BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//pretalx//talks.staging.osgeo.org//foss4g-it-2024//speaker//MXV879 BEGIN:VTIMEZONE TZID:CET BEGIN:STANDARD DTSTART:20001029T040000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10 TZNAME:CET TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:20000326T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3 TZNAME:CEST TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 END:DAYLIGHT END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:pretalx-foss4g-it-2024-7W9HAW@talks.staging.osgeo.org DTSTART;TZID=CET:20241212T111500 DTEND;TZID=CET:20241212T113000 DESCRIPTION:Il consumo suolo è attualmente una delle tematiche più discus se a livello sia nazionale che internazionale in quanto ha un peso sia com e “acceleratore” della crisi climatica tutt’ora in atto che sugli ef fetti dei sempre più frequenti eventi estremi.\nISPRA elabora da anni una serie di indici che riguardano il consumo di suolo e li sintetizza nel ra pporto pubblicato annualmente\, da quest’anno è stata inserita nell’a nalisi paesaggistica una sezione riguardante la visibilità del suolo cons umato. \nL’impatto visivo del suolo consumato ha infatti un notevole eff etto sulla percezione personale e collettiva della degradazione di un paes aggio\, dove essa è costituita da un insieme di fattori che sono sia ogge ttivi che soggettivi. \nIl lavoro presentato si pone come obiettivo quello di quantificare la parte oggettiva dell’impatto visivo (che chiameremo visibilità) tramite l’indice adimensionale (NI) definito da Minelli et al. nel 2014. La visibilità di un oggetto è calcolata tramite analisi tr igonometriche come l’area dell’oggetto rispetto a quella del campo vis ivo dinamico di un osservatore posto in un qualsiasi punto in un dato into rno dell’oggetto osservato. \nL’area dell’oggetto osservato viene ca lcolata in funzione della posizione dell’osservatore e quindi comprensiv a delle sue eventuali distorsioni tramite calcoli di natura trigonometrica . Il codice che implementa il calcolo dell’indice è stato rilasciato pe r GRASS GIS e recentemente aggiornato alla versione 8 del software (https: //github.com/annalisapg/r.wind.sun/tree/updated_GRASS8).\nL’analisi di v isibilità è stata svolta sull’intero territorio nazionale con risoluzi one di 10m per ogni pixel in un intorno di 30km dall’oggetto osservato c onsiderando 4 categorie di consumo suolo: nuovi edifici\, strade\, cantier i e impianti fotovoltaici a terra.\nLe analisi sono state eseguite tramite una procedura mista che ha coinvolto un preprocessing dei dati in QGIS e un processamento degli stessi in GRASS GIS.\nAvendo a disposizione per ogn i singolo elemento la sola impronta sul territorio\, il calcolo è stato e seguito sulla base di alcune assunzioni. Per gli impianti fotovoltaici\, d ata la disomogeneità delle tipologie di impianto esistenti\, è stato con siderato un impianto ad un’unica falda\, con pannello di dimensione pari a quella dell’area rilevata durante il monitoraggio e con inclinazione variabile in base alla stessa dimensione\, la quota del centro del pannell o è pari a 4m. Per i cantieri e le strade\, data l’irregolarità delle forme assunte dagli stessi\, si è ricondotto il calcolo al minimo rettang olo orientato che circoscrive la forma irregolare e un’altezza nulla ris petto alla superficie. Infine\, per gli edifici si è considerata un’alt ezza media pari a 6m\, in coerenza con quanto osservato dagli studi preced enti\, e una forma rettangolare degli stessi\, posta in posizione vertical e rispetto al suolo.\nDai risultati ottenuti si può affermare che la dist ribuzione dei valori dell’indice è di tipo logaritmico e i valori massi mi dell’indice vengono registrati per strade e cantieri\, a seguire foto voltaico ed edifici. Inoltre\, confrontando la visibilità di edifici e st rade\, nonostante gli edifici abbiano una maggior densità sul territorio nazionale\, proporzionalmente i primi sono visibili molto meno rispetto al le seconde.\n\nA livello computazionale il calcolo ha richiesto 30 giorni circa di elaborazioni\, su due macchine: un MacBook Pro con processore M1 e un Debian con processore Intel i-5. La procedura è risultata abbastanza lenta a causa dell’ingente quantità di dati processati (decine di migl iaia di features\, considerando tutte e 4 le classi su tutte le regioni)\, del fatto che il calcolo viene svolto pixel per pixel\, e a causa della e laborazione\, in serie\, all’interno del modulo r.photovoltaic.py.\n\nIn generale\, il codice e la procedura hanno dimostrato un’elevata stabili tà con nessun caso di crash durante le elaborazioni svolte h24 e una defi nitiva consistenza dei risultati ottenuti.\nLa schematizzazione delle feat ures di forma irregolare sul territorio è molto semplificata ma è stata dettata da esigenze di rapidità di esecuzione dell’analisi\, presenza d i informazioni parziali riguardo i singoli impianti o edifici e necessità di adottare una procedura il più possibile standardizzata sull’intero territorio nazionale. \nPossibili miglioramenti dell’analisi consistono in (i) l’affinamento della procedura di rappresentazione delle feature o ggetto di studio tramite una revisione dell’analisi trigonometrica conte nuta nel codice\, (ii) identificazione\, per ogni classe di elementi\, del la ragionevole distanza massima alla quale effettuare l’analisi\, (iii) parallelizzazione del codice r.photovoltaic.py in modo da riuscire a sfrut tare appieno le capacità della macchina. DTSTAMP:20260517T010303Z LOCATION:Aula Nievo SUMMARY:Visibilità del nuovo suolo consumato per categorie: un’analisi a scala nazionale tramite GRASS GIS - Annalisa Minelli URL:https://talks.staging.osgeo.org/foss4g-it-2024/talk/7W9HAW/ END:VEVENT END:VCALENDAR