GENERAZIONE AUTOMATICA DI MODELLI DI EDIFICI CON DATI LASER SCANNING AEREO

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "GENERAZIONE AUTOMATICA DI MODELLI DI EDIFICI CON DATI LASER SCANNING AEREO"

Transcript

1 GENERAZIONE AUTOMATICA DI MODELLI DI EDIFICI CON DATI LASER SCANNING AEREO Sebastiano Ackermann Dipartimento di Scienze Applicate, Università degli Studi di Napoli Parthenope Centro Direzionale, Isola C Napoli - Tel. 081/ Fax 081/ KEY WORDS: Modellazione 3D, Lidar, TIN, Region Growing. ABSTRACT: Gli strumenti laser scanner aerei attualmente disponibili consentono la registrazione di milioni di punti in pochi secondi e di georiferire spazialmente la nuvola di punti acquisita grazie all affiancamento di strumenti per il posizionamento (strumenti GNSS) e l assetto (sensori IMU) di elevata precisione: questa tecnica di rilievo, ai fini della produzione di modelli digitali 3D, è ad oggi la più diffusa nel settore topografico insieme a quella fotogrammetrica. Tuttavia l ingente quantità di dati da trattare ha dato vita, negli ultimi tempi, a progetti di ricerca mirati all implementazione di algoritmi per l estrazione automatica di informazioni semantiche e geometriche da dati laser (estrazione di DTM, object detection, modellazione 3D di edifici). La modellazione 3D di edifici in particolare viene oggi considerata di enorme utilità in molti campi: catasto, turismo virtuale, pianificazione urbana, gestione emergenze per calamità naturali, progettazioni reti di telecomunicazione, e più di recente per i sistemi di navigazione 3D per auto. Le rappresentazioni 3D sono certamente più intuitive e dettagliate rispetto alle tradizionali mappe 2D: queste ultime richiedono, per esempio, la necessità di saper interpretare la legenda e le possibili analisi qualitative/quantitative degli oggetti rappresentati (edifici ad esempio) sono assai limitate. I modelli digitali non incorrono in simili problematiche poiché essi sono molto più simili al mondo che ci circonda, di conseguenza la loro interpretazione è più immediata; inoltre la memorizzazione in formato digitale dei dati rende possibile l aggiornamento degli stessi in maniera veloce e semplice, così come rende possibile la loro fruibilità da parte di tutto il mondo grazie alla rete internet, sia per scopi puramente informativi (es: GoogleEarth ) sia per scopi più professionali. Il lavoro di ricerca del dottorato è stato incentrato sullo sviluppo di algoritmi in grado di estrarre modelli 3D di edifici partendo da dati ALS (Airborne Laser Scanner); l obiettivo principale della ricerca è stato quello di creare un metodo in grado di poter estrarre tetti di edifici e che si adattasse alle loro diverse geometrie, puntando in particolar modo sull automatismo del metodo stesso. Dopo un excursus sul metodo proposto assieme a dei riferimenti sullo stato dell arte sulla segmentazione e sulle tecniche di estrazione automatica delle linee di contorno degli edifici, saranno presentati alcuni risultati dell algoritmo su diversi set di dati relativi a diverse configurazioni urbane e a differenti risoluzioni. 1. INTRODUZIONE Per modellazione 3d del territorio si intende fondamentalmente la generazione di modelli digitali tridimensionali del terreno e/o delle sue sovrastrutture, siano esse antropiche (edifici, ponti, strade, ecc.) o naturali (vegetazione). Sebbene tali modelli vengano principalmente realizzati a scopo cartografico, essi dispongono oggi di un bacino di utenza molto vasto che opera sia per scopi prettamente tecnici (pianificazioni reti di telecomunicazione, piani di evacuazione, piani regolatori, abusivismo edilizio, ecc.), in cui precisione e accuratezza del modello sono variabili imprescindibili, sia per scopi ludici o culturali (videogiochi, turismo virtuale, cinema 3d, ecc.) in cui si punta più all estetica del modello. In tali contesti, la disponibilità di DTM (modelli digitali del terreno) o di DSM (modelli digitali di superficie), unitamente a database georiferiti nei quali sono raccolte informazioni addizionali, consente di effettuare analisi spaziali del territorio più agevolmente e dettagliatamente di quanto non si riesca a fare utilizzando una rappresentazione bidimensionale tradizionale su supporto cartaceo o digitale vettoriale. L hardware e i software di cui si dispone oggi consentono la fruibilità di tali prodotti anche da parte di utenti non necessariamente esperti del settore. Se fino ad un decennio fa si disponeva di soluzioni limitate (sia hardware che software) per generare DTM e le risoluzioni di questi erano mediamente dell ordine dei 10 metri e più, le innovazioni più recenti hanno consentito di incrementare sensibilmente i livelli di dettaglio raggiungibili, il che significa una maggior quantità di dettagli rilevati, grazie all uso di strumentazioni sempre più performanti e di nuovi algoritmi e software per l elaborazione dei dati. L acquisizione dei dati inerenti il territorio, con dettagli e densità di campionamento che possono variare a seconda delle esigenze del committente, viene prevalentemente eseguita dall alto su piattaforme di vario tipo (satellite, aereo, elicottero UAV (Unmanned Aerial Vehicle)); questi dati sono sempre più spesso integrati con rilievi eseguiti da terra che contribuiscono ad aumentarne il dettaglio per quelle zone difficili da ricoprire con rilievi nadirali (per esempio mediante l uso di strumenti MMS - Mobile Mapping Systems). Il laser scanner in particolare è oggi uno strumento di rilievo usato intensivamente ed apprezzato in ambito topografico e cartografico, grazie anche ad alcune peculiarità che lo caratterizzano, quali la possibilità di ottenere direttamente la nuvola di punti 3d e di rilevare punti sul terreno anche in presenza di vegetazione. Tale strumento ha suscitato grande interesse da parte di enti di ricerca e aziende che operano nel 3d building modelling o, più in generale, nel 3d city modelling (rappresentazioni digitali 3d di centri urbani composti da terreno, edifici ed altre strutture antropiche, oltre che da vegetazione). La notevole quantità di dati campionati necessita tuttavia di una ingente attività di post-processing per poter rendere il modello finale fruibile: questo ha spinto molti gruppi di ricerca ad implementare algoritmi che fossero in grado di individuare e modellare, con metodi automatici o

2 semiautomatici, elementi specifici del territorio, prevalentemente edifici. Sebbene siano numerosi i metodi con approccio automatico ad oggi implementati, non si può affermare di poter contare su metodologie totalmente automatiche e affidabili, per cui l editing manuale è in molti casi ancora necessario, specie per edifici caratterizzati da forme complesse presenti nell architettura contemporanea. La ricerca su tali problematiche è quindi una sfida ancora aperta in quanto non esiste l algoritmo ideale, e una possibile direzione da perseguire, secondo l autore, potrebbe essere un affiancamento delle tecniche di modellazione attualmente impiegate nella geomatica a quei settori scientifici impegnati su temi più strettamente informatici, quali l intelligenza artificiale e le reti neurali di calcolatori. Il metodo presentato vuole essere un tentativo di approccio alla modellazione completamente automatica dei tetti; si compone di varie fasi che verranno di seguito dettagliatamente descritte. 2. PROCEDURE GENERALI PER IL 3D BUILDING MODELLING Le procedure attualmente utilizzate che portano dal dato iniziale alla generazione dei modelli finali non seguono standard prefissati e la ricerca del metodo più valido è una sfida ancora aperta; ciononostante dalla letteratura sull argomento si può apprendere che gli step che portano dal dato iniziale al modello digitale sono più o meno definiti: partendo dalla segmentazione per l identificazione dei piani falda si passa all estrazione delle linee fondamentali mediante intersezione, e infine si ricostruisce la geometria del modello. Per ognuno di questi passaggi tuttavia, sono diverse le strategie (algoritmi) adottate. Un confronto tra alcuni metodi per la ricostruzione automatica di edifici da lidar, fotogrammetria o dati ibridi, viene riportato in (Kaartinen, et al., 2005), in cui emerge che le procedure automatiche vengono applicate maggiormente nel trattamento dei dati laser piuttosto che in quelli fotogrammetrici; se tuttavia il laser ha dimostrato dei risultati migliori nella definizione dei piani che compongono il tetto di un edificio (mediante algoritmi di segmentazione), l utilizzo di immagini ha evidenziato una resa migliore per l identificazione delle linee di contorno del tetto: questo tuttavia non vale in senso assoluto, dato che un tetto non è sempre distinguibile dall ambiente circostante senza l informazione aggiuntiva della quota. L attuale obiettivo dei gruppi di ricerca impegnati nel settore del 3d building modelling è quindi l identificazione delle linee di gronda e dei gaps tra falde dai dati lidar. blocchi di edifici sulla nuvola di punti. Le fasi successive comprendono i seguenti punti: - segmentazione applicata ai singoli edifici e/o blocchi di edifici che consiste nell identificare i punti appartenenti a piani; - generazione delle linee di colmo, compluvio e displuvio mediante intersezione di piani che fanno parte del singolo edificio; - determinazione delle linee di contorno esterne del tetto e delle sue appendici (come gli abbaini), così da ottenere il modello finale del tetto. Va tuttavia puntualizzato che la creazione di una pipeline universale applicata a set di dati relativi a zone estese risente di alcune limitazioni: i dati laser infatti, per come è concepito il sistema di acquisizione lidar, hanno una densità variabile anche tra due distinte falde di un singolo tetto, differenza che può comportare inevitabilmente risultati diversi utilizzando valori costanti dei parametri di lavoro per tutto il set di dati esaminato. Una strada percorribile per ottimizzare la scelta dei valori dei parametri potrebbe essere l impiego di un metodo a soglie variabili che vengano scelte automaticamente in funzione della disposizione dei punti (densità, omogeneità in x,y), un tema di ricerca, quest ultimo, sicuramente perseguibile nel futuro della ricerca in questo settore. 4.1 Stato dell arte 4. SEGMENTAZIONE Sulla segmentazione di dati laser, la letteratura evidenzia la presenza di diversi approcci perseguiti, classificabili in base alla modalità di utilizzo dei dati: segmentazione diretta sui dati o segmentazione su dati ricampionati. (Rottensteiner and Briese, 2002) e (Forlani, et al., 2003) propongono un metodo di segmentazione incentrato sul ricampionamento dei dati e la generazione di immagini la cui intensità è la codifica della quota: tale approccio, oltre a comportare una ovvia degradazione dei dati, implica che le successive elaborazioni vengano eseguite secondo algoritmi inerenti l analisi di immagini. (Gorte, 2002) applica invece la triangolazione di Delaunay sui dati originali e successivamente una segmentazione di tipo iterativo sui triangoli per identificare i piani del tetto. La strategia dei triangoli, utilizzata anche nel metodo qui proposto, ha il vantaggio di mettere in relazione tra loro i punti nella maniera più semplice possibile e di non degradare i dati. 3. INTRODUZIONE AL METODO IMPLEMENTATO L algoritmo implementato persegue una linea di automatismo per l intero processo di modellazione. L intervento dell operatore viene quindi richiesto esclusivamente per la scelta delle soglie dei vari parametri coinvolti e per la valutazione del risultato ad ogni passo del flusso di lavoro. L intero algoritmo, sviluppato in ambiente MATLAB, utilizza come dati di input punti laser già filtrati, (appartenenti o non appartenenti al terreno). Il filtraggio viene eseguito mediante un software sperimentale denominato LAIM che si basa su un algoritmo denominato PBTIN (Prismatic Buffered TIN) (Menna and Troisi, 2007), una variante del metodo di filtraggio introdotto da (Axelsson, 1998). I successivi passaggi sono invece il fulcro della ricerca qui presentata: una prima fase riguarda una classificazione dei punti (mediante un analisi di prossimità) mirata all identificazione di singoli edifici o di Figura 1. Esempio di TIN affetto da disturbo (a destra) una volta applicato ai dati laser rilevati (a sinistra e al centro) L approccio del TIN per relazionare i punti vicini, che più si presta per la generazione di modelli 2.5D, comporta dei problemi non trascurabili quando si ha a che fare con dati lidar che sono di natura 3D, problemi che possono generare errori in fase di segmentazione (Figura 1) e che si accentuano notevolmente con la densità di punti. In Figura 2 (a sinistra) un caso reale in cui i punti su di un tetto sporgono rispetto a quelli sul terreno: una volta applicati i filtri per l eliminazione dei triangoli ad elevata pendenza non facenti parte del tetto, si ottiene il risultato a destra in cui è evidente la perdita di

3 triangoli in prossimità della linea di gronda, perdita che comporterà inevitabilmente un errore sul modello finale ed in particolare per la falda coinvolta. vari punti della nuvola sono successivamente raggruppate in un numero di classi inferiori, verificando la presenza o meno di punti condivisi tra le stesse. Figura 2. Dati laser con presenza di sovrapposizioni (a sinistra), risultato una volta eliminati dal TIN i triangoli ad elevata pendenza (a destra) (Vosselman and Dijkman, 2001) hanno sviluppato invece un metodo di segmentazione diretta sui dati raw. Il metodo si basa sulla trasformata di Hough applicata allo spazio 3d identificando piani e classificando di conseguenza i punti laser prossimi a tali piani mediante delle soglie di tolleranza. 4.2 Classificazione per vicinanza Il metodo inizialmente implementato durante la ricerca prevedeva l uso del TIN applicato sull intero set di dati, un successivo sfoltimento per isolare i triangoli di interesse (quelli cioè relativi alle falde) mediante dei filtri applicati ai singoli triangoli ed infine una procedura di analisi statistica per identificare i piani falda (Ackermann, et al., 2007). Figura 4. Classificazione dei tetti eseguita sui dati laser La scelta di diversificare le soglie in base a due direzioni è stata presa per sfavorire i collegamenti tra punti molto distanti in quota e favorire invece quelli tra punti con quota simile. Il risultato che ne consegue applicando questo metodo a un dataset di punti laser è mostrato in Figura 4, in cui si nota la corretta separazione in classi dei diversi tetti presenti; il dataset viene poi sfoltito eliminando le classi con punti a maggioranza ground e/o con un numero esiguo di punti. Per ogni classe di punti rimasti dopo il raggruppamento per vicinanza è stato generato un TIN. I singoli blocchi di tetti, così separati, possono essere assimilati, senza commettere errori significativi, alla condizione di superficie 2.5D: risulta necessario però rifinire il singolo TIN poiché il suo poligono esterno è sempre una figura convessa (Figura 5). Tale rifinitura è stata eseguita mediante l applicazione di un filtro sulla lunghezza dei lati dei triangoli del TIN Figura 3. Raggruppamento per vicinanza usando l ellissoide di rotazione. I punti in verde ricadono all interno, quindi verranno connessi all i-esimo punto, il centro dell ellissoide Per ovviare al problema del TIN descritto nel precedente paragrafo, cercando nel contempo di non rinunciare alla semplicità delle connessioni tra punti resa possibile con la triangolazione di Delaunay, è stato implementato un algoritmo di tipo neighbouring in grado di verificare le mutue distanze tra i punti e raggrupparli così in classi secondo una soglia di vicinanza. Lo scopo di tale procedura è quello di identificare e separare, in prima battuta, gruppi di punti relativi al tetto di un singolo edificio o di un blocco di edifici contigui. Il controllo sulla vicinanza dei punti viene eseguito utilizzando un ellissoide di rotazione centrato nell i-esimo punto della nuvola ed assi paralleli agli assi del sistema di coordinate X,Y,Z: le due dimensioni dell ellissoide (asse maggiore e minore) possono essere impostate dall utente. I punti che ricadranno all interno dell ellissoide (Figura 3), verranno connessi con l i-esimo punto esaminato. Le diverse classi ottenute centrando l ellissoide nei Figura 5. I triangoli marcati in rosso sono eliminati dal TIN relativo al tetto in esame. Come si può notare dalla successiva Figura 6, non sono presenti i problemi di perdita di dati nella zona di sovrapposizione evidenziata dai due segmenti verticali.

4 Figura 6. Risultato ottenuto dopo l applicazione del TIN locale 4.3 Identificazione falde L algoritmo di segmentazione implementato usa la tecnica del region-growing. Il metodo richiede una prima individuazione dei triangoli seme da cui partire per la determinazione della singola falda. L identificazione avviene partendo dal primo triangolo disponibile nella lista in cui essi sono registrati; ad esso vengono aggiunti i tre triangoli connessi (quindi adiacenti con un lato in comune) denominati triangoli adiacenti di I ordine (Figura 7): così facendo si arriva ad ottenere fino ad un numero massimo di 6 vertici. Una volta determinati i triangoli seme, l algoritmo prosegue nel processo di segmentazione con l operazione di region-growing per identificare le singole falde degli edifici. La procedura consiste nel generare un piano minimi quadrati con i punti dei triangoli seme, aggregare ai suddetti triangoli quelli immediatamente adiacenti e verificare la distanza dei nuovi vertici dal piano minimi quadrati rispetto ad una soglia prestabilita dall utente: i triangoli i cui vertici rispettano la tolleranza, assumono la classe dei triangoli seme e il piano minimi quadrati viene ricalcolato. La procedura viene reiterata fino a quando non saranno più disponibili triangoli da esaminare, determinando così, in prima battuta, il segmento (falda) cercato (Figura 8). La medesima procedura di ricerca triangoli seme ed identificazione falda viene eseguita nuovamente sui triangoli restanti (cioè non ancora classificati) del generico TIN per individuare ulteriori falde. Non è da escludere però la possibilità che i triangoli assegnati alla classe della generica falda identificata possano essere assegnabili ad ulteriori falde. Una tale condizione di incertezza è risultata molto frequente in presenza di falde adiacenti con aspect e pendenza molto simili (Figura 9). Per eliminare questa condizione di indeterminazione si è quindi pensato di generare un piano ai minimi quadrati considerando i punti del triangolo candidato unitamente a quelli adiacenti del I ordine: il piano così individuato, confrontato con quelli delle due falde, permette di effettuare l assegnazione più probabile. Figura 7. Principio grafico del concetto di ordine di adiacenza La procedura viene reiterata aggiungendo i triangoli di II ordine e così via, fino ad ottenere il numero minimo di punti desiderati. In base al valore dello scarto quadratico medio delle distanze dei punti dal relativo piano minimi quadrati si stabilisce se i triangoli possono essere considerati seme. Tale processo è necessario al fine di far partire l algoritmo di region-growing da una condizione ottimale. Figura 9. Due edifici collegati che presentano un aspect simile e pendenze differenti su due falde 4.4 Raggruppamento falde Il metodo di individuazione delle falde sin qui descritto porta ad un risultato non ancora ottimale; osservando infatti i risultati riportati in Figura 10, si può notare come i segmenti principali siano stati correttamente individuati, ma nel contempo è evidente la presenza di alcune disomogeneità, seppur circoscritte in determinate zone. Questo tipo di problema è imputabile alla precisione del dato stesso, cioè al rumore che presenta la nuvola di punti. Prendendo in esame la Figura 10 si può notare come il risultato della segmentazione (a sinistra) venga smentito dall ortofoto (a destra), in quanto si è in presenza di sovrasegmentazione. Figura 8. Sequenza dell algoritmo di region-growing per una singola falda.

5 Durante la fase di segmentazione sono stati spesso esaminati tetti con sovrastrutture (comignoli) ai bordi (Figura 12); i punti relativi a tali oggetti non sono di interesse e di conseguenza è d uso escluderli dalle successive fasi di elaborazione Tuttavia, la posizione ai bordi del tetto è una condizione critica: cancellando questi punti, inevitabilmente si avranno dei vuoti nella falda che conducono ad un profilo errato (Figura 13). Figura 10. Sovrasegmentazione di una falda (a sinistra) e confronto con ortofoto (a destra) Figura 13. Buchi e irregolarità visibili sulle falde dopo l eliminazione dei punti relativi a sovrastrutture Figura 11. Confronto prima/dopo nell applicazione delle procedure di raggruppamento Per ovviare al problema, sono state implementate una serie di procedure per il raggruppamento dei diversi segmenti di un tetto in funzione dell orientamento relativo e posizione reciproca dei piani. L applicazione di tali procedure con una oculata scelta delle soglie conduce alla risoluzione dell inconveniente (Figura 11). Dai test effettuati è stato verificato che i valori ottimali da applicare alle due soglie sono di 4 5 per la differenza angolare (orientamento relativo) e di cm per la distanza reciproca. Si è quindi pensato di riutilizzare questi punti eliminati nella prima fase del processo di segmentazione. La procedura implementata controlla inizialmente la presenza di una connessione tra i punti eliminati con quelli delle falde; successivamente verifica che il generico punto in esame ricada all interno del poligono convesso che racchiude al suo interno la falda (controllo planimetrico). Qualora entrambe le condizioni vengano soddisfatte, il punto viene assegnato alla falda in esame, assegnando la quota sul piano immediatamente sottostante. Il processo dovrà essere reiterato fino a non trovare più alcun punto che soddisfi le condizioni precedenti. 4.5 Riutilizzo punti esclusi La procedura di estrazione automatica del profilo esterno finale (quindi totalmente rifinito) passa in genere per una fase di estrazione e regolarizzazione intermedia del profilo grezzo estratto con tecniche differenti. Figura 14. Conformazione delle falde prima (a sinistra) e dopo (a destra) la procedura di recupero dei punti sovrapposti 5. ESTRAZIONE DI NODI E LINEE CARATTERISTICI DEL TETTO Figura 12. Esempio di tetto con sovrastrutture all altezza dei bordi Per linee caratteristiche di un tetto si intendono linee di compluvio, displuvio e di colmo, ovvero quelle linee che delimitano tra di loro i piani falda; i nodi sono invece i punti di congiunzione tra le varie linee estratte. La procedura implementata stabilisce inizialmente, per ogni singolo tetto estratto in fase di segmentazione, le relazioni topologiche tra le singole falde: secondo il metodo proposto, una falda si dice connessa ad un altra soltanto quando esse presentano più punti in comune. La conoscenza di tali relazioni si rende necessaria per stabilire quali piani debbano essere intersecati tra loro. Il procedimento di estrazione delle linee e dei nodi è suddiviso in tre fasi: - identificazione dei nodi caratteristici mediante intersezione di triplette di piani-falda; - estrazione delle linee fondamentali con relativi punti di delimitazione dall intersezione di coppie di piani-falda; - collegamenti tra linee e nodi complanari.

6 Sulla base delle relazioni topologiche prima trovate, vengono calcolati i nodi intersecando triplette di falde (Figura 15); tali nodi verranno di seguito chiamati punti di 1 livello. Le stesse relazioni topologiche consentono di stabilire se e quali coppie di piani debbano essere intersecate per il calcolo delle linee fondamentali. I vertici di inizio e fine del segmento, denominati vertici di 2 livello, vengono posizionati nella zona della retta in cui sono presenti punti di entrambe le falde. Il principio con cui vengono determinati i punti di 2 livello è schematizzato in Figura 16. Con l ultima fase, in cui si creano i collegamenti tra i nodi e le linee, si perviene al risultato di Figura 17 Figura 18. Applicazione dell algoritmo α-shape Ciascuna frontiera è quindi sottoposta ad un ulteriore modifica: i vari segmenti trovati con le intersezioni delle falde vengono, infatti, utilizzati per sostituire localmente i profili delle falde. Il risultato dell applicazione di questo metodo è mostrato in Figura 19. Figura 15. Estrazione punti di 1 livello Figura 16. Esempi di definizione dei segmenti con intersezione tra falde e dei punti di 2 livello Figura 17. Ottimizzazione segmenti di intersezione tra falde 6. GENERAZIONE DEI PROFILI DELLE FALDE Sebbene il profilo esterno delle falde venga inizialmente estratto utilizzando i lati liberi del TIN, questo non potrà essere adoperato direttamente in quanto presenta delle irregolarità pronunciate; è quindi opportuno cercare ulteriori metodi per la definizione di tali profili. Il metodo scelto è l algoritmo α-shape che, a partire da una nuvola di punti irregolare, è in grado di estrarne le frontiere in funzione di un parametro α che va scelto opportunamente in base alla densità dei punti. Applicando l algoritmo ai punti delle falde, si ottengono dei profili più regolari, agevolando così i successivi step della modellazione. Un esempio applicativo è visibile in Figura 18. Figura 19. Risultato dopo l inserimento dei segmenti caratteristici del tetto Se le linee caratteristiche di un tetto possono essere determinate con definizione adeguata (Kaartinen, et al., 2005), lo stesso non si può dire per ciò che riguarda le linee di gronda. Il punto cruciale nella modellazione 3d di edifici rimane, infatti, l identificazione dei profili esterni delle falde. La scelta di non utilizzare, almeno fino a questo punto, un approccio che elaborasse il risultato in base alla conformazione dell intero tetto, è stata indotta dalla volontà di individuare tetti più o meno complessi senza utilizzare forme di tetti prestabilite. Lo step iniziale per l individuazione delle linee di gronda è lo studio della conformazione dei tratti di frontiere non regolarizzate con i metodi finora descritti: la procedura mira quindi all individuazione dei nodi fondamentali della frontiera esterna, punti in cui la frontiera cambia sostanzialmente direzione. A tale scopo sono state messe a punto due strategie di lavoro: una prima basata sull algoritmo RANSAC (RANdom SAmple Consensus) (Fischler and Bolles, 1981), ed una seconda basata su una versione modificata del metodo SLEEVE- FITTING (Lach and Kerekes, 2008; Zhao and Saalfeld, 1997). L algoritmo RANSAC è un algoritmo di tipo iterativo particolarmente efficace, in grado di stimare i parametri di un modello matematico in presenza di un set di osservazioni in cui sono presenti outliers. È un metodo di tipo non-deterministico, ragion per cui è in grado di fornire un risultato attendibile solo con una certa probabilità, probabilità che aumenta con il numero di prove (iterazioni). Il principio di funzionamento dell algoritmo parte dall ipotesi che un set di dati sia costituito da inliers, la cui distribuzione è tale da poter essere descritta mediante un modello matematico (una retta, un piano, ecc.), e da outliers che non si adattano al modello. La peculiarità del RANSAC sta nella capacità di riuscire ad individuare i parametri del modello escludendo gli outliers durante il calcolo. Se ad esempio si applicasse il metodo ai minimi quadrati per trovare la retta che approssimi al meglio un set di dati bidimensionali, si otterrebbe un risultato fortemente influenzato dalla presenza di un certo numero di outliers. Il RANSAC, al contrario, è in grado di escludere con maggiore accuratezza gli outliers e di generare una retta che approssimi unicamente i punti inliers.

7 La Figura 20 riporta un esempio grafico sull applicazione del RANSAC: a partire da un set di punti l algoritmo è in grado di identificare gli inliers che saranno approssimati da una retta (il modello matematico del caso in esame). un metodo deterministico presentato per la prima volta da (Zhao and Saalfeld, 1997) e ripreso in seguito con qualche modifica da (Lach and Kerekes, 2008). Figura 20. Principio grafico del funzionamento dell algoritmo RANSAC applicato al modello matematico della retta (Wikipedia) L algoritmo RANSAC viene utilizzato in questo lavoro per l ottimizzazione della parte esterna di frontiera delle falde che, seppure smussate mediante l α-shape, non sono ottimizzate al punto tale da ridurre al minimo il numero di punti necessari per rappresentarle. La frontiera esterna di una falda, in generale non può essere approssimata con un solo tratto di retta. Considerando ad esempio un tetto a spiovente a due falde rettangolari, la linea di colmo si può ottenere mediante l intersezione delle due falde, ma ogni falda dovrà essere rappresentata, nel modello finale, da una polilinea chiusa di quattro lati: ciò implica che dovranno essere identificati ulteriori tre lati dalla frontiera esterna. Nel metodo proposto, l ottimizzazione delle frontiere mediante il RANSAC diviene possibile applicando l algoritmo secondo una determinata procedura. Esso viene applicato inizialmente ai punti relativi ai tratti di frontiera non ancora regolarizzati, identificando degli inliers per il singolo tratto in esame. L algoritmo viene quindi eseguito nuovamente, sugli outliers dell iterazione precedente. Le iterazioni terminano allorquando gli outliers rimasti siano un numero talmente esiguo da non poter essere più utili per l estrazione di ulteriori informazioni. Si perviene così all identificazione dei vari tratti di retta che compongono la frontiera della falda. I test eseguiti hanno evidenziato l efficacia dell algoritmo per l identificazione di lunghi tratti di frontiera e nel contempo dei limiti per l individuazione di quelli composti da pochi punti. Una tecnica adottata per migliorare la qualità del risultato è stata quella di intensificare la polilinea aggiungendo dei punti virtuali tra un vertice e l altro: benché l aumento dei punti non apporti informazioni aggiuntive sulla conformazione del profilo, l algoritmo ha fornito risultati migliori identificando, nella maggior parte dei casi, i tratti rettilinei con maggior precisione. La particolarità di essere un algoritmo non deterministico si traduce però nella possibilità che diverse esecuzioni possano produrre diversi risultati, sebbene i dati di input siano gli stessi (Figura 21). Figura 21. Differenti risultati forniti dal RANSAC in due esecuzioni differenti pur non variando i valori dei parametri Il secondo sistema adottato per la regolarizzazione delle frontiere si basa sull algoritmo denominato SLEEVE-FITTING, Figura 22. Funzionamento del metodo SLEEVE FITTING (Lach and Kerekes, 2008) Utilizzando un buffer attorno alla congiungente del 1 e del j-esimo punto di una sequenza ordinata di vertici, viene controllata la presenza dei punti intermedi della sequenza all interno del buffer: se tutti i punti intermedi risultano interni si congiunge il primo punto con il j+1-esimo e si itera il procedimento fino a quando un punto intermedio non cade all esterno del buffer. La sua distanza dalla suddetta congiungente è definita distanza critica ; il vertice che produce la distanza critica decreta la fine della ricerca del tratto di polilinea e l inizio del successivo. La prima versione dell algoritmo considera quindi i punti intermedi solo come dei flag (dentro/fuori) le cui distanze stabiliscono la criticità del sistema, e cioè se la ricerca deve essere fermata. Un sistema del genere non è quindi da ritenersi accurato poiché di fatto il tratto semplificato viene identificato solo dai due estremi, non considerando affatto tutti gli altri punti. (Lach and Kerekes, 2008) propongono una modifica al metodo originario utilizzando la regressione ortogonale come semplificazione del tratto identificato; le rette dei tratti consecutivi trovati vengono quindi utilizzate per una determinazione, più rigorosa rispetto al metodo originario, degli angoli della polilinea mediante la loro intersezione reciproca. Per l applicazione del metodo in questo lavoro sono state effettuate due variazioni rispetto all originale. Il metodo originale identifica i tratti di polilinea da semplificare al momento in cui viene trovata una distanza critica; questo però non consente di discriminare la reale variazione di direzione in presenza di isolati punti anomali che non rientrano nel buffer. Figura 23 - Esecuzione del metodo SLEEVE-FITTING Se si osserva infatti la Figura 23, seguendo la teoria originaria, l unione del primo punto con il punto D genera delle distanze critiche (sui punti A, B e C) e quindi il segmento trovato si dovrebbe fermare al punto C. Osservando però i vertici successivi si può notare che i punti D ed E sono anomali (outliers), e che il tratto di polilinea successivo, dal vertice F in poi, ha in pratica lo stesso andamento del tratto iniziale: ciò vuol dire che i vertici afferenti al tratto iniziale (che arriva fino ad C) ed al tratto finale (da F in poi) possono essere semplificati da un unica linea. La variazione proposta prevede l inserimento di un contatore di distanze critiche per ogni vertice, presumendo che un punto che generi una distanza critica potrebbe non generarla negli step immediatamente successivi, e quindi possa essere solo un punto anomalo che non identifica una reale variazione di direzione.

8 Nella Figura 24 si evidenzia l effetto della modifica apportata: quando il buffer arriva al punto C, prosegue sul tratto di polilinea seguente identificando così le distanze critiche più corrette. Il processo spezza la polilinea quando la distanza critica su di un punto si verifica un numero di volte superiore ad una soglia che di default è fissata a quattro: con questa modifica i vertici che prima avevano generato le distanze critiche (Figura 23) non fermano il processo perché, con il proseguire della sequenza, essi rientrano nel buffer. Figura 24. Risultato del metodo SLEEVE-FITTING con la prima modifica La modifica proposta però risolve solo parzialmente il problema evidenziato. Infatti, con riferimento alla Figura 24, la ricerca non arriverebbe fino all ultimo vertice, ma si fermerebbe prima, perché con il prosieguo della sequenza si conterebbero più di quattro volte le distanze critiche per i punti D e E. La seconda modifica interviene per risolvere questo problema, andando a variare la forma del buffer stesso. È stato scelto un buffer con forma trapezoidale (Figura 25), le cui dimensioni sono date in funzione della base minore e dell angolo α che i due lati del trapezio formano rispetto all altezza. Figura 25. Applicazione del metodo SLEEVE-FITTING con il buffer trapezoidale: il vertice E presenta una distanza critica. residui dei vertici in modo da individuare eventuali outliers rimasti (Figura 28). Figura 28. Regressione ortogonale e buffer di tolleranza sui residui La retta così individuata viene infine delimitata proiettando su di essa i due estremi del tratti di polilinea di competenza. In questo modo si ha una situazione quasi definitiva della composizione della falda (Figura 29). Figura 29. Profilo approssimato di una falda dopo la sostituzione della frontiera con i tratti (in rosso) di retta I segmenti trovati (quale che sia la metodologia applicata) dovranno quindi essere intersecati tra di loro per identificare i vertici del profilo finale della falda. Le intersezioni vengono precedute da alcune forzature che modificano le direzioni dei singoli tratti. Si impongono, per ogni falda, due direzioni preferenziali di riferimento: una parallela alla direzione della retta perpendicolare al piano contenente la normale alla falda e l asse verticale (che coinciderà in questo caso con l asse Z del sistema di coordinate originale dei vertici), e l altra perpendicolare alla suddetta direzione; entrambe le direzioni sono complanari al piano della falda (Figura 30). Figura 26. Situazione al secondo vertice successivo: il vertice E presenta ancora una distanza critica. Figura 30. Schema delle direzioni di riferimento per le forzature da applicare ai tratti di polilinea estratti. Figura 27 Situazione al terzo vertice successivo: il vertice E non presenta più una distanza critica. Osservando la Figura 27, il punto E, da un certo punto in avanti, non comporta più una condizione di distanza critica; un effettiva variazione di direzione della polilinea avrebbe invece comportato un perdurare della distanza critica, e di conseguenza un interruzione della sequenza per quel tratto. In maniera analoga a quanto proposto da (Lach and Kerekes, 2008), la singola linea che semplifica il tratto di polilinea viene generata mediante una regressione ortogonale sui vertici stessi della polilinea; viene quindi eseguito un ulteriore controllo sui Definita una tolleranza angolare ±δ rispetto alle due direzioni di riferimento, le direzioni dei segmenti che rientrano nella tolleranza vengono rese uguali a quella di riferimento più prossima, semplificando ulteriormente la polilinea finale della falda. I segmenti paralleli e consecutivi seguono un processo diverso: i due tratti vengono congiunti da un segmento perpendicolare ad entrambi, posto a metà tra i due estremi più vicini dei segmenti stessi. 7. BUFFER IN QUOTA L operazione conclusiva consiste nello smussare le eventuali disomogeneità presenti nel profilo finale dell intero tetto

9 (Figura 31): tali disomogeneità si manifestano più frequentemente nelle zone di congiungimento tra falde. La presenza di unità abitative basse e/o con tetti a mansarda, tipiche dell Olanda, ha creato alcune complicazioni già in fase di generazione del TIN. La Figura 33 illustra un caso problematico per la segmentazione su una falda ad elevata pendenza. Nelle figure successive vengono mostrati alcuni risultati ottenuti sui tetti di entrambi i dataset. I tetti riportati in Figura 34, sono stati correttamente definiti; presentano tuttavia alcune piccole imperfezioni per quello che riguarda i dettagli (abbaini). Figura 31. Disomogeneità presenti nelle zone di giunzione tra falde Partendo dal vertice più basso in quota nell ambito di un tetto si genera un buffer di alcuni centimetri al di sopra del punto. Tra i vertici che rientrano nel buffer viene eseguita un analisi per identificare i punti che hanno mutue relazioni di vicinanza e/o connessione. I punti identificati vengono portati alla stessa quota del punto di riferimento (quello più basso) secondo due criteri: - il punto deve muoversi sempre sul piano della relativa falda, onde evitare di creare ulteriori disomogeneità sulla chiusura del modello del tetto; - la direzione di scorrimento del punto deve essere quella del tratto di polilinea più inclinato tra i due che l hanno generato: la priorità in questo caso va data comunque alle linee ottenute per intersezione di falde, i cui parametri non dovranno mai essere modificati. Il risultato di questa procedura è rappresentato in Figura 32. Figura 34. Risultati finali su alcuni dei tetti di entrambi i set di dati Figura 32. Risultato del modello finale dopo l applicazione del buffer in quota 8. RISULTATI E OSSERVAZIONI FINALI L algoritmo è stato testato su due set di dati lidar: uno relativo alla città di Gorizia, con una densità media di 6,5 punti/m 2, mentre il secondo, relativo alla cittadina di Enschede (NL), consta di una risoluzione di ben 23 punti/m 2. I due set di dati, oltre a differenziarsi per densità, ricoprono zone caratterizzate da strutture abitative molto diverse tra loro. Figura 35. Problematiche inerenti i tetti a mansarda (falde a pendenza elevata). Per quanto riguarda i tetti presenti invece in Figura 35, si può notare come la falda bassa (ad elevata pendenza) non sia stata modellata. Tale problema è certamente attribuibile alla procedura di segmentazione (Figura 33): il TIN infatti viene creato utilizzando le coordinate planimetriche dei punti, quindi in condizioni sfavorevoli per una falda a pendenza molto elevata. 9. CONCLUSIONI Figura 33. Problemi di segmentazione su un tetto a mansarda Nel campo della modellazione tridimensionale del territorio, l argomento 3d building modelling ha suscitato negli ultimi anni un notevole interesse da parte di quei settori la cui attività necessita di un attenta conoscenza della morfologia territoriale e delle sue appendici.

10 Il target prefissato per il metodo proposto era quello di modellare edifici in maniera automatica, cioè senza ausilio da parte dell utente in termini di editing manuale. Per quanto riguarda la segmentazione, la qualità dei risultati è determinata in parte dalla bontà del dato (densità, SQM in range, sovrapposizione di strisciate) ed in parte dalla scelta dei valori per i parametri che rientrano nel processo di segmentazione. Applicando gli stessi parametri di segmentazione a tutto il set di dati si ottengono risultati che possono variare sensibilmente da falda a falda. La qualità del dato infatti non è costante su tutta l area di interesse (su una falda la nuvola di punti potrebbe essere più rumorosa che su un altra ad esempio), e le differenze possono aumentare quanto più è ampia la copertura dei dati: sarebbe quindi di grande interesse analizzare la possibilità di variare automaticamente i parametri di segmentazione in modo che si adattino alle diverse situazioni. Per ciò che concerne la definizione dei bordi delle singole falde, l algoritmo è in grado, in buona parte, di ricostruire automaticamente i tetti gli edifici. In questa procedura i diversi piani, siano essi falde del tetto principale, siano essi abbaini o altre appendici, vengono trattati separatamente. Le difficoltà maggiori si sono presentate per quei segmenti di piccole dimensioni, relativi per esempio a piccoli abbaini: per questi casi particolari il metodo sviluppato non è stato sempre in grado di generare la forma corretta, complice il fatto che i risultati degli algoritmi di regolarizzazione implementati (in particolare quello su base RANSAC) risultano attendibili se il numero di punti del tratto da identificare è sufficientemente elevato. A tal proposito quindi, una classificazione preventiva delle tipologie di piani che compongono il singolo tetto potrebbe essere di ausilio a stabilire diversi valori dei parametri di regolarizzazione o, in alternativa, ad imporre un metodo differente specifico per quel caso particolare. Sebbene l ambiente di lavoro MATLAB presenti notevoli vantaggi grazie ad una suite molto vasta di function già pronte, esso presenta alcune limitazioni non trascurabili: - dati di grandi dimensioni (più di un milione di punti), possono provocare errori durante l esecuzione di operazioni o nella visualizzazione grafica dei risultati intermedi; - la gestione della memoria grafica, rispetto ad altri linguaggi di programmazione o software commerciali, non è ottimale; - si tratta di un linguaggio non Open Source, il che vincolerebbe l utente all acquisto del software e dei relativi toolbox utilizzati per poter eseguire l algoritmo implementato. Benché il metodo proposto in generale abbia mostrato risultati abbastanza soddisfacenti, le problematiche emerse suggeriscono la continuazione della ricerca per poterlo rendere completamente fruibile. 10. BIBLIOGRAFIA Ackermann, S., Miele, D., Rizzardi, M., Troisi, S., Modellazione Automatica di Edifici da Dati Lidar, Atti del IV Convegno Nazionale Sifet, Arezzo, pp Forlani, G., Nardinocchi, C., Scaioni, M., Zingaretti, P., Building reconstruction and visualization from LIDAR data. In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Ancona, Italy, Vol. XXXIV, Part 6/W12, pp Gorte, B., Segmentation of TIN-Structured Surface Models. In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Ottawa, Canada, Vol. XXXIV, Part 4 Kaartinen, H., Hyyppä, J., Gülch, E., Vosselman, G., Hyyppä, H., Matikainen, L., Hofmann, A. D., Mäder, U., Persson, Å., Söderman, U., Elmqvist, M., Ruiz, A., Dragoja, M., Flamanc, D., Maillet, G., Kersten, T., Carl, J., Hau, R., Wild, E., Frederiksen, L., Holmgaard, J., Vester, K., Accuracy of 3D City Models: EuroSDR comparison. In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Enschede, the Netherlands, Vol. XXXVI, Part 3/W19, pp Lach, S. R., Kerekes, J. P., Robust Extraction of Exterior Building Boundaries from Topographic Lidar Data, Proceedings of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS '08, Hynes Convention Center Boston, Massachusetts, USA, Vol. 2, pp Menna, F., Troisi, S., PBTIN: Prismatic Buffered TIN: un algoritmo di filtraggio per dati ALS, Bollettino della SIFET (Società Italiana di Fotogrammetria e Topografia), Vol. 1/2008, pp Rottensteiner, F., Briese, C., A New Method for Building Extraction in Urban Areas from High-Resolution LIDAR Data. In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Graz, Austria, Vol. XXXIV, Part 3A, pp Vosselman, G., Dijkman, S., D Building Model Reconstruction from Point Clouds and Ground Plans. In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Annapolis, MD, USA, Vol. XXXIV, Part 3/W4, pp Zhao, Z., Saalfeld, A., Linear-Time Sleeve-Fitting Polyline Simplification Algorithms, Auto-Carto XIII - Proceedings of the XIII Annual Convention and Exposition Technical Papers, Seattle, Washington, USA, pp RINGRAZIAMENTI Si ringraziano l Università di Udine per aver fornito i dati Lidar di Gorizia e l ITC (Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation, University of Twente - the Netherlands) per aver fornito i dati relativi alla cittadina di Enschede (NL). Axelsson, P., Integrated sensors for improved 3D interpretation. In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Stuttgard, Germany, Vol. XXXII, Part 4, pp Fischler, M. A., Bolles, R. C., Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography, Communications of the ACM, Vol. 24(6), pp

3D MODELLING DA DATI LIDAR

3D MODELLING DA DATI LIDAR 3D MODELLING DA DATI LIDAR Sebastiano ACKERMANN (*), Domenico MIELE (**), Mariarosaria RIZZARDI (***), Salvatore TROISI (****) Dipartimento di Scienze Applicate, Università degli studi di Napoli Parthenope,

Dettagli

Sommario PREMESSA... 2 1 RILIEVO LASER SCANNING... 2. 1.1 La tecnica... 2 1.2 La campagna... 6 1.3 Elaborazione dei dati... 10

Sommario PREMESSA... 2 1 RILIEVO LASER SCANNING... 2. 1.1 La tecnica... 2 1.2 La campagna... 6 1.3 Elaborazione dei dati... 10 REL D Rilievi topografici e studio di inserimento urbanistico Pag 1 Sommario PREMESSA... 2 1 RILIEVO LASER SCANNING... 2 1.1 La tecnica... 2 1.2 La campagna... 6 1.3 Elaborazione dei dati... 10 REL D Rilievi

Dettagli

ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI. (Visione 3D)

ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI. (Visione 3D) ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI () Calcolo delle corrispondenze Affrontiamo il problema centrale della visione stereo, cioè la ricerca automatica di punti corrispondenti tra immagini Chiamiamo

Dettagli

Istituto per l Energia Rinnovabile. Autori: David Moser, PhD; Daniele Vettorato, PhD. Bolzano, Gennaio 2013

Istituto per l Energia Rinnovabile. Autori: David Moser, PhD; Daniele Vettorato, PhD. Bolzano, Gennaio 2013 Istituto per l Energia Rinnovabile Catasto Solare Alta Val di Non Relazione Versione: 2.0 Autori: David Moser, PhD; Daniele Vettorato, PhD. Coordinamento e Revisione: dott. Daniele Vettorato, PhD (daniele.vettorato@eurac.edu)

Dettagli

Strumenti innovativi a basso costo per l acquisizione di informazioni territoriali

Strumenti innovativi a basso costo per l acquisizione di informazioni territoriali POLITECNICO DI TORINO Dipartimento di Ingegneria dell Ambiente, del Territorio e delle Infrastrutture Strumenti innovativi a basso costo per l acquisizione di informazioni territoriali Andrea LINGUA Marco

Dettagli

Informazioni Tecniche riguardo a PhoToPlan

Informazioni Tecniche riguardo a PhoToPlan Informazioni Tecniche riguardo a PhoToPlan Le seguenti pagine forniranno una visione dettagliata dei possibili utilizzi di PhoToPlan Q1 Cosa significa Fotoraddrizzamento? Q2 Come si effettua un fotoraddrizzamento?

Dettagli

RILIEVO E RAPPRESENTAZIONE DEL TERRITORIO

RILIEVO E RAPPRESENTAZIONE DEL TERRITORIO Corsi di Laurea in: - Gestione tecnica del territorio agroforestale e Sviluppo rurale - Scienze forestali e ambientali - Costruzioni rurali e Topografia RILIEVO E RAPPRESENTAZIONE DEL TERRITORIO 5. Fotogrammetria

Dettagli

Genova 22/24 settembre 2015

Genova 22/24 settembre 2015 Genova 22/24 settembre 2015 ELABORAZIONI DELLA C.T.R.: DTM E CARTE DERIVATE Rappresentazione della morfologia del territorio in Regione Liguria QUALCHE DEFINIZIONE DTM (Digital Terrain Model) o DEM (Digital

Dettagli

RILIEVO LASER SCANNER RILIEVO DEGLI EDIFICI STORICI AMBIENTE E TERRITORIO

RILIEVO LASER SCANNER RILIEVO DEGLI EDIFICI STORICI AMBIENTE E TERRITORIO RILIEVO LASER SCANNER RILIEVO DEGLI EDIFICI STORICI AMBIENTE E TERRITORIO Il laser a scansione terrestre opera in modalità totalmente automatica ed è in grado di acquisire centinaia o migliaia di punti

Dettagli

Sineco, Società del gruppo ASTM

Sineco, Società del gruppo ASTM cave & cantieri Lynx Mobile Mapper Strumentazione hi-tech di nuova generazione in cava Sineco, Società del gruppo ASTM (Autostrada Torino-Milano), opera nel campo del controllo e monitoraggio delle infrastrutture

Dettagli

RILEVAMENTO LASER SCANNER - Monitoraggio Ambientale e del Costruito

RILEVAMENTO LASER SCANNER - Monitoraggio Ambientale e del Costruito RILEVAMENTO LASER SCANNER - Monitoraggio Ambientale e del Costruito Introduzione 2 Perché usare il laser scanner: Caratteristiche della tecnologia: Tempi di stazionamento rapidi (pochi minuti); Elevata

Dettagli

Capitolo 6 ELABORAZIONE DI IMMAGINI A COLORI

Capitolo 6 ELABORAZIONE DI IMMAGINI A COLORI Capitolo 6 ELABORAZIONE DI IMMAGINI A COLORI Il colore viene utilizzato nelle immagini digitali per due motivi principali: è un descrittore che semplifica l identificazione di un oggetto e la sua estrazione

Dettagli

Soluzioni low cost di rilievo 3D e ortofoto ad altissima risoluzione per interi centri storici Dott. Stefano Picchio

Soluzioni low cost di rilievo 3D e ortofoto ad altissima risoluzione per interi centri storici Dott. Stefano Picchio Workshop regionale SMARTINNO 23 Ottobre 2014 Edifici storici e Città Soluzioni low cost di rilievo 3D e ortofoto ad altissima risoluzione per interi centri storici Dott. Stefano Picchio IL RILIEVO DELLA

Dettagli

METODOLOGIE AUTOMATICHE NELL ELABORAZIONE DI IMMAGINI SATELLITARI STEREOSCOPICHE AD ALTA RISOLUZIONE PER APPLICAZIONI INGEGNERISTICHE

METODOLOGIE AUTOMATICHE NELL ELABORAZIONE DI IMMAGINI SATELLITARI STEREOSCOPICHE AD ALTA RISOLUZIONE PER APPLICAZIONI INGEGNERISTICHE METODOLOGIE AUTOMATICHE NELL ELABORAZIONE DI IMMAGINI SATELLITARI STEREOSCOPICHE AD ALTA RISOLUZIONE PER APPLICAZIONI INGEGNERISTICHE R. Brigante Università di Perugia Dipartimento di Ingegneria Civile

Dettagli

IL RILIEVO TOPOGRAFICO CON LASER SCANNER

IL RILIEVO TOPOGRAFICO CON LASER SCANNER IL RILIEVO TOPOGRAFICO CON LASER SCANNER fb.m. s.r.l. 1 Il continuo sviluppo della tecnica di rilievo e la ricerca continua del miglior risultato ore-lavoro, ha prodotto la strumentazione per il rilievo

Dettagli

SCANNER 3D: dispositivo che

SCANNER 3D: dispositivo che DEFINIZIONI SCANNER 3D: dispositivo che - acquisisce coordinate 3D, - in modo automatico, - con elevata densità. Non esiste una definizione univoca: classificazioni in base alle modalità di misura della

Dettagli

HDS Software Technodigit 3D Reshaper Caratteristiche e benefici

HDS Software Technodigit 3D Reshaper Caratteristiche e benefici HDS Software Technodigit 3D Reshaper Caratteristiche e benefici Software dedicato alla modellazione 3D mesh di nuvole di punti provenienti da qualunque tipo di hardware (laser scanner terrestri, CMM bracci

Dettagli

Produzione e collaudo di cartografia tecnica numerica verso i DB topografici

Produzione e collaudo di cartografia tecnica numerica verso i DB topografici Ufficio Cartografico Servizio Cartografia e Gis della Provincia di Brescia Produzione e collaudo di cartografia tecnica numerica verso i DB topografici Ing. Antonio Trebeschi L attività dell Ufficio Cartografico

Dettagli

Raddrizzamento digitale per la costruzione di fotopiani con RDF. 1. Avvio di RDF ed impostazione dei dati 2. Raddrizzamento analitico

Raddrizzamento digitale per la costruzione di fotopiani con RDF. 1. Avvio di RDF ed impostazione dei dati 2. Raddrizzamento analitico Raddrizzamento digitale per la costruzione di fotopiani con RDF Informazioni generali: Esercitazione: Introduzione 1. Avvio di RDF ed impostazione dei dati Prerequisiti 2. Raddrizzamento analitico Obiettivi

Dettagli

Estrazione di DSM dell immediato post sisma dell Aquila da stereo coppie EROS-B Across track

Estrazione di DSM dell immediato post sisma dell Aquila da stereo coppie EROS-B Across track Estrazione di DSM dell immediato post sisma dell Aquila da stereo coppie EROS-B Across track Valerio Baiocchi, Donatella Dominici, Francesca Giannone LE ORBITE Orbita polare eliosincrona Il satellite ritorna

Dettagli

ESPERIENZE DI RILIEVO LASER SCANNING NELLE ZONE EMILIANE COLPITE DAL TERREMOTO: INTERVENTI IN FASE DI EMERGENZA. Arianna Pesci 1 e Elena Bonali 2

ESPERIENZE DI RILIEVO LASER SCANNING NELLE ZONE EMILIANE COLPITE DAL TERREMOTO: INTERVENTI IN FASE DI EMERGENZA. Arianna Pesci 1 e Elena Bonali 2 ESPERIENZE DI RILIEVO LASER SCANNING NELLE ZONE EMILIANE COLPITE DAL TERREMOTO: INTERVENTI IN FASE DI EMERGENZA 1 Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia. 2 Università degli Studi di Bologna, DAPT.

Dettagli

From 2D images to 3D models: the path to a virtual Earth

From 2D images to 3D models: the path to a virtual Earth Il dominio dello spazio: scienze, tecniche, rappresentazioni TORINO 20-21 21 OTTOBRE 2005 From 2D images to 3D models: the path to a virtual Earth Fabio Remondino,, Armin Gruen Institute of Geodesy and

Dettagli

L organizzazione di metadati e dati relativi a piattaforme aeree e satellitari per il telerilevamento

L organizzazione di metadati e dati relativi a piattaforme aeree e satellitari per il telerilevamento L organizzazione di metadati e dati relativi a piattaforme aeree e satellitari per il telerilevamento Paolo PLINI, Rosamaria SALVATORI, Sabina DI FRANCO, Valentina DE SANTIS Consiglio Nazionale delle Ricerche

Dettagli

Lynx Mobile Mapper La nuova tecnologia laser per il rilievo del Catasto delle Strade

Lynx Mobile Mapper La nuova tecnologia laser per il rilievo del Catasto delle Strade Lynx Mobile Mapper La nuova tecnologia laser per il rilievo del Catasto delle Strade LYNX MOBILE MAPPER È UNA INNOVATIVA STRUMENTAZIONE LASER SCANNER CHE HA MOLTEPLICI POSSIBILITÀ DI IMPIEGO TRA I QUALI

Dettagli

Collaudo DBT 2K Agg. RT

Collaudo DBT 2K Agg. RT Tre porzioni territoriali + estensione Circa 100000 ha di aggiornamento e 10000 ha di exnovo Per ogni porzione territoriale due consegne in corso d opera, al termine di fasi intermedie di lavoro, e una

Dettagli

Filtraggio di dati LiDAR con GRASS: procedure, risultati e confronti

Filtraggio di dati LiDAR con GRASS: procedure, risultati e confronti Filtraggio di dati LiDAR con GRASS: procedure, risultati e confronti Maria Antonia Brovelli, Sara Lucca Politecnico di Milano, DIIAR maria.brovelli@polimi.it, sara.lucca@mail.polimi.it Il LiDAR Sistema

Dettagli

Miglioramento di algoritmi di elaborazione di immagini da scanner 3D tramite Simulated Annealing

Miglioramento di algoritmi di elaborazione di immagini da scanner 3D tramite Simulated Annealing Miglioramento di algoritmi di elaborazione di immagini da scanner 3D tramite Simulated Annealing Marco Derboni 1, Evelina Lamma 1, Antonio Zaccaro 2 1 Dipartimento di Ingegneria, Via Saragat 1, 44122 Ferrara

Dettagli

PointCloud 6.0 Anno 2010

PointCloud 6.0 Anno 2010 PointCloud 6.0 Anno 2010 Compatibilità con AutoCAD 2011 Supporto del formato nativo delle nuvole di punti di AutoCAD (PCG) e miglioramento delle performance riguardo la velocità di visualizzazione e le

Dettagli

Funzioni in due variabili Raccolta di FAQ by Andrea Prevete

Funzioni in due variabili Raccolta di FAQ by Andrea Prevete Funzioni in due variabili Raccolta di FAQ by Andrea Prevete 1) Cosa intendiamo, esattamente, quando parliamo di funzione reale di due variabili reali? Quando esiste una relazione fra tre variabili reali

Dettagli

SOFTWARE TOPOGRAFICO MERIDIANA. Il software topografico da ufficio professionale

SOFTWARE TOPOGRAFICO MERIDIANA. Il software topografico da ufficio professionale MERIDIANA SOFTWARE TOPOGRAFICO Il software topografico da ufficio professionale Catasto Curve di livello Integrazione GPS e Stazione Totale Compensazione rigorosa Progettazione stradale CAD avanzato Post-processing

Dettagli

3DCARTO: GESTIONE DEL MONDO VIRTUALE IN 3D

3DCARTO: GESTIONE DEL MONDO VIRTUALE IN 3D 3DCARTO: GESTIONE DEL MONDO VIRTUALE IN 3D La base di partenza per la creazione del mondo virtuale è l aerofotogrammetria e/o I rilievi fotografici con scansioni laser. Il prodotto così ottenuto, è lo

Dettagli

www.epsilon-italia.ititalia.it

www.epsilon-italia.ititalia.it Provincia di Cosenza Settore Programmazione e Gestione Territoriale SIPITEC2 - Sistema Informativo Territoriale per la Gestione del P.T.C.P. www.epsilon-italia.ititalia.it MACRO ARGOMENTI Che cos è un

Dettagli

Strumenti e metodi per la redazione della carta del pericolo da fenomeni torrentizi

Strumenti e metodi per la redazione della carta del pericolo da fenomeni torrentizi Versione 1.0 Strumenti e metodi per la redazione della carta del pericolo da fenomeni torrentizi Corso anno 2011 B. MANUALE DI UTILIZZO DEL GRIGLIATORE Il pre processore Grigliatore è composto da tre macro

Dettagli

Introduzione CAPITOLO 1

Introduzione CAPITOLO 1 CAPITOLO 1 Introduzione Il termine Telerilevamento deriva dall unione della parola greca tele, ovvero da lontano e del termine rilevamento, che indica genericamente un processo di acquisizione di informazioni:

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI GUGLIELMO MARCONI

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI GUGLIELMO MARCONI UNIVERSITÀ DEGLI STUDI GUGLIELMO MARCONI FACOLTÀ DI SCIENZE E TECNOLOGIE APPLICATE CORSO DI LAUREA IN SCIENZE GEO-CARTOGRAFICHE, ESTIMATIVE ED EDILIZIE TECNICHE DI MODELLAZIONE 3D A PARTIRE DA DATI RILEVATI

Dettagli

(accuratezza) ovvero (esattezza)

(accuratezza) ovvero (esattezza) Capitolo n 2 2.1 - Misure ed errori In un analisi chimica si misurano dei valori chimico-fisici di svariate grandezze; tuttavia ogni misura comporta sempre una incertezza, dovuta alla presenza non eliminabile

Dettagli

Elaborazioni geometriche di dati vettoriali. M. Alberti - 2010 www.malg.eu

Elaborazioni geometriche di dati vettoriali. M. Alberti - 2010 www.malg.eu Elaborazioni geometriche di dati vettoriali M. Alberti - 2010 www.malg.eu Elaborazioni spaziali Operazioni di trasformazione dei dati originari. Si possono applicare su un singolo tema o su più temi. MONO-TEMA

Dettagli

Geometria analitica di base (prima parte)

Geometria analitica di base (prima parte) SAPERE Al termine di questo capitolo, avrai appreso: come fissare un sistema di riferimento cartesiano ortogonale il significato di equazione di una retta il significato di coefficiente angolare di una

Dettagli

3DE Modeling Professional

3DE Modeling Professional 3DE Modeling Professional 3DE Modeling Professional è la parte di 3DE Modeling Suite che si occupa della modellazione 3D automatica di oggetti ed edifici a partire da nuvole di punti ottenute con scanner

Dettagli

Descriviamo brevemente le singole righe di menu:

Descriviamo brevemente le singole righe di menu: 12 - SEZIONI Il menu SEZIONI gestisce la generazione delle sezioni in cinque modalità diverse. Permette inoltre l EDIT, il DISEGNO e IL CALCOLO delle sezioni generate. Il comando attiva il menu a tendina

Dettagli

Tecniche di DM: Alberi di decisione ed algoritmi di classificazione

Tecniche di DM: Alberi di decisione ed algoritmi di classificazione Tecniche di DM: Alberi di decisione ed algoritmi di classificazione Vincenzo Antonio Manganaro vincenzomang@virgilio.it, www.statistica.too.it Indice 1 Concetti preliminari: struttura del dataset negli

Dettagli

AUTOLIVELLI (orizzontalità ottenuta in maniera automatica); LIVELLI DIGITALI (orizzontalità e lettura alla stadia ottenute in maniera automatica).

AUTOLIVELLI (orizzontalità ottenuta in maniera automatica); LIVELLI DIGITALI (orizzontalità e lettura alla stadia ottenute in maniera automatica). 3.4. I LIVELLI I livelli sono strumenti a cannocchiale orizzontale, con i quali si realizza una linea di mira orizzontale. Vengono utilizzati per misurare dislivelli con la tecnica di livellazione geometrica

Dettagli

Fornitura di data base topografici dei centri urbani e aree abitate della Sardegna, alla scala 1:2.000 e 1:1.000

Fornitura di data base topografici dei centri urbani e aree abitate della Sardegna, alla scala 1:2.000 e 1:1.000 REGIONE AUTONOMA DELLA SARDEGNA ASSESSORATO ENTI LOCALI, FINANZE ED URBANISTICA DIREZIONE GENERALE DELLA PIANIFICAZIONE URBANISTICA TERRITORIALE E DELLA VIGILANZA EDILIZIA SERVIZIO SISTEMA INFORMATIVO

Dettagli

DOMINI DI CURVATURA DI SEZIONI IN C.A. IN PRESSOFLESSIONE DEVIATA. PARTE I: ANALISI A FIBRE

DOMINI DI CURVATURA DI SEZIONI IN C.A. IN PRESSOFLESSIONE DEVIATA. PARTE I: ANALISI A FIBRE Valutazione e riduzione della vulnerabilità sismica di edifici esistenti in c.a. Roma, 29-3 maggio 28 DOMINI DI CURVATURA DI SEZIONI IN C.A. IN PRESSOFLESSIONE DEVIATA. PARTE I: ANALISI A FIBRE Di Ludovico

Dettagli

La Costruzione del Database Topografico Regionale in Lombardia

La Costruzione del Database Topografico Regionale in Lombardia La Costruzione del Database Topografico Regionale in Lombardia Piergiorgio Cipriano, Sinergis srl, Casalecchio di Reno (Bo) Donata Dal Puppo, Regione Lombardia, D. G. Territorio e Urbanistica Jody Marca,

Dettagli

ll satellite WorldView-2: Pan-sharpening e Correzione Geometrica

ll satellite WorldView-2: Pan-sharpening e Correzione Geometrica ll satellite WorldView-2: Pan-sharpening e Correzione Geometrica Philip Cheng e Chuck Chaapel Il successo dell operazione WorldView-2 della DigitalGlobe ha creato un altra pietra miliare per i satelliti

Dettagli

Telerilevamento e SIT Prof. Ing. Giuseppe Mussumeci

Telerilevamento e SIT Prof. Ing. Giuseppe Mussumeci Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria per l Ambiente e il Territorio A.A. 2012-2013 Telerilevamento e SIT Prof. Ing. Giuseppe Mussumeci Architettura e funzionalità di una piattaforma GIS. Parte seconda:

Dettagli

Workshop droni e tecnologie innovative Alex Fabbro At-To drones S.r.l.

Workshop droni e tecnologie innovative Alex Fabbro At-To drones S.r.l. Workshop droni e tecnologie innovative Alex Fabbro At-To drones S.r.l. Aerofotogrammetria Dettagli costruttivi Aerofotogrammetria con SAPR Introduzione Al-To Drones Srl 2 Introduzione Lunghezza focale

Dettagli

I file raster gestione e stampa

I file raster gestione e stampa Alla fine del capitolo saremo in grado di: Conoscere il significato dei file di raster Saper distinguere il file raster da quello vettoriale. Saper gestire i file Raster Saper vettorializzare manualmente

Dettagli

Scanner 3D per laboratori odontotecnici come funzionano e quale scegliere

Scanner 3D per laboratori odontotecnici come funzionano e quale scegliere Scanner 3D per laboratori odontotecnici come funzionano e quale scegliere Gennaio 2012 Dr. Karl Hollenbeck, Dr. Thomas Allin, Dr. Mike van der Poel 3Shape Technology Research, Copenhagen I sostenitori

Dettagli

Solidi comunque inclinati nello spazio e i sistemi di riferimento ausiliari

Solidi comunque inclinati nello spazio e i sistemi di riferimento ausiliari Solidi comunque inclinati nello spazio e i sistemi di riferimento ausiliari Alla fine del capitolo saremo in grado di: Operare su forme tridimensionali comunque inclinate nello spazio rispetto ai piani

Dettagli

info teoresi studi&ricerche

info teoresi studi&ricerche Individuazione automatica di segmenti rettilinei nelle immagini SAR basata sull uso congiunto della trasformata WAVELET e della trasformata di HOUGH Francesco Carlo Morabito, Giovanni Simone DIMET, Facoltà

Dettagli

Applicazioni e considerazioni conclusive

Applicazioni e considerazioni conclusive Applicazioni e considerazioni conclusive 8.1 La telecamera tridimensionale Il sistema di scansione a luce debolmente strutturata permette di scandire un oggetto e di ricavarne un immagine tridimensionale

Dettagli

Rilevazione di perdite di fluido da serbatoi per GPL mediante tecnica basata sul metodo di Emissione Acustica

Rilevazione di perdite di fluido da serbatoi per GPL mediante tecnica basata sul metodo di Emissione Acustica Rilevazione di perdite di fluido da serbatoi per GPL mediante tecnica basata sul metodo di Emissione Acustica G. Augugliaro (1), F. Brini (1), C. De Petris (1), P. Lenzuni (2), C. Mennuti (1) (1) INAIL

Dettagli

Miglioramento dell analisi di immagine in GRASS tramite segmentazione

Miglioramento dell analisi di immagine in GRASS tramite segmentazione Segmentazione in GRASS Miglioramento dell analisi di immagine in GRASS tramite segmentazione Alfonso Vitti e Paolo Zatelli Dipartimento di Ingegneria Civile ed Ambientale Università di Trento Italy FOSS4G-it

Dettagli

GIUSEPPE PERRUCCI VINCENZO MARTIMUCCI 1. Grotta di Lamalunga: rilievo topografico e restituzione tridimensionale 2

GIUSEPPE PERRUCCI VINCENZO MARTIMUCCI 1. Grotta di Lamalunga: rilievo topografico e restituzione tridimensionale 2 GIUSEPPE PERRUCCI VINCENZO MARTIMUCCI 1 Grotta di Lamalunga: rilievo topografico e restituzione tridimensionale 2 Premessa Nell ambito della realizzazione del progetto SARASTRO (Sistema teleoperato integrato

Dettagli

MMSC3 Sistema di calibrazione per guida robot bidimensionale e tridimensionale basato su visione artificiale

MMSC3 Sistema di calibrazione per guida robot bidimensionale e tridimensionale basato su visione artificiale Atti del V Congresso Metrologia & Qualità (Marzo 2007) MMSC3 Sistema di calibrazione per guida robot bidimensionale e tridimensionale basato su visione artificiale M. GALIMBERTI (1), R.SALA (2), N.CAPELLI

Dettagli

IL LASER SCANNER E IL TERRITORIO: applicazioni, metodologie operative, potenzialità del rilevamento con laser-scanner terrestre

IL LASER SCANNER E IL TERRITORIO: applicazioni, metodologie operative, potenzialità del rilevamento con laser-scanner terrestre INN.TEC. srl Consorzio per l Innovazione Tecnologica Università degli Studi di Brescia IL LASER SCANNER E IL TERRITORIO: applicazioni, metodologie operative, potenzialità del rilevamento con laser-scanner

Dettagli

TOPOGRAFIA E CARTOGRAFIA. 4. Cenni di fotogrammetria

TOPOGRAFIA E CARTOGRAFIA. 4. Cenni di fotogrammetria Università degli studi di Firenze Facoltà di Lettere e Filosofia TOPOGRAFIA E CARTOGRAFIA a.a. 2010-2011 4. Cenni di fotogrammetria Camillo Berti camillo.berti@gmail.com Argomenti Definizioni e scopi della

Dettagli

IL PIANO ENERGETICO-AMBIENTALE PER LA PROVINCIA DI GROSSETO

IL PIANO ENERGETICO-AMBIENTALE PER LA PROVINCIA DI GROSSETO IL PIANO ENERGETICO-AMBIENTALE PER LA PROVINCIA DI GROSSETO Allegato A2.11 ANALISI DELLE POTENZIALITA DI SVILUPPO DI PRODUZIONE EOLICA Riferimento al capitolo 3.3 della Relazione di sintesi PEAP GR A cura

Dettagli

Capitolo 12 - Individuazione di Forme 1. Template Matching

Capitolo 12 - Individuazione di Forme 1. Template Matching Capitolo - Individuazione di Forme Template Matching Molte applicazioni di visione richiedono di localizzare nell immagine correntemente analizzata una o più istanze di una particolare sotto-immagine di

Dettagli

L analisi spaziale. Indici statistici geospaziali

L analisi spaziale. Indici statistici geospaziali L analisi spaziale Uno degli scopi principali dei GIS e quello di offrire strumenti concettuali e metodologici per studiare analiticamente le relazioni nello spazio L analisi spaziale ha come obbiettivo

Dettagli

Moderne soluzioni per la fotogrammetria digitale aerea mapping da foto digitali e generazione di modelli 3D

Moderne soluzioni per la fotogrammetria digitale aerea mapping da foto digitali e generazione di modelli 3D Moderne soluzioni per la fotogrammetria digitale aerea mapping da foto digitali e generazione di modelli 3D 1/12 Cartografia UAV mapping Lo studio Esageo opera da più di trent anni nel settore della topografia

Dettagli

INTRODUZIONE. SfM COMPUTER VISION BASED FOTOGRAMMETRIA

INTRODUZIONE. SfM COMPUTER VISION BASED FOTOGRAMMETRIA Impiego di droni per il rilevamento e la misura del territorio: pianificazione, acquisizione e orientamento delle immagini, i prodotti ottenibili, i software disponibili. I Software, Politecnico di Torino

Dettagli

Le superfici e i modelli di elevazione digitale in genere possono essere rappresentati mediante le strutture raster Difetto delle strutture dati

Le superfici e i modelli di elevazione digitale in genere possono essere rappresentati mediante le strutture raster Difetto delle strutture dati Triangulated Irregular Network Le superfici e i modelli di elevazione digitale in genere possono essere rappresentati mediante le strutture raster Difetto delle strutture dati raster classiche: sono a

Dettagli

Tecnica GPS RTK Multi-Reference Station: Sperimentazione sulla rete test Campania GPS Network

Tecnica GPS RTK Multi-Reference Station: Sperimentazione sulla rete test Campania GPS Network Tecnica GPS RTK Multi-Reference Station: Sperimentazione sulla rete test Campania GPS Network Giovanni PUGLIANO (*), M. Elizabeth CANNON (**), Gérard LACHAPELLE (**) (*) Università degli Studi di Napoli

Dettagli

TOPOGRAFIA E CARTOGRAFIA. 8. Cartografia digitale

TOPOGRAFIA E CARTOGRAFIA. 8. Cartografia digitale Università degli studi di Firenze Facoltà di Lettere e Filosofia TOPOGRAFIA E CARTOGRAFIA a.a. 2010-2011 8. Cartografia digitale Camillo Berti camillo.berti@gmail.com Argomenti Aspetti generali Organizzazione

Dettagli

MODELLAZIONE 3D DEL SUBSTRATO ROCCIOSO E DEL LIVELLO DI FALDA MEDIANTE INTERPOLAZIONE DI PUNTI

MODELLAZIONE 3D DEL SUBSTRATO ROCCIOSO E DEL LIVELLO DI FALDA MEDIANTE INTERPOLAZIONE DI PUNTI MODELLAZIONE 3D DEL SUBSTRATO ROCCIOSO E DEL LIVELLO DI FALDA MEDIANTE INTERPOLAZIONE DI PUNTI XIV Meeting degli utenti italiani GRASS e GFOSS Genova 6 9 Febbraio 2013 Scuola Politecnica dell Università

Dettagli

Introduzione alla Business Intelligence. E-mail: infobusiness@zucchetti.it

Introduzione alla Business Intelligence. E-mail: infobusiness@zucchetti.it Introduzione alla Business Intelligence E-mail: infobusiness@zucchetti.it Introduzione alla Business Intelligence Introduzione Definizione di Business Intelligence: insieme di processi per raccogliere

Dettagli

Tecnica image-based mirata ad una ricostruzione 3D accurata e affidabile

Tecnica image-based mirata ad una ricostruzione 3D accurata e affidabile FOTOGRAMMETRIA GEOMATICS FOR CONSERVATION & COMMUNICATION OF CULTURAL HERITAGE LABORATORY Tecnica di rilevamento che consente di ottenere informazioni metriche (forma e posizione) di oggetti tridimensionali

Dettagli

DISEGNO TECNICO INDUSTRIALE

DISEGNO TECNICO INDUSTRIALE DISEGNO TECNICO INDUSTRIALE COSTRUZIONI GEOMETRICHE Anno Accademico 2014-2015 Le Costruzioni Geometriche Nello studio del disegno tecnico, inteso come linguaggio grafico comune fra i tecnici per la progettazione

Dettagli

COD.155_14 SCHEDA TECNICA

COD.155_14 SCHEDA TECNICA COD.155_14 SCHEDA TECNICA PROGETTAZIONE E SVILUPPO DI UN APPLICATIVO SOFTWARE PER LA RICOSTRUZIONE 3D, L ANALISI, E L ELABORAZIONE DI SEGNALI PER IL CONTROLLO DI QUALITA NELL AMBITO DEL CLUSTER ELETTRONICA

Dettagli

Corso di Rilievo 3D e gestione delle mesh (Avanzato)

Corso di Rilievo 3D e gestione delle mesh (Avanzato) www.terrelogiche.com Corso di Rilievo 3D e gestione delle mesh (Avanzato) >>ROMA Informazioni ed iscrizioni: www.terrelogiche.com TerreLogiche organizza il corso Rilievo 3D e gestione delle mesh (Avanzato)

Dettagli

Dal Telerilevamento al Geo-Spatial Intelligence 4 WORKSHOP TEMATICO

Dal Telerilevamento al Geo-Spatial Intelligence 4 WORKSHOP TEMATICO 16-17 settembre 2010 - TARANTO Dal Telerilevamento al Geo-Spatial Intelligence 4 WORKSHOP TEMATICO GESTIONE ED ANALISI DI DATI LIDAR WAVEFORM DA PIATTAFORMA WEBGIS: Francesco Pirotti, Alberto Guarnieri,

Dettagli

SISTEMA MOBILE MAPPING 3D

SISTEMA MOBILE MAPPING 3D IP-S2 SISTEMA MOBILE MAPPING 3D Posizionamento e raccolta dati n Scansione 3D della Sede Stradale n Fotocamera 360 per Cattura Immagini Sferiche n Tracciamento GNSS Doppia Frequenza n Integrazione IMU

Dettagli

PROGETTO FORMAZIONE OPERATORI GEOMATICI

PROGETTO FORMAZIONE OPERATORI GEOMATICI La Topografia è sempre stata una materia di primaria importanza per i Geometri. Adesso che la materia si evolve verso la Geomatica, le esigenze formative si fanno ancora più evidenti e pressanti, infatti

Dettagli

SERVIZIO SISTEMA INFORMATIVO TERRITORIALE REGIONALE

SERVIZIO SISTEMA INFORMATIVO TERRITORIALE REGIONALE ASSESSORATO ENTI LOCALI FINANZE ED URBANISTICA Direzione generale della pianificazione territoriale urbanistica e della vigilanza edilizia S E T T O R E SERVIZIO SISTEMA INFORMATIVO TERRITORIALE REGIONALE

Dettagli

Confronto tra i codici di calcolo QUAD4-M e LSR2D

Confronto tra i codici di calcolo QUAD4-M e LSR2D 2 Confronto tra i codici di calcolo QUAD4-M e LSR2D Introduzione Questo documento riporta un confronto tra i risultati di un analisi di risposta sismica locale condotta con il codice di calcolo LSR2D (Stacec

Dettagli

L ERA DELLA CONDIVISIONE TOTALE

L ERA DELLA CONDIVISIONE TOTALE S O F T W A R E P E R C O N T R O L L E R L ERA DELLA CONDIVISIONE TOTALE S O F T W A R E P E R C O N T R O L L E R Piattaforma Android Comandi multi-touch Processore Dual Core 1GHz Fotocamera 5MP Dettatura

Dettagli

PARTE II. ANALISI DELLE POTENZIALITA DEI SISTEMI SOLARI FOTOVOLTAICI O SOLARI TERMICI INTEGRATI NELLE COPERTURE DEGLI EDIFICI

PARTE II. ANALISI DELLE POTENZIALITA DEI SISTEMI SOLARI FOTOVOLTAICI O SOLARI TERMICI INTEGRATI NELLE COPERTURE DEGLI EDIFICI PARTE II. ANALISI DELLE POTENZIALITA DEI SISTEMI SOLARI FOTOVOLTAICI O SOLARI TERMICI INTEGRATI NELLE COPERTURE DEGLI EDIFICI Per creare la mappa del soleggiamento è stato utilizzato il software GRASS

Dettagli

REGISTRAZIONE ED ARCHIVIAZIONE DEI CONTROLLI ULTRASONORI MEDIANTE STRUMENTI INNOVATIVI PER LA DIAGNOSTICA INDUSTRIALE. C. Gilardoni e Collaboratori

REGISTRAZIONE ED ARCHIVIAZIONE DEI CONTROLLI ULTRASONORI MEDIANTE STRUMENTI INNOVATIVI PER LA DIAGNOSTICA INDUSTRIALE. C. Gilardoni e Collaboratori REGISTRAZIONE ED ARCHIVIAZIONE DEI CONTROLLI ULTRASONORI MEDIANTE STRUMENTI INNOVATIVI PER LA DIAGNOSTICA INDUSTRIALE C. Gilardoni e Collaboratori Tematica di appartenenza: Tecniche innovative nel controllo

Dettagli

Costruzione di un immagine prospettica dalle proiezioni ortogonali.

Costruzione di un immagine prospettica dalle proiezioni ortogonali. Costruzione di un immagine prospettica dalle proiezioni ortogonali. Nei capitoli precedenti abbiamo visto come realizzare dei modelli grafici costruendo le viste direttamente sui piani di proiezione ortogonali

Dettagli

Suggerimenti per l approccio all analisi dei dati multivariati

Suggerimenti per l approccio all analisi dei dati multivariati Suggerimenti per l approccio all analisi dei dati multivariati Definizione degli obbiettivi Il primo passo è la definizione degli obbiettivi. Qual è l obbiettivo della sperimentazione i cui dati dovete

Dettagli

Introduzione alla Business Intelligence

Introduzione alla Business Intelligence SOMMARIO 1. DEFINIZIONE DI BUSINESS INTELLIGENCE...3 2. FINALITA DELLA BUSINESS INTELLIGENCE...4 3. DESTINATARI DELLA BUSINESS INTELLIGENCE...5 4. GLOSSARIO...7 BIM 3.1 Introduzione alla Pag. 2/ 9 1.DEFINIZIONE

Dettagli

4. Proiezioni del piano e dello spazio

4. Proiezioni del piano e dello spazio 4. Proiezioni del piano e dello spazio La visualizzazione di oggetti tridimensionali richiede di ottenere una vista piana dell'oggetto. Questo avviene mediante una sequenza di operazioni. Innanzitutto,

Dettagli

Estrazione di DSM da immagini del satellite Eros B acquisite in stereoscopia: studio preliminare nell area di Benevento

Estrazione di DSM da immagini del satellite Eros B acquisite in stereoscopia: studio preliminare nell area di Benevento Estrazione di DSM da immagini del satellite Eros B acquisite in stereoscopia: studio preliminare nell area di Benevento Stefano De Corso e Daniele Magrì IPT - Informatica per il Territorio, via Sallustiana,

Dettagli

Tratto da Facility Management Italia n. 7. Autori: Enzo Scudellari, Marco Storchi.

Tratto da Facility Management Italia n. 7. Autori: Enzo Scudellari, Marco Storchi. Tratto da Facility Management Italia n. 7. Autori: Enzo Scudellari, Marco Storchi. Le attività per la progettazione, l attuazione ed il controllo delle attività che attengono alla gestione di un patrimonio,

Dettagli

Programma del corso di Tecniche di Telerilevamento (Prof. P. Ciavola)

Programma del corso di Tecniche di Telerilevamento (Prof. P. Ciavola) Programma del corso di Tecniche di Telerilevamento (Prof. P. Ciavola) Concetti fondamentali sul Telerilevamento. Sensori e sistemi di telerilevamento: le caratteristiche dell'oggetto e dell'immagine. Le

Dettagli

I.I.S. G. MINUTOLI - MESSINA

I.I.S. G. MINUTOLI - MESSINA I.I.S. G. MINUTOLI - MESSINA OGGETTO : cenni sul seminario GPS del 24/09/2010 1) GNSS E PRINCIPI DI FUNZIONAMENTO: IL sistema GPS (ovvero Global Positioning System) è un sistema di posizionamento globale

Dettagli

Aggiornamento speditivo dello stato di attuazione delle aree di espansione produttiva in provincia di Piacenza per mezzo di immagini Ikonos-PAN.

Aggiornamento speditivo dello stato di attuazione delle aree di espansione produttiva in provincia di Piacenza per mezzo di immagini Ikonos-PAN. Amministrazione Provinciale di Piacenza Area Programmazione territoriale Infrastrutture Ambiente Ufficio Staff Supporto alla Pianificazione e alla Progettazione Via Garibaldi 50, 29100 PIACENZA, tel. 0523/7951

Dettagli

Metodi di realizzazione di una stazione radio base compatibile con i limiti di esposizione Vallone Laura

Metodi di realizzazione di una stazione radio base compatibile con i limiti di esposizione Vallone Laura Metodi di realizzazione di una stazione radio base compatibile con i limiti di esposizione Vallone Laura 01/06/2007 dei Campi Elettromagnetici 1 Normativa tecnica di riferimento Guida CEI 211-10: Guida

Dettagli

Mappe catastali originali di Impianto Raster. Presentazione e introduzione al loro corretto utilizzo

Mappe catastali originali di Impianto Raster. Presentazione e introduzione al loro corretto utilizzo Mappe catastali originali di Impianto Raster Presentazione e introduzione al loro corretto utilizzo Hotel Express by HOLIDAY INN Via Savigliano, 116 - Località Casello di Marene Cherasco, 09/06/2010 Geom.

Dettagli

15. Lettura Carte Topografiche Scala cartografica: rapporto tra le distanze sulla carta e le rispettive distanze sul terreno

15. Lettura Carte Topografiche Scala cartografica: rapporto tra le distanze sulla carta e le rispettive distanze sul terreno 15. Lettura Carte Topografiche Scala cartografica: rapporto tra le distanze sulla carta e le rispettive distanze sul terreno La distanza planimetrica fra due punti di una carta può essere letta direttamente

Dettagli

RILIEVI GEOFISICI NEL CENTRO STORICO DELLA CITTA DI MESAGNE (BR)

RILIEVI GEOFISICI NEL CENTRO STORICO DELLA CITTA DI MESAGNE (BR) RILIEVI GEOFISICI NEL CENTRO STORICO DELLA CITTA DI MESAGNE (BR) LECCE, 13.03.2014 1 PREMESSA Con riferimento all incarico relativo alla campagna di rilievi geofisici effettuati nelle aree colpite da dissesto

Dettagli

Tecniche di DM: Link analysis e Association discovery

Tecniche di DM: Link analysis e Association discovery Tecniche di DM: Link analysis e Association discovery Vincenzo Antonio Manganaro vincenzomang@virgilio.it, www.statistica.too.it Indice 1 Architettura di un generico algoritmo di DM. 2 2 Regole di associazione:

Dettagli

Processo di rendering

Processo di rendering Processo di rendering Trasformazioni di vista Trasformazioni di vista Il processo di visione in tre dimensioni Le trasformazioni di proiezione 2 Rendering nello spazio 2D Il processo di rendering (visualizzazione)

Dettagli

PointCloud 7.0 Anno 2011

PointCloud 7.0 Anno 2011 PointCloud 7.0 Anno 2011 Compatibilità con AutoCAD 2007-2012 ed AutoCAD 2007-2012 Supporto del formato nativo delle nuvole di punti di AutoCAD (PCG) e miglioramento delle performance riguardo la velocità

Dettagli

Information Visualization

Information Visualization Information Visualization Introduzione alla CG Prof. Andrea F. Abate abate@unisa.it http://www.unisa.it/docenti/andreafrancescoabate/index CG e VR: cosa sono e a cosa servono Con il termine Computer Graphics,

Dettagli

COORDINATE E DATUM. Nella geodesia moderna è molto spesso necessario saper eseguire TRASFORMAZIONI:

COORDINATE E DATUM. Nella geodesia moderna è molto spesso necessario saper eseguire TRASFORMAZIONI: COORDINATE E DATUM Viene detta GEOREFERENZIAZIONE la determinazione della posizione di un punto appartenente alla superficie terrestre (o situato in prossimità di essa) La posizione viene espressa mediante

Dettagli