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SI PUÓ FARE FOTOGRAMMETRIA CON LO SPARK (?) – Test II

5 Agosto 2018
Fotografa aerea dello scalo marittimo del borgo di Riomaggiore - Parco Nazionale 5 Terre

In questo articolo ti scrivo di un altro test di rilievo aerofotogrammetrico per valutare ancora se si può fare fotogrammetria con lo Spark, il drone trecentino di casa DJI.

In questo articolo di qualche settimana fa avevo portato un caso di studio in cui confrontavo un rilievo aerofotogrammetrico fatto con il drone DJI Spark con quello fatto da altri due droni: un DJI Phantom 4 Pro ed un iDRONI Venture Mapper.

Ho rilevato la solita area con i tre droni, nelle solite condizioni (non proprio, ma vabbè…), per valutare l’effettiva possibilità di usare lo Spark in fotogrammetria professionale.
Non solo per la ricostruzione tridimensionale ma anche per rilievi topgorafici e mappatura del territorio, dove le informazioni metriche e geografiche sono imprescindibili e fondamentali.

E il piccolo drone si è comportato bene!

L’ambito del primo test/rilievo è stato una parte di una cava di escavazione di inerti con prevalente sviluppo planimetrico-orizzontale.
Un caso piuttosto semplice.

Alla fine di quell’articolo avevo promesso che avrei provato di nuovo a fare fotogrammetria con lo Spark anche in altri scenari, magari più complessi.

Ed eccoci qui.

UNA PARETE DI ROCCIA ALLE 5 TERRE

Il rilievo di questo articolo riguarda una piccola parete di roccia nello scalo marittimo di Riomaggiore, uno dei borghi delle 5 Terre, in Provincia di La Spezia e dentro l’omonimo Parco Nazionale.

Ero lì per lavoro.
Dovevo rilevare un fronte verticale interessato da fratturazioni nella roccia che sta al di sotto della passeggiata pedonale e a monte della scogliera e della zona dello scalo a mare.
Lo scopo del rilievo era quello di supportare la progettazione delle opere di difesa da possibili crolli di roccia e protezione delle aree fruite da turisti ed abitanti del borgo.

Ho fatto il rilievo, per cui sono stato incaricato, con il mio Phantom 4 Pro ed al termine delle operazioni ho fatto volare anche lo Spark per rilevare, anche con lui, una parte dell’area studiata.

Lo sviluppo lineare del fronte rilevato è di circa 100 m.
Il punto più alto è a circa 15 m s.l.m., mentre il più basso corrisponde al livello del mare.

Qui sotto puoi vedere una foto aerea di inquadramento dell’area rilevata.

Fotografia aerea dello scalo marittimo di Riomaggiore - 5 Terre - dove è situata l'area di rilievo

In realtà non è proprio tutta roccia e pietra.
Nel tratto più a nord (a sinistra della foto) le roccie lasciano il posto a strutture artificiali in pietra e muratura ed a un paramento in calcestruzzo armato.
Nella porzione centrale ed in quella meridionale (centro e destra della foto) il fronte naturale è interrotto, in due occasioni, da scalinate in pietra che scendono al mare.

In alcuni punti le strutture in muratura hanno qualche segno di fratturazione e cedimento e nell’ammasso roccioso centrale ci sono un paio di “bubboni” aggettanti, forse pericolosi.
Il Comune di Riomaggiore ha programmato la messa in sicurezza delle aree.
Che parte dal progetto di fattibilità preliminare.
Che si basa sul rilievo topografico.

UNA VALUTAZIONE COMPARATIVA

Anche per questo caso di studio ho fatto un confronto tra due rilievi della stessa aerea, fatti (più o meno) nelle stesse condizioni, con due droni diversi: il DJI Phantom 4 Pro e il DJI Spark.

Credo che l’analisi comparativa aiuti a valutare pregi e difetti di un metodo o di uno strumento, rispetto ad un altro.

Il Phantom ha rilevato tutta l’area da studiare, come da incarico.
Con lo Spark, per limitare il numero di fotografie e contenere i tempi di elaborazione, ho volato su un’area più piccola.

Qui sotto vedi le differenze tra le aree coperte in un caso (Phantom – rosso) e nell’altro (Spark – verde).

Immagine aerea panoramica che mostra il confronto dell'area rilevata dal drone Phantom 4 Pro e quella rilevata dallo Spark.

IL METEO

Nel primo articolo che ho scritto per valutare se si può fare fotogrammetria con lo Spark avevo dimenticato di inserire le condizioni meteorologiche!
Il meteo ha grande importanza per il volo dei droni, specialmente se si usano macchine piccole che subiscono parecchio le perturbazioni delle raffiche di vento.

Ho fatto questo rilievo il 29 Maggio 2018 tra le 7 e le 10 di mattina.
Le condizioni meteo erano ottime: temperatura mite e assenza di vento.
La zona del rilievo non è mai stata esposta direttamente ai raggi del sole che le sorgeva alle spalle, dietro le colline della costa ligure di levante.

IL VOLO

È stato manuale.

In casi del genere, dove la verticalità degli elementi da rilevare è preponderante sull’estensione planimetrica e le condizioni orografiche e morfologiche dei luoghi sono complesse, non è semplice (a volte è quasi impossibile) programmare delle missioni di volo da fare eseguire automaticamente al drone.

Preferisco pilotare il drone “a mano” (con assistenza della strumentazione di bordo, GPS, accelerometri, bussola, altimetro), valutando la sovrapposizione tra fotogrammi (consecutivi ed adiacenti) sulla base delle immagini che la fotocamera del drone invia, in tempo reale, alla stazione di controllo di terra.

È un po’ più complicato che non far fare tutto al drone, in modo automatico, ci vuole un po’ più di esperienza sul campo, si rientra in ufficio con più foto rispetto a quelle di una missione programmata, ma si riesce comunque a fare.
Ed in questi casi è meglio e più sicuro (per tutti!).

FOTOGRAFIE E G.S.D.

3 DIVERSI DATASET FOTOGRAFICI

Per caratterizzare, rilevare e modellare bene un elemento principalmente verticale non sono sufficienti le sole foto nadirali, cioè quelle fatte con l’asse ottico della fotocamera che punta dritto verso il basso.
Servono anche altri “dataset” di immagini.
Di solito si scattano anche foto con camera inclinata di 45° rispetto all’orizzonto e, per pareti verticali come questa, anche foto “orizzontali” o “frontali”.

È importante fotografare e vedere bene (nelle fotografie) gli elementi caratteristici delle parti “in piedi“.
Forme, elementi, dimensioni…
Diversamente, non saranno modellate bene.

Sia con il Phantom che con lo Spark ho scattato fotografie nadirali, fotografie inclinate di 45° sull’orizzontale e fotografie frontali della parete e della zona immediatamente a monte e al piede.

G.S.D.

Il G.S.D. (Ground Sampling Distance) in aerofotogrammetria definisce la risoluzione a terra di un’immagine.
Minore è il GSD e più dettagliata è un’immagine.

Non entro nel dettaglio del GSD perchè l’articolo diventerebbe troppo lungo ma mi permetto di rimandarti a questi post che trovi qui: aerofotogrammetria su Terreni inclinati e Ground Sampling Distance, dove trovi spiegato un po’ meglio il concetto di GSD ed il perchè è importante in fotogrammetria.

Il GSD dovrebbe rimanere il più possibile costante tra tutte le foto di un rilievo fotogrammetrico, per avere consistenza di dettagli e di informazioni tra una e l’altra.
Se programmi una missione di volo automatica per foto nadirali su un terreno pianeggiante non è difficile scattare foto con lo stesso GSD.
Ma se voli a mano e scatti anche foto diverse dal nadirale non è banale avere un GSD costante.

Ci provo sempre, ma difficilmente ci riesco.

Con il Phantom ho rilevato con abbastanza cura tutta la parete verticale e le zone al di sopra ed al di sotto.
Ho scattatato anche delle foto piuttosto ravvicinate di alcune porzioni di muratura fratturata per poterle restituire con sufficiente grado di dettaglio, nel modello tridimensionale finale.
Il Phantom è stato ad una distanza media di 25 m da suolo/parete, per un GSD di 7 mm/pixel.

Il rilievo dello Spark è stato un po’ più generale e veloce.
Non ho scattato foto di dettaglio ma solo immagini per modellare tridimensionalmente l’area indagata.
La distanza media che lo Spark ha tenuto dal terreno è stata di circa 35 m per un GSD di 1.5 cm/pixel.

In effetti anche in questo caso le condizioni operative del volo dei due droni non erano proprio le stesse…

Quando volo “a mano libera” disattendo spesso le previsioni progettuali sul GSD.
Solitamente finisco per scattare immagini da una distanza minore da quella prevista.
Il GSD è più piccolo, e fino a qui tutto bene, ma le foto da elaborare ed archiviare sono di più.

Per fotografie nadirali, anche in assenza di piano di volo, la telemetria che leggi nei dispositivi della stazione di terra (soprattutto l’altezza del drone in volo ma anche la velocità di crociera, la distanza dalla stazione di controllo, la direzione della prua) aiutano a mantenere costante la distanza drone-terreno e quindi anche il GSD.

Per foto inclinate e frontali serve un po’ più di esperienza.
E non sempre è sufficiente.

Ho scattato 430 foto con il Phantom e 150 con lo Spark.
Non lasciare che ti “caschino le braccia” per dei numeri così diversi.
Il Phantom ha scattato molte foto ravvicinate per caratterizzare con grande dettaglio alcune porzioni murarie.
Lo so, avrei dovuto toglierle e elaborare il modello con le foto rimanenti prese da più distante.
Non l’ho fatto per evitare una nuova elaborazione e l’attesa del tempo necessario per i risultati.
Ti prometto che il prossimo test sarà più rigoroso!

E poi il Phantom ha rilevato un’area più grande rispetto allo Spark.

Qui sotto vedi la posizione delle foto scattate (a sinistra quelle del Phantom e a destra quelle dello Spark)
Sembra un casino totale ma tieni conto che qui dentro ci sono le posizioni dei punti di presa sia delle foto nadirali, che di quelle inclinate a 45° sull’orizzontali e di quelle frontali.
Questi ultimi due dataset poi hanno anche foto scattate ad altezze diverse, per seguire lo sviluppo verticale della parete.

Immagine che mostra il confronto tra la posizione delle fotografie scattate dal Phantom 4 e lo Spark

DNG vs JPG

Ti dico l’ultima cosa sulle fotografie che ho scattato.

Ho registrato le foto del Phantom in formato RAW che poi ho trattato in post-elaborazione per ottimizzarle prima dell’elaborazione fotogrammetrica (ho scritto un articolo sull’editing dei file RAW per il processo fotogrammetrico, lo trovi qui).

Le foto dello Spark invece sono file registrati direttamente in JPG sulla scheda di memoria a bordo del drone e non hanno subito nessun fotoritocco.

Anche se non ti so quantificare con precisione le differenze tra l’elaborazione di file RAW ottimizzati e l’elaborazione degli stessi JPG (ci farò un articolo nel prossimo futuro!), ci sono indubbiamente delle differenze tra numero di punti di legame (matching points) e densità della nuvola densa.

Ancora una volta ti chiedo di chiudere un occhio sullo scarso rigore del test…

I PUNTI DI VINCOLO E DI CONTROLLO

Qui invece ho fatto le cose per bene!
🙂

Ho usato un po’ più di punti di vincolo a terra rispetto a quelli che ho usato nel primo test con lo Spark, il caso della cava di cui ti ho scritto prima.

Ho posizionato a terra 19 target artificiali ad alta visibilità.

Per il rilievo con il Phantom ne ho usati 13 per l’orientamento interno ed esterno delle immagini e del modello e per la georeferenziazione, i G.C.P. (Ground Control Point), e 6 per il controllo dell’accuratezza generale, i Q.C.P. (Quality Control Point).

All’interno dell’area rilevata con lo Spark ci sono finiti 14 target, di cui 10 li ho usati come G.C.P. e 4 come Q.C.P..

Immagine che rappresenta target artificiali ad alta visibilità per i punti di appoggio del rilievo aerofotogrammetrico - GCP e QCP

Ho distribuito i target in modo il più possibile omogeneo, sia in pianta che in elevazione.
Sfruttando la passeggiata pedonale che sta sopra la parete studiata, ho potuto mettere dei target anche lì senza ricorrere all’uso della stazione totale per battere punti ai limiti superiori dell’area del rilievo.

Ho rilevato le coordinate dei punti a terra con un ricevitore satellitare GNSS in modalità NRTK.

I punti hanno una precisione media sulla misura di circa 5 cm.

ELABORAZIONE FOTOGRAMMETRICA SfM

Non mi dilungo molto sulla spiegazione dell’elaborazione fotogrammetrica ad algoritmi Structure from Motion.
Ti dico solo che ho usato di nuovo il software Agisfot Photoscan Pro ed ho tenuto le stesse impostazioni per l’elaborazione delle foto scattate da un drone e dall’altro.
Ho fatto prima l’elaborazione delle foto del Phantom, per necessità di consegna, e poi ho applicato le stesse impostazioni sulle foto dello Spark.

Se ti va di approfondire l’elaborazione fotogrammetrica con il software Photoscan, in questo blog c’è una rubrica tenuta dall’Ing. Paolo Rossi, della facoltà di Ingegneria della Facoltà di Modena e Reggio Emilia, che entra nel dettaglio di tutti gli step del processo.
Ti metto il link all’ultimo articolo (ultimo mentre scrivo questo articolo) della serie.
Lo trovi qui.
Da lì puoi andare a tutti gli altri pubblicati sino ad ora.

ANALISI DEI RISULTATI

Per valutare in modo significativo i risultati ottenuti dai due rilievi ho ristretto il modello tridimensionale generato dall’elaborazione delle fotografie del Phantom all’area coperta dallo Spark.

ALLINEAMENTO DELLE IMMAGINI

Il parametro di accuratezza dell’allineamento impostato in Photoscan è stato Alto (High).

L’elaborazione delle foto del Phantom ha “trovato” 185.000 punti di legame (matching points), quella dello Spark ne ha individuati 80.000.

100.000 punti di legame in meno non sono per niente pochi!
Questa differenza è dovuta al fatto che il GSD medio delle immagini del Phantom è più basso di quello dello Spark, che le immagini scattate in RAW sono state ottimizzate per l’elaborazione fotogrammetrica e che ho fatto foto molto ravvicinate in alcuni punti della parete rocciosa, aiutando a tirare fuori dettagli più significativi per agganciare le foto una all’altra.

NUVOLA DENSA

La nuvola densa l’ho elaborata impostando la qualità Media e la modalità di filtraggio (depth filtering) Mild.

I punti del modello tridimensionale generato dalla foto del Phantom sono 4.500.000 mentre quelli del modello fatto con le foto dello Spark sono 2.000.000.

La differenza tra il numero di punti delle nuvole dense si attesta sul solito rapporto dei punti di legame.
I punti del modello del Phantom sono 2.3 volte di più rispetto a quelli del modello dello Spark.
Le cause sono di nuovo imputabili in tutto e per tutto alle stesse che ti ho descritto poco sopra.

A questi link puoi vedere le due nuvole di punti che ho caricato online.
Ho convertito i file LAS con Potree Converter ed ho caricato i file che ha creato all’interno di uno spazio sul mio dominio.
Nuvola di punti dalle foto del Phantom 4.
Nuvola di punti dalle foto dello Spark.

Puoi esplorare le nuvole, ruotarle e zoomarle, e puoi anche interrogarne le coordinate dei punti, misurare distanze e aree e tracciare sezioni con gli strumenti del menù che vedi aperto a sinistra.

MESH TRIDIMENSIONALE  E TEXTURE

La mesh tridimensionale triangolare del modello fatto con le foto del Phantom conta circa 420.000 facce mentre quella fatta con le foto dello Spark ne conta circa 380.000.

La texture generata dalle foto del Phantom ha una risoluzione di 2.5 cm/pixel mentre quella ricavata dalle foto dello Spark è di circa 3.4 cm/pixel.

Qui sotto trovi i due modelli solidi e texturizzati caricati su Sketchfab.

RIOMAGGIORE DJI PHANTOM 4 PRO
by paolocorradeghini
on Sketchfab

RIOMAGGIORE DJI SPARK
by paolocorradeghini
on Sketchfab

Se zoomi sulla parete ti accorgi di un po’ di differenza tra un modello e l’altro, anche se entrambi riproducono in maniera analoga e fedele la geometria dei luoghi.

ORTOFOTO

In un caso come questo, dove l’oggetto del rilievo è un elemento verticale, ha più interesse produrre ed esportare un ortomosaico ad alta risoluzione della vista (o delle viste) frontale della parete (dove ci sono gli elementi interessati dal progetto delle opere di difesa), piuttosto che la “classica” ortofoto nadirale.

Qui sotto ti faccio vedere il confronto tra due ortomosaici frontali ricavati dal modello fatto con le foto del Phantom e quello fatto con le foto dello Spark.

Prima ti faccio vedere l’immagine completa (considera che quella relativa alle foto del Phantom abbraccia un’area più grande) e poi ti metto due ingrandimenti al 100% della solita parte.

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

Immagine che rappresenta un ortomosaico ad alta definizione della parete verticale ricavata dalle foto dello Spark

Immagine che rappresenta una porzione di ortomosaico ad alta definizione della parete verticale ricavata dalle foto del Phantom 4 Pro - ingrandimento al 100%

Immagine che rappresenta una porzione di ortomosaico ad alta definizione della parete verticale ricavata dalle foto dello Spark - ingrandimento al 100%

Anche in questo confronto è evidente come la definizione dell’immagine generata dalle foto del Phantom sia maggiore.
Considera ancora il fatto che il GSD medio dei due rilievi non era lo stesso ma era superiore per le foto scattate dallo Spark (e che quindi hanno una definizione inferiore).

ACCURATEZZA GENERALE

L’analisi dell’accuratezza generale dei due modelli tridimensionali, elaborati e restituiti, calcolata sulla base della stima degli scarti quadratici medi di punti di controllo (QCP) fornisce un valore di 5.3 cm per il modello fatto con il Phantom e 5.7 cm per quello fatto con lo Spark.

E questo credo che sia un risultato davvero interessante per la possibilità di fare fotogrammetria con lo Spark anche in ambiti più complessi!
Al netto del GSD delle immagini, della densità dei punti della nuvola tridimensionale e della risoluzione della texture digitale, è stato comunque possibile ricostruire un modello tridmensionale, fedele e rappresentativo dei luoghi studiati, con un’accuratezza generale del tutto paragonabile a quella stimata per l’altro modello.

Per altro, questo valore dell’accuratezza è anche rispondente alle esigenze del committente per lo studio dei fenomeni in corso e la progettazione degli itnerventi.

Ottimo lavoro Spark!
🙂

CONCLUSIONI

Anche questo test è arrivato alla fine.
Grazie per esserci arrivato anche tu!

Devo ammettere che anche questo test comparativo, così come il primo fatto nella cava di inerti, è stato abbastanza test ma non molto comparativo.
Le condizioni delle acquisizioni fotografiche dei due droni in volo non sono state le stesse.
C’erano delle differenze e neppure troppo trascurabili.
Ti confesso che ci ho preso gusto a fare questi test e scriverò un altro articolo su un rilievo di una piccola area totalmente pianeggiante dove si possono davvero paragonare metodi e mezzi a confronto nelle stesse condizioni!

Ma se torniamo a questo caso di studio posso concludere che:

  • Lo Spark si è comportato molto bene anche in un caso morofologicamente complesso, dove era necessario acquisire informazioni fotografiche divise in diversi dataset, da elaborare insieme.
  • Vale sempre quanto detto per il primo test: se devi rilevare un’area vasta non credo che lo Spark sia la scelta tecnica migliore.
    La sua fotocamera è meno performante rispetto a quella di altri droni più grandi e per avere lo stesso GSD devi volare più vicino all’oggetto da modellare, che vuol dire fare più foto, che poi devi elaborare (tempi più lunghi) ed archiviare su disco.
    Un drone piccolo, come lo Spark, ha anche dei limiti oggettivi sull’autonomia della batteria e se le aree sono grandi ne servono parecchie per coprirle tutte.
  • Però lo Spark ha il vantaggio che in uno scenario come questo si può usare anche con la presenza di persone a terra non interessate dalla operazioni.
    Il rilievo con il Phantom l’ho fatto alle 7 di mattina quando in zona c’erano pochissime persone, che si sono potute controllare grazie all’aiuto dei tecnici del Comune di Riomaggiore.
    Il rilievo con lo Spark l’ho fatto più tardi, quando iniziavano ad esserci un po’ più di persone in giro, tra turisti e locali.
    Non erano assembrate, ma non erano poche e, a tutti gli effetti, erano lì.
    Con lo Spark (alleggerito ed inoffensivo) ho potuto volare (e rilevare) senza dovermi preoccupare (non è andata proprio così!) delle persone sulla passeggiata.
    Quinsi, se devi fare un rilievo in uno scenario in cui il “fattore umano a terra” non è per niente trascurabile, un mezzo inoffensivo può essere davvero una risorsa utile e interessante.
  • Ed infine c’è da segnalare che l’accuratezza restituita dal modello fatto con le foto dello Spark è assolutamente paragonabile a quella del Phantom.
    Questo permette di avere un dato topografico solido, robusto e valido su cui fare analisi di pericolosità, estrarre sezioni e profili, programmare e progettare interventi su una buona base di partenza!

Quindi, alla luce di questo nuovo test, mi sento di continuare a dirti che, anche se con i suoi (non pochi!) limiti si può fare fotogrammetria con lo Spark!

 

Spero di averti dato altri spunti o contenuti interessanti su questo tema.
Prometto che il prossimo test sarà più rigoroso!

Per dubbi, domande o approfondimenti non esitare a scrivere nei commenti qui sotto.
E vale anche se ti vengono in mente considerazioni su questo argomento.

In questi giorni si parla molto del competitor dello Spark di casa Parrot, l’Anafi.
Sarebbe interessante poter riuscire a fare un confronto tra questi due droni.
Se ne hai uno e ti va di fare un test insieme scrivimi!
A me fa piacere.

 

Grazie ancora per il tuo tempo e per essere arrivato a leggere fino a qua!

A presto!

Paolo Corradeghini

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RILIEVI

Paolo Corradeghini

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8 Comments


Luca Autelli
8 August 2018 at 8:28
Reply

Grande, continuo a farti i miei complimenti per costanza e precisione!!!
Mi rincuora sapere che lo sparo possa funzionare e quindi al medesimo modo se non meglio un Anafi che presto vedremo in modalità 300 g possibilmente con buona autonomia di volo



    Paolo Corradeghini
    9 August 2018 at 18:53
    Reply

    Ciao Luca, grazie del tuo commento!
    Lo Spark ha delle caratteristiche interessanti che gli permettono di fare fotogrammetria con buoni risultati.
    Ma anche con i suoi limiti!
    🙂
    Mi piacerebbe provare l’Anafi della Parrot per valutarne le caratteristiche ma credo proprio che non ci siano dubbi sul fatto che si possa fare fotogrammetria anche con lui!
    A presto!
    Paolo

Eugenio Iachelini
24 October 2018 at 5:46
Reply

interessantissimo questo Articolo! un po’ L’idea che mi ero fatto al contrario di quello che mi stanno dicendo dove sto seguendo il corso di pilotaggio con Drone. sto seguendo i Tuoi articoli e podcast, e mi complimento per la professionalità e chiarezza di esposizione. per me, che sto avvicinandomi da poco a questa affascinante scienza il Tuo contributo é di grande aiuto.
Admaiora
Eugenio



    Paolo Corradeghini
    26 October 2018 at 12:13
    Reply

    Ciao Eguenio,
    lo Spark ha un bel po’ di limiti che è importante conoscere: durata della batteria, fotocamera di certo non superba, dimensioni e peso che lo lasciano un po’ in balia del vento…
    Tuttavia si può fare fotogrammetria con lo Spark.
    Nel momento in cui conosci i suoi limiti ti puoi adoperare per ottenere comunque il tuo risultato: voli più vicino al terreno scattando foto più ravvicinate, tieni d’occhio le condizioni meteo.
    Si può fare fotogrammetria anche con uno smartphone, l’importante è sapere che cosa si sta facendo e fare tutte le operazioni necessarie a elaborare dei dati robusti e validabili.
    Ciao e grazie per il tuo commento!
    Paolo

domenico
19 December 2018 at 18:27
Reply

Ciao, Perdona la domanda off topic. ho letto entrambi i tuoi post relativamente alla fotogrammetria realizzata tramite lo Spark. Nonostante quest’ultimo risulti molto interessante per le sue caratteristiche, pensavo di approcciarmi al mondo della fotogrammetria con l’acquistando un mavic air, in quanto avrei anche l’esigenza di poter realizzare video di qualità superiore rispetto allo spark. Pensi possa essere un buono prodotto a tal fine? Sono un ingegnere che lavora in ambito dell’edilizia e lo utilizzerei per la ricostruzione 3d dei terreni e degli edifici esistenti. Grazie in anticipo per la risposta.

Domenico.



    Paolo Corradeghini
    6 January 2019 at 17:45
    Reply

    Ciao Domenico,
    grazie per la pazienza nell’aspettare la mia risposta!

    Sicuramente il Mavic Air è un buon prodotto per fare fotogrammetria.
    La sua fotocamera non è diversa da quella dello Spark: 1/2.3″ per 12MPixel.
    La qualità delle foto è del tutto paragonabile.
    Per quanto riguarda il volo e l’autonomia della batteria credo che il Mavic sia superiore allo Spark, anche se non lo conosco…

    Mi sento solo di consigliarti di valutare l’aspetto normativo legato al pilotaggio del Mavic.
    Se alleggerisci lo Spark e lo porti a 300 grammi, pareliche incluse, puoi pilotarlo e lavorarci senza avere l’attestato di pilota.
    Credo invece che il Mavic non si possa alleggerire e quindi dovrai diventare pilota APR e valutare la possibilità di integrarlo con le operazioni critiche.

    Spero di averti dato informazioni utili.
    Per eventuali dubbi o domande non esitare a scrivermi.
    Grazie ancora per l’attesa!

    Ciao!
    Paolo

maurizio
11 April 2019 at 16:44
Reply

Ciao paolo,
Anch’io ho una domando fuori topic. vorrei acquistare un drone della DJI che vada bene sia per l’utilizzo che ne farei io, quindi foto e video di paesaggi per lo sviluppo di progetti di orti sinergici, sia per l’utilizzo che ne farebbe mio figlio. quindi vorrei sapere se lo spark ha una funzione sport per un volo un po più divertente
Grazie mille



    Paolo Corradeghini
    28 April 2019 at 21:49
    Reply

    Ciao Maurizio,
    sì lo Spark ha una modalità di pilotaggio “Sport” che ti permette di andare più veloce del solito anche se disattiva automaticamente i sensori ottici di rilevamento degli ostacoli in prossimità.
    Paolo

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    Paolo Corradeghini
    YouTube Video UCi7FWlZ8-gdWbBqScaODajw_yJJec8erYNs "Structure from Motion" significa "Ricostruire la forma dal movimento".
Ma quello che devi ricostruire (a meno che tu non sia in una situazione "controllata" con un piatto rotante), non si deve muovere, altrimenti le cose non funzionano.
Prendo spunto da un caso pratico per condividere con te questa cosa...


Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa scrivimi ed io ne prendo spunto per un altro video come questo.

Il modo più veloce per contattarmi è tramite Telegram @paolocorradeghini
Oppure trovi gli altri miei contatti li trovi sul blog di 3DMetrica: https://3dmetrica.it/

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È grazie a chi supporta il progetto se posso fare questi video per tutti.


0:00 Intro
2:07 Le foto in Metashape
2:53 Allineamento delle immagini
4:36 Nuvola densa
6:37 Creo il DEM
7:06 Ortomosaico
8:52 Provare a risolvere il problema nell'ortomosaico
13:26 Outro
    "Structure from Motion" significa "Ricostruire la forma dal movimento".
Ma quello che devi ricostruire (a meno che tu non sia in una situazione "controllata" con un piatto rotante), non si deve muovere, altrimenti le cose non funzionano.
Prendo spunto da un caso pratico per condividere con te questa cosa...


Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa scrivimi ed io ne prendo spunto per un altro video come questo.

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2:07 Le foto in Metashape
2:53 Allineamento delle immagini
4:36 Nuvola densa
6:37 Creo il DEM
7:06 Ortomosaico
8:52 Provare a risolvere il problema nell'ortomosaico
13:26 Outro
    Utilizzando lo strumento "Cross section/Unnfold" di Cloud Compare, ti condivido condivido un modo per sviluppare il profilo longitunale di una galleria (da una scansione laser).<br /><br /><br />Questo video, e tutti gli altri di questa serie, esiste grazie al Gruppo Naturalistico Montelliano - http://www.gnmspeleo.it/<br /><br />Ecco i video della serie:<br />EP01 - Scarica ed installa Cloud Compare: https://youtu.be/UiGda9FTct4<br />EP02 - L'area di lavoro di Cloud Compare: https://youtu.be/_Tdzv0ZaKsg<br />EP03 - Importa una nuvola (LAS) e applica una traslazione globale: https://youtu.be/CbTiTv3Qafw<br />EP04 - Elimina parti che non ti interessano (strumento di Segmentazione): https://youtu.be/aLAmh4tJUpY<br />EP05 - Salvare un progetto in Cloud Compare in formato BIN: https://youtu.be/02iuRsgPKaw<br />EP06 - Sezioni dinamiche: https://youtu.be/udvvyoHB9cM<br />EP07 - Trova i limiti planimetrici di una nuvola: https://youtu.be/Xo-DvdjRMQo<br />EP08 - "Scoperchia" una nuvola di punti, separando pavimento e soffitto: https://youtu.be/eunYw58c4Bk<br />EP09 - Misurare una nuvola di punti: https://youtu.be/XH9nLfm78J4<br />EP10 - Colorare una nuvola con le informazioni della quota: https://youtu.be/A8p0ZmsCvi8<br />EP11 - Creare una polilinea: https://youtu.be/faYyQvHLqrI<br />EP12 - Sezioni trasversali: https://youtu.be/ciincbrKWxA<br />EP13 - Profilo longitudinale di una miniera: https://youtu.be/Ur_Var3SDXE<br />EP14 - Sviluppo longitudinale di una miniera: https://youtu.be/nMQ5RZN-nHQ<br /><br /><br />Se pensi che questo video possa essere utile o interessante anche a qualcuno che conosci puoi condividerglielo.<br />Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa fammelo sapere che io ne prendo spunto per un altro video di questa serie.<br />Scrivilo nei commenti.<br />Oppure mandami un messaggio su Telegram @paolocorradeghini<br /><br /><br />0:00 Intro<br />2:04 Una miniera in Cloud Compare<br />3:10 Il processo di sviluppo di una sezione longitudinale<br />4:14 Inizio il processo<br />5:07 Disegno la traccia del profilo longitudinale<br />10:25 Cross Section Unfold<br />18:59 Outro<br /><br /><br />Trovi altri informazioni su di me qui: https://3dmetrica.it/<br /><br />Se vuoi, puoi decidere di sostenermi diventando un finanziatore di 3DMetrica tramite la pagina di Patreon: https://www.patreon.com/3dmetrica
    Se l'output dell'elaborazione di una nuvola di punti Lidar va verso la produzione di un output 2D può valere la pena sottocampionare i punti del terreno (per non averli troppo fitti).
Da questi ti mostro come creare un modello 3D a facce triangolari (il TIN, che poi è una specie di mesh...) che è molto interessante.
E ti condivido anche il tool per modificare direttamente le facce o creare delle linee di discontinuità sul modello.


Qui ci sono i video di questo percorso in Lidar360:
01 - I controlli sulla nuvola di punti: https://youtu.be/jo2HEHeA3tM
02 - Pulisco la nuvola da "outliers" e rumore: https://youtu.be/HltISGTxM90
03 - Da quota ellissoidica a quota ortometrica: https://youtu.be/HsUYNBFLqdw
04 - Ritaglia la nuvola di punti: https://youtu.be/Ycno8uW8ea4
05 - Classifica automaticamente i punti del terreno: https://youtu.be/D6HUYywrpno
06 - Affino la classificazione automatica: https://youtu.be/Prpgx7-2pOY
07 - Controllare il terreno con il modello TIN: https://youtu.be/Adx-jTTVS6w
08 - Infittire i punti del terreno ed estrarli dalla nuvola generale: https://youtu.be/SR207WpzIvU
09 - Modello 3D a facce triangolari TIN: https://youtu.be/ztH_RI9iVhU


Questa serie è fatta in collaborazione con   @lidaritalia  (https://www.lidar-italia.it/) con cui portiamo avanti un bel po' di attività di studio, analisi e test sui sistemi Lidar (da drone e da terra) e sui software di  @GreenValleyINTL   (https://greenvalleyintl.com/).
È grazie a loro se posso condividere questi contenuti!


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Scrivilo nei commenti.
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0:00 Intro
1:50 Entro il Lidar360
2:56 Estrarre i punti del terreno
5:00 Una considerazione verso il 2D
6:09 Sottocampionare i punti del terreno
8:14 Genero il modello TIN
11:20 Editare il TIN
14:30 Outro


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    In una missione fotogrammetrica è importante poter "governare" il comportamento della fotocamera che scatta le immagini.
Questo video concludo una piccola serie di video sul software di mission planning UGCS specificatamente per l'acquisizione fotogrammetrica.

Ti parlo di missione a "doppia griglia" e di "comportamento" della fotocamera.


Prima di questo video ce ne sarebbero altri due collegati in una piccola serie.
Questo è il primo: https://youtu.be/5HGRmcaW4u8
E poi c'è il secondo: https://youtu.be/ZFI8XFvDWLE


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0:00 Intro
1:02 Torno in UGCS
2:05 Il comportamento della camera
2:30 Missione a doppia griglia
4:10 I comandi per la gestione della camera
5:58 Tilt della camera
6:44 Impostazione dello scatto
10:03 Intervenire sulla velocità di crociera
11:32 Sovrapposizione in avanzamento
12:32 Action Execution
13:48 Outro
    In questo video ti condivido come poter fare un calcolo volumetrico, attraverso l'uso di modelli digitali di elevazione, dentro QGIS.

C'è un modo di farlo con gli strumentio di processing già dentro QGIS, usando il "Raster Surface Volume" tool.

Oppure puoi installare un plugin che ti permette di fare analisi un po' più complesse come, ad esempio, confrontare due modelli digitali corrispondenti a momenti temporali diversi.
Il plugin si chiama "Volume Calculation Tool".


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0:00 Intro
0:32 Le nuvole di punti da cui arrivano i DEM
1:22 Carico i DEM in QGIS
2:14 Raster surface volume tool
4:29 Il plugin Volume Calculation Tool
6:22 Creare il poligono dell'area di limite
8:09 Uso il plugin
9:00 Definire il piano di base del calcolo
12:05 I risultati del calcolo
14:02 Il log file
14:27 Outro
    Se hai a disposizione una mesh (una superficie formata - spesso - da triangoli) puoi creare una nuvola di punti.
Si può fare con il software open source Cloud Compare utilizzando il comando "Sample point on a mesh".


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0:00 Intro
1:29 I dati a disposizione
2:58 Carico il file OBJ (con la texture)
4:44 Nel caso ci sia solo il file OBJ
8:07 La nuvola di punti associata alla mesh
10:02 Sample point on a mesh
12:54 Colorare la nuvola di punti con la texture
14:03 Outro
    Capita che davanti ad una facciata ci siano degli alberi.
E che questi alberi te li ritrovi nell'ortomosaico.
O nella texture.

Se togli gli alberi dal modello 3D, prima di lanciare la creazione dell'ortomosaico (o della texture), le cose non si risolvono.

In questo video provo a spiegarti il perchè e provo a darti indicazioni per risolverlo.
Anche se non è per niente banale.


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0:00 Intro
1:10 Entro in Metashape
1:58 Uno sguardo alle immagini
2:58 La nuvola densa
4:00 La mesh
5:00 Pulisco la mesh
5:46 Creo l'ortomosaico
7:50 Tolgo l'albero dal modello 3D
9:54 Ma non risolvo il problema
11:33 Come risolvere il problema
14:21 Outro
    In questo video ti faccio vedere come estrarre il profilo longitudinale di una galleria con lo strumento "Extract section/Unfold"


Questo video, e tutti gli altri di questa serie, esiste grazie al Gruppo Naturalistico Montelliano - http://www.gnmspeleo.it/

Ecco i video della serie:
EP01 - Scarica ed installa Cloud Compare: https://youtu.be/UiGda9FTct4
EP02 - L'area di lavoro di Cloud Compare: https://youtu.be/_Tdzv0ZaKsg
EP03 - Importa una nuvola (LAS) e applica una traslazione globale: https://youtu.be/CbTiTv3Qafw
EP04 - Elimina parti che non ti interessano (strumento di Segmentazione): https://youtu.be/aLAmh4tJUpY
EP05 - Salvare un progetto in Cloud Compare in formato BIN: https://youtu.be/02iuRsgPKaw
EP06 - Sezioni dinamiche: https://youtu.be/udvvyoHB9cM
EP07 - Trova i limiti planimetrici di una nuvola: https://youtu.be/Xo-DvdjRMQo
EP08 - "Scoperchia" una nuvola di punti, separando pavimento e soffitto: https://youtu.be/eunYw58c4Bk
EP09 - Misurare una nuvola di punti: https://youtu.be/XH9nLfm78J4
EP10 - Colorare una nuvola con le informazioni della quota: https://youtu.be/A8p0ZmsCvi8
EP11 - Creare una polilinea: https://youtu.be/faYyQvHLqrI
EP12 - Sezioni trasversali: https://youtu.be/ciincbrKWxA
EP13 - Profilo longitudinale di una miniera: https://youtu.be/Ur_Var3SDXE
EP14 - Sviluppo longitudinale di una miniera: https://youtu.be/nMQ5RZN-nHQ


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Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa fammelo sapere che io ne prendo spunto per un altro video di questa serie.
Scrivilo nei commenti.
Oppure mandami un messaggio su Telegram @paolocorradeghini


0:00 Intro
1:25 la nuvola in Cloud Compare
1:56 Ritaglio la nuvola di punti
2:51 Scoperchio la nuvola di punti
3:49 La polilinea come traccia del profilo
5:50 Unisco le nuvole divise
6:21 Extract section/Unfold
11:05 Controllo i risultati
13:55 Esportare la polilinea in DXF
14:48 Outro


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    Continuo a lavorare sui punti del terreno classificati da una nuvola di punti.<br />In questo video infittisco i punti del terreno usando il tool "Classify by Height Above the Ground".<br />Poi correggo alcuni errori che sono rimasti con il "Classification Editor" che permette di fare un intervento localizzato sulle classi.<br />Ed infine estraggo solo i punti del terreno dalla nuvola di punti totale.<br /><br /><br />Qui ci sono i video di questo percorso in Lidar360:<br />01 - I controlli sulla nuvola di punti: https://youtu.be/jo2HEHeA3tM<br />02 - Pulisco la nuvola da "outliers" e rumore: https://youtu.be/HltISGTxM90<br />03 - Da quota ellissoidica a quota ortometrica: https://youtu.be/HsUYNBFLqdw<br />04 - Ritaglia la nuvola di punti: https://youtu.be/Ycno8uW8ea4<br />05 - Classifica automaticamente i punti del terreno: https://youtu.be/D6HUYywrpno<br />06 - Affino la classificazione automatica: https://youtu.be/Prpgx7-2pOY<br />07 - Controllare il terreno con il modello TIN: https://youtu.be/Adx-jTTVS6w<br />08 - Infittire i punti del terreno ed estrarli dalla nuvola generale: https://youtu.be/SR207WpzIvU<br /><br /><br />Questa serie è fatta in collaborazione con   @lidaritalia  (https://www.lidar-italia.it/) con cui portiamo avanti un bel po' di attività di studio, analisi e test sui sistemi Lidar (da drone e da terra) e sui software di  @GreenValleyINTL   (https://greenvalleyintl.com/).<br />È grazie a loro se posso condividere questi contenuti!<br /><br /><br />Se pensi che questo video possa essere utile o interessante anche a qualcuno che conosci puoi condividerglielo.<br />Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa fammelo sapere che io ne prendo spunto per un altro video di questa serie.<br />Scrivilo nei commenti.<br />Oppure mandami un messaggio su Telegram @paolocorradeghini<br /><br /><br />0:00 Intro<br />0:55 Entro il Lidar360<br />1:51 Classify by Height above Ground<br />5:30 Classification Editor<br />7:39 Salvare la classificazione<br />9:40 Aggiustare localmente la classificazione<br />13:17 Estraggo i punti del terreno<br />14:44 Outro<br /><br /><br />Trovi altri informazioni su di me qui: https://3dmetrica.it/<br /><br />Se vuoi, puoi decidere di sostenermi diventando un finanziatore di 3DMetrica tramite la pagina di Patreon: https://www.patreon.com/3dmetrica
    In questo video condivido su come intervenire nelle impostazioni del software UGCS che governano l'acquisizione fotogrammetrica fatta con un drone in volo.

Ti parlo di sovrapposizione, velocità di crociera e qualche altro parametro.

Questo video segue questo: https://youtu.be/5HGRmcaW4u8
E precede questo: https://youtu.be/nHd_nq2M9HM


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0:00 Intro
1:05 Ritorno in UGCS
1:35 Sovrapposizione tra gli scatti
3:44 Overlap e Sidelap
4:52 Side overlap
8:21 Forward overlap e Velocità di crociera
9:08 Flight Speed
11:43 Qualche altro parametro
14:24 Outro
    Questo video è la risposta ad una domanda in cui mi è stato chiesto di associare una quota presa da un modello digitale di elevazione ad una serie di punti sparsi (di cui si conoscono le coordinate planimetriche).

Utilizzo il software QGIS e lo strumento "Campionare raster".


Se pensi che questo video possa essere utile anche a qualcuno che conosci puoi condividerglielo.
Ne sarei felice.

Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa scrivimi ed io ne prendo spunto per un altro video come questo.

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0:00 Intro
1:01 La domanda
1:59 Il file di testo dei punti
2:48 Il DTM di riferimento per le quote
3:56 Porto i punti in QGIS
6:08 Campionare il raster
11:12 Esporto il file di testo
12:59 Outro
    In questo video rispondo ad una domanda specifica che chiede:
"Si può partire da curve di livello 3D per creare un DEM da usare per l'analisi volumetrica?"

Se hai curve di livello con informazione di elevazione si può creare una mesh, per poi campionare punti sulla superficie (creando una nuvola di punti) e da qui creare un raster/DEM (Digital Elevation Model)


Se pensi che questo video possa essere utile anche a qualcuno che conosci puoi condividerglielo.
Ne sarei felice.

Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa scrivimi ed io ne prendo spunto per un altro video come questo.

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0:00 Intro
0:35 La domanda
1:20 Premessa al processo
2:04 Importo un DXF
2:50 Ritaglio le curve di livello
4:55 Da polilinee a mesh
8:05 Da mesh a nuvola di punti
10:42 Da nuvola di punti a raster
12:30 Esportare il DEM
13:19 Outro
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    tredimetrica

    La fine dell'anno e l'inizio del nuovo è tempo di La fine dell'anno e l'inizio del nuovo è tempo di rilievi nelle cave di estrazione...

#cave #rilievo #aerofogrammetria
    Trasportare drone e svariate batterie (12), in spa Trasportare drone e svariate batterie (12), in spalla, dentro uno zaino, è una cosa rilevante se devi fare un po' di strada a piedi.

Foto (tagliata malamente da me) di @davidemarcesini 

#drone #porto #fotoaeree #uav #apr #sapr
    Se il tuo Lidar è equipaggiato con una camera fot Se il tuo Lidar è equipaggiato con una camera fotografica per colorare la scansione e se puoi accedere alle immagini, le puoi usare per fare un progetto fotogrammetrico.

Non è detto che tu ci riesca.
La sovrapposizione laterale delle strisciate Lidar non è paragonabile a quella fotogrammetrica ma qui ho fatto un volo Lidar a griglia e i dati erano abbondanti.

A partire dai punti di legame, puoi fare la nuvola densa, mesh, texture e ortomosaico.

Credo che i prodotti che sfruttano le informazioni nelle immagini siano quelli più interessanti perchè complementari con il dato Lidar che non può arrivare a contenere le informazioni delle fotografie.

#lidar #fotogrammetria #rilievo #3d
    Capita che in un rilievo Lidar il drone voli a par Capita che in un rilievo Lidar il drone voli a partire da luoghi accessibili, lungo strade o aree poco distanti da parcheggi.
Nelle zone agricole le strade possono non essere pubbliche, anche se non ci sono cancelli o sbarre.

Credo che valga sempre la pena contattare la proprietà per informarla del lavoro.
Anche se prevedi di stare lontano da case, fattorie o altri insediamenti.
Il più delle volte si evitano possibili problemi o anche solo rallentamenti nella tabella di marcia della giornata.

Se poi ci sono delle greggi (e l'area è frequentata dal lupo) è normale che queste siano protette da cani pastori.
Il loro lavoro è proteggere le pecore.
Da chiunque.
Ti avvertono, abbaiando, se ti avvicini troppo.
Se vai oltre potrebbero fare anche qualcos'altro.

Valuta anche questo aspetto del lavoro.
Anche se il gregge è in un recinto, parcheggiare l'auto e lavorare troppo vicino potrebbe mandare in allerta/allarme i cani.
Meglio spostarsi un po' e lasciarli fare tranquilli il loro lavoro ma senza metterli sotto stress costante.

Se lì vicino c'è la fattoria e ti presenti alla proprietà potrebbero aiutarti gestendo i loro cani pastori in tua presenza e permettendoti di concentrarti solo sul tuo lavoro (senza dover controllare costantemente dove si trovano).

Per nessun motivo passerei vicino ad un gregge non recintato e custodito!

#rilievo #topografia #misure #cani #gregge #pastori #proprietàprivata
    È piuttosto normale (quando si parla di rilievi c È piuttosto normale (quando si parla di rilievi con drone) rilevare un'area maggiore rispetto ai limiti di progetto.
Questo perchè una macchina fotografica ed un Lidar (come in questo caso) hanno un angolo di campo del sensore e volando lungo il confine prendono informazioni anche dei punti esterni ad esso.

Inoltre si possono ottimizzare le missioni automatiche per far sì che (in andata o in ritorno) il drone passi su zone esterne continuando ad acquisire dati.

Qui in rosso ci sono i limiti di progetto di un rilievo Lidar ed in giallo le aree effettivamente acquisite (e con dati "buoni")

#lidar #rilievo #rilievo3d #realitycapture
    Il laser scanning è il modo migliore per creare m Il laser scanning è il modo migliore per creare modelli 3D di strutture reticolari: tralicci, ringhiere o strutture metalliche in generale...

Si può provare a creare delle nuvole di punti da fotogrammetria ma è dura (ed i motivi sono diversi...)

Il laser scanning, è invece molto performante.
Serve avere un po' di accortezza nel fare più stazioni di scansione, per coprire più punti di vista ed evitare le zone d'ombra.

L'altra valutazione da fare è relativa alla portata dello scanner.
I tralicci dell'alta tensione possono essere parecchio alti.
Questo misura 100m da terra.
Serve una portata sufficiente per arrivare, bene, fino in cima.
Se lo scanner è sufficientemente preciso, si riescono ad avere anche buone nuvole dei conduttori!

#3d #laserscanning #laserscanner #rilievo #tralicci
    Prima di partire con un rilievo sottoscrivi i limi Prima di partire con un rilievo sottoscrivi i limiti dell'area.
Può essere un allegato al contratto/offerta o qualcosa a parte.
L'importante è che sia chiaro.
A te e al cliente (se tu fai il rilievo).
A te e al topografo (se lo commissioni).

Sono tornato in campo per integrare un'area che avevo tralasciato.
La responsabilità era tutta la mia.
Non avevo fatto attenzione alle email scambiate con il committente.
Per fortuna era vicino a casa, è stato facile e veloce.
Ma ci sono comunque dovuto ritornare.

Allora ho riflettuto sull'importanza della chiarezza tra le parti prima di iniziare un lavoro.
Non si tratta di essere rigidi o pignoli.
È un modo per tutelare il lavoro di tutti.

Se sei tu a fare il rilievo non ti sentirai chiedere cose tipo: "Ah ma io credevo che saresti arrivato fino a là".

Se invece lo commissioni puoi stroncare sul nascere ogni fraintendimento per un'area che non ti viene restituita.

Non serve una planimetria con chissà quale dettaglio!
Va bene anche uno stralcio di mappa di Google.
L'importante è che sia chiaro e condiviso.

E più il rilievo è esteso/complesso/costoso, più è importante farlo.
    Se in terra c'è tanta polvere (ed in questo perio Se in terra c'è tanta polvere (ed in questo periodo siccitoso ce n'è davvero tanta!), trova il modo di far decollare il drone in un posto non troppo "sporco" e se puoi alzalo da terra.
Il rischio "desert storm" è altissimo, specialmente con droni grossi ed eliche montate sotto i bracci.

#drone #uav #rilievi #voli #fotogrammetria #sabbia #polvere
    Rilievi GNSS di punti di appoggio per un rilievo f Rilievi GNSS di punti di appoggio per un rilievo fotogrammetrico.

#rilievo #gnss #rtk #cava
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