Uso di micro UAV per il rilevamento a bassa quota Antonio D’Argenio (1) , Daniele Sarazzi (2) (1) Nadir s.a.s., Consorzio ...
UAV  Unmanned Aerial Vehicle <ul><li>Classe di aeromobili senza pilota a bordo </li></ul><ul><li>Pilotaggio    stazione d...
Classi di UAV Fonte: UAV Association - http://www.uavs.org Categoria Sigla Raggio (km) Altitudine (m) Autonomia (ore) Mass...
 UAV – md4-200 Capacità di carico 0,2 kg Peso 0,9 kg Dimensioni in volo 70 cm Dimensioni a terra 70 cm Raggio d'azione 50...
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ESEMPI <ul><li>Fotogrammetria da immagini nadirali  </li></ul><ul><li>Telerilevamento da immagini oblique </li></ul>
Fotogrammetria <ul><li>Rilevamento fotogrammetrico di uno scavo archeologico attivo </li></ul><ul><ul><ul><li>la Pieve di ...
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Fasi di lavoro <ul><li>Pianificazione del volo </li></ul><ul><ul><li>Utilizzo del SW di pianificazione voli per md4-200 in...
Fasi di lavoro <ul><li>Esecuzione dei voli : </li></ul><ul><ul><li>112 immagini -> 3 voli distinti, 70 minuti sul campo  <...
Fasi di lavoro <ul><li>Elaborazione (SW per fotogrammetria di immagini, risultati delle telemetrie e dati di volo) </li></ul>
Risultati: DSM modello estratto con elaborazione a partire dalle immagini a 25m
Telerilevamento <ul><li>Valutazione di salute e produttività in vigneto con indagine IR aerea di prossimità </li></ul><ul>...
Fasi di lavoro <ul><li>Pianificazione </li></ul><ul><ul><li>Determinazione da repertorio cartografico dei confini dell'are...
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Fasi di lavoro <ul><li>Esempio di scatti in visibile e  IR </li></ul>
Fasi di lavoro <ul><li>Verifica sul campo della copertura </li></ul>
Fasi di lavoro <ul><li>Elaborazione immagini  </li></ul><ul><ul><li>Contrasto: stretching lineare </li></ul></ul><ul><ul><...
Risultati: confronto satellite - drone <ul><li>IR da drone – Ottobre 2009 </li></ul>NDVI (Normalized Difference Vegetation...
Conclusioni <ul><li>Pianificazione    efficienza </li></ul><ul><li>Volo automatico    sicurezza </li></ul><ul><li>Ripeti...
 
 
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D Argenio Sarazzi. Uso Di Micro Uav Per Il Rilevamento A Bassa Quota

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    1. 1. Uso di micro UAV per il rilevamento a bassa quota Antonio D’Argenio (1) , Daniele Sarazzi (2) (1) Nadir s.a.s., Consorzio Ticonzero – Palermo (2) Zenit s.r.l. – Busto Arsizio (VA)
    2. 2. UAV Unmanned Aerial Vehicle <ul><li>Classe di aeromobili senza pilota a bordo </li></ul><ul><li>Pilotaggio  stazione di controllo a terra </li></ul><ul><li>Nati per scopi militari  applicazioni civili </li></ul><ul><li>Tecnologia matura  semplifica il rilevamento di aree circoscritte </li></ul>Terminologia equivalente: RPV (Remotely Piloted Vehicle), ROA (Remotely Operated Aircraft), UVS (Unmanned Vehicle System) o semplicemente Droni
    3. 3. Classi di UAV Fonte: UAV Association - http://www.uavs.org Categoria Sigla Raggio (km) Altitudine (m) Autonomia (ore) Massa (kg) Micro  (Micro) < 10 250 1 <5 Mini Mini < 10 150 to 300 < 2 150 Close Range CR 10 a 30 3000 2 to 4 150 Short Range SR 30 a 70 3000 3 to 6 200 Medium Range MR 70 a 200 5000 6 to 10 1250 Medium Range Endurance MRE > 500 8000 10 to 18 1250 Low Altitude Deep Penetration LADP > 250 50 to 9000 0.5 to 1 350 Low Altitude Long Endurance LALE > 500 3000 >24 < 30 Medium Altitude Long Endurance MALE > 500 14000 24 to 48 1500
    4. 4.  UAV – md4-200 Capacità di carico 0,2 kg Peso 0,9 kg Dimensioni in volo 70 cm Dimensioni a terra 70 cm Raggio d'azione 500 m Altitudine massima 150 m Autonomia di volo 20 minuti Condizioni di volo Vento fino a 15 km/h Motore Elettrico (4 x 250W flatcore brushless motors) Strumenti di ripresa Panasonic lumix fx35 (video) Pentax optio A40 (foto) GPS  Pilota automatico 
    5. 5. Campi di applicazione in ambito civile <ul><li>Applicazioni scientifiche </li></ul><ul><ul><li>Archeologia </li></ul></ul><ul><ul><li>Geologia </li></ul></ul><ul><ul><li>Precision Farming </li></ul></ul><ul><ul><li>Analisi dei Ecosistemi </li></ul></ul><ul><li>Pubblica Amministrazione </li></ul><ul><ul><li>Monitoraggio abusi </li></ul></ul><ul><ul><li>Protezione Civile </li></ul></ul><ul><ul><li>Opere pubbliche </li></ul></ul><ul><li>Forze dell’Ordine </li></ul><ul><ul><li>Indagini </li></ul></ul><ul><ul><li>Videosorveglianza </li></ul></ul><ul><ul><li>Documentazione incidenti </li></ul></ul><ul><li>Fotografia e video </li></ul><ul><ul><li>Pubblicità </li></ul></ul><ul><ul><li>Informazione </li></ul></ul><ul><ul><li>Televisione </li></ul></ul>
    6. 6. In ambito civile gli UAV si usano per <ul><li>Punti di osservazione per foto </li></ul><ul><li>Piani verticali di edifici, fronti di cava, … </li></ul><ul><li>Ricognizione video </li></ul><ul><li>Immagini e video per eventi o pubblicità </li></ul><ul><li>Prevalentemente in volo manuale </li></ul><ul><li>Più complesso è soddisfare le esigenze tecniche di ripresa a fini fotogrammetrici o scientifici </li></ul><ul><li>tuttavia… </li></ul>
    7. 7. Pianificazione in ambiente GIS <ul><li>… la pianificazione in ambiente GIS di voli con micro e mini UAV ad alto livello di automazione apre la strada a: </li></ul><ul><ul><li>fotogrammetria aerea di prossimità </li></ul></ul><ul><ul><li>telerilevamento di prossimità </li></ul></ul><ul><li>… generando prodotti direttamente gestibili in ambiente geospaziale </li></ul>
    8. 8. ESEMPI <ul><li>Fotogrammetria da immagini nadirali </li></ul><ul><li>Telerilevamento da immagini oblique </li></ul>
    9. 9. Fotogrammetria <ul><li>Rilevamento fotogrammetrico di uno scavo archeologico attivo </li></ul><ul><ul><ul><li>la Pieve di San Pietro in Pava, a San Giovanni D'Asso (SI) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>LAP&T (Laboratorio di Archeologia del Paesaggio e Telerilevamento, Università di Siena) e Zenit srl, 2008 </li></ul></ul></ul><ul><li>Obiettivo: documentazione delle diverse fasi dello scavo mediante modelli stereoscopici e 3D </li></ul>
    10. 10. Fasi di lavoro <ul><li>Analisi dell’area: rilevamento con GPS differenziale degli ingombri massimi dell'area attiva </li></ul>
    11. 11. Fasi di lavoro <ul><li>Pianificazione del volo </li></ul><ul><ul><li>Utilizzo del SW di pianificazione voli per md4-200 in ambiente GIS*, </li></ul></ul><ul><ul><li>Input: quota di base, overlap, sidelap, caratteristiche ottiche della fotocamera (focale, dim. sensore,..), footprint attesa, … </li></ul></ul><ul><li>* ESRI ArcGIS </li></ul>
    12. 12. Fasi di lavoro <ul><li>Esecuzione dei voli : </li></ul><ul><ul><li>112 immagini -> 3 voli distinti, 70 minuti sul campo </li></ul></ul>
    13. 13. Fasi di lavoro <ul><li>Elaborazione (SW per fotogrammetria di immagini, risultati delle telemetrie e dati di volo) </li></ul>
    14. 14. Risultati: DSM modello estratto con elaborazione a partire dalle immagini a 25m
    15. 15. Telerilevamento <ul><li>Valutazione di salute e produttività in vigneto con indagine IR aerea di prossimità </li></ul><ul><ul><li>Volpera di Adro (BS) </li></ul></ul><ul><ul><li>Precision Farming srl, Terradat srl, Zenit srl, 2008 e 2009 </li></ul></ul><ul><li>Obiettivi: studio di fattibilità, messa in opera di procedure esecutive </li></ul><ul><li>2008: test di osservazione con una videocamera per visione notturna filtrata, montata su md4-200 </li></ul><ul><li>2009: test operativo con SigmaDP1 (gamma: 180 - 1200nm), filtrata e montata su md4-200 </li></ul>
    16. 16. Fasi di lavoro <ul><li>Pianificazione </li></ul><ul><ul><li>Determinazione da repertorio cartografico dei confini dell'area di interesse </li></ul></ul><ul><ul><li>Utilizzo del SW di pianificazione voli per md4-200 in ambiente GIS* </li></ul></ul><ul><ul><li>Input: quota di base, area di interesse, quota massima, caratteristiche ottiche della fotocamera (focale, dim. sensore,..) </li></ul></ul><ul><li>* ESRI ArcGIS </li></ul>
    17. 17. Fasi di lavoro <ul><li>Esecuzione voli </li></ul><ul><ul><li>16 immagini (8 visibile + 8 IR) </li></ul></ul><ul><ul><li>2 diversi filtri applicati con ritorno alle stazioni della prima ripresa </li></ul></ul>
    18. 18. Fasi di lavoro <ul><li>Esempio di scatti in visibile e IR </li></ul>
    19. 19. Fasi di lavoro <ul><li>Verifica sul campo della copertura </li></ul>
    20. 20. Fasi di lavoro <ul><li>Elaborazione immagini </li></ul><ul><ul><li>Contrasto: stretching lineare </li></ul></ul><ul><ul><li>Correzione prospettica: risultati delle telemetrie e dati di volo e GCP ed elaborazione immagini rettificate in color-slicing </li></ul></ul>
    21. 21. Risultati: confronto satellite - drone <ul><li>IR da drone – Ottobre 2009 </li></ul>NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) da ortofoto MS – Giugno 2009
    22. 22. Conclusioni <ul><li>Pianificazione  efficienza </li></ul><ul><li>Volo automatico  sicurezza </li></ul><ul><li>Ripetitività  correzione errori, serie temporali, stesse inquadrature con sensori diversi </li></ul><ul><li>Rapidità riprese  abbattimento dei costi </li></ul>

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