CityGML definisce una "Città" in modo ampio per comprendere non solo le strutture costruite, ma anche l'elevazione, la vegetazione, i corpi idrici, l'arredo urbano e altro ancora. Nello Standard sono incluse le gerarchie di generalizzazione tra classi tematiche, aggregazioni, relazioni tra oggetti e proprietà spaziali. Nonostante il nome, CityGML è utile per grandi aree e piccole regioni, non solo per le città, e può rappresentare il terreno e gli oggetti 3D in diversi livelli di dettaglio contemporaneamente. Poiché possono essere rappresentati sia modelli semplici a scala singola senza topologia e poca semantica, sia ricchi modelli multiscala con topologia completa e differenziazioni semantiche a grana fine, CityGML consente la rappresentazione coerente di oggetti urbani 3D attraverso diversi sistemi di informazione geografica e utenti .

Ancora sento dire spesso esclamazioni che descrivono il nostro Catasto quale quello dell’epoca pre-digitalizzazione. Basta avventurarsi anche tra gruppi di esperti e se prima o poi si finisce a parlare di Catasto, ecco che vengono mosse tutte le critiche che storicamente tracciano una delle più importanti evoluzioni di un sistema di descrizione particolare del nostro territorio.

La frase spesso sentita ancora è: “Ma il Catasto non è aggiornato”, “… non è preciso”, oppure da qualcuno più esperto: “Ma il Catasto è in Cassini-Soldner, quindi non sovrapponibile ai sistemi attuali”.

Tutto ciò ci riporta all’epoca in cui per aggiornare “manualmente” una carta ci volevano tempi molto lunghi, ma le cose sono cambiate da molti anni  e forse molti di noi non se ne sono resi conto.

Da un interessante articolo su GeoConnexion vi riportiamo come Rob Morrison descrive in che modo coloro che hanno già investito molto nella raccolta di immagini e dati telerilevati possono sfruttare la potenza del GIS e del Machine Learning per rilevare tendenze e modelli altrimenti nascosti. La convergenza di intelligenza artificiale, telerilevamento e localizzazione presenta enormi opportunità ai professionisti GIS e insieme possono essere utilizzate per consentire un processo decisionale efficace e tempestivo.