RILIEVO, MODELLAZIONE 3D E GIS

1_DESCRIZIONE

Il corso fornisce le conoscenze essenziali al modeling GIS utile alla rappresentazione ed alla analisi del territorio con particolari accenti sulle casistiche inerenti il corso di laurea. Sarà appreso come integrare nei modelli e con gli stumenti GIS (general purpose, 3D, WebGIS, e piattaforme Client Server) il dato spaziale nei formati più diffusi, il dato telerilevato e le acquisizioni da sensoristica UAV. Verrano mostrate inoltre tecniche di integrazione BIM e nuvole di punti, e tecniche di Real-time Tracking. Lo studente acquisirà poi le metodologie standard di analisi e geo-querying sul dato GIS e l’introduzione alle tecniche più avanzate di data mining con maggior riferimento agli algoritmi basati su AI.

Acquisizione di conoscenze su:

Il corso fornisce le conoscenze sulla creazione di sistemi GIS nella loro accezione general purpose, 3D e WebGIS, sugli speciali modelli per le strutture dati necessari a tali sistemi, sull’utilizzo dei prodotti software commerciali ed open source più industrialmente diffusi per la creazione e la fruizione di tali sistemi attraverso integrazione ed il processing di dati geografici multi source (classici, telerilevati, sensori UAV); ed attraverso il geo-queryng ed il data mining AI.

2_PROGRAMMA DEL CORSO

Introduzione ai GIS

Modeling, Layers e strutture dati – Sistemi di Riferimento – Rappresentazione dei layers su banche dati informatiche, Formati vettoriali e Raster.

Geoprocessing e tool GIS Desktop General purpose

Implementazione dei modelli, processamento, georeferenzazione, querying (GUI and where - sql), editing e import del dato attraverso QGIS ed ESRI ArcGIS Pro. Elaborazione e Geoprocessing geometrico multilayer. Matematica matriciale applicata ai Raster monobanda e multi banda (DEM, Remote Sensing, UAV).

Creazione di heatmap, metodi di downscaling, e vestizione grafica del dato. Elementi di python integrato nelle shell dei software GIS.

Implementazione dei GIS con RDBMS Spaziali.

Creazione di tabelle e viste GIS che implementino i modelli analoghi a quelli dei GIS general purpose. Introduzione a PostgreSQL-PostGIS, all’SQL ed alle sue estensioni spaziali. Geoprocessing, import ed export dati, modo standard e modo big data per i campionamenti UAV, storico Remote Sensing, punti di Real-time Tracking. Utilizzo in modalità Client Server PostGIS - QGIS con distribuzione dell’elaborazione tra questi. Acquisizione

Acquisizione dati – Formati - Preprocessamento

Elementi di fotogrammetria e fotointerpretazione. Metodi di rilievo fotogrammetrico (terrestre – aereo – UAV) per la restituzione di modelli 3D. Caratteristiche ed elaborazione di dati tele rilevati.

Pubblicazione del dato su Web – GIS 3D

Attraverso GeoServer pubblicazione dei dati su ambiente Web. Consumo degli stessi all’interno del Client Web 2D/3D Cesium. Rappresentazione dati BIM, nuvole di punti, Real-time Tracking.

Data mining – AI

Query postgis di data mining statistico su dati massivi. Introduzione alle Reti Neurali applicate a dataset Raster, metodi corretti per la creazione dei training set per tali sistemi.

3_RISULTATI ATTESI

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): I partecipanti acquisiranno una solida base di conoscenza nei campi, della modellazione 3D dei rilievi con metodi differenti e nell’utilizzo dei Web-GIS spazio-temporali integrati ed eventualmente in real-time.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding): Gli studenti saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite per la modellazione 3D da nuvole di punti e la gestione di sistemi web-GIS avanzati e strutturati.

Autonomia di giudizio (making judgements): Gli studenti svilupperanno la capacità di prendere decisioni autonome nell'ambito della gestione di modelli complessi da nuvole di punti e del GIS modeling.

Abilità comunicative (communication skills): Gli studenti acquisiranno competenze nella comunicazione efficace dei risultati derivanti dall’utilizzo di sistemi complessi WebGIS e l’intregrazione al loro interno dei diversi dati geomatici.

Capacità di apprendere (learning skills): Il corso fornirà agli studenti le basi per un apprendimento continuo nel campo della della modellazione GIS, integrazioni dati e gestione di nuvole di punti da diverse fonti di rilievo.

Ultimo aggiornamento: 23-11-2023

Dispense e materiali forniti dal docente.

Ultimo aggiornamento: 13-09-2023

Al fine di conseguire i risultati attesi per il programma del corso e la sperimentazione proposta, l’offerta didattica articolata nelle differenti attività persegue i seguenti:

-         Obiettivi formativi qualificanti: competenza nell’utilizzo degli strumenti per la modellazione 3D di rilievi da fonti diverse, la gestione e l’integrazione di nuvole di punti e la modellazione avanzata di sistemi web-GIS.

-         Obiettivi formativi specifici (con riferimento al tema del corso/laboratorio): Utilizzo di strumenti, metodi, algoritmi e software dedicati per raggiungere gli obiettivi formativi qualificanti.

Ultimo aggiornamento: 23-11-2023

Nessuno.

Ultimo aggiornamento: 13-09-2023

Lezioni frontali in aula ed esercitazioni applicative sui principali argomenti del corso.

Ultimo aggiornamento: 13-09-2023

Il ricevimento si terrà lunedì dalle 8:30 alle 11:00. Secondo le disponibilità del docente, ulteriori ricevimenti potranno essere fissati via email con un preavviso di almeno 2 giorni. Il ricevimento è sospeso dal 20 luglio al 10 settembre e dal 20 dicembre al 7 gennaio.

Ultimo aggiornamento: 23-11-2023

Discussione finale orale sulle tematiche trattate durante il corso.

Voto

 Descrittori

< 18 insufficiente

 Conoscenze frammentarie e superficiali dei contenuti, errori nell’applicare i concetti, esposizione carente

18 - 20

Conoscenze dei contenuti sufficienti ma generali, esposizione semplice, incertezze nell’applicazione di concetti teorici

21 - 23

Conoscenze dei contenuti appropriate ma non approfondite, capacità di applicare i concetti teorici, capacità di presentare i contenuti in modo semplice

24 - 25

Conoscenze dei contenuti appropriate ed ampie, discreta capacità di applicazione delle conoscenze, capacità di presentare i contenuti in modo articolato.

26 - 27

Conoscenze dei contenuti precise e complete, buona capacità di applicare le conoscenze, capacità di analisi, esposizione chiara e corretta

28 - 29

Conoscenze dei contenuti ampie, complete ed approfondite, buona applicazione dei contenuti, buona capacità di analisi e di sintesi, esposizione sicura e corretta,

30

30 e lode

Conoscenze dei contenuti molto ampie, complete ed approfondite, capacità ben consolidata di applicare i contenuti, ottima capacità di analisi, di sintesi e di collegamenti interdisciplinari, padronanza di esposizione.

Ultimo aggiornamento: 23-11-2023

Fornire conoscenze per:

Goal 7.

Contribuire a espandere l'infrastruttura e aggiornare la tecnologia per la fornitura di servizi energetici moderni e sostenibili per tutti i paesi in via di sviluppo, in particolare per i paesi meno sviluppati, i piccoli Stati insulari, e per i paesi in via di sviluppo senza sbocco sul mare, in accordo con i loro rispettivi programmi di sostegno.

Goal 9.

Contribuire ad aumentare significativamente l'accesso alle tecnologie dell'informazione e della comunicazione e sforzarsi di fornire un accesso universale e a basso costo a Internet nei paesi meno sviluppati.

Goal 11.

Contribuire a sostenere i paesi meno sviluppati, anche attraverso l'assistenza tecnica e finanziaria, nella costruzione di edifici sostenibili e resilienti che utilizzino materiali locali.

Goal 12.

Sostenere i paesi in via di sviluppo a rafforzare la loro capacità scientifica e tecnologica in modo da andare verso modelli più sostenibili di consumo e di produzione.

Goal 13.

Contribuire a promuovere meccanismi per aumentare la capacità di una efficace pianificazione e gestione connesse al cambiamento climatico nei paesi meno sviluppati e nei piccoli Stati insulari in via di sviluppo concentrandosi, tra l’altro, sulle donne, i giovani e le comunità locali ed emarginate.

Goal 16

Promuovere e far rispettare le leggi e le politiche non discriminatorie per lo sviluppo sostenibile.

Goal 17

Promuovere lo sviluppo, il trasferimento, la disseminazione e la diffusione di tecnologie ecocompatibili ai paesi in via di sviluppo a condizioni favorevoli, anche a condizioni agevolate e preferenziali, come reciprocamente concordato.

Ultimo aggiornamento: 23-11-2023