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

Livio Pinto

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!