BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//pretalx//talks.osgeo.org//foss4g-it-2026//speaker//AZF79D BEGIN:VTIMEZONE TZID:CET BEGIN:STANDARD DTSTART:20001029T040000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10 TZNAME:CET TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:20000326T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3 TZNAME:CEST TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 END:DAYLIGHT END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:pretalx-foss4g-it-2026-SGDUXL@talks.osgeo.org DTSTART;TZID=CET:20260710T112500 DTEND;TZID=CET:20260710T114500 DESCRIPTION:La regola 3-30-300\, formulata da Cecil Konijnendijk per guidar e la pianificazione del verde nelle città\, stabilisce che ogni abitante dovrebbe poter vedere almeno 3 alberi dalla propria abitazione\, vivere in un quartiere con una copertura arborea di almeno il 30% e avere accesso a uno spazio verde di almeno 1 ettaro entro 300 metri. Sebbene questo frame work stia acquisendo crescente rilevanza nelle politiche di adattamento cl imatico e nella pianificazione urbana sostenibile\, la sua applicazione si stematica e ad alta risoluzione spaziale rimane limitata\, in particolare nel contesto italiano. Il presente contributo propone una metodologia repl icabile e scalabile per il calcolo della regola 3-30-300 a livello di sing olo edificio nelle 14 città metropolitane italiane\, attraverso l’uso e sclusivo di dati aperti.\nLa metodologia si fonda su tre componenti princi pali. Per la geometria degli edifici e la rete stradale sono usati i dati di OpenStreetMap (OSM)\, la cui copertura nelle aree urbane italiane garan tisce un livello di dettaglio sufficiente per l'analisi spaziale a scala d i edificio. I dati sulle chiome arboree sono derivati da dataset open glob ali ad alta risoluzione\, ottenuti tramite telerilevamento e resi disponib ili con licenza aperta. Oltre a questi dati\, sono usati anche modelli dig itali delle superfici (DSM) o elaborazioni del DTM TinItaly (necessari per il calcolo della visibilità) e le aree verdi definite da ISTAT a livello di sezione di censimento. L'integrazione di queste fonti ha permesso di c ostruire un framework di analisi geospaziale che associa a ciascun edifici o i valori relativi ai tre indicatori della regola: la visibilità degli a lberi circostanti\, la percentuale di copertura arborea nel contesto di pr ossimità e la distanza dal verde accessibile più vicino.\nIl calcolo del la visibilità degli alberi (primo indicatore) è stato affrontato attrave rso un'analisi di visibilità spaziale che\, tenendo conto della posizione degli edifici e delle chiome arboree e usando un modello digitale delle s uperfici\, stima la visibilità di alberi da ciascun fronte edilizio. La p ercentuale di copertura arborea (secondo indicatore) è stata calcolata co me rapporto percentuale tra la superficie delle chiome e la superficie tot ale di un buffer definito attorno a ciascun edificio\, con una soglia di r iferimento del 30%. La distanza dal verde accessibile (terzo indicatore) è stata computata lungo la rete stradale estratta da OSM\, individuando p er ogni edificio lo spazio verde più prossimo di dimensioni adeguate e mi surando il percorso pedonale minimo necessario per raggiungerlo (con sogli a di 300 metri).\nL'analisi è condotta sulle 14 città metropolitane ital iane (Roma\, Milano\, Napoli\, Torino\, Palermo\, Genova\, Bologna\, Firen ze\, Bari\, Catania\, Venezia\, Messina\, Reggio Calabria e Cagliari) per un totale di diversi milioni di edifici analizzati. \nIl contributo dimost ra come l'utilizzo combinato di dati OSM e altri dataset open consenta di produrre analisi di urban greenery a scala fine senza ricorrere a dati pro prietari o rilevamenti ad hoc\, abbattendo significativamente i costi e au mentando la replicabilità del processo. La metodologia proposta si presta a essere integrata in sistemi di monitoraggio continuo (a partire dal Rap porto annuale sul consumo di suolo\, pubblicato da ISPRA) e può costituir e uno strumento di supporto alla decisione per amministrazioni locali e pi anificatori\, consentendo di identificare le aree urbane con maggiore defi cit di verde e di orientare interventi mirati di forestazione urbana e riq ualificazione degli spazi aperti.\nIn questo studio sono stati utilizzati dataset derivati da rilevazioni da remoto (chiome arboree e DTM) e dati cr owdsourced (edifici e rete stradale). Data la stretta dipendenza tra la qu alità e l’accuratezza dei risultati e le caratteristiche dei dati di pa rtenza\, si è deciso di effettuare delle attività di verifica a campione dei risultati in alcune aree test delle 14 città metropolitane\, in modo da individuare eventuali inaccuratezze dovute a limitazione di alcuni dat aset o a condizioni specifiche del tessuto urbano. \nAlcuni primi risultat i evidenziano marcate disomogeneità sia tra le diverse aree metropolitane sia all'interno di esse\, con pattern spaziali che riflettono le differen ze storiche nella pianificazione urbana\, nella dotazione di verde pubblic o e nella densità edilizia. Le città del nord Italia mostrano in media p erformance migliori rispetto al secondo indicatore\, mentre le aree metrop olitane del sud presentano situazioni più eterogenee\, con nuclei central i densamente costruiti e periferie con maggiore disponibilità di verde no n sempre accessibile.\nVista la natura dei dati usati in input\, si ritien e che una più ampia call to action rivolta a volontar* delle comunità lo cali di OpenStreetMap e di altre associazioni (in particolare su edifici\, aree verdi e alberi) possa permette di effettuare valutazioni più estese e di fornire informazioni utili alla pianificazione. DTSTAMP:20260614T192147Z LOCATION:Aula Magna SUMMARY:Dati aperti per calcolare la regola 3-30-300 a scala di edificio ne lle città metropolitane italiane - Piergiorgio Cipriano\, Angela Cimini URL:https://talks.osgeo.org/foss4g-it-2026/talk/SGDUXL/ END:VEVENT END:VCALENDAR