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Aerofotogrammetria: perchè le foto nadirali (a volte) non bastano

8 Febbraio 2019
Vista assonometrica di modello tridimensionale ricostruito da rilievo aerofotogrammetrico

In questo articolo ti spiego perchè (a volte) non sono sufficienti solo le fotografie nadirali, scattate da un drone, in un rilievo aerofotogrammetrico.

Se devi rilevare un elemento a sviluppo verticale e se ti interessa ricostruirlo (e farlo bene) è meglio integrare le fotografie nadirali (che sono quelle scattate con la fotocamera che guarda in basso, inclinata di 90° sull’orizzontale) con immagini prese con camera inclinata di altri angoli.
Se devi ricostruire una facciata di un edificio o una falesia rocciosa “in piedi“, le immagini migliori sono quelle frontali, fatte con la fotocamera che guarda “dritta davanti a sé”.
Se invece l’elemento non è proprio verticale, puoi anche evitarti le foto frontali, ma dovresti comunque scattare fotografie un po’ inclinate sull’orizzontale.

LA PRESA NORMALE

Se vuoi ottenere il massimo da un rilievo fotogrammetrico, cerca di rispettare la configurazione che si chiama di presa normale (o stereoscopica).
L’asse ottico uscente dall’obiettivo della fotocamera dovrebbe colpire perpendicolarmente quello che stai fotografando.
E se fai più foto, sovrapposte una con l’altra, gli assi delle camere sono paralleli tra loro.

In fotogrammetria classica questa presa ti permetteva di avere dei modelli stereoscopici robusti, da cui tirare fuori informazioni valide di quello che hai rilevato.
In fotogrammetria moderna, tra foto digitali e software structure from motion, la presa normale a perso un po’ di autorevolezza ma rimane comunque importante.
Ti fa costruire delle belle nuvole di punti (e quindi anche dei bei modelli tridimensionali) di quello che hai fotografato.

UN ESEMPIO CONCRETO

Se speravi di leggere un luuungo articolo con migliaia di parole, centinaia di paragrafi e decine di capitoli, mi dispiace ma non è questo!
🙂

In questo post preferisco mostrarti un esempio concreto, che spero ti possa far capire come diversi angoli di presa fotografica incidano, e parecchio, nella ricostruzione tridimensionale in un processo fotogrammetrico.
Ci saranno tante immagini!
Sono “screenshot” di nuvole di punti, prese dal software che ha lavorato e che credo siano molto più esplicativi delle mie parole.
Che, tuttavia, non mancheranno!
🙂

Prima di partire ti dico che:

  • Ho rilevato un pezzetto di muro di mattoni, in parte coperto da vegetazione rampicante.
    È alto due metri e mezzo e lungo una decina.
    È davvero poca cosa, ma mi è servito per poter fare diverse elaborazioni senza invecchiare mentre il software processa i dati.
  • Ho scattato tutte le foto con un drone.
    Ho usato il DJI Spark.
    Ho volato in modalità manuale (senza piano di volo).
    Si vede! La posizione delle camere fa ridere!
  • Ho scattato foto nadirali, foto frontali e foto oblique con camera inclinata di 45° rispetto all’orizzontale.
    Ho sempre mantenuto, più o meno, una distanza drone-muro di una decina di metri.
  • Anche se il muro è davvero piccolo, il principio è scalabile e applicabile ad ambiti ben più grandi (edifici e versanti).
    Funziona!
  • Non ho usato punti di controllo a terra né sul muro (GCP e QCP).
    Lo so che non è rigoroso e che non si può parlare di rilievo ma lo scopo era solo quello di analizzare le nuvole di punti che si generano con i vari set di foto diverse.
  • Ho elaborato tutto quello che vedrai qui sotto con il software Agisoft Metashape.

Qui ti metto una vista assonometrica del muro su cui ho fatto i test.

Vista assonometrica di modello tridimensionale ricostruito da rilievo aerofotogrammetrico

FOTO NADIRALI

Se l’obiettivo è ricostruire tutto il muro o, almeno, la parte sommitale, uno dei due lati verticali e quello che gli sta davanti, le sole fotografie nadirali non ti bastano.

Questa è la posizione delle foto che ho fatto con asse della camera inclinato di 90° rispetto all’orizzontale:

Immagine che mostra la poszione delle fotografie nadirali in un rilievo aerofotogrammetrico

Se guardi la nuvola dall’alto è tutto ok.
La parte superiore del muro c’è, così come c’è un bel po’ di terreno pianeggiante, davanti e dietro.

Immagine che mostra una nuvola densa da elaborazione fotogrammerica fatta con fotografie nadirali

Ma quando ruoti la nuvola le cose non sono più così felici.
Mancano un bel po’ di informazioni delle parti in elevazione.
Anzi, direi che mancano quasi tutte.

Immagine che mostra la vista frontale di una nuvola densa da elaborazione fotogrammerica fatta con fotografie nadirali

In una presa nadirale, anche se la fotocamera guarda dritto in basso, un po’ di informazioni delle aree verticali riescono ad essere registrate nelle immagini.
Le trovi in quelle foto in cui la combinazione tra poisizone del punto di presa della fotografia e l’angolo di campo dell’ottica (il Field of View – F.O.V.) ti permettono di vedere un po’ di muro.
Come in questa foto qui sotto dove il punto di presa della foto non sulla verticale del muro.

fotografia nadirale ripresa durante un rilievo aerofotogrammetrico

Un obiettivo grandangolare lo fa meglio di un tele-obiettivo.
In questo caso la fotocamera del drone ha un’ottica con lunghezza focale equivalente di 24 mm.
Anche se un po’ di muro lo vedi, non è comunque sufficiente per avere tante e buone informazioni da usare nella modellazione 3D.

FOTOGRAFIE NADIRALI + OBLIQUE

Ora integro le fotografie nadirali con immagine oblique, scattate con camera inclinata di 45° sull’orizzontale.
Eccole qui sotto.

Immagine che mostra la poszione delle fotografie nadirali e oblique in un rilievo aerofotogrammetrico

Le cose iniziano ad andare meglio.
La nuvola densa sulla parte verticale è migliorata parecchio.
Ma ci sono ancora delle zone un po’ “bucate” e non ben definite, soprattutto nella parte di muro dove c’è la vegetazione rampicante.

Immagine che mostra la vista assonometrica della nuvola densa da rilievo con fotografie nadirali e oblique

FOTOGRAFIE NADIRALI + OBLIQUE + FRONTALI

Ed ora facciamo “en plein“.
Scatto ed elaboro insieme fotografie nadirali, oblique ed anche frontali.

immagine che riprende i punti di ripresa fotografica nadirale, obliqua e frontale in un software di elaborazione fotogrammetrica

Il risultato in output è il più soddisfacente di tutti e tre.

Immagine che mostra la vista assonometrica della nuvola densa da rilievo con fotografie nadirali, oblique e frontali

Immagine che mostra la vista frontale della nuvola densa da rilievo con fotografie nadirali, oblique e frontali

Ci sono informazioni (quasi) ovunque:

  • nella parte superiore del muro,
  • nel paramento verticale,
  • nella zona coperta dalla vegetazione,
  • nel piazzale di fronte.

La zona che sta dietro al muro è più scarsa, ma non è stata oggetto di acquisizione fotografica.
E, se ci fai caso, ci sono dei buchetti nella nuvola di punti nella parte di muro più “sporcata” dai rampicanti.
Non compromettono però la qualità dei dati.

Il risultato è buono!

Qui sotto ti faccio vedere anche una vista assonometrica del modello tridimensionale: mesh triangolare 3D + texture.

Vista assonometrica di modello tridimensionale ricostruito da rilievo aerofotogrammetrico

ELABORAZIONI COMBINATE

Le foto sono poche e i tempi di calcolo sono brevi.
Ho fatto un po’ di altre elaborazioni SfM (Structure from Motion) combinando in modo diverso i vari dataset di immagini che ho acquisito:

  • solo foto frontali
  • solo foto oblique
  • foto oblique + foto frontali
  • foto nadirali + foto frontali

Ti faccio vedere che cosa è venuto fuori.

FOTOGRAFIE FRONTALI

Elaborare solo le immagini frontali dà degli ottimi risultati per la modellazione della parte verticale del muro.
Ma hai pochissime informazioni del piazzale pianeggiante che gli sta di fronte.
E non hai quasi niente della parte superiore del muro.
Qui addirittura i punti della nuvola si “impastano” con il cielo che c’è lì dietro ed è statao fotografato.

Immagine che mostra la vista assonometrica di una nuvola densa da rilievo con fotografie frontali

FOTOGRAFIE OBLIQUE

Se mi dovessi chiedere qual è il dataset che, da solo, ti dà la riproduzione migliore del muro ti direi quello costituito da foto oblique inclinate di 45° rispetto all’orizzontale.
Riesci a fotografare un po’ di tutto: parte superiore, parte verticale ed un po’ del piazzale frontale.
Ma con questo dataset non hai mai una presa normale.
L’asse ottico delle camere è sempre iclinato rispetto alle superfici fotografate (qui lo è di 45°).
Da un punto di vista della modellazione rigorosa e metricamente affidabile ti porta qualche problema in più che devi risolvere, sul campo, con punti di controllo ben distribuiti sulla superficie e sull’elevazione del muro.

Immagine che mostra la vista assonometrica di una nuvola densa da rilievo con fotografie oblique

Il piazzale di fronte al muro è meno esteso, la parte verticale ha dei buchi qua e là e la parte superiore più o meno c’è.
Tra i dataset singoli che puoi scegliere è “il meno peggio“.
Io non però non mi ci affiderei a scatola chiusa.
Meglio unirlo agli altri.
Meno peggio non è sinonimo di migliore.

FOTOGRAFIE OBLIQUE + FRONTALI

Se elaboro le foto frontali e quelle oblique ottengo questo.

Immagine che mostra la vista assonometrica della nuvola densa da rilievo con fotografie frontali e oblique

Immagine che mostra la vista assonometrica della nuvola densa da rilievo con fotografie frontali e oblique

È tutto ok nella parte verticale ma la zona superiore è un po’ incasinata e la nuvola è sporca.
Anche il piazzale frontale è ancora poco esteso.
E dietro al muro non c’è niente (anche se non è importante).

FOTOGRAFIE NADIRALI + FRONTALI

“Ma se voglio ricostruire bene il muro perchè non posso fare solo fotografie nadirali e frontali?
Quelle frontali servono per il paramento verticale e quelle nadirali per la parte superiore e per il piazzale.
Lasciamo perdere quelle oblique a 45°!”.

Non fa un piega!
Hai tutte le informazioni che ti servono.
Teoricamente è ineccepibile.
Praticamente lo è un po’ meno.

Le fotografie incliante hanno una funzione molto importante nella modellazione fotogrammetrica dentro i software Structure from Motion.
Le immagini oblique lavorano come un ponte nell’allineamento tra le fotografie nadirali e quelle frontali.
E l’allineamento è il processo più delicato ed importante di tutta l’elaborazione fotogrammetrica.

Guarda che cosa succede se provo a fare allineare, in modo automatico, foto nadirali e frontali.

Immagine che mostra il mancato allineamento tra fotografie nadirali e fotografie frontali in un software di elaborazione fotogrammetrica

Succede un casino.
Le fotografie non si allineano.
O meglio, si allineano tra di loro, nello stesso dataset (più o meno), ma non si allineano nel complesso.

Questo non vuol dire che non si riesca a fare l’allineamento e, dopo, una nuvola densa.
Si può lavorare sulle immagini ed aiutare il software a fare il suo lavoro.
In un modo o nell’altro ne puoi uscire.
È che non si riesce a fare un buon allineamento automatica.
È necessario il tuo intervento e, quindi, il tuo tempo.
E non è una cosa da poco in una commessa in corso.

IN CONCLUSIONE

Tutti gli esempi che ti ho fatto si riferiscono ad un muro piccolo e corto.
Ma verticale.
Puoi applicare i concetti di base a tutti i casi simili dove c’è uno sviluppo verticale prevalente.

Ti metto le foto di due esempi.

Falesie rocciose verticali o sub-verticali.

Immagine che rappresenta un ortomosaico ad alta definizione della parete verticale ricavata dalle foto del Phantom 4 Pro

O versanti più o meno pendenti.

Immagine aerea da drone di un versante inclinato nelle Alpi Apuane

AEROFOTOGRAMMETRIA CON DRONI MULTIROTORI

Tutte le considerazioni operative di questo articolo valgono se fai un rilievo aerofotogrammetrico con un drone multirotore.
Quadricottero, esacottero, ottocottero…
Non è importante il numero dei motori o dei bracci, ma è importante poter variare l’asse ottico della fotocamera.
Devi poter cambiare il “pitch della gimbal” per fare prese diverse da quella nadirale.

Anche se alcuni droni ad ala fissa hanno implementato la funzione di scattare fotografie con camera leggermente inclinata sull’orizzontale (circa 30°), non si riescono a raggiungere valori maggiori, né tantomeno, l’inclinazione 0° per le foto frontali.
In più, un drone ad ala fissa scatta fotografie nel senso di avanzamento, con la camera che guarda avanti a sé.
Non è per niente comodo per rilevare un elemento verticale.

Un multirotore può avanzare di lato, mentre scatti le fotografie con la fotocamera che guarda il muro, l’edificio o la parete.
E ci sono anche multirotori che, sollevando i piedi ed il carrello di appoggio, ti permettono di ruotare la fotocamera di 360°.

Ed infine le situazioni di rilievo di elementi verticali sono poco adatte ai droni ad ala fissa perchè poco agili nelle manovre di cambio quota e rotta di volo…

Devo dire però che le cose stanno cambiando.
Stanno nascendo droni ad ala fissa a decollo verticale, ma credo che per un rilievo “in piedi” il multirotore sia il drone migliore, anche solo per il suo rapporto qualità/prezzo.

 

Spero che questo articolo ti possa essere utile.
Se hai dubbi, domande o osservazioni puoi scrivere tutto quanto nei commenti qui sotto.
Magari sono comuni a quelli di altri, che possono quindi beneficiare della risposta pubblica.

Sentiti libero di contattarmi nei modi che preferisci.

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Ed infine c’è anche il canale You Tube in cui carico video tutorial sull’uso di specifici software per la fotogrammetria e la gestione dei dati tridimensionali.

 

 

Grazie davvero per il tuo tempo e per la tua attenzione!

A presto!

 

Paolo Corradeghini

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Paolo Corradeghini

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    [Nuvole Lidar e classificazione automatica del ter [Nuvole Lidar e classificazione automatica del terreno - Prima di tutto togli (almeno) gli "Outliers"]
Prima di fare la classificazione automatica del terreno degli elementi di una nuvola di punti Lidar ti conviene pulirla un po' affinchè il risultato del processo sia buono.

Gli "outliers" sono i più insidiosi.
Se ad esempio ci sono punti isolati sotto il livello reale del piano campagna, questi possono dare indicazioni fuorvianti al classificatore.

Nelle immagini che condivido in questo post vedi:
1. una nuvola Lidar (completa e colorata);
2. la classificazione del terreno senza la preventiva rimozione degli outlier;
3. la nuvola vista di lato con evidenza degli outlier;
4. la classificazione del terreno dopo la pulizia.

#lidar #nuvoledipunti #3d
    [Stazione Totale - Misure di distanza - Coordinate [Stazione Totale - Misure di distanza - Coordinate proiettate e cose che non tornano]
Fai attenzione al fattore di scala dei sistemi di riferimento proiettati quando fai misure con la stazione totale.

La distanza diretta, misurata con stazione totale, tra due punti in campo è diversa tra la distanza proiettata sul piano e presa tra le coordinate Nord ed Est degli stessi punti misurati con un GPS.

Nel passaggio da un sistema di coordinate geografiche ad un sistema cartografico si applica un fattore di scala.
Nel sistema di riferimento ETRF2000-UTM, questo fattore di scala è 0.9996.

Su 100 m lasci per strada 4 cm.
Su 3 km perdi 1.20 m!

Credo che questa sia un'informazione molto importante da gestire nei rilievi e nella restituzione.
    [Laser scanner e ombre] Il laser scanner è una m [Laser scanner e ombre]

Il laser scanner è una misura attiva ma i raggi emessi non distruggono gli oggetti che incontrano nel loro percorso!

Ci sono scanner che permettono di registrare più ritorni, per lo stesso raggio, ma se questo sbatte contro un muro, un tetto, un'auto o il terreno, non riesce ad andare oltre.
E meno male!

Al di là di questa introduzione, in una scansione terrestre (TLS) è molto probabile che ci siano ostacoli che fermano parte dei raggi e proiettano delle "ombre" nella nuvola di punti.
Lì non ci sono informazioni.

La forma e, soprattutto, la distanza dell'ostacolo dall'emettitore determinano la dimensione dell'ombra.

Anche se un elemento sembra poco rilevante rispetto alla scena da scansionare, la sua ombra potrebbe cancellare parecchi punti che, tradotti in superficie da rilevare, possono diventare parecchi metri quadrati.

Se non puoi liberarti dell'ostacolo l'unico modo per riempire le ombre è quello di fare più scansioni, da punti diversi, in modo che l'emettitore riesca a "vedere" oltre.

La programmazione di un rilievo laser scanner in campo tiene conto anche di questo.
Più stazioni fanno aumentare i tempi operativi di lavoro.
E con uno scanner ad approccio topografico le scansioni extra si fanno sentire nel budget finale delle ore in campo!

#laserscanner #3d #nuvoledipunti #pointcloud #trimble #trimblesx10
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Si possono creare ortofoto d'acqua (ferma) anche se il modello 3D fotogrammetrico fa schifo ed è bucato.

Se la nuvola di punti o la mesh sono "bucate" è perchè il software non è stato capace di trovare punti di legame nell'allineamento delle immagini.
Ma non è detto che l'ortofoto non possa venire fuori ugualmente bene.
Par farlo succedere devi creare una superficie di riferimento, su cui "stendere" le fotografie, ortorettificate, priva di buchi.
Puoi usare il DEM o la Mesh.
Quando fai creare il DEM (Modello Digitale di Elevazione) hai la possibilità di dire al software di interpolare i buchi.

L'interpolazione della mesh non sempre va a segno al primo colpo (in realtà neppure quella del DEM) ma ci sono altri strumenti (più o meno avanzati) che ti vengono in aiuto.

L'accorgimento da prendere in fase di presa fotografica è di estendere la copertura delle fotografie ad un bel pezzo extra di riva, dove sei sicuro che il software fotogrammetrico lavorerà senza problemi nella creazione di nuvola di punti e mesh.

#ortofoto #fotogrammetria #aerofotogrammetria #3d #nuvoladipunti #mesh #dem
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Gli argini di canali artificiali, realizzati in terra, si prestano bene ad un rilievo aerofotogrammetrico ma, affinché il rilievo sia davvero efficace, andrebbe fatto dopo la pulizia dalla vegetazione.

Un sorvolo su un argine pulito permette di creare una nuvola di punti efficace da cui estrarre informazioni per tutta la lunghezza del tratto rilevato.

Se invece le sponde sono vegetate, il dato che si ottiene potrà essere buono qua e là ma sarà comunque globalmente più scarso rispetto alle condizioni ideali.

Lo sfalcio ed il decespugliamento sono attività che possono avere costi importanti.
Gli Enti locali hanno solitamente un piano di sfalcio sulle aree di competenza, specialmente se si tratta di zone frequentate, aree verdi, parchi e percorsi ciclopedonali.
Se hai tempo di aspettare, vale la pena coordinarsi in tal senso per andare in campo subito dopo le pulizie programmate.
Se invece hai fretta si devono accettare costi maggiori per lo sfalcio straordinario.

O si può andare in campo con la tecnologia LiDAR su drone per riuscire a penetrare la copertura vegetale.
Anche se non sempre si riesce a fare!

P.S.
Tutto questo vale per la parte emersa.
Per andare sott'acqua servono altri strumenti!
    [Monitoraggio e considerazioni sul tema] Prendend [Monitoraggio e considerazioni sul tema]

Prendendo spunto da una recente installazione di sistema di monitoraggio della falesia del Cimitero di Camogli (con tecnologia GNSS da parte di Gter e Yet It Moves) faccio alcune considerazioni sul tema.
Gli strumenti per monitorare possono essere tanti e quello che accumuna ogni situazione è la ripetizione nel tempo delle misure.

La precisione del controllo può già fare una discriminazione.

Il caso di Camogli pone poi l'attenzione sul "quante misure fare nel tempo".
Una rete GNSS che elabora dati in continuo permette di accedere alle letture dei singoli nodi con una frequenza alta (si che può arrivare ad essere anche di qualche ora).

A Camogli mi sono occupato dei rilievi fotogrammetrici e laser scanner di tutta la porzione di costa, in due momenti differenti, da cui si sono potuti misurare movimenti macroscopici che hanno permesso di fare valutazioni successive per la scelta dei punti di installazione dei sensori del monitoraggio di precisione.

Credo anche che sia rilevante l'aspetto della responsabilità di chi restituisce un dato da monitoraggio.
Questi dati servono per scelte progettuali, decisioni di sicurezza e protezione civile per niente banali.
Vale la pena "metterci la testa".

Io non sono un esperto di monitoraggi, anzi non lo sono per niente, ma il tema della misura legata, in qualche modo, alla "quarta dimensione", quella del tempo, mi affascina molto.
Se hai contributi, commenti o esperienza da condividere fallo assolutamente perchè il tema è interessante!
    Sono iniziati (in realtà già da qualche mese) i Sono iniziati (in realtà già da qualche mese) i lavori di messa in sicurezza dei versanti sopra la Via dell'Amore ed il ripristino della passeggiata, chiusa ormai da diversi anni).

Reti di placcaggio, barriere paramassi, nuove gallerie e rifacimento di tutto il percorso per un po' di milioni di euro ed almeno due anni di tempo.

Dovrei supportare i lavori con alcune "cose" dall'alto...

#viadellamore #parcocinqueterre  #lavori #roccia #drone
    [Laser scanner, nuvole colorate e fotocamere integ [Laser scanner, nuvole colorate e fotocamere integrate]

Per colorare una nuvola di punti da scansione laser servono delle fotografie.
Ci sono ormai parecchi scanner con fotocamera integrata, che semplificano il lavoro dell'operatore.

L'esposizione delle immagini deve essere la più "corretta" possibile per  riprodurre al meglio l'informazione colorimetrica nei punti della nuvola.

Non conosco il funzionamento specifico di ogni camera ma vale la pena dedicare un po' di tempo a capire come lavora l'esposimetro ed evitare così punti bianchi (per foto sovraesposte) o neri (per sottoesposizione).

Nel caso della SX10 di Trimble (l'unico caso che conosco), si può fissare un'esposizione costante ed è ok se l'illuminazione della scena scansionata non cambia.
I risultati sono scarsini se si passa da alte luci ad ombre e viceversa.

Nelle prime due immagini la nuvola è colorata da foto con esposizione fissa e presa ai due estremi delle zone di luminosità della scena scansionata.

L'altra opzione possibile è quella di scegliere un'esposizione automatica e variabile che permette di compensare i cambi di luce, per un risultato più armonico.

Occhio che l'angolo di campo dell'ottica incide parecchio.
È difficile avere tutto quanto esposto perfettamente in un'immagine sferica a 360°.
A meno di non sfruttare la tecnica dell'HDR (che alcuni scanner fanno)

Se poi c'è la possibilità di usare più camere (a lunghezza focale diversa) per scattare foto da usare nella colorazione della nuvola, quella a campo più stretto permette una lettura dell'esposizione più accurata rispetto alle panoramiche.
Ma servono più foto per coprire l'intera scena.
    [Fotogrammetria ed attenzione al colore] Spoiler: [Fotogrammetria ed attenzione al colore]
Spoiler: questo post non è interessante se ti occupi solo di fotogrammetria per il rilievo del territorio.
Ma se fai anche ricostruzioni 3D di edifici storici, beni culturali, monumenti ed opere d'arte di ogni forma e dimensione, credo che serva molta attenzione anche alla riproduzione fedele del colore nel processo fotogrammetrico.

Nella campagna di scatto è necessario utilizzare degli oggetti  che permettano di correggere le dominanti di colore in post elaborazione.
Si tratta generalmente di tabelle formate da quadrati colorati (in cui ogni colore è codificato).
In inglese si chiamano "color checker".
Li dovresti mettere nella scena e fotografare nelle stesse condizioni di illuminazione dell'oggetto del rilievo.

In post elaborazione poi si prendono le immagini in cui è presente il color checker e si applicano correzioni cromatiche sulla base del colore "letto" nell'immagine rispetto a quello che dovrebbe essere realmente (i valori codificati).

Tutto questo deve essere accompagnato da un altro paio di cose:
1. il controllo dell'illuminazione della scena;
2. un monitor calibrato (tutto passa attraverso i pixel del tuo schermo e se non sono "veritieri" il rischio di vanificare tutto il processo che ti ho raccontato, avendo una percezione sballata dei colori, è alto).

#fotogrammetria #colore #colorchecker
    [Lidar e software di elaborazione dei dati] Condiv [Lidar e software di elaborazione dei dati]
Condivido alcune caratteristiche che un software di elaborazione dati Lidar (da drone) dovrebbe avere.

1. Gestione dei dati grezzi della base GNSS di riferimento per il calcolo della traiettoria.

2. Aggiustare e/o correggere le traiettorie.

3. Dividere la traiettoria e, conseguentemente, la nuvola di punti.

4. Colorare la nuvola di punti e gestire problemi di "matching" tra immagine e traiettoria.

5. Gestione di datum, sistemi di riferimento e coordinate.

6. Misurare la nuvola di punti.

7. Visualizzare i punti secondo le informazioni dei campi scalari (intensità e numero di ritorni, tempo di acquisizione, ...)

8. Esportazione della nuvola in formati comuni.

Poi ce ne sono altri, non necessari, ma che possono aiutare l'elaborazione.

9. Segmentare, ritagliare ed eliminare parti della nuvola di punti.

10. Filtrare la nuvola per eliminare rumore ed outliers, oltre che sottocampionarla

11. Classificare i punti con algoritmi automatici.

12. Verificare l'accuratezza con punti di coordinate note.

13. Generare report di elaborazione.

Dimentico senz'altro qualcosa.
Se vuoi aggiungere, integrare o commentare in base alla tua esperienza sentiti davvero libero o libera.
È utile per tutti.

#lidar #nuvoledipunti #3d #pointcloud #software #editing #realitycapture
    Se sei in un posto aperto a misurare con il GPS pu Se sei in un posto aperto a misurare con il GPS puoi anche tenere la palina bassa, i satelliti si vedono ugualmente bene.

#gnss #gps #rilievo #topografia #misura
    È importante aggiornare i firmware degli strument È importante aggiornare i firmware degli strumenti di rilievo ed i software dei dispositivi che li controllano.

Credo che l'evoluzione tecnologica di quello che si usa in campo si porti con sé la necessità di una consapevolezza nuova sulla loro manutenzione.

Se prima gli aspetti legati alla taratura, al controllo delle parti meccaniche, ..., bastavano per permetterne il funzionamento, ora serve un'attenzione in più.

Non vale per ogni strumento che si vede in giro, ma credo che, piano piano, sarà un aspetto con cui tutti ci confronteremo.

Le case produttrici ti permettono di aggiornare continuamente una stazione totale o un laser scanner con nuovi firmware, che ne integrano funzionalità o correggono dei "bug".

E lo stesso succede per i software che girano sui dispositivi di controllo (smartphone, tablet, ...).

Nuove release migliorano la user experience o, anche qui, sistemano gli errori.

Se dopo un rilievo spari aria compressa e spennelli una stazione totale per togliere la polvere, prima di andare in campo dovresti controllare che software e firmware siano ok e tutto sia funzionante.

Usiamo strumenti tecnologicamente fantastici che tuttavia potrebbero incepparsi in campo per qualche "banale" conflitto software irrisolto.

#rilievo #strumenti #topografia #software #firmware
    La fotogrammetria non è la tecnica ideale per lav La fotogrammetria non è la tecnica ideale per lavorare con la vegetazione: copre il terreno che sta sotto (in una presa da drone) e non è facile ricostruirla.

Fotografie ad alta risoluzione, scattate da un sensore grande (full frame), possono avere problemi maggiori per ricreare nella nuvola di punti, le chiome di alberi.

Da quando ho iniziato ad usare una fotocamera più performante (full frame - 40 Megapixel) rispetto a quelle che ho usato in passato (1" - 24 Megapixel) sto verificando dei buchi nella nuvola di punti laddove ci sono alberi spogli.
Può sembrare controintuitivo ma è così.

Fotografie troppo dettagliate, di elementi molto complessi, porosi e con informazioni disposte su vari piani (tutta l'altezza degli alberi) non aiutano il software, anzi...

Per provare ad avere qualche informazione in più lì sopra,  puoi lanciare l'elaborazione della nuvola di punti ad una qualità inferiore.
Le immagini del dataset vengono sottocampionate (la risoluzione si riduce) ed il software structure from motion lavorerà con una minore quantità di dettagli descritti nei pixel.
Questo aumenta il numero di punti lungo gli alberi, anche se la loro confidenza (cioè l'attendibilità della posizione 3D) è piuttosto scarsa.
Oh, non è che il problema sia superato, anzi...
La nuvola di punti in effetti fa ancora piuttosto schifo.

La presenza di foglie aiuta il processo quindi se vuoi avere informazioni sulle altezza degli alberi è meglio acquisire i dati in estate.
Ed anche il tipo di albero (forma e dimensione) influenza il risultato...

#fotogrammetria #structurefrommotion #nuvoledipunti #3d #pointcloud
    Il back up dei dati subito dopo un rilievo, mette Il back up dei dati subito dopo un rilievo, mette al sicuro il lavoro della giornata.

Molti dispositivi di controllo sono palmari, smartphone o tablet, piuttosto avanzati, ma pur sempre a rischio di danneggiamento software o, peggio, furto o danno fisico.

Perdere i dati di una giornata di lavoro può avere conseguenze importanti.

Se hai rilevato qualcosa che non c'è più (scavo, abbancamento, demolizione) non potrai ripetere il rilievo.

Ci sono vari livelli di "sicurezza" per i dati di uno strumento.

Salvare i dati in una memoria interna (ad uno scanner o una stazione totale) ed in quella del controller ti permette di avere i file in due posti distinti.

Backuppare un lavoro in una chiave USB o in un hard disk esterno è un'altra opzione valida. Vale però per dispositivi dotati di porta USB.

Salvare i dati nel cloud è forse la scelta più sicura. Attivando un hot spot con lo smartphone riesci a mandarli in posti che sono a prova di furto o danno. Il cloud ti permette anche di essere molto efficiente se c'è qualcuno pronto a riceverli ed iniziare subito ad elaborarli.

Una volta ho temuto di aver perso i dati di un rilievo "un po' complicato".
Non ho passato una bella mezz'ora!
    [Laser scanner e traffico] Un camion che passa da [Laser scanner e traffico]

Un camion che passa davanti ad un laser scanner e è un ostacolo al rilievo.
A volte il traffico si riesce a gestire (movieri, gestione del cantiere o indicazioni specifiche, ...).
Altre volte no.
L'ideale immobilismo è, di fatto, irrealizzabile.

Alcuni scanner hanno la possibilità di mettere in pausa, una scansione per riprenderla una volta passato il mezzo.

Anche aumentare la qualità della scansione può aiutare.
Spesso una qualità maggiore significa effettuare la scansione, della stessa area, più volte.
Se i mezzi si muovono, ci sono buone probabilità che, se te li ritrovi tra i piedi al primo giro, non ci saranno più al secondo.

Fare scansioni da punti diversi aiuta.
Scegli punti di scansione in modo che si integrino uno con l'altro.

Oppure  puoi sempre considerare l'ipotesi di fare il rilievo di notte quando, auspicabilmente, il traffico è ridotto o assente.
    Un ponte può creare problemi ad un rilievo con Li Un ponte può creare problemi ad un rilievo con Lidar lungo un alveo

Manca il pezzo d'alveo sotto al ponte.
Non è sempre vero.
Ma può capitare.

Non c'è l'intradosso ed i dettagli non sono ricchissimi.

La classificazione del terreno può venire ingannata.
Non è facile per un software di classificazione automatica  distinguere il ponte dal terreno.
Se ci pensi ha la stessa quota del piano stradale.

Questi problemi si possono risolvere.

Una scansione con laser terrestre mette (forse) a posto i primi due punti 

Se c'è acqua o non riesci ad andare sotto all'impalcato puoi interpolare il terreno con le informazioni a monte ed a valle.
Se però c'è una soglia o un salto dovrai battere dei punti con una stazione totale.

Per la classificazione automatica l'intervento manuale è la soluzione migliore per garantire un risultato confidente.

Il Lidar da drone è molto efficace per acquisire dati in questi ambiti (occhio alla vegetazione!) ma l'integrazione strumentale è sempre la soluzione più efficiente.

#rilievo #rilievo3d #lidar #drone #lidardadrone #3d #realitycapture #alveo #idraulica #dtm #nuvoledipunti
    Non è detto che quello che ti serva sia un'ortofo Non è detto che quello che ti serva sia un'ortofoto di una facciata.
Potresti correggere la distorsione prospettica con software di fotoritocco e "raddrizzare" l'immagine (per i tuoi scopi).

Il punto di presa e la forma dell'oggetto fotografato deformano la rappresentazione secondo una vista prospettica.
Linee parallele nella realtà (muri verticali) sono convergenti nello spazio immagine.

Tutti i principali software di photoediting hanno strumenti di correzione della prospettiva.
Ci sono nel famoso Photoshop, nell'open source Gimp e nel "nuovo" ed economico Affinity Photo.

Funzionano più o meno nel solito modo.
Intervieni sulle immagini alterando i pixel e, aiutato da una griglia virtuale, allinei gli elementi dell'immagine alla maglia.
È veloce e non richiede hardware super.

La posizione reciproca tra punto di presa ed oggetto fa molto.
Così come la forma di quello che hai fotografato è rilevante.

È diverso dal fare un'ortomosaico.
Così come è diverso dall'usare, in campo, un obiettivo basculante e decentrabile ("tilt/shift") per le foto.
Ma è piuttosto pratico e può funzionare ugualmente.

Dopo tutto il raddrizzamento delle foto del costruito è una tecnica che gli architetti usano da parecchio tempo.
😉
    Se non puoi fare a meno di parcheggiare la tua aut Se non puoi fare a meno di parcheggiare la tua auto al di fuori dell'area del rilievo, vale la pena fare attenzione a dove la posteggerai.
Non è uno scherzo!
:)

La fotogrammetria è una tecnica passiva e gli algoritmi Structure from Motion riescono a ricostruire solo quello che si vede nelle immagini.
Un'automobile è un elemento di disturbo, neppure troppo piccola.
Può nascondere informazioni importanti o potrebbe essere difficile da togliere dalla nuvola di punti.

Parcheggiarla in un'area pianeggiante, su una superficie omogenea è una buona idea.
I motivi sono (almeno) due.

Il primo è che puoi facilmente ritoccare le fotografie dove è presente in modo da rimuoverla.
Software di fotoritocco hanno strumenti molto efficienti!
Può richiedere un po' di tempo (dipende dal numero di foto) ma il risultato è generalmente buono.
Qui sotto vedi un "prima" ed un "dopo" fotoritocco.

ll secondo motivo è che, se non ritocchi le foto, l'auto sarà un elemento isolato nella nuvola di punti che "emerge" dal terreno.
Questo ti permette di trattarla velocemente ed efficaciemente per rimuoverla, tenendo solo i punti del terreno.

Se la parcheggi a ridosso del piede di una parete di roccia non sarà immediato fare le cose che ho scritto qui sopra.
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