BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//pretalx//talks.staging.osgeo.org//foss4g-it-2023//speaker//GHLPCN BEGIN:VTIMEZONE TZID:GMT BEGIN:STANDARD DTSTART:20001029T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10 TZNAME:GMT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0000 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:20000326T020000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3 TZNAME:BST TZOFFSETFROM:+0000 TZOFFSETTO:+0100 END:DAYLIGHT END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:pretalx-foss4g-it-2023-GB9YXT@talks.staging.osgeo.org DTSTART;TZID=GMT:20230614T151500 DTEND;TZID=GMT:20230614T153000 DESCRIPTION:This research aimed to identify important urban features for su stainable development in the urban landscape of Turin\, Italy\, using mach ine learning techniques. Specifically\, the study sought to identify physi cal and social elements such as buildings\, roads\, vegetation\, and open land. The goal was to contribute to more sustainable urban environments. \ nThe study employed the open-source platform QGIS and Orfeo Toolbox (OTB)\ , a software library for processing images from Earth observation satellit es. OTB offers various algorithms\, including filtering\, feature extracti on\, segmentation\, and classification. The primary dataset used for class ification consisted of orthophotos with 3 RGB bands at a resolution of 25 cm.\nThe challenge was encountered when classifying pavement and flat roof s\, prevalent features in modern urban areas exhibiting similar radiometri c contents in the spectral domain. Flat roofs play a significant role with in sustainable urban environments\, as they can be utilized to install gre en roofs improving energy efficiency and reducing the urban heat island ef fect. Additionally\, in Italy\, where most old roofs are typically made of “terracotta” tiles\, flat roofs result being a relatively new feature in the urban landscape. Identifying flat roofs can\, therefore\, help mon itor changes in urban morphology and land use over time. \nTo address this challenge\, a 4th band was added as DEM (digital elevation model) exhibit ing a Ground Sampling Resolution of 50 cm/pix. Its main application was to create an integrated data set providing information on the elevation of t he terrain. This helped in distinguishing pavement and flat roofs based on their height difference. Adding the 4th band as DEM increased the dimensi onality and complexity of the data\, as a single pixel is now classified a s four inputs\, RGB and DEM. The random forest algorithm in OTB was applie d using pixel-based classification\, a machine-learning algorithm that com bines multiple decision trees to create a robust classifier.\nFive classes were generated for analysis using the unsupervised learning k-means algor ithm from OTB: buildings\, flat roofs\, roads\, vegetation\, and open land . These classes represent the most common urban features of the study area \, a linear concentration of urban settlements along major transportation routes. The random forest algorithm was then trained on these classes usin g a subset of the integrated dataset as training data. The trained model w as used to classify the rest of the dataset\, resulting into the final cla ssification map.\nApplying the random forest algorithm on the integrated d ataset significantly improved accuracy\, increasing the overall classifica tion accuracy from 0.83 to 0.90. Notably\, the accuracy for the road class rose from 0.796 to 0.944\, while that for the flat roof class improved fr om 0.598 to 0.773. These results provide strong evidence for the effective ness of using open-source platforms and tools like OTB to identify urban f eatures sustainably. Furthermore\, adding more bands\, such as the DEM\, c an enhance the potential of these methods for creating more accurate and d etailed maps of urban environments.\nThis study departs from traditional l and cover and land use classification methods that rely on pixel-based cla ssification using only spectral information. Pixel-based classification as signs a single class to each pixel based on its spectral signature\, which may not fully capture urban features' spatial variability and heterogenei ty. Additionally\, discriminating between similar characteristics like pav ement and flat roofs requires more than just spectral information. \nIt is worth noting that this study focused solely on identifying urban features \, including buildings\, flat roofs\, roads\, vegetation\, and open land. However\, suppose the goal is to identify a specific feature\, such as onl y roofs or roads. In that case\, the inclusion of irrelevant features in t he dataset may result in redundant data and decrease the overall accuracy of the classification. Therefore\, future studies may need to explore more advanced algorithms\, such as convolutional neural networks\, to improve the accuracy and efficiency of identifying specific urban features. DTSTAMP:20260504T154853Z LOCATION:Sala Videoconferenza @ PoliBa SUMMARY:The use of open-source machine learning techniques for urban featur es extraction - Paolo Dabove URL:https://talks.staging.osgeo.org/foss4g-it-2023/talk/GB9YXT/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT UID:pretalx-foss4g-it-2023-XUUEYG@talks.staging.osgeo.org DTSTART;TZID=GMT:20230615T093000 DTEND;TZID=GMT:20230615T103000 DESCRIPTION:Dal 14 al 16 giugno 2023 il Politecnico di Bari e l'Università degli Studi di Bari ospiteranno il convegno su Software e Dati Geografici Free e Open Source FOSS4G-IT 2023\, organizzato congiuntamente da: Associ azione Italiana per l'Informazione Geografica Libera GFOSS.it APS\, Associ azione Italiana di Telerilevamento A.I.T. e Wikimedia Italia\n\nIl success o delle edizioni precedenti (2017 a Genova\, 2018 a Roma\, 2019 a Padova\, 2020 a Torino) ha definitivamente posto FOSS4G-IT come uno degli appuntam enti di riferimento a livello nazionale per utilizzatori e sviluppatori di software geografico libero e per produttori e fruitori di dati geografici liberi\, senza tralasciare le occasioni di scambio tra le persone apparte nenti a tutte le comunità che guardano alle soluzioni libere nel campo de ll'informazione geografica.\n\nLo scopo dell'evento è quindi:\n\n pres entare esperienze di utilizzo di dati e software Free e Open Source per il trattamento delle informazioni geografiche\;\n creare occasioni di con fronto e scambio di conoscenza tra utenti professionali\, utenti della Pub blica Amministrazione centrale e locale\, sviluppatori e produttori di dat i geografici\;\n presentare sviluppi e potenzialità di progetti liberi in ambito geografico riguardanti tutti gli ambiti di interesse (beni cult urali\, pericoli naturali e antropici\, ecc)\;\n mostrare lo stato dell 'arte di progetti di software geografico\, libero le prospettive di svilup po sia del software sia delle comunità che ruotano attorno ad esse e che li sostengono.\n\nIn continuità con le edizioni precedenti\, FOSS4G-it 20 23 sarà preceduto da due giornate dedicate a workshop di introduzione pra tica ai sistemi FOSS4G\, mentre per tutta la durata dell'evento ci sarà s pazio per Community Sprint di progetti liberi per attività di sviluppo so ftware\, traduzione di documentazione e altro.\n\nLa comunità italiana di OpenStreetMap (OSM)\, rappresentata da Wikimedia Italia\, promuoverà una giornata di mapping party e divulgazione sui temi della libera mappatura aperta a tutti\, maggiori informazioni sulla pagina wiki.\n\nAnche la comu nità degli utenti italiani di QGIS sarà presente con il periodico hackfe st italiano\, per maggiori dettagli vedere la pagina dedicata.\n\nGli atti del convegno potranno essere pubblicati su Riviste scientifiche a diffusi one mondiale.\n\nLa partecipazione al convegno è libera e gratuita\, graz ie all’attività volontaria degli organizzatori e al supporto degli spon sor\, ma è richiesta la registrazione. DTSTAMP:20260504T154853Z LOCATION:Sala Videoconferenza @ PoliBa SUMMARY:Quale futuro per il FOSS? - Paolo Dabove URL:https://talks.staging.osgeo.org/foss4g-it-2023/talk/XUUEYG/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT UID:pretalx-foss4g-it-2023-ZMBNZW@talks.staging.osgeo.org DTSTART;TZID=GMT:20230616T101500 DTEND;TZID=GMT:20230616T103000 DESCRIPTION:Al giorno d’oggi l'utilizzo di dispositivi GNSS è una pratic a comune per molte attività grazie alla diffusione di questi strumenti e alla miniaturizzazione di chipset e antenne. A causa della riduzione dei c osti di produzione\, gli strumenti GNSS a basso costo sono impiegati e uti lizzati per molteplici attività\, non solo a livello accademico o di rice rca\, ma anche per scopi professionali.\nUno dei punti chiave è la necess ità di raggiungere soluzioni di posizionamento sempre più affidabili\, m olto spesso in tempo reale\, considerando brevi intervalli di tempo per ot tenere un alto livello di precisione e accuratezza. Una delle tecniche pi ù comuni e ancora in fase di sviluppo è il Precise Point Positioning (PP P)\, ma richiede pochi minuti per raggiungere una soluzione di convergenza al fine di ottenere un livello di precisione centimetrico. Un'altra possi bile tecnica di posizionamento è il posizionamento Network Real-Time Kine matic (NRTK)\, che è stato sviluppato a partire dagli ultimi quindici ann i. Basata sullo sfruttare la presenza di stazioni permanenti GNSS\, questa metodologia offre la possibilità di estendere il classico posizionamento cinematico in tempo reale (RTK) per baseline anche superiori a 40 km. Ci ò ha aumentato l'impiego di dispositivi GNSS a basso costo per molte atti vità pratiche\, dal monitoraggio di versanti fino al posizionamento di pr ecisione\, anche utilizzando dispositivi mobili come smartphone e tablet.\ nTuttavia\, queste infrastrutture non sono diffuse ovunque: anche in quest o caso\, il costo per realizzare una rete “tradizionale” (composta da dispositivi geodetici) è relativamente alto\, e talvolta potrebbe non ess ere disponibile\, soprattutto in aree in via di sviluppo. Per questo motiv o\, un'interessante alternativa è verificare la fattibilità di utilizzo di dispositivi GNSS a basso costo come stazioni permanenti\, analizzando a nche le prestazioni di posizionamento di ricevitori rover anche a basso co sto.\nIn questo contesto è stato indagato il progetto Centipede RTK: si t ratta di un progetto collaborativo e open-source che mira a creare una ret e di stazioni GNSS aperte disponibili a chiunque in una specifica area di copertura. La rete è composta da stazioni GNSS installate su enti pubblic i o in aree di proprietà di utenti privati. Questa rete è composta da pi ù di 280 stazioni permanenti\, la maggior parte dei quali copre l'area fr ancese\, mentre alcuni altri si trovano in paesi europei (ad esempio\, Ita lia\, Polonia\, Svizzera\, Serbia\, Slovenia\, Germania) oltre che nell'is ola di Réunion\, nell'Oceano Indiano. Il progetto è sostenuto finanziari amente dall'INRAE e ha beneficiato sin dal suo avvio nel 2019 di risorse c ondivise tra istituti di ricerca\, enti pubblici e aziende private.\nUno d ei principali limiti di questo progetto è che questa rete non può fornir e correzioni differenziali in termini di prodotti di rete (come le correzi oni VRS)\, ma fornisce solo correzioni da singola stazione. In questo lavo ro\, partendo da queste stazioni\, gli autori hanno implementato un sistem a che utilizza questi dati come input per il software di rete\, per raggiu ngere un servizio open-source basato su dispositivi GNSS a basso costo.\nS ono state quindi eseguite due campagne di misurazione per testare le prest azioni ottenibili in termini di precisione ed accuratezza\, considerando p osizionamenti sia statici che dinamici\, quali posizionamenti pedestri o v eicolari. Al fine di rendere rappresentative le analisi svolte\, sono stat i testati sia dispositivi geodetici che sensori a basso costo come rover p er analizzare i risultati ad oggi ottenibili.\nL’intenzione è quella di mostrare le potenzialità di infrastrutture come quella testata\, cercand o di invogliare gli utenti dell’Associazione GFOSS.it APS e della comuni tà italiana a contribuire ad un progetto che potrà apportare benefici a differenti livelli\, sia scientifici che professionali. DTSTAMP:20260504T154853Z LOCATION:Sala Videoconferenza @ PoliBa SUMMARY:Una rete GNSS open-source di strumenti a basso costo per il posizio namento NRTK: quale futuro e quali prestazioni? - Paolo Dabove URL:https://talks.staging.osgeo.org/foss4g-it-2023/talk/ZMBNZW/ END:VEVENT END:VCALENDAR