Tecnologie, Territorio, Smartness

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Fino alla fine degli anni '80 un urbanista che cercava di supportare dei ragionamenti di piano con l'informatica riusciva ad ottenere, nel migliore dei casi, qualche dato statistico sulla popolazione. Con il trascorrere degli anni si è assistito ad un incremento dell'utilizzo delle tecnologie per la costruzione dei quadri conoscitivi a supporto del processo di piano, fino a raggiungere l'attuale Information Explosion Era.
Il contenuto dell'intervento si baserà su aspetti teorici ed applicativi a partire dall'esperienza di Ian McHarg fino all'ultima "moda" delle Smart Cities.

Introduzione
Andreina Maahsen-Milan
Università di Bologna

Tecnologie, Territorio, Smartness
Beniamino Murgante
Università della Basilicata

Facoltà Ingegneria Edile di Ravenna - Università di Bologna
Via Tombesi dall'Ova 55, 48121 Ravenna

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Tecnologie, Territorio, Smartness

  1. 1. Lectio|4 Tecnologie, Territorio, Smartness Beniamino Murgante Università degli Studi della Basilicata, beniamino.murgante@unibas.it http://www.unibas.it/utenti/murgante/Benny.html 20.03.2013
  2. 2. My books
  3. 3. My books
  4. 4. Other books and special issues   Analysing, Modelling and Visualizing Spatial Environmental Data NeoGeography and WikiPlanning"
  5. 5. Network co-founder
  6. 6. Network co-founder
  7. 7. Network co-founder
  8. 8. Network co-founder
  9. 9. Network co-founder 3,700 Members 
  10. 10. Network co-founder 2,700 Members 
  11. 11. Ian McHarg History of GIS 1969
  12. 12. History of GIS 1969 Physiographic obstructions Social aspects
  13. 13. History of GIS 1969 Physiographic obstructions
  14. 14. Density of scattered settlements in 1987 and 2004 (flats/hectare) Density 1987 Density 2004 Density
  15. 15. Areas which have Kernel density included between 1 and 18 flats/hectare
  16. 16. The Moran index is able to specify if an event is clustered, scattered or with a random distribution. It has been calculated 1. by means of the inverse distance method considering data in two different periods, 1987 and 2004, to evaluate the variation of scattered rate of settlements. The following values have been achieved: Moran Index at 1987: I1987 = 0.0698; Moran Index at 2004: I2004 = 0.0722. 2. by means of the fixed distance band: 1600m The following values have been achieved: Moran Index at 1987: I1987 = 0.458; Moran Index at 2004: I2004 = 0.677.
  17. 17. G function by Getis and Ord (1992) Class Autocorrelation G’ no correlation Negative autocorrelation -1.3 ÷ - 2 -6.3 ÷ 1 1 low Positive autocorrelation among lower bounds -1.3 ÷ - 2 2 medium-low Positive autocorrelation among medium-low bounds -2 ÷ - 4 3 medium Positive autocorrelation among medium bounds -4 ÷ - 6.3 1 high Positive autocorrelation among high bounds 1 ÷ 11.9 Class Autocorrelation LISA no correlation Negative autocorrelation -106,9 ÷ 0 1 low Positive autocorrelation among lower bounds 0 ÷ 14 2 medium-low Positive autocorrelation among medium-low bounds 14 ÷ 28 3 medium Positive autocorrelation among medium bounds 28 ÷ 54 1 high Positive autocorrelation among high bounds 54 ÷ 84.7 Local Indicator of Spatial Association (Anselin, 1995)
  18. 18. LISA & Getis and Ord’s G
  19. 19. Clusters localization with the Getis and Ord function
  20. 20. Clusters localization with the Getis and Ord function
  21. 21. Clusters localization with the Getis and Ord function
  22. 22. Clusters localization with the Getis and Ord function
  23. 23. Clusters localization with the Getis and Ord function
  24. 24. Scheme of the land suitability procedure for the location of Peri-urban fringe
  25. 25. Dimension of suitable areas
  26. 26. Periurban fringe after the land suitability procedure (magenta)
  27. 27. Analisi su GRID a partire da dati 3D A partire da un TIN o un DEM è possibile effettuare numerosi tipi di analisi di superficie che comprendono: •l’interpolazione di curve di livello (Contour), • l’analisi delle pendenze (Slope), •l’esposizione (Aspect), •l’illuminazione dei versanti (Hillshade), Hillshade Aspect Slope
  28. 28. Analisi di visibilità L’analisi viewshed identifica le celle in un raster input che possono essere viste da uno o più punti di osservazione o da linee (in quest’ultimo caso i nodi o i vertici delle linee saranno usati come observer point). Viewshed
  29. 29. Main differences among Multiple, Cumulative and Identifying Viewshed in the case of two targets
  30. 30. Identifying viewshed for wind farm in evaluating monuments visibility
  31. 31. Introduction o The research mainly aims to enrich knowledge in planning prevention and protection from earthquake events.
  32. 32. Introduction The increase of economical and social costs, following seismic events, has led to a prevention strategy for damage reduction Messina,28december1908 S.Giuliano,31october2002 L’Aquila,6April2009 Potenza,23november1980
  33. 33. Introduction Traditional approaches to risk analysis taking into account its main components: hazard, vulnerability, exposure
  34. 34. Introduction Hazard Global map, Giardini, Gryintal, Shedlock, Zhang, 1999
  35. 35. Introduction Exposure Population density (people per km2) by country, 2006 Miguel Contreras, lala land, 2007
  36. 36. Introduction Vulnerability Structural vulnerability
  37. 37. Introduction o It is “just filling forms” survey. o survey may have a degree of subjectivity. o in order to comprehensively analyze such aspects it is possible to integrate these approaches with more quantitative techniques which can provide further phenomena interpretation. o on this purpose two main approaches have been adopted: spatial autocorrelation and spatial multicriteria. o The need to have a systematic approach to definitions of seismic risk has led to an ontology building.
  38. 38. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach Vulnerability Structural vulnerability
  39. 39. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach VulnerabilityStructural vulnerability Urbanvulnerability
  40. 40. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach
  41. 41. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach Resilience Social aspectsSocial aspects
  42. 42. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach ResilienceHuman communities Physical Systems InstitutionsAssociations Organizations Citizens Public Buildings Roads Lifelines Strategic Buildings Bridges Buildings
  43. 43. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach o a system of paths within the town, able to ensure secure connections between strategic buildings; o a system of paths and open spaces intended as evacuation ways and safe spaces in emergency phase; o redundancy of pathways to ensure an alternative way in case of interruption; o immaterial contents are related to the sense of belonging to a community for inhabitants, civic and religious traditions, etc. Resilience
  44. 44. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach Resilience
  45. 45. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach Marsicovetere (e Villa d’Agri) Important town in the Valley, “Val d’Agri” Seismic Area
  46. 46. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach a raster model pixels are the decisional alternatives
  47. 47. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach criterion maps AccessibilityAccessibility a pixel is as better as it is closer to road network
  48. 48. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach criterion maps SlopeSlope a pixel is as better as its slope is low
  49. 49. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach criterion maps ProximityProximity to urban areato urban area a pixel is as better as it is closer to urban area
  50. 50. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approachcriterion maps Proximity toProximity to strategicstrategic buildingsbuildings a pixel is as better as it is closer to strategic buildings (e.g. hospitals)
  51. 51. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approachcriterion maps Distance fromDistance from hydrographichydrographic networknetwork a pixel is as better as it is far from hydrographic network
  52. 52. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approachcriterion maps a pixel is as better as it its vulnerability is low StructuralStructural VulnerabilityVulnerability
  53. 53. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approachcriterion maps a pixel is as better as its seismic hazard is low High SeismicHigh Seismic Hazard AreasHazard Areas
  54. 54. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approachconstraint maps High LandslideHigh Landslide Risk andRisk and Flooding AreasFlooding Areas a pixel is removed if its landslide and flooding risk is high
  55. 55. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approachconstraint maps a pixel is removed if soils characteristics are not good SeismicSeismic MicrozonationMicrozonation
  56. 56. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approachconstraint maps a pixel is removed if it is “occupied” by structures and infrastructures Areas physicallyAreas physically occupiedoccupied by buildingsby buildings and roadsand roads
  57. 57. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approachweights definition Pairwise comparisonPairwise comparison according to Saatyaccording to Saaty
  58. 58. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approachresilient city
  59. 59. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial Multicriteria Approach A first approach to resilient city identification Some lack of information A map to communicate resilience The right scale? Another multicriteria model? How to maximize resilience More criteria to diversify alternatives
  60. 60. Origin of GIS
  61. 61. Diminuzione del costo dei software G.I.S (Longley, et al. 2001)
  62. 62. Incremento delle funzioni dei GIS (Longley, et al. 2001)
  63. 63. Crescita di potenzialità dei personal computer (Legge di Moore) (Longley, et al. 2001)
  64. 64. CANRI 1999
  65. 65. Gli utenti di informazione geografica tendono a sviluppare iGli utenti di informazione geografica tendono a sviluppare i dati in proprio per svariati motivi:dati in proprio per svariati motivi: o non riescono a conoscere la disponibilità di dati chenon riescono a conoscere la disponibilità di dati che potrebbero essere utilizzati per i propri scopi;potrebbero essere utilizzati per i propri scopi; o accedere a questi dati spesso è difficoltoso;accedere a questi dati spesso è difficoltoso; o gli utenti non sono soliti condividere i dati con altregli utenti non sono soliti condividere i dati con altre amministrazioni o organizzazioni (spesso anche all’internoamministrazioni o organizzazioni (spesso anche all’interno della stessa amministrazione);della stessa amministrazione);
  66. 66. Tutto ciò comporta:Tutto ciò comporta: o molti attori ed enti coinvolti nella produzione di dati (spessomolti attori ed enti coinvolti nella produzione di dati (spesso degli stessi);degli stessi); o duplicazione di dati;duplicazione di dati; o un proliferare di minisoftware GIS;un proliferare di minisoftware GIS; o difficoltà di scambio ed uso di dati tra le diversedifficoltà di scambio ed uso di dati tra le diverse organizzazioni;organizzazioni; o alla diminuzione del costo di acquisizione dei software e delalla diminuzione del costo di acquisizione dei software e del hardware non è corrisposta una altrettanto drasticahardware non è corrisposta una altrettanto drastica riduzione dei costi di produzione di informazione geografica.riduzione dei costi di produzione di informazione geografica.
  67. 67. Executive Order 12906 Coordinamento dell’accesso e dell’acquisizione dei datiCoordinamento dell’accesso e dell’acquisizione dei dati geografici: The National Spatial Data Infrastructuregeografici: The National Spatial Data Infrastructure (NSDI)(NSDI) o "National Spatial Data Infrastructure""National Spatial Data Infrastructure" significa lasignifica la tecnologia, le politiche, gli standards e le risorse umanetecnologia, le politiche, gli standards e le risorse umane necessarie ad acquisire, elaborare, memorizzare, distribuirenecessarie ad acquisire, elaborare, memorizzare, distribuire e migliorare l’utilizzo dei dati spaziali.e migliorare l’utilizzo dei dati spaziali. o "Geospatial data""Geospatial data" o TheThe "National Geospatial Data Clearinghouse""National Geospatial Data Clearinghouse" significa unasignifica una rete diffusa di produttori, gestori, utenti di dati spazialirete diffusa di produttori, gestori, utenti di dati spaziali connessi elettronicamente.connessi elettronicamente.
  68. 68. Executive Order 12906 CANRI 1999
  69. 69. Nebert, The SDI Cookbook Web Client Web Client Clearinghouse Servers Gateway(s)User Z39.50 protocolHTTP protocol Service Registry Service Registry Web Server Web Server •One Search across many servers •Metadata is the key
  70. 70. IL CONTENUTO WHAT? WHERE? WHO? WHY? HOW? WHEN? Titolo e descrizione del dataset Estensione geografica espressa da latitudine,longitudine, coordinate geografiche e confini naturali o amministrativi Creatore, fornitore, potenziale pubblico Descrizione delle ragioni della collezione dei dati e uso di essi. Data di creazione del dataset e periodicità dell’aggiornamento Descrizione delle modalità con cui il dataset è stato prodotto e delle modalità di accesso ai dati. IDENTIFICAZIONE dei DATI QUALITA’ dei DATI ORGANIZZAZIONE dei DATI RIFERIMENTO SPAZIALE DISTRIBUZIONE dei DATI INFORMAZIONI sui METADATI INFORMAZIONI su ENTITA’ e ATTRIBUTI Metadati
  71. 71. Clearinghouse
  72. 72. Clearinghouse
  73. 73. Clearinghouse
  74. 74. Clearinghouse
  75. 75. Clearinghouse
  76. 76. Clearinghouse
  77. 77. Clearinghouse
  78. 78. Clearinghouse
  79. 79. Clearinghouse
  80. 80. Geoportals
  81. 81. INSPIRE o i dati vanno raccolti una sola volta e gestiti laddove ciò puòi dati vanno raccolti una sola volta e gestiti laddove ciò può essere fatto in maniera più efficiente;essere fatto in maniera più efficiente; o deve essere possibile combinare i dati provenienti dadeve essere possibile combinare i dati provenienti da differenti fonti e condividerli tra più utenti ed applicazioni;differenti fonti e condividerli tra più utenti ed applicazioni; o deve essere possibile la condivisione di informazionideve essere possibile la condivisione di informazioni raccolte dai diversi livelli di governo;raccolte dai diversi livelli di governo; o l’informazione geografica necessaria per il buon governol’informazione geografica necessaria per il buon governo deve esistere ed essere realmente accessibile a condizionideve esistere ed essere realmente accessibile a condizioni che non ne limitino il possibile uso;che non ne limitino il possibile uso; o deve essere facile individuare quale informazionedeve essere facile individuare quale informazione geografica è disponibile, valutarne l’utilità per i propri scopigeografica è disponibile, valutarne l’utilità per i propri scopi e le condizioni secondo cui è possibile ottenerla ed usarla.e le condizioni secondo cui è possibile ottenerla ed usarla.
  82. 82. Interoperabilità Per presentarsi in maniera competitiva rispetto a tutti i nuovi canali di finanziamento è necessario far parlare tra di loro i database spaziali delle varie autorità locali (Laurini e Murgante, 2008). Le principali barriere verso la completa interoperabilità sonoLe principali barriere verso la completa interoperabilità sono determinate da tre fattori:determinate da tre fattori: o burocraticiburocratici, generati da una scarsa abitudine a condividere il, generati da una scarsa abitudine a condividere il dato che, nella maggior parte dei casi, porta ad una sorta didato che, nella maggior parte dei casi, porta ad una sorta di presunto diritto di proprietà personale dell’addetto chepresunto diritto di proprietà personale dell’addetto che provvede alla sua gestione;provvede alla sua gestione; o tecnologicitecnologici, prodotti prevalentemente da differenze tra i, prodotti prevalentemente da differenze tra i sistemi, le strutture ed il formato dei dati;sistemi, le strutture ed il formato dei dati; o semanticisemantici, dovute alla mancanza di corrispondenza nei, dovute alla mancanza di corrispondenza nei significati.significati.
  83. 83. Information-Explosion Era Google Earth bing virtual earth openstreetmap
  84. 84. Information-Explosion Era
  85. 85. Information-Explosion Era
  86. 86. Information-Explosion Era http://www.giscloud.com/map/11766/timatongis/tourism-in-matera-on-geographic- information-system
  87. 87. Information-Explosion Era
  88. 88. http://www.giscloud.com/map/12804/laboratorio_gis/dati_basilicata http://www.giscloud.com/map/11766/timatongis/tourism-in-matera-on-geographic- information-system
  89. 89. Semantic Matching Standard e modelli di dati consentono di importare o convertire rapidamente dati senza generare perdite di qualità, ma non sono sufficienti a trasferire il significato delle informazioni. Prima di porsi il problema di come strutturare il dato bisogna affrontare la più complessa questione di cosa rappresentare.
  90. 90. Semantic Matching Lago??? laguna ??? Bacino ??? Corpo d’acqua ??? Strada Cartografo Ingegneria civile Sistemi di trasporto
  91. 91. Semantic Matching 630 Terms: Centro storico, A residenziale conservativa, Zona A, Zona A centro storico, Zona A centro antico, Zona A (1…..n) Area di espansione, zona di espansione, zona C, zona C insediamenti residenziali, zona C residenziale di espansione,
  92. 92. Plan4all 24 partner di 15 paesi europei. enti locali, partner tecnologici, università e istituti di ricerca, associazioni chi si occupano di informazione geografica a livello nazionale (come AMFM GIS Italia) o pan-europee (come EUROGI), Associazioni di Planners ISOCARP, la Società Internazionale dei City and Regional Planners.
  93. 93. SDI e Pianificazione del territorio Nelle ultime decadi si sono sempre più diffusi approcci riguardanti la pianificazione ed il governo del territorio basati sulla necessità di un forte coinvolgimento di tutti i livelli istituzionali e di governo, degli stakeholder e dei cittadini nel processo di definizione delle principali scelte riguardanti il proprio territorio. A questo incremento di aspetti partecipativi non è corrisposto un uso efficace della condivisione del dato e delle tecnologie web che potrebbero sostenere l'interoperabilità delle scelte di piano, prevedendo una partecipazione attiva di tutti gli stakeholder.
  94. 94. Le metodologie abitualmente adottate nel settore della pianificazione territoriale non fanno un uso efficace della condivisione del dato e delle tecnologie web che potrebbero sostenere l'interoperabilità delle scelte di piano, prevedendo una partecipazione attiva di tutti gli stakeholder. Emerge quindi una forte necessità di un’armonizzazione dei dati utilizzati nel settore della pianificazione e un’esigenza assoluta di un core data set dedicato agli strumenti di pianificazione con la finalità di garantire in tutta Europa una facile comprensibilità di queste informazioni. SDI e Pianificazione del territorio
  95. 95. La pianificazione del territorio e le informazioni ad essa connesse hanno un’importanza strategica non solo per il livello locale e nazionale, ma anche alla scala internazionale dove un "continuum" di insediamenti caratterizza l’attraversamento delle varie nazioni Europee. Nelle regioni transfrontaliere è fondamentale valutare quanto un’indicazione di piano data da un lato del confine possa impattare dall’altro lato. SDI e Pianificazione del territorio
  96. 96. Plan4all Il progetto europeo Plan4all, è principalmente focalizzato sull'armonizzazione dei dati riguardanti la pianificazione territoriale tenendo come riferimento principale la direttiva Europea INSPIRE. La parte importante del progetto Plan4all è la definizione di procedure e metodologie comuni per la condivisione dei dati territoriali e l'utilizzazione di nuovi standard riguardanti i dati di pianificazione territoriale all'interno dell'UE.
  97. 97. Plan4all L'obiettivo di Plan4all è quello di costruire una rete di enti locali, regionali e nazionali, stakeholder, aziende del settore dell’ICT, organizzazioni che si occupano di pianificazione e sviluppo economico, università e agenzie internazionali con lo scopo di trovare un consenso riguardante l'armonizzazione delle Infrastrutture di Dati Spaziali per la pianificazione territoriale, secondo la direttiva europea INSPIRE.
  98. 98. Plan4all Annex I •Coordinate ref. systems •Geographical grid systems •Geographical names •Administrative units addresses •Cadastral parcels •Transport networks •Hydrography •Protected sites Annex II •Elevation • Land cover (1) •Orthoimagery •Geology Annex III •Statistical units •Buildings •Soil • Land use (2) •Human health and safety •Utility and Government services (3) •Environmental monitoring facilities • Production and industrial facilities (4) • Agricultural and aquaculture facilities (5) Annex III (follow up) •Population distribution – demography • Area management /restriction /regulation zones and reporting units (6) • Natural risk zones (7) •Atmospheric conditions •Meteorological geographical features •Oceanographic geographical features •Sea regions •Bio-geographical regions •Habitats and biotopes •Species distribution •Energy resources •Mineral resources
  99. 99. Plan4all http://www.plan4all.eu
  100. 100. Everything is Smart
  101. 101. Everything is Smart http://youtu.be/5rMI_aVYtR0
  102. 102. I am Smart I am Smart I am Smart I am Smart I am Smart I am Smart
  103. 103. http://www.broadsheet.ie/2011/06/21/what-happens-online-in-60-seconds/
  104. 104. Google Earth bing virtual earth openstreetmap Information-Explosion EraInformation-Explosion Era Kitsuregawa et al. 2007
  105. 105. Murgante, 2012
  106. 106. Murgante, 2012
  107. 107. Repubblica,2012
  108. 108. http://faculty.washington.edu/kstarbi/TtT_Hurricane_Map_byEvent.html
  109. 109. Ratti, 2008
  110. 110. http://test.geosdi.org/geo-portal/
  111. 111. SmartCity e Aree Rurali (Smart Rural Communities)
  112. 112. SmartCity e Aree Rurali (Smart Rural Communities)
  113. 113. Documenti di Programmazione Piano
  114. 114. Geographical objects Real Virtual programming documents Statement Geo-Statement Murgante et al. 2010
  115. 115. Murgante et al. 2011 Murgante B., Tilio L., Lanza V., Scorza F. (2011) “Using participative GIS and e-tools for involving citizens of Marmo Platano – Melandro area in European programming activities” special issue on “E-Participation in Southern Europe and the Balkans” Journal of Balkans and Near Eastern Studies, vol. 13(1) pp. 97–115. Taylor & Francis, London, ISSN:1944-8953, doi: 10.1080/19448953.2011.550809.
  116. 116. http://www.pitmpm.basilicata.it/PIT/map.phtml http:// www.pitmpm.basilicata.it/cgi-bin/wms_pit
  117. 117. http://www.pitmpm.basilicata.it/PIT/map.phtml
  118. 118. SAVOIA BALVANO PICERNO TITO MURO
  119. 119. CONCLUSIONI
  120. 120. CONCLUSIONI
  121. 121. CONCLUSIONI • L’Agenzia per l’Italia digitale definisce strategie e obiettivi, coordina il processo di attuazione e predispone gli strumenti tecnologici ed economici per il progresso delle comunità intelligenti • predispone annualmente il piano nazionale delle comunità intelligenti-PNCI • emana le linee guida recanti definizione di standard tecnici • È istituito presso l’Agenzia per l’Italia digitale il Comitato tecnico delle comunità intelligenti Art. 20 Agenda Digitale - Comunità intelligenti
  122. 122. CONCLUSIONI • 1 designato dal Dipartimento della Funzione Pubblica della Presidenza del Consiglio dei Ministri • 2 designati dalla Conferenza permanente per i rapporti tra lo Stato, le regioni e le provincie autonome di Trento e Bolzano • 1 designato dall’Associazione nazionale dei comuni italiani • 1 designato dall’Unione delle province italiane • 6 di nomina del Direttore generale dell’Agenzia per l’Italia digitale: 1 dagli Atenei, 3 da associazioni di imprese e cittadini maggiormente rappresentative, 1 ISTAT, 1 Agenzia stessa Comitato tecnico delle comunità intelligenti

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