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Un rilievo con LiDAR su drone

28 Giugno 2020
un rilievo con lidar su drone

In questo articolo ti racconto di un rilievo fatto con un LiDAR montato a bordo di un drone per la caratterizzazione topografica e morfologica di un promontorio sulla costa ligure di levante.

E, già che ci sono, faccio anche un confronto con il rilievo della stessa area fatto con aerofotogrammetria, sempre da drone.

PARLIAMO DI LiDAR

Il principio del LiDAR (Light Detection And Ranging) è lo stesso del laser scanner.
Sono sensori attivi per il rilievo 3D.

L’emettitore manda in giro milioni di esploratori (raggi laser) che viaggiano nello spazio fino ad incontrare qualcosa.
Qualsiasi cosa che gli permetta di rimbalzare e tornare indietro al punto di partenza.

Ogni scout sa il momento (tempo 0) in cui è partito.
Si conosce la sua velocità di propagazione nel mezzo che attraversa (aria).
E quando rientra alla base si ferma il cronometro e si calcola, subito, lo spazio percorso.

La formula è semplice: S = V * t
E va divisa per 2 perchè c’è stata un’andata ed un ritorno.

Nota la posizione (coordinate X,Y,Z) dell’emettitore, sono note anche le coordinate (x,y,z) dei punti su cui hanno sbattuto.
E sono milioni.

Il principio è questo ma la realtà dei fatti è un po’ diversa.
E più complicata.

Spero comunque che ti possa bastare…

Un laser scanner terrestre (TLS) è fermo.
Ed è tutto ok.

Un LiDAR invece è pensato e progettato per fare tutto questo in movimento.
La posizione del punto di partenza del laser è diversa da quella del ritorno.
Ed è un vero casino!
L’emettitore, da solo, non basta più.
Serve qualcosa che permetta di sapere, sempre, la posizione del punto di partenza e di ritorno di tutti i raggi.

Ci pensa il sistema inerziale, che può essere collegato anche ad un’antenna GNSS per riceverne le posizioni assolute.

Ci sono LiDAR che si montano su un drone in volo (come quello di questo rilievo) ed arrivano a battere punti dove a piedi non ci puoi andare.

LiDAR su drone

Ce ne sono altri che ti metti in spalla, come uno zaino (sono proprio uno zaino) o tieni in mano come una torcia, integrano al loro interno la tecnologia SLAM (Simultaneous Localization And Mapping – di cui però non è che sappia dirti proprio molto), e ti permettono di mappare aree strette, chiuse ed anguste dove puoi passeggiare (ma non volare).

LiDAR mobile con tecnologia SLAM - LiBackPack

Altri ancora li monti su automobili, su aerei o su elicotteri e copri lunghissime distanze e superfici sfruttando la velocità dei mezzi che li portano.

LiDAR montato su aereoplano

Sono strumenti davvero “potenti”.
Ed ancora un po’ sconosciuti a tanti.

LiDAR E LASER SCANNER A CONFRONTO

Anche se il principio di misura è il solito, i risultati di un rilievo laser scanner TLS e LiDAR possono essere diversi.
E non poco.

Il mondo del laser scanning terrestre è davvero vasto (ed in continua crescita).
Ci sono strumenti che arrivano lontanissimo (anche km) ed altri che emettono una quantità impressionante di punti.
Pertanto, per necessità, devo generalizzare un po’.

Laser scanner terrestre Trimble SX10

La misura di un laser scanner terrestre è più precisa.
Alcuni arrivano “al millimetro”.

Un LiDAR (nel momento in cui scrivo) è indietro di un ordine di grandezza circa.
Si parla di centimetri.

Il risultato di entrambe i rilievi è la (famosa) nuvola di punti.

Quella di un LiDAR è un po’ più rumorosa ed ha bisogno di un po’ di tempo nella fase di elaborazione.
Inoltre serve fare un po’ di attenzione per trattare di dati registrati e “ricostruire” il percorso dello strumento durante il rilievo.

Tuttavia il LiDAR, per il fatto che si muove ed emette tantissimi raggi nello spazio, ha un potere di penetrazione della vegetazione ed aggiramento degli ostacoli altissimo.

Se fai un rilievo topografico è probabile che tu voglia arrivare al dato del terreno.
Con un LiDAR è probabile che tu ci possa riuscire.
Non sempre, è ovvio, ma spesso succede.

Immagina di avere un albero con la sua chioma di foglie e di volarci sopra con un LiDAR a bordo di un drone…
Se il punto di emissione fosse uno e fermo, foglie e rami sarebbero un ostacolo.
E creerebbero delle ombre sui punti a terra.
Se la vegetazione è fitta è probabile che a terra ci arrivino davvero in pochi.

Ma il punto di partenza cambia sempre.
E quello che non si vedeva prima, si può vedere dopo, spostandosi un po’.

Il principio è quello della “colonna”.
Se ti metti dietro ad una colonna, quello che sta al di là non lo vedi.
Ma se ti muovi, la scena si svela sempre di più e riesci a vedere cose prima nascoste.

Se a questo ci aggiungi il fatto che i punti emessi sono milioni e che alcuni LiDAR hanno anche la possibilità di registrare più di un ritorno (superando le difesa dei primi deboli ostacoli che si possono incontrare), forse ti è più facile capire come il potere di penetrazione degli ostacoli (e su tutti la vegetazione) sia altissimo!

Ed è proprio la proprietà che abbiamo sfruttato nel rilievo di cui ora, finalmente, ti scrivo.

IL PROMONTORIO

Non è che possa dirti tantissimo sull’area del rilievo.
Per rispetto ed accordi con il committente, per la sua tutela e la sua privacy.

Però cercherò di darti qualche informazioni per aiutarti ad inquadrare al meglio il lavoro.

Golfo di La Spezia.
E’ profondo, il golfo naturale più profondo del Mediterraneo.
E ci sono un sacco di calette e promontori.

Ecco, il rilievo ha riguardato uno di questi.
Questo qui sotto, per la precisione.

Promontorio oggetto di rilievo LiDAR su drone

IL RILIEVO

Lo scopo del rilievo era quello di caratterizzare topograficamente l’area di proprietà, per progettare interventi di sistemazione contestuali ad una ristrutturazione edilizia.

La superficie non era enorme, 6/7 ettari.
Misurati in pianta.

Ma era (quasi) totalmente coperta da vegetazione.

E non era di un tipo “accomodante” (tipo i faggi in inverno) ma macchia mediterranea (lecci), sempreverde e con sottobosco abbastanza fitto.

vegetazione in sito durante rilievo LiDAR
foto aerea della vegetazione in sito durante rilievo LiDAR

Se la unisci a versanti pendenti, rocce affioranti ed aree inaccessibili viene fuori l’incubo del topografo.

vegetazione su roccia in area di rilievo con LiDAR
foto areea da drone dell'area del rilievo LiDAR - vegetazione e aree inaccessibili

Un rilievo GNSS sarebbe stato tempo perso.
La vegetazione era troppo fitta anche per i più moderni ricevitori.

Un rilievo aerofotogrammetrico ti avrebbe restituito solo le chiome degli alberi (e dopo ti mostro un confronto diretto).

Usare un laser scanner terrestre avrebbe significato dover fare un numero folle di scansioni (da registrare ed archiviare).

La stazione totale avrebbe funzionato ma il tempo in campo sarebbe stato alto.
E il risultato in output sarebbe stato, per forza, un numero discreto e non molto alto di punti battuti. 

Quindi abbiamo scelto il LiDAR.

La scelta è ricaduta sul LiDAR da drone, perchè al momento era quanto disponibile.
E perchè parte delle aree era completamente inaccessibile a piedi.

A posteriori, analizzando i dati, nelle aree “camminabili” un LiDAR mobile terrestre, avrebbe avuto, forse, più efficacia.

L’integrazione dei due sarebbe stato perfetto!

LA SQUADRA

Io non ho un LiDAR.
Né un drone che lo possa trasportare.

Quindi ho chiamato in campo i miei amici genovesi di GTer e JP Droni (che al tempo non avevano ancora costituito Lidar Italia) per intervenire con i loro mezzi: un LiAir50 montato su un DJI Matrice 600 Pro.

In campo eravamo in quattro.

Oltre a me c’erano Tiziano Cosso, Jacopo Callà e Rocío de Sebastián Ochotorena che in quel momento stava facendo uno stage professionale da GTer.

Eccoci.

jacopo callà - rocio ochotorena - tiziano cosso - paolo corradeghini in sopralluogo

SOPRALLUOGHI

Qui di sopralluoghi ne abbiamo fatti due.

Il primo l’ho fatto io, da solo, per capire le necessità del committente e dare un’occhiata ai luoghi, sia per capirne l’estensione e le caratteristiche.

Il secondo l’abbiamo fatto insieme a Tiziano e Paolo Scuteri, altro fondatore di JP Droni, per entrare nello specifico dei risultati ottenibili dal rilievo (precisioni e punti al suolo) e della logistica.

paolo corradeghini - paolo scuteri - tiziano cosso in sopralluogo
tiziano cosso in sopralluogo

Un DJI Matrice 600 non è un drone piccolo.
Una sua elica è grande quanto tutto il mio DJIPhantom Pro!
Quando decolla fa una mezza bufera ed ha bisogno di spazio per salire in aria.

Trovare i punti di decollo, atterraggio, pilotaggio e posizionamento della stazione di terra non è stato banale.

Abbiamo trovato alcune opzioni, da valutare concretamente in campo al momento dei rilievi.

Tutto pronto, si parte!

IN CAMPO

Il rilievo complessivo è durato circa 7 ore.

BASI DI DECOLLO/ATTERRAGGIO E STAZIONI DI CONTROLLO

L’attrezzatura portata in campo non è stata poca.

Ti faccio una breve lista sperando di non dimenticare niente:

  • Cassa per il DJI Matrice 600;
  • Cassa per il LiAir250;
  • Cassa per due set di batterie extra per il drone (12 batterie) e caricatore;
  • Generatore per ricaricare le batterie in campo;
  • Base Station (Stazione GPS per l’aqcuisizione dei dati grezzi da usare in post processing) + PC;
  • Tavolo da campeggio per pc e strumenti di controllo.

In più c’è da aggiungere:

  • Target e ricevitore GNSS terrestre (per punti di appoggio del rilievo aerofotogrammetrico e controllo della restituzione LiDAR);
  • Drone e batterie per l’acquisizione aerofotogrammetrica.

Insomma era un po’ di roba ed allestire le basi a terra in un territorio poco accomodante non è stato immediato.

Abbiamo scelto due punti in modo da poter controllare il drone in volo nella  copertura di tutta l’area.

Uno in basso, a pochi metri dal mare, in una location oggettivamente invidiabile.

punto di decollo e controllo in basso

Ed uno in alto, in una zona di parcheggio dove la vegetazione lasciava un po’ di tregua.

punto di decollo e controllo in alto

I VOLI

Prima di volare ci sono stati alcuni step da fare:

  1. montare il LiDAR sul drone;
  2. preparare la stazione di terra;
  3. collegare la “base station” del LiDAR al software di acquisizione su PC;
  4. posizionare la base GNSS che, registrando in continuo i dati grezzi, sarà usata per calcolare, in post processing, tutte le posizioni del drone (e quindi del LiDAR) in volo;
  5. accendere tutto quanto ed inizializzare il sistema.

Una volta in volo, Jacopo Callà, ha pilotato il Matrice 600 secondo missioni di volo, in parte programmato ed in parte manuale, sull’area che riusciva a coprire mantenendo il contatto visivo.

Se in un volo aerofotogrammetrico è importante mantenere costante la distanza camera-terreno, per non variare eccessivamente il GSD (Ground Sampling Distance), questo rigore non è poi così necessario in un rilievo LiDAR.

La distanza tra l’emettitore ed il terreno influisce sulla densità dei punti a terra.
Un po’ va tenuta sotto controllo.
E volare seguendo l’altimetria del terreno (magari con un DTM di riferimento) è una cosa consigliatissima.
Ma il risultato buono lo ottieni ugualmente anche se non spacchi il “metro di dislivello”.

In tutto i voli sono stati 4.
Ed in alcune zone, un po’ più critiche, il drone ci è ripassato sopra una seconda volta.

Il sistema LiDAR che è stato usato è formato da una “lanterna” che emette un fascio di raggi laser in modo da spazzolare quello che c’è intorno a 360°.

Per efficientare il rilievo, e visto che le cose da rilevare erano sotto il drone, l’angolo di campo per l’acquisizione del laser è stato limitato a 180° (al di sotto!).

E’ comunque molto efficace perchè il cono di copertura è ancora molto ampio e si riescono a rilevare punti che oltre a stare al di sotto del drone stanno anche nelle zone laterali.

Con uno strumento del genere, puoi dimenticarti di verificare la sovrapposizione necessaria tra strisciate adiacenti in un volo aerofotogrammetrico.

FINE DEL RILIEVO E UN PO’ DI AEROFOTOGRAMMETRIA

Beh, non c’è moto altro da dire sul rilievo LiDAR.
L’attività di campo è finita qui.

Prima di andarcene però abbiamo integrato le attività del LiDAR con un volo aerofotogrammetrico.

Perchè?
Per restituire un’ortofoto generale dell’area, richiesta in output e, già che c’eravamo, per fare un confronto tra le nuvole di punti.

La maggior parte dell’area, bosco, non si prestava per niente ad un’elaborazione Structure from Motion.
Ma c’era una parte di scogliera che avrebbe dato ottimi risultati.

In più, l’occasione di un confronto diretto in campo era ghiotta.

dji matrice 600 e liair 50 e dji phantom 4 pro

Ti risparmio il modo in cui abbiamo fatto il rilievo con drone.

Ne ho già parlato diverse volte (forse un po’ troppe!):

  • Target a terra (che abbiamo anche usato per controllare l’output dell’acquisizione LiDAR);
  • Misure GNSS;
misure gnss di target ad alta visibilità
  • Volo (a GSD il più possibile costante);
  • Fotografie;
  • Software structure from motion;
  • E modello 3D.

ELABORAZIONE DEI DATI

Quando rientri in ufficio dopo un rilievo fotogrammetrico, o aerofotogrammetrico, non hai ancora niente di concreto se non un pacchetto di dati da elaborare: fotografie e misure.

Dopo un rilievo laser scanner (generico) hai già il dato rilevato.
La nuvola di punti esiste già.

Anzi, con la tecnologia portata in campo potevamo vedere la nuvola di punti che nasceva in tempo reale durante il volo del drone e l’acquisizione del sensore.

Nonostante questo c’è comunque bisogno di uno sforzo di elaborazione (tuo e dei software/hardware).

Tranne che per alcuni casi e strumenti, un laser scanner ignora totalmente le coordinate ed i sistemi di riferimento.
I punti della nuvola sono a posto uno con l’altro ma non lo sono in senso assoluto.

In aggiunta a questo per un rilievo LiDAR devono essere calcolate, precisamente ed istante per istante, tutte le posizioni dell’emettitore.
Questo lavoro si fa prendendo i dati grezzi del ricevitore satellitare (la base) posizionata a terra, in registrazione per tutto il tempo del volo, ed accoppiandoli con i dati grezzi registrati dal GPS (a doppia frequenza) del drone in volo (o viceversa).

Al termine del processo un software specifico (LiAcquire del pacchetto software di Greenvalley International) ti restituisce le traiettorie georeferenziate del volo.

E siccome la nuvola di punti è collegata ai punti di emissione anch’essa sarà sistemata nella sua posizione 3D (inclusa la correzione della quota, da ellissoidica a ortometrica).

LA NUVOLA DI PUNTI

Alla fine di tutto ecco la nuvola di punti georeferenziata da rilievo LiDAR (qui nel sistema cartografico ETRF2000-RDN2008).

Nuvola di punti da rilievo LiDAR

I punti sono tanti, circa 80 milioni (contando quelli dell’area del rilievo, in realtà erano molti di più).

E nella nuvola c’è tutto: vegetazione, fabbricati, strade, scogliera e terreno.
Ed è proprio il terreno quello che ci interessa.

La nuvola è stata trattata con il software LiDAR360 (sempre di Greenvallley International) ed i suoi algoritmi di classificazione automatica hanno permesso di estrarre i punti del terreno, il ground.

Eccoli.

Nuvola di punti del terreno

Sono: 200.000

Ok, non proprio tanti rispetto al totale.
Sono meno dell’1%.
E capisco che uno avrebbe potuto aspettarsi qualcosa di più.

In realtà i punti bassi (associabili al terreno) sono di più ma l’algoritmo di estrazione del terreno di LiDAR360 ha la caratteristica di classificare “pochi” punti, secondo la sua definizione di ground, ma buoni.
Ed infatti anche questi sono solidi e sufficienti per caratterizzare topograficamente il promontorio del rilievo.

Da qui si sono estratte le curve di livello con passo 50 cm (abbiamo usato un calcolo sulla base dei punti 3D, ma si sarebbe potuto anche passare attraverso un modello digitale di elevazione – che poi sarebbe un ottimo DTM).

Il lavoro è finito con la restituzione 2D, in ambiente CAD dove, oltre alle curve di livello abbiamo eportato i punti del terreno, secondo un maglia 1×1 m (oltre a tenerli più vicini nelle zone ch lo richiedevano) ed aggiunto gli altri elementi caratteristici del sito: fabbricati e viabilità.

planimetria secondo curve di livello dell'area rilevata
Sezione a partire dal rilievo LiDAR

LIDAR E AEROFOTOGRAMMETRIA A CONFRONTO

Se ci sono casi in cui un rilievo aerofotogrammetrico se la gioca (ed a volte anche bene) con i risultati di un rilievo LiDAR, ce ne sono altri dove non è così.
Questo è uno di questi.

Ecco la nuvola aerofotogrammetrica.

nuvola di punti da rilievo aerofotogrammetrico

La scogliera era ok.
Lì non c’era vegetazione ed i risultati dell’elaborazione Structure from Motion, sono ottimi.

Lo stesso si può dire per una parte superiore dell’area (dove c’è un’area molto aperta) e per parte del tracciato di accesso alla proprietà.

Ma questa parti sono una percentuale minore dell’intera area del rilievo.

Se va bene, arriviamo al 20%.

E’ nel bosco che si vede la differenza fra una tecnica e l’altra.
Lì l’aerofotogrammetria non può niente.
E’ una tecnica passiva e se guardo alle foto del bosco vedo solo il verde delle chiome!
Niente terreno fotografato = niente dato topografico vero…

Qui sotto ti metto la stessa sezione presa dalla nuvola fotogrammetrica (sopra) e da quella LiDAR (sotto).

sezione da nuvola di punti fotogrammetrica
sezione da nuvola di punti LiDAR

Anche se i punti del LiDAR che sono arrivati a terra sono pochi, almeno ci sono!
E sono questi che hanno permesso di raggiungere lo scopo del rilievo, ossia restituire la topografia dell’area.

QUINDI…

Provo a tirare le somme di questa esperienza in campo.

E lo faccio, come in altri casi, sinteticamente e per punti.

  • Non è stato un rilievo semplice.
    Forse ti saresti aspettato l’eliminazione automatica di tutta la vegetazione, lasciando solo i punti del terreno, ma non è stato così.
    Era davvero ostico.
    Ma il dato necessario è arrivato!
  • L’integrazione tra strumenti di misura vince sempre.
    Magari non è una considerazione super pertinente con questo lavoro, ma mi sento di farla perchè ci credo tanto.
    Anche se il LIDAR è davvero efficace non è detto che debba essere usato sempre.
    La tecnologia è piuttosto avanzata ed anche i costi di un servizio del genere ne sono legati.
    Se per il tuo lavoro l’aerofotogrammetria da drone va bene, perchè non usarla?
    Magari integrata con qualche misura a terra in punti dove la vegetazione è più arcigna…
  • Un LiDAR non può tutto.
    Nell’area del rilievo c’era un dedalo di sentieri e percorsi pedonali al di sotto della vegetazione.
    Ecco questi, nonostante la tecnologia, non siamo riusciti a individuarli facilmente.
    La macchia mediterranea era troppo fitta.
    Mi ripeto, ma l’ideale sarebbe stato avere a disposizione un LiDAR terrestre su zaino e farsi una bella camminata per i sentieri!
  • Fare un rilievo LiDAR su UAV, non si limita a mandare in aria il drone (che, tra l’altro, per portare un LiDAR deve essere bello carrozzato e pesante) e schiacciare il tasto per iniziare l’acquisizione.
    Le cose sono ben più complicate.
    Programmazione, preparazione, trattamento delle misure, elaborazione dati, pulizia e classificazione punti, restituzione, …
    Spero di essere stato in grado di descrivertele in questo articolo.
  • Credo che nel futuro ci sarà sempre più LiDAR o comunque strumenti di acquisizione real time di dati 3D (reality capture).
    La tecnologia avanza velocissima.
    I sensori sono sempre più piccoli e performanti.
    I software che gestiscono le nuvole di punti riescono a trattare questo tipo di dati in modo sempre più intelligente per classificare e discretizzare i milioni di dati da trattare.
  • Ma la topografia classica non deve essere abbandonata.
    Abbiamo messo a terra target (usati anche per la fotogrammetria) rilevati con strumenti topografici tradizionali (GNSS).
    E l’abbiamo fatto per verificare l’output del rilievo LiDAR e farci un’analisi statistica per stimarne l’accuratezza generale della restituzione.
    Senza questo passaggio non avremmo potuto garantire sul risultato.
  • Al di là di tutto, è davvero una tecnologia affascinante ed i risultati, in alcuni casi, sono sorprendenti!

A presto!

Paolo Corradeghini

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Paolo Corradeghini

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

La precisione del controllo può già fare una discriminazione.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2. Aggiustare e/o correggere le traiettorie.

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

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

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

6. Misurare la nuvola di punti.

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

8. Esportazione della nuvola in formati comuni.

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

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

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

11. Classificare i punti con algoritmi automatici.

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

13. Generare report di elaborazione.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Questi problemi si possono risolvere.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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