Titolo presentazione sottotitolo - La fotogrammetria da drone come strumento di monitoraggio delle aste fluviali - Provincia di Piacenza
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Titolo presentazione
sottotitolo
La fotogrammetria da drone come strumento di
Milano, XX mese 20XX
monitoraggio delle aste fluviali
Livio Pinto 07.05.2018
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 dati territoriali a disposizione lungo le aste fluviali sono rilievi LiDAR (risoluzione ~ 1 p.to/m2, accuratezza altimetrica ± 15 cm, accuratezza planimetrica ± 30 cm). Tuttavia, la copertura di queste informazioni è in molte zone del tutto assente, il che rende necessario individuare una modalità alternativa di acquisizione di dati che molto spesso è data dalla Cartografia Tecnica Regionale (CTR) con precisione insufficiente per effettuare analisi idrologiche Fonte: www.pcn.minambiente.it Livio Pinto
PRODUZIONE DI MODELLI DIGITALI DEL TERRENO (DTM)
Metodologia Strumentazione Quantità Automazione Accuratezza
impiegata misurabile Del metodo del metodo
di dati
Scansione Scanner Elevata Buona (in moda- Media (in
lità semiautomatica) funzione di
qualità/scala della
carta e solo se in
Misura della modalità
Cartografia semiautomatica)
Digitalizzazione Tavolo Elevata Scarsa Media (in
digitalizzatore funzione di
qualità/scala della
carta)
Topografia Stazione totale Media Nulla Elevata
Rilievo Classica
Topografico Geodesia GPS Media Nulla Elevata
Spaziale
Buona/elevata
Rilievo Approccio Stazione Molto Ottima
Fotogrammetrico Digitale digitale elevata Buona/elevata
Ripresa Elaborazione Elevata Ottima Media
Telerilevamento Spaziale digitale delle
immagini
Livio Pinto
PRODUZIONE DI MODELLI DIGITALI DEL TERRENO (DTM)
LIDAR o FOTOGRAMMETRIA?
Livio Pinto
PRODUZIONE DI MODELLI DIGITALI DEL TERRENO (DTM)
Metodologia Strumentazione Quantità Automazione Accuratezza
impiegata misurabile Del metodo del metodo
di dati
Scansione Scanner Elevata Buona (in moda- Media (in
lità semiautomatica) funzione di
qualità/scala della
carta e solo se in
Misura della modalità
Cartografia semiautomatica)
Digitalizzazione Tavolo Elevata Scarsa Media (in
digitalizzatore funzione di
qualità/scala della
carta)
Topografia Stazione totale Media Nulla Elevata
Rilievo Classica
Topografico Geodesia GPS Media Nulla Elevata
Spaziale
FOTOGRAMMETRIA
DA Buona/elevata
DRONE
Rilievo Approccio Stazione Molto Ottima
Fotogrammetrico Digitale digitale elevata Buona/elevata
Ripresa Elaborazione Elevata Ottima Media
Telerilevamento Spaziale digitale delle
immagini
Livio Pinto
TIPOLOGIE DI VELIVOLI PER APPLICAZIONI
FOTOGRAMMETRICHE
PESO PROPULSIONE STRUTTURA
Microdroni: Senza motore Ala Fissa
inferiore a 5 kg
Motore elettrico
Minidroni: Ala Rotante
da 5 a 30 kg Motore a Combustione (multicotteri)
Interna (ICE)
Livio PintoTIPOLOGIE DI SENSORI
- Camere a spettro visibile (RGB)
- Camere termiche
- Camere multispettrali
- Camere a infrarosso (NIR)
- Scanner laser (LiDAR)
Livio PintoGEOREFERENZIAZIONE - 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 Livio Pinto
MODIFICA DEL DRONE PARROT DISCO Livio Pinto
Livio Pinto
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 PintoLivio Pinto
ELABORAZIONE CON SOFTWARE FOTOGRAMMETRICO
Pix4D MAPPER – 1: INITIAL PROCESSING
Importare le immagini e le
coordinate 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 PintoELABORAZIONE 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 PintoMODELLAZIONE 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! Livio Pinto
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