Studio Tecnico Survey Project. Applicazioni Sviluppate

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1 Studio Tecnico Survey Project La Ricerca applicata al Territorio Applicazioni Sviluppate Tecnici Dott. For. Johnny Moretto, Ph.D. Dott. Nicola Trolese

2 Applicazioni Sviluppate Batimetria canali bagnati tramite dati LiDAR, foto aeree e dgps; Filtraggio della vegetazione da nuvole di punti geo-spaziali acquisiti da TLS, LiDAR o fotogrammetria; Mappatura semi-automatica dell uso del suolo e quantificazione volumi della vegetazione e dell area urbana tramite dati LiDAR e Foto Aeree; Analisi semi-automatica dell erosione e deposizione principale (PrEDA); Valutazione incertezza di nuvole di punti geo-spaziali ad alta densità acquisiti da Laser Scanner Terrestre (TLS). 2

3 Batimetria canali bagnati tramite dati LiDAR, foto aeree e dgps Obiettivo: Realizzare un DTM (Modello Digitale del Terreno) preciso sia in aree secche, sia in aree bagnate. Dati in input: Dati LiDAR, Foto aeree (RGB) e punti GPS differenziale (dgps) in zone umide. La metodologia supporta anche immagini satellitari sia ortofoto da droni. Metodologia: Calibrazione semiautomatica modello statistico tra misure di profondità dell acqua e le bande d intensità colore rosso, verde e blu (RGB) derivate da foto aeree (acquisite con bassa portata, priva di sedimento in sospensione e buona luminosità), in ambiente GIS (Sistema Informativo Geografico) per la stima dell elevazione (m. s.l.m.) dei canali bagnati. DTM ibridi (HDTM) deriveranno dalla interpolazione di punti LiDAR nelle aree secche e punti batimetria colore per le aree bagnate. Questo processo è diviso in cinque fasi principali: (A) Rilievo LiDAR, foto aree e dati dgps, (B) preparazione dataset, (C) calibrazione del modello batimetrico e filtraggio dei dati, (D) interpolazione HDTM e (E) validazione HDTM. Incertezza: In media ± 0.20 m utilizzando almeno 200 dgps punti di calibrazione ogni 0.20 m di profondità del canale bagnato (punto di campionamento distribuiti in tutta l area di studio). Tempo di lavoro: Dipende l accessibilità del sito. In media una settimana di lavoro per chilometro di lunghezza del canale bagnato. Bibliografia: Moretto J, Rigon E, Mao L, Delai F, Picco L, Lenzi MA. (2014) Short-term geomorphic analysis in a disturbed fluvial environment by fusion of LiDAR, colour bathymetry and dgps surveys. Catena, vol. 122; p , ISSN: , doi: /j.catena

4 Filtraggio della vegetazione da nuvole di punti geo-spaziali acquisiti da TLS, LiDAR o fotogrammetria Obiettivo: Filtraggio della vegetazione partendo da una nuvola di punti geo-spaziali (da TLS, o fotogrammetria) ad alta densità. Dati in ingresso: File di testo con coordinate spaziali (X, Y, Z) e l intensità delle bande di colore (R, G, B) di nuvole di punti geo-spaziali derivati da TLS, LiDAR o fotogrammetria. Metodologia: Il programma implementa tre filtri interni che lavorano in sequenza: Filtro Colore, Filtro Outlier e Filtro Geometrico. Il filtro colore necessita in input dei campioni di punti vegetazione e sedimento, utili nella potenziale separazione per colore dei due differenti materiali. Il secondo filtro è in grado di eliminare possibili outlier interni alla nuvola di punti dovuti ad esempio al passaggio di volatili, pioggia o umidità. L ultimo filtro ad entrare in azione è il geometrico. Questo interpola un TIN (Superfice a Triangoli) permettendo di seguire la superficie del terreno e permettendo di eliminare i punti vegetazione soprastanti. E stato implementato inoltre una metodologia semi-automatica di calibrazione dei parametri in input. Incertezza: Dipende dalla morfologia del sito e dalla omogeneità della distribuzione delle nuvole di punti. Tempo di lavoro: In media una settimana di lavoro ogni punti. Bibliografia: Moretto J. (2014). Linking River Channel Forms and Processes in Gravel Bed Rivers: Time, Space, Remote Sensing and Uncertainty. PhD Tesi. Università di Padova 4

5 Mappatura semi-automatica dell uso del suolo e quantificazione volumi della vegetazione e dell area urbana tramite dati LiDAR e Foto Aeree Obiettivi: Mappatura semi-automatica dell uso del suolo dei sistemi fluviali, aree urbane, ambiente forestale, ecc. Le categorie che possono essere estratte con questa metodologia sono: aree vegetate (classificate per altezza), suolo nudo, ghiaie, aree agricole, aree umide (canale attivo, laghi), strade, aree urbanizzate, ghiacciai, ecc. Potrà essere quantificato e mappato inoltre il volume dei fabbricati delle aree urbanizzate e la cubatura della vegetazione tramite una calibrazione da rilievo in campo. Dati in Input: Foto aeree e dati 3D da LiDAR o fotogrammetria da drone o via satellite al fine di estrarre le mappe di uso del suolo. Metodologia: Identificazione uso del suolo con una applicazione sviluppata in ambiente GIS, utile ad estrarre e successivamente identificare la migliore combinazione tra l intensità colore RGB da immagini aeree, il modello digitale del terreno (DTM), il modello digitale della superficie (DSM), il modello digitale del soprassuolo (CSM), la curvatura della superficie e l intensità del laser LiDAR. Quando ogni uso del suolo è stato estratto, questi e saranno uniti e successivamente corretti attraverso una combinazione specifica di macro e strumenti GIS. Incertezza: Dipende dall immagine, dalla risoluzione spaziale del DEM e dalla complessità dell area di studio. In media con 0.50 m di dimensione cella, è possibile mappare in semiautomatico il territorio in oggetto con una precisione compresa tra l 85 e il 99%. Una rettifica finale manuale può essere implementata per ottimizzare tale percentuale. Tempo di lavoro: Dipende dalla complessità del sito. In media una settimana di lavoro per due chilometri quadrati Bibliografia: Trolese N, (2015). Analisi dell evoluzione di un tratto fluviale antropizzato in seguito ad un evento di piena: Integrazione automatica di dati LiDAR e foto aeree. Tesi di Laurea Magistrale. Università di Padova 5

6 Analisi semi-automatica dell erosione e deposizione principale (PrEDA) Obiettivo: Partendo da una differenza di modelli digitali di elevazione (DoD), PrEDA è in grado di valutare differenti stati di cambiamento morfometrico. Dal tratto di studio verranno estratte le zone di erosione e deposizione più profonde o più distribuite, aiutando così la comprensione delle dinamiche. Dati in Input: File raster DoD (formato ASCII) esportati da ArcGIS. Metodologia: PrEDA (sviluppato in Matlab ) richiederà in ingresso un file DoD formato ASCII, la dimensione della cella (m) e ulteriori due parametri per eseguire l analisi: la superficie minima (m 2 ) e la profondità minima di erosione e deposizione (m). Questi due parametri permettono di impostare l estrazione di erosioni e deposizioni continue ad un livello minimo di superfici e profondità. DoD (m) Extracted erosion-deposition Incertezza: Dipende dalla accuratezza del DoD. Tempo di lavoro: Dipende dalla complessità del sito. In media un giorno di lavoro per due chilometri quadrati. Bibliografia: Moretto J. (2014). Linking River Channel Forms and Processes in Gravel Bed Rivers: Time, Space, Remote Sensing and Uncertainty. PhD Thesis. University of Padova 6

7 Valutazione incertezza di nuvole di punti geo-spaziali ad alta densità acquisiti da Laser Scanner Terrestre (TLS) Obiettivo: Questo strumento è stato sviluppato per semplificare e analizzare l incertezza di nuvole di punti geo-spaziali acquisite da LiDAR (terrestre o aereo) e da fotogrammetria. Il software è in grado di elaborare rapidamente grandi dataset di nuvole di punti. Dati in Input: File di testo con coordinate spaziali (X, Y, Z) e intensità del segnale laser di nuvole di punti da TLS, LiDAR e fotogrammetria. Metodi: Semplificazione nuvole di punti (riduzione densità) in accordo con la dimensione di cella del DEM (modello digitale di elevazione) realizzate senza perdere la morfologia principale del terreno. Statistiche a differenti scale di analisi (densità di punti, distanza 3D, scabrezza, intensità del segnale, angolo di incidenza del laser contro gli oggetti scansionati, ecc.) e analisi fuzzy a scala di cella per valutare l incertezza propagata sul DTM associato sono le principali utilità di questo applicatico. RESULTS: Principal sources of error in the final DTM TLS Uncertainty analysis DTM Density + Cell Analyzer toolbox CeA Uncertainty Raster Angle of incidence + Fuzzy Analysis Laser Intensity Intensità : Dipende dalla morfologia del sito e dalla omogeneità della distribuzione delle nuvole di punti geo-spaziali acquisiti. Tempo di lavoro: In media una settimana di lavoro ogni punti. Bibliografia: Moretto J. (2014). Linking River Channel Forms and Processes in Gravel Bed Rivers: Time, Space, Remote Sensing and Uncertainty. PhD Tesi. Università di Padova. 7

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