Rilievi con UAS per applicazioni fotogrammetriche: generazione di modelli 3D di costruzioni e del territorio

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1 DICA - Sez. Geodesia e Geomatica Rilievi con UAS per applicazioni fotogrammetriche: generazione di modelli 3D di costruzioni e del territorio L. Pinto, G. Sona

2 IL GRUPPO DI LAVORO 2 Ing. Diana Pagliari Ing. Rossana Gini Dr. Giovanna Sona Prof. Livio Pinto Ing. Daniele Passoni Ing. Paolo Dosso

3 SOMMARIO 3 UAS/SAPR definizioni e classificazioni Motivazioni e prime esperienze: il progetto FoGLIE Primi test (di volo e di modellizzazione 3D) La scelta del velivolo La scelta delle camere Analisi della qualità geometrica delle fotocamere Fotogrammetria vs Computer Vision Normativa ENAC sui SAPR Alcune realizzazioni significative

4 UAS/SAPR: definizione e classificazione UAS = Unmanned Aerial System veicolo aereo senza pilota umano a bordo e pilotato da un equipaggio che opera da una stazione remota di comando e controllo Drone ambito militare Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto (SAPR) ambito civile 2008 > 2 milioni 2010 > 6 milioni 2013 > 16 milioni

5 UAS/SAPR: classificazioni Con UAS (per applicazioni geometriche) ci si riferisce a velivoli con caratteristiche e tecnologie differenti. È stato proposto di creare uno standard di riferimento internazionale, ma continuano ad esistere diverse classificazioni: dotati di motore vs privi di motore (kite, palloni)

6 UAS/SAPR: classificazioni Con UAS (per applicazioni geometriche) ci si riferisce a velivoli con caratteristiche e tecnologie differenti. È stato proposto di creare uno standard di riferimento internazionale, ma continuano ad esistere diverse classificazioni: ad ala fissa vs a rotore

7 UAS/SAPR: classificazioni Con UAS (per applicazioni geometriche) ci si riferisce a velivoli con caratteristiche e tecnologie differenti. È stato proposto di creare uno standard di riferimento internazionale, ma continuano ad esistere diverse classificazioni: a singolo rotore vs multirotore

8 UAS/SAPR: classificazioni Con UAS (per applicazioni geometriche) ci si riferisce a velivoli con caratteristiche e tecnologie differenti. È stato proposto di creare uno standard di riferimento internazionale, ma continuano ad esistere diverse classificazioni: più leggeri dell aria vs più pesanti dell aria

9 UAS/SAPR: classificazioni Con UAS (per applicazioni geometriche) ci si riferisce a velivoli con caratteristiche e tecnologie differenti. È stato proposto di creare uno standard di riferimento internazionale, ma continuano ad esistere diverse classificazioni: con sensori integrati a basso costo vs alto costo

10 UAS/SAPR: classificazioni European Association of Unmanned Vehicles Systems (EuroUVS) scelta UAS costo, dimensioni, applicazione, sensore, payload, autonomia di volo, area da ricoprire, ecc.

11 UAS/SAPR: applicazioni civili Esecuzione di missioni "noiose, sporche e pericolose (le 3 D): usi commerciali (AMAZON Delivery)

12 UAS/SAPR: applicazioni civili Esecuzione di missioni "noiose, sporche e pericolose (le 3 D): sorveglianza (elettrodotti; ponti; video ispezione) gestione delle emergenze (grazie alla possibilità di prendere decisioni, in tempo reale, sulla base di immagini e video trasmessi alle stazioni a terra) altre applicazioni: ecologia (

13 UAS/SAPR: applicazioni civili Esecuzione di missioni "noiose, sporche e pericolose (le 3 D): gestione delle emergenze (grazie alla possibilità di prendere decisioni, in tempo reale, sulla base di immagini e video trasmessi alle stazioni a terra)

14 UAS/SAPR: applicazioni civili Esecuzione di missioni "noiose, sporche e pericolose (le 3 D): altre applicazioni: ecologia (

15 UAS/SAPR: applicazioni fotogrammetriche Applicazioni fotogrammetriche e di telerilevamento, che richiedono sistemi GPS/INS in grado di garantire una navigazione di precisione: APPLICAZIONI CIVILI: rilievi a scopi cartografici (aggiornamento di carte tecniche), ispezione di ponti e dighe, ecc. SCOPI FORESTALI: monitoraggio e determinazione della copertura vegetativa alloctona, monitoraggio incendi. BENI CULTURALI: documentazione e generazione di modelli 3D di siti archeologici ed edifici storici a partire da immagini ad alta risoluzione AGRICOLTURA DI PRECISIONE: valutazione della concentrazione di fertilizzanti (p.e. azoto), valutazione del contenuto d'acqua e dello stress derivante per le piante, applicazione di erbicidi o pesticidi a singole piante.

16 UAS/SAPR per Fotogrammetria vantaggi VS svantaggi costo di acquisto, manutenzione e d esercizio contenuto rispetto agli aerei tradizionali missioni svolte autonomamente assenza di pilota qualificato a bordo alta manovrabilità limitazione di peso e delle dimensioni del carico sensori di minor qualità motori di ridotta potenza e autonomia Rilievi in situazioni pericolose: siti di disastri naturali ed antropici Rilievi in aree inaccessibili: per operazioni a bassa quota e vicine ad oggetti Rilievi low-cost: quando una missione aerea sarebbe antieconomica Riduzione della qualità dell'immagine Minore accuratezza nella realizzazione del volo Limitazioni nell'altitudine raggiungibile e nella durata del volo

17 Tecniche di rilievo 3D a confronto (Remondino F., Nex F. - UAV for 3D mapping applications: a review)

18 MOTIVAZIONI E PRIME ESPERIENZE: IL PROGETTO FoGLIE 18 FoGLIE: Fruition of Goods Landscape in Interactive Environment Progetto finanziato da Regione Lombardia ( ) Differenti partner: 5 realtà imprenditoriali lombarde + Politecnico di Milano (DIIAR) Attività di ricerca e di sviluppo sperimentale di un prototipo SVILUPPARE una nuova guida multimediale anche con contenuti stereoscopici utente attivo INTEGRARE fruibilità e monitoraggio dei beni PARCO ADDA NORD

19 PRIME ESPERIENZE CON UAS (2011) 19 Elicotteri Helicam Contenuti e video scenici (anche in stereoscopia) Quadrielica Md-200 Immagini aeree ad alta risoluzione: RGB & NIR generazione di DSM individuazione specie arboree alloctone

20 ESPERIENZE DI MODELLIZZAZIONI 3D 20 Modellizzazione 3D da nuvole di punti fotogrammetriche Villa Castelbarco a Vaprio d Adda (MI) (2012)

21 ESPERIENZE DI MODELLIZZAZIONI 3D 21 Modellizzazione 3D da nuvole di punti fotogrammetriche (con rilievi a terra) Vellutificio Velvis (Visconti di Modrone) a Vaprio d Adda (MI) (2012)

22 ESPERIENZE DI MODELLIZZAZIONI 3D 22 Diga Poiret a Paderno d Adda (MI) (2012) Modellizzazione 3D da nuvole di punti fotogrammetriche (acquisite da aereo, da UAV e da terra)

23 PRIMO TEST RILIEVO MULTISPETTRALE (2011) 23 MD4-200 Pentax Optio A40: RGB Parco Adda Nord: Medolago (BG) Estensione: 120x100 m 2 Differenti tipi di copertura del suolo Scopo geometrico (DSM) Triangolazione aerea con set RGB Confronto con telemetria non usabile per orientamento diretto Immagini idonee per scopi di modellizzazione 3D Creazione DSM: 0,10x0,10 m 2, da editare

24 PRIMO TEST RILIEVO MULTISPETTRALE (2011) 24 MD4-200 Sigma DP1: NIR scopo radiometrico (classificazione) Ortofoto RGB & NIR: 0,05x0,05 m 2 coregistrazione Terreno Robinia Erba Ombra Olmo Carpino Cemento Ailanto 10 variabili: 4 originali + 6 derivate Classificazione speditiva unsupervised (ISOCLASS) Classificazione supervised (con training samples)

25 SCELTA DEL VELIVOLO PoliMI 25 MULTIROTORE VS ALA FISSA MULTIROTORE. ALA FISSA + Budget + Sistema aperto (camera, navigazione, ecc.) + Payload + Governo della fotocamera + Prese ravvicinate - Autonomia di volo - Addestramento al pilotaggio + Autonomia di volo + Quota di volo + Copertura fotogrammetrica + Gestione del volo - Payload - Sistema chiuso (commerciale) - Governo della fotocamera - Budget

26 VELIVOLO PoliMI WALL-P 26 Esacottero MikroKopter personalizzato Esacottero MikroKopter (RestArt) Dimensioni: f =70 cm + eliche 12 Peso al decollo: 1.2 kg + payload Alimentazione: 2 batterie al litio 4000 mah Velocità: fino a 5 m/sec Payload: fino a 500 g Sistema di navigazione: NAV Flight Control. GPS (MKGPS) LEA 4H Ublox Firmware: in costante aggiornamento

27 LA SCELTA DELLA FOTOCAMERA Il sensore deve essere scelto in funzione dello scopo dell applicazione, tenendo conto dell'uas a disposizione per trasportarlo.

28 LA SCELTA DELLA FOTOCAMERA 28 Camere amatoriali con peso e dimensioni ridotte ottimali per UAS Possibili limitazioni: Sensori più piccoli di una reflex (rapporto S/N sfavorevole) Ottiche di qualità inferiore e meno stabili Non sempre possono montare focali fisse Obiettivi talvolta retrattili Focale e distanza principale hanno valori non stabili poiché all invio del scatto si ha spesso un riallineamento (seppur minimo) delle lenti Distorsioni sulle immagini non trascurabili 17 a Conferenza ASITA: 5-7 novembre 2013 Riva del Garda (TN)

29 CAMERE PoliMI 29 Nikon 1 J1 Peso: 310 g Sensore: CMOS (3872x2592 pixel) Mirrorless Dimensione pixel: 3.5 mm Focale obiettivo: 10.5 mm Immagini: RGB Tetracam ADCLite Peso: 200 g Sensore: CMOS (2048x1536 pixel) Dimensione pixel: 2,9 mm Focale: 8.5 mm Immagini: 8 o 10 bit CIR (NIR+R+G) approssimativamente equivalenti alle bande TM2, TM3, TM4

30 30 QUALCHE CONSIDERAZIONE SULLA QUALITA DELLE CAMERE Pannello Siemens per analisi della risoluzione geometrica reale diverse aperture del diaframma a diverse distanze: 30 m e 50 m Nikon 1 30 m statico Nikon 1 50 m statico Nikon j1 30 m k = 6.3 f =10 mm Nikon j1 50 m k = 4.5 f =10 mm

31 31 QUALCHE CONSIDERAZIONE SULLA QUALITA DELLA ADClite 30 m statico 1, m dinamico 1,

32 32 QUALCHE CONSIDERAZIONE SULLA QUALITA DELLA ADClite 30 m statico 1, I risultati migliori si ottengono con otturatore parzialmente chiuso f/d = 4 30 m dinamico 1,

33 QUALCHE CONSIDERAZIONE SULLA QUALITA DELLA ADClite 33 Risoluzione geometrica effettiva: Tetracam ADCLite Caso statico: risoluzione reale ~ 80 lp/mm per immagini CIR con f/d = 4 risoluzione reale ~ 100 lp/mm per canale verde con f/d = 8 Caso dinamico: risultati confermati a meno di effetti di trascinamento Effetti di disallineamento cromatico (tra I canali R, G e NIR) Rolling shutter

34 IL PROBLEMA DEL ROLLING SHUTTER (RS) 34 È un metodo per acquisire immagini (solitamente accoppiato con sensori CMOS) basato sull esposizione non simultanea del sensore Caratteristiche di un otturatore rolling shutter: Presenza di una slitta che si muove lungo il sensore Esposizione di ogni parte del sensore per lo stesso tempo Esposizione non simultanea delle diverse zone del sensore a causa del movimento della slitta Si notano gli effetti del rolling shutter quando c è un movimento relativo non trascurabile tra camera e oggetto

35 IL PROBLEMA DEL ROLLING SHUTTER (RS) Il problema può essere risolto in 2 modi differenti : 1) modellizzando lo spostamento di ciascun pixel dell immagine in funzione della dinamica della fotocamera (e quindi dell UAS); 2) facendo assorbire gli spostamenti dei pixel da un modello noto di distorsione (dell obiettivo) x y = = D D x y r c r r c r X X 0 r21 Y Y 0 r31 Z Z0 X X r Y Y r Z Z 0 X X 0 r22 Y Y 0 r32 Z Z0 X X r Y Y r Z Z Equazioni di collinearità k (X0,Y0,Z0) Z z -c Y y f x w y p(x,y) x P(X,Y,Z) X

36 MODELLO FOTOGRAMMETRICO DI SELF-CALIBRATION 36 x = D x c N x D y = D y c N y D D x = x 0 + x(k 1 r 2 + k 2 r 4 +k 3 r 6 ) + P 1 (r 2 + 2x 2 ) + 2P 2 x y + b 1 x + b 2 y D y = y 0 + y(k 1 r 2 + k 2 r 4 +k 3 r 6 ) + P 2 (r 2 + 2y) + 2P 1 x y k 1, k 2, k 3 Coefficienti di distorsione radiale

37 MODELLO FOTOGRAMMETRICO DI SELF-CALIBRATION 37 x = D x c N x D y = D y c N y D D x = x 0 + x(k 1 r 2 + k 2 r 4 +k 3 r 6 ) + P 1 (r 2 + 2x 2 ) + 2P 2 x y + b 1 x + b 2 y D y = y 0 + y(k 1 r 2 + k 2 r 4 +k 3 r 6 ) + P 2 (r 2 + 2y) + 2P 1 x y [12:58:33] Livio Pinto: AVREI BISOGNO DI UN FAVORE...30' DI LAVORO (SPERO) MI DAI UNA MANO? P 1, P 2 Coefficienti di distorsione tangenziale

38 MODELLO FOTOGRAMMETRICO DI SELF-CALIBRATION 38 x = D x c N x D y = D y c N y D D x = x 0 + x(k 1 r 2 + k 2 r 4 +k 3 r 6 ) + P 1 (r 2 + 2x 2 ) + 2P 2 x y + b 1 x + b 2 y D y = y 0 + y(k 1 r 2 + k 2 r 4 +k 3 r 6 ) + P 2 (r 2 + 2y) + 2P 1 x y b 1 Distorsione affine: scala in x

39 MODELLO FOTOGRAMMETRICO DI SELF-CALIBRATION 39 x = D x c N x D y = D y c N y D D x = x 0 + x(k 1 r 2 + k 2 r 4 +k 3 r 6 ) + P 1 (r 2 + 2x 2 ) + 2P 2 x y + b 1 x + b 2 y D y = y 0 + y(k 1 r 2 + k 2 r 4 +k 3 r 6 ) + P 2 (r 2 + 2y) + 2P 1 x y b 2 Distorsione affine: taglio in y

40 40 EFFETTO SIMULATO DEL RS LUNGO LA DIREZIONE DI VOLO Camera: TetraCam ADCLite Camera CIR CMOS 3,2 Megapixel Focale 8,5 mm s rs = v UAS r t fin + t exp c/h ove: s rs : spostamento delle coord. Imm. a causa del RS v UAS : velocità di volo del drone r: indice che rappresenta la la riga i-esima del sensore dir. di volo

41 UN CASO REALE: MEDOLAGO 41 Fotocamera: Tetracam ADCLite 2 strisciate per un totale di 17 immagini (solo canale Green) h di volo strisciata 1: 50 m h di volo strisciata 2: 60 m Matrice di correlazione precisione Blocco Medolago di stima [mm] No self-calibr Self-calib (+K 1,K 2,P 1,P 2 ) 33.7 Self-calib (+b 1,b 2 ) 12.6 c K1 K2 K3 P1 P2 b1 b2 c 100 K K K P P b b

42 LA RESTITUZIONE DEI PRODOTTI FOTOGRAMMETRICI Le immagini acquisite da UAS devono essere orientate relativamente tra loro e nello spazio. In pratica si tratta di determinare i 6 parametri di Orientamento di ciascuna immagine (Space Resection) e le coordinate dei punti osservati. Questa operazione si basa sulla misura: 1) di punti omologhi sulle immagini (estratti automaticamente), 2) di alcuni punti di coordinate note sul terreno. Si ottengono: i parametri di orientamento esterno; la nuvola di punti che descrive in modo 3D l oggetto; le precisioni di stima.

43 COMPENSAZIONE DEL BLOCCO DI IMMAGINI (Bundle adjustment) x = D y = D x y N x c D N c D y INPUT: punti misurati sulle immagini punti d appoggio/control points Per ogni punto immagine ho 2 equazioni di collinearita Combinando tutte le equazioni di tutti i punti immagine -> sistema di equazioni non lineari da solvere (ai minimi quadrati) Linearizzazione (Taylor) => approssimazioni iniziali per le incognite Soluzione con metodo a stelle proiettive (Bundle Adjustment) -> sistema linearizzato di equazioni di collinearità -> minimizzazione delle differenze tra osservazioni e ri-proiezioni OUTPUT (incognite): coordinate oggetto dei punti immagine parametri d orientamento delle immagini (parametri aggiuntivi: calibrazione della fotocamera)

44 44 AUTOMATIZZAZIONE ESTRAZIONE DEI PUNTI OMOLOGHI Uno degli algoritmi più utilizzati si basa sull operatore di interesse SURF (Bay et al., 2006) SURF è un algoritmo robusto e flessibile che permette l estrazione di punti omologhi con diverse condizioni di illuminazione, geometrie di presa convergenti, presenza di occlusioni, rotazioni dei fotogrammi Costruzione dell'immagine integrale Ricerca dei punti di interesse Assegnazione di un orientamento x = (x, y) Calcolo del descrittore dei keypoints Indicizzazione e Matching

45 45 AUTOMATIZZAZIONE ESTRAZIONE DEI PUNTI OMOLOGHI Uno degli algoritmi più utilizzati si basa sull operatore di interesse SURF (Bay et al., 2006) SURF è un algoritmo robusto e flessibile che permette l estrazione di punti omologhi con diverse condizioni di illuminazione, geometrie di presa convergenti, presenza di occlusioni, rotazioni dei fotogrammi Costruzione dell'immagine integrale Ricerca dei punti di interesse Assegnazione di un orientamento Calcolo del descrittore dei keypoints Indicizzazione e Matching

46 46 AUTOMATIZZAZIONE ESTRAZIONE DEI PUNTI OMOLOGHI Uno degli algoritmi più utilizzati si basa sull operatore di interesse SURF (Bay et al., 2006) SURF è un algoritmo robusto e flessibile che permette l estrazione di punti omologhi con diverse condizioni di illuminazione, geometrie di presa convergenti, presenza di occlusioni, rotazioni dei fotogrammi Costruzione dell'immagine integrale Ricerca dei punti di interesse Assegnazione di un orientamento Calcolo del descrittore dei keypoints Indicizzazione e Matching

47 47 AUTOMATIZZAZIONE ESTRAZIONE DEI PUNTI OMOLOGHI Uno degli algoritmi più utilizzati si basa sull operatore di interesse SURF (Bay et al., 2006) SURF è un algoritmo robusto e flessibile che permette l estrazione di punti omologhi con diverse condizioni di illuminazione, geometrie di presa convergenti, presenza di occlusioni, rotazioni dei fotogrammi Costruzione dell'immagine integrale Ricerca dei punti di interesse Assegnazione di un orientamento Calcolo del descrittore dei keypoints Indicizzazione e Matching

48 IL SOFTWARE Structure from Motion EyeDEA Dip. DICATA Università degli Studi di Parma 48 Pre-processamento delle immagini (filtro di Wallis) Estrazione delle features (SURF) Reiezione errori di matching Post-processamento immagini (Bundle Adj.)

49 IL SOFTWARE Structure from Motion EyeDEA Dip. DICATA Università degli Studi di Parma 49 Pre-processamento delle immagini (filtro di Wallis) Estrazione delle features (SURF) Imposizione geometria epipolare Reiezione errori di matching Individuazione errori grossolani (RANSAC) Post-processamento immagini (Bundle Adj.) Vincolo trifocale e matching guidato

50 IL SOFTWARE Structure from Motion EyeDEA Dip. DICATA Università degli Studi di Parma 50 Pre-processamento delle immagini (filtro di Wallis) Estrazione delle features (SURF) Reiezione errori di matching Post-processamento immagini (Bundle Adj.)

51 PRODUZIONE DI ORTOFOTO Metodo rigoroso (indiretto): pixel ortofoto, risali sul terreno e da qui al fotogramma con le equazioni di collinearità. DSM eq. coll. X,Y Z(X,Y) x,y r,c DSM y Immagine non corretta Ortofoto: rappresentazione geometricamente corretta Ricampionamento x

52 RILIEVO DEL POLIGONO DI CISANO BERGAMASCO(BG) 52 SwingletCAM SenseFly Proprietà: Studio di Ingegneria Terradat di Paolo Dosso Canon Ixus 220HS Quota di volo = 130 m GSD = 4.5 cm 5 strisciate 49 immagini (RGB) 15 GCP presegnalizzati DIIAR, Laboratorio di Geomatica del Polo Territoriale di Como

53 TEST SUI SW FOTOGRAMMETRICI 53 SW fotogrammetrici VS SW di Computer Vision LPS sw commerciale by Erdas EyeDEA+Dense Matcher home made (Università di Parma) PhotoModeler scanner sw comm. by EOS 1) Calibrazione della camera 2) Identificazione dei punti di appoggio (GCPs) 3) Ricerca dei punti di legame (TPs) 4) Orientamento esterno 5) Realizzazione di DSM & Ortofoto Agisoft Photoscan Agisoft LLC Pix4UAV Desktop Pix4D 1) Orientamento relativo delle immagini con selfcalibration in un arbitrario SdR (grazie alla telemetria) 2) Estrazione automatica dei TPs 3) Rototraslazione del blocco nel SdR dei GCPs 4) Realizzazione di DSM & Ortofoto DIIAR, Laboratorio di Geomatica del Polo Territoriale di Como

54 54 RILIEVO DEL POLIGONO DI CISANO BERGAMASCO(BG) Software TPs generator # TPs # GCPs s 0 Theoretical Accuracy (RMS of std.dev.) of TPs Empirical accuracy (RMSE) of CPs Est Nord h Est Nord h [mm] [mm] [mm] [mm] [mm] [mm] [mm] EyeDEA Agisoft PhotoScan DIIAR, Laboratorio di Geomatica del Polo Territoriale di Como

55 55 RILIEVO DEL POLIGONO DI CISANO BERGAMASCO(BG) EyeDEA COMPLETEZZA DEI DSM DIIAR, Laboratorio di Geomatica del Polo Territoriale di Como

56 56 RILIEVO DEL POLIGONO DI CISANO BERGAMASCO(BG) QUALITA DEI DSM E DELL ORTOFOTO Agisoft Photoscan DIIAR, Laboratorio di Geomatica del Polo Territoriale di Como

57 NORMATIVA ENAC RIGUARDANTE I SAPR 57 EASA (European Aviation Safety Agency) normativa SAPR con massa > 150 Kg ENAC (Ente Nazionale Aviazione Civile) norme per i SAPR con massa < 150 Kg. Il regolamento ENAC "Mezzi Aerei a Pilotaggio Remoto" è stato emesso il 17/12/2013 e, dopo una prima proroga, è entrato nella piena operatività lo scorso 30/04/2014. Le norme regolano l'utilizzo dei SAPR, secondo percorsi autorizzativi differenti per mezzi utilizzati per scopi di lavoro aereo ("attività specializzate") o ludico/ricreativo ("aeromodellismo"). Tra le Attività specializzate vi sono numerose attività professionali o realizzate da società specializzate, p.e.: rilievi geotopocartografici, riprese cinematografiche, monitoraggio ambientale, sorveglianza e sicurezza, ispezione impianti ed infrastrutture Per i SAPR >25 Kg, percorso autorizzativo complesso, assimilabile a quello dell'omologazione degli aeromobili per i produttori di SAPR, e all'esercenza di aeromobili per lavoro aereo per gli operatori. DIIAR, Laboratorio di Geomatica del Polo Territoriale di Como

58 NORMATIVA ENAC RIGUARDANTE I SAPR 58 Nella categoria di SAPR <25 Kg, si prevedono due scenari autorizzativi: operazioni specializzate svolte in contesti operativi non critici (aree agricole e/o forestate o disabitate) cmq in spazio V70 (ad un distanza minima di 50 metri da persone ad una altezza massima di 70 metri dal suolo e ad un distanza massima orizzontale di 150 metri dal APR); operazioni specializzate svolte in contesti operativi critici (volo su infrastrutture, assembramenti di persone, zone residenziali e/o industriali). Nel primo caso occorre produrre e sottomettere ad ENAC di una documentazione (Manuale di Volo, Manuale delle Operazioni, Analisi del Rischio, ecc.) da cui si desuma la non criticità delle operazioni che si intende effettuare, in forma di una autocertificazione da parte del richiedente; ENAC si limita a prendere atto. Per operazioni specializzate in contesti operativi critici il percorso autorizzativo è più complesso ed articolato, e prevede una analisi approfondita da parte di ENAC della documentazione e successiva emissione di un Permesso di Volo. ENAC può prevedere procedure semplificate per i SAPR con massa massima al decollo minore o uguale a 2 kg. DIIAR, Laboratorio di Geomatica del Polo Territoriale di Como

59 QUALCHE REALIZZAZIONE 59

60 Modelli 3D della Cascina Linterno (MI) (2013) Rilievo della cascina Linterno per una valutazione qualitativa e quantitativa dello stato di conservazione dei tetti (1 ha) Hexakopter Mikrokopter Polimi Volo realizzato con 4 strisciate a 40 metri di quota di lunghezza 50m e interasse 15m, GSD = 1cm Cascina Linterno (Mi) Immagine campione

61 Modelli 3D della Cascina Linterno (MI) (2013) Prodotti del rilievo: Ortofoto di precisione Modello 3D delle coperture e degli edifici

62 Indagine strutturale e rilievo di ponti e viadotti (2014) Rilievo di un ponte/viadotto in località «Santa Giulia» come test per l applicazione di UAV alla verifica di ponti e viadotti (0.5 ha) Hexakopter Mikrokopter Polimi Immagine campione Santa Giulia Milano (MI)

63 Indagine strutturale e rilievo di ponti e viadotti (2014) Modello 3D e DSM superfici Prodotti del rilievo: Modello 3D del ponte DSM di spalle e superficie asfaltata Ortofoto di precisione del ponte da vista nadirale e laterale Analisi dello stato dell asfalto (tramite algoritmi di analisi di imm.) Analisi visiva dello stato conservativo della struttura

64 Calcolo di volumi di cava (Gossolengo PC) (2013) Rilievo per la misura di volumi di cava a Gossolengo. (PC) (1 ha) Hexakopter Mikrokopter Polimi Immagine campione Gossolengo (PC) Inquadramento cartografico

65 Calcolo di volumi di cava (Gossolengo PC) (2013) Modello 3D Prodotti del rilievo: Modello 3D DSM del cumulo per calcolo volumi Ortofoto Comparazione di soluzioni con SW differenti Valutazione di differenti configurazioni di appoggio

66 Rilievo RGB + NIR multitemporale aree boscate Parco Adda Nord ( ) Rilievo multispettrale-multitemporale su 10 aree al fine di valutare la presenza di specie arboree alloctone all interno del parco Adda Nord da immagini RGB+CIR (100 ha) Sensefly swinglet CAM Terradat Immagini campione Parco Adda Nord Inquadramento cartografico

67 Rilievo RGB + NIR multitemporale aree boscate Parco Adda Nord ( ) Ortofoto CIR Prodotti del rilievo: Modello 3D DSM Ortofoto Mulisensore/Multitemporali Analisi multispettrale/multitemporale per il riconoscimento automatico di specie alloctone

68 Rilievo RGB + NIR multitemporale aree boscate Parco Adda Nord ( ) Ortofoto CIR Prodotti del rilievo: Modello 3D DSM Ortofoto Mulisensore/Multitemporali Analisi multispettrale/multitemporale per il riconoscimento automatico di specie alloctone

69 Calcolo volume di coltre nevosa (In collaborazione con sez. CIMI) Rilievo multitemporale su 1 area alpina (alta Valtellina) al fine di valutare la quantità di neve caduta in un anno (per bilancio idrologico). (ca 25 ha) Sensefly swinglet CAM Terradat Rilievo estivo Immagini campione Malghera SO) Inquadramento cartografico

70 Calcolo volume di coltre nevosa (In collaborazione con sez. CIMI) Rilievo multitemporale su 1 area alpina (alta Valtellina) al fine di valutare la quantità di neve caduta in un anno (per bilancio idrologico). (ca 25 ha). Problemi di matching su neve Sensefly swinglet CAM Terradat Rilievo invernale Immagini campione Malghera SO) Inquadramento cartografico

71 Calcolo volume di coltre nevosa (In collaborazione con sez. CIMI) Prodotti del rilievo: Modelli 3D DSM estivo/invernale Ortofoto estiva/invernale Calcolo del volume della coltre nevosa come differenza dei DSM Modello 3D estivo Modello 3D invernale

72 Calcolo volume di coltre nevosa (In collaborazione con sez. CIMI)

73 Ricostruzione versante (In collaborazione con sez. Geologia e Geoscienze) 2014 Rilievo di una scarpata franosa presso le rive dell Adda in località Tirano (Valtellina) Hexakopter Mikrokopter Polimi Immagine campione Tirano Inquadramento cartografico

74 Ricostruzione versante (In collaborazione con sez. Geologia e Geoscienze) 2014 Prodotti del rilievo: Modello 3D Ortofoto del versante Calcolo delle quote delle fratture del terreno Modello 3D

75 Rilievo multispettrale della pineta di San Rossore (2013) Rilievo della pineta di Viareggio presso la riserva naturale di San Rossore per la valutazione dello stato di salute della vegetazione Autogiro Immagine campione Viareggio Inquadramento cartografico

76 Rilievo multispettrale della pineta di San Rossore (2013) Prodotti del rilievo: Ortofoto RGB + CIR Modello 3D.. Modello 3D CIR Modello 3D RGB

77 Grazie per l attenzione 77