Cos è il LiDAR? Light Detection And Ranging

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2 Cos è il LiDAR? Light Detection And Ranging Tecnica di telerilevamento sistema basato sulla misura della distanza Componenti a bordo: laser scanner: emette un impulso laser ad alta frequenza In genere il fascio è molto stretto alta risoluzione ricevitore GPS (Global Positionig System): misura la posizione dello scanner in coordinate assolute INS (Inertial System): misura l orientamento dell aereo/elicottero a terra: stazioni GPS: posizionate sui vertici della rete geodetica, per correggere la posizione dell aereo in fase di post processing dei dati

3 Cos è il LiDAR? Light Detection And Ranging Funzionamento l aereo (o l elicottero) effettua strisciate sul terreno da rilevare il laser emette l impulso in direzione ortogonale alla rotta e un sensore registra l intensità del segnale riflesso GPS e INS acquisiscono e registrano dati sulla posizione istante per istante

4 Cos è il LiDAR? Light Detection And Ranging Parametri altezza di volo h angolo di apertura γ Altezze di volo elevate Angoli di apertura ampi Pro aumento della produttività riduzione delle occlusioni Contro riduzione della densità riduzione della precisione Pro aumento della produttività Contro aumento delle occlusioni riduzione della densità riduzione della precisione

5 Cos è il LiDAR? Light Detection And Ranging La distanza laser-punto è determinata misurando il tempo trascorso fra il segnale emesso e quello riflesso d = d τ = c τ 2 τ: time of flight, tempo impiegato dal segnale per arrivare al punto e tornare indietro c: velocità della luce Condizione di non ambiguità Prima che il raggio j+1 sia emesso, tutti gli echi del raggio j devono essere tornati al sensore τ < T 2d c < 1 f f < c 2d f max = f: frequenza di emissione numero di impulsi laser emessi in un secondo T = 1 : tempo che intercorre tra due emissioni successive f c 2d

6 Cos è il LiDAR? Light Detection And Ranging Risultato Insieme di punti (nuvola di punti), a ciascuno dei quali sono associati: le coordinate geografiche (sistema WGS 84) la quota (z), noti rotta e assetto dell aereo, direzione della scansione, distanza del punto il valore dell intensità di segnale riflessa (i) Prodotti DSM, Digital Surface Model Attraverso elaborazioni di filtraggio manuale/automatico DTM, Digital Terrain Model in post-processing si estraggono i punti appartenenti al suolo curve di livello modelli di copertura vegetale/antropica del terreno Esempio di rappresentazione 3D del tratto di costa a sud della foce del fiume Savio. A) Foto aerea, B) Digital Surface Model (DSM), C) Digital Terrain Model (DTM).

7 Modelli digitali del terreno Evoluzione della rappresentazione del terreno punti quotati informazione puntuale curve di livello informazione lineare modelli digitali del terreno informazione areale e distribuita nello spazio producono una superficie continua Generazione del modello digitale del terreno acquisizione dei dati, attraverso: topografia tradizionale GPS fotogrammetria laser a scansione LiDAR digitalizzazione di carte stima dei parametri di una funzione z = f(x,y) che rappresenta la superficie a partire da un insieme discreto di dati di altezza interpolazione dei dati per assegnare un valore anche ai punti non campionati

8 Modelli digitali del terreno DTM Digital Terrain Model quota del terreno naturale privo di edifici e alberi attributi del terreno naturale (es. uso) DSM Digital surface Model altezza del "terreno" comprendente edifici e alberi attributi della superficie considerata (es. inquinante)

9 Problematiche della tecnologia LiDAR In presenza di vegetazione e altri ostacoli (edifici, auto ed elementi antropici in genere), il laser non sempre riesce a raggiungere il suolo Presenza di echi multipli quando incontra un ostacolo, il raggio laser viene diviso in più componenti che vengono riflesse in tempi diversi 3 classi di impulso first pulse, raggiunge il primo elemento riflettente disponibile last pulse, raggiunge il suolo, se possibile (ad esempio in caso di vegetazione non densa) impulsi intermedi, dovuti per lo più alla vegetazione/ostacoli intermedi Acquisizione di molteplici impulsi filtraggio e classificazione dei dati significato fisico ad ogni punto

10 Problematiche della tecnologia LiDAR Esempio La presenza di barche (a), alberi (b) e imperfezioni (c) in prossimità delle sponde di corsi d acqua dà luogo a un DTM falsato necessaria "pulizia"! Se il dato di partenza è raster, bisogna mascherare questi difetti "a mano" procedura non agevole e, in alcuni casi, poco accurata Se il dato di partenza è vettoriale è possibile risolvere tramite FILTRAGGIO

11 Filtraggio in GRASS Tre comandi a cascata, specifici per dati LiDAR, disponibili nelle attuali versioni di GRASS, sviluppati dal Laboratorio di Geodesia del Politecnico di Milano: V.LIDAR.EDGEDETECTION V.LIDAR.GROWING V.LIDAR.CORRECTION Autori Classificazione in 4 categorie: Terrain single pulse Terrain double pulse Object single pulse Object double pulse Versione originaria (GRASS 5.4): Maria Antonia Brovelli, Massimiliano Cannata, Ulisse Longoni, Mirko Reguzzoni Versioni successive (GRASS 6.X): Roberto Antolin, Gonzalo Moreno

12 Procedura in GRASS 1. v.in.ascii importazione del dato 2. g.region impostazione della regione computazionale estensione del dato 3. (v.outlier) eventuale pre-filtraggio 4. v.lidar.edgedetection 5. v.lidar.growing seguiti da v.build per interrogare le mappe risultanti 6. v.lidar.correction 7. v.surf.bspline bilineare sui punti del terreno per ottenere il DTM bicubica sui punti classificati per ottenere il DSM Estensione: zona del Magra, parte relativa alla Toscana Dimensione cella in metri: 1 x 1 Provenienza dato: Ministero Ambiente Datazione: anno 2008 Sistema di Riferimento: EPSG:3003 (Gauss Boaga)

13 Avviare GRASS

14 v.in.ascii v.in.ascii -z input=c:\users\ilaria\desktop\materiale LIDAR\punti_lidar.txt output=punti z=3

15 g.region g.region

16 d.vect d.vect

17 v.lidar.edgedetection (1) Consente di rilevare i bordi delle superfici degli oggetti Cambiamento significativo nel valore di altezza corrispondente a un piccolo spostamento nel piano Descrizione spline bilineare con regolarizzazione di Tychonov minimizzazione del gradiente spline il più possibile vicino ai punti osservati spline bicubica con regolarizzazione di Tychonov minimizzazione della curvatura per ogni punto si calcola la direzione del vettore del bordo, il valore del gradiente (G) e si ricava il residuo (R) tra valore interpolato e valore osservato si definiscono due valori di soglia: tgh e tgl se G >= tgh & R >= 0 oppure se G >= tgl & R >= 0 & i due punti contigui sulla direzione del vettore del massimo gradiente hanno la stressa direzione del vettore del bordo di P & G > tgh per almeno 2 degli otto punti attorno a P EDGE Altrimenti NON EDGE

18 v.lidar.edgedetection (2) v.lidar.edgedetection input=name output=name see=float sen=float lambda_g=float tgh=float tgl=float theta_g=float lambda_r=float input=name Nome della mappa vettoriale di input output=name Nome della mappa vettoriale di output see=float Passo della spline in direzione est (default: 4) sen=float Passo della spline in direzione nord (default: 4) lambda_g=float Peso per la valutazione del gradiente (default: 0.01) tgh=float Valore di soglia superiore (default: 6) tgl=float Valore di soglia inferiore (default: 3) theta_g=float Range dell angolo per la valutazione della direzione del vettore (default: 0.26) lambda_r=float Peso per la valutazione dei residui (default: 2) Risultato EDGE layer 1, category 2 NON EDGE layer 1, category 1

19 v.lidar.edgedetection (3) v.lidar.edgedetection input=name output=name see=float sen=float lambda_g=float tgh=float tgl=float theta_g=float lambda_r=float

20 v.build v.build

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22 v.lidar.growing (1) Riempie i bordi precedentemente ottenuti. Ipotesi: la parte interna di un oggetto ha generalmente altezza maggiore rispetto al bordo relativo. Descrizione Differenza tra primo e ultimo impulso maggiore del valore di soglia tj per l intorno di ogni punto si valuta se esso contiene un punto a doppio impulso a partire da celle classificate come EDGE a singolo impulso, si selezionano tutte le celle collegate si applica l algoritmo convex hull (involucro convesso) si calcola la media delle altezze delle celle selezionate (H) i punti interni al convex hull sono classificati come OBJECT se l altezza h >= H usando H, si definisce la risoluzione td pari al minimo della densità dei punti si valuta per ogni cella la presenza di punti a doppio impulso

23 v.lidar.growing (2) v.lidar.growing input=name output=name first=name tj=float td=float input=name Nome della mappa vettoriale di input (output di v.lidar.edgedetection) output=name Nome della mappa vettoriale di output first=name Nome della mappa vettoriale di primo impulso tj=float Valore di soglia per classificazione singolo/doppio impulso (default: 0.2) td=float Valore di soglia per la risoluzione delle celle rasterizzate (default: 0.6) Risultato TERRAIN SINGLE PULSE layer 2, category 1 TERRAIN DOUBLE PULSE layer 2, category 2 vegetazione bassa OBJECT SINGLE PULSE layer 2, category 3 vegetazione alta OBJECT DOUBLE PULSE layer 2, category 4

24 v.lidar.growing (3) v.lidar.growing input=name output=name first=name tj=float td=float

25 v.build v.build

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27 v.lidar.correction (1) Corregge le imprecisioni residue di v.lidar.growing Il comando può essere iterato Descrizione spline bilineare regolarizzata con parametro di Tychonov (λc) sui punti classificati come TERRAIN SINGLE PULSE calcolo dei residui (R) tra i valori osservati (output di v.lidar.growing) e valore interpolato i residui (R) sono confrontati con due valori di soglia (tc e Tc) che permettono la riclassificazione Se Se TERRAIN SINGLE PULSE TERRAIN DOUBLE PULSE OBJECT SINGLE PULSE OBJECT DOUBLE PULSE & & R > Tc R < tc OBJECT SINGLE PULSE OBJECT DOUBLE PULSE TERRAIN SINGLE PULSE TERRAIN DOUBLE PULSE

28 v.lidar.correction (2) v.lidar.correction input=name output=name terrain=name sce=float scn=float lambda_c=float tch=float tcl=float input=name Nome della mappa di input (output di v.lidar.growing) output=name Nome della mappa di output terrain=name Nome della mappa contenente solo i punti classificati come TERRAIN sce=float Passo della spline in direzione est (default: 25) scn=float Passo della spline in direzione nord (default: 25) lambda_c=float Peso per la valutazione della riclassificazione (default: 1) tch=float Valore di soglia superiore per la riclassificazione di TERRAIN (default: 2) tcl=float Valore di soglia inferiore per la riclassificazione di OBJECT (default: 1) Doppio output Risultato TERRAIN SINGLE PULSE layer 2, category 1 TERRAIN DOUBLE PULSE layer 2, category 2 (vegetazione bassa) OBJECT SINGLE PULSE layer 2, category 3 (vegetazione alta) OBJECT DOUBLE PULSE layer 2, category 4

29 v.lidar.correction (3) v.lidar.correction input=name output=name terrain=name sce=float scn=float lambda_c=float tch=float tcl=float

30 v.build v.build

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32 v.surf.bspline Interpolazione del DSM v.surf.bspline raster=dsm method=bicubic

33 v.surf.bspline Interpolazione del DSM

34 v.surf.bspline Interpolazione del DTM v.surf.bspline raster=dtm method=bilinear

35 v.surf.bspline Interpolazione del DTM