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La necessità di ispezioni mirate alla documentazione delle condizioni di ponti e viadotti evidenzia l’importanza di individuare strumenti per la condivisione ed elaborazione efficace di prodotti 3D georeferenziati, tramite tecnologie WebGL flessibili, personalizzabili e accessibili anche da utenti non specializzati. In particolare, Potree (Schütz, 2016), libreria JavaScript open-source, permette l’esplorazione di nuvole di punti e mesh a supporto di procedure decisionali per la manutenzione e il monitoraggio delle infrastrutture stradali (Gaspari et al., 2022).
In questo contesto si è articolata la collaborazione con le province di Piacenza e di Brescia con lo sviluppo di piattaforme web personalizzate per l’esplorazione di modelli 3D georiferiti di ponti rilevati tramite laser scanner e fotogrammetria da drone. Lo studio si è focalizzato in particolare sull’identificazione e implementazione in ambiente Potree di funzioni utili sia alla documentazione della geometria del ponte che alla compilazione di schede difettologiche, come richiesto dalle “Linee guida per la classificazione e gestione del rischio, la valutazione della sicurezza ed il monitoraggio dei ponti esistenti” del Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti (MIT, 2020).
In risposta alle necessità degli enti gestori, è stata quindi definita una struttura standard per la piattaforma web condivisibile, Potree platfOrm for iNfrasTructure Inspection (PONTI), comprendente 3 funzionalità essenziali personalizzabili: visualizzazione della nuvola di punti della struttura rilevata, caricamento delle immagini orientate sul modello, posizionamento di annotazioni in corrispondenza di elementi significativi della struttura. Il template e le sue istruzioni sono liberamente accessibili in un repository Github dedicata (https://github.com/labmgf-polimi/ponti).
L’inserimento nel Web viewer di Potree della nuvola di punti, sia in visualizzazione RGB che classificata per elementi strutturali, permette di utilizzare funzionalità di misurazione di coordinate, lunghezze e superficie utile sia alla compilazione di schede di censimento di Livello 0 che di attributi del livello “Ponti e Viadotti” del Catasto Strade provinciale. Attraverso opportune modifiche avanzate del codice JavaScript di Potree è inoltre possibile integrare funzionalità di filtraggio della visualizzazione della nuvola per elemento strutturale di interesse.
L’integrazione di immagini ad alta risoluzione acquisite da drone e opportunamente orientate rispetto al modello 3D permette di definire una modalità immediata e intuitiva per l’identificazione sia qualitativa che quantitativa dei difetti riscontrabili e della loro localizzazione sulla struttura, come la presenza di infiltrazioni o di fessure (Ioli et al., 2022). Tale funzionalità si rivela particolarmente efficace in caso di ponti con difficoltà di accesso al sito del rilievo, permettendo un’accurata ispezione visiva della struttura anche a posteriori.
Infine, l’utilizzo di annotazioni ed etichette posizionate in corrispondenza di elementi strutturali di interesse comporta una più immediata identificazione di componenti critiche del ponte. Un’ulteriore personalizzazione di questa funzionalità rende possibile anche l’integrazione di azioni attivabili con click, inserendo nel modello Potree cambi di prospettiva o collegamenti diretti ad archivi esterni per facilitare il download diretto di dati raccolti sul campo (es. immagini originali, nuvola di punti etc.) e la loro associazione a schede di censimento come richiesto dalle Linee Guida.
In conclusione, le funzionalità base del template forniscono un ambiente web user-friendly per l’esplorazione del dato 3D e soprattutto per la sua valutazione condivisa, senza richiedere il download locale di software dedicati né competenze avanzate di manipolazione del dato.
Esempio di Potree implementato per la Provincia di Piacenza: https://labmgf.dica.polimi.it/piacenzacs/lugagnano/
Bibliografia
Gaspari, F., Ioli, F., Barbieri, F., Belcore, E., and Pinto, L.; Integration of UAV-LIDAR and UAV-photogrammetry for infrastructure monitoring and bridge assessment, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., 2022, XLIII-B2-2022, 995–1002, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-995-2022
MIT, (2020). Linee guida per la classificazione e gestione del rischio, la valutazione della sicurezza ed il monitoraggio dei ponti esistenti
Ioli, F., Pinto, A., and Pinto, L.; UAV photogrammetry for metric evaluation of concrete bridge cracks, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., 2022, XLIII-B2-2022, 1025–1032, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-1025-2022.
Schuetz, M., 2016. Potree: Rendering Large Point Clouds in Web Browsers. Master’s thesis, Technische Universitat Wien
