Elaborazione dati 3D - Progetto Sperimentale (parte 1)

Oggi modelli 3D realistici di siti d’interesse culturale, anche grandi e complessi, possono essere costruiti utilizzando metodologie basate su acquisizione di immagini, scansione laser, tecniche di rilievo classiche, oppure elaborando la cartografia esistente. La scelta dipende dal grado di accuratezza richiesto, dalle dimensioni dell’oggetto e dalla sua posizione, dalle caratteristiche della superficie, dalle competenze dei membri del team di lavoro, dal budget, ecc. Tuttavia, sempre più di frequente metodologie differenti vengono combinate per ottenere dataset multi-risoluzione, contenenti più livelli di dettaglio (LoD), sia per le geometrie che per le texture; ciò consente, tra l’altro, di sfruttare appieno i punti di forza di ciascuna tecnica.
I modelli 3D, una volta collegati a dati esterni, possono essere analizzati, suddivisi nelle loro sotto-componenti e organizzati secondo regole precise. Sono state proposte diverse soluzioni per la gestione e la visualizzazione di dati 3D, anche online, ma non è possibile ad oggi individuare un’implementazione o un pacchetto disponibile in commercio che sia sufficientemente potente, affidabile e flessibile. Esistono potenti strumenti di visualizzazione 3D, che però spesso sono scarsamente dotati di  strumenti per eseguire interrogazioni e caricare dati erogati da servizi web. Ad esempio, Google Earth, uno degli strumenti più famosi, consente di navigare i dati geospaziali e di caricare informazioni esterne al click su un oggetto, ma non è possibile formulare interrogazioni che facciano uso di filtri. La capacità di eseguire interrogazioni complesse è una funzionalità tipica dei pacchetti GIS, i quali, tuttavia, spesso sono carenti nel gestire dati 3D complessi: persino ArcScene, l’applicazione della suite ESRI ArcGIS che permette di visualizzare l’informazione geografica in 3D, soffre di questa limitazione. Per quanto riguarda la modellazione e l’archiviazione dei dati, un modello assai comune per la rappresentazione di oggetti urbani 3D è CityGML, in cui vengono definiti gli oggetti topografici di maggiore interesse in un contesto cittadino e le loro relazioni, insieme alle proprietà geometriche, topologiche, semantiche e visuali. CityGML è stato efficacemente impiegato dall’Università Tecnica di Monaco nella realizzazione di 3D City DB (rilasciato con licenza open source), un geodatabase per archiviare, rappresentare e gestire modelli 3D di città virtuali. La struttura relazionale di 3D City DB segue molto da vicino il modello di CityGML, il che rende agevole l’importazione ed esportazione di dataset in formato CityGML. Inoltre, è possibile caricare nel database DTM (Digital Terrain Models) e foto aree, nonché esportare i modelli degli edifici in formato KML/COLLADA. Software come 3D City DB dimostrano quanto il modello di CityGML sia versatile e di notevole utilità pratica. Purtroppo, però, anche il livello di dettaglio 4 (il più elevato) di CityGML non è pensato per gestire modelli realistici ad alta risoluzione, che sono caratterizzati da geometrie complesse e texture dettagliate. Inoltre, CityGML è stato concepito, comprensibilmente, per essere utilizzato con strutture moderne e non per siti/modelli archeologici. Anche sul fronte dei servizi web 3D sono stati realizzati alcuni prototipi, come il servizio sviluppato dal gruppo di ricerca GIScience presso l’Università di Heidelberg nell’ambito del progetto OSM-3D, oppure l’estensione di GeoServer sviluppata presso il Dipartimento di Informatica dell’Universitade do Minho (entrambi i servizi implementano la specifica Web 3D Service, o W3DS, versione 0.4.0, attualmente in fase di discussione presso l’OGC), ma, nuovamente, nessuna soluzione si è ad oggi affermata come standard ampiamente accettato.

Considerata l’inadeguatezza delle soluzioni esistenti, dovuta sia alla complessità che alla novità delle problematiche affrontate, si ritiene che la realizzazione delle funzionalità di gestione, visualizzazione e analisi di dataset geografici 3D,  richieda lo sviluppo di una soluzione innovativa, che sappia innanzitutto integrare armoniosamente le tecnologie oggi a disposizione e successivamente estenderle, laddove si rivelassero carenti. L’approccio che si seguirà nel progetto sperimentale trattato in questo articolo, per aggiungere la terza dimensione ad un sistema Gis tradizionale si compone dei seguenti passaggi:

Fase 1.
Definizione di uno schema concettuale e, conseguentemente, di una struttura relazionale che consenta di gestire dataset 3D multi-risoluzione; ciò è indispensabile sia per combinare modelli ottenuti attraverso metodologie di raccolta dati eterogenee, sia per ottenere buone prestazioni di visualizzazione e analisi. Lo schema concettuale è simile a quello definito da CityGML, che prevede quattro livelli di dettaglio per gli edifici:

• LoD1: contiene semplici modelli a prisma con le coperture piatte.
• LoD2: contiene modelli le cui superfici esterne, specialmente le coperture, sono maggiormente dettagliate.
• LoD3: questo livello aggiunge i dettagli sulle strutture interne (vani, corridoi, ecc.).
• LoD4: contiene le strutture, o parti di esse, sotto forma di modelli geometrici ad alta risoluzione. Questi modelli possono essere ulteriormente scomposti in sotto-parti.

CityGML prevede un ulteriore livello di dettaglio per il terreno, LoD0, utilizzato per la rappresentazione vettoriale del suolo (modello TIN).

Applicando il modello concettuale al caso specifico, possiamo affermare che:

• LoD1: i modelli LoD1 degli edifici (cioè le strutture che contengono gli ambienti) e delle strutture esterne ad essi saranno costruiti nell’ambiente di editing 3D mediante lo strumento “Estrusione”, che ricava la geometria 3D a partire da un dataset 2D contenente la geometria della base dell’oggetto e alcuni attributi che ne descrivono la forma (ad esempio l’altezza totale, la distanza dal suolo, il numero di livelli, ecc.). Anche strade, marciapiedi e arredi storici possono essere ricostruiti in modo analogo.
• LoD2: i modelli LoD2 di strutture ed edifici sono caratterizzati da coperture che seguono da vicino la struttura di quelle originali: ciò può essere importante qualora si debbano effettuare analisi in cui la precisione nella stima del volume realmente occupato dall’oggetto è importante. Per i modelli LoD2, si possono utilizzare ricostruzioni elaborate con strumenti CAD come SketchUp.
• LoD3: ai modelli degli edifici vengono aggiunti i vani e le strutture interni. Inoltre, i modelli non sono più monolitici, ma scomposti in superfici (pareti, pavimento, soffitto per i vani, superfici laterali, inferiore e superiore per le strutture). Negli ambienti di editing e di consultazione, ciascuna parte dovrà essere modificabile e interrogabile individualmente. Si potranno aggiungere, sia per le strutture interne che per quelle esterne, alcuni modelli realistici semplificati, ottenuti da quelli più dettagliati attraverso algoritmi di mesh simplification.
• LoD4: superfici, arredi storici e decorazioni superficiali saranno rappresentati con modelli realistici ad alta risoluzione (mesh complesse)

La quota di ciascun oggetto verrà desunta dal modello TIN del suolo. Quanto alla struttura relazionale del geodatabase, si trarrà liberamente spunto dallo schema di 3D City DB.

Fase 2
Definizione di una serie di procedure per la verifica, la strutturazione e l’integrazione dei dati. Come si è detto, i modelli del LoD1 possono essere ottenuti per estrusione di un dataset 2D; tuttavia, può essere necessario effettuare delle elaborazioni su tale dataset prima di procedere all’estrusione. Ad esempio, può essere necessario aggregare i dati per ridurre il numero totale di poligoni, oppure correggere eventuali errori topologici (sovrapposizioni e interruzioni), oppure verificare e normalizzare le tabelle degli attributi. Queste operazioni possono essere eseguite attraverso l’interfaccia web di editing 2D, oppure tramite un qualsiasi strumento GIS desktop, come ArcGis Desktop o Quantum GIS.
I modelli ad alta risoluzione possono essere costruiti elaborando i dati ottenuti da rilievi fotogrammetrici o scansioni laser. Un adeguato ambiente di editing deve quindi consentire di importare nuvole di punti e di eseguire elaborazioni su di esse: ad esempio, sarà possibile calcolare in modo preciso l’altezza di un oggetto, ricostruire una superficie (mesh) a partire da una nuvola di punti, semplificare una superficie o una nuvola di punti secondo filtri definiti dall’utente, ecc. I modelli geometrici prodotti dovranno quindi essere georeferiti in un unico sistema di coordinate e caricati nel database PostGIS.

Fase 3
Sviluppo di un servizio web interrogabile, che consenta di recuperare dal database i geodati, estraendoli da uno o più strati cartografici, in un formato prontamente utilizzabile per la visualizzazione 3D. Il servizio deve consentire di specificare nella richiesta quali strati cartografici interrogare, il LoD degli oggetti restituiti, un filtro spaziale (bounding box 2D) . Si partirà dalle implementazioni esistenti delle specifiche W3DS 0.4.0, cercando di rimanere il più possibile aderenti ad esse.
Va sottolineato che il servizio W3DS restituisce i dati in un formato adeguato alla visualizzazione, specialmente via web, e non all’analisi. Per la restituzione dei dati originari, completi di tutti gli attributi, si utilizzerà il servizio WFS.

Fase 4
Sviluppo di un front-end web, che possa essere eseguito all’interno del browser senza richiedere, per quanto possibile, l’utilizzo di plugin aggiuntivi.
Il front-end deve consentire di:

• Navigare le scene recuperate dal servizio W3DS in diverse modalità (vista aerea, livello terra, ecc.), con possibilità di effettuare pan, zoom o ruotare la scena intorno ad un centro di rotazione a piacere
• Modificare la visualizzazione della scena, impostando filtri spaziali, temporali e alfanumerici
• Interrogare gli oggetti singolarmente: al click su un oggetto, verranno recuperati tutti i suoi attributi anagrafici e, a richiesta, le schede collegate (mediante i servizi di interoperabilità), i documenti allegati, i metadati
• Misurare distanze
• Effettuare alcune analisi spaziali

Il front-end sarà sviluppato in linguaggio JavaScript e utilizzerà la nuova tecnologia WebGL (una parte delle specifiche HTML5) per il rendering delle scene 3D, mediante framework come X3DOM o Three.js.