Rilievo in scenario post-sima con piattaforma UAV: esperienze nel centro storico dell Aquila

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1 Rilievo in scenario post-sima con piattaforma UAV: esperienze nel centro storico dell Aquila D.Dominici, M. Alicandro, M. Elaiopoulos, V. Massimi Università degli Studi dell Aquila

2 GNSS Time Series Analysis (Bernese / Gammit Global K) M. Alicandro E.Rosciano D.Dominici M. Elaiopoulos V. Massimi Structural Monitoring High Resolution Satellite Images Il Laboratorio di Geomatica Nasce il 10 Maggio 2011 Digital Photogrammetry Landslide Monitoring D.Dominici, M. Alicandro, M. Elaiopoulos, V. Massimi Università degli studi dell Aquila

3 Regione Abruzzo S.Maria Paganica Documentazione in un contesto post-sisma, Introduzione al problema Rischio per gli operatori impegnati nelle operazioni di rilievo S.Maria di Collemaggio Accessibilità limitata Documentazione dettagliata del danno necessaria

4 Esempi di situazioni critiche Torre Civica S. Maria Paganica

5 S. Maria Paganica Esempi di situazioni critiche S. Maria di Collemaggio Porta Santa

6 Esempi di situazioni critiche Forte Spagnolo L Aquila Forte Spagnolo L Aquila

7 Le tecniche Geomatiche attualmente utilizzate Laser-scanner Fotogrammetria aerea / terrestre Rilievo tradizionale Convento di S. Basilio

8 La fotogrammetria di Prossimità tramite UAV Vantaggi Sicurezza: nessun rischio per l operatore 300 m quota Rilievo zone di accesso difficile Immagini ad alta risoluzione Velocità di rilievo ed elaborazione Basso impatto aeroacustico Ripetibilità ed economicità d impiego 150 m quota 60 m quota

9 La fotogrammetria di Prossimità tramite UAV Vantaggi Sicurezza: nessun rischio per l operatore Rilievo zone di accesso difficile Immagini ad alta risoluzione Velocità di rilievo ed elaborazione Basso impatto aeroacustico Ripetibilità ed economicità d impiego

10 La fotogrammetria di Prossimità tramite UAV Vantaggi Sicurezza: nessun rischio per l operatore Rilievo zone di accesso difficile Immagini ad alta risoluzione Velocità di rilievo ed elaborazione Basso impatto aeroacustico Ripetibilità ed economicità d impiego

11 Caso studio: (2012)

12 Caso di studio: (2012) Velivolo e sensore utilizzati Canon EOS 550D Piattaforma Mikrokopter (okto) (Azienda IPT)

13 Strumentazione Velivolo e sensore utilizzati Canon EOS 550D

14 Fase di rilievo Materializzazione e misura rete di appoggio (GCP) 19 punti rilevati tramite ricevitore GNSS Leica GR15 in modalità NRTK (σ=2-3 cm) Rete di Staz. Perm. Regione Abruzzo

15 Fase di rilievo Scala della Carta Scala media del Fotogramma Piano di volo e acquisizione immagini (waypoint navigation) [1:n] Quota di Volo [H=m p] [1:m]

16 Fase di elaborazione dati Software utilizzati ERDAS MICMAC (IGN)

17 Fase di elaborazione dati Software utilizzati AAAPCI Moduli dedicati principalmente al trattamento di immagini satellitari e aeree. (Direzione di presa verticale) Parametri di orientamento interno ed esterno come input Georeferenziazione tramite GCP Estrazione di DSM e Ortofoto a volte difficoltosa Mancanza di un modulo dedicato alla fotogrammetria di prossimità su più piani per la creazione di modeli 3D CARATTERISTICHE PRINCIPALI ERDAS Modulo fotogrammetrico dedicato (LPS) per il trattamento di immagini satellitari, aeree e terrestri. Matching per la determinazione automatica dei tie point sia Multi-Image che da stereocoppia Orientamento interno e esterno stimati in un unica soluzione tramite bundle adjustment (necessari dei valori a priori dell or. interno) Moduli dedicati al estrazione di DSM e Ortofoto (Dati da UAV difficili da gestire) Agisoft Photoscan Software completamente dedicato alla modellazione e restituzione tridimensionale degli oggetti rilevati tramite fotografie. Workflow semplificato. Determinazione automatica dei tie-point. Orientamento interno ed esterno determinato a partire dai tie-point tramite bundle adjustment e generazione di una nuvola di punti (possibilità di inserire dati ti telemetria). Orientamento assoluto e scala del modello 3D tramite GCP. Ortofoto e DSM (piano di proiezione selezionabile) Export point cloud (txt) Micmac Suite fotogrammetrica open-source sviluppata dell IGN francese. (Linux, windows). Sviluppato su 3 moduli: A) Determinazione dei tiepoint B) Calcolo dell orientamento interno ed esterno relativo, (assoluto sia locale che globale tramite GCP e/o posizione dei centri presa) C) Dense Matching per la creazione di una nuvola di punti e/o ortofoto. Possibilità di eseguire elaborazioni diverse in funzione della geometria dell oggetto e della tecnica di presa (parallela o convergente).

18 Fase di elaborazione dati Primo passo per l estrazione del DSM: scelta della stereocoppia migliore; ERDAS MICMAC (IGN)

19 Fase di elaborazione dati Primo passo per l estrazione del DSM: scelta della stereocoppia migliore; Inserimento risultato della calibrazione della camera (photomodeler) per l orientamento interno; ERDAS MICMAC (IGN)

20 Fase di elaborazione dati ERDAS Primo passo per l estrazione del DSM: scelta della stereocoppia migliore; Inserimento risultato della calibrazione della camera (photomodeler) per l orientamento interno; Orientamento assoluto delle immagini mediante utilizzo dei Ground Control Point (GCP); MICMAC (IGN)

21 Fase di elaborazione dati ERDAS Primo passo per l estrazione del DSM: scelta della stereocoppia migliore; Inserimento risultato della calibrazione della camera (photomodeler) per l orientamento interno; Orientamento assoluto delle immagini mediante utilizzo dei Ground Control Point (GCP); Attribuzione dei punti omologhi o Tie Point; MICMAC (IGN)

22 Fase di elaborazione dati ERDAS Primo passo per l estrazione del DSM: scelta della stereocoppia migliore; Inserimento risultato della calibrazione della camera (photomodeler) per l orientamento interno; Orientamento assoluto delle immagini mediante utilizzo dei Ground Control Point (GCP); Attribuzione dei Tie Point; Generazione delle immagini epipolari; MICMAC (IGN)

23 Fase di elaborazione dati ERDAS Primo passo per l estrazione del DSM: scelta della stereocoppia migliore; Inserimento risultato della calibrazione della camera (photomodeler) per l orientamento interno; Orientamento assoluto delle immagini mediante utilizzo dei Ground Control Point (GCP); Attribuzione dei punti omologhi o Tie Point; Generazione delle immagini epipolari; Creazione del DSM MICMAC (IGN)

24 Fase di elaborazione dati ERDAS Primo passo per l estrazione del DSM: scelta della stereocoppia migliore; Inserimento risultato della calibrazione della camera (photomodeler) per l orientamento interno; Orientamento assoluto delle immagini mediante utilizzo dei Ground Control Point (GCP); Attribuzione dei punti omologhi o Tie Point; Generazione delle immagini epipolari; Creazione del DSM MICMAC (IGN)

25 Fase di elaborazione dati ERDAS MICMAC (IGN) Primo passo per l estrazione del DSM: scelta della stereocoppia migliore; Inserimento risultato della calibrazione della camera (photomodeler) per l orientamento interno; Orientamento assoluto delle immagini mediante utilizzo dei Ground Control Point (GCP); Attribuzione dei punti omologhi o Tie Point; Generazione delle immagini epipolari; Estrazione del DSM; Creazione dell ortofoto;

26 Fase di elaborazione dati ERDAS MICMAC (IGN) Primo passo per l estrazione del DSM: scelta della stereocoppia migliore; Inserimento risultato della calibrazione della camera (photomodeler) per l orientamento interno; Orientamento assoluto delle immagini mediante utilizzo dei Ground Control Point (GCP); Attribuzione dei punti omologhi o Tie Point; Generazione delle immagini epipolari; Estrazione del DSM; Creazione dell ortofoto; Dimensione del pixel a terra: 2cm

27 ERDAS MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-image: sono stati utilizzati 19 fotogrammi;

28 ERDAS MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-image: sono stati utilizzati 19 fotogrammi; Inserimento dei valori approssimati (o fissi) di orientamento interno, dimensioni del sensore CCD, dati di telemetria (facoltativo);

29 ERDAS MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-image: sono stati utilizzati 19 fotogrammi; Inserimento dei valori approssimati (o fissi) di orientamento interno, dimensioni del sensore CCD, dati di telemetria (facoltativo); Inserimento di GCP e Tie Point (sia manualmente che automaticamente);

30 MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-image: sono stati utilizzati 19 fotogrammi; Inserimento dei valori approssimati (o fissi) di orientamento interno, dimensioni del sensore CCD, dati di telemetria (facoltativo); Inseriemento di GCP e Tie Point (sia manualmente che ERDAS automaticamente); Bundle block Adjustment per la soluzione delle equazioni di collinearità (minimizzazione della propagazione degli errori);

31 MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-image: sono stati utilizzati 19 fotogrammi; Inserimento dei valori approssimati (o fissi) di orientamento interno, dimensioni del sensore CCD, dati di telemetria (facoltativo); Inseriemento di GCP e Tie Point (sia manualmente che ERDAS automaticamente); Bundle block Adjustment per la soluzione delle equazioni di collinearità (minimizzazione della propagazione degli errori);

32 MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-image: sono stati utilizzati 19 fotogrammi; Inserimento dei valori approssimati (o fissi) di orientamento interno, dimensioni del sensore CCD, dati di telemetria (facoltativo); Inseriemento di GCP e Tie Point (sia manualmente che ERDAS automaticamente); Bundle block Adjustment per la soluzione delle equazioni di collinearità (minimizzazione della propagazione degli errori); Estrazione DTM

33 MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-image: sono stati utilizzati 19 fotogrammi; Inserimento dei valori approssimati (o fissi) di orientamento interno, dimensioni del sensore CCD, dati di telemetria (facoltativo); Inseriemento di GCP e Tie Point (sia manualmente che ERDAS automaticamente); Bundle block Adjustment per la soluzione delle equazioni di collinearità (minimizzazione della propagazione degli errori); Estrazione DTM

34 Fase di elaborazione dati Approccio Multi-image: sono stati utilizzati 19 fotogrammi; Inserimento dei valori approssimati (o fissi) di orientamento interno, dimensioni del sensore CCD, dati di telemetria (facoltativo); Inseriemento di GCP e Tie Point (sia manualmente che ERDAS automaticamente); Bundle block Adjustment per la soluzione delle equazioni di collinearità (minimizzazione della propagazione degli errori); Estrazione DTM MICMAC (IGN) Ortofoto

35 Fase di elaborazione dati Approccio Multi-image: sono stati utilizzati 19 fotogrammi; Inserimento dei valori approssimati (o fissi) di orientamento interno, dimensioni del sensore CCD, dati di telemetria (facoltativo); Inseriemento di GCP e Tie Point (sia manualmente che ERDAS automaticamente); Bundle block Adjustment per la soluzione delle equazioni di collinearità (minimizzazione della propagazione degli errori); Estrazione DTM MICMAC (IGN) Ortofoto

36 Fase di elaborazione dati Approccio Multi-image: 19 fotogrammi; ERDAS MICMAC (IGN)

37 ERDAS MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-Image: 19 fotogrammi; Allineamento delle immagini: ricerca dei Tie Point, determinazione delle stereocoppie (Matching), bundle adjustment per la determinazione dell orientamento interno ed esterno (relativo) e creazione della nuvola di punti;

38 MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-Image: 19 fotogrammi; Allineamento delle immagini: ricerca dei Tie Point, determinazione delle stereocoppie (Matching), bundle adjustment per la determinazione dell orientamento interno ed esterno (relativo) e creazione della nuvola di punti; ERDAS Ricostruzione della geometria dell oggetto (Modello 3D);

39 Fase di elaborazione dati ERDAS MICMAC (IGN) MODELLO 3D

40 MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-Image: 19 fotogrammi; Allineamento delle immagini: ricerca dei Tie Point, determinazione delle stereocoppie (Matching), bundle adjustment per la determinazione dell orientamento interno ed esterno (relativo) e creazione della nuvola di punti; ERDAS Ricostruzione della geometria dell oggetto (Modello 3D); Estrazione di DSM e Ortofoto

41 Fase di elaborazione dati ERDAS MICMAC (IGN) Ortofoto

42 Fase di elaborazione dati Approccio Multi-Image: 19 fotogrammi; ERDAS MICMAC (IGN)

43 ERDAS MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-Image: 19 fotogrammi; Ricampionamento delle immagini e individuazione dei Tie Point (Tapioca);

44 ERDAS MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-Image: 19 fotogrammi; Ricampionamento delle immagini e individuazione dei Tie Point (Tapioca); Calcolo dell orientamento interno ed esterno (relativo) tramite Tie Point (Tapas) e creazione della nuvola di punti;

45 ERDAS MICMAC (IGN) UAV / RPAS in Italia Fase di elaborazione dati Approccio Multi-Image: 19 fotogrammi; Ricampionamento delle immagini e individuazione dei Tie Point (Tapioca); Calcolo dell orientamento interno ed esterno tramite Tie Point (Tapas) e creazione della nuvola di punti; Dense Matching per la creazione del modello 3D e ortofoto ;

46 Fase di elaborazione dati Ortofoto ERDAS MICMAC (IGN)

47 Fase di elaborazione dati DSM (ottenibile sia come nuvola di punti che mappa di profondità o di ombre ) ERDAS MICMAC (IGN)

48 Work in progress. Basilica di Collemaggio

49 Work in progress. Basilica di collemaggio In collaborazione con Aermatica S.p.A. Canon S100 + IR Thermal Cam Anteos A2-Mini/B

50 Work in progress. Sensori

51 Work in progress. Basilica di collemaggio Primi risultati sulla facciata (Agisoft) Modello 3D

52 Work in progress. Basilica di collemaggio Primi risultati sulla facciata (Agisoft) Ortofoto

53 Conclusioni e sviluppi futuri La fotogrammetria di prossimità tramite UAV si sta dimostrando uno strumento estremamente importante per il rilievo, vista anche la capacità di integrarsi perfettamente con le altre tecniche. La densità di misura e il livello di dettaglio raggiungibile supera quasi tutte le altre tecniche esistenti. L integrazione con altri sensori può fornire informazioni aggiuntive ampliandone il campo di utilizzo. Il miglioramento dei sensori e dei velivoli in termini posizionamento e stabilità può portare ad avere fotogrammi migliori e quindi prodotti finali di qualità. Software di elaborazione sviluppati ad-hoc per la fotogrammetria di prossimità rispetto a software generici possono fare la differenza in termini di qualità del risultato ottenibile. Nuovi casi studio saranno presi in esame per cercare di approfondire e superare le difficoltà ad oggi esistenti così da poter costruire un database dettagliato.

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56 GRAZIE DELL ATTENZIONE D.Dominici, M. Alicandro, M. Elaiopoulos, V. Massimi Università degli Studi dell Aquila