Negli ultimi due decenni la geomatica ha progressivamente modificato il proprio paradigma scientifico. Per lungo tempo l'obiettivo principale della disciplina è stato quello di acquisire il territorio con accuratezza metrica crescente, sviluppando metodologie e strumenti capaci di descrivere la realtà fisica attraverso rappresentazioni geometriche sempre più complete.
L'evoluzione della fotogrammetria digitale, l'integrazione con il laser scanning, la diffusione dei sistemi Mobile Mapping e delle piattaforme UAV hanno consolidato questo percorso, rendendo il rilievo tridimensionale una componente essenziale della produzione cartografica e della documentazione territoriale (Remondino & El-Hakim, 2006; Kraus, 2007).
La maturità raggiunta dalle tecniche di acquisizione ha però determinato uno spostamento dell'attenzione verso un problema differente. La disponibilità di modelli tridimensionali accurati non costituisce più, da sola, un obiettivo sufficiente. La vera sfida consiste nel trasformare la geometria in informazione organizzata, interoperabile e utilizzabile nei processi di pianificazione, gestione e supporto alle decisioni (Kolbe, 2009; Gröger & Plümer, 2012).
Questa trasformazione coincide con un cambiamento del ruolo stesso del modello tridimensionale. Per molti anni il risultato finale del rilievo era rappresentato dalla cartografia tecnica e, successivamente, dai geodatabase topografici. Il modello descriveva con rigore la geometria del territorio e ne garantiva la coerenza metrica e topologica. Oggi, nell'ambito dei Digital Twin, il modello tridimensionale costituisce invece il punto di partenza di un'infrastruttura informativa nella quale convergono geometria, semantica, dati dinamici e processi di analisi.
In questo contesto si colloca CityGML. Ridurlo a uno standard di interscambio o a una codifica XML significherebbe limitarne profondamente il significato. CityGML rappresenta piuttosto la formalizzazione di un percorso scientifico maturato nella fotogrammetria digitale, nella cartografia numerica, nei geodatabase topografici, nei GIS tridimensionali e nella geoinformatica. Il suo contributo non consiste nell'introdurre una nuova tecnica di modellazione geometrica, ma nel definire un modello informativo capace di descrivere la città attraverso oggetti, relazioni e significati condivisi (Kolbe et al., 2005; Gröger et al., 2012; OGC, 2021).
La tesi proposta in questo articolo è che il vero passaggio verso i Digital Twin non sia coinciso con l'automazione del rilievo, ma con la trasformazione del modello tridimensionale da prodotto cartografico a modello informativo interoperabile. È questa evoluzione, più ancora dell'aumento della qualità geometrica, ad aver ridefinito il ruolo della geomatica nella costruzione della città digitale.
La costruzione della città digitale
Per comprendere il significato di CityGML è necessario osservare l'evoluzione della geomatica da una prospettiva più ampia di quella offerta dagli standard di rappresentazione.
Molto prima che si parlasse di Smart City o di Digital Twin, la comunità della fotogrammetria produceva già modelli tridimensionali delle città. La restituzione stereoscopica da fotografie aeree, inizialmente analogica e successivamente digitale, consentiva di ricostruire edifici, infrastrutture e morfologia urbana con elevata accuratezza metrica. Il risultato di questo processo non era una semplice rappresentazione grafica, ma una cartografia tecnica destinata a costituire la base informativa per la pianificazione territoriale, la progettazione e la gestione del patrimonio pubblico (Kraus, 2007; Remondino & Campana, 2014).
L'obiettivo della restituzione aerofotogrammetrica non era il realismo visivo. La qualità del modello veniva valutata attraverso criteri ben definiti: accuratezza geometrica, coerenza topologica, continuità con la cartografia esistente e conformità alle specifiche tecniche adottate dagli enti cartografici. Ogni edificio, ogni infrastruttura e ogni elemento del territorio venivano interpretati dall'operatore e inseriti all'interno di una struttura dati coerente con il geodatabase cartografico.
In questa fase il modello tridimensionale rappresentava la naturale evoluzione della cartografia numerica. La geometria non costituiva un fine, ma uno strumento attraverso il quale organizzare il patrimonio informativo territoriale. Parallelamente, la diffusione dei geodatabase topografici e dei GIS tridimensionali introduceva una rappresentazione orientata agli oggetti, nella quale ogni elemento del territorio era descritto non soltanto dalla propria geometria, ma anche dagli attributi descrittivi, dalle relazioni spaziali e dalle regole topologiche che ne garantivano la consistenza (Stoter & Zlatanova, 2003; ISO 19107; INSPIRE Data Specifications).
Il limite di questi modelli non riguardava la qualità del rilievo. La comunità scientifica disponeva già di metodologie mature per acquisire e rappresentare il costruito. Ciò che mancava era un modello concettuale condiviso capace di descrivere in maniera interoperabile il significato degli oggetti urbani, indipendentemente dal software utilizzato, dal produttore del dato o dall'ambiente applicativo.
È proprio da questa esigenza che nasce CityGML.
Dal modello geometrico al modello semantico
La diffusione dei geodatabase topografici e dei GIS tridimensionali rese progressivamente evidente un limite che fino ad allora era rimasto in secondo piano. Sebbene la qualità geometrica dei modelli urbani continuasse a migliorare, mancava ancora un linguaggio comune capace di descrivere in maniera univoca gli oggetti della città e le relazioni che li collegavano. Ogni organizzazione sviluppava proprie strutture dati, proprie classificazioni e proprie regole di rappresentazione, rendendo complesso lo scambio delle informazioni e la loro integrazione in ambienti software differenti.
Il problema non riguardava quindi la rappresentazione della geometria, ma la rappresentazione della conoscenza.
Questa esigenza emerge con particolare evidenza all'inizio degli anni Duemila, quando la comunità scientifica impegnata nella modellazione urbana comprende che la crescente disponibilità di dati tridimensionali richiede un modello concettuale indipendente dalle tecnologie di acquisizione e dagli strumenti software. La stessa città può essere rilevata mediante fotogrammetria, laser scanning, Mobile Mapping o altre tecniche di Reality Capture, ma la definizione degli oggetti che la compongono deve rimanere invariata.
La ricerca sviluppata nell'ambito dell'Open Geospatial Consortium e di numerosi gruppi universitari europei conduce così alla definizione di CityGML, concepito non come un semplice formato di interscambio, ma come un modello concettuale per la rappresentazione semantica delle città tridimensionali (Kolbe et al., 2005; Kolbe, 2009; Gröger et al., 2012).
La differenza rispetto ai modelli precedenti è sostanziale. In CityGML un edificio non è definito esclusivamente dalla propria geometria, ma come un oggetto territoriale caratterizzato da un'identità, da attributi descrittivi, da relazioni spaziali e da una struttura semantica condivisa. Lo stesso principio viene esteso alle infrastrutture, alla vegetazione, ai corpi idrici, ai ponti, ai tunnel e agli altri elementi che costituiscono il tessuto urbano.
La geometria continua naturalmente a rappresentare una componente essenziale del modello. Tuttavia, essa diventa una delle proprietà dell'oggetto e non più l'oggetto stesso. È questo passaggio a segnare il superamento della tradizionale distinzione tra rilievo e sistema informativo. La rappresentazione tridimensionale non costituisce più un elaborato cartografico da archiviare, ma un elemento di una base informativa nella quale geometria, semantica e topologia convivono all'interno di un unico modello coerente.
Questa impostazione riflette l'evoluzione della geomatica nel suo complesso. La fotogrammetria continua a fornire la base metrica del modello; i geodatabase ne garantiscono l'organizzazione informativa; i GIS tridimensionali ne consentono l'analisi spaziale; CityGML fornisce invece il linguaggio comune che rende interoperabili questi diversi contributi. Più che introdurre una nuova tecnologia, lo standard formalizza una modalità condivisa di rappresentare la città digitale.
L'evoluzione successiva dello standard conferma questa impostazione. Con CityGML 3.0 il modello viene ulteriormente esteso, introducendo una maggiore flessibilità nella gestione dei livelli di dettaglio, una migliore rappresentazione degli spazi interni e nuove relazioni tra gli oggetti urbani, in risposta alle esigenze emergenti della pianificazione territoriale, della gestione delle infrastrutture e dei Digital Twin (OGC, 2021).
In questo contesto si colloca anche CityJSON, sviluppato come codifica alternativa del modello concettuale di CityGML. Il suo obiettivo non è ridefinire il modello urbano, ma renderne più semplice l'implementazione, lo scambio dei dati e l'integrazione con gli ambienti software contemporanei (Ledoux et al., 2021). La distinzione tra modello concettuale e codifica dei dati rappresenta un elemento essenziale per comprendere l'evoluzione degli standard geospaziali: CityGML definisce la struttura informativa della città, mentre CityJSON ne propone una rappresentazione più compatta e facilmente utilizzabile, mantenendo inalterati i principi semantici che ne costituiscono il fondamento.
Osservato in questa prospettiva, CityGML non rappresenta una rottura con la tradizione della geomatica, ma la sua naturale evoluzione. La cultura della correttezza metrica, della coerenza topologica e dell'organizzazione del dato, maturata nella fotogrammetria digitale, nella cartografia numerica e nei geodatabase topografici, viene estesa alla modellazione urbana semantica, fornendo il quadro concettuale sul quale si sviluppano oggi i moderni Digital Twin.
Il valore di CityGML non risiede quindi nella sua sintassi o nel formato con cui i dati vengono scambiati, ma nell'avere definito un modello condiviso della città, capace di rappresentare il patrimonio informativo urbano in modo coerente, interoperabile e indipendente dalle tecnologie utilizzate per acquisire la geometria.
La visione di una città non è una mesh
L'evoluzione delle tecniche di Reality Capture ha modificato profondamente il modo in cui le città vengono documentate e rappresentate. Fotogrammetria digitale, laser scanning, Mobile Mapping e sistemi di acquisizione multisensore consentono di produrre modelli tridimensionali di elevata accuratezza geometrica, costituiti da nuvole di punti, superfici triangolari e rappresentazioni fotorealistiche che descrivono con grande dettaglio il costruito (Remondino & El-Hakim, 2006; Remondino & Campana, 2014).
Questa capacità di rappresentazione ha tuttavia contribuito a generare un equivoco ricorrente: identificare il modello digitale della città con la sua rappresentazione geometrica.
In realtà, una città non coincide con la propria geometria.
Una mesh rappresenta una superficie. Una città rappresenta un sistema territoriale.
La differenza non è terminologica, ma sostanziale.
Una mesh descrive la forma degli oggetti. Può riprodurre con elevata fedeltà una facciata, una copertura o un intero isolato urbano, ma non è in grado di esprimere il significato degli elementi rappresentati né le relazioni che li collegano. Un edificio rimane un insieme di triangoli; una strada una superficie; un ponte una sequenza di facce geometriche. L'informazione è limitata alla descrizione della forma.
La gestione del territorio richiede invece una rappresentazione completamente diversa.
Una Pubblica Amministrazione non governa triangoli. Non aggiorna mesh. Non pianifica texture.
Gestisce edifici, particelle catastali, numeri civici, infrastrutture, reti tecnologiche, aree verdi, vincoli urbanistici e destinazioni d'uso. Gestisce, soprattutto, le relazioni tra questi oggetti.
È questo patrimonio informativo a costituire la base dei processi amministrativi, della pianificazione territoriale, della gestione delle infrastrutture, della protezione civile, del monitoraggio ambientale e, più in generale, di tutte le attività che caratterizzano il governo del territorio.
Da questo punto di vista, la geometria rappresenta una condizione necessaria, ma non sufficiente.
Affinché un modello tridimensionale possa diventare uno strumento operativo, ogni elemento deve essere identificato come un oggetto territoriale, dotato di una propria identità, di attributi descrittivi, di relazioni topologiche e di collegamenti con gli altri elementi del sistema urbano. Solo in questo modo il modello può essere interrogato, aggiornato, analizzato e integrato con le informazioni provenienti da altre basi dati.
È proprio questa la prospettiva introdotta dai modelli urbani semantici.
Come evidenziato da Kolbe (2009) e successivamente formalizzato nello standard CityGML (OGC, 2021), la rappresentazione tridimensionale della città non deve limitarsi alla descrizione della geometria, ma deve costituire una struttura informativa nella quale ogni elemento urbano mantiene il proprio significato indipendentemente dalla tecnologia utilizzata per acquisirne la forma.
Questa impostazione rappresenta una naturale evoluzione della tradizione della geomatica. La restituzione aerofotogrammetrica non ha mai avuto come obiettivo la semplice costruzione di modelli tridimensionali, ma la produzione di cartografia tecnica coerente con i geodatabase territoriali. L'operatore fotogrammetrico non disegnava superfici: identificava edifici, infrastrutture, manufatti e altri oggetti del territorio secondo regole cartografiche e specifiche tecniche rigorose. La geometria costituiva il risultato di un processo interpretativo finalizzato alla costruzione di un patrimonio informativo territoriale.
Sotto questo profilo, CityGML non rappresenta una rottura rispetto alla tradizione della fotogrammetria. Al contrario, ne raccoglie l'eredità e la formalizza all'interno di un modello interoperabile. L'innovazione non consiste nella rappresentazione tridimensionale degli edifici, già ampiamente consolidata nella pratica fotogrammetrica, ma nella possibilità di descrivere tali edifici come oggetti semantici condivisi, indipendenti dall'ambiente software e integrabili all'interno di ecosistemi informativi complessi (Gröger et al., 2012; OGC, 2021).
Questa distinzione appare ancora più evidente osservando l'evoluzione dei Digital Twin. Le moderne tecniche di Reality Capture continuano a svolgere un ruolo fondamentale, fornendo dati geometrici aggiornati e accurati. Tuttavia, un Digital Twin non deriva automaticamente dalla disponibilità di una mesh dettagliata o di una nuvola di punti ad alta densità. Esso nasce quando la geometria viene integrata in un modello informativo capace di rappresentare gli oggetti urbani, le loro proprietà, le loro relazioni e la loro evoluzione nel tempo (Biljecki et al., 2015; Biljecki et al., 2021).
Il passaggio decisivo verso i Digital Twin non è stato quindi l'automazione del rilievo o l'aumento della densità dei dati acquisiti. È consistito nella trasformazione del modello tridimensionale da rappresentazione geometrica del territorio a infrastruttura informativa interoperabile. È questo il contributo più significativo dei modelli urbani semantici e, allo stesso tempo, il punto di incontro tra la tradizione della fotogrammetria, la cartografia numerica e la nuova generazione di piattaforme digitali per la gestione della città.
Dai modelli semantici ai Digital Twin
Negli ultimi anni il concetto di Digital Twin è progressivamente entrato nel lessico della pianificazione urbana, della gestione delle infrastrutture e della trasformazione digitale delle città. Sebbene il termine venga spesso associato alla disponibilità di modelli tridimensionali fotorealistici o a piattaforme di visualizzazione avanzata, la letteratura scientifica propone una definizione più articolata. Un Digital Twin è un sistema informativo dinamico capace di rappresentare un'entità reale attraverso l'integrazione di geometria, semantica, dati osservativi, informazioni temporali e modelli di simulazione (Batty, 2018; Biljecki et al., 2021).
Questa definizione consente di comprendere come il modello tridimensionale costituisca soltanto uno degli elementi che concorrono alla costruzione del gemello digitale. La sua funzione non consiste esclusivamente nel rappresentare la forma della città, ma nel fornire il riferimento spaziale sul quale convergono informazioni provenienti da fonti eterogenee: banche dati territoriali, sistemi informativi comunali, sensori IoT, monitoraggi ambientali, reti infrastrutturali, dati catastali, sistemi di mobilità e modelli previsionali.
La disponibilità di una geometria accurata rappresenta quindi una condizione necessaria, ma non sufficiente.
Affinché un edificio possa diventare parte di un Digital Twin deve poter essere identificato come oggetto territoriale, associato a una funzione, collegato alle reti tecnologiche, correlato con il sistema catastale, con gli strumenti urbanistici, con le informazioni energetiche e con gli altri elementi che caratterizzano il contesto urbano.
È proprio questa continuità tra rappresentazione geometrica e modello informativo a rendere i Digital Twin una naturale evoluzione della geomatica e non una disciplina separata.
Da questo punto di vista, il contributo dei modelli urbani semantici appare evidente. CityGML non descrive soltanto la forma della città, ma fornisce la struttura informativa entro la quale ogni oggetto mantiene la propria identità e può essere aggiornato, interrogato e integrato con nuove informazioni. La semantica non rappresenta quindi un arricchimento opzionale del modello geometrico, bensì il presupposto che rende possibile la costruzione del Digital Twin (Kolbe, 2009; OGC, 2021).
Questa interpretazione è confermata dalla ricerca internazionale dedicata ai Digital Twin urbani, che individua il valore di tali sistemi nella capacità di integrare dati provenienti da domini differenti all'interno di un'infrastruttura informativa coerente (Biljecki et al., 2021; Ketzler et al., 2020). Il modello geometrico costituisce il riferimento spaziale; il modello semantico consente invece di costruire relazioni tra dati, processi e fenomeni che evolvono nel tempo.
In questo scenario anche il Reality Capture assume un ruolo differente rispetto al passato. Fotogrammetria digitale, laser scanning e Mobile Mapping non rappresentano più il punto di arrivo del processo di modellazione urbana, ma diventano strumenti di aggiornamento del patrimonio informativo territoriale. L'acquisizione tridimensionale alimenta il modello semantico, mentre quest'ultimo garantisce la coerenza e l'interoperabilità delle informazioni all'interno del Digital Twin.
L'intelligenza artificiale contribuisce ulteriormente a questa evoluzione. Le tecniche di segmentazione semantica delle nuvole di punti, il riconoscimento automatico degli oggetti, la classificazione delle superfici e gli algoritmi di apprendimento automatico consentono di automatizzare molte delle operazioni che tradizionalmente richiedevano l'intervento dell'operatore. Tuttavia, anche in questo caso, il risultato finale non coincide con la semplice produzione di geometria. L'obiettivo consiste nel trasformare dati osservativi in oggetti informativi coerenti con il modello urbano, mantenendo la qualità metrica, la consistenza topologica e la correttezza semantica richieste dai sistemi informativi territoriali.
La prospettiva che emerge è quella di una progressiva convergenza tra discipline che per lungo tempo hanno seguito percorsi paralleli. La fotogrammetria continua a garantire il rigore metrico del rilievo; la cartografia numerica e i geodatabase assicurano la qualità dell'organizzazione territoriale; i modelli semantici definiscono il linguaggio condiviso attraverso il quale descrivere gli oggetti urbani; i Digital Twin integrano tali componenti in un ecosistema dinamico, aperto all'aggiornamento, alla simulazione e al supporto alle decisioni.
Osservata nel suo insieme, questa evoluzione mostra come il Digital Twin non rappresenti una discontinuità rispetto alla tradizione della geomatica, ma il risultato di un percorso iniziato con la restituzione aerofotogrammetrica e progressivamente sviluppato attraverso la cartografia numerica, i geodatabase, i GIS tridimensionali e la modellazione urbana semantica. Cambiano gli strumenti, aumentano le capacità di acquisizione e si evolvono gli standard, ma rimane invariato il principio che ha sempre caratterizzato la disciplina: trasformare l'osservazione del territorio in conoscenza affidabile, strutturata e utilizzabile per governarne l'evoluzione.
Conclusioni
L'evoluzione della geomatica negli ultimi quarant'anni può essere interpretata come un progressivo ampliamento del concetto di modello territoriale. Dalla restituzione aerofotogrammetrica alla cartografia numerica, dai geodatabase topografici ai sistemi informativi geografici tridimensionali, ogni fase ha contribuito ad aumentare la capacità di rappresentare il territorio con maggiore accuratezza, completezza e coerenza. Tuttavia, il cambiamento più significativo non è stato determinato esclusivamente dall'evoluzione delle tecniche di rilievo o dall'incremento della qualità geometrica dei modelli.
La vera svolta è avvenuta quando il modello tridimensionale ha cessato di essere considerato un prodotto cartografico per diventare una struttura informativa capace di descrivere il territorio attraverso oggetti, relazioni e significati condivisi. In questa prospettiva, CityGML rappresenta molto più di uno standard per la rappresentazione tridimensionale delle città. Esso costituisce la formalizzazione di un patrimonio di conoscenze costruito nel tempo dalla comunità della geomatica e fondato sulla convergenza tra fotogrammetria digitale, cartografia numerica, geodatabase topografici e GIS tridimensionali (Kolbe, 2009; Gröger et al., 2012; OGC, 2021).
Anche CityJSON deve essere interpretato all'interno di questa evoluzione. La sua introduzione non modifica il modello concettuale definito da CityGML, ma ne semplifica l'implementazione e la diffusione, confermando come il valore risieda nella struttura informativa e non nella particolare codifica utilizzata per rappresentarla (Ledoux et al., 2021).
L'affermazione dei Digital Twin rappresenta oggi il naturale sviluppo di questo percorso. Le moderne tecniche di Reality Capture, l'intelligenza artificiale, la sensoristica distribuita e i sistemi di monitoraggio continuo rendono possibile aggiornare il modello urbano con una frequenza e un livello di dettaglio elevati. Tuttavia, nessuna di queste tecnologie, considerata singolarmente, è sufficiente a costruire un Digital Twin. La disponibilità di una mesh ad alta risoluzione o di una nuvola di punti contenente miliardi di osservazioni non produce automaticamente conoscenza. Il valore nasce quando la geometria viene trasformata in un modello informativo coerente, interoperabile e condiviso (Biljecki et al., 2021).
È proprio in questo passaggio che la geomatica conferma il proprio ruolo centrale. La disciplina non si limita ad acquisire la realtà, ma sviluppa i modelli concettuali necessari per organizzarla, interpretarla e renderla utilizzabile nei processi di governo del territorio. La continuità tra rilievo, cartografia, geodatabase, modellazione semantica e Digital Twin dimostra come l'evoluzione della città digitale non sia il risultato di una successione di tecnologie indipendenti, ma l'espressione di un unico percorso scientifico.
La prospettiva che emerge da questa analisi suggerisce anche una diversa lettura del rapporto tra Reality Capture e Digital Twin. Il primo risponde al problema dell'osservazione e della misura del territorio; il secondo a quello della sua gestione e della sua evoluzione. Tra questi due estremi si collocano i modelli urbani semantici, che rappresentano il collegamento indispensabile tra la geometria e l'informazione. È in questo spazio, costruito dalla ricerca della comunità geomatica negli ultimi decenni, che trovano fondamento CityGML, CityJSON e le future generazioni di modelli urbani interoperabili.
Il vero passaggio verso i Digital Twin non è stato quindi l'automazione del rilievo, né la crescente capacità di produrre modelli tridimensionali più realistici. È consistito nella trasformazione del modello della città da rappresentazione geometrica a infrastruttura informativa. Questa trasformazione rappresenta uno dei risultati più significativi raggiunti dalla geomatica contemporanea e costituisce il presupposto sul quale continueranno a svilupparsi i sistemi di gestione della città digitale.
La storia recente della geomatica dimostra che il progresso di una disciplina non si misura soltanto dalla precisione con cui riesce a rappresentare il mondo reale, ma dalla capacità di trasformare quella rappresentazione in conoscenza condivisa. È in questa evoluzione, che dalla restituzione aerofotogrammetrica conduce ai modelli urbani semantici e ai Digital Twin, che si colloca il contributo più significativo di CityGML e CityJSON alla costruzione della città digitale.
Riferimenti citati
- Batty, M. (2018). Digital twins. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 45(5), 817–820.
- Biljecki, F., Stoter, J., Ledoux, H., Zlatanova, S., & Çöltekin, A. (2015). Applications of 3D City Models: State of the Art Review. ISPRS International Journal of Geo-Information, 4(4), 2842–2889.
- Gröger, G., & Plümer, L. (2012). CityGML – Interoperable semantic 3D city models. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 71, 12–33.
- Kolbe, T. H. (2009). Representing and Exchanging 3D City Models with CityGML.
- Ledoux, H., et al. (2021). CityJSON: a compact and easy-to-use encoding of the CityGML data model.
- Open Geospatial Consortium (2021). OGC CityGML 3.0 Conceptual Model.
- Remondino, F., & El-Hakim, S. (2006). Image-based 3D modelling: a review. The Photogrammetric Record, 21(115), 269–291.
Per approfondire nell’ecosistema MediaGEO
Il passaggio dal rilievo della realtà fisica ai modelli urbani semantici può essere approfondito attraverso alcuni contributi pubblicati nell’archivio di GEOmedia, dedicati all’evoluzione della fotogrammetria, alla cartografia tridimensionale, al City Information Modeling e alle applicazioni operative dei Digital Twin.
- L’evoluzione delle ortofotocarte , di Attilio Selvini — Un inquadramento storico dell’evoluzione delle ortofoto, dalle tecniche ottico-meccaniche alla produzione digitale e alle true orthophoto, utile per comprendere le basi cartografiche e fotogrammetriche del Reality Capture.
- Da IDT e INSPIRE alle Digital Twin , di Renzo Carlucci — Una lettura dell’evoluzione dalle infrastrutture di dati territoriali verso ambienti informativi urbani dinamici e integrati.
- Il City Information Modeling nelle piattaforme decisionali urbane , di Renzo Carlucci — Un approfondimento sull’integrazione tra BIM, GIS, dati georiferiti e indicatori urbani all’interno del paradigma City Information Modeling.
- Perugia’s Digital Twin: An Innovative Model of Urban Governance , di Velia Sartoretti e Mariana Minascurta — Un caso applicativo italiano che mostra come un gemello digitale urbano possa supportare gestione, sostenibilità e partecipazione.
- Gemelli digitali: rivoluzione concreta o solo hype tecnologico? , di Renzo Carlucci — Una valutazione critica dei requisiti necessari perché un Digital Twin sia realmente operativo, a partire dalla qualità, accuratezza e affidabilità della cartografia urbana.
Acronimi e termini essenziali
AgID – Agenzia per l’Italia Digitale
Ente che promuove e coordina la trasformazione digitale della Pubblica Amministrazione italiana.
BIM – Building Information Modeling
Metodo per organizzare in un modello digitale condiviso geometrie, proprietà e informazioni relative a edifici e infrastrutture.
CityGML – City Geography Markup Language
Standard aperto dell’Open Geospatial Consortium (OGC) per rappresentare, archiviare e scambiare modelli urbani tridimensionali nei quali la geometria è associata alla semantica degli oggetti, ai loro attributi e alle relazioni reciproche.
L’espressione Markup Language indica un linguaggio testuale nel quale appositi marcatori, o tag, descrivono la struttura logica e il significato dei dati, rendendoli interpretabili sia dalle persone sia dalle applicazioni informatiche. XML (Extensible Markup Language) fornisce la sintassi generale; GML (Geography Markup Language) ne costituisce una grammatica specializzata per la descrizione e lo scambio dell’informazione geografica. Nelle versioni originarie, CityGML è stato implementato come schema applicativo di GML, estendendone i costrutti per rappresentare edifici, strade, ponti, vegetazione, corpi idrici e altri oggetti della città.
Con CityGML 3.0 è però opportuno distinguere il modello concettuale dalla sua codifica: lo standard definisce innanzitutto un modello informativo semantico comune, che può essere implementato attraverso GML/XML ma anche mediante altre tecnologie, formati JSON o schemi di database. Il termine Markup Language rimane quindi nella denominazione storica, mentre CityGML assume oggi un significato più ampio di modello concettuale interoperabile per l’informazione urbana tridimensionale (W3C, 2008; OGC, 2007; OGC, 2021; OGC, 2023).Questa precisazione è importante perché evita di presentare CityGML 3.0 come un semplice formato XML: è soprattutto un modello concettuale, separabile dalle diverse codifiche utilizzate per scambiarlo. La distinzione è esplicitata dall’OGC nella presentazione ufficiale di CityGML. OGC (2023). OGC City Geography Markup Language (CityGML) Part 2: GML Encoding Standard, Version 3.0. OGC Document 21-006r2. Testo ufficiale.
CityJSON – City JavaScript Object Notation
Formato basato su JSON per rappresentare il modello concettuale di CityGML in una struttura più compatta e facilmente utilizzabile nelle applicazioni software e Web.
CISIS – Centro Interregionale per i Sistemi Informatici, Geografici e Statistici
Organismo tecnico di coordinamento interregionale che ha contribuito alla definizione e all’armonizzazione delle specifiche italiane per l’informazione geografica.
DBGT/DBT – Database Geotopografico o Database Topografico
Archivio geografico strutturato per oggetti, geometrie, attributi e relazioni, sviluppato come evoluzione informativa della cartografia numerica.
GIS – Geographic Information System
Sistema informativo per acquisire, organizzare, analizzare e rappresentare dati riferiti al territorio.
GML – Geography Markup Language
Linguaggio basato su XML, sviluppato dall’OGC, per descrivere e scambiare informazioni geografiche.
JSON – JavaScript Object Notation
Formato testuale leggero per lo scambio di dati strutturati, ampiamente utilizzato nelle applicazioni Web.
LoD – Level of Detail
Livello di dettaglio con cui vengono rappresentati la geometria e gli oggetti di un modello urbano tridimensionale.
OGC – Open Geospatial Consortium
Organizzazione internazionale che sviluppa standard aperti per l’interoperabilità dei dati e dei servizi geospaziali.
RNDT – Repertorio Nazionale dei Dati Territoriali
Catalogo nazionale dei metadati relativi ai dati territoriali e ai servizi geografici disponibili presso le amministrazioni pubbliche.
