n.7 dicembre/december 2020 Dn 7/2020 Building Information Modeling, Data & Semantics INDICE/INDEX EDITORIALE EDITORIAL Sandro Parrinello, Massimiliano Lo Turco 4 DALL’EDIFICIO AI MEDIA: VISUALIZZARE INFORMAZIONI IN OMA FROM BUILDING TO MEDIA: ENVISIONING INFORMATION IN OMA Fabio Colonnese 8 INFORMAZIONI ACCESSIBILI. LA VISUALIZZAZIONE DATI NELL’EPOCA DEI BIG DATA, DEGLI OPEN DATA E DEGLI OPEN TOOLS ACCESSIBLE INFORMATIONS. VISUALIZING DATA IN THE AGE OF BIG DATA, OPEN DATA AND OPEN TOOLS Enrico Cicalò, Valeria Menchetelli 17 DAL TIPO AL DIAGRAMMA: LA RAPPRESENTAZIONE DEL DATO COME STRUMENTO EURISTICO PER IL PROGETTO DI ARCHITETTURA FROM TYPE TO DIAGRAM: DATA REPRESENTATION AS HEURISTIC TOOL FOR ARCHITECTURAL DESIGN Michela Barosio, Rossella Gugliotta 28 INFOGRAFICA E VISUALIZZAZIONE GRAFICA: NUOVI MODI PER LA RAPPRESENTAZIONE DEI DATI GRAPHIC VISUALIZATION AND NEW WAYS TO REPRESENT DATA Maurizio Marco Bocconcino, Mariapaola Vozzola 41 H-BIM: FLUSSI INFORMATIVI E PROCESSI DI DIGITALIZZAZIONE DEL DATO H-BIM: INFORMATION FLOWS AND DATA DIGITIZATION PROCESSES Anna Dell’Amico 54 LA RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA UTILIZZANDO LE MAPPE COGNITIVE PER FAVORIRE LA RICERCA COLLABORATIVA KNOWLEDGE REPRESENTATION THROUGH COGNITIVE MAPS TO FOSTER COLLABORATIVE RESEARCH Elena Gigliarelli, Filippo Calcerano, Michele Calvano, Stefano Cursi, Leo Lorenzi, Letizia Martinelli, Maurizio Sibilla 68 DAGLI OPENDATA AI MODELLI DI CITTÀ: UN APPROCCIO ANTIFRAGILE PER IL CITY INFORMATION MODELING FROM OPENDATA TO CITY MODELS: AN ANTIFRAGILE APPROACH FOR CITY INFORMATION MODELING Federico Mario La Russa, Cettina Santagati 83 RIFLESSIONI SULL’UTILIZZO DELL’HBIM A PARTIRE DA UNA SPERIMENTAZIONE SUL CAMPO REFLECTIONS ON THE USE OF HBIM FROM EXPERIMENTS ON THE FIELD Carlo Battini, Rita Vecchiattini 96 LA DOCUMENTAZIONE DELLE SUPERFICI AFFRESCATE IN MODELLI HBIM DOCUMENTATION OF FRESCOED SURFACES IN HBIM MODELS Simona Scandurra 108 COMUNICAZIONE GRAFICA DELLA TORRE DEI GRASSI AL ‘PORTICO D’OTTAVIA’ A ROMA GRAPHICAL COMMUNICATION OF THE ‘TORRE DEI GRASSI’ AT THE ‘PORTICO D’OTTAVIA’ IN ROME Giulia Pettoello 118 LA MODELLAZIONE ALGORITMICA DELL’INFORMAZIONE (AIM) PER MAPPARE IL DEGRADO: LA CHIESA DI SAN GIULIANO AN ALGORITHMIC INFORMATION MODEL (AIM) FOR THE MAP OF DECAY: THE CHURCH OF SAN GIULIANO Elisabetta Caterina Giovannini, Andrea Tomalini 130 Credits immagine di copertina: Enrico Cicalò , Valeria Menchetelli 2 Dn 7/2020 Curatore del numero Editor in Chief Direzione Scientifica Associated Editors Sandro Parrinello, Università degli Studi di Pavia, Pavia, Italy Cecilia Bolognesi, Politecnico di Milano, Milano, Italy Tommaso Empler, Sapienza Università di Roma, Roma, Italy Massimiliano Lo Turco, Politecnico di Torino, Torino, Italy Laura Inzerillo, Università degli Studi di Palermo, Palermo, Italy Sandro Parrinello, Università degli Studi di Pavia, Pavia, Italy Francesco Ruperto, Sapienza Università di Roma, Roma, Italy Cettina Santagati, Università degli Studi di Catania, Catania, Italy Graziano Mario Valenti, Sapienza Università di Roma, Roma, Italy Stefano Bertocci, Università degli Studi di Firenze, Firenze, Italy Carlo Bianchini, Sapienza Università di Roma, Roma, Italy Maurizio Bocconcino, Politecnico di Torino, Torino, Italy Frédéric Bosché, Heriot-Watt University, Edinburgh, United Kingdom Stefano Brusaporci, Università degli Studi dell’Aquila, L’Aquila, Italy Clark Cory, Purdue University, Indianapolis, USA Livio De Luca, MAP/CNRS, Marseilles, France Antonella Di Luggo, Università degli Studi di Napoli Federico II, Napoli, Italy Stephen Fai, Carleton University, Ottawa, Canada Pablo Lorenzo Eiroa, Cooper Union, New York, USA Andrea Giordano, Università degli Studi di Padova, Padova, Italy Antonio Gómez-Blanco Pontes, Universidad de Granada, Granada, Spain Sorin Hermon, Cyprus Institute, Nicosia, Cyprus Arto Kiviniemi, University of Liverpool , Liverpool, United Kingdom Giovanna Massari, Università degli Studi di Trento, Trento, Italy Maurice Murphy, Dublin Institute of Technology, Dublin, Ireland Anna Osello, Politecnico di Torino, Torino, Italy Livio Sacchi, Università degli Studi “G. d’Annunzio”, ChietiPescara, Italy Andrew Sanders, Penn University, Philadelphia, USA Alberto Sdegno, Università degli Studi di Trieste, Trieste, Italy Jose Pedro Sousa, Universidade do Porto, Porto, Portugal Massimo Stefani, Harpaceas Massimiliano Lo Turco, Politecnico di Torino, Torino, Italy Comitato Scientifico Scientific Committee Pietro Baratono, Provveditore Interregionale per le OO.PP. Lombardia ed E.Romagna Angelo Ciribini, Presidente ISTEA, Università di Brescia, Brescia, Italy Bruno Daniotti, Project Manager InnovAnce, Politecnico di Milano, Milano, Italy Alberto Pavan, Coordinatore norma UNI 11337, Responsabile Scientifico InnovAnce, Politecnico di Milano, Milano, Italy Gregorio Cangialosi, BIM Manager and BIM Strategist, Studio CABE, Torino, Italy Emmanuel di Giacomo, EMEA BIM & AEC Ecosystem Business, France Graziano Lento, Anafyo Sagl, Ticino, Switzerland Paolo Galli, Implementation Consultant BIM, Milano, Italy Diego Minato, BIM Manager & Technical Consultant | BIM Strategist, Treviso, Italy Orges Lesha, BIM Manager, SA Architects, Sdn Bhd, Kuala Lumpur, Malaysia Chiara Rizzarda, Deputy BIM Manager at Antonio Citterio Patricia Viel, Milano, Italy Yoseph Bausola Pagliero, VPL and BIM expert, Roma/ Torino, Italy Armando Casella, Bimfactory, Brescia, Italy Filippo Daniele, Setin Roma, Italy Yusuf Arayici, Hasan Kalyoncu University, Gaziantep, Turkey Maarten Bassier, University of Leuven, Leuven, Belgium La valutazione dei contributi pubblicati è avvenuta con la modalità del double blind review. Papers are published under double blind review mode. Editore Direttore responsabile: Giuseppe Rufo Progetto grafico: Ottavia Menzio, Alexandra Fusinetti. Copyright DEI Tipografia del Genio Civile, numero 1/2017 Direzione, Redazione e Pubblicità tel. 06/4416371 Ufficio Abbonamenti tel. 06/44163767 - 06/4416371 Fax 06/4403307 Periodico semestrale: Abbonamento annuo (2 numeri) 30,00 €: c/cp n. 65047003 intestato a: DEI Srl Tipografia del Genio Civile, via Cavour 179/A 00184 Roma Bonifico bancario: IT 91 O 03127 050110 0000 0019585 Unipol Banca. La Redazione è grata a tutti coloro che vorranno collaborare. I manoscritti, anche se non pubblicati, non si restituiscono. Le opinioni espresse dagli Autori non impegnano la rivista. Eventuali errori o imprecisioni non comportano responsabilità della Casa Editrice e della Direzione che ha posto comunque la massima cura nella revisione dei testi e nella realizzazione dell’opera. www.dienne.org 3 Dn 7/2020 Building Information Modeling, Data & Semantics Editoriale Editorial Sandro Parrinello, Massimiliano Lo Turco “ Graphic excellence is nearly always multivariate ” (Edward Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, 1983) Il settimo numero della rivista raccoglie una selezione ragionata dei contributi pervenuti in risposta alla call intitolata “Le innumerevoli possibilità di rappresentazione del dato”. Ne è derivata una collezione di ricerche ed esperienze molto variegata, seppur riconducibile a due interessanti macrotemi riferibili alle molteplici forme di elaborazione grafica: l’infografica dei modelli digitali e lo sviluppo di modelli informativi. In alcuni saggi si descrivono in modo dettagliato le potenzialità espressive di nuovi strumenti di rappresentazione infografica utili per una rappresentazione sintetica, anche di tipo statistico, per governare nuovi processi di conoscenza. Una conoscenza sempre più specialistica e specializzata descritta in molti contributi che si interrogano sulla risoluzione di sfide sempre più complesse, nella organizzazione di attributi di tipo eterogeneo e di natura non soltanto quantitativa, ampliando nei fatti le frontiere della disciplina del Disegno, come testimoniato anche dal successo di un importante evento interdisciplinare sul tema delle “gràfiche” svoltosi ad Alghero nel luglio 2019, in relazione alle diverse declinazioni ed aggettivazioni di ciò che afferisce alla sfera della -grafìa, ovvero della descrizione, dello studio, della scrittura, del disegno. Una conoscenza aperta, interdisciplinare, come testimoniato dalle diverse anime che hanno contribuito alla realizzazione del nuovo numero della rivista. The journal’’s seventh issue collects a selection of the contributions received in response to the call entitled “The wide possibilities of data representation.” The result was a very diverse collection of research and experiences, albeit related to two interesting macro-themes referable to the multiple forms of graphic processing: the infographics of digital models and the development of information models. Some essays describe in detail the expressive potential of new infographic representation tools useful for a synthetic representation, also of a statistical type, to govern new knowledge processes. An increasingly professional and specialized knowledge described in many contributions that question the resolution of increasingly complex challenges, in the organization of attributes of a heterogeneous type and not only quantitative in nature, broadening the frontiers of the Drawing discipline, as also testified by the success of an important interdisciplinary event on the theme of “graphics” held in Alghero in July 2019, concerning the different meanings of what pertains to the sphere of -graphics, as in description, study, writing, drawing. An open, interdisciplinary knowledge, as evidenced by the various figures who contributed to the achievement of the journal’s new issue. Some contributions refer more precisely to this first issue, relating to methods and examples of data representation: the essay by Fabio Colonnese critically analyzes the role of architectural design in communications by the architecture firm OMA, to indicate a 4 S. Parrinello, M. Lo Turco - Dn 7/2020 A questo prima tematica, relativa ai metodi ed esempi di rappresentazione del dato, si riferiscono più puntualmente alcuni contributi: il saggio di Fabio Colonnese analizza criticamente il ruolo del disegno di architettura nelle comunicazioni dello studio OMA, denotando una graduale migrazione verso l’uso dei diagrammi e rappresentazione visive schematiche quantitative prodotte da un sistematico incrocio di dati statistici, piante semplificate e schemi volumetrici integrati da testi, simboli e patterns, allo scopo di illustrare e spiegare il processo e la forma del progetto e le soluzioni funzionali. Sempre in merito di rappresentazione del progetto di architettura, il contributo di Michela Barosio e Rossella Gugliotta è teso a indagare il rapporto tra tipo e diagramma, spesso considerati quali mere semplificazioni della realtà analizzando le modalità con cui il diagramma si pone sempre con maggior forza quale strumento di concezione e di esplicitazione del processo progettuale. Le riflessioni del gruppo di lavoro di Elena Gigliarelli appaiono di natura interdisciplinare, ove si evidenza la necessità di una sinergia tra ambiti di conoscenza diversi sottesa all’uso di un linguaggio di condivisione della conoscenza, mediante l’uso di mappe cognitive e codici grafici per la sintesi dei concetti. I contributi di Enrico Cicalò e Valeria Menchetelli e di Maurizio Marco Bocconcino e Mariapaola Vozzola presentano un approccio più teorico. Il primo analizza criticamente le potenzialità della Data Visualization nell’epoca dei Big Data, evidenziando come la grande disponibilità di open data e open tools rafforzi la necessità di un approccio scientifico designer-based; il secondo riflette sulla classificazione dei metodi di trattamento dei dati che aiutano a selezionare le modalità più efficaci di rappresentazione verificando le applicazioni, anche di carattere scientifico, che consentono di ottenere diverse tipologie di visualizzazione. Tale analisi è condotta commentando criticamente esempi di rappresentazione grafica che danno “informazione” a partire da ciò che è “dato”. I contributi che trattano più specificatamente lo sviluppo di modelli informativi si concentrano sul tema della Data visualization quale strumento di rappresentazione di sistemi complessi di dati, a cui si associano attività di Data Collection, illustrati attraverso approcci originali e innovativi. gradual migration towards the use of quantitative schematic diagrams and visual representations produced by a systematic crossing of statistical data, simplified plans and volumetric diagrams integrated by texts, symbols, and patterns, to illustrate and explain the process and the shape of the project and the functional solutions. Moreover, concerning the representation of the architectural project, the contribution of Michela Barosio and Rossella Gugliotta is aimed at investigating the relationship between type and diagram, often considered as mere simplifications of reality by analyzing how the diagram is increasingly placed with greater force as a tool for conception and explanation of the design process. Elena Gigliarelli’s working group’s reflections appear to be of an interdisciplinary nature. There is evidence of the need for a synergy between different fields of knowledge underlying the use of a knowledge-sharing language through cognitive maps and graphic codes for the synthesis of concepts. The contributions of Enrico Cicalò with Valeria Menchetelli and Maurizio Marco Bocconcino with Mariapaola Vozzola present a more theoretical approach. The first critically analyzes the potential of Data Visualization in the era of Big Data, highlighting how the excellent availability of open data and open tools reinforces the need for a designer-based scientific approach; the second reflects on the classification of data processing methods that helps to select the most effective representation methods by verifying the applications, including the scientific ones, which make it possible to obtain different visualization types. This analysis is critically conducted by commenting on examples of graphic representation that give “information” starting from “data”. The contributions that deal more specifically with the development of information models focus on data visualization as a tool for the representation of complex data systems, joined with Data Collection activities, illustrated through original and innovative approaches. In Giulia Pettoello’s contribution, the different ways an architectural asset can be documented and communicated are investigated. Anna Dell’Amico proposes the use of standard protocols for the management of shared models by employing a common language that facilitates the exchange of information. Although referring to the urban scale, the research by Cettina Santagati and Federico Mario La Russa investigates responsive models that 5 S. Parrinello, M. Lo Turco - Dn 7/2020 Nel contributo di Giulia Pettoello si indagano le diverse modalità attraverso le quali poter documentare e comunicare un bene architettonico. Anna Dell’Amico propone l’utilizzo di protocolli standard per la gestione di modelli condivisi, attraverso l’uso di un linguaggio comune che renda agevole lo scambio delle informazioni. Seppur riferito alla scala urbana, la ricerca di Cettina Santagati e Federico Mario La Russa indaga su modelli responsivi che incrementino la quantità e la qualità dei dati riferibili a modelli di City Information Modeling. Gli altri saggi forniscono lo spunto per riflettere sul ruolo dell’Heritage BIM cercando di comprendere, analizzandole, le difficoltà, i limiti e le potenzialità che il sistema può offrire nell’ambito della conservazione e della documentazione. In particolare, Carlo Battini e Rita Vecchiatini riflettono criticamente sulla possibilità di collezionare informazioni eterogenee come rilievi e modelli tridimensionali, fonti documentarie, cartografiche e iconografiche, informazioni testuali, di natura sia puntuale sia areale, aggregabili in un unico database, per la programmazione di interventi di conservazione e il relativo calcolo dei costi, senza trascurare la possibilità di estrazione di dati utili alla manutenzione ordinaria e in generale alla gestione dell’edificio. Il saggio di Simona Scandurra intende esaminare un possibile approccio alla documentazione del patrimonio architettonico nell’ambito dell’HBIM, con particolare riferimento alla memorizzazione e alla gestione dei dati relativi alle decorazioni parietali caratterizzanti le superfici murarie di alcuni manufatti storici. Infine, il contributo di Elisabetta Caterina Giovannini e Andrea Tomalini riflette sul connubio tra la modellazione tridimensionale e la modellazione delle informazioni, attraverso flussi di lavoro che includono approcci di programmazione con sistemi nodali e algoritmi di machine learning per la generazione di nuove componenti: partendo dai dati di acquisizione di un rilievo e il successivo data processing, si propongono soluzioni innovative per la classificazione e la creazione semiautomatica di elementi di degrado. increase the quantity and quality of data related to City Information Modeling models. The other essays provide an opportunity to reflect on the role of the BIM Heritage by understanding and analyzing them, including the difficulties, limits, and the potential that the system can offer in the field of conservation and documentation. In particular, Carlo Battini and Rita Vecchiatini critically reflect on the possibility of collecting heterogeneous information such as metric surveys and three-dimensional models, documentary, cartographic and iconographic sources, textual information, of both a punctual and spatial nature, which can be aggregated into a single database, for the planning of conservation interventions and the related cost calculation, without neglecting the possibility of extracting data useful for routine maintenance and in general for the building management. Simona Scandurra’s essay intends to examine a possible approach to the documentation of architectural heritage in the context of HBIM, with particular reference to the storage and management of data relating to wall decorations characterizing the wall surfaces of some historical artifacts. In the end, the contribution of Elisabetta Caterina Giovannini and Andrea Tomalini reflects on the union between three-dimensional modeling and information modeling, through workflows that include programming approaches with nodal systems and machine learning algorithms for the generation of new components: starting from data acquisition of a survey and the subsequent data processing, innovative solutions for the classification and semiautomatic creation of degraded elements are proposed. Therefore heterogeneous contributions in their applicative experiences, albeit attributable to similar purposes, aimed at identifying models of representation of information useful for carrying out comparative readings. By developing digital models and data management structures, representation intends to favor more intuitive interpretations to exponentially expand the possibilities of relating complex data sets. The chance of associating heterogeneous data and developing comparisons will result in cultural enrichment, not only in technical and operational skills. 6 S. Parrinello, M. Lo Turco - Dn 7/2020 Dunque contributi eterogenei nelle loro esperienze applicative, seppure riconducibili ad analoghe finalità, tese a individuare modelli di rappresentazione delle informazioni utili per operare letture comparate. La rappresentazione, mediante lo sviluppo di modelli digitali e strutture di gestione dei dati, intende favorire interpretazioni più intuitive al fine di ampliare esponenzialmente le possibilità di porre in relazione insiemi di dati complessi. Ad una possibilità di associare dati eterogenei e sviluppare confronti ne conseguirà un arricchimento culturale non solo in termini di capacità tecniche e operative. La rappresentazione esprime il valore umano dell’interpretazione del segno, pertanto qualificare modelli e sistemi informativi attraverso segni e simboli implica umanizzare un sistema informativo a vantaggio di una più naturale e sensibile relazione con una nuova complessità digitale. The drawing representation expresses the human value of the sign’s interpretation; therefore, qualifying models and information systems through signs and symbols implies humanizing an information system to benefit a more natural and sensitive relationship with new digital complexity. 7 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 Building Information Modeling, Data & Semantics Dagli OpenData ai modelli di città: un approccio Antifragile per il City Information Modeling From OpenData to city models: an Antifragile approach for City Information Modeling Federico Mario La Russa & Cettina Santagati Università degli Studi di Catania - DICAR e-mail: [email protected], [email protected] Abstract Abstract La ricerca indaga l’applicazione del concetto di Antifragilità nel City Information Modeling (CIM). In accordo col concetto di Digital Twin, si propone un modello CIM che aumenti la quantità e la qualità dei dati utilizzando i contributi dei mappers volontari prima e durante scenari di crisi. The research investigates the application of the concept of Antifragility in City Information Modeling (CIM). In accordance with the Digital Twin concept, we propose a CIM model that increases the quantity and quality of data with contributions from volunteer mappers before and during crisis scenarios. Key Words Key Words Antifragility, City Information Modeling, OpenStreetMap, Urban Survey, VPL Antifragility, City Information Modeling, OpenStreetMap, Urban Survey, VPL Introduzione Introduzione Gli open data costituiscono un potenziale enorme per applicazioni in vari settori e, in particolare, nel governo del territorio. Ad oggi, la più grande raccolta di dati geospaziali con licenza aperta è costituita da OpenStreetMap (OSM), progetto collaborativo avviato nel 2004 cui si può contribuire in qualità di Volunteer Geographic Information (VGI). Tali dati possono costituire il supporto per la creazione e l’implementazione di modelli di città 3D sempre più complessi che divengono il duplicato intelligente della città reale attraverso il suo gemello digitale, il Digital Twin (DT). Il concetto di DT oggi è divenuto centrale in diversi campi del sapere e rappresenta uno strumento per comprendere meglio le città ed intervenire sul loro futuro. Nella concettualizzazione del DT la sua efficacia è strettamente legata alla rete sensoristica da cui acquisisce i dati [1]. La ricerca presentata indaga le potenzialità di un City Information Model (CIM) responsivo, finalizzato alla gestione del rischio sismico, strutturato in modo da poter acquisire i dati (prevalentemente e quasi in tempo reale) da OSM e che, secondo il concetto di Antifragilità [2], trae vantaggio da even- OpenData represent a huge potential for applications in various sectors and, in particular, in territorial government. To date, OpenStreetMap (OSM) is the largest collection of open-licensed geospatial data. It is a collaborative project started in 2004 to which one can contribute as Volunteer Geographic Information (VGI). These data can be used to create and implement 3D city models that represent digital twins (DT) of the real cities. The concept of DT, although born in the manufacturing industry, has become central in several fields of knowledge, and represents a new way to better understand cities and intervene on their future. In the conceptualization of DT, its effectiveness is closely linked to the sensor network from where it acquires data [1]. This study investigates the potential of a responsive City Information Model (CIM) for seismic risk management. The model is able to acquire data directly and almost in real time from OSM. In accordance with the concept of Antifragility [2], the model is able to take advantage of possible emergency events by enriching its data assets and providing information. This is possible thanks to the activation of VGI communities that, in addition to the constant mapping actions on the local territory, are also active during 83 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 ti emergenziali in diversi scenari, per arricchire il proprio patrimonio dati e restituirlo in termini di informazioni. Ciò è possibile grazie all’attivazione di comunità di VGI che, oltre alle azioni di mappatura costante sul territorio locale, si attivano durante eventi calamitosi mappando le aree danneggiate e, agendo da “sensori umani” [3], supportano le amministrazioni locali nella gestione dell’emergenza e contestualmente popolano il CIM, qui proposto, di dati. L’obiettivo è quello di realizzare un sistema informativo tridimensionale che permetta la consultazione di dati utili alla compilazione di schede legate alla prevenzione sismica (come le schede di valutazione sismica di II° livello GNDT) ma anche quelle necessarie durante gli scenari di crisi (schede AeDES). calamitous events by mapping the damaged areas and, acting as “human sensors” [3], support local governments in the management of the emergency. At the same time, they populate the CIM (proposed) model with data. The objective is to create a three-dimensional information system that allows the consultation of data useful for the compilation of data forms related to seismic prevention (such as GNDT II level seismic assessment forms) but also those necessary during crisis scenarios (AeDES forms). State of the art One of the current issue in City Information Modeling is the integration between Geographic Information Systems (GIS) and Building Information Modeling (BIM) in a single model that allows to investigate different scales of detail (in terms of geometry and information) in a given urban area [4-5]. Currently, the modeling standard for the CIM is CityGML which defines the levels of detail of the three-dimensional representation and defines a series of classes to describe the characteristics of the city. In the latest version of this standard, there is also the mapping of IFC elements (from BIM models) to CityGML classes (CityGML 3.0 Conceptual Model) recognized by the Open Geospatial Consortium (OGC) and the technical commission ISO/TC211 [6]. In the Italian context, several studies have been conducted to create integrated systems for the documentation of historical centers for the implementation of conservation and transformation strategies [7-8] or to create a methodology for the management of prevention and reconstruction related to natural disasters [9]. The fragility of the Italian territory requires the creation of wellstructured databases on buildings, infrastructure and population, especially for historical cities. One of the major obstacles is the difficulty to acquire data and to implement them with information over time. The use of open source data, such as geodata from OpenStreetMap, can facilitate this process. In this direction, the ERIKUS system of the Civil Protection [10] has also made use of data from OSM. Since 2010 (Haiti earthquake) the actions of ‘digital humanitarians’ are managed by Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) [11] association founded with the aim to coordinate volunteer mappers during crisis scenarios or to support specific mapping projects [12]. Even during the last dramatic earthquakes in Italy, L’Aquila 2009 and Central Italy 2016 and the most recent explosion in the port of Beirut [13], the OSM communities helped to collect and produce data. In literature there are applications that use data coming from OSM to create city models that visualize environmental data and allow to run simulations [14]; however, as pointed out by Wang and Zipf [15] when using crowdsourced data it is necessary to verify their reliability, define guidelines for mappers and data validation charts. The method developed in this research is inspired by the ARIM methodology [9]. However, it differs from it in identifying crowdmapping as the main source of data (OpenStreetMap) for the realization of the CIM; using BIM tools integrated in the same Stato dell’arte Una delle sfide attuali nel City Information Modeling è l’integrazione tra i Sistemi Informativi Geografici (GIS) e il Building Information Modeling (BIM) in un unico modello che permette di indagare le diverse scale di dettaglio (in termini di geometrie e informazioni) in una data area urbana [4-5]. Attualmente, lo standard di modellazione per il CIM è CityGML che definisce i livelli di dettaglio della rappresentazione tridimensionale e utilizza una serie di classi per descrivere le caratteristiche della città. Nell’ultima versione di questo standard, è anche prevista la mappatura degli elementi IFC (provenienti da modelli BIM) sulle classi del CityGML (CityGML 3.0 Conceptual Model) riconosciute da Open Geospatial Consortium (OGC) e la commissione tecnica ISO/TC211 [6]. Nel panorama nazionale sono stati condotti diversi studi finalizzati alla creazione di sistemi integrati per la documentazione di centri storici al fine di attuare politiche di conservazione e di trasformazione [7-8] o indirizzate alla creazione di una metodologia per la gestione della prevenzione e della ricostruzione collegata alle calamità naturali [9]. La fragilità del territorio italiano richiede la creazione di banche dati ben strutturate su edifici, infrastrutture e popolazione, soprattutto per le città storiche. Uno dei maggiori ostacoli è costituito dalla difficoltà di riuscire a popolarli di dati e arricchirli di informazioni nel tempo. L’utilizzo di dati open source quali ad esempio i geodati provenienti da OpenStreetMap può facilitare tale processo. In questa direzione, anche il sistema ERIKUS della Protezione Civile [10] si è avvalso dei dati provenienti da OSM. Dal 2010 (terremoto di Haiti) le azioni dei ‘digital humanitarians’ sono gestite da Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) [11] associazione fondata con lo scopo di coordinare i mappers volontari durante gli scenari di crisi o a supporto di specifici progetti di mappatura [12]. Anche durante gli ultimi drammatici terremoti in Italia, L’Aquila 2009 e il Centro Italia 2016 e la più recente 84 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 Fig.1 Schema concettuale del City Information Modelling. Fig.1 Conceptual scheme of City Information Modelling. esplosione nel porto di Beirut [13], le comunità OSM hanno aiutato a raccogliere e produrre dati. In letteratura si ritrovano applicazioni che utilizzano i dati provenienti da OSM per creare modelli di città che visualizzano i dati ambientali e consentono di operare simulazioni [14]; tuttavia, come sottolineato da Wang e Zipf [15] quando si opera con dati crowdsourced è necessario verificarne l’attendibilità, definire delle linee guida per i mappatori e delle schede di validazione del dato. Il metodo sviluppato in questa ricerca ha come riferimento la metodologia ARIM [9]. Tuttavia, se ne differenzia poichè individua nel crowdmapping la sorgente principale di dati (OpenStreetMap) per la realizzazione del CIM, utilizza strumenti BIM integrati nello stesso ambiente di lavoro ottimizzando così il dato, consente la gestione integrata delle unità edilizie attraverso la scrittura di codici di programmazione ad-hoc che permettono la consultazione di caratteristiche sia urbane che architettoniche (Fig. 1). work environment, thus optimizing data management; allowing the integrated management of building units through the writing of programming codes that enable the consultation of both urban and architectural features (Fig. 1). Methodology The Digital Twin concept, in the creation of city models for the management of urban and territorial risks, is particularly useful in those fields of application where the quantity and quality of collected data can change significantly. Emblematic cases are the seismic risk scenarios in minor historical centers where the amount of data is limited and usually their quality is not high. Nevertheless, the presence of VGI that constantly operates on the territory with peaks in moments of crisis scenarios such as natural disasters [12] can constitute a potential data collector. The realization of responsive three-dimensional urban models, starting from OSM data collected by VGI, allows therefore to have informed models updated quickly. These models can be used and consulted both in ordinary period (for analysis, forecasting and planning activities) and in the alert and/or emergency period for crisis management (e.g. as a support database for the activities of verification of usability of building units). The antifragility of the proposed system lies in the mechanism for which, when the emergency phase is activated, the VGIs contribute to data collection by entering new data in the model (Fig. 2). However, OSM data have an average accuracy sufficient for the territorial scale but too low for the architectural scale [16]. In the method proposed in this research, it has been integrated the use of data from OSM with direct surveys (visual survey, laser scan- Metodologia L’utilizzo del concetto di Digital Twin nella realizzazione di modelli di città per la gestione di rischi urbani e territoriali risulta particolarmente utile soprattutto in quegli ambiti applicativi dove la quantità e la qualità dei dati raccolti può mutare drasticamente. Casi emblematici sono gli scenari di rischio sismico nei centri storici minori dove la quantità di dati disponibili è ridotta e la qualità degli stessi (generalmente) non è elevata. Ciononostante, la presenza di VGI può rappresentare un potenziale di raccolta dati che opera costante85 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 Fig.2 Numero di modifiche effettuate in OpenStreetMap subito dopo il sisma di Amatrice nel 2016. Fonte: [15] Fig.2 Number of edits made in OpenStreetMap immediately after the Amatrice earthquake in 2016. Source: [15] mente sul territorio con dei picchi nei momenti di scenari di crisi quali calamità naturali [12]. Realizzare modelli urbani tridimensionali responsivi, a partire dai dati contenuti in OSM grazie ai VGI, consente quindi di avere modelli informati aggiornati in tempi rapidi. Questi possono essere utilizzati e consultati sia in tempo ordinario (per attività di analisi, previsione e pianificazione) che in fase di allerta e/o emergenza per la gestione della crisi (ad esempio come database di supporto per le attività di verifica di agibilità delle unità edilizie). L’antifragilità del sistema proposto risiede nel meccanismo per il quale, nel momento in cui si attiva la fase di emergenza, i VGI contribuiscono alla raccolta dati inserendo nuovi dati nel modello (Fig. 2). Tuttavia, i dati contenuti in OSM hanno un’accuratezza media sufficiente per la scala territoriale ma troppo bassa per la scala architettonica [16]. Nel metodo proposto in questa ricerca si è integrato l’utilizzo di dati provenienti da OSM con rilievi diretti (indagine visiva, laser scanning, fotogrammetria SFM) in maniera tale da identificare scostamenti metrici significativi (ad esempio, la corretta definizione dell’impronta a terra delle unità edilizie) correggendo poi a monte i dati su OSM. La scelta dell’ambiente di lavoro è stata dettata principalmente dall’esigenza di coniugare dati provenienti da sistemi GIS (alla scala territoriale) con strumenti che potessero gestirne le geometrie e permettere l’evoluzione in veri e propri componenti BIM (scala architettonica) trasportando con sé le informazioni di partenza e senza dover cambiare ambiente di lavoro. ning, SFM photogrammetry) in order to identify significant metric deviations (for example, the correct definition of the ground footprint of building units) then correcting upstream data on OSM. The choice of the working environment has been mainly driven by the need to preserve the starting information without changing the work environment as well as to combine data coming from GIS systems (at the territorial scale) with tools that could manage the geometries and allow the evolution into real BIM components (architectural scale). Visual Program Languages (VPL) like Grasshopper (GH), thanks to their wide range of plug-ins, allow you to customize and choose all the tools needed to manage and create both GIS (ex. @it, Elk, Gismo, Urbano, LaunchBox, Heron, DeCodingSpaces to name a few) and BIM (VisualARQ) data. In this research it has been decided to use GISMO plugin [17] for the insertion of geodata from OSM. For the creation of the CIM the sequence of the levels of detail (LODs) of the international standard CityGML (Fig. 3) has been taken as reference. The information enrichment phase has envisaged the entry of references to materials and construction techniques. For the definition of the model from LOD 0 to 2 indirect sources have been mainly used, while from LOD 3 to 4 direct sources have been considered (georeferenced digital survey). The following workflow is therefore considered: • ● LOD 0 (territorial/country scale): it is a 2.5 D digital terrain model (DTM) which represents the topography of the territory under analysis on which the aerial photo is projected; the buildings are represented as 2D ground footprints projected on a 3D surface; 86 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 Fig.3 Schema LODs in CityGML. Fonte: [18] Fig.3 LODs scheme in CityGML. Source: [18] Visual Program Languages (VPL) come Grasshopper (GH), grazie alla loro ampia gamma di plug-in, consentono di personalizzare e scegliere tutti gli strumenti necessari per gestire e creare sia dati GIS (ex. @it, Elk, Gismo, Urbano, LaunchBox, Heron, DeCodingSpaces per citarne alcuni) che BIM (VisualARQ). In questa ricerca si è deciso di utilizzare GISMO [17] come plugin che permettesse l’inserimento di geodati provenienti direttamente da OSM. Per la creazione del CIM è stata presa come riferimento la sequenza dei livelli di dettaglio (LODs) dello standard internazionale CityGML (Fig. 3). In fase di arricchimento informativo si prevede di inserire i riferimenti ai materiali e tecniche costruttive. Per la definizione del modello dal LOD 0 al 2 si è fatto prevalentemente riferimento a fonti indirette, dal LOD 3 al 4 sono state considerate fonti dirette (rilievo digitale georiferito). Si ha quindi il seguente flusso di lavoro: • LOD 0 (scala territoriale/paesistica): si tratta di un modello 2.5 D digitale del terreno (DTM), sul quale viene inserita una foto aerea e che rappresenta la topografia del territorio oggetto di studio; gli edifici sono rappresentati come impronta a terra 2D proiettata su una superficie 3D; • LOD 1 (scala della città o insediamento urbano): consiste nella rappresentazione degli edifici come prismi; è necessaria un’indicazione dell’altezza (come quota di gronda o numero di piani) delineando così i rapporti volumetrici della scena urbana; • LOD 2 (scala di quartiere): rispetto al LOD 1 vengono definite la geometria e la tipologia dei tetti oltre che la gerarchizzazione delle superfici in alzato (individuazione della facciata e delle chiusure orizzontali di base); • LOD 3 (scala architettonica - esterni): vengono definite le murature, le bucature con i relativi infissi ed aumentato il dettaglio ove possibile nei componenti edilizi esterni (ex. tetti); a questo livello di dettaglio si iniziano ad utilizzare oggetti BIM che permettono un primo arricchimento informativo; • LOD 4 (scala architettonica - interni): al modello vengono aggiunti gli elementi interni (solai, scale, parti- • LOD 1 (scale of the city or urban settlement): the buildings are represented as boxes; an indication of height (as eaves height or number of floors) is required, thus outlining the volumetric relationships of the urban scene; • LOD 2 (neighborhood scale): in comparison to LOD 1, the geometry and type of the roofs are defined, as well as the hierarchy of the surfaces in elevation (identification of the facades and the ground floors); • LOD 3 (architectural scale - external): the masonry, the openings with the relative fixtures are defined and, in the external building components (ex. roofs), the detail is increased where possible; at this level of detail BIM objects allow an initial information enrichment; • LOD 4 (architectural scale - interiors): internal elements (floors, stairs, internal partitions and doors) are inserted in the model; at this level the recognition of the building unit’s construction equipment is detailed enough to complete the information enrichment of the individual building units. In both LOD 3 and 4 the possibility of projecting the texture is considered thanks to the instrumental surveys. Case Study The methodology has been applied on Fleri, a village in the municipality of Zafferana Etnea in the province of Catania, which has been damaged by a seismic event of magnitude 4.9 on the Richter scale occurred on the night of December 26th in 2018. The earthquake collapsed and damaged several buildings that are still uninhabitable. The event highlighted the fragility of the Etnean territory and the difficulty of managing a crisis in contexts where the urban clusters on the territory are widespread and with uneven density. The choice of Fleri as a case study becomes significant to test a methodology scalable and replicable on other Etnean urban centers. The LOD 0 is the representation of the topography of the considered territory. Through the TerrainGenerator component of GISMO (GH plugin) the DTM of the area of interest can be downloaded. To define the area, it is sufficient to indicate the name of the location and, through the online tool Nominatim of OSM, the 87 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 Fig.4 OpenData treatment for model definition at LOD. Fig.4 Trattamento di OpenData per la definizione del modello al LOD 0. zioni interne e porte); a questo livello il riconoscimento dell’apparecchiatura costruttiva dell’unità edilizia è sufficientemente dettagliato per completare l’arricchimento informativo delle singole unità edilizie. Sia nel LOD 3 che nel 4 viene considerata la possibilità di proiettare sui prospetti la texture proveniente dai rilievi strumentali effettuati. corresponding coordinates will be extracted in WGS84. If the location cannot be clearly identified by toponymy, the area can be indicated directly on OSM. The extension of the area is determined by indicating a radius as a horizontal distance from the origin. In the presented case, the radius is 750 m; the total area considered is 225 ha. The data source used for DTM extraction is SRTMGL1 (NASA). Other sources are AW3D30 or GMRT. It is possible to insert contour lines defined in an interval. The result of this operation is a NURBS surface on which it is already possible to perform morphological and hydrological analysis. This surface has been converted into a mesh in order to project the corresponding satellite image through the plugin Human. To obtain the correct dimensions of the image, the georeferenced coordinates of the vertices of the area of interest have been extracted using GISMO. LOD 0 has been completed by using the OSMshapes component in relation to the area of interest. In this way all the data present on OSM about that specific area are already available inside the model. In this phase it is possible to access the data contained for each polygon and put them in relation with the corresponding geometries. Then the polygons corresponding to the footprints of the buildings have been extracted to project them on the DTM 3D surface (Figs. 4-5). In LOD 1 the buildings have been modeled in the form of blocks. GISMO allows to perform this operation through the OSM3D component that reads the OSM file and linearly extrudes the polygons according to the height value (Elevation) assigned for each of them. The component has been designed to give a result even in those cases where the height of each building from OSM is not known. In particular it allows to indicate a domain of possible heights that will be assigned randomly for the realization of the volumes; or to indicate the average height for each elevation of each unit (reading the Levels value in the OSM file). In the case of Caso Studio La metodologia è stata applicata su Fleri, una frazione del comune di Zafferana Etnea in provincia di Catania, colpita da un evento sismico di intensità pari a magnitudo 4,9 su scala Richter nella notte del 26 Dicembre 2018. Il sisma fece crollare e danneggiò diversi edifici che ancora oggi risultano inagibili. L’evento mise in risalto la fragilità del territorio pedemontano etneo e la difficoltà della gestione di una crisi in contesti dove i tessuti urbani sul territorio si presentano diffusi e con densità disomogenea. La scelta di Fleri come caso studio diviene significativa per testare una metodologia scalabile e replicabile sugli altri centri urbani etnei. Il LOD 0 è costituito dalla definizione della topografia del territorio considerato. Tramite il componente TerrainGenerator di GISMO (plugin di GH) è possibile scaricare il DTM dell’area di interesse. Per definire tale area è sufficiente indicare il nome della località e, attraverso lo strumento Nominatim di OSM, verranno estratte le corrispondenti coordinate in WGS84. Qualora la località non sia ben individuabile attraverso la toponomastica, è possibile indicare l’area direttamente su OSM. Per determinare l’ampiezza è necessario indicare un raggio inteso come distanza orizzontale dall’origine. Nel caso presentato il raggio indicato è di 750 m; l’area totale considerata è pari a 225 ha. La fonte dati utilizzata per l’estrazione 88 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 Fig.5 1) Consultazione dati OpenStreetMap all’interno di Grasshopper; 2) strumenti plugin GISMO; 3) OpenStreetMap sull’area di Fleri. Fig.5 1) OpenStreetMap data consultation inside Grasshopper; 2) GISMO plugin tools; 3) OpenStreetMap on Fleri area. del DTM è SRTMGL1 (NASA). Ulteriori sorgenti sono AW3D30 o GMRT. È possibile inserire delle curve di livello definite in un intervallo. Il risultato di questa operazione è una superficie NURBS sulla quale è già possibile compiere analisi morfologiche ed idrologiche. Tale superficie è stata convertita in una mesh al fine di proiettare la corrispondente immagine satellitare attraverso il plugin Human. Per ottenere le corrette dimensioni si sono estratte le coordinate georiferite dei vertici dell’area di interesse tramite GISMO. Per completare il LOD 0 si è utilizzato il componente OSMshapes in riferimento all’area di interesse. Così facendo si sono ottenuti tutti i dati presenti su OSM. In questa fase è già possibile accedere ai dati contenuti in ogni singolo poligono e fare interagire quest’ultimi con le geometrie corrispondenti. Si sono quindi estratti i poligoni corrispondenti alle impronte a terra degli edifici per proiettarli sulla superficie del DTM (Figg. 4-5). Nel LOD 1 si è passati alla realizzazione degli edifici sotto forma di volumi. GISMO consente di effettuare questa operazione attraverso il componente OSM3D che legge il file OSM ed estrude verticalmente i poligoni in base al valore di altezza (Elevation) assegnato per ognuno di essi. Il componente è stato progettato per dare un risultato anche in quei casi in cui non si conosca l’altezza di ogni edificio da OSM. In particolare, consente di indicare un dominio di Fleri no building shape had values related to height or number of elevations. In order to have a first synthetic model, we then proceeded to assign a range of probable heights (from 3 to 6 meters) for all the buildings in the study area except for those of the urban canyon of Via Vittorio Emanuele. For the latter, the number of elevations was indicated within OSM; once the model was updated, it was possible to attribute an average floor - to - floor height (equal to 3 meters) and therefore to have a representation closer to the urban aggregate. In addition, a different color has been assigned to highlight the volumes to which a random height has been attributed from those in which the number of elevations has been given (Fig. 6). Afterwards, the surfaces of the volumes were differentiated, thus allowing the modeling of the roofs and the identification of the facades (LOD 2). The classification of the surfaces is possible through the deconstruction of the volumes (Deconstruct BRep) into faces. Through the analysis of the coordinates of the barycenters of the latter it is possible to determine which are the highest and therefore the planes of the roofs. Despite GISMO allows the modeling of roofs, it was chosen to use VisualARQ (VA) for the modeling of roofs since it allows the information enrichment of geometries; this way the roof type information extracted from the OSM file has been directly connected to VA via GH. Similarly, the identification of facades is done by evaluating the distance of the barycenters of the vertical surfaces from the 89 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 Fig.6 Vista a volo d’uccello del modello al LOD1. In bianco gli edifici con numero di piani noto, in grigio gli edifici con altezza ipotizzata. Fig.6 Bird’s eye view of the model at LOD1. In white the buildings with a known number of floors, in gray the buildings with assumed height. possibili altezze che verrà assegnato per la realizzazione dei volumi oppure di indicare l’altezza media per ogni elevazione di ciascuna unità (leggendo il valore Levels nel file OSM). Nel caso di Fleri nessuna unità presentava valori legati all’altezza o al numero di elevazioni. Al fine di avere un primo modello sintetico, si è proceduto quindi all’attribuzione di un range di altezze verosimili (da 3 a 6 metri) per tutti gli edifici nell’area di studio esclusi quelli del tessuto nastriforme di via Vittorio Emanuele. Per quest’ultimi si è indicato all’interno di OSM il numero di elevazioni; una volta aggiornato il modello è stato possibile attribuire un’altezza media di interpiano (pari a 3 metri) e quindi avere una rappresentazione più aderente alla realtà dell’aggregato urbano. Inoltre, si sono differenziati cromaticamente i volumi ai quali è stata attribuita un’altezza random da quelli in cui si è indicato il numero di elevazioni (Fig. 6). Successivamente si sono differenziate le superfici dei volumi del tessuto nastriforme permettendo quindi la modellazione delle chiusure orizzontali di copertura e l’individuazione dei fronti (LOD 2). La classificazione delle superfici è possibile attraverso la decostruzione dei volumi (Deconstruct BRep) in facce. Attraverso l’analisi delle coordinate dei baricentri di quest’ultime è possibile stabilire quali siano le più alte e quindi i piani di imposta delle coperture. Nonostante GISMO permetta la modellazione di tetti, si è scelto di utilizzare VisualARQ (VA) per la modellazione di quest’ultimi. Ciò è giustificato dal fatto che axis of the pertinent road (Fig. 7). LOD 3 and 4 are obtained through instrumental survey on site. 11 scans were conducted with a terrestrial laser scanner (Leica BLK360) on a portion of the urban canyon object of analysis for a total of 423,213,499 points acquired. At the same time, ground control points have been acquired by a GPS receiver to allow the georeferencing of the cloud according to the reference system WGS 84 - EPSG: 4326 (Fig. 8). GISMO uses the same reference system but re-projects the coordinates of the initial location from the origin of the Rhinoceros model space (thus avoiding display problems due to the distance from the origin). Once georeferencing has been performed on Cyclone, the cloud was exported as .E57 and imported into GH using the Volvox plugin. Finally, the cloud has been aligned to the model through a rigid translation using a displacement vector defined by two points (Vector2Pt): the starting point is a target used for georeferencing in UTM - WGS 84 coordinates while the arrival point is the same point projected in the GISMO local reference system starting from the coordinates in decimal degrees (LocationToXY) (Fig. 9). In this way it is possible to evaluate the metric deviations between the model developed so far and the point cloud. A code in Python language has been written (thanks to GhPython) that automates the operation by reducing the whole operation to the execution of a Button in GH. This operation facilitated the update procedure of the OSM file (which involves the manual deletion of the file from the directory defined by GISMO and the recomputing of the code). In this way it is possible to work on OSM (iD editor 90 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 Fig.7 Vista a volo d’uccello del modello al LOD2. Fig.7 Bird’s eye view of the model at LOD2. VA consente l’arricchimento informativo delle geometrie, pertanto le informazioni relative alla tipologia di tetti sono state estratte dal file OSM collegato direttamente a VA mediante GH. Analogamente, l’identificazione delle facciate avviene valutando la distanza dei baricentri delle superfici verticali rispetto l’asse della strada di pertinenza (Fig. 7). Il dettaglio alla scala architettonica previsto dai LOD 3 e 4 è ottenuto attraverso rilievo strumentale integrato in sito. Sono state effettuate 11 scansioni con laser scanner terrestre (Leica BLK360) su un tratto della cortina oggetto d’analisi per un totale di 423.213.499 punti acquisiti. Contestualmente sono stati acquisiti dei punti tramite ricevitore GPS per consentire la georeferenziazione della nuvola secondo il sistema di riferimento WGS 84 - EPSG: 4326 (Fig. 8). GISMO utilizza lo stesso sistema di riferimento ma riproietta le coordinate della località iniziale rispetto all’origine dello spazio modello di Rhinoceros (evitando così problemi di visualizzazione dovuti alla distanza dall’origine). Una volta eseguita su Cyclone la georeferenziazione, la nuvola è stata esportata come .E57 ed importata all’interno di GH tramite il plugin Volvox. Per allineare la nuvola al modello è stata eseguita una traslazione rigida della nuvola secondo un vettore spostamento definito da due punti (Vector2Pt): il punto di partenza è un target utilizzato per la georeferenziazione in coordinate UTM - WGS 84 mentre il punto di arrivo è lo stesso punto proiettato nel sistema di riferimento locale di or JOSM) and see, at the same time, the CIM model quickly updated (Fig. 10). Results and Discussions The CIM model developed until now (LOD2) is based on the OSM data. Thanks to the identifier of each element present in OSM it is possible to maintain unchanged the stratification of data belonging to each polygon within the study area. At any time of the modeling it is possible to query the model or perform analyses that provide useful information for planning and management of the territory. In addition, the link between the CIM and OSM allows its update according to new crowdmapping campaigns. LOD 3 and 4 are currently under development, however in the context of the research conducted it is possible to highlight some observations. The heterogeneity and different availability of data (OSM, public administration databases, territorial authorities, research projects, etc.) that characterize an urban scene causes that the same CIM model contains objects that are at different LODs; in analogy to what happens in HBIM when the complexity of a historical building does not allow a complete knowledge in the short term. It is possible to assume that LODs from 0 to 2 are part of GISbased procedures while LODs 3 and 4 could be considered as BIMbased phases. The use of VPL allows to manage both of these information families helping in the development of the data structure. Another strength of the VPL, Grasshopper in particular, is 91 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 Fig. 8 Rilievo laser scanner: 1) vista della nuvola di punti allineata in RGB; 2) ortofoto della nuvola di punti in falsi colori; 3) battuta punti GPS; 4) tabella dei punti georiferiti in UTM - WGS84; 5) vista del file KML all’interno di Google Earth. Fig. 8 Laser scanner survey: 1) view of the point cloud aligned in RGB; 2) orthophoto of the point cloud in false colors; 3) GPS points set; 4) table of geo-referenced points in UTM - WGS84; 5) view of the KML file inside Google Earth. GISMO a partire dalle coordinate in gradi decimali (LocationToXY) (Fig. 9). In questo modo è stato possibile valutare gli scostamenti metrici esistenti tra il modello finora sviluppato e la nuvola di punti. Per facilitare la procedura di aggiornamento del file OSM (che prevede la cancellazione manuale del file dalla directory definita da GISMO e la ricomputazione del codice) è stato scritto un codice in linguaggio Python (grazie a GhPython) che automatizza l’operazione riducendo l’intera operazione all’esecuzione di un Button in GH. In questo modo è possibile lavorare allo stesso tempo su OSM (iD editor o JOSM) e vedere il modello CIM aggiornato in tempi rapidi (Fig. 10). the ease of control and visual verification of the data structure through which the implementation of the model is driven. Modeling phases from LOD 0 to 2 can also be considered lowcost and reproducible once the code is built. In addition, LOD 2 is defined as a neighborhood scale, which is useful for urban design purposes, so metric inaccuracies are minimal compared to the potential for more flexible management and representation of geodata than traditional 3D GIS. Conclusion and future developments OpenData and civic hacking are raising new questions about the treatment of free geodata. The application of the concept of antifragility in the context of City Information Modeling aims to be a key to reconsider the entire process of construction of territorial information useful for the preservation of entire communities, their history and the spaces they live in. The science of Drawing is therefore called to balance this multidimensional complexity, through increasingly advanced and hybrid tools, which however always respond to the same ancestral need to communicate, feel and design through the graphic sign. The future developments of the work are: • achieving LOD 3 and 4 for a sample of building units of the urban aggregate analyzed; Risultati e Discussione Il modello CIM fin qui sviluppato (LOD2) è costruito a partire dai dati di OSM. Grazie all’identificativo di ogni elemento presente in OSM è possibile mantenere inalterata la stratificazione di dati appartenenti ad ogni poligono all’interno dell’area di studio. In qualsiasi momento della modellazione è possibile interrogare il modello o eseguire analisi che forniscono informazioni utili per la pianificazione e gestione del territorio. Inoltre, il collegamento tra il CIM e OSM con92 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 Fig. 9 Georeferenziazione della nuvola di punti all’interno di Grasshopper. Fig. 9 Georeferencing of the point cloud within Grasshopper. sente la sua implementazione qualora si attivassero campagne di crowdmapping. I LOD 3 e 4 sono attualmente in fase di sviluppo, tuttavia alla luce della ricerca fin qui condotta è possibile trarre alcune considerazioni. L’eterogeneità e la diversa disponibilità dei dati (OSM, database della pubblica amministrazione, enti territoriali, ricerche, etc.) che caratterizzano una scena urbana, fanno sì che nello stesso modello CIM possano essere contenuti, allo stesso tempo, oggetti che si attestano a diversi LOD, in analogia a ciò che avviene in ambito HBIM quando la complessità di • addressing the issue of the level of data reliability within the CIM; • developing a procedure using VPL for the integrated management of GIS and BIM data associated with individual building units. 93 F. M. La Russa, C. Santagati - Dn 7/20 Fig. 10 Codice in GhPython per l’automatizzazione dell’aggiornamento del modello. Fig. 10 Code in GhPython for the automation of the model update. un edificio storico non permette una conoscenza completa a breve termine. È possibile affermare che i LODs da 0 a 2 fanno parte di procedure GIS-based mentre i LODs 3 e 4 possono essere gestiti con strumenti BIM-based. L’utilizzo di VPL permette di gestire entrambe queste famiglie di informazioni aiutando nella gestione e nello sviluppo della struttura dei dati. Altro punto di forza dei VPL, Grasshopper in particolare, è la facilità di gestione e verifica visuale della struttura dati attraverso la quale si determina l’evoluzione del modello. Le fasi di modellazione che vanno da LOD 0 a 2 possono anche essere considerate low-cost e facilmente ripetibili una volta costruito il codice. Inoltre, il LOD 2 viene definito come scala di quartiere, utile ai fini della progettazione in ambito urbano pertanto le inaccuratezze metriche risultano trascurabili rispetto alle potenzialità di gestione e rappresentazione dei geodati in maniera più flessibile rispetto ai tradizionali 3D GIS. sa ancestrale esigenza di comunicare, avvertire e progettare attraverso il segno grafico. Come sviluppi futuri del lavoro si prevede di: • raggiungere i LOD 3 e 4 per un campione di unità edilizie del tessuto urbano analizzato; • affrontare il tema del livello di attendibilità dei dati nell’ambito del CIM; • definire una procedura tramite VPL per la gestione integrata di dati GIS e BIM associati a singole unità edilizie. Bibliografia / References [1] Batty, M., (2018): Digital twins. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 45(5), 817– 820. DOI: https://doi.org/10.1177/2399808318796416 [2] Taleb, N. N., (2012), Antifragile things that gain from disorder. 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