Sulla qualità geometrica del modello di rilievo

The transformation of a discrete, punctual, continuous, geometric instrumental data is still today a critical step in the definition of knowledge models produced by the architectural survey activity. The heterogeneous methodological and instrumental landscape available to researchers, generally employed in the phase of acquisition and processing of the quantitative data, is full of pitfalls and operational ambiguities, which can deviate from the objectives that our community of Disegno has always associated with the definition of models and the consequent representation of what has been surveyed. The research, analyzing the state of the art, meditate on the nature of the processes that characterize the main operational methodologies of the transformation from discrete to continuous and, through small application examples, proposes some possible solutions to overcome or weaken the related critical issues; finally, it sensitizes the scientific community to devote a constant commitment to identifying and perfecting new solutions, guiding the development of support technologies.

La trasformazione di un dato strumentale discreto, puntuale, in dato continuo, geometrico, è ancora oggi un passaggio critico nella definizione di modelli conoscitivi prodotti dall’attività di rilievo architettonico. L’eterogeneo panorama metodologico e strumentale a disposizione dei ricercatori, generalmente impiegato nella fase di acquisizione ed elaborazione del dato quantitativo, è ricco di insidie ed ambiguità operative, che possono distrarre dagli obiettivi che la nostra comunità del Disegno ha sempre associato alla definizione di modelli e alla conseguente rappresentazione di quanto rilevato. La ricerca, analizzando lo stato dell’arte, riflette sulla natura dei processi che caratterizzano le principali metodologie operative della trasformazione dal discreto al continuo e, attraverso piccoli esempi applicativi, propone alcune possibili soluzioni per superare o affievolire le relative criticità; sensibilizza infine la comunità scientifica a dedicare un impegno costante nell’individuare e perfezionare nuove soluzioni, guidando lo sviluppo delle tecnologie di supporto.