Titolo presentazione
sottotitolo
Milano, XX mese 20XXLa fotogrammetria da drone come strumento di
monitoraggio delle aste fluviali
Livio Pinto 07.05.2018
Livio Pinto
INTRODUZIONE
• A causa dei cambiamenti climatici, sono in aumento i fenomeni
estremi di precipitazione sul Nord Italia, con gravi effetti sulla
sicurezza del territorio.
• I dati territoriali a disposizione, soprattutto lungo le aste fluviali,
non sono sempre sufficienti a prevedere i rischi legati a eventi di
questo tipo.
• Questo lavoro preliminare si propone di valutare l’impiego della
fotogrammetria da drone come strumento alternativo per
l’acquisizione di dati volti a supportare analisi idrogeologiche e
strutturali di zone fluviali potenzialmente a rischio.
Livio Pinto
INTRODUZIONE
Per fare ciò, si è svolto un test operativo su un tratto del fiume Nure
soggetto all’alluvione del settembre 2015.
L’obiettivo del test è quello di realizzare un Modello Digitale del
Terreno (DTM) della zona alluvionata, per confrontarlo con i dati già
disponibili acquisiti con tecniche tradizionali e verificarne la qualità e
l’affidabilità.
Livio Pinto
CAMBIAMENTI CLIMATICI IN EMILIA-ROMAGNA E NELLA
PROVINCIA DI PIACENZA
Estremizzazione dell’
andamento degli
eventi meteorologici:
- Diminuzione del
volume annuale di
precipitazione
- Diminuzione dei
giorni con
precipitazioni nella
media o inferiori
- Siccità nei mesi
estivi
- Aumento di eventi
di precipitazione
intensi ed estremi Fonte: rapporto Arpa ER - 2015
Livio Pinto
L’ALLUVIONE DEL 14/09/2015 SUL BACINO DEL FIUME NURE
Causata da un evento di precipitazione eccezionale nei bacini montani di
Trebbia, Nure e Aveto con cumulate oltre i 200 mm/6h (tempo di ritorno stimato
500 anni).
Sul fiume Nure si è verificata la propagazione di un’onda di piena impulsiva
che ha provocato diverse esondazioni e danni agli edifici e alle infrastrutture
lungo tutto il corso del fiume.Fonte: rapporto Arpa ER - 2015
Livio Pinto
IL GRADO DI CONOSCENZA DELLA RETE FLUVIALE
Allo stato attuale, i migliori datiterritoriali a disposizione lungo leaste fluviali sono rilievi LiDAR(risoluzione ~ 1 p.to/m2,accuratezza altimetrica ± 15 cm,accuratezza planimetrica ± 30 cm).
Tuttavia, la copertura di questeinformazioni è in molte zone deltutto assente, il che rendenecessario individuare unamodalità alternativa di acquisizionedi dati che molto spesso è datadalla Cartografia TecnicaRegionale (CTR) con precisioneinsufficiente per effettuare analisiidrologiche Fonte: www.pcn.minambiente.it
Livio Pinto
PRODUZIONE DI MODELLI DIGITALI DEL TERRENO (DTM)
Metodologia Strumentazione
impiegata
Quantità
misurabile
di dati
Automazione
Del metodo
Accuratezza
del metodo
Scansione Scanner Elevata Buona (in moda-
lità semiautomatica)
Media (in
funzione di
qualità/scala della
carta e solo se in
modalità
semiautomatica)
Misura della
Cartografia
Digitalizzazione Tavolo
digitalizzatore
Elevata Scarsa Media (in
funzione diqualità/scala della
carta)
Topografia
Classica
Stazione totale Media Nulla Elevata
Rilievo
Topografico Geodesia
Spaziale
GPS Media Nulla Elevata
Buona/elevata
Rilievo
FotogrammetricoApproccio
Digitale
Stazione
digitale
Molto
elevata
OttimaBuona/elevata
TelerilevamentoRipresaSpaziale
Elaborazionedigitale delle
immagini
Elevata Ottima Media
Livio Pinto
PRODUZIONE DI MODELLI DIGITALI DEL TERRENO (DTM)
LIDAR o FOTOGRAMMETRIA?
Livio Pinto
PRODUZIONE DI MODELLI DIGITALI DEL TERRENO (DTM)
Metodologia Strumentazione
impiegata
Quantità
misurabile
di dati
Automazione
Del metodo
Accuratezza
del metodo
Scansione Scanner Elevata Buona (in moda-
lità semiautomatica)
Media (in
funzione di
qualità/scala della
carta e solo se in
modalità
semiautomatica)
Misura della
Cartografia
Digitalizzazione Tavolo
digitalizzatore
Elevata Scarsa Media (in
funzione diqualità/scala della
carta)
Topografia
Classica
Stazione totale Media Nulla Elevata
Rilievo
Topografico Geodesia
Spaziale
GPS Media Nulla Elevata
Buona/elevata
Rilievo
FotogrammetricoApproccio
Digitale
Stazione
digitale
Molto
elevata
OttimaBuona/elevata
TelerilevamentoRipresaSpaziale
Elaborazionedigitale delle
immagini
Elevata Ottima Media
FOTOGRAMMETRIA DA DRONE
Livio Pinto
TIPOLOGIE DI VELIVOLI PER APPLICAZIONI
FOTOGRAMMETRICHE
PESO PROPULSIONE STRUTTURA
Microdroni:inferiore a 5 kg
Senza motore Ala Fissa
Minidroni:da 5 a 30 kg
Motore elettricoAla Rotante
(multicotteri)Motore a CombustioneInterna (ICE)
Livio Pinto
TIPOLOGIE DI SENSORI
- Camere a spettro visibile (RGB)
- Camere termiche
- Camere multispettrali
- Camere a infrarosso (NIR)
- Scanner laser (LiDAR)
Livio Pinto
GEOREFERENZIAZIONE
- Georeferenziazione diretta con sistemi GNSS/INS presenti a
bordo del velivolo: scarsa precisione
- Georeferenziazione indiretta attraverso l’impiego di Ground
Control Points (GCPs): maggiore impegno umano=costo
- Georeferenziazione con sistemi RTK/PPK: georeferenziazione
diretta con sistemi GPS differenziali a bordo
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MODIFICA DEL DRONE PARROT DISCO
Livio Pinto
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SITO DEL TEST OPERATIVO
Tratto della SP 654 divorato dalla piena, tra Ponte dell'Olio e Bettola
Livio Pinto
TEST OPERATIVO: ACQUISIZIONE DEI DATI
Le immagini sono state
acquisite con un drone Parrot
Bebop 2.
La georeferenziazione è stata
eseguita con il metodo dei
GCPs utilizzando 12 punti
d’appoggio.
Sono stati effettuati tre voli per
un totale di 577 immagini
acquisite.
Livio Pinto
TEST OPERATIVO: ACQUISIZIONE DEI DATI
Le immagini sono state acquisite
con un drone Parrot Bebop 2.
La georeferenziazione è stata
eseguita con il metodo dei GCPs
utilizzando 12 punti d’appoggio.
Sono stati effettuati tre voli per un
totale di 577 immagini acquisite.
Livio Pinto
Livio Pinto
ELABORAZIONE CON SOFTWARE FOTOGRAMMETRICO
Pix4D MAPPER – 1: INITIAL PROCESSING
Importare le immagini e lecoordinate dei GCPs(sistema WGS84)
Allineamento delle immagini e generazione Nuvola di punti sparsa
(1 591 265 punti 3D). Errore medio di georeferenziazione
~ 0.05 m
Livio Pinto
ELABORAZIONE CON SOFTWARE FOTOGRAMMETRICO
Pix4D MAPPER – 2: POINT CLOUD DENSIFICATION & MESH
Generazione Nuvola di punti
densa (13 501 508 punti 3D),
che è in grado di modellizzare
compiutamente la zona di
indagine.
Generazione della Mesh che
consiste nella triangolarizzazione
dell’insieme dei punti in una rete
tridimensionale, la quale
consente di ricostruire
numericamente la superficie
indagata.
Livio Pinto
ELABORAZIONE IN Pix4D – 3: DSM & ORTHOMOSAIC
- DSM : Modello Digitale di Superficie
- DTM: Modello Digitale del Terreno
- Ortofoto: fotografia aerea geometricamente corretta e georeferenziata.
DSM DTM Ortofoto
Livio Pinto
MODELLAZIONE IN AMBIENTE GIS: CONFRONTO DTM OTTENUTO
DAL RILIEVO CON DATI CARTOGRAFICI REGIONALI (DBT RER)
- Precisione DTM
fotogrammetrico:
0.05 m
- Precisione dato
tecnico regionale:
0.60 m
Risoluzione maggiore
(curve con equidistanza
1m invece di 5 m)
Livio Pinto
MODELLAZIONE IN AMBIENTE GIS: SCENARI DI
ALLAGAMENTO
Ricostruzione di 6 livelli
di piena con piani
quotati:
- 286 mslm (blu)
- 287 mslm (azzurro)
- 288 mslm (verde)
- 289 mslm (giallo)
- 290 mslm (arancio)
- 291 mslm (rosso)
Livio Pinto
CONCLUSIONI: RISULTATI RAGGIUNTI DAL TEST
Alla luce di quanto analizzato, si può affermare che la fotogrammetria
da drone risulta un buono strumento per l’acquisizione di dati
territoriali volti ad indagini sul rischio idrologico e idrogeologico dei siti
fluviali.
Nel test infatti l’errore medio di georeferenziazione è di circa 5 cm,
paragonabile alla dimensione dell’impronta del pixel sul terreno (GSD=5
cm). I rilievi LiDAR in media hanno precisione inferiore.
Anche la risoluzione del dato è a vantaggio della fotogrammetria. Nel
rilievo realizzato durante il test si è ottenuta una risoluzione ~ 20 p.ti/m2
mentre la risoluzione dei modelli LiDAR raramente supera 1 p.to/m2.
Livio Pinto
GRAZIE PER L’ATTENZIONE!