Telerilevamento di prossimità con micro-droni: strumenti, tecnica ed esempi di casi d’uso

Informatica per il territorio

Telerilevamento di prossimità con
micro-droni: strumenti,
tecnica ed esempi di casi d’uso

Antonio D’Argenio
Consorzio Ticonzero

Introduzione

GLI U.A.V.

12 luglio 2010

UAV
Unmanned Aerial Vehicle

 Classe di aeromobili senza pilota a bordo
 Pilotaggio  stazione di controllo a terra
 Nati per scopi militari  applicazioni civili
 Tecnologia matura  semplifica il rilevamento
di aree circoscritte
Terminologia equivalente: RPV (Remotely Piloted Vehicle), ROA
(Remotely Operated Aircraft), UVS (Unmanned Vehicle System)
o semplicemente Droni

Classi di UAV
Raggio Altitudine Autonomia Massa
Categoria Sigla
(km) (m) (ore) (kg)
Micro m (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
MRE > 500 8000 10 to 18 1250
Endurance
Low Altitude
LADP > 250 50 to 9000 0.5 to 1 350
Deep Penetration
Low Altitude Long
LALE > 500 3000 >24 < 30
Endurance
Medium Altitude
MALE > 500 14000 24 to 48 1500
Long Endurance
Fonte: UAV Association - http://www.uavs.org

Alcuni esempi

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Alcuni prodotti industriali
Modello Copter Blimp 37 MD4-200 MD4-1000 Draganfly PIXY 29.40 Drone IT180-
1B X6 5 TH
Tipologia Elicottero Dirigibile Quadricottero Quadricottero Esacottero Parapendio Elicottero

Classe Mini Mini Micro Mini Micro Mini Mini
Capacità di carico (kg) 5 10 0,2 1,200 0,5 6 5
Peso (kg) 8,5 0,9 2,650 1 5,6 10
Dimensioni in volo (cm) 200 900x300 70 103 99x85x 25.4 295 (vela) 180
Dimensioni a terra (cm) 200 70 80 68x30x25.4 84x63x53 180
Raggio d'azione (m) 5000 500 1000 500 1000
Altitudine massima (m) 1500 150 150 1000 500 3000
Intervallo vel.(km/h) 0 – 50 3 – 15 0 – 90
Velocità (km/h) 40 54 10
Autonomia (min) 45 60 20 70 18 60 90
Motore A scoppio Elettrico 4 x brushless 4 x brushless 6x A scoppio A scoppio,
brushless elettr.

12 luglio 2010

miniUAV md4-1000
Capacità di carico 1,2 kg
Peso 2.65 kg
Dimensioni in volo 103 cm
Dimensioni a terra 80 cm
Raggio d'azione 500 m
Altitudine
1000 m
massima
Autonomia di volo 70 minuti
Condizioni di volo Vento fino a 25 km/h
Motore Elettrico (4 x brushless)

Velocità di crociera 54 km/h
GPS 
Pilota automatico 

12 luglio 2010

mUAV – 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
150 m
massima
Autonomia di volo 20 minuti
Condizioni di voloVento fino a 15 km/h
Elettrico (4 x 250W
Motore
flatcore brushless motors)
Panasonic lumix fx35
Strumenti di
(video)
ripresa
Pentax optio A40 (foto)
GPS 
Pilota automatico 


Campi di applicazione in ambito civile
Appl. Architettura, P.A. Protezione Sicurezza Informazione Comunica-
scientifiche Ing. Civile Civile zione
Agricoltura Rilievi di Monitoraggio Prevenzione Videosorve- Documenta- Mercato
di precisione edifici e abusi edilizi ed analisi glianza zione eventi immobiliare
manufatti ed estrattivi delle criticità
Archeologia Restituzioni Smaltimento Monitoraggio Documenta- Cronaca Ricettività
2D e 3D illecito dei delle zione
rifiuti emergenze incidenti
Geologia Esame di linee Monitoraggio Indagini Riprese video Web-video
elettriche cantieri ed
opere pub.
Biologia Sopralluoghi Catasto Attività
incendi produttive e
commerciali
Punto di osservazione
Strumento di misura ed analisi

12 luglio 2010

… riassumendo …
 Punti di osservazione per fotografia
 Piani verticali di edifici, fronti di cava, …
 Ricognizione video
 Immagini e video per eventi o pubblicità
Prevalentemente in volo manuale
Più complesso è soddisfare le esigenze tecniche di
ripresa a fini fotogrammetrici o per la misura di
grandezze fisiche
tuttavia…

Pianificazione in ambiente GIS
 … la pianificazione in ambiente GIS di voli con
micro e mini UAV ad alto livello di automazione
apre la strada a:
 fotogrammetria aerea di prossimità (ortofoto e modelli
numerici)
 telerilevamento di prossimità (multispettrale,
termografia, …)

 … generando prodotti direttamente gestibili in
ambiente geospaziale

Vantaggi della pianificazione
 In fotogrammetria
 Ottimizzazione del numero di scatti in funzione
dell’overlap e del sidelap desiderato
 Ottimizzazione dei tempi di esecuzione di riprese
complesse
 Esecuzione di riprese nadirali e oblique, su superficie
piana, su pendio, in rotta circolare intorno ad
obiettivo fisso
 Footprint costante in riprese su pendio
 Realizzazione di serie temporali
 Eseguire voli “precisi” in condizioni sfavorevoli

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Vantaggi dei droni
 rapida programmazione del piano di volo
 risoluzione spaziale e spettrale customizzabili
 assenza di disturbi dovuti a copertura
nuvolosa
 costo inferiore
 logistica di esercizio notevolmente
semplificata: il suo impiego è facile e veloce
 assenza di autorizzazioni richieste

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Strumenti

COMPONENTI DI UNA
PIATTAFORMA DI VOLO

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Componenti di una piattaforma di volo
 Vettore
 Stazione base
 Radiocomando
 Sensori
 Software

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Vettore

12 luglio 2010

Stazione base

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radiocomando
 Banda 35 MHz

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Sensori di ripresa

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Software

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Sistemi di stabilizzazione e posizionamento

DENTRO IL DRONE

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Gerarchia dei sensori usati nella
navigazione

GPS
INS
MAG
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Sistema di posizionamento
 I satelliti forniscono GPS
 La loro posizione INS
MAG
 Un orario preciso
 Le distanze sono determinate dal tempo di viaggio
del segnale
 Il ricevitore calcola la posizione attraverso
 I dati di almeno 4 satelliti
 I valori da calcolare sono 4: posizionamento lungo gli assi X,Y,Z e il
tempo

12 luglio 2010

Posizionamento - GPS

1 satellite: superficie di una sfera
2 satelliti: cerchio di intersezione
3 satelliti: punto di intersezione

Assunzione: i segnali di ciascun Sfortunatamente
satellite si diffondono in maniera
lineare ed a velocità costante sbagliato
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GPS – Fonti di errore
 Fonti di errore:
riflessione del segnale
 Frequente nelle aree urbane
e sugli specchi d’acqua.
 Riconoscibile se il segnale di
un satellite viene identificato
più volte dal drone  i dati
errati sono scartati
 Non distinguibile se il segnale
è ricevuto solo una volta
 I dati errati possono portare
ad errori improvvisi nelle
manovre di volo

Seite 25

GPS – Fonti di errore

Fonti di errore: attenuazione
del segnale
 Alla periferia delle città,
accanto alle montagne, ai
margini dei boschi
 Perdita di accuratezza
 Frequente in fase di
decollo e di atterraggio
 L’accuratezza aumenta con
la quota di volo

Seite 26

INS
 Riconoscimento dei movimenti tramite sistema inerziale
 Il sistema include:
 3 sensori accelerazione per movimenti lineari
 3 sensori per movimenti circolari
 Movimenti tracciati lungo tutti e tre gli assi

Seite 27

Rilievo di edifici
Fotogrammetria da immagini nadirali
Modellistica di scavo e di oggetti naturali

ESEMPI

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Rilevo di edifici
 Rilievo di un’area in via di riqualificazione
 Palermo, centro storico
 Consorzio Ticonzero
 Obiettivo: restituzione CAD degli ingombri
degli edifici e dei manufatti presenti nell’area
in esame

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Fasi di lavoro
 Analisi dell’area:
 Ingombri massimi area
 Analisi eventuali ostacoli e
interferenze
elettromagnetiche
 Punti GPS
 Punti stazione totale

12 luglio 2010

Fasi di lavoro
 Pianificazione del volo
 Utilizzo del software di
controllo e pianificazione voli
per md4-200* e di utility di
calcolo
 Input: quota di base, overlap
e sidelap, caratteristiche
ottiche della fotocamera,
footprint attesa, dimensione
in metri del pixel, …

* md cockpit

12 luglio 2010

Fasi di lavoro
 Sul campo
 Calibrazione fotocamera
 Esecuzione dei voli
 Automatico: 50 immagini  2 voli in
automatico, 45 minuti sul campo
 Manuale: esecuzione di coperture in
aree a rischio troppo elevato per il
volo automatico (accuratezza
posizionamento GPS)

12 luglio 2010

Fasi di lavoro
 Acquisizione immagini

12 luglio 2010

Fasi di lavoro

 Elaborazione:
inserimento dei
punti della stazione
totale e calcolo degli
orientamenti esterni
in Photomodeler

12 luglio 2010

Fasi di lavoro
 Elaborazione: individuazione dei punti e dei
lineamenti principali in Photomodelerer

12 luglio 2010

Fasi di lavoro
 Restituzione
CAD degli
ingombri

12 luglio 2010

Fotogrammetria
 Rilevamento fotogrammetrico di uno scavo
archeologico attivo
 la Pieve di San Pietro in Pava, a San Giovanni D'Asso
(SI)
 LAP&T (Laboratorio di Archeologia del Paesaggio e
Telerilevamento, Università di Siena) e Zenit srl, 2008
 Obiettivo: documentazione delle diverse fasi
dello scavo mediante modelli stereoscopici e
3D

Fasi di lavoro
 Analisi dell’area:
rilevamento con
GPS differenziale
degli ingombri
massimi
dell'area attiva


Fasi di lavoro
 Pianificazione del volo
 Utilizzo del SW di pianificazione voli per md4-200
in ambiente GIS,
 Input: quota di base, overlap, sidelap,
caratteristiche ottiche della fotocamera (focale,
dim. sensore, ...), footprint attesa, …


Fasi di lavoro
 Esecuzione dei voli :
 112 immagini → 3 voli distinti, 70 minuti sul
campo


Fasi di lavoro
 Elaborazione (SW per fotogrammetria di
immagini, risultati delle telemetrie e dati di
volo)


Risultati: DSM

modello estratto con elaborazione a partire dalle immagini a 25m


Fotogrammetria
 Rilevamento fotogrammetrico di uno scavo
archeologico attivo
 Parco di Veio
 Zenit srl e Menci Software, 2010
 Obiettivo: modellazione 3D dello scavo
archeologico


Fasi di lavoro
 Analisi dell’area

 Pianificazione


Fasi di lavoro
 Esecuzione del volo

12 luglio 2010

Fasi di lavoro
 Ricostruzione degli orientamenti esterni

12 luglio 2010

Fasi di lavoro
 Modello preliminare a 30 mm

12 luglio 2010

Fasi di lavoro
 DEM a 7 mm

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Fasi di lavoro
 Vista nadirale ricostruita area grande

12 luglio 2010

Telerilevamento
 Valutazione di salute e produttività in vigneto con
indagine IR aerea di prossimità
 Volpera di Adro (BS)
 Precision Farming srl, Terradat srl, Zenit srl, 2008 e 2009
 Obiettivi: studio di fattibilità, messa in opera di
procedure esecutive
 2008: test di osservazione con una videocamera per
visione notturna filtrata, montata su md4-200
 2009: test operativo con SigmaDP1 (gamma: 180 -
1200nm), filtrata e montata su md4-200


Fasi di lavoro
 Pianificazione
 Determinazione da repertorio cartografico dei
confini dell'area di interesse
 Utilizzo del SW di pianificazione voli per md4-200
in ambiente GIS
 Input: quota di base, area di interesse, quota
massima, caratteristiche ottiche della fotocamera
(focale, dim. sensore, ...)


Fasi di lavoro
 Esecuzione voli
 16 immagini
(8 visibile + 8 IR)
 2 diversi filtri
applicati con
ritorno alle
stazioni della
prima ripresa


Fasi di lavoro
 Esempio di scatti in visibile e IR


Fasi di lavoro
 Verifica sul campo della copertura


Fasi di lavoro
 Elaborazione immagini
 Contrasto: stretching
lineare

 Correzione prospettica:
risultati delle telemetrie
e dati di volo e GCP ed
elaborazione immagini
rettificate in color-slicing


Risultati: confronto satellite - drone

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) IR da drone – Ottobre 2009
da ortofoto MS – Giugno 2009


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