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COME ESTRARRE CURVE DI LIVELLO DA UNA NUVOLA DI PUNTI

23 Gennaio 2018
Immagine di curve di livello da nuvola di punti in cloud compare

In questo articolo ti spiego come estrarre curve di livello da una nuvola di punti utilizzando il software open source Cloud Compare.

LE NUVOLE DI PUNTI

Una nuvola di punti è un file in cui migliaia, centinaia di migliaia o milioni di punti nello spazio riproducono tridimensionalmente un oggetto o un paesaggio.
La puoi trovare in questi formati di file: LAS, LAZ, PLY, BIN, XYZ, ASCI (e ce ne sono anche altri…).

I rilievi aerofotogrammetrici che hanno seguito la diffusione dell’uso dei droni e la disponibilità di strumenti LiDAR a prezzi più competitivi rispetto a qualche anno fa, fanno parlare sempre più frequentemente delle nuvole di punti.
Le nominano in tanti, le elaborano parecchi tecnici e topografi (ma non solo loro), e molte software house ci hanno investito sopra delle risorse, realizzando prodotti ed applicazioni per importarle, vederle, cambiarle e gestirle.

NUVOLE DI PUNTI DA RILIEVI

Se, qualche anno fa, commissionavi un rilievo topografico quello che ti aspettavi di ricevere (e in molti casi ricevevi…) era la restituzione dell’area secondo una planimetria a curve di livello ed elementi caratteristici del territorio disegnati in un CAD dopo averli ricavati dai punti battuti sul campo.
Oggi potresti ricevere anche una nuvola di punti, una cloudpoints.

Se non ne hai mai vista una l’argomento potrebbe non interessarti ma aspetta a chiudere questo articolo!
Io credo che una nuvola di punti ti può dare accesso a molte informazioni su quello che è stato rilevato.
Se sai come aprirla, ispezionarla, modificarla e trattarla puoi ottenere molto di più di una restituzione planimetrica (spesso bidimensionale!).
E potresti farlo lavorando in completa autonomia, ricercando tu quello che ti serve sapere per il tuo lavoro e senza interfacciarti costantemente con il tecnico che ti ha fatto il rilievo.

CLOUD COMPARE

Cloud Compare è un software open source che nasce per confrontare tra loro nuvole di punti da rilievi laser scanner.
È stato poi implementato nel tempo dal suo sviluppatore con diversi strumenti e plugin avanzati e piuttosto interessanti.

Avevo  scritto due articoli su come usarlo per ricavare delle sezioni da nuvole di punti.
Li trovi a questi link: una sezione da una nuvola di punti, sezioni con Cloud Compare.

Apprezzo le qualità di questo software da un po’ di tempo ma è stato solo dopo un corso di formazione organizzato dalla società genovese Gter s.r.l. e tenuto dall’Ing. Ilaria Ferrando, del Laboratorio di Geomatica della Facoltà di Ingegneria dell’Unversità di Genova, che ho percepito davvero tutte le sue potenzialità, oltre ad averne scoperto funzionalità molto interessanti.

Il fatto di essere un software open source e l’enorme comunity online che ha alle spalle (in cui cercare e trovare informazioni, tutorial e soluzione a dubbi) lo rende, a mio avviso, un software da installare e da usare!

Non credo di esagerare se dico che Cloud Compare diventerà, tra i software di gestione delle nuvole di punti, quello che QGIS è diventato nell’ambito GIS.

CURVE DI LIVELLO DA UNA NUVOLA DI PUNTI

Che cos’è una curva di livello lo sai, ma lo riscrivo.
Una curva di livello è una linea che unisce punti del terreno che hanno la stessa quota.
La differenza tra la quota dei punti di una curva di livello e la quota di quelli di una curva vicino è costante per tutte le curve di una mappa ed è l’equidistanza.
Le curve di livello si chiamano tecnicamente isoipse.
Uno dei primi articoli che ho scritto in questo blog riguardava proprio le loro caratteristiche: lo trovi a questo link.

Con le curve di livello puoi sapere dove sono gli impluvi e gli espluvi, puoi capire le pendenze di un versante o localizzare una strada…

Puoi estrarre curve di livello da una nuvola di punti ed ora provo a spiegarti come fare.

IMPORTA LA NUVOLA DI PUNTI

Il primo passo da fare è importare la nuvola di punti in Cloud Compare.
Nel momento in cui scrivo questo articolo è disponibile per il download la versione 2.10 Alpha del software.

Se ti è utile puoi scaricare a questo link una nuvola di punti su cui esercitarti.
È un pezzo di versante a valle di una cava di marmo nel bacino delle Alpi Apuane.
La nuvola proviene da un rilievo aerofotogrammetrico con drone.

Finestra di importazione di un file LAS in Cloud CompareQuando importerai il file (LAS), Cloud Compare ti chiederà due conferme: una riguarda le informazioni da caricare insieme ai punti e l’altra è relativa ad una traslazione (di coordinate X, Y e di quota) che ti viene consigliato di fare per evitare errori nell’elaborazione di coordinate troppo grandi (tipiche di un rilievo georeferenziato).
Confermale entrambe.

Finestra di avvertimento per la traslazione di coordinate di un file las in Cloud Compareertimento per
Non preoccuparti però della traslazione, è solo fittizia e quando esporterai il risultato delle elaborazioni tutto sarà come prima.

SELEZIONA LA NUVOLA DI PUNTI

Una volta importata la nuvola di punti la devi selezionare per attivare le funzioni di elaborazione.
Lo fai cliccando sull’oggetto “Cloud” che trovi nel pannello “DB Tree“, messo di default a sinistra dell’area di lavoro.

Finestra che rappresenta una nuvola di punti nell'arera di lavoro di Cloud Compare

CURVE DI LIVELLO DA DEM

Per ricavare curve di livello da una nuvola di punti è necessario passare attraverso la creazione di un modello digitale di elevazione: il DEM (Digital Elevation Model).

Un DEM è una superficie statistica che associa ad ogni coppie di coordinate (X,Y) un’elevazione, una Z.
Il DEM è tipicamente riferito alla topografia terrestre ma può riguardare anche altre superfici.
Non mi addentro nella teoria delle superfici statistiche perchè non credo che sia di valore per lo scopo di questo articolo.
Se vuoi approfondire un po’ di più l’argomento avevo scritto un post sulle differenze tra DEM, DTM e DSM, che trovi a questo link.

Per aiutarti a capire un DEM ed il perchè è importante nel generare le curve di livello, mi aiuto con lo schema che vedi qui sotto.
Questa immagine è la sezione semplificata di un versante, ma tu prova ad immaginarlo intero e nelle tre dimensioni dello spazio.
Un DEM si costruisce discretizzando la superficie topografica con una maglia quadrata.
I quadrati della maglia sono tutti uguali.
Il loro lato è il passo, lo step o la risoluzione del modello digitale.
Ciascun quadrato è un pezzetto di piano orizzontale delimitato dai suoi quattro vertici (di cui sono note le coordinate X e Y) ed ha un’elevazione (un valore di Z) che, solitamente, è uguale all’elevazione media di tutti i punti che ci trovano dentro.

Immagine che mostra come si crea un DEM

Il DEM è un raster, un’immagine che appare più o meno quadrettata, o pixelata, a seconda delle dimensioni dei quadrati della maglia.
Più il passo è piccolo e più accuratamente sarà rappresentato il paesaggio rilevato.

Il formato di file più comune per un DEM è il TIF.
Si può aprire con qualsiasi software GIS e mantiene al suo interno le informazioni di georeferenziazione.

GENERA IL DEM

Ora che hai un’idea di che cosa sia un DEM ti faccio vedere come si procedere per estrarre le curve di livello da nuvola di punti.

Con la nuvola selezionata vai su “Tools – Projection – Rasterize (and contour plot)“.
Ti si aprirà una nuova finestra dove puoi impostare parecchi parametri per la generazione del DEM e, dopo, delle curve di livello.

Schermata di Cloud Compare relativa alla rasterizzazione di una nuvola di punti

All’inizio la finestra è vuota, perchè il DEM non è stato ancora generato.

Ti dico brevemente alcune cose sulle opzioni di generazione.

GRID

La GRID è la maglia che discretizza il modello.

Lo STEP definisce la lunghezza del lato dei quadrati della maglia.
È un parametro importante, anche al fine della generazione delle curve di livello.
Se i quadrati della maglia sono piccoli il DEM approssima bene la nuvola ma le curve di livello potrebbero essere un po’ “nervose“, riproducendo elementi localizzati non interessanti o, addirittura, da non rappresentare (massi e blocchi a media pezzatura lungo il versante).
Se la maglia è fatta da quadrati grandi le curve di livello potrebbero essere più gradevoli da vedere ma rischi di perderti delle particolarità specifiche come conche o dossi che per l’analisi della corrivazione superficiale delle acque di pioggia potrebbero invece essere rilevanti.

Attenzione: Cloud Compare utilizza unità di misura implicite!
Questo vale per la generazione del DEM così come per tutte le altre operazioni sulla nuvole di punti (distanze, superfici, allineamenti, …)
L’unità di misura dipende dall’esecuzione del rilievo.
Se hai rilevato in millimetri, 1 corrisponde ad un millimetro.
Se hai rilevato in metri, 10 sono dieci metri.
Io lavoro in metri.

Qui sotto vedi tre immagini che rappresentano il DEM della nuvola di punti con passo 1 (m) e 5 (m).
Ti accorgi sicuramente come il DEM con step = 5 sia più quadrettato rispetto a quello con step = 1.

Immagine di Cloud Comapare in cui si vede un DEM con passo 1

 

Immagine di Cloud Comapare in cui si vede un DEM con passo 5

L’Active Layer è un modo di vedere il DEM.
Puoi scegliere di usare colori diversi in funzione dell’elevazione (è il caso più frequente e quello che ti faccio vedere qui), usare colori RGB èresi dai colori dei punti della nuvola di punti o ancora usare altri metodi.
Non cambia nulla nella sostanza.
Si tratta solo di una modalità di rappresentazione.

Qui sotto vedi uno zoom sul DEM generato con step di un metro, dove i punti sono i centri dei quadrati in cui si è discretizzato il modello tridimensionale.

Immagine di Cloud Compare in cui si vede la discretizzazione di un DEM

PROJECTION

Nel box Projection decidi le informazioni su come Cloud Compare calcolerà il DEM.

Per estrarre curve di livello da nuvola di punti la direction deve rimanere la Z, perchè è nella Z che c’è l’informazione sull’elevazione.

Cell Height ti fa scegliere come vuoi calcolare l’altezza delle celle.
Io lascio solitamente indicato average height – altezza media – perchè mi permette di ridurre la possibilità di avere valori non coerenti con la realtà e dovuti ad una nuvola di punti “sporca” o ad un terreno particolarmente complesso.

Le altre due opzioni (interpolate SFs e resample input cloud) sono meno rilevanti (per questi scopi) e puoi lasciarle non segnate.

EMPTY CELLS

Empty cells è un parametro importante con cui decidi come Cloud Compare si comporta se trova un “buco” nella nuvola di punti.
Con Leave Empty gli fai lasciare il buco vuoto che, a mio avviso, è filosoficamente la scelta più corretta.
Oppure puoi dirgli di riempirlo secondo vari modi.
Tra quelli disponibili ti consiglio “interpolate” con cui il software prende le informazioni sulla quota dai punti esistenti intorno al buco e lo riempie.
Ma puoi provare comunque tutte le varie opzioni per vedere come lavora nel tuo caso.

Il tema dei buchi in una nuvola di punti non è irrilevante, anzi!
Se ricevi una nuvola da un rilievo aerofotogrammetrico (ma vale anche per uno fatto con il laser scanner) potresti volerla pulire per togliere alberi, edifici, tralicci degli elettrodotti, auto parcheggiate o altri elementi antropici, mantenendo solo le informazioni sul terreno (bare earth).
Questa operazione, che Cloud Compare ti fa fare molto bene con i suoi strumenti, è molto importante perchè irrobustisce la nuvola nei riguardi delle informazioni che vuoi mantenere (come il terreno) tuttavia lascia inevitabilmente delle zone prive di informazioni che dovrai scegliere come trattare nella generazione del DEM e delle curve di livello.

Una volta decisi tutti i parametri per la creazione del DEM clicca sul tasto rosso Update Grid e ti comparirà il modello digitale nella finestra principale.

Il DEM lo puoi esportare in un file TIF (geoTIF) andando nel pannello Export della solita finestra (è in basso) e scegliendo l’opzione Raster .
Questo file lo puoi usare all’interno di qualsiasi GIS per eventuali analisi o eleborazioni.
È un file georeferenziato!

Immagine che mostra la finestra di esportazione di un DEM in Cloud Compare

GENERA ED ESPORTA LE CURVE DI LIVELLO

Nel riquadro in basso alla finestra che hai ancora aperto seleziona il TAB Contour plot.

Ora puoi generare ed esportare le curve di livello a partire dal DEM.
Qui devi scegliere la quota di partenza nella generazione delle curve.
Attenzione perchè si tratta della quota ricalcolata sulla base della traslazione iniziale che Cloud Compare ti ha proposto all’importazione della nuvola di punti!
Il mio consiglio è quello di arrontondare questo numero con la decina immediatamente inferiore al valore che trovi di default nella cella.

Lo step è l’equidistanza tra le curve di livello.

Min. vertex count rappresenta un indice della complessità di ciascuna curva di livello.
Ogni isoipsa è un elemento polilinea e più è alto questo valore e minore sarà il numero di vertici che la compongono.
Viceversa, un valore basso del Min. vertex count implica polilinee complesse con tanti punti.

Il mio suggerimento è ancora quello di fare vari tentativi in base alla complessità del tuo caso.

Immagine di Cloud Compare in cui si estraggono curve di livello da DEM

Se scegli di mettere la spunta su Colorize le curve di livello avranno colori diversi a seconda della loro elevazione.

Quando avrai impostato i parametri per la generazione delle curve clicca sul tasto Generate.

Con Export poi le esporti come elementi vettoriali.

ESPORTA LE CURVE DI LIVELLO DA CLOUD COMPARE

Immagine di Cloud Compare dove si vedono elencate le curve di livello generate a partire dal DEMSe hai scelto di esportare tutte le curve di livello ti troverai il pannello DB-Tree di sinistra pieno di nuovi elementi raggruppati in una cartella che si chiama Contour Plot.
Ciascuna curva è identificata da un numero, è la sua quota.
Ti ripeto ancora una volta che questo valore non è la quota reale ma quella calcolata dalla traslazione iniziale all’importazione della nuvola di punti.

Sono tutti elementi vettoriali che puoi salvare ed importare all’interno di altri software, come un CAD.

Per esportarle seleziona tutta la cartella che le contiene e fai “Save (CTRL+S)“.
Scegli il formato di file che preferisci tra quelli disponibili (tra cui trovi il DXF e lo shapefile SHP) e dai una destinazione al file.

Se apri il file che hai appena salvato in AutoCAD vedrai le curve rappresentate come polilinee 3D con la corretta elevazione e georeferenziate.

E lo stesso ragionamento vale per il file shapefile aperto in un GIS.

Immagine di AutoCAD in cui sono rappresentate curve di livello generate con Cloud Compare

 

Spero che questo articolo ti sia utile per estrarre curve di livello da nuvola di punti in modo semplice e veloce usando un software open source.

La nuvola di punti che ti ho messo a disposizione per il donwload (ti rimetto qui il link) non è complessa né troppo estesa.
Credo che sia piuttosto facile gestirla dalla maggior parte dei computer, senza che siano necessarie particolari prestazioni hardware.
Puoi usarla per sperimentare e fare un po’ di prove a tuo piacimento su quello che ti ho scritto.

Se hai dubbi o hai bisogno di chiarimenti specifici puoi scrivere nei commenti qui sotto.

Usa i commenti anche per consigli e suggerimenti su modalità operative che hai già sperimentato in Cloud Compare durante il tuo lavoro.

A presto!

Paolo Corradeghini

 

Ho pubblicato un video sul mio canale You Tube che tratta l’interpolazione di una nuvola di punti per ottenere un raster 2.5D e le curve di livello rappresentative del terreno.
Lo trovi qui:

E qui invece puoi ascoltare una puntata del podcast che parla poprio del software Cloud Compare
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cloud comparecloudpointscurve di livellonuvola di puntiopen sourcesoftwaretutorial
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SOFTWARE  / TUTORIAL

Paolo Corradeghini

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14 Comments


Daniel
26 January 2018 at 8:54
Reply

Thanks for this nice and detailed article ou CloudCompare… If possible, could you please avoid to advertise cloudcompare as being “totale gratuità” ? We are “Free” as in “freedom”, not as in “Free beer” ;). We really need the active support from our users! And that’s the exact same thing for QGIS by the way 😉

Don’t hesitate to add the link to our donation app: https://donorbox.org/support-cloudcompare



    Paolo Corradeghini
    26 January 2018 at 10:45
    Reply

    Hi Daniel, thank you for your feedback and for your work!
    Sorry for my mistake, i will go through the post and change what you pointed out.
    You’re absolutely right!
    Thanks again!
    Paolo

Antonio Ariano D'Elia
20 March 2018 at 10:36
Reply

articolo ed argomenti molto interessanti!.
Complimenti e saluti
Antonio Ariano D’Elia



    Paolo Corradeghini
    20 March 2018 at 20:32
    Reply

    Ciao Antonio,
    grazie mille!
    Paolo

Marcello Pilia
16 April 2018 at 19:52
Reply

complimenti per il tutorial
ti segnalo un piccolo refuso a questo URL subito dopo la tua firma
https://3dmetrica.it/curve-livello-da-nuvola-punti/



Marcello Pilia
16 April 2018 at 19:52
Reply

complimenti per il tutorial
ti segnalo un piccolo refuso a questo URL subito dopo la tua firma
https://3dmetrica.it/curve-livello-da-nuvola-punti/



Marcello Pilia
16 April 2018 at 19:54
Reply

CLOUD COMARE, CLOUDPOINTS, CURVE DI LIVELLO, NUVOLA DI PUNTI, OPEN SOURCE, SOFTWARE, TUTORIAL



paolo
10 May 2018 at 16:17
Reply

Bravo, ottimo post!



Francesco
11 July 2019 at 20:22
Reply

Ciao, ottima spiegazione, una domanda: perchè nella schermata per la generazione del DEM la casella ”interpolate sF(s)” non è attiva e quindi non riesca a selezionarla. questo è un problema perchè quando esporto il raster per metterlo nel GIS ho solo una nuvola di punti.
grazie mille



    Paolo Corradeghini
    12 July 2019 at 18:08
    Reply

    Ciao Francesco, l’opzione per l’interpolazione delle celle del DEM la trovi nella finestra immediatamente al di sotto di “Interpolate Scalar Field”, nel box “Empty cells”.
    Lo scalar field è un elemento diverso dal DEM.
    Con empty cells dici al software di riempire o meno i buchi della nuvola di punti.

    Dopo aver generato la griglia, potrai esportare il raster del DEM oltre che generare la nuvola di punti a passo regolare.

    Spero di aver capito bene la tua domanda…
    In caso contrario fammi sapere.

    Ciao e grazie!

    Paolo

Damiano
31 July 2019 at 9:14
Reply

Ottimo articolo, è possibile ottenere curve di livello senza passare per il DEM? Il programma riesce a fare sezioni parallele lungo l’asse z interpolando direttamente i punti?



    Paolo Corradeghini
    5 August 2019 at 9:47
    Reply

    Grazie Damiano,
    è possibile tracciare sezioni a passo regolare lungo uno dei tre assi e da lì estrarre il profilo di inviluppo che passa per i punti della nuvola all’interno di un’area di taglio.
    Ti segnalo questo articolo dove spero possa trovare spunto per affrontare il tuo caso specifico: https://3dmetrica.it/sezioni-con-cloud-compare/

    Va fatta un po’ di attenzione nei profili di inviluppo perchè capita che facciano confusione in corrispondenza di concavità e convessità della nuvola di punti.

    Spero di averti risposto Damiano!
    Ciao!

    Paolo

daniele
6 March 2020 at 13:16
Reply

Ciao Paolo, complimenti per l’articolo!
Vorrei porti un quesito.
Sono uno studente di ingegneria civile, e mi sto trovando a che fare con un DTM di una cava, in cui dovendo estrarre curve di livello (equidistanza 2mt), con cloud compare, mi ritrovo delle curve di livello che tengono conto non solo del reale andamento dei vari piazzali ma anche di macchinari, cumuli di terra provvisori, e blocchi di marmo.
Mi chiedevo se esiste un modo per creare curve di livello limitatamente al “reale” cantiere di cava, senza dover togliere manualmente uno per uno gli oggetti estranei con la pulizia della nuvola di punti?
Grazie in anticipo!



    Paolo Corradeghini
    7 March 2020 at 18:31
    Reply

    Ciao Daniele,
    purtroppo (o per fortuna!) l’unico modo per generare curve di livello effettivamente rappresentative del terreno è quello di togliere (o classificare) i punti della nuvola che ne sono estranei…
    Di default il software non può sapere che cosa è “ground” e che cosa non lo è, pertanto è l’utente a doverglielo comunicare.
    Buon lavoro!
    Paolo

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    tredimetrica

    [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
    [Aerofotogrammetria - Ortofoto sull'acqua] Si poss [Aerofotogrammetria - Ortofoto sull'acqua]
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
    [Rilievi di argini e vegetazione] Gli argini di c [Rilievi di argini e vegetazione]

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.
    Droni e missioni di volo automatiche - Attenzione Droni e missioni di volo automatiche - Attenzione ai modelli di elevazione a larga scala

Non prendere "a scatola chiusa" e senza controllare i modelli digitali di elevazione che si usano per la pianificazione automatica delle missioni di volo per droni.
Possono esserci differenze importanti (talvolta enormi) con la realtà.

Una missione di volo per aerofotogrammetria andrebbe eseguita mantenendo il più possibile costante la distanza "drone-terreno".
Se lavori lungo pendii o terreni inclinati è possibile farlo usando software di mission planning che caricano al loro interno dei modelli di elevazione a cui si riferiscono per impostare l'altezza del drone in volo.

A meno di usare modelli ad hoc, che hai fatto tu e su cui sei confidente, i modelli di riferimento sono a larga scala e non riescono a definire bene le caratteristiche locali.
Spesso non sono aggiornati.

Nella prima foto vedi uno screenshot di Google Earth Pro (in cui ho attivato l'opzione "Terreno 3D") per un'area di cava in cui dovevo fare un rilievo con APR.
Sembrerebbe un pendio acclive, ma regolare.

La seconda invece è una foto presa in volo, che mostra come sono realmente le cose.
Lo sperone di roccia stacca dal pendio circa 50-60 metri.
Un piano di volo automatico non lo avrebbe considerato...
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