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Spin-off dell’Università degli Studi di Padova Droni e tecnologie innovative - 13 Novembre 2014

NEOS S.r.l. NEOS S.r.l.

UN VOLO A BASSA QUOTA SULLA GEOLOGIA:

SENSORI CHE GUARDANO LA TERRA

pirotti

Testo digitato

Near Earth Observation Services www.neos-spinoff.com [email protected]


Sensori per applicazioni geologico-ambientali e piattaforme UAV

Piattaforme SAPR per rilievi ambientali

Caratteristiche fondamentali del SAPR di

cui tenere conto per il rilievo:

• Capacità di carico

• Modalità di atterraggio e decollo

• Autonomia di volo

• Altezza di volo (funzione della risoluzione

richiesta e delle dimensioni dell’area)

• Volo pre-impostato (GPS) o manuale

• Velocità di volo e stabilità

• Orientazione del sensore – Gimbal


Sensori e metodologie di rilievo

Campi di applicazione in continuo aumento, nella tabella alcuni esempi tra i più frequenti.

Caratteristiche tecniche di

ripresa: frequenza di scatto,

velocità di messa a fuoco,

risoluzione e per le camere

fotografiche anche disponibilità

e peso degli obiettivi.

• Peso e dimensioni della camera

Altri sensori: Laser Scanner e SAR (Interferometria)


Rilievo GPS necessario per scalatura e

georeferenziazione del modello tridimensionale

Fotogrammetria

Rilievo Fotografico con volo automatizzato.

Sovrapposizione tra le immagini lungo la direzione

di volo del 60%. Lateralmente tra le strisciate: 20%.

Riprese fotografiche ortogonali alla superficie.

Restituzione di un modello 3D (Digital Elevation

Model) e di un ortofoto esportabili in GIS

Ortofoto

DEM con drappeggio

fotografico


Software di elaborazione

fotogrammetrica trova punti

omologhi nelle foto e realizza una

nuvola di punti.

Rilievo fotogrammetrico del sito archeologico di Vulci.

Dalla nuvola si ottiene una superficie

(MESH), che georeferenziata

permette di ottenere DEM e

ortofoto.


L’ortofoto realizzata della cittadella di Vulci

copre un’area di più di 8 ettari, con risoluzione

1cm/pixel. L’immagine a sinistra è un

particolare dell’ortofoto: il Tempio Grande (VI

secolo a.C.)

Il dettaglio nel riquadro rosso


Valutazione degli spessori di neve, località Aprica-Magnolta (SO). Sito sperimentale per lo

studio delle valanghe del Centro Nivometeorologico di Bormio (SO) - ARPAL

Ricostruzione della supeficie del sito relativa all’estate 2012 e a gennaio 2013.

Dislivello dell’area rilevata: circa 500 m.

Applicazioni della fotogrammetria in campo ambientale


Proiezione dei valori dello spessore della copertura nevosa sulla morfologia

di rilievo ottenuta con il DEM estivo (immagini ottenute in ambiente GIS).

Rilievo GPS e conseguente georeferenziazione dei due modelli 3D (estivo e invernale) ha

permesso di stimare gli spessori della neve e di realizzare una mappa.


Bilancio di massa di ghiacciai

La stessa tecnica è stata adottata anche per ricavare il bilancio di massa del ghiacciaio

Sobretta in alta Valtellina (SO). Rilievi effettuati nell’estate del 2011 e del 2014. Lavoro svolto

in collaborazione con il Centro Nivometeorologico di Bormio (SO) – ARPAL


Ricostruzione tridimensionale della superficie di scivolamento della frana del Vajont per

finalità di ricerca geologico-strutturale.

Due rilievi fotogrammetrici per la ricostruzione di DEM che consentissero lo studio delle

strutture geologiche. Le due aree rilevate sono evidenziate con contorno giallo (DEM EST) e

rosso (DEM OVEST). A sinistra il punto di decollo del rilievo relativo al DEM EST (rosso a dx).

Rilievo ad elevata risoluzione di pareti verticali difficilmente raggiungibili.

Necessità di informazione su pareti verticaliGestione in remoto dell’orientamento

della camera


DEM OVEST e dettaglio dell’area in verde

Pieghe strutturali affioranti lungo la superficie di scivolamento. Lo studio di queste

strutture e della rugosità della superficie di scivolamento permette di caratterizzare

meglio al dinamica dell’evento franoso. Inoltre fornisce informazioni importanti

sulle strutture delle formazioni geologiche dell’area.


Morfologia delle barene della laguna veneziana e studio della flora

Ricostruzione della morfologia delle barene di San

Felice nella laguna veneziana.

Obiettivo: comprendere i processi che

caratterizzazione l’evoluzione delle barene e dei

loro ghebi (canali interi). Il DEM realizzato ha

evidenziato anche la zonazione della flora tipica

dell’ambiente di barena.

Confronto tra il DEM ricostruito

(colorato dal giallo al blu in funzione

delle variazioni di quota) e la CTR

regionale 1:5000 (tonalità rosa).

Sovrapposizione realizzata in ambiente

in ambiente GIS.


Particolare del DEM. La zonazione della

vegetazione è ben visibile, il bordo dei

ghebi risulta rialzato rispetto all’interno

della barena. Le variazioni di quota sono di

pochi decimetri ma corrispondono anche

ad una variazione di salinità che è maggiore

nella aree più basse.

Diagramma che mostra la

zonazione delle vegetazione in

funzione della quota.Sonia Silvestri, Marco Marani, Alessandro

Marani - Hyperspectral remote sensing of

salt marsh vegetation, morphology and soil

topography - Physics and Chemistry of the

Earth 28 (2003), 15–25


Termografie

Stress idrico: immagine termica

che evidenzia il contenuto d’acqua

di un campo coltivato. I pixel blu,

verdi e rossi indicano

rispettivamente zone della coltura

con concentrazioni d’acqua

sufficente, media e bassa.Source: Wikimedia Commons and US Agricultural

Research Service

Riprese termiche da aereo di una discarica.

Le aree chiare sono quelle in cui sono in

atto processi di combustione interna.Source: Environmental Research, Inc.

Le termografia forniscono un’immagine della

temperatura superficiale dell’area rilevata

che può variare anche in funzione di processi

che avvengono nel sottosuolo.


Riprese termiche da aereo: acque di falda sfociano nella

baia. Hawaii – Honokohau Harbor.Source: EPSCoR- University of hawaii


Branberg Massif (Namibia), a 21 by 31 km dome that

reaches 2.5 km in height. A granite batholith intruded

into the sedimentary rocks along its side

Sensori multi- e iper-spettrali


CA

NV

AZ

UT

IDOR

Mtn.

Pass

-120o

-120o

37o

37o

20 km

STUDY

AREA

-115o15'

35o15'

35o15'

-115o15'

200 km

ASTER SCENE

5 km

N


INDICI DI VEGETAZIONE

Gli spettri della vegetazione possono essere

suddivisi in due categorie estreme:

• vegetazione verde ed umida (fotosintesi attiva)

• vegetazione secca (fotosintesi non attiva)

Confronto tra un’immagine NIR (Near Infra-

Red, a sinistra) e una immagine ripresa nelle

normale banda del visibile (a destra).


Source: SLANTRANGE Inc. - airborne remote sensing , http://www.slantrange.com/

NI: infrarosso vicino, RV: rosso visibile,

NDVI= (NI – RV)/(NI + RV)

Normalized Difference Vegetation Index

Teoricamente può variare da -1 ad 1 sebbene

in realtà i suoi valori sono compresi tra -0,3-0

per l’acqua, 0,005 per i deserti, 0-0,3 per

suoli e rocce, 0,3-0,8 per la vegetazione.

NDVI è direttamente legato alla capacità di

fotosintesi .


Conclusioni

Le piattaforme UAV sono uno strumento importante per rilievi in ambito geologico e

ambientale. Fotogrammetria, riprese termiche e multispettrali sono tecniche già

molto utilizzate. In futuro aumenterà la fattibilità e le applicazioni di rilievi UAV iper-

spettrali, LIDAR e interferometria SAR.

Sinergia di due realtà: incontro tra competenze ambientali e competenze ingegneristico

aereonautiche.

Lo sviluppo tecnologico delle piattaforme e dei sensori aumenterà le soluzioni che i

rilievi da drone potranno fornire per una migliore gestione del territorio. Le

potenzialità di questi strumenti potrebbero portare in futuro ad un aumento

dell’automazione nel settore dei rilievi ambientali e ad una maggiore efficenza nelle

attività di monitoraggio.

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