E’ finalmente disponibile HR-DTM-5m, il nuovo Modello Digitale del Terreno ad Alta Risoluzione per l’Italia.
È disponibile HR-DTM-5m, il nuovo Modello Digitale del Terreno (DTM) a 5 metri di risoluzione che integra i dati LiDAR aerotrasportati con il modello nazionale TINITALY 1.1, offrendo una copertura continua, omogenea e morfologicamente coerente dell’intero territorio italiano.
HR-DTM-5m, Modello Digitale del Terreno ad alta risoluzione d’Italia
HR-DTM-5m è un Digital Terrain Model (DTM) ad alta risoluzione progettato per fornire una rappresentazione accurata della morfologia del territorio italiano. Il dataset combina dati altimetrici provenienti da rilievi LiDAR aereo, disponibili con risoluzioni comprese tra 1 e 2 metri, con il modello digitale del terreno nazionale TINITALY 1.1 a 10 metri di risoluzione.
L’integrazione delle due fonti consente di ottenere un modello digitale del terreno continuo a scala nazionale, superando le limitazioni dovute alla copertura frammentata dei dati LiDAR e garantendo la disponibilità di informazioni altimetriche anche nelle aree prive di rilievi laser.
Metodologia di Produzione del Dataset
La realizzazione di HR-DTM-5m è avvenuta attraverso un processo strutturato, automatizzato e completamente riproducibile, sviluppato per assicurare elevati standard di qualità e coerenza spaziale.
Le principali fasi di elaborazione hanno incluso:
- armonizzazione dei dataset altimetrici disponibili;
- creazione di mosaici regionali basati su dati LiDAR omogenei;
- ricampionamento delle superfici su una griglia comune a 5 metri;
- fusione sistematica di dataset adiacenti e parzialmente sovrapposti;
- correzione degli offset verticali tra i DTM LiDAR e TINITALY 1.1;applicazione
- di aree di transizione graduale per ridurre le discontinuità altimetriche.
Questo workflow garantisce una continuità topografica ottimale lungo i confini tra le diverse sorgenti di dati, mantenendo al tempo stesso la massima coerenza del riferimento altimetrico.
Un DTM ottimizzato per analisi geomorfologiche e idrologiche
Il progetto HR-DTM-5m è stato sviluppato privilegiando il realismo morfologico e la continuità della superficie topografica rispetto alla sola accuratezza altimetrica puntuale.
Questa scelta rende il dataset particolarmente adatto a numerose applicazioni scientifiche e operative, tra cui:
- modellazione e simulazione delle inondazioni;
- analisi della suscettibilità e del rischio frane;
- studi geomorfologici a scala regionale e nazionale;
- analisi dei processi superficiali rapidi;modellazio
- ne idrologica e idraulica;
- pianificazione territoriale e gestione del rischio naturale.
Copertura Nazionale Continua a 5 Metri
Uno dei principali punti di forza di HR-DTM-5m è la disponibilità di una copertura nazionale completa su una singola griglia a 5 metri di risoluzione.
Nelle aree coperte da rilievi LiDAR, il modello preserva l’elevato livello di dettaglio delle informazioni originali. Dove i dati LiDAR non sono disponibili, il dataset utilizza il modello TINITALY 1.1 opportunamente ricampionato e armonizzato, garantendo continuità e uniformità sull’intero territorio italiano.
Un Dataset Scalabile e Aggiornabile
HR-DTM-5m è stato concepito come un prodotto operativo, scalabile ed estensibile nel tempo. La sua architettura consente infatti di integrare nuove acquisizioni LiDAR man mano che diventano disponibili, senza la necessità di rielaborare l’intero modello nazionale.
Questa caratteristica rende il dataset una risorsa strategica per la comunità scientifica, i professionisti della geomatica, gli enti territoriali e tutti coloro che operano nei settori della geologia, della geomorfologia, dell’idrologia, della protezione civile e della gestione del territorio.
Il dataset è distribuito con licenza Creative Commons Attribution 4.0 International (CCBY 4.0) e può essere liberamente scaricato. (https://zenodo.org/records/18921767)
Hanno collaborato allo studio:
- Mario Panza (IRPI-CNR)
- Marina Muto (IRPI-CNR, DiBEST)
- Mauro Rossi (IRPI-CNR)
- Massimiliano Alvioli (IRPI-CNR)
- Giulio Iovine (IRPI-CNR)
- Ivan Marchesini (IRPI-CNR)
(Vedi la pubblicazione originale)
(Fonte: zenodo.org)
