mette a disposizione ENEA un’intuitivainterfaccia di amministrazione per la pubblicazionedelle banche dati cartografiche, offrendo così lapossibilità di aggiornare continuamente l’archivio deidati disponibili in maniera facile e veloce. Grazie alletecnologie allo stato dell’arte offerte dalla suiteAPOLLO di ERDAS, l’Atlante delle Biomasse dell’ENEArende possibile la condivisione delle informazioniutilizzando formati “open standard”, che consentonodi superare molte barriere all’information sharing edi accedere così ai dati senza grossi vincoli dicarattere tecnico.Il GIS permette di gestire i database biomasse,elabora dati da telerilevamento satellitare, ormaisempre più usati nella diagnostica ambientale eagroforestale, usa dati raster e vettoriali, importa isempre più diffusi WMS (Web Map Server) comequelli del portale cartografico nazionale, consenteall’utente di produrre mappe tematiche. In definitivaun censimento delle biomasse su piattaformatecnologica WEB-GIS si è rivelato uno strumento perl’analisi, il supporto alle decisioni per la installazionee logistica degli impianti a Biomassa, nonché unostrumento di pianificazione e monitoraggio degliobiettivi europei e nazionali di politica energetica.

Portale WEB-GIS per la consultazione interattiva deidatiÈ stato realizzato un portale WEB dove sonovisualizzabili e scaricabili, in maniera interattiva e inmodalità WEB-GIS, le informazioni (tavole e mappetematiche) su potenzialità, distribuzione e tipologiadi biomassa. L’utilizzo del portale è semplice eintuitivo e non richiede nessun applicativo speciale,infatti è sufficiente disporre di un normale browserinternet (es. internet explorer, firefox).Non ci si ferma tuttavia alla pur utile visualizzazione

provinciale delle potenzialità delle biomasse: l’utenteavanzato può andare oltre le elaborazioni GIS giàcontenute dal sistema, e dal WEB-GIS può connettersiad altri server GIS per scaricare layer informativi,immagini e tematismi che, sovrapposti alleinformazioni già contenute, offrono una base dati piùcompleta e danno quindi la possibilità di fare analisiterritoriali sulle zone individuate dall’utente, ben piùcomplesse di quelle presenti per default nel sistema.Caratteristiche del sistema WebGISAl fine di implementare servizi web che fosserocompatibili con le specifiche OGC/ISO, è stataselezionata la piattaforma WebGIS basata su ERDASAPOLLO Server. Questa soluzione ha consentito dicatalogare e distribuire su web tutti i dati geospazialidel progetto tramite una interfaccia user-friendly.ERDAS APOLLO Server è stato inoltre scelto in vista difuture evoluzioni del sistema, in quanto consente lapubblicazione, la catalogazione e la fruizione di datigeospaziali, implementando le funzionalità di base diun’infrastruttura di dati territoriali. ERDAS APOLLOServer è infatti il modulo principale dell’architetturaAPOLLO della ERDAS: auto-sufficiente per soddisfare icasi d’uso attuali del progetto, potrà in futuro esserecompletato dagli altri moduli della Suite APOLLO persoddisfare i eventuali flussi di lavoro più sofisticati.

ERDAS APOLLO Server è stato prescelto in virtù dellapossibilità offerta di pubblicare dati in maniera sicura,impostandone lo stile, e catalogando dati vettoriali,immagini e terrain-data attraverso servizi webcompatibili OGC. In particolare, essendo ERDASAPOLLO Server basato nativamente su standard apertidell’Open Geospatial Consortium (OGC) el’International Standardization Organization (ISO),questo strumento si configura come una piattaformainteroperabile che consente all’ENEA di condividere ipropri dati sia internamente che con soggetti terzi,sfruttando servizi Web Map Service (WMS), WebFeature Service (WFS and WFS-T) e Web CoverageService (WCS), associati al supporto dei metadati neiformati GML 3 e ISO 19115/19139, consentendo cosìall’Atlante on-line delle Biomasse di comunicare conqualsiasi applicazione GIS o CAD che supporti questistandard.Inoltre è stata inserito come immagine di sfondo ilprodotto digital globe image connect serverapplication georiferita.

Figura 1. Interfaccia del portale WebGIS Atlante Biomassehttp://www.atlantebiomasse.enea.it

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La protezione e la gestionesostenibile dell’agro-ambiente inItalia: un sistema GIS per l’analisidi rischio e l’uso dei dati satellitari

L. Rossi, S. Paolini, M. Corsi, P. Tosi, G. Monaldi SIN srl, Roma

livio.rossi@sin.it

Obiettivi e introduzionePredisporre e ottenere una base territoriale GIS, alivello nazionale, per un’efficacie analisi di rischio suiproblemi e sul mancato rispetto delle BuoneCondizioni Agricole Ambientali -GAEC (GoodAgricultural Environmental Conditions) da parte degliagricoltori che ricevono i sussidi della CommissioneEU.La SIN srl, infatti nell’ambito dell’attività digestione/controllo dei sussidi agli agricoltori ed inottemperanza alle disposizioni EU, che sempre di piùmirano alla sostenibilità dell’ambiente rurale, hamesso a punto un sistema per la valutazione dellearee a rischio per tutto il territorio nazionale convalenza cartografica fino alla scala comunale. Irisultati ottenuti, in relazione ai vari standard GAECdefiniti da DGAgri/JRC e recepiti dall’Amministrazione Italiana, vengono aggiornati, messia confronto ed integrati con le domande di sussidiodegli agricoltori su tutti i comuni italiani.Dall’analisi cartografica derivata e dai risultati GIS siottengono anche i parametri per il necessariocampionamento e controllo annuale delle aree agro-ambientali. Le zone campione, così selezionate,unitamente ad una più alta concentrazione disuperficie agricola dichiarata hanno oggettivamenteun più alto rischio di possibile mancato rispetto dellenorme di sostenibilità ambientale. Il tutto èfinalizzato alla protezione del suolo, delle acque, almantenimento della biodiversità ed alla sostenibilitàdi tutto il comparto agricolo nazionale. Le aree a rischio selezionate annualmente, vengonoquindi ad ogni primavera riprese ed acquisite daisatelliti ad altissima ed alta risoluzione in modo multitemporale, per le necessarie verifiche agronomicheed ambientali. Un sistema di gestione integrataGeodata-warehouse consente inoltre visualizzazioniimmediate, statistiche, confronti incrociati edecisionali con tutte le informazioni immagazzinatenel Sistema Informativo SIAN (Sistema InformativoAgricolo Nazionale) di AGEA-MiPAAF.

Dati utilizzatiI dati utilizzati, sia che si tratti di file vettoriali, diimmagini satellitari o data-base alfanumerici sonostati raccolti presso le varie Amministrazioni, e quindisono da considerare come esistenti e ufficiali:

• Banca dati dichiarazioni di sussidio agricolo alivello comunale ventennale, da AGEA.

• Cartografia litologica a livello nazionale per ilriscontro delle aree a rischio frane/erosione, daISPRA-APAT- Servizio per la difesa del suolo.

• DEM a livello nazionale per il calcolo dellequote e delle pendenze, da missione spazialeSAR SRTM a 90m e da stereo coppie aeree a20m grid da SIN

• Perimetri delle aree Natura 2000, SIC e ZPS ezone rischio inquinamento Nitrati da Ministerodell’ Ambiente e Regioni.

• Superfici agricole a oliveti e a pascolo sulterritorio nazionale, da Corine LC 2000 e daSIAN

• Serie storiche di zone con abituale presenza dibruciatura estiva delle stoppie, da dati Landsat2004-2007, progetto AGRIT, Mipaaf.

• Banca dati meteo trentennale spazializzata sulterritorio nazionale con celle 10x10km da SIAN

• Ortofoto aeree e satellitari pancromatiche emulti spettrali e multi temporali ad altissimarisoluzione presenti nel sistema SIAN dal 1996ad oggi.

MetodologiaIl lavoro ha coinvolto diverse figure professionali,come esperti in: agricoltura, geologia, meteorologia,protezione ambientale e naturalmente intelerilevamento e GIS. Le principali fasi sono state le seguenti:

• tutti i layer e gli strati informativi reperiti sonostati resi congruenti tra loro e accorpati in classifinalizzate agli obiettivi (litotipi, classi di quotee pendenze diversificate, accorpamenti CorineLC, medie climatiche mensili pluriennali, ecc.);

• tutte le coperture sono state rigenerateadeguando i formati, le proiezioni e le unitàcartografiche in un unico sistema interconnesso;

• i vari contributi sono stati sovrapposti, incrociatie “pesati”, utilizzando diverse matrici, aseconda dell’obiettivo e della Normaambientale da considerare;

• sono state estratte le classi per singoloindicatore previsto dalla normativa e fornite learee di rischio sub provinciali su base comunale.

• è stato creato un sistema dinamico geodata-warehouse per poter visualizzare, confrontare esimulare i vari incroci possibili, per sintetizzareanche in modo sinottico la compresenza e leinterconnessioni degli elementi di rischioambientale su tutte le aree agricole nazionali

La validazione del sistema GIS è stata/viene effettuatautilizzando, sia dati satellitari VHR esistenti che glistessi esiti amministrativi delle violazioni alle normeGAEC riscontrate nel corso dei controlli aziendali inloco effettuati negli ultimi anni. Tale verifica ha datoottimi riscontri sull’affidabilità e accuratezza dellecartografie generate alla scala considerata.

RisultatiI risultati determinano il georiferimento cartografico,su base comunale e per tutta Italia, degli indici dirischio e l’ubicazione su dove andare ad acquisire idati satellitari per controllare e proteggere le areesensibili. Tali elementi consentono l’identificazione di:

• Indice di rischio di erosione e dissesto su aree

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agricole, a terrazzi e a pascolo (pendenza,litologia, serie climatiche)

• Indice di rischio di ristagni idrici su aree agricole(permeabilità, pendenza)

• Indice di rischio bruciatura di stoppie nonconsentita (analisi storica satellitare e %seminativo)

• Aree a rischio di olivicoltura in abbandono(quota, pendenza, vicinanza aree boschive intransizione)

• Superfici comunali interessate da Pascoli inrelazione alle varie morfologie

• Superfici comunali all’interno delle ZoneVulnerabili ai Nitrati (ZVN)

• Superfici comunali all’interno delle aree Natura2000 (Siti di Importanza Comunitaria e Zone diProtezione Speciale) per la conservazione degliuccelli selvatici e degli habitat naturali.

Tutte le zone definiscono le aree a rischio in modooggettivo, in quanto tutti i dati e le cartografietematiche di base utilizzate sono pubbliche,omogenee sul territorio e validate in sede nazionale ointernazionale. Le aree così definite forniscono, oltre ilivelli di rischio, anche le informazioni “localizzate”per le politiche rurali necessarie a: Mipaaf, assessorati

locali, centri di informativa agricola –CAA, perindirizzare un futuro sostenibile al comparto agricolonazionale ed europeo.

Conclusioni e sviluppiTutti i risultati georiferiti sono stati inquadrati emisurati a livello amministrativo, sia provinciale checomunale. Tutte le province e i comuni italiani sonostati così classificati e pesati, fornendo le aree a rischioe di conseguenza prioritarie per l’analisi telerilevata,sia satellitare che aerea a scala catastale. L’approcciogeodata warehouse sta inoltre fornendo l’opportunitàdi prendere decisioni immediate in modo sinottico edequilibrato.Il lavoro dimostra come si può arrivare a costruire unGIS nazionale a scala comunale di notevole ricaduta,sia economica che operativa, a partire unicamente dadati esistenti e disponibili.Nel 2010 SIN, in collaborazione con JRC staorganizzando nuovi test per affrontare e gestire inuovi requisiti di protezione agro-ambientale richiestidalla commissione EU, quali: paesaggi caratteristici(siepi, muretti, laghetti, alberi sparsi, ecc.), buffer divegetazione per proteggere i corsi idrici dainquinamenti, copertura erbacea invernale a finiprotettivi del suolo, con dati ottici e SAR.

Esempi di metodologia applicata e verifiche a posteriori sulla cartografia prodotta per il rischio erosione

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Reverse engineering etelerilevamento di impiantiindustriali

N. TanziImpes Engineering, Taranto

nico.tanzi@impeseng.it

Uno dei problemi più frequentemente riscontratinello sviluppo delle attività di ingegneriaimpiantistica, principalmente per quanto riguarda ilrevamping, il riattamento, il trasferimento o ladismissione di impianti esistenti è l’inadeguatezza,l’incompletezza, quando non addirittural’irreperibilità della documentazione di progettodell’impianto già realizzato. Ma, anche in presenza didocumentazione, questa, in un gran numero di casi,difetta di aggiornamento.Le cause prime sono molteplici (passaggi di proprietà,ristrutturazioni organizzative, prolungati periodi diinattività, riduzione di personale, abbattimento deicosti indiretti, mancata applicazione di procedure,mancata o insufficiente attività di revisione as-built,scarso coordinamento nelle fasi cruciali di vitadell’impianto, smarrimento o furto di documenti,distruzione accidentale e/o dolosa di archivi, fino adarrivare ai casi estremi di incidenti gravi, sabotaggi,azioni belliche …) ma riconducono tutte allamancata applicazione e mantenimento in costanza ditempo della gestione in “qualità” del flussodocumentale: cioè produzione, conservazione edaggiornamento.

Paradossalmente, l’innovazione tecnologica recente emeno recente ha aggravato, anziché risolvere,questo tipo di problemi, da un lato con ilperfezionarsi di tecniche di riproduzione (difficile –oggi – distinguere un originale cartaceo da una suacopia), ma soprattutto con il proliferare di supporti(microfilm, digitale), in cui ogni copia èindistinguibile dall’originale. Per giunta, tali supportisono a rapida obsolescenza. Si provi, ad esempio,oggi, a trovare un’unità nastri in bobina o un lettoredi Floppy Disc da 8”, oltre al software in grado diinterpretarne il formato.Inoltre, l’affermarsi di nuovi metodi e tecniche diprogettazione (CAD, Modellazione 3-D, SimulazioneVirtuale) rende di fatto poco o per nulla utilizzabili idisegni e le specifiche realizzati con tecnicheconvenzionali (disegni bidimensionali, disegni non inscala, semilavorati, fogli dati con spunte…), e questoindipendentemente dal supporto.Tutto ciò comporta il ridisegno parziale o totaledell’impianto oggetto dell’intervento di ingegneria,o, per utilizzare un termine più appropriato,l’ingegnerizzazione inversa dello stesso. Quiintervengono allora le tecniche più note come back-o reverse-engineering, che consentono, attraversol’esame dettagliato e il rilievo di forme, materiali,funzionalità e tecniche costruttive, di risalire al

progetto di un dispositivo, di una macchina o – più ingenerale – di un impianto industriale.Nel caso degli impianti, la fase fondamentale è ilrilievo dell’esistente, essenzialmente finalizzato a:

• Ricostruzione dimensionale e geometricaIdentificazione di componenti e materiali

• Qualificazione di dispositivi e macchinari(equipment)

È evidente che, qualora si possegga già il know-howdel tipo di impianto, e che quindi si sia in grado diricostruire rapidamente lo schema di processo,l’attività di rilievo ne risulta fondamentalmentealleggerita, in quanto “guidata” o “guidabile”.Per ovvi motivi di costi e tempi, la tendenza attuale èquella di spingere al massimo in direzionedell’automazione, anche nelle attività di rilievo. L’utilizzo combinato di tecniche di telerilevamentoradar satellitare o aereo, laser scanner, inabbinamento a quelle di cartografia numerica conappoggio di ortofoto di insieme e di dettaglio puòfornire soluzioni al problema a patto di predisporreregole e metodi per un adeguato sistema di raccoltaed elaborazione dati che sia strettamente finalizzato.

Scopo delle presenti note è quello di illustrarenel dettaglio le problematiche connesse alrilievo ed alla costituzione di un’adeguata bancadati che consenta l’ingegneria inversadell’impianto in esame. Parallelamente, diinnescare un confronto per future collaborazionitra ricercatori, utilizzatori e destinatari finali deiservizi di telerilevamento, con l’obiettivoprimario di predisporre una serie di procedurecodificate, specifiche tecniche e regole diesecuzione per l’ottimizzazione e lastandardizzazione delle attività ditelerilevamento e restituzione di impiantiindustriali – pilota.

Si insisterà in particolare su un determinato tipo diimpianto, a sviluppo prevalentemente planimetrico suunico livello, dagli schemi relativamente semplici, chepiù di altri si presta a tecniche di tele-rilevamento damedie-grandi distanze, come quelle aeree e satellitari.

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ERDAS per l’IntelligenceGeospaziale

M. Zotti, D. Laforenza Planetek Italia Srl, Bari

zotti@planetek.it - laforenza@planetek.it

Le informazioni geospaziali svolgono un ruoloessenziale nei processi decisionali e preparatori dellepolitiche per la sicurezza. Sia dal punto di vistamilitare che civile, sono un elemento chiave nelladeterminazione della consapevolezza delle situazioniin atto.

La disponibilità di risorse geoinformative on linerichiede, specialmente in ambiti applicativi complessidove il tempo può essere un fattore limitante, ladisponibilità di workflow elaborativi consolidati epreimpostati in grado di poter accedere, on-the-fly, adati, modelli spaziali predefiniti disponibili sulla rete.

Tali infrastrutture che consentono l’accesso dinamicoe permettono di disporre di informazioni relative aglioggetti di interesse devono avere le seguenticaratterisitche:

• essere basate su architetture software SOA ingrado di supportare l’uso di servizi Web pergarantire l’interoperabilità tra diversi sistemicosì da consentire l’utilizzo delle singoleapplicazioni come componenti del processo dibusiness e soddisfare le richieste degli utenti inmodo integrato e trasparente.

• essere basate su servizi Web conformi aglistandard OGC (Open Geospatial Consortium)per garantire la condivisione e interoperabilitàtra dati geospaziali superando i limiti geograficitra le varie infrastrutture tecnologiche econsentendo di produrre dati geospaziali avalore aggiunto, gestirli in maniera efficace,condividerli tra di loro, diffonderli sulla rete edare la possibilità di costruire analisi sui datistessi .

• poter gestire la fusione di dati acquisiti dapiattaforme eterogenee (dati ottici da sensoriaerei, satellitari, o radar);

• fornire strumenti per analisi ed estrazione diinformazioni dai dati geospaziali, pubblicazioneed accesso in tempo reale.

Tutto ciò dev’essere implementato in un frameworkdi conoscenza basato su standard di interscambio chesulla base delle specifiche utente possano essereintegrabili anche in una struttura enteprise giàpresente.Tale capacità è una prerogativa imprescindibile peruna attività di Intelligence Geospaziale nel complessomondo dell’informazione geografica che si muovesempre più verso la realizzazione di Infrastrutture diDati Spaziali.

Il problema del “Bounding Box”Una interpretazione del paradigma della GeospatialIntelligence è il “Bounding Box”.Un utente deve essere in grado, definendosemplicemente l’intervallo temporale e il perimetrodell’area di interesse su una mappa (Bounding Box),di scoprire ed elaborare tutte le informazionidisponibili per estrarre il contenuto informativo,indipendentente da dove sono fisicamente localizzatie logicamente organizzati i dati che utilizza perestrarre il contenuto informativo di proprio interesse.Per raggiungere questo obiettivo è indispensabile chetutta la catena del valore geospaziale sia stataimplementata in modo corretto e che le diverse fasiche la costituiscono siano tra di loro interconnesse inmodo da creare un unico workflow di lavoro.La suite completa dei prodotti ERDAS implementatutte le fasi tipiche del workflow geospaziale e risultaparticolarmente adatto alla implementazione diIntelligence Geospaziale a partire dalle immaginitelerilevate da aereo e da satellite.Grazie all’implementazione di Web Services standardOGC come il Web Processing Service chiunque puòaccedere via internet a dati e strumenti perl’elaborazione di questi dati, ed ottenere leinformazioni che gli servono, senza avere la necessitàdi disporre di alcun software desktop, senzanecessariamente essere uno specialista dell’imageprocessing e sftruttando le capacità elaborativemesse a disposizione dal server stesso.

I prodotti Erdas intervengono in tutte le 4 fasi dellacatena del valore dell’informazione geospaziale chesottende all’Intelligence Geospaziale - Author,Manage, Connect, Deliver - creando un unicoprocesso operativo.

AuthorERDAS IMAGINE: La soluzione desktop di authoringche consente agli utenti di utilizzare i dati grezzicatturati da una varietà di fonti di produzione deidati (ottico, Radar (SAR), e LiDAR) e assicura assicurauna gamma completa di strumenti per l’analisi deicambiamenti, l’estrazione automatica di feature,classificazione di specifici target, visualizzazioni eprocessamento fotogrammetrico. Inoltre attraverso lefunzionalità di model maker gli utenti possonoelaborare e creare modelli di elaborazione in formatoWPS su questi dati per essere utilizzati in numeroseapplicazioni, aumentando la versatilità e la capacitàdi ricavare informazioni a valore aggiunto. IMAGINEsupporta la visualizzazione 2D e 3D , e la generazionerapida e visualizzazione di mondi virtuali in 3D chepossono essere utilizzati per la pianificazione diattività di Intelligence Geospaziale e la gestione dellaconsapevolezza situazionale.

ManageERDAS APOLLO Professional. Quando il tempodiventa un fattore limitante, i servizi di IntelligenceGeospaziale devono fare affidamento su setdistribuiti di risorse di dati geospaziali, sparsiattraverso numerose agenzie, servizi, o strutture civilio militari. Reperire ed accedere a queste risorse cosìdistribuite con la certezza che i dati restituiti siano ipiù aggiornati possibile di investigare può diventareuna sfida insormontabile, al punto da spingere i

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responsabili e chi deve prendere le decisioni adoperare senza l’adeguata conoscenza operativa.Attraverso l’uso degli standard OGC, ERDAS APOLLOconsente di rintracciare, in maniera dinamica, archividi dati spaziali, e accedere ai dati stessi, lasciandoli lìdove sono, senza replicarli.

ConnectERDAS TITAN: uno strumento potente di socialnetworking spaziale che consente agli utenti di unaorganizzazione di condividere in tempo reale i propridati geospaziali con chiunque altro sia collegato alsuo stesso network, senza la necessità di trasferiregigabyte di dati generando volumi elevati di trafficodati. La possibilità di scoprire rapidamente evisualizzare cosa stanno facendo e quali datipossiedono i partner o collaboratori all’interno di unacomunità di interesse, ha un’importanza critica per l’Intelligence Geospaziale che deve risolvere situazionicritiche in tempi rapidi. TITAN è concepito perconsentire ad ogni singolo utente di costruire ilproprio mondo virtuale 3D e definire i livelli disicurezza nell’accesso a ciascun singolo dato che sivuol condividere, consentendo al tempo stesso achiunque all’interno dello stesso network di guardareil mondo dal suo stesso punto di vista, condividendoscenari e scambiando osservazioni in tempo reale, o

anche arricchendo i dati di altri utenti all’intero delloro contesto operativo definito dall’utente.

DeliverERDAS Image Web Server: è lo strumento chepermette di pubblicare su web immagini satellitari,ortofoto o cartografia raster in genere, senza doversipreoccupare della dimensione dei file. Poter disporredi uno strumento che permetta di distribuire insicurezza e più velocemente possibile agli utentiinteressati, i risultati dell’elaborazione in una attivitàdi Intelligence Geospaziale è fondamentale per lapianificazione delle attività di definizione dellaconsapevolezza situazionale.La strategia di diffusione dei dati geospaziali dellaERDAS include tecnologie basate sulla combinazionedi componenti desktop client web che possonoaccedere, tra gli altri, ai web services erogati daERDAS Image Web Server mediante i servizi ultraveloci ECWP e JPIP; inoltre client per palmari possonoin sicurezza sia visualizzare che modificare i dati neldatabase centrale. L’aspetto comune a tutte queste applicazioni è che gliutenti possono accedere agli stessi dati ed utilizzarli,indipendentemente dall’applicazione specifica chestanno utilizzando.