Hannes Taubenböck e il suo team al Centro aerospaziale tedesco utilizzano immagini satellitari ad altissima risoluzione (VHR), fornite da European Space Imaging al fine di sviluppare un sistema di classificazione base della forma e della struttura delle aree urbane povere sparse per il mondo.
Baraccopoli, favele, case popolari … quasi tutti i paesi del mondo hanno una qualche forma di sacca di povertà. Taubenböck, Kraff e Wurm identificano queste località come “Città d’arrivo” (un concetto basato sul libro “Città d’arrivo” di Doug Saunders). Queste aree urbane povere sono spesso percepite come ammassi densamente popolati di strutture fatiscenti.
Questa percezione, tuttavia, non riesce a definire accuratamente la morfologia di tali luoghi in modo significativo per i ricercatori e gli urbanisti. Vi sono lacune informative e, senza adeguati strumenti di classificazione, i decisori non possono avere una visione chiara per prendere decisioni. Attraverso l’uso delle immagini satellitari ottiche VHR di WorldView, le città di arrivo possono essere monitorate e classificate.
Lacune nei dati
Le stime dell’UN-Habitat affermano che quasi 1 miliardo di persone vive nei bassifondi di tutto il mondo e che le strutture informali contribuiscono in modo significativo alla costruzione di alloggi globali. Queste aree sono spesso le più trascurate in qualsiasi città. Esistono pochissimi metodi empirici coerenti per la ricerca e la documentazione della povertà urbana.
Inoltre, esistono ancora enormi lacune nell’identificazione spaziale di tali posti. In un certo senso, le città di arrivo mancano dalle mappe e, poiché non esistono parametri concordati per lo studio di queste aree utilizzando il telerilevamento, i dati spaziali esistenti sono incoerenti.
L’obiettivo di Hannes e del suo team è di rispondere alle due domande seguenti:
Quali caratteristiche fisiche delle città di arrivo possono essere distinte e misurate?
Quali sono le somiglianze e le differenze nella costruzione di morfologie tra le città di arrivo?
Dovevano sviluppare un sistema per poter definire l’aspetto fisico delle aree urbane povere e come misurare e classificare in modo coerente e affidabile le strutture all’interno.
Immagini satellitari per un sistema di base
Per iniziare, il team ha identificato 44 città in tutto il mondo. L’Imaging spaziale europea ha avuto il compito di raccogliere immagini satellitari ad altissima risoluzione delle località selezionate.
“Lavorare a livello di singolo edificio in ambienti così densi e complessi richiede dati satellitari ottici ad altissima risoluzione. Poiché alcune di queste aree povere urbane spesso non sono nei registri ufficiali, avevamo bisogno di immagini satellitari coerenti. La European Space Imaging è stata in grado di fornire questi dati provenienti dalla costellazione satellitare WorldView, permettendoci così di produrre un set di dati di base”, ha affermato Taubenböck.
Con i dati raccolti, Hannes è stato in grado di costruire modelli di edifici 3D in LoD-1 (Livello di dettaglio 1). Utilizzando questi modelli come base, il team ha ideato una metodologia per classificare la forma e la distribuzione di questi edifici.
Criteri di classificazione basati su dati EO
I ricercatori hanno creato un indice del tipo di insediamento morfologico “categorie che rappresentano la povertà urbana nel loro aspetto fisico” basato su cinque proprietà strutturali e misurabili, con questi criteri:
- Densità di costruzione
- Orientamento dell’edificio
- Eterogeneità del modello
- Dimensione dell’edificio
- Altezza dell’edificio
Risultati
E’ stato scoperto che le città di arrivo esistono in un’ampia varietà di morfologie. Alcuni con grandi edifici e alte densità e altri con schemi irregolari e diffusi. Sorprendentemente, c’erano delle differenze morfologiche significative tra i bassifondi all’interno degli stessi paesi e persino all’interno della stessa città. Ciò ha ulteriormente dimostrato la necessità di un metodo coerente per poter classificare empiricamente i vari tipi di baraccopoli urbane.Sono state identificate in totale tre categorie principali di città di arrivo con sottocategorie di transizione.
Prospettiva positiva
È stato
rilevato che con una maggiore disponibilità di funzionalità di
telerilevamento e l’alto livello di dettaglio fornito da alcune
fonti, come le immagini satellitari VHR, è possibile un ulteriore
sviluppo di questi dati di base su scala mondiale.
Mentre i
risultati di questo studio potrebbero aver concluso che non esistono
due città di arrivo fisicamente identiche, le persone che vivono in
esse sono invece accomunate dal fatto che fanno fatica a trovare
reddito adeguato, assistenza sanitaria e accesso ai servizi pubblici,
come acqua potabile ed elettricità.
Il ruolo della 4IR e del Geospaziale nel rendere le città più smart