Dal Telerilevamento al Geo-Spatial Intelligence 4 WORKSHOP TEMATICO

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1 16-17 settembre TARANTO Dal Telerilevamento al Geo-Spatial Intelligence 4 WORKSHOP TEMATICO GESTIONE ED ANALISI DI DATI LIDAR WAVEFORM DA PIATTAFORMA WEBGIS: Francesco Pirotti, Alberto Guarnieri, Antonio Vettore CIRGEO Centro Interdipartimentale di Ricerca in Cartografia, Fotogrammetria, Telerilevamento e GIS Università degli Studi di Padova

2 :: OBIETTIVI DEL LAVORO :: Utilizzare un sistema webgis per gestire dati lidar di tipo waveform da aeromobile: PERCHE QUESTO APPROCCIO? 1 I dati lidar waveform hanno dimensioni molto significative (numero elevato di punti) 2 la dimensione del dato rende difficoltosa la visualizzazione e l applicazione di funzioni di processing a meno di non fornire workstations (da 3K euro in su) a tutte le componenti di un progetto 3 valutare se è più efficiente centralizzare la procedura di stoccaggio ed analisi in un server/workstation centrale (1 o 2 PC potenti delegati a svolgere il lavoro pesante)

3 :: OBIETTIVI DEL LAVORO :: Le soluzioni ad oggi applicate per elaborare dati lidar waveform massivi sono: Soluzione 1 dividere le aree di studio in zone più piccole (tiles), e lanciare delle macro che eseguono le funzioni (filtri etc ) per ogni tile. Soluzione 2 utilizzo di più processori (multi-threading e cloud-computing) per dividere il lavoro su più processori/pc Soluzione 3 semplicemente aspettare lunghi periodi per il completamento della funzione Soluzione 4 eliminare informazioni ridondanti mediante compressione / analisi delle componenti principali (procedimento rischioso e non semplice)

4 :: OBIETTIVI DEL LAVORO :: Una possibile soluzione alternativa: Utilizzare il potenziale di un database relazionale per gestire i dati come se fossero un grande bacino di dati. PERCHE questo approccio? 1 un database relazionale è nato per gestire quantità di dati enormi 2 gli strumenti a disposizione per la gestione e l elaborazione dei dati è ottimizzata (attributi dei dati waveform possono essere indicizzati e clusterizzati per analisi veloci e segmentazione dei dati) 3 sono presenti strumenti open source per analizzare i dati (R, PostGIS) perfettamente integrati

5 :: MATERIALI :: Volo lidar waveform con sensore RIEGL LMS Q560-6M di punti. RiAnalyze per elaborare il dato. Database opensource Postgres versione e funzioni PostGIS e R caricate (R mediante PLR) Openlayers e Mapserver per la parte di visualizzazione dei geodati Apache per mettere tutto online

6 :: MATERIALI :: Volo lidar waveform su zona orograficamente complessa coperta 90% bosco

7 :: METODI :: Volo lidar waveform con sensore RIEGL LMS Q560. Ritorna la forma d onda

8 :: METODI :: Volo lidar waveform con sensore RIEGL LMS Q560. Ritorna la forma d onda campionata con 1000 valori.

9 :: METODI :: La parte significativa della forma d onda è quella che viene influenzata dalla superficie (terreno, vegetazione, edifici ecc.). Software Riegl estrae le parti significative dalla forma d onda utilizzando modelli Guassiani. Per ogni massimo locale (ML) significativo riporta il range, la deviazione standard (width) e l ampiezza del ML. Un impulso = n massimi locali Altezza chioma Rumore Superficie chioma Struttura Terreno

10 :: METODI :: Creazione di una tabella con gli attributi estratti: - X,Y,Z (coordinata 3D del centro del ML) formato PostGIS in colonna the_geom - width, ampiezza, range,tempo GPS - classe di appartenenza, numero totale di ML identificati, numero ordinale di ML identificati e altri attributi accessori

11 Creazione di livelli multi-scala per la visualizzazione Possibilità di utilizzare basi geografiche multiple (e.g. google carta sfumi)

12 Creazione di livelli multi-scala per la visualizzazione Possibilità di utilizzare basi geografiche multiple (e.g. google satellite)

13 Selezionando gli ultimi Massimi Locali per ogni impulso e interpolando i punti utilizzando R/POSTGIS è possibile ottenere il DTM

14 Con routine appropriate (libreria raster di R) si utilizza la densità di punti ed il grado di penetrazione per estrarre un indice di densità

15 Aree senza copertura bosco immediatamente individuate (rischio frane ecc )

16 Controllo con ortofoto e altro (google sat)

17 Controllo con la pendenza

18 Individuzione di strade forestali per sentieristica/emergenze (incendi ecc )

19 Anche dove non immediatamente visibile da ortofoto

20 Anche dove non visibile da ortofoto

21 Anche dove non visibile da ortofoto

22 Interrogazione di punti lidar direttamente PostGIS utilizza il nearest neighbour per trovare i punti più vicini alla selezione dell utente. Possibilità di analizzare le forme d onda di ritorno in una data area

23 Selezione di linee per estrarre i punti lidar più vicini

24 Selezione di aree per limitare l elaborazione su Aree di Interesse (ROI regions of interest) Si utilizzano solo i dati lidar nelle aree e.g. valutare differenze significative nella struttura del bosco (e.g. altezza media piante, densità bosco)

25 :: CONCLUSIONI SVILUPPU FUTURI :: Implementazione di un metodo di compressione dei dati che permetta una elaborazione ed una trasmissione più veloce. Implementare routines specifiche per i dati lidar (e.g. triangolazione di Axelsson ).

26 GRAZIE PER L ATTENZIONE

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