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Sistemi Informativi Geografici per la gestione e il monitoraggio del territorio

Gruppo di lavoro: Andrea Dessì, Antonio Pala, Giannina Sanna, Giuseppina Vacca, Enrica Vecchi

Il monitoraggio del territorio comprende un insieme di tecniche e sistemi utili a valutare l’evoluzione dei fenomeni ambientali nel tempo.

In questo contesto, la Geomatica fornisce le basi per una corretta georeferenziazione dei dati acquisiti e consente analisi comparative su diverse scale temporali. Questo aspetto assume particolare rilevanza alla luce della crescente diffusione degli OpenData spaziali, resi disponibili da enti pubblici, amministrazioni locali, agenzie territoriali e istituti di ricerca.

L’integrazione di questi dati è resa possibile dai Sistemi Informativi Geografici (GIS), strumenti in continua evoluzione che offrono avanzate funzionalità di visualizzazione, elaborazione e analisi.

Nonostante le ampie potenzialità e possibili applicazioni dei GIS, un uso efficace richiede una solida padronanza dei sistemi di riferimento, poiché una gestione impropria potrebbe compromettere l’accuratezza delle analisi.

Inoltre, la versatilità dei Sistemi Informativi Geografici consente la gestione di dati geomatici acquisiti attraverso diverse tecnologie, come i sistemi GNSS, la fotogrammetria aerea e da drone, e le immagini satellitari, supportando sia formati vettoriali che raster. Grazie a questa interoperabilità, i prodotti della Geomatica possono essere integrati con dati preesistenti per condurre analisi ed elaborazioni più approfondite.

Tra le attività sviluppate dal Gruppo di Lavoro rientrano diverse analisi sull’evoluzione del territorio nel lungo periodo, sfruttando dati storici pubblicamente disponibili e serie temporali di immagini satellitari opportunamente georeferenziate.

Altri studi mirano alla creazione di mappe integrate e multidisciplinari, che permettono di analizzare il territorio non solo dal punto di vista metrico, ma anche considerando altri parametri correlati alla posizione spaziale. Infine, sfruttando le potenzialità del GIS nella creazione di database dinamici e aggiornabili, sono state generate mappe di rischio e multi-rischio, attraverso procedure semiautomatiche basate su diverse tipologie di dati spaziali e non.

GIS per il monitoraggio e l’analisi di siti contaminati

L’immagine mostra il Modello Digitale di Superficie (DSM) del sito oggetto di studio (a) e il risultato dell’operazione di clustering eseguita sulle singole piante (b). In particolare, la mappa di destra mostra il Canopy Height Model (CHM) e l’estrazione dei valori di altezza di ogni singola pianta.
L’immagine mostra le mappe dei parametri indicativi dello stato di salute delle piante importate in ambiente GIS. A sinistra (a) la mappa di NDVI (Normalized Differenced Vegetation Index), che descrive il vigore della vegetazione, a destra (b) il GNDVI (Green-NDVI) che può essere utilizzato per identificare la presenza di acqua, umidità e assorbimento di azoto.  
La mappa mostra la suddivisione delle piante in base alla specie, dove la geolocalizzazione è stata garantita dall’esecuzione di un rilievo GNSS.
La mappa dei valori di resistività illustrata nell’immagine mostra infine le potenzialità del GIS nell’integrazione di dati multidisciplinari provenienti da fonti e analisi di diverso tipo. In questo caso il dato illustrato proviene da specifiche indagini geofisiche.

Un’applicazione significativa dei Sistemi Informativi Geografici (GIS) nell’ambito delle analisi ambientali multidisciplinari è rappresentata dal progetto CARMA (Tecnologie di CARatterizzazione, Monitoraggio e Analisi per il ripristino e la bonifica).

Questo progetto, sviluppato in collaborazione con la ditta EcoSerdiana S.p.A. e finanziato da Sardegna Ricerche, si propone di integrare dati provenienti da analisi chimiche, geofisiche e geomatiche all’interno di un unico database, capace di fornire indicazioni sullo stato di salute delle piante.

Il caso di studio riguarda la bonifica di un sito contaminato attraverso l’utilizzo di ammendanti e la piantagione di diverse specie vegetali, al fine di valutare l’impatto della bonifica sulla loro salute. L’impiego del GIS ha permesso di combinare dati qualitativi e quantitativi, associandoli all’interno di una mappa integrata grazie alla loro corretta georeferenziazione.

Inoltre, i tool disponibili in ambiente GIS sono stati sfruttati per eseguire analisi mirate, tra cui l’isolamento delle aree vegetate a partire da dati acquisiti in situ. La georeferenziazione delle informazioni si è rivelata cruciale per la costruzione di una mappa dettagliata, in cui a ogni pianta sono associati i propri parametri.

Questa mappa costituisce la base per ulteriori analisi, facilitando la ricerca di correlazioni tra i fattori di crescita, lo stato chimico e geofisico delle piante. Inoltre, rappresenta uno strumento fondamentale per individuare indicatori in grado di offrire una visione completa e approfondita degli aspetti analizzati.

Monitoraggio dell’erosione costiera

La mappa in figura mostra il risultato dell’analisi deell’evoluzione temporale della linea di riva della spiaggia di Giorgino, a Cagliari.
La mappa in figura mostra le posizioni dei punti acquisiti con strumentazione GNSS e utilizzati ai fini di una corretta georeferenziazione delle immagini satellitari utilizzate per l’estrazione delle linee di riva.
A partire dalle linee di riva relative a epoche differenti, si ricostruisce la variazione nel tempo considerando le intersezioni tra ogni linea e transetti definiti in direzione cross-shore.
Il caso in figura riguarda invece l’analisi dell’evoluzione della linea di riva di tutta la costa dell’Emilia-Romagna tra il 1984 e il 2023
Dai dati elaborati in ambiente GIS si possono ottenere grafici che rappresentano i profili di spiaggia, ossia l’andamento della quota e della profondità del fondale in funzione della distanza progressiva verso mare. Tali grafici sono essenziali per identificare eventuali situazioni di accumulo o erosione di materiale.

I sistemi GIS permettono di analizzare dati provenienti da diverse tecnologie, comprese le immagini satellitari.

In ambito costiero, l’uso di immagini satellitari rappresenta un’alternativa efficace alla raccolta di dati in situ, soprattutto laddove sia necessaria un’elevata frequenza di rilievi per il monitoraggio di fenomeni erosivi. Inoltre, grazie alla disponibilità di serie storiche accessibili dagli archivi dedicati, questa fonte di dati offre il vantaggio di consentire analisi pregresse su intervalli temporali anche molto estesi.

Nel quadro di una convenzione tra il gruppo di ricerca e l’Autorità di Sistema Portuale del Mare di Sardegna, è stato condotto uno studio sull’evoluzione della linea di costa della spiaggia di Giorgino (Cagliari) nel periodo 2020-2023. L’interesse per questa analisi è nato a seguito dell’apertura di un varco nella diga che costeggia la spiaggia di Giorgino, avvenuta tra novembre e dicembre 2022, un intervento potenzialmente in grado di influenzare la dinamica costiera.

Tutte le elaborazioni necessarie all’analisi dell’evoluzione della costa sono state realizzate in ambiente GIS, partendo dalla georeferenziazione delle immagini satellitari tramite coordinate rilevate ad hoc durante una campagna di acquisizioni GNSS, fino alla digitalizzazione della linea di riva su ogni immagine. Successivamente, sono state applicate procedure automatiche per la generazione di transetti cross-shore, utilizzati come riferimento per il calcolo della variazione della linea di riva nel tempo.

Opendata per lo studio dell’evoluzione di territori a rischio

L’immagine in figura mostra la mappa Multi-rischio dei monumenti nuragici e pre-nuragici della Sardegna, secondo la classificazione a 5 livelli da Very Low (VH) a Very High (VH). Questa mappa è stata realizzata nell’ambito del Progetto Return.
L’immagine in figura mostra la mappa Multi-rischio aggregata per comuni della Sardegna, secondo la classificazione a 5 livelli da Very Low (VH) a Very High (VH). Questa mappa è stata realizzata nell’ambito del Progetto Return.
La mappa in figura mostra il valore di un indice definito in ambiente GIS, in grado di descrivere il grado di monitorabilità delle aree di frana dell’Emilia-Romagna con l’utilizzo di sistemi radar da satellite (SAR).
Confronto tra Ortofoto del 2022 disponibile sul Geoportale della Regione Sardegna e Ortofoto del 2025 ottenuta come prodotto dell’elaborazione dei dati aerofotogrammetrici di drone.

La diffusione degli Open Data spaziali è strettamente legata alla crescente adozione degli strumenti GIS, che oggi trovano applicazione in svariati settori. Partendo dall’analisi di cartografie e ortofoto storiche disponibili pubblicamente, una recente ricerca ha integrato questi dati con rilievi in situ per studiare l’evoluzione nel tempo di un territorio a rischio.

Il caso di studio scelto è Gairo Vecchio, nel centro della Sardegna, un’area caratterizzata da una lunga storia di dissesti ambientali che ne hanno modificato profondamente la morfologia. In contesti come questo, tali analisi sono fondamentali per individuare trend di variazione del territorio e fornire informazioni cruciali per una gestione più efficace e consapevole dell’area.

Anche in questo caso, l’utilizzo del GIS è stato centrale per la rielaborazione dei dati pubblici, consentendo la produzione di mappe specifiche rappresentanti parametri descrittivi del terreno e l’integrazione di dati ottenuti tramite diverse tecniche geomatiche. L’ampia gamma di dati raccolti ha permesso di condurre osservazioni visive dettagliate, successivamente confermate da analisi quantitative basate sull’allineamento delle diverse fonti di dati secondo un sistema di riferimento comune.

L’utilizzo di dati pubblici può essere valorizzato per la creazione di database complessi e la produzione di mappe multi-rischio. Questo approccio è stato applicato nel progetto RETURN (Multi-Risk Science for Resilient Communities under a Changing Climate), focalizzato sulla realizzazione di mappe multi-rischio relative ai beni pre-Nuragici e Nuragici della Sardegna.

L’integrazione di database preesistenti è stata gestita in modo efficiente all’interno di un ambiente GIS, consentendo la corretta geolocalizzazione dei siti, aspetto cruciale per un’analisi di questo tipo. Disponendo di valutazioni specifiche sui fattori di vulnerabilità, sono state acquisite mappe ufficiali del rischio, da cui sono stati estratti i valori corrispondenti alla posizione di ciascun monumento.

L’uso del GIS ha permesso non solo l’associazione automatica di nuovi campi basati sulle caratteristiche di ogni bene, ma anche un’analisi approfondita per la determinazione dei materiali in situ, utilizzando un criterio di prossimità implementato tramite una procedura GIS-Python automatizzata.

Infine, la combinazione tra vulnerabilità e fattori di rischio è stata elaborata automaticamente grazie alla struttura organizzata del database, facilitando la visualizzazione dei livelli di rischio e multi-rischio attraverso mappe con differenti scale cromatiche.

Riferimenti bibliografici

1. Vacca, G., & Vecchi, E. (2024). UAV photogrammetric surveys for tree height estimation. Drones, 8(3), 106. https://www.ecoserdiana.com/servizi/progetti-di-ricerca.html

2. Vecchi, E., Tavasci, L., Giorgini, E., & Gandolfi, S. (2024). A Priori Estimation of Radar Satellite Interferometry’s Sensitivity for Landslide Monitoring in the Italian Emilia-Romagna Region. Remote Sensing, 16(14), 2562.

3. De Montis, S., Dessì, A., Puggioni, A., Secchi, F., Vacca, G., Vecchi, E., … & Zaru, N. (2024, July). Integration of Geomatic, Geophysical and Chemical Data in a GIS Environment for Monitoring Contaminated Soils. In International Conference on Computational Science and Its Applications (pp. 351-368). Cham: Springer Nature Switzerland

4. Vecchi, E., Tavasci, L., De Nigris, N., & Gandolfi, S. (2021). GNSS and photogrammetric UAV derived data for coastal monitoring: A case of study in Emilia-Romagna, Italy. Journal of Marine Science and Engineering, 9(11), 1194.5

5. Vecchi, E., Aguzzi, M., Albertazzi, C., De Nigris, N., Gandolfi, S., Morelli, M., & Tavasci, L. (2020). Third beach nourishment project with submarine sands along Emilia-Romagna coast: Geomatic methods and first monitoring results. Rendiconti Lincei. Scienze Fisiche e Naturali, 31, 79-88.