1,720,970 research outputs found
Utilizzo delle texture nella classificazione di vegetazione in immagini ad altissima risoluzione acquisite da UAS
Full text linkNell'ambito di un progetto di ricerca di Dottorato in Geomatica, relativo alla messa a punto di un sistema di rilievo multisensore a pilotaggio remoto, sono state analizzate immagini multispettrali e multitemporali acquisite tramite rilievi da UAS. Come area test, è stata scelta una porzione di un vivaio di piante: l'altissima risoluzione delle immagini rende visibili dettagli che possono consentire il riconoscimento delle diverse specie vegetali.
Per automatizzare il processo, accanto alle più tradizionali classificazioni pixel-based (basate cioè sulle informazioni radiometriche multispettrali direttamente contenute nelle immagini), si può far ricorso all'utilizzo di variabili derivate di tipo geometrico, che tengano conto delle relazioni spaziali delle variazioni radiometriche.
L'uso delle variabili di texture a queste risoluzioni, ben differenti da quelle di immagini satellitari o aeree, è ancora da esplorare. In questo lavoro sono perciò presentati alcuni esperimenti di ottimizzazione di procedure di classificazione, mediante l'uso combinato di variabili radiometriche tradizionali (come RGB e NDVI) e di variabili di texture opportunamente selezionate. In particolare, tali variabili sono state generate con finestre di dimensione crescente; la dimensione ottimale è stata poi individuata tramite analisi dei semivariogrammi. L'aggiunta delle variabili di texture a bande e indici tradizionali ha portato ad un incremento del 17% dell'accuratezza totale di classificazioni con algoritmo supervisionato (Maximum Likelihood)
Utilizzo di droni per la documentazione e la valorizzazione dei beni paesaggistici: il progetto FoGLIE
Full text linkL’utilizzo di immagini aeree acquisite con velivoli senza pilota, i cosiddetti UAV, si sta sempre più diffondendo, sia per scopi descrittivi che per scopi geometrici. Ne è previsto ad esempio l’utilizzo all’interno del progetto FOGLIE (Fruition Of Goods Landscape in Interactive Environment) recentemente finanziato dalla Regione Lombardia, che nasce dalla necessità di valorizzare il patrimonio artistico e culturale presente sul territorio lombardo, allo scopo di produrre una maggiore fruibilità dei beni culturali, artistici e naturali, tramite sistemi audiovisuali di ricostruzione tridimensionale su supporto mobile, da utilizzare lungo gli itinerari di visita, ma anche dalla necessità di migliorare e distribuire il monitoraggio, utilizzando i nuovi mezzi di comunicazione per integrare la modalità di fruizione con quella di documentazione e salvaguardia. Come area test è stato scelto il Parco Adda Nord, che racchiude al suo interno diverse categorie di beni. Il progetto ha avuto avvio nell’ottobre del 2010 e sarà concluso in 2 anni. I risultati attesi sono, oltre alle ormai diffuse visualizzazioni 3D, scene in augmented reality, visualizzazioni a volo d’uccello, ottenute con riprese effettuate con voli outdoor e indoor di UAV, che necessitano della realizzazione di rilievi fotogrammetrici. Grazie all’utilizzo dei droni, infatti, sarà possibile rilevare informazioni ad altissima risoluzione relative al paesaggio boschivo, criticità ambientali e zone non accessibili o non adeguatamente valorizzate. Il progetto vede coinvolte alcune realtà imprenditoriali dell’area lombarda e il DIIAR del Politecnico di Milano come componente scientifica e di consulenza tecnica in ambito fotogrammetrico. In questo periodo di svolgimento della ricerca, sta rivestendo particolare interesse lo studio e la realizzazione di una ripresa di una zona test con un sensore multispettrale, in grado quindi di riprendere sia la componente visibile che quella IR per una miglior definizione della componente vegetativa del territorio tramite classificazione. La ripresa, realizzata con UAV MD4-1000, consta di circa 300 immagini, RGB e CIR sovrapposte a coppia. Le immagini saranno analizzate sia per validare la geometria di ripresa, finalizzata alla ricostruzione 3D del territorio, che per validare la qualità della ripresa effettuata con camera ADClite della Tetracam in grado di fornire la componente infrarossa dello spettro elettromagnetico
Esperienze di telerilevamento di prossimità con immagini multispettrali acquisite da drone
Full text linkValidazione di prodotti fotogrammetrici speditivi ottenuti con immagini da UAV
No full textI sistemi di ripresa aerea montati su UAV rappresentano una tecnologia flessibile, in grado di raccogliere in breve tempo una grande quantità di informazioni ad alta risoluzione sia per usi metrici che interpretativi. In questo ambito è spesso necessario che la procedura utilizzata per la produzione dei prodotti finali (ad esempio l’ortofotocarta) sia un valido compromesso tra rigorosità analitica e ridotti tempi di realizzazione. A tale proposito si stanno sempre più diffondendo tra gli specialisti del settore i programmi nati dalle ricerche della Computer Vision che, in questo ambito, assolvono pienamente alle esigenze di produzione fotogrammetrica.
Gli autori propongono e testano su un caso reale una procedura di georeferenziazione speditiva delle ortofoto; essa viene ricampionata tramite una trasformazione piana che si avvale di alcuni punti doppi. Il confronto con l’ortofoto prodotta con strumenti tradizionali (LPS ERDAS) ha messo in luce un’ottima congruenza dei prodotti, con precisioni comparabili con le dimensioni del GSD
Riconoscimento di specie arboree mediante classificazione di immagini multispettrali e multitemporali ad altissima risoluzione
Full text linkDa tempo impiegati nell'agricoltura di precisione, i rilievi di prossimità con UAS cominciano a esser eseguiti anche per applicazioni forestali e ambientali. Il rilievo da UAV con sensori ottici, infatti, consente di acquisire immagini ad altissima risoluzione (GSD dell'ordine di cm), che possono essere opportunamente usate per la classificazione e la distinzione di specie vegetali.
Nell'ambito di un progetto di ricerca di Dottorato in Geomatica, è stato effettuato un esperimento di classificazione mediante algoritmi ampiamente utilizzati in telerilevamento, a partire da immagini aeree di prossimità acquisite su un vivaio di piante. Tale area è stata scelta come "poligono test" per la presenza di molte varietà di alberi, raggruppati per specie.
Un rilievo multispettrale è stato effettuato durante il periodo di maggior copertura fogliare con esacottero Mikrokopter del Politecnico di Milano (Dip.di Ing. Civile e Ambientale) e camere Nikon 1 J1 e Tetracam ADCLite. I due blocchi di immagini, a colori e a falso colore, sono stati orientati simultaneamente; dal blocco RGB è stato poi ottenuto il modello di superficie e, su questo, sono state generate le due ortofoto (RGB e NIR-RG). Dai canali NIR e Red di quest'ultima, è stato infine calcolato l'indice di vegetazione NDVI.
Il rilievo è stato ripetuto anche in autunno per rilevare nuove informazioni spettrali, molto variabili da una specie all'altra. L'ortofoto RGB autunnale è stata creata usando il medesimo DSM estivo.
Sulla base della verità al suolo raccolta in campo, è stata effettuata una classificazione supervisionata con algoritmo Max Likelihood su un layer stack di sette bande. Sebbene la copertura fogliare autunnale fosse ridotta, tale classificazione è caratterizzata da un incremento dell'accuratezza totale del 13% rispetto a quella della classificazione effettuata sulle sole bande estive (RGB e NDVI). Il medesimo algoritmo è stato infine impiegato su differenti combinazioni di canali originali e derivati, tra cui un indice di variazione temporale e la trasformazione allo spazio IHS
Experimental analysis of different software packages for orientation and digital surface modelling from UAV images
Full text linkThe use of UAVs finds application in a variety of fields, among which are the small scale surveys for environmental protection application. In this frame some experimental tests were carried out at Politecnico di Milano to assess metric accuracies of images acquired by UAVs and derived photogrammetric products. A block of 5 strips and 49 photos was taken by fixed wing system SenseFly, carrying a camera Canon Ixus 220HS on a rural area included in an Italian Park. Images are processed through bundle adjustment, automatic DEM extraction and orthoimages production steps with several software packages, with the aim to evaluate their characteristics, capabilities and weaknesses. The software packages tested were Erdas-LPS, EyeDEA (University of Parma), Agisoft Photoscan, Pix4UAV, PhotoModeler Scanner. For the georeferencing of the block 16 pre-signalized ground control points were surveyed in the area through GPS (NRTK survey). Comparison of results is given in terms of differences among orientation parameters and their accuracies. Moreover, comparisons among different digital surface models are evaluated. Furthermore, exterior orientation parameters, image points and ground points coordinates, obtained by the various software packages, were used as initial values in a comparative adjustment made by scientific in-house software. Paper confirms that computer vision software are faster in computation and, even if their main goal is not to pursue high accuracy in points coordinates determination, they seems to produce results comparable to those obtainable with standard photogrammetric approach. Agisoft Photoscan seems in this case to yield the best results in terms of quality of photogrammetric products
Use of Unmanned Aerial Systems for multispectral survey and tree classification: a test in a park area of northern Italy
Full text linkIn the frame of project FoGLIE (Fruition of Goods and Landscape in Interactive Environment), UAS were used to survey a park area in its less accessible zones, for scenic and stereoscopic videos, 3D modeling and vegetation monitoring. For this last application, specifically, through the acquisition of very high resolution images taken with two UAS-borne compact cameras (RGB and NIR), a DSM of a small vegetated area and the corresponding orthoimages were produced and co-registered. Planimetric and height accuracies in block adjustments and orthophotos are in the range of 0.10 m horizontally and 0.15 m in height. Then, after the derivation of synthetic channels, both unsupervised classification and supervised one were performed in order to test the algorithms' ability to distinguish between different bushes and trees species: some of them were correctly classified by the latter method but misclassifications still remain. The overall accuracy for the unsupervised classification is about 50% while the supervised one yields an overall accuracy around 80%
Improving tree species classification using UAS multispectral images and texture measures
Full text linkThis paper focuses on the use of ultra-high resolution Unmanned Aircraft Systems (UAS) imagery to classify tree species. Multispectral surveys were performed on a plant nursery to produce Digital Surface Models and orthophotos with ground sample distance equal to 0.01 m. Different combinations of multispectral images, multi-temporal data, and texture measures were employed to improve classification. The Grey Level Co-occurrence Matrix was used to generate texture images with different window sizes and procedures for optimal texture features and window size selection were investigated. The study evaluates how methods used in Remote Sensing could be applied on ultra-high resolution UAS images. Combinations of original and derived bands were classified with the Maximum Likelihood algorithm, and Principal Component Analysis was conducted in order to understand the correlation between bands. The study proves that the use of texture features produces a significant increase of the Overall Accuracy, whose values change from 58% to 78% or 87%, depending on components reduction. The improvement given by the introduction of texture measures is highlighted even in terms of User's and Producer's Accuracy. For classification purposes, the inclusion of texture can compensate for difficulties of performing multi-temporal surveys
Aerial Images from an UAV system: 3D modeling and tree species classification in a park area
No full textThe use of aerial imagery, acquired by the so-called UAVs (Unmanned Aerial Vehicles), is becoming increasingly popular for both geometric and descriptive purposes.
The employment of such type of images is, for instance, scheduled within the FoGLIE project (Fruition of Goods Landscape in Interactive Environment) that was recently funded by Regione Lombardia to give value at the Cultural Heritage by industrial research and experimental development projects.
The project starts from the need to enhance the natural, artistic and cultural heritage, widespread on the Lombardy's territory, and to produce a better usability of it by employing, along predetermined routes, audiovisual movable systems of 3D reconstruction. At the same time, the project comes also from the need to improve monitoring procedures by making use of new media for integrating the fruition phase with the documentation and preservation one.
FoGLIE, which began in October 2010 and will be completed in the following two years, involves some Lombardy firms and Politecnico di Milano, for scientific and technical support in the photogrammetric surveys: these are indeed necessary to produce augmented reality scenes and bird's eye views, besides the widely used 3D visualization. By keeping in mind these aims, the UAVs systems surely represent an innovative and flexible technology, able to collect a big amount of very high resolution information, regarding forest landscape, critical environmental situations and not accessible or not properly enhanced areas.
The pilot project is assessed on a single area, "Parco Adda Nord", suitable due to the presence of various goods' types inside it. Currently, some tests have already been performed to analyze the UAV images' quality with both photogrammetric and photo-interpretation purposes, to validate the vector-sensor system and to optimize the survey planning for 3D modeling and vegetation classification.
A Microdrone MD4-200 was flown, by keeping an altitude of roughly 50 m, over a 200x100 m2 area, chosen because it's partially built-up but also covered by an agricultural field as well as by different tree species and bushes. Thus, multispectral high resolution images were taken by a Pentax OPTIO A40 (a low cost camera), a Sigma DP1 and a Tetracam ADC Lite: the first one was equipped with a CCD sensor with the classic RGB channels whereas the second one had a Foveon specifically modified to acquire the near infra-red band. Instead the last camera had a CMOS sensor (3.2 Mpixel) sensitive to the NIR, the red and the green components thereby yielding directly the so-called "Color Infra-Red" (CIR) images. In fact the IR spectral radiation, besides the visible one, is essential to define the vegetative cover of the territory through classification processes and also to distinguish among different tree species. Lastly, a big number of pre-signalized Ground Control Points has been surveyed through GPS (Trimble 5700 in RTK survey) to allow subsequent accuracy analysis.
Indeed, Aerial Triangulation (AT) and DSMs productions were carried out with two photogrammetric commercial software, Leica Photogrammetry Suite (LPS) and Photomodeler, to pick out pros and cons of each package in managing non conventional aerial imagery as well as the differences in the modeling approach.
Then, cross-comparisons of the results were performed even within the same software by changing the employed set of GCPs and Check Points: this was helpful for studying how much the choice of them could affect the ATs and the E.O. parameters up to the DSMs and the CPs positions. Further analysis were done on the differences between the E.O. parameters and the corresponding data coming from the on board UAV navigation system.
The results of this test phase will be used as guidelines for the following applications on the whole park and for the monitoring of natural and partially urbanized areas through UAVs
- …
