RILIEVO INTEGRATO MULTI-SENSORE PER LA MODELLAZIONE H-BIM DEL PATRIMONIO CULTURALE

The digitisation of historic architectural heritage is now a crucial challenge for the preservation of cultural identity and the support of monitoring and maintenance activities. This thesis analyses the convent complex of Sant’Antonio dei Cappuccini in Martina Franca, Italy using a multi-sensor geomatics pipeline. The methodology integrates the use of digital photogrammetry from UAVs for surveying the external elevations and roofs, metrically constrained by ground control points surveyed using GNSS technology, with the use of SLAM sensors for the dynamic documentation of the interior spaces. The processing of the datasets, based on Computer Vision algorithms such as SfM and MVS, is carried out using photogrammetric and data management software to generate dense point clouds and integrate the multi-sensor datasets. Following a Scan-to-HBIM approach, the geomatics data is subsequently optimised, segmented and converted into a semantic information model capable of integrating geometric, historical, construction and material information. The final result is the creation of an interoperable three-dimensional H-BIM model, configured as an advanced tool for heritage management, restoration, preventive conservation and the enhancement of the architectural complex.

La digitalizzazione del patrimonio architettonico storico rappresenta oggi una sfida cruciale per la conservazione dell’identità culturale e il supporto delle attività di monitoraggio e manutenzione. Questa tesi analizza il complesso conventuale di Sant’Antonio dei Cappuccini a Martina Franca attraverso una pipeline geomatica multi-sensore. La metodologia integra l’impiego della fotogrammetria digitale da UAV per il rilievo dei prospetti esterni e delle coperture, vincolata metricamente da punti di controllo a terra (GCP) rilevati con la tecnologia GNSS, con l’utilizzo di sensori SLAM per la documentazione dinamica degli ambienti interni. L’elaborazione dei dataset, fondata su algoritmi di Computer Vision come SfM e MVS, è condotta mediante software fotogrammetrici e di gestione dati per la generazione di nuvole di punti dense e l’integrazione dei datasets multi-sensore. Seguendo un approccio Scan-to-HBIM, i dati geomatici vengono successivamente ottimizzati, segmentati e convertiti in un modello informativo semantico, capace di integrare informazioni geometriche, storiche, costruttive e materiche. Il risultato finale consiste nella realizzazione di un modello HBIM tridimensionale interoperabile, configurato come strumento avanzato per la gestione del patrimonio, il restauro, la conservazione preventiva e la valorizzazione del complesso architettonico.