{"id":8680,"date":"2025-04-11T12:20:40","date_gmt":"2025-04-11T10:20:40","guid":{"rendered":"https:\/\/sites.unica.it\/pip\/?p=8680"},"modified":"2025-05-12T11:17:37","modified_gmt":"2025-05-12T09:17:37","slug":"sistemi-informativi-geografici-per-la-gestione-e-il-monitoraggio-del-territorio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sites.unica.it\/pip\/2025\/04\/11\/sistemi-informativi-geografici-per-la-gestione-e-il-monitoraggio-del-territorio\/","title":{"rendered":"Sistemi Informativi Geografici per la gestione e il monitoraggio del territorio"},"content":{"rendered":"\n
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Sistemi Informativi Geografici per la gestione e il monitoraggio del territorio<\/h3>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Gruppo di lavoro:<\/strong> Andrea Dess\u00ec, Antonio Pala, Giannina Sanna, Giuseppina Vacca, Enrica Vecchi<\/p>\n\n\n\n

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Il monitoraggio del territorio comprende un insieme di tecniche e sistemi utili a valutare l\u2019evoluzione dei fenomeni ambientali nel tempo.<\/p>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019integrazione di questi dati \u00e8 resa possibile dai Sistemi Informativi Geografici (GIS), strumenti in continua evoluzione che offrono avanzate funzionalit\u00e0 di visualizzazione, elaborazione e analisi.<\/p>\n\n\n\n

Nonostante le ampie potenzialit\u00e0 e possibili applicazioni dei GIS, un uso efficace richiede una solida padronanza dei sistemi di riferimento, poich\u00e9 una gestione impropria potrebbe compromettere l’accuratezza delle analisi.<\/p>\n\n\n\n

Inoltre, la versatilit\u00e0 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 interoperabilit\u00e0, i prodotti della Geomatica possono essere integrati con dati preesistenti per condurre analisi ed elaborazioni pi\u00f9 approfondite.<\/p>\n\n\n\n

Tra le attivit\u00e0 sviluppate dal Gruppo di Lavoro rientrano diverse analisi sull\u2019evoluzione del territorio nel lungo periodo, sfruttando dati storici pubblicamente disponibili e serie temporali di immagini satellitari opportunamente georeferenziate. <\/p>\n\n\n\n

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 potenzialit\u00e0 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.<\/p>\n\n\n\n

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GIS per il monitoraggio e l\u2019analisi di siti contaminati<\/h4>\n\n\n\n
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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.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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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 pu\u00f2 essere utilizzato per identificare la presenza di acqua, umidit\u00e0 e assorbimento di azoto.  <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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La mappa mostra la suddivisione delle piante in base alla specie, dove la geolocalizzazione \u00e8 stata garantita dall’esecuzione di un rilievo GNSS.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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La mappa dei valori di resistivit\u00e0 illustrata nell’immagine mostra infine le potenzialit\u00e0 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.<\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

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Un’applicazione significativa dei Sistemi Informativi Geografici (GIS) nell\u2019ambito delle analisi ambientali multidisciplinari \u00e8 rappresentata dal progetto CARMA (Tecnologie di CARatterizzazione, Monitoraggio e Analisi per il ripristino e la bonifica). <\/p>\n\n\n\n

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. <\/p>\n\n\n\n

Il caso di studio riguarda la bonifica di un sito contaminato attraverso l\u2019utilizzo di ammendanti e la piantagione di diverse specie vegetali, al fine di valutare l\u2019impatto della bonifica sulla loro salute. L\u2019impiego del GIS ha permesso di combinare dati qualitativi e quantitativi, associandoli all\u2019interno di una mappa integrata grazie alla loro corretta georeferenziazione. <\/p>\n\n\n\n

Inoltre, i tool disponibili in ambiente GIS sono stati sfruttati per eseguire analisi mirate, tra cui l\u2019isolamento delle aree vegetate a partire da dati acquisiti in situ. La georeferenziazione delle informazioni si \u00e8 rivelata cruciale per la costruzione di una mappa dettagliata, in cui a ogni pianta sono associati i propri parametri. <\/p>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

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Monitoraggio dell\u2019erosione costiera<\/h4>\n\n\n\n
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La mappa in figura mostra il risultato dell’analisi deell’evoluzione temporale della linea di riva della spiaggia di Giorgino, a Cagliari.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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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.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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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.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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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<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Dai dati elaborati in ambiente GIS si possono ottenere grafici che rappresentano i profili di spiaggia, ossia l’andamento della quota e della profondit\u00e0 del fondale in funzione della distanza progressiva verso mare. Tali grafici sono essenziali per identificare eventuali situazioni di accumulo o erosione di materiale.<\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

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I sistemi GIS permettono di analizzare dati provenienti da diverse tecnologie, comprese le immagini satellitari. <\/p>\n\n\n\n

In ambito costiero, l\u2019uso di immagini satellitari rappresenta un\u2019alternativa efficace alla raccolta di dati in situ, soprattutto laddove sia necessaria un\u2019elevata frequenza di rilievi per il monitoraggio di fenomeni erosivi. Inoltre, grazie alla disponibilit\u00e0 di serie storiche accessibili dagli archivi dedicati, questa fonte di dati offre il vantaggio di consentire analisi pregresse su intervalli temporali anche molto estesi. <\/p>\n\n\n\n

Nel quadro di una convenzione tra il gruppo di ricerca e l\u2019Autorit\u00e0 di Sistema Portuale del Mare di Sardegna, \u00e8 stato condotto uno studio sull\u2019evoluzione della linea di costa della spiaggia di Giorgino (Cagliari) nel periodo 2020-2023. L\u2019interesse per questa analisi \u00e8 nato a seguito dell\u2019apertura 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. <\/p>\n\n\n\n

Tutte le elaborazioni necessarie all\u2019analisi dell\u2019evoluzione 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.<\/p>\n\n\n\n

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Opendata per lo studio dell\u2019evoluzione di territori a rischio<\/h4>\n\n\n\n
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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 \u00e8 stata realizzata nell’ambito del Progetto Return.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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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 \u00e8 stata realizzata nell’ambito del Progetto Return.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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La mappa in figura mostra il valore di un indice definito in ambiente GIS, in grado di descrivere il grado di monitorabilit\u00e0 delle aree di frana dell’Emilia-Romagna con l’utilizzo di sistemi radar da satellite (SAR).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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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.<\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

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La diffusione degli Open Data spaziali \u00e8 strettamente legata alla crescente adozione degli strumenti GIS, che oggi trovano applicazione in svariati settori. Partendo dall\u2019analisi di cartografie e ortofoto storiche disponibili pubblicamente, una recente ricerca ha integrato questi dati con rilievi in situ per studiare l\u2019evoluzione nel tempo di un territorio a rischio. <\/p>\n\n\n\n

Il caso di studio scelto \u00e8 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 pi\u00f9 efficace e consapevole dell\u2019area. <\/p>\n\n\n\n

Anche in questo caso, l\u2019utilizzo del GIS \u00e8 stato centrale per la rielaborazione dei dati pubblici, consentendo la produzione di mappe specifiche rappresentanti parametri descrittivi del terreno e l\u2019integrazione di dati ottenuti tramite diverse tecniche geomatiche. L\u2019ampia gamma di dati raccolti ha permesso di condurre osservazioni visive dettagliate, successivamente confermate da analisi quantitative basate sull\u2019allineamento delle diverse fonti di dati secondo un sistema di riferimento comune. <\/p>\n\n\n\n

L\u2019utilizzo di dati pubblici pu\u00f2 essere valorizzato per la creazione di database complessi e la produzione di mappe multi-rischio. Questo approccio \u00e8 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.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019integrazione di database preesistenti \u00e8 stata gestita in modo efficiente all\u2019interno di un ambiente GIS, consentendo la corretta geolocalizzazione dei siti, aspetto cruciale per un\u2019analisi di questo tipo. Disponendo di valutazioni specifiche sui fattori di vulnerabilit\u00e0, sono state acquisite mappe ufficiali del rischio, da cui sono stati estratti i valori corrispondenti alla posizione di ciascun monumento. <\/p>\n\n\n\n

L\u2019uso del GIS ha permesso non solo l\u2019associazione automatica di nuovi campi basati sulle caratteristiche di ogni bene, ma anche un\u2019analisi approfondita per la determinazione dei materiali in situ, utilizzando un criterio di prossimit\u00e0 implementato tramite una procedura GIS-Python automatizzata.<\/p>\n\n\n\n

Infine, la combinazione tra vulnerabilit\u00e0 e fattori di rischio \u00e8 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.<\/p>\n\n\n\n

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Riferimenti bibliografici<\/h4>\n\n\n\n

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<\/p>\n\n\n\n

2. Vecchi, E., Tavasci, L., Giorgini, E., & Gandolfi, S. (2024). A Priori Estimation of Radar Satellite Interferometry\u2019s Sensitivity for Landslide Monitoring in the Italian Emilia-Romagna Region. Remote Sensing, 16(14), 2562.<\/p>\n\n\n\n

3. De Montis, S., Dess\u00ec, A., Puggioni, A., Secchi, F., Vacca, G., Vecchi, E., \u2026 & 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<\/p>\n\n\n\n

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<\/p>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

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