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Tecniche di telerilevamento pixel-orientedPer l'identificazione di superfici con materiali contenenti amianto: applicazioni in Lombardia
Cinzia Panigada Università Milano -Bicocca
1
Contesto: telerilevamento e cemento amianto
Con la legge n. 257 del 1992 viene vietato l’impiego di materiali contenenti amianto. Le Regioni devono effettuare un censimento degli edifici con presenza di materiali contenenti amianto. Sono stati implementati numerosi “piani amianto” utilizzando diversi strumenti per il censimento delle superfici in cemento amianto. Le tecniche di telerilevamento si sono rivelate utili nel supportare attività di censimento.
Immagini RGB da drone, iperspettrali da aereo, multispettrali da satellite
Sensore Area ripresa Risoluzione
geometrica
Risoluzione
spettrale
Droni RGB Piccola 1-2 cm Bassa
Aereo (MIVIS)
Media 3 m Alta
Satellite (World-View3)
Grande 1,24 m (VIS-NIR) Media
Contesto: telerilevamento e cemento amianto
Immagini RGB da drone, iperspettrali da aereo, multispettrali da satellite
Con la legge n. 257 del 1992 viene vietato l’impiego di materiali contenenti amianto. Le Regioni devono effettuare un censimento degli edifici con presenza di materiali contenenti amianto. Sono stati implementati numerosi “piani amianto” utilizzando diversi strumenti per il censimento delle superfici in cemento amianto. Le tecniche di telerilevamento si sono rivelate utili nel supportare attività di censimento.
Contesto: telerilevamento e cemento amianto
Risoluzione spaziale in funzione dello strumento di acquisizione
Contesto: telerilevamento e cemento amianto
e.g. Cilia et al., 2015; Bassani et al., 2007
Risoluzione spettrale in funzione dello strumento di acquisizione
RGB
MULTI
HYPER
Contesto: immagini iperspettrali e tecniche pixel-oriented
Sul territorio nazionale sono stati effettuati molti studi a partire da immagini iperspettrali MIVIS (progetto CNR-LARA, 1994).
Metodi di mappatura pixel-oriented: utilizzano l’informazione spettrale contenuta in ciascun pixel dell’immagine; adatti in caso di elevata risoluzione spettrale e media risoluzione spaziale.
Generazione di mappe di coperture in cemento amianto medianteimmagini iperspettrali MIVIS utilizzando metodi pixel-oriented
1. Mettere a punto una procedura operativa, validata e aggiornabile;
2. Produrre una mappa di coperture in CA in un’area estesa (cinque comuni in Lombardia, Biassono, Lissone, Monza, Muggiò e Seregno, circa 65 km2), utile alla PA ai fini di operazioni di controllo e bonifica.
3. Sfruttare l’alta risoluzione spettrale del MIVIS per sviluppare un indice per la valutazione dello stato di deterioramento delle coperture.
Obiettivo
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Misure spettrali su superfici omogenee per calibrazione/validazione dei modelli di correzione atmosferica
01 02 03
04 05 06Seregno
Lissone
MonzaMuggiò
Biassono
N
S
D = 3 m
D
IF
O
V
FO
V
S = 2847 m
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Acquisizione dato aereo MIVIS
DATO MIVIS• Data: 05/07/2013 • Canali: VIS-NIR-SWIR (92 bande)• Risoluzione: 3 x 3 m2
Misure spettrali su superfici omogenee per calibrazione/validazione dei modelli di correzione atmosferica
DATO MIVIS• Data: 05/07/2013 • Canali: VIS-NIR-SWIR (92 bande)• Risoluzione: 3 x 3 m2
S
D = 3 m
D
IF
O
V
FO
V
S = 2847 m
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Acquisizione dato aereo MIVIS
Pre-elaborazioni delle immagini MIVIS
Armonizzazione con i dati digitali dei comuni (i.e. catasto)
Correzioni atmosferiche e geometriche (ortorettificazione)
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Misure di campo con spettroradiometri portatili ad alta risoluzione spettrale
Valutazione degli effetti di illuminazione, geometria e dello stato di deterioramento dei tetti sul segnale registrato
Misure spettrali in campo
Metodo di classificazione pixel-based
Definizione di Regioni di interesse (ROI) sulle immagini MIVIS in corrispondenza di tetti/materiali noti
• TRAINING SET per istruire l’algoritmo al riconoscimento automatico dei seguenti materiali:
- Cemento amianto,- Altre coperture (cemento, alluminio, ..)- Coppi- Asfalto
• TESTING SET per valutare l’accuratezza: 1050 punti (tetti) selezionati random e assegnati alle diverse classi via dati ancillari, fotointerpretazione ortofoto e spettri MIVIS
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Coppi
Coperture inaltri materiali
Cemento amianto
Asfalto
Classificazione: esempio di training set
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
(MNF-12, SAM, α= 0.05 )
Cemento amiantoCoppiAltri materiali
Classificazione: assegnazione dei pixel alle classi di copertura
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Classificazione: prodotto finale della classificazione
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
E’ stata validata l’accuratezza della classe cemento-
amianto.
Campionamento random stratificato: 1050 tetti
distribuiti uniformemente
Classificazione
cemento-amianto89% 11% 86% 14%
Accuratezza dopo
fotointerpretazione
Producer’s
Accuracy
Errore di
Omissione
User’s
Accuracy
Errore di
Commissione
Classificazione: validazione prodotto finale
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Pixel riconosciuti come CA
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Classificazione: assegnazione alla particella catastale
Sono stati selezionati solo quegli edifici che avevano almeno il 20% di superficie classificata a CA
Edifici con presenza di CA
Classificazione: assegnazione alla particella catastale
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
CA
Classificazione: prodotto finale a scala comunale
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Effetto sul segnale misurato alle diverse lunghezza d’onda in campo
Copertura vegetale abbondante;Posa 1980
Copertura vegetale ridotta;Posa 1994
Indice di degrado: firme spettrali di campo
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Lastre più deteriorate hanno colore più scuro e assorbimento maggiore nel rosso (670 nm) dovuto alla presenza di componente organica (i.e. cianobatteri, muschi e licheni)
Indice di degrado: firme spettrali MIVIS
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Lastre più deteriorate hanno colore più scuro e assorbimento maggiore nel rosso (670 nm) dovuto alla presenza di componente organica (i.e. cianobatteri, muschi e licheni)
Effetto sul segnale misurato dal MIVIS
Indice di degrado: formulazione ISD
ISD (Index of Surface Deterioration) è relazionato all’anno di posa e all’esposizione: coperture più vetuste ed esposte a nord (maggiore livello di umidità) hanno indice più alto.
ISD vs anno di posa NA/1 ISD vs esposizione
Tetti ad alto grado di deterioramento
Tetti a minor grado di deterioramento
Indice di degrado: variabilità spaziale
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
Ad ogni edificio catastale (foglio, particella e proprietà) è associato un record con le informazioni relative alla presenza di amianto, area e grado di deterioramento.
Restituzione cartografica
Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019
I risultati di questo studio confermano l’affidabilità delle mappe di coperture in CA realizzate a partire
da immagini iperspettrali MIVIS (errore medio < 13%). Le immagini iperspettrali sono utili in
particolare :
1. nel caso di aree estese;
2. alta variabilità dei materiali usati come coperture (e.g. cemento, bitume, fibre organiche, PVC, ..);
Sottolineiamo l’importanza della restituzione finale dei prodotti in un formato utilizzabile dalla PA
(e.g. armonizzazione con catasto, file kmz utilizzabili con google map);
Il dato iperspettrale ha permesso di definire l’indice ISD di deterioramento delle lastre. Tale indice può
essere impiegato per avere indicazioni sulle priorità di intervento e bonifica.
Stiamo verificando se l’utilizzo di metodi pixel-based associati a metodi object-based possano
migliorare ulteriormente l’accuratezza del prodotto.
Considerazioni conclusive
GRAZIE PER L’ATTENZIONE
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