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GCRI · Città e ambiente costruito

Rilevamento urbano e IoT

Sensors and connected devices give cities continuous measurements of air, heat, water, traffic and infrastructure condition. In this field they fill gaps in authority monitoring, provided that calibration, privacy and qualità dei dati are managed.

Fai una richiesta Back to STEM foundation of Cities and Built Environment
01Indice dei contenuti

Urban sensing and IoT in five parts.

Protocollo5 fasi
  1. 01Domanda di adesioneWhat sensors, IoT and observation networks does here
  2. 02DatiCosa utilizza il metodo
  3. 03ValidazioneCome vengono verificati i risultati
  4. 04CollegamentiArgomenti che si basano su questo metodo
  5. 05CustodiaChi mantiene il metodo
02Domanda di adesione

What sensors, IoT and observation networks does here.

Sensors, IoT and observation networks collect continuous measurements of physical, environmental and operational conditions. They provide the real-time inputs that allerta precoce and asset monitoring depend upon. In cities and built environment, infrastrutture critiche and society and human development, observation networks enable early warning and condition-based maintenance. They reveal how stresses in one system appear in connected sistemi in near real time. The canonical description is on gli STEM Commons.

Low-cost air and heat sensors

Networks of low-cost sensors measure temperature and particulate matter at street level and are calibrated against reference stations.

Drain and flood sensors

Water level sensors in drains and channels show where and when urban flooding starts, supporting maintenance and warnings by authorities.

Privacy in urban sensing

Sensing projects are reviewed for privacy, so that mobility or camera data are aggregated and anonymised before use.

03Geografia

Segnali urbani in India.

Luci notturne, densità di popolazione e calore superficiale diurno sull'India, da NASA GIBS. Ogni livello riporta la propria data.

La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.

Livelli 3

Segnali urbani, per questa pagina

Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Fornitore
NASA LAADS DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; radianza satellitare, corretta per luce lunare e atmosfera
Più recenti alla build
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Radianza notturna satellitare per la data indicata; le luci sono un indicatore indiretto dell'uso di elettricità e delle interruzioni, non una misura di fornitura o accesso.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Stimato
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Fornitore
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Licenza
CC BY 4.0
Annata
null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (la nuvolosità persistente lascia ancora lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 livello 3, 8 giorni (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
8 giorni; composito satellitare di 8 giorni; la nuvolosità persistente lascia ancora lacune
Più recenti alla build
2026-09-14
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Temperatura superficiale del suolo da satellite negli 8 giorni che terminano alla data indicata, un indicatore di esposizione al calore; non è la temperatura dell'aria, l'indice di calore né un'allerta di caldo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; immagine satellitare
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Modellato (ultimo anno pubblicato da GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, copertura del suolo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornitore
NASA LP DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
annuale; classificazione satellitare; ultimo anno pubblicato da GIBS
Più recenti alla build
2024-01-01
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Classi satellitari di copertura del suolo per l'anno indicato, comprese le terre coltivate; una classificazione con errori noti, non un registro aziendale agricolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (le nuvole lasciano lacune)
Fonte
OMI Aura (NASA GES DISC)
Fornitore
NASA GES DISC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; recupero satellitare; le nuvole lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-10
Risoluzione
griglia di circa 2 km
Incertezza
Colonna satellitare di biossido di azoto nella bassa atmosfera nel giorno indicato, proveniente per lo più dalla combustione; non è una concentrazione a livello del suolo né un avviso sanitario.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo

Ultimo disponibile

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributori di OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Caricamento delle immagini NASA più recenti.

Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.

Segnali urbani, inquadrati sull'India.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.

Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFonti e licenze

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
  • Luci notturne VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuite dal NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Con licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Prodotti terrestri MODIS (indici di vegetazione, produzione primaria lorda, copertura del suolo), NASA LP DAAC e LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Biossido di azoto OMI (Aura) e indice degli aerosol OMPS (Suomi NPP), NASA; distribuiti dal NASA GES DISC; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla mappa cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Dati aperti NASA
  • Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
  • © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
  • Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
  • In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
  • Contesto: CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE. Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University, e NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC): Global Human Built-up And Settlement Extent (HBASE) 2010; Seto, Guneralp e Hutyra 2012, Global Grid of Probabilities of Urban Expansion to 2030; Global Urban Heat Island (UHI) Data Set, 2013.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Previsione della qualità dell'aria, 5 giorni, PM2.5 (CAMS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
  • Ultimo anno, temperatura e soleggiamento giornalieri (NASA POWER): questi dati provengono dal progetto POWER del NASA Langley Research Center (LaRC), finanziato dal programma NASA Earth Science/Applied Science..
  • Dati meteorologici di Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • I livelli facoltativi (16 fonti nell'elenco dei livelli: in tempo reale, previsione, osservato e contesto) riportano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando attivati; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.

Livelli e date

  • Luci notturne, giornaliere: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 ott 2026
  • Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
  • Temperatura della superficie terrestre, diurna, composito di 8 giorni: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 giorni, NASA LANCE · 14 set. 2026
  • Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
  • Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Biossido di azoto, colonna della bassa atmosfera: OMI Aura, NASA GES DISC · 10 ott 2026

04Dati

Cosa utilizza il metodo.

Datasets and records used by sensors, IoT and observation networks on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in registro delle fonti.

DatiRuoloEtichetta
Low-cost sensor networksStreet-level conditionsOSSERVATO
Reference monitoring stationsCalibrazioneStatistiche pubblicate
Municipal sensor platformsOperational dataOSSERVATO
05Monitoraggio

Telemetry network.

La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo metodo: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.

Telemetry network

Cities · Urban sensing and IoT · Run R-7695

  • Channels reporting
    93of 100Normale
  • Median latency
    271ms
  • Records failing checks
    1.9per 1,000Attenzione
  • Backlog
    35min
Gaps on 5 channelsGCRI · Città e ambiente costruito

Latency, p95

Eventi

  1. 06:18AvvisareChannel C-29 stale
  2. 07:47InfoSchema v2 accepted
  3. 08:54ErrorChecksum mismatch, batch quarantined
  4. 08:18FattoReplay complete
Telemetry network: the screen’s structure, terms and states for Cities.Nomi di esempio e valori illustrativi; un progetto, non un registro né un sistema attivo.
06Validazione

Come vengono verificati i risultati.

Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Data quality flags and automated range checks catch faults.

VerificaCome si fa
Co-location calibrationLow-cost sensors are co-located with reference instruments to correct bias
Data quality flagsFaulty and drifting sensors are flagged
Privacy impact reviewProjects handling personal data complete a privacy assessment

Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.

07Simulatore

Una cascata attraverso reti interdipendenti.

A impronta di pericolo mette fuori uso i beni co-localizzati in ogni strato; frammentazione, dipendenza tra strati e sovraccarico dei superstiti propagano poi il guasto. La vista 3D separa gli strati in profondità. Modello didattico con valori illustrativi dichiarati, non una previsione. La mappa di questa pagina mostra l'India; il modello in sé non è legato a un luogo.

Comandi

Beni per livello
18
Impronta del pericolo
8% della superficie
Beni che dipendono da un altro livello
60%
Capacità di riserva (tolleranza)
30%

Letture

Beni colpiti dal pericolo
13%
Beni ancora funzionanti
48%
Amplificazione del danno iniziale
4.0 times
Passaggi fino al regolamento
3
Numeri, metodi e fonti
PassaggioTrasporto in funzione (%)Funzionamento dell'alimentazione (%)Telecomunicazioni funzionanti (%)
0948978
1508972
2507250
3504450

Metodi

  1. Reti interdipendenti Buldyrev and others (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
  2. Cascate di sovraccarico Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
  3. Carico di intermediazione Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
  4. Reti multistrato Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
  5. Interdipendenze delle infrastrutture Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
  6. Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  7. Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dati

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • Strade principali Natural Earth
  • Ferrovie Natural Earth
  • Porti marittimi Natural Earth
  • Aeroporti Natural Earth
  • Estensioni urbane Natural Earth
  • Luci notturne stanotte, interruzioni (banda giorno/notte VIIRS) NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP) · registro nasa.gibs.context-live-layers
  • Eventi naturali (NASA EONET) NASA EONET · registro nasa.eonet.events
Una cascata attraverso reti interdipendenti. Modello didattico illustrativo: funziona con i valori impostati dai controlli, non con dati misurati. Metodi: reti interdipendenti (Buldyrev e altri (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464); cascate di sovraccarico (Motter e Lai (2002), Physical Review E 66); carico di intermediazione (Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25).

Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium

08Collegamenti

Argomenti che si basano su questo metodo.

09Simulatore di gemello e cascata

Model Urban sensing and IoT as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Città e ambiente costruito: the hazards it names, the sistemi and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Costruttore di sistemi.

Pericoli

  • Alluvione da ingorgo di ghiaccio
  • Terremoto
  • Cedimento di diga
  • Aftershock sequence (innescato a valle)
  • Fault surface rupture (set off downstream)
  • Soil liquefaction (set off downstream)
  • Slope slide (set off downstream)
  • Rockfall (set off downstream)
  • Tsunami (set off downstream)
  • Building collapse (set off downstream)
  • Blackout diffuso (innescato a valle)
  • Water supply failure (set off downstream)
  • Sfollamenti di massa (innescati a valle)
  • Disaster and conflict debris (set off downstream)
  • Alluvione fluviale (innescata a valle)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Turbidity current (set off downstream)
  • Seismically and structurally vulnerable stock (set off downstream)

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-3 UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)
  • NS-5 Standard per figure, mappe e visualizzazioni (con il kit UI/UX)
  • NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)
  • NS-10 Politiche e clausole (obblighi leggibili dalle macchine: definizione, vincolo, valutazione e applicazione)
  • NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)
  • NRS-X5 Rischio delle città e dell'ambiente costruito
  • NRS-H91 Famiglia di pericoli: stress urbano e del patrimonio edilizio (NHS-1 infra.urban)
  • NRS-H113 Famiglia di pericoli: fragilità del sistema finanziario (NHS-1 soc.financial-system)
  • NRS-K7 Profilo del pacchetto di dominio: città e aree urbane (DOMAIN-007)
  • NRS-H31 Famiglia di pericoli: sostanze persistenti e bioaccumulabili (NHS-1 poll.persistent)
  • NRS-H34 Famiglia di pericoli: cedimenti di rifiuti e residui (NHS-1 poll.waste)

Osservazione

  • Global Human Settlement Layer (listed for reference)
  • WorldPop gridded population (listed for reference)
  • Overture Maps buildings theme (listed for reference)
  • OpenStreetMap (listed for reference)
  • World Development Indicators (listed for reference)
  • Direct economic loss in relation to global GDP, damage to critical infrastructure and number of disruptions to basic services, attributed to disasters
  • Proportion of local governments that adopt and implement local disaster risk reduction strategies in line with national strategies
  • Proportion of urban population living in slums, informal settlements or inadequate housing
  • Percentage of local governments that adopt and implement local disaster risk reduction strategies in line with national strategies

Geografia di esempio

  • India: 65 hexagonal cells
  • Acque superficiali attraverso le nuvole, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Intensità delle precipitazioni, ultima mezz'ora (IMERG), NASA GIBS
  • Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Umidità superficiale del suolo (SMAP), NASA GIBS
10Custodia

Chi mantiene il metodo.

Infrastrutture critiche stewards sensors, IoT and observation networks for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Sensors, IoT and observation networks

11Metodi ed evidenze

How Urban sensing and IoT is modelled, measured and tested.

Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.

Modello di sistema

The couplings between the systems in Urban sensing and IoT: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++CittàInfrastrutture criticheSocietàComunitàEconomiaR di rinforzoB bilanciamento
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
12Connesso

Dove porta questa pagina nel Consorzio.

13Domande

Domande e risposte.

What are the limits of sensors, IoT and observation networks in this field?
Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.
Come vengono verificati i risultati?
Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Data quality flags and automated range checks catch faults.
I valori di questa pagina sono reali?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Dove altro viene applicato questo metodo?
Il pagina canonica del metodo elenca ogni piattaforma che lo applica.
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