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DESCRIPTION:Gli spazi verdi pubblici svolgono un ruolo essenziale nel migli
 orare la vivibilità delle nostre città\, non solo dal punto di vista amb
 ientale\, ma anche in termini di coesione sociale\, interazione ed equità
 . Con l'approvazione della Nature Restoration Law [1] in Europa\, gli Stat
 i membri sono ora obbligati a monitorare e valorizzare le aree verdi urban
 e\, considerando tutta la vegetazione presente nei contesti urbani.\nDeda 
 Next [2]\, nell’ambito del progetto USAGE [3] e in collaborazione con l
 ’Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale – ISPRA 
 [4]\, ha analizzato le aree verdi nelle 14 principali città metropolitane
  italiane. L’obiettivo? Misurare quanto gli spazi verdi siano accessibil
 i per la popolazione residente.\nGli spazi verdi nelle città non si limit
 ano però ai parchi pubblici\, possono includere anche giardini privati\, 
 parchi giochi\, foreste\, file di alberi lungo le infrastrutture stradali 
 o lungo le cosiddette infrastrutture blu come fiumi o canali. Tuttavia\, n
 on esiste una definizione univoca di spazio verde pubblico urbano (Green U
 rban Public Space - GUPS)\, poiché varia a seconda del contesto locale e 
 degli obiettivi di pianificazione. La scelta è stata quella di prendere i
 n considerazione come spazio verde urbano i dati estratti dai database Urb
 an Atlas [5] e OpenStreetMap [6]\, mappando il territorio urbano con celle
  esagonali di 125 metri per lato. Ogni cella è stata associata a un punto
  di partenza\, come un incrocio stradale\, e tramite la rete stradale di O
 penStreetMap è stato calcolato il percorso pedonale più breve verso le a
 ree verdi più vicine.\nInfine\, ogni cella è stata associata alla popola
 zione residente\, utilizzando dati ISTAT del 2021 [7]. Il riferimento è l
 a regola IUCN 3-30-300 [8]\, che suggerisce un accesso ottimale agli spazi
  verdi quando il percorso pedonale per raggiungerli è inferiore a 300 met
 ri. Questo approccio ci permette di comprendere quanto le città italiane 
 siano connesse ai propri spazi verdi e di suggerire ai decisori opportunit
 à per migliorarne l'accessibilità.\nL’analisi è stata eseguita con QG
 IS 3.34 Model Designer [9] e integrando script python per il calcolo della
  distanza su grafo stradale. I dati sono poi stati condivisi tramite QGIS 
 GeoCat Bridge plugin [10] all’interno del server geografico di progetto 
 (GeoServer) in modo da essere visualizzati tramite servizi WMS all’inter
 no di questa pagina [11].\n[1] environment.ec.europa.eu/topics/nature-and-
 biodiversity/nature-restoration-law_en    \n[2] dedanext.it \n[3] usage-pr
 oject.eu \n[4] isprambiente.gov.it/it \n[5] land.copernicus.eu/en/products
 /urban-atlas \n[6] openstreetmap.org \n[7] istat.it/notizia/dati-per-sezio
 ni-di-censimento  \n[8] nbsi.eu/the-3-30-300-rule \n[9] docs.qgis.org/3.34
 /en/docs/user_manual/processing/modeler.html \n[10] plugins.qgis.org/plugi
 ns/geocatbridge \n[11] dedanext.it/aree-verdi-pubbliche-urbane
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LOCATION:Aula Nievo
SUMMARY:Indice di prossimità agli spazi verdi pubblici urbani (con dati ap
 erti) - Piergiorgio Cipriano\, Angela\, Leonardo Dazzi
URL:https://talks.staging.osgeo.org/foss4g-it-2024/talk/PGC9UF/
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DESCRIPTION:Nel progetto europeo AIR-BREAK [1]è stata realizzata una dashb
 oard informativa rivolta ai cittadini di Ferrara per visualizzare una stim
 a immediata e sintetica sullo stato di inquinamento dell’aria\, aggiorna
 to ogni ora: https://airbreakferrara.net/che-aria-tira/\n“che-aria-tira
 ” è una pagina senza numeri né complicate unità di misura (es. μg/m3
 ) o soglie (poco note e poco comprensibili alla maggior parte delle person
 e).\nIl contenuto e l’interfaccia grafica sono state progettate dai part
 ner Air-Break attraverso una serie di workshop UX [2] coinvolgendo una ven
 tina di persone tra docenti e studenti di istituti superiori\, attivisti a
 mbientali\, tecnici di enti pubblici esperti di qualità aria.\nI dati di 
 partenza provengono da 14 centraline installate nell’ambito del progetto
 \; si tratta di centraline non certificate (i dati ufficiali rimangono que
 lli delle 2 stazioni ARPAE Emilia-Romagna [3]) che misurano 6 parametri di
  qualità dell’aria (PM2.5\, PM10\, NO2\, O3\, CO\, VOC) e 3 parametri c
 limatici (temperatura\, umidità relativa\, pressione atmosferica). Le mis
 urazioni sono al continuo (con una frequenza che va dai 5 ai 30 secondi\, 
 in base al sensore)\; le medie orarie dei 6 parametri aria (espressi in μ
 g/m3) vengono trasmesse al server IoT del Comune di Ferrara\, basato sulla
  soluzione open-source FROST [4]\, che implementa lo standard OGC SensorTh
 ings API [5].\nI dati orari vengono confrontati con i range usati dall'Age
 nzia Ambientale Europea nel portale Air Quality Index [6] per PM2.5\, PM10
 \, NO2\, O3\; per il CO il range di riferimento è quello dell’U.S. Envi
 ronmental Protection Agency [7].\nL’indice Air-Break è un valore adimen
 sionale con una scala da 0 (buono) a oltre 100 (pessimo) in modo da facili
 tare la comprensione da parte di chi non ha dimestichezza con numeri\, uni
 tà di misura\, soglie limite (norme) e soglie consigliate (Organizzazione
  Mondiale Sanità).\nI valori degli indici (sia quelli delle singole centr
 aline\, sia il valore medio sull'area urbana) sono salvati su server FROST
  del Comune\, con frequenza oraria. Da qui\, tramite viste spaziali materi
 alizzate (su PostgreSQL/PostGIS) gli indici orari degli ultimi 7 giorni ve
 ngono pubblicati con GeoServer tramite servizi WFS\, in modo da renderli a
 ccessibili alla dashboard web “che-aria-tira” e ai 2 totem stradali in
 stallati lungo un nuovo tratto di percorso ciclabile [8].\nI valori orari 
 dei 5 parametri e dell’indice riassuntivo di qualità aria sono scaricab
 ili dal portale open data del Comune [9].\n\n[1] https://www.uia-initiativ
 e.eu/en/uia-cities/ferrara\n[2] https://www.getcrowd.eu/event/9521ddc5--62
 3847e6 \n[3] https://apps.arpae.it/qualita-aria/bollettino-qa-provinciale/
 fe \n[4] https://github.com/FraunhoferIOSB/FROST-Server\n[5] https://www.o
 gc.org/standards/sensorthings \n[6] https://airindex.eea.europa.eu/AQI/ind
 ex.html \n[7] https://www.epa.gov/criteria-air-pollutants/naaqs-table \n[8
 ] https://shorturl.at/pqHNg \n[9] https://dati.comune.fe.it/dataset?q=qual
 it%C3%A0+aria
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LOCATION:Aula Nievo
SUMMARY:Che aria tira a Ferrara? Open data e standard OGC per una dashboard
  pubblica - Piergiorgio Cipriano\, Luca Giovannini
URL:https://talks.staging.osgeo.org/foss4g-it-2024/talk/NGVDNL/
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UID:pretalx-foss4g-it-2024-8LDWZU@talks.staging.osgeo.org
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DESCRIPTION:Sensor Things API (in breve STA) è una specifica OGC per l'arc
 hiviazione e il recupero (di serie temporali) delle osservazioni dei senso
 ri [1]. FROST-Server\, sviluppato dal Fraunhofer IOSB\, è una delle imple
 mentazioni più consolidate di STA\, ben documentato e molto utilizzato [2
 ]. L'implementazione include un endpoint REST per inserire\, modificare e 
 recuperare entità STA\, utilizzando un linguaggio di query basato su URL 
 e su parametri OASIS OData [3].\nUn plugin sperimentale per QGIS [4]\, svi
 luppato nel 2022 da Deda Next srl [5] e implementato in Python nell'ambito
  del progetto europeo Air-Break [6]\, è attualmente disponibile per conne
 ttersi agli endpoint STA e scaricare dati dai sensori. Il plugin agisce an
 che come provider per recuperare i dati e per poi analizzarli in un second
 o momento.\nGrazie al finanziamento di BRGM (Service géologique national 
 Francais) [7]\, Faunalia [8] e DedaNext hanno sviluppato un provider C++ S
 TA direttamente nel core in QGIS. È stata aperta una dettaglia QEP (QGIS 
 Enhancement Proposal) [9] per discutere con la comunità di QGIS e con tut
 te le persone interessate l'implementazione migliore.\nDurante tutte le fa
 si di sviluppo le interazioni fra comunità\, sviluppatori e finanziatori 
 è stata portata avanti nel miglior modo possibile\, garantendo così un p
 rovider nativo in QGIS che potrà essere espanso in futuro in base agli ag
 giornamenti del provider\, funzionalità nuove e ottimizzazione dei dati.\
 nLa vecchia versione del plugin sviluppato da Deda Next\, infatti\, è sta
 to ri-fattorizzato per poter sfruttare al meglio il provider nativo\, più
  veloce e con test automatici che ne garantiscono la stabilità. Così fac
 endo\, è stato possibile concentrare la parte di sviluppo del plugin per 
 quanto riguarda soprattutto l'analisi dei dati\, la creazione di grafici d
 ettagliati per analizzare serie temporali e per scaricare facilmente i ris
 ultati.\n\n[1] www.ogc.org/standards/sensorthings\n[2] github.com/Fraunhof
 erIOSB/FROST-Server \n[3] groups.oasis-open.org/communities/tc-community-h
 ome2\n[4] github.com/AirBreak-UIA/SensorThingsAPI_QGIS-plugin\n[5] www.ded
 anext.it\n[6] www.uia-initiative.eu/en/uia-cities/ferrara\n[7] www.brgm.fr
 \n[8] www.faunalia.eu\n[9] github.com/qgis/QGIS-Enhancement-Proposals/issu
 es/257
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LOCATION:Aula Nievo
SUMMARY:Sensor Things API QGIS core provider - Piergiorgio Cipriano\, Luca 
 Giovannini\, Matteo Ghetta
URL:https://talks.staging.osgeo.org/foss4g-it-2024/talk/8LDWZU/
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