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FOTOGRAMMETRIA – RAW E JPG A CONFRONTO

3 Marzo 2019
confronto tra immagine jpg registrata allo scatto ed immagine elaborata a partire dal file raw grezzo

In questo articolo ti faccio vedere le differenze che ci sono nel fare un’elaborazione fotogrammetrica usando immagini in formato RAW, file JPG registrati direttamente dalla scheda di memoria in campo, senza nessuna elaborazione, e fotografie in formato JPG ma elaborate a partire dagli stessi file RAW grezzi.

Ci sono delle differenze.
Non stravolgono il risultato di un rilievo fotogrammetrico e non ne compromettono i dati, ma ci sono.
Quale sia la scelta migliore lo lascio decidere a te, ma condivido un’analisi di campo e le scelte operative che faccio in un rilievo.
Spero che sia utile!
(Fammelo sapere se lo è stato…)

IO SCATTO IN RAW

Io sono un fan accanito del file RAW.
Te lo scrivo subito, ora, a scanso di equivoci.
Lo sono sempre stato, sin da quando fotografo in digitale.
Li ho usati subito, con le prime reflex digitali (Nikon D70, D100, …), e ne ho apprezzato i vantaggi.
Recuperi le ombre, abbassi le alte luci, migliori il contrasto, aggiusti i toni…
E fai tutto senza perdere informazioni o “rovinare” il file.

Anche se un file RAW occupa parecchio spazio nella scheda di memoria della fotocamera e nell’hard disk in cui lo archivi, io gli sono fedele.
I miracoli non succedono.
Una foto “bruciata” rimane così.
E lo stesso vale per il mosso o lo sfocato.
Ma io sto sempre dalla parte del RAW.

Ecco, te l’ho detto…
Ma ti dico anche che non uso i file RAW direttamente nel processo fotogrammetrico.
Parto da questi e creo dei JPG ottimizzati per l’elaborazione software.

IL RAW IN FOTOGRAMMETRICA

La passione per il RAW me la porto dietro anche in fotogrammetria ed in aerofotogrammetria.
In un rilievo fotogrammetrico scatto sempre immagini RAW.
Gli strumenti che uso me lo permettono: Nikon D800, DJI Phantom 4 Pro.
C’è un solo caso in cui non lo faccio ed è quando uso il DJI Spark, che scatta solo immagini in formato JPG.
Peccato!
In questo il Parrot Anafi, vince…

Ah, scatto in RAW indipendentemente che si tratti di un progetto da 50 foto o da 5.000.
Non è uno scherzo, è successo davvero!
🙂

Ok, mi sa che mi sono fatto prendere un po’ troppo la mano con ‘sta storia dei file RAW.
Però ci sono dei motivi per scattare fotografie in formato RAW, piuttosto che JPG.
Ed hanno senso e significato.

Un po’ di tempo fa avevo pubblicato un articolo dove scrivevo di come ritoccare i file RAW ed ottimizzarli per le elaborazione fotogrammetriche, lo trovi qui.
Se ti va di leggerlo ci trovi un po’ di informazioni.
Parla di RAW, di differenze con il JPG, dei vantaggi per la fotogrammetria, e di fotoritocco con tutti i passi concreti che faccio in “camera chiara“.

Ci trovi davvero un po’ di informazioni e per questo motivo non te le riporto, qui.
Preferisco andare dritto all’argomento di questo post.

UN CASO PRATICO: MULTI-ELABORAZIONI FOTOGRAMMETRICHE

Se hai già letto altri articoli di questo blog saprai che mi piace fare prove e test.
Aiutano a migliorare nel proprio lavoro prendendo consapevolezza degli strumenti che si usano.
Non potevo non farne uno anche per questo argomento.
E qui condivido con piacere con te i passi e i risultati.

FOTOGRAFIE NADIRALI IN UN RILIEVO AEROFOTOGRAMMETRICO

Ho preso alcune foto fatte durante un volo aerofotogrammetrico su una discarica.
Ho un po’ di dati da parte perchè è un’area in cui faccio dei rilievi periodici per l’avanzamento dei lavori in corso ed i calcoli volumetrici di scavi e riporti.

Immagine area scattata da drone di area di discarica

Ho preso 13 foto scattate dal drone DJI Phantom 4 Pro durante una delle missioni di volo automatico.
Sono foto nadirali di un pezzetto di una strisciata tra le tante fatte per coprire tutta l’area.

Ho scelto pochissime foto per poter fare in fretta con tutte le elaborazioni fotogrammetriche.
Più foto implica più tempo.
E la progressione non è lineare!

Qui sotto ti metto due screenshot della posizione delle camere rispetto ai punti di legame della nuvola sparsa (prima foto) e della nuvola densa (seconda foto).

Posizione delle prese fotogrammetriche nadirali in relazione alla nuvola di punti sparsa

Posizione delle prese fotogrammetriche nadirali in relazione alla nuvola di punti densa

Sono foto prese durante una missione di volo automatica con variazione di altezza del drone, in relazione alle quote del terreno (per mantenere il GSD costante).

Il Phantom 4 Pro ti permette di registrare i file delle immagini sulla scheda di memoria in tre modi diversi:

  • registri solo file RAW (in realtà sono in formato DNG);
  • registri solo file JPG;
  • registri, per ogni foto, un file RAW ed un file JPG.

Ecco, ho scelto quest’ultima possibilità.

Rientrato in studio avevo quindi un set di immagini grezze, i file RAW/DNG, ed un set di altrettante immagini in formato JPG.
Questi JPG hanno subito delle regolazioni (piuttosto blande, ma potrebbero essere più spinte), dal cervello del drone, immediatamente dopo lo scatto e prima della registrazione sulla scheda di memoria.

3 ELABORAZIONI A CONFRONTO

Per vedere le differenze tra l’uso di un tipo di file e gli altri ho fatto 3 elaborazioni diverse ma identiche:

  • la prima (1) ha usato i file grezzi in formato RAW/DNG;
  • la seconda (2) ha preso le immagini in JPG così come sono state registrate al momento dello scatto;
  • la terza (3) ha usato immagini JPG che sono derivate dall’editing e dal trattamento dei file RAW (con il software Adobe Lightroom ed ho seguito i passi dell’articolo che ti ho linkato qui sopra).

Ho elaborato le foto con il software Agisoft Metashape Pro.
Tra quelli che uso, mi permette di caricare direttamente nel progetto fotogrammetrico anche i file RAW.
L’altro software di fotogrammetria a cui mi affido spesso, LiMapper, non me lo lascia fare (per ora…).

I processi di calcolo sono stati questi:

  • Allineamento delle immagini;
  • Generazione della nuvola densa;
  • Creazione della mesh triangolare;
  • Elaborazione del DEM;
  • Produzione dell’Ortofoto.

Ho usato le stesse impostazioni per ogni elaborazione con foto diverse.

Non ho usato GCP e CP.
Spero che tu possa chiudere un occhio su questa mancanza formale.
Mi sento però giustificato perchè non sto facendo un rilievo, ma solo un confronto tra i risultati prodotti.
La numerosità dei punti e delle facce della mesh, così come la qualità del DEM e dell’orotofoto, sono indipendenti dall’orientamento del modello.
Quindi, niente punti di appoggio (nel rilievo generale della discarica c’erano, eccome!).

Ed ora guardiamo i risultati.
Fai caso ai prodotti in output ma anche al tempo di calcolo.
Non è una grandezza trascurabile per progetti grandi.

PRIMA UN CONFRONTO TRA IMMAGINI

Prima però credo che valga la pena farti vedere una fotografia del dataseta, nei tre formati diversi.
Le immagini qui sotto sono a bassa risoluzione e fatte per essere caricate sulle pagine del blog (senza richiederti troppo tempo nel caricamento).
Sarebbero da valutare guardando i file originali.
Se ti interessa te li mando.

Però potresti farti un’idea preliminare.

Immagine aerea da drone in formato raw

Questo è il file RAW.
In realtà è la preview del file grezzo.
Per vederlo “davvero” dovresti usare un software di editing.
Ha una dimensione di 38 Mb.
Contando tutte 13 le foto si arriva a 498 Mb.

Immagine aerea da drone in formato jpg così come acquisita durante lo scatto

Questo è il JPG registrato in volo durante lo scatto della foto.
Il file è da 8 Mb e tutte le foto “cubano” 107 Mb.

Immagine aerea da drone in formatojpg elaborata a partire dal file RAW

E questo è il JPG elaborato a partire dal file RAW.
Pesa 18 Mb, il totale delle immagini arriva a 234 Mb.

Mi sa che non si apprezzano molto le differenze.
Ci sono.
Te le racconto brevemente.

Il file grezzo, RAW, è “non trattato”.
Nessuno gli ha applicato alcun filtro di regolazione.
Per questo motivo sembra “slavato”, è poco nitido e poco contrastato, ha luci basse ed ombre chiare ed anche la saturazione è piuttosto scarsa.

Il file JPG preso in volo ha più contrasto, saturazione e nitidezza.

Il file JPG elaborato in post produzione prende il contrasto ed i dettagli dal file JPG scattato ma recupera informazioni nelle ombre e nelle alte luci.

Ti metto qui sotto un confronto tra due ingrandimenti al 100% della solita porzione di area presa dai due file JPG.

Prima c’è l’immagine registrata durante lo scatto e poi c’è quella elaborata.

Ingrandimento di file jpg da foto aerea registrata duranto lo scatto

Ingrandimento di file jpg da foto aerea elaborata a partire dal file RAW

Fai caso a come, nel file elaborato, le ombre siano più chiare (in fotografia si dice più “aperte“) e le zone di alte luci più basse.
Il dettaglio invece è lo stesso, anzi l’immagine elaborata ne ha un po’ di più.

PUNTI DI LEGAME E NUVOLA SPARSA

Ora passo ai numeri ed ai tempi.
Prima la nuvola sparsa formata di punti di legame, i matching points.

nuvola di punti sparsa - punti di legame

  • La nuvola sparsa fatta direttamente con i file RAW conta 11.376 punti ed è stata elaborata in 38 secondi.
  • I punti di legame dai file JPG registrati nello scatto sono 12.809 e sono “usciti fuori” in 28 secondi.
  • I file JPG elaborati hanno dato 12.574 matching points in 28 secondi.

Le immagini RAW hanno trovato meno punti di legame mentre i file JPG presi in aria hanno vinto la sfida.
Distaccano gli altri JPG di 235 punti (2%) e i RAW di 1.433 (12%).

Questo risultato non è sorprendente se pensi che i punti di legame sono ricercati, tra le altre cose, anche sulla base di informazioni di contrasto.
Con ombre più scure e luci più chiare i file JPG scattati in campo danno più possibilità di trovare aree di contrasto da “agganciare”.

I JPG elaborati beneficiano di un dettaglio maggiore e, tutto sommato, tengono il passo.

I file RAW, invece, sono poco dettagliati e poco contrastati e quindi arrancano.
Ed inoltre il software ci ha messo 10 secondi in più rispetto alle altre elaborazioni.
10 secondi su 30 rappresentano il 30%.
Non è poco…

NUVOLA DENSA

Nell’elaborazione della nuvola densa i file RAW si prendono una rivincita.

nuvola di punti densa - densecloud

I dati delle nuvole sono questi:

  • Densecloud da file RAW: 15.582.178 punti in 6’16”;
  • Densecloud da JPG scattati in campo: 14.238.239 punti in 3’39”;
  • Densecloud da JPG elaborati a partire dai file RAW: 14.429.184 in 3’54”;

Sembrano i risultati di una gara di decathlon!

Tutte e tre le nuvole funzionano.
Sono rappresentative e non hanno buchi o incertezze.
E questo è un bene!

Il software di fotogrammetria può davvero esplorare tutti i dettagli dei file grezzi per ricostruire una nuvola più ricca.
I punti di differenza della prima delle tre nuvole rispetto alle altre sono più di un milione.
Quest’area è un decimo dell’area totale che ho rilevato e, sul totale del rilievo, il gap dei punti diventa ben più sensibile.

Il tempo di calcolo è però più alto rispetto alle altre due elaborazioni.
È quasi il 50% in più.

Se consideri che può essere normale dover aspettare anche decine di ore per avere in output una nuvola densa, elaborando centinaia di immagini, ti rendi conto di che cosa possa significare per il tempo di processing utilizzare i file RAW.

La nuvola densa generata dai JPG elaborati è un po’ più numerosa rispetto all’altra.
Ci sono più informazioni nelle ombre e nelle zone chiare e gli algoritmi di imaging e machine learning le usano per creare più punti 3D.

MESH TRIANGOLARE 3D

È il turno della mesh triangolare.

mesh triangolare tridimensionale

  • Le immagini RAW hanno costruito una mesh da 3.116.427 facce in 13’29”;
  • I JPG da scatto non elaborate hanno associata una mesh da 2.847.625 facce in 12’11”;
  • Ed i JPG elaborati danno una mesh da 2.885.818 in 13’19”.

Beh, qui non c’è molto da dire.
Considerando che la mesh nasce perchè i punti della nuvola densa diventa i vertici di tanti triangoli, è evidente come più la nuvola densa è numerosa e maggiore è la conta dei triangoli e, quindi, delle facce della mesh.

Quello che è più interessante è che non c’è più una grande differenza nel tempo di processing, soprattutto per generare il dato a partire dai file RAW.

Anche questo non deve sorprendere.
In questa fase le immagini non entrano più a gamba tesa nel processamento dei dati.
Ho scelto di non colorare i vertici della mesh e il software non attinge più informazioni dalle foto, ma solo dalla nuvola densa.

I tempi di calcolo della maglia solida, nei tre casi, non sono poi così diversi.

MODELLO DIGITALE DI ELEVAZIONE (D.E.M.)

Ho usato la nuvola densa per generare il DEM, il Modello Digitale di Elevazione.
Qui si tratta di un DSM (Modello Digitale delle Superfici), più che di un DTM (Modello Digitale del Terreno).
Ho scritto un articolo sulle differenze tra questi modelli che puoi leggere qui.

DEM - Modello Digitale di Elevazione

Nel caso del DEM non ci sono davvero differenze.

  • DEM da foto RAW – Risoluzione 4.7 cm/pixel – Densità dei punti: 452 punti/mq – 23 secondi;
  • DEM da foto JPG scattate e non elaborate – Risoluzione 4.69 cm/pixel – Densità dei punti: 454 punti/mq – 25 secondi;
  • DEM da foto JPG elaborate dai file RAW – Risoluzione 4.7 cm/pixel – Densità dei punti: 452 punti/mq – 23 secondi.

È davvero lo stesso dato.

ORTOFOTO

Ed infine c’è l’ortofoto (nadirale).
Con una risoluzione a terra, GSD, uguale per tutti e di 2.35 cm/pixel, la differenza oggettiva tra le ortofoto sta nelle dimensioni delle immagini, larghezza per altezza espresse in pixel.

Ma c’è anche qualche differenza qualitativa che puoi vedere qui sotto.

ortofoto nadirdale generata dall'elaborazione dei file RAW

L’ortofoto generata dai file RAW misura 11.379×12.569 pixel ed è stata costruita in 4’24”.
Così come le immagini native ha poco corpo (saturazione e contrasto) in termini di aspetto generale.

ortofoto nadirdale generata dall'elaborazione dei file JPG registrati al momento dello scatto

L’ortofoto generata dai file JPG presi dallo scatto e non elaborati misura 9.573 x 10.801 pixel ed ha richiesto 2’02”.
Ha parecchio contrasto ed è un po’ più gradevole alla vista.

ortofoto nadirdale generata dall'elaborazione dei file JPG processati a partire dai file RAW

E poi c’è l’ultima ortofoto, quella fatta con i JPG elaborati dai file RAW.
Misura 9.643 x 10.827 pixel ed ha richiesto 2’10”.
Ha meno saturazione rispetto all’altra ortofoto fatta con file JPG ma è molto dettagliata e incisa.

E QUINDI?

Ed ora che hai letto tutte questo cose, che cosa succede?

Beh forse puoi farti un’idea di quello che ritieni sia meglio per te e per i tuoi lavori.

Ti ho già detto quello che faccio: scatto in formato RAW, elaboro le foto per fare dei JPG ottimizzati e uso quelli nel software di fotogrametria (e mi sbarazzo dei file RAW dopo averli archiviati su Amazon Prime Photos, non li userò mai più ma “mai dire mai”).
Ora ti dico anche quello che penso, in modo sintetico e per punti.

  • Anche se sono un paladino dello scatto in RAW non mi sento davvero di consigliarti di usarli direttamente nel software SfM per l’elaborazione.
    Anche se danno in output le nuvole di punti (dense) più numerose sono file pesanti, richiedono più spazio di archiviazione e tempi di processamento più lunghi.

    Ne vale la pena?
    Credo di no.
    Ma sono pronto ad essere smentito!
  • Tolto di mezzo il confronto con l’elaborazione delle immagini RAW, l’analisi comparativa dei due modelli fatti con i JPG fa pendere l’ago della bilancia un po’ di più verso quelli elaborati e ricavati dai dati grezzi.
    Ad essere onesti e molto franchi però le differenze non sono così marcate e evidenti.
    Di certo non penalizzano la modellazione.
    In questo sensso potresti anche andare direttamente con i JPG scattati dal drone senza preoccuparti di trattare centinaia di foto (anche se lo fai con software che automatizzano il processo).
    Risparmi tempo e spazio.
    E il modello che viene fuori funziona bene.
  • Questo caso specifico che ti ho descritto non è molto complicato per la luce e l’illuminazione.
    L’area rilevata ha poca vegetazione alta che proietta ombre e la luce durante il volo era in parte velata e quindi diffusa.
    In situazioni di maggiore contrasto, dove le differenze tra luci e ombre con il sole che spara a manetta sono spinte, elaborare i RAW ti permette davvero di recuperare un sacco di informazioni in più.
    E migliora il processo fotogrammetrico a partire già dai punti di legame della nuvola sparsa.
    Tienilo a mente e non scartare a priori questa opzione.
    Per me è quella di default in ogni lavoro!
  • Se l’area è grande, sai che dovrai fare tante foto (500-600) ed hai una sola scheda di memoria scatta subito in JPG.
    Non puoi fare diversamente senza rischiare di esaurire lo spazio a disposizione.
    Dovresti comunque portare a casa il risultato.
  • Se sei in una giornata nuvolosa di luce piatta e molto diffusa in un’area semplice con pochi elementi verticali a terra, sentiti libero di fotografare direttamente in JPG.
    Non dovrebbero esserci grandi differenze nel risultato finale.
  • Puoi provare a cambiare le impostazioni di elaborazione automatica dei file JPG scattati dalla fotocamera per trovare una soluzione con un po’ meno contrasto rispetto a quella di default.
    Io ho un profilo piuttosto “flat“, appiattito.
    Può aiutare.
    Sappi però che un JPG ha dei margini di elaborazioni piccoli, molto più piccoli rispetto al file RAW.
    E poi elaborare un JPG gli comporta un po’ di degrado del file.
    Se il sensore che lo ha registrato è piccolo (1″)si rovina ancora più facilmente rispetto ad un file che nasce in un sensore grande (FX 35mm).
  • Il JPG non perdona errori di esposizione nello scatto.
    Se per qualche motivo ti dimentichi un’impostazione della fotocamera che ti modifica l’esposizione di tutte le immagini del dataset di “uno stop” i file RAW ti permettono di recuperare le informazioni, i JPG no.
    E l’elaborazione fotogrammetrica ne risente.

Detto tutto ciò io continuerò a scattare in RAW!
🙂

Tu che fai?
Mi farebbe piacere sapere il tuo modo di approcciare un lavoro fotogrammetrico.
Scrivilo per tutti nei commenti qui sotto.

E se poi hai dubbi, domande o osservazioni puoi anche mandarmi un messaggio o una nota audio su Telegram.
Mi trovi con il nome utente: paolocorradeghini.
Oppure telegram.me/paolocorradeghini.

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Usa il box che trovi a destra e nella home page e che dice: “Iscriviti alla Newsletter“.

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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    3DMetrica
    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...
    Se ricevi una nuvola di punti di un alveo e devi f Se ricevi una nuvola di punti di un alveo e devi fare una modellazione idraulica, puoi estrarre le sezioni che ti servono in totale autonomia.
Mi piace dire spesso che "la nuvola di punti crea (in)dipendenza".

Hai a disposizione dati densi (punti molto vicini) e continui, da cui tirare fuori quello che ti serve, secondo le tue necessità e sensibilità.
È mooolto diverso rispetto ad avere un numero finito di sezioni, fatte di punti discreti, battuti con strumenti terrestri.

Con gli strumenti di interrogazione delle nuvole che mette a disposizione Potree (codice open source per condividere nuvole di punti tramite browser) si possono fare sezioni.
Se la fai abbastanza sottili puoi esportare un file CSV delle coordinate dei punti della sezione.
Oltre all'indicazione della terna x,y,z,per ogni punto hai anche la progressiva ("mileage").
Estraendo solo la progressiva e la quota hai i dati per creare una sezione 2D.

Ci puoi fare una polilinea in CAD, o puoi importare le coordinate in HEC-RAS (software di modellazione idraulica) ed avere immediatamente una sezioni su cui far girare il modello.

Se vedi che manca qualcosa, puoi tornare sul modello 3D ed estrarre una nuova sezione, immediatamente.
In modo indipendente.
    Gli algoritmi di estrazione automatiche delle cara Gli algoritmi di estrazione automatiche delle caratteristiche di una nuvola di punti riescono ad estrarre i punti del terreno da tutto il resto.
Ma non sono infallibili.

Molto lo fa il tipo di nuvola trattata (fotogrammetrica, laser scanner o lidar).
E tanto fa anche l'elemento modellato (una facciata verticale, un versante mediamente pendente vegetato o un parcheggio piatto e vuoto).

Può capitare che vengano classificati come terreno dei punti che, con il terreno, non ci azzeccano niente.

Si possono ritoccare manualmente, editando la nuvola localmente, per raffinare la classificazione, oppure si può provare ad usare qualche filtro di pulizia automatica del rumore.

Uno che funziona bene è l'SOR (Statistical Outlier Removal) e lo trovi nella maggior parte dei software di editing (Lidar360 e Cloud Compare ce l'hanno).

La classificazione dei punti del terreno produce una nuvola piuttosto "rada" (rispetto all'originale) dove gli "outliers" si vedono bene e sono facilmente identificabili.

Attenzione alle zone di bordo.
Lì potrebbero andare via anche i punti "buoni" che, non avendo nessun dato da una parte, vengono identificati come sporco.

Da qui dovresti avere un dato più pulito per continuare la classificazione precisa.
    Si parla tanto del famigerato "Bonus 110%". Non en Si parla tanto del famigerato "Bonus 110%".
Non entro nel merito della materia urbanistica né di quella economica, perchè non le conosco.
Faccio alcune considerazioni sui rilievi.

Progettare una riqualificazione energetica ha spesso bisogno di un rilievo che supporti le scelte per fare il "salto energetico": nuovo cappotto termico, manutenzione del tetto, pannelli fotovoltaici, infissi...

In un condominio grande, un rilievo 3D dà informazioni utili e misurabili, in modo molto efficace e veloce.

Integrare il laser scanner con la (aero)fotogrammetria da drone permette di avere un modello completo, anche delle parti invisibili da terra.

Il rilievo dello stato attuale è anche utile per sanare abusi o difformità che rischiano di vanificare tutto l'iter...

Mi sento di consigliarti professionisti che conoscano bene il mondo dei rilievi con output 3D, la topografia ed i principi della misura.
E, per fortuna, ce ne sono tanti!

Scegli qualcuno che si prenda la responsabilità del dato restituito (firmandoti un documento tecnico).
Sembra poca cosa (non lo è) ma se le cose non vanno bene, può fare la differenza.

Questa manovra sta scuotendo un po' anche il mondo dei rilievi applicati all'edilizia.
Ed è una buona cosa!
👍🏻😉
    RILIEVI E STRUMENTI - LE BATTERIE NON FINISCONO MA RILIEVI E STRUMENTI - LE BATTERIE NON FINISCONO MAI!

Condivido alcuni pensieri sulle batterie, necessarie a far funzionare tutto quanto.

Faccio una lista delle batterie/dispositivi che ho caricato, sto caricando e dovrò ancora caricare (non per vanto ma per gli scopi del post):
- drone principale e radiocomando;
- drone di backup e radiocomando;
- stazione totale e laser scanner (per fortuna sono integrati) + controller;
- GNSS 1 e controller;
- GNSS 2 e controller;
- fotocamera digitale;
- fotocamera 360°;
- tablet per sorvolo con drone;
- battery pack per eventuali bisogni in campo;
- walkie talkie.

Sono davvero tante!

E da qui faccio tre considerazioni.

1.
Prima di partire per un rilievo in campo, prenditi il tempo necessario per ricaricare tutte le batterie.
Potrebbe non essere poco.

2.
Se prevedi di alloggiare fuori per più giorni, attrezzati per ricaricare tutto in modo efficiente.
Portati prese multiple e "ciabatte".
Spesso le prese negli hotel non sono tante...
Se sei all'estero, ricordati gli adattatori!

3.
Se viaggi in aereo informati bene sulle batteria che trasporti e su dove possono stare in volo (le batterie LiPo dei droni non possono viaggiare in stiva)

4.
Fanne buona manutenzione...
    È importante fare i conti con il trasporto della È importante fare i conti con il trasporto della strumentazione in campo o un rilievo potrebbe trasformarsi in un incubo.

Quello che dovresti considerare è la logistica generale:
- che tipo di rilievo si deve fare;
- quali strumenti usare e da portare in campo;
- treppiedi, aste, paline, target ed altri accessori;
- come si arriva in campo (accesso carrabile);
- se si deve camminare un po' (e, aggiungo, su quale superficie e con eventuali dislivelli).

Potresti essere tentato di "portare tutto, che non si sa mai", ma se poi il tutto lo devi trasportare a mano può essere un problema (e, a volte, neppure piccolo).

La portabilità di uno strumento topografico incide poco sul suo prezzo, ma molto sulla praticità.
Se la custodia rigida di una stazione totale ha l'opzione di essere trasportata come uno zaino ti libera completamente le mani che puoi usare per altre cose.
Non è leggera ma la schiena è forte!
:)

E se ti servono più cose di quelle che riesci a trasportare allora ti serve anche un aiuto in campo.

Tutte questi aspetti li puoi valutare e decidere dopo un sopralluogo.
È il modo migliore per rendersi conto di come sono davvero le cose e di che cosa ti servirà in campo.
Oltre che capire meglio il lavoro da fare!
    Le tecniche "structure from motion" ricostruiscono Le tecniche "structure from motion" ricostruiscono modelli 3D, anche molto dettagliati, di oggetti a partire da immagini

Condivido alcune considerazioni sul tema!

1
(Se puoi) muovi l'oggetto, non la camera.
Metti la macchina fotografica su supporto stabile e ruota l'oggetto su se stesso.
Ci sono "piatti rotanti" economici e funzionali.
Non vale con tutto, ma se puoi fallo...
📷

2
Mettiti in una situazione di luce controllata e riempi le ombre. 💡
Le luci da studio (continue o flash) sono ideali perchè annullano le intromissioni di altre fonti.
Usarne più di una (o, in alternativa, dei pannelli riflettenti) riempie le ombre.

3
Usa un "green screen" o uno sfondo da cui l'oggetto "stacchi". 
In fase di elaborazione userai delle maschere, lo schermo verde permette uno scontorno veloce.

4
Attento al colore. 🔺
Se devi ricostruire con cura anche le tonalità cromatiche controlla i rimbalzi di luce dallo sfondo sul soggetto ed usa un colorimetro per essere sicuro della corrispondenza dei colori riprodotti.

5
Uccidi i riflessi. ☀️
Superfici lucide + luci artificiali = riflessi.
Puoi eliminarli cambiando direzione di incidenza della fonte luminosa.

6
Non dimenticare le misure. 📐📏
Se il modello 3D deve avere valenza metrica servono le misure per scalarlo.
Prendile!
😁😉
    In questi giorni sto lavorando alla vettorializzaz In questi giorni sto lavorando alla vettorializzazione della nuvola di punti da rilievo fotogrammetrico + laser scanner che ho fatto in cava nei mesi estivi.
È un lavoro lungo che amo poco (e trovo poco utile) ed allora condivido alcuni pensieri sul tema.

Passare da una nuvola 3D ad un disegno 2D significa lasciare per strada un sacco di informazioni del dato originale.
E non sono più recuperabili (se non con difficoltà).

Serve un cambio di paradigma per lavorare, tutti, direttamente sul 3D.
I primi passi dovrebbero farli le Amministrazioni che richiedono piante, prospetti e sezioni per valutare progetti e piani.
Il secondo è dei tecnici che commissionano/ricevono i rilievi: dovrebbero ed inserire il 3D nel proprio flusso di lavoro.
All'inizio non sarà semplice, servirà tempo e qualche software "nuovo", ma dopo la strada sarà in discesa.

Un rilievo 3D costa meno se non viene richiesta la produzione di un disegno 2D.
Se l'oggetto è complesso ci possono volere molte ore per fare il lavoro.
Ore che dovranno essere pagate.

Un progetto in 3D, condiviso su schermo attraverso browser o visualizzatori semplici ed intuitivi, sarebbe molto più efficace di interpretare disegni, per quanto completi.
E si risparmierebbe carta!

Non si può generalizzare.
Quello che ho scritto non è applicabile a tutto.
Ma a tanto credo di sì.
Temo che ci voglia "un po'" di tempo.

Se vuoi condividere con me la tua opinione puoi scrivermi @paolocorradeghini ed io la ricondivido qui sul Canale, per tutti.
    Il GSD (Ground Sampling Distance) è un parametro Il GSD (Ground Sampling Distance) è un parametro molto importante nel processo fotogrammetrico.

Dipende direttamente dalla distanza "D", tra sensore e soggetto fotografato, dalla dimensione del pixel "d" ed inversamente dalla lunghezza focale, "f", dell'ottica.
GSD = (D x d) / f

Più il GSD è piccolo è più dettagli ci sono nell'immagine.
È come se stendessi a terra un lenzuolo, dove sopra c'è l'immagine stampata e che copre l'intera area fotografata e misurassi quanto vale, in campo, il lato di un pixel.

La scelta del GSD influenza l'accuratezza, il numero dei punti delle nuvole, la risoluzione del DEM e dell'ortofoto.

Spesso l'unico parametro su cui si ha il controllo "effettivo" in campo, per modificare il GSD, è la distanza di presa.

Qui ho scattato fotografie da drone ad una breve distanza (10 m) perchè era necessario riprodurre un'ortofoto di dettaglio che consentisse di identificare la posizione delle pietre della passeggiata, per rimetterle, al posto giusto, dopo averle levate per manutenzioni.

Un GSD alto non avrebbe dato sufficiente informazioni alle foto.
Uno basso sì.

Un GSD bassissimo non è però l'obiettivo da ricercare sempre.
A parità di area infatti, il numero di foto per coprirla aumenta parecchio.
    Puoi creare un DEM (Modello Digitale di Elevazione Puoi creare un DEM (Modello Digitale di Elevazione) da una nuvola di punti 3D con il software open source Cloud Compare.

Non è l'unico modo per farlo.
Si può fare anche in un software di elaborazione fotogrammetrica ("structure from motion") o in un GIS (visti i vari aggiornamenti che permettono di gestire le nuvole di punti).
Ma questo è un modo che uso spesso!

Cloud Compare ha un tool che si chiama "Rasterize".

Scegli:
la risoluzione del DEM (la lunghezza del lato di ogni pixel, quadrato, come se fosse misurata a terra);

la direzione di proiezione (è comune la "Z" ma potresti generare un DEM proiettando la nuvola su una parete verticale per vedere se ci sono rigonfiamenti, spanciamenti o altre anomalie);

che cosa fare con le celle vuote (interpolarle, riempirle con un valore specifico, lasciarle vuote, ...).

Una vola creato, lo vedi in anteprima nella finestra dello strumento.

Lo puoi esportare in formato GeoTIF (mantiene le coordinate dei punti della nuvola, anche se non è ufficialmente associato a nessun sistema di riferimento specifico EPSG).

Oppure puoi creare un nuvola di punti dove ogni nuovo punto corrisponde al centro di ogni pixel che forma il modello raster.

Così sei passato dal 3D al 2D.
O meglio, al 2.5D!
😉
    Avere a disposizione una nuvola di punti (georefer Avere a disposizione una nuvola di punti (georeferenziata e scalata) permette di creare punti, selezionandoli tra tutti quelli che la compongono e portarli in un ambiente 2D (CAD o GIS).

Ci sono alcune strade da seguire.
La scelta dipende da come è fatta la nuvola di punti e dall'output che si vuole ottenere.

In un software di gestione di nuvole di punti (Cloud Compare, Lidar360, ...) si può sottocampionare la nuvola chiedendo che in output i punti siano distanziati di un distanza regolare (1, 2, 5 m...).
Li puoi esportare in DXF e trasformarli in punti quotati.

Se il modello 3D è complesso può essere più indicato selezionare direttamente i punti da esportare "snappando" proprio sui punti della nuvola.

Cloud Compare ha l'opzione "Point List Picking" che crea una lista di punti dalla selezione.
Funziona bene, non ha limiti di numero, dopo un po' rallenta ed ogni punto ha associata un'etichetta (a volte un po' vistosa).

Trimble Business Center è molto fluido ed i punti che aggiungi sono "discreti" all'interno della nuvola generale.
Puoi lavorare direttamente al suo interno per creare etichette e customizzare l'output del file vettoriale.

In ogni caso, "battere" un migliaio di punti è questione di mezz'ore e non di giorni!
    I dati cartografici, scaricabili dai vari geoporta I dati cartografici, scaricabili dai vari geoportali regionali (o nazionali), non sono (quasi) masi super dettagliati ed a volte sono poco aggiornati.
Però si possono usare per creare un ambiente 3D in cui inserire l'output di un rilievo (fotogrammetrico o laser scanner).

In questo caso ho usato i dati Lidar (maglia 2x2m) scaricati da "Geoscopio" (portale cartografico della Toscana) per collegare tra loro due rilievi 3D di altrettante zone di cava, situate sullo stesso versante ma un po' troppo lontane da giustificare un unico rilievo.

È evidente l'assenza di colore nei punti della fascia centrale. Tuttavia l'orografia e la morfologia del versante non è cambiata nel tempo ed il dato è utile (non avrebbe avuto senso se lì ci fosse stata una cava attiva) e credo che aiuti a comprendere meglio la disposizione reciproca delle cave rilevate.

In mancanza di un dato Lidar si potrebbe usare un DEM (meglio se DTM), per creare una nuvola di punti regolare in ambiente GIS.
Con QGIS non è difficile.

Serve fare attenzione ai sistemi di riferimento del dato scaricato e del rilievo restituito.
Ed alle quote.
Se tutto torna, le nuvole di punti si sistemeranno correttamente, una rispetto all'altra, e le cose funzioneranno bene.
    Credo che ci siano almeno due strade diverse per p Credo che ci siano almeno due strade diverse per passare da un dato 3D ad uno 2D.

1.
Puoi generare un'ortofoto e ripassarne gli elementi in un CAD 2D.
È abbastanza veloce, comodo e non necessita di hardware super potente.
Ma se l'area è complessa o l'immagine non sufficientemente dettagliata, potrebbe non bastare.
Per maggiore precisione puoi lavorare sull'ortofoto confrontando in tempo reale quello che stai facendo con il modello 3D (nuvola di punti).

2.
Puoi lavorare direttamente nel 3D tramite software che ti permettono di gestire la nuvola di punti che vuoi vettorializzare.
È un po' più lungo (dipende dalla tua esperienza) ma ti permette di lavorare in un ambiente molto più versatile per fare zoom, "battere" punti virtuali e tracciare vettori.

P.S.
Opinione personale: passare da una nuvola di punti 3D ad una rappresentazione 2D "piante/prospetti/sezioni" è un po' come andare a pesca con una rete a trama grande: qualcosa rimane ma la maggior parte lo lasci in mare.

P.P.S.
Non ho ancora trovato software o algoritmi in grado di (semi)automatizzare il processo di vettorializzazione.
Non è banale ma credo che sia un territorio dove potrà esserci uno sviluppo interessante in futuro.
Per ora c'è ancora tanto da fare a mano...
    Il comando "Cloud to Cloud Distance" del software Il comando "Cloud to Cloud Distance" del software Cloud Compare calcola la distanza lineare tra i punti di due nuvole 3D.
È utile se vuoi vedere, nel tempo, le differenze di altezza in un'area di scavo o di accumulo.

È un comando semplice e lo trovi tra i menù principali.

Devi selezionare le due nuvole di punti da confrontare.
Scegli quale nuvola sarà il riferimento per il calcolo e quale quella su cui invece il calcolo verrà fatto.

Lo strumento ha varie opzioni.
Funzionano più o meno bene in relazione al tipo di nuvola di punti che stai usando.

Una volta finito il calcolo, nei punti della nuvola "mobile" vengono scritte delle informazioni scalari ("scalar field") che dettagliano i risultati del calcolo.

Nell'area di lavoro (in ambiente 3D) puoi avere una visuale d'insieme delle aree cambiate.

Se vuoi essere ancora più specifico puoi interrogare le coordinate di ogni punto, per leggere le singole distanze.

Oppure puoi creare un modello digitale di elevazione, DEM, da portare in altri software.

Infine, cosa molta utile per valutare le differenze di quota, puoi calcolare le distanze relative sui tre assi: x, y e z.
Se le nuvole di punti che confronti sono georeferenziate nel solito sistema di riferimento è tutto molto veloce!
    Un ambito dove l'aerofotogrammetria da drone è mo Un ambito dove l'aerofotogrammetria da drone è molto efficiente è quello dei rilievi di strade, per delimitarne i bordi e/o le carreggiate.

L'ortofoto che si produce nel processo structure from motion può essere ripassata in CAD, per tracciarne i limiti.
Considerando il tempo necessario alle attività di campo e quello per vettorializzare gli elementi, il tutto risulta molto vantaggioso soprattutto per superfici grandi.

Immagini elaborate con molto dettaglio (valori bassi del GSD) permettono di creare ortomosaici con un sacco di informazioni e disegnare anche altri elementi come i pozzetti, le caditoie o le saracinesche.

Anche le quote che prendi dai punti della nuvola (densa), o da un modello digitale di elevazione ad alta risoluzione, possono aiutarti per capire le pendenze.
Non riesci arrivare ad accuratezze millimetriche, ma pochi centimetri si raggiungono.
E su grandi sviluppi sei in grado di capire, ad esempio, come si muove l'acqua sulla superficie.
    Scattare fotografie per un'elaborazione fotogramme Scattare fotografie per un'elaborazione fotogrammetrica durante tutta una giornata può dare problemi tonali nelle immagini.
E si ripercuotono sui prodotti in output.

Succede perchè la temperatura della luce del sole cambia.
Con cielo sereno si percepisce molto di più che non in condizioni nuvolose.
Se poi ci sono strutture o montagne che proiettano ombre, al mattino o al tramonto, è ancora peggio!

L'ortofoto ne risente e, per quanto i software SfM riescano a miscelare il colore finale, capita che l'output non sia gradevole.

Scattare foto in RAW aiuta.
Puoi elaborare gruppi di immagini nelle solite condizioni di illuminazione e modificarne, separatamente, il bilanciamento del bianco.

Se hai solo file JPG una strada percorribile è fare un po' di editing sull'ortofoto finale.
Photoshop, e altri software della solita specie, hanno ormai strumenti potenti ed efficaci per farlo.

Ok, perdi la georeferenziazione del file TIF, ma la puoi sempre ricreare tramite un GIS, e, probabilmente, lascerai per strada un po' di saturazione, ma il risultato dovrebbe essere migliore.

La cosa ideale sarebbe comprimere la presa fotografica nel minore slot di tempo.
A volte non è possibile e tocca fare come si può per riparare le cose (dopo).
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