Appunti del corso di GeoAI – intelligenza artificiale e dati geospaziali

PP

perpendicolare al piano dell’immagine passante per il suo centro e

terminante ad una distanza pari a  (distanza focale).

c

La proiezione dell’oggetto reale sull’immagine 2D avviene risolvendo delle

specifiche equazioni dette equazioni di collinearità. Il processo di

risoluzione avviene su ogni punto  catturato dal sensore.

P

Ma se manca la profondità e quindi non so in quale punto della retta si trovi

, come faccio a ricostruire l’oggetto 3D? Faccio un’altra foto da un’altra

P

angolazione, quindi le elaboro opportunamente per ottenere le ricostruzione.

I 3 sistemi di riferimento definiti in precedenza sono suddivisibili in

categorie:

GeoAI – Intelligenza Artificiale & Dati Geo-spaziali 30

Sistema di Riferimento d’Orientazione Interna – Quello del punto  (

p

);

ξ , η , c

0 0

​ ​

Sistema di Riferimento d’Orientazione Esterna – Gli altri 2 (serve per

capire come allineare le foto apprese per ricostruire l’oggetto) (

):

X , Y , Z , φ, ω, κ

0 0 0

​ ​ ​

Orientazione Relativa – Posizione relativa tra un’immagine e l’altra.

Orientazione Assoluta – Una volta determinata la posizione relativa

dei fotogrammi, la struttura viene roto-traslata per poter essere

ancorata ad un sistema di riferimento assoluto.

Le fasi sinora descritte sono:

Image Acquisition

GCP Survey – Orientamento Interno

Allineamento – Orientamento Esterno Relativo (origina una nuvola di

punti sparsa)

GCP Collimation – Definizione finale delle coordinate di ciascun punto.

Bundle Block Adjustment – Rototraslazione per definizione della

posizione della nuvola di punti sparsa nel sistema di riferimento

assoluto.

Dense Cloud – Restituzione della nuvola di punti densa.

GeoAI – Intelligenza Artificiale & Dati Geo-spaziali 31

Nuvola di Punti Densa

È un set irregolare di punti (distribuito non uniformemente) in un sistema di

riferimento cartografico.

LiDAR & TLS

La tecnologia del TLS (Terrestrial Laser Scanning) è, assieme a LiDAR, una

della tecnologie di scansione laser per il rilievo di nuvole di punti nello

spazio tridimensionale. Tale tecnologia consente, quindi, di ottenere

direttamente la nuvola di punti senza dover passare per la fotogrammetria

vista in precedenza.

Ogni punto che risulta dal TLS:

è posizionato in corrispondenza delle sue coordinate;

possiede informazioni aggiuntive (colore, riflettanza, …);

➕ Esiste anche l’ALS (Aerial Laser Scanning).

Il TLS impiega la tecnologia LiDAR in ambito terrestre. Il LiDAR implementa il

laser scanning per analizzare lo spazio tridimensionale.

Il laser: Cos’è?

Il laser è composto da una sola frequenza di onde, che genera quindi

un’onda monocromatica, la quale si propaga in un’unica direzione.

La tecnica del laser scanning sfrutta le onde elettromagnetiche per misurare

delle distanze.

La misurazione della distanza avviene emettendo una radiazione ottica che

viene trasmessa ad un oggetto; tale oggetto riflette la radiazione che

raggiunge di nuovo in un certo tempo la sorgente. Attraverso il tempo

impiegato per tornare alla sorgente e alla differenza di fase con cui l’onda

torna indietro, è possibile stimare con elevata precisione la distanza

dell’oggetto dalla sorgente.

GeoAI – Intelligenza Artificiale & Dati Geo-spaziali 32

I TLS possono essere differenziati sulla base di:

precisione;

risoluzione;

acquisizione multitemporale;

misurazione delle geometrie e radiometrie (tramite camere integrate).

Alcuni TLS sono, poi, integrati con altri strumenti e software che consentono

di: riconoscere determinate superfici, oggetti o forme geometriche

specifiche, mi migliorare il processo di acquisizione dei dati;

acquisire l’RGB (il colore) dei punti;

trasportarli in maniera adeguata (custodie protettive) per garantire

sufficiente autonomia operativa.

Scan Density

La risoluzione di un TLS definisce il numero di punti per unità di lunghezza

(o area). La scan density definisce, invece, la distanza media tra un punto

misurato e quelli circostanti. Tali caratteristiche sono, quindi, diverse e la

necessità di definirle entrambe sta nel fatto che i punti rilevati sono tutti

equidistanti l’uno dall’altro se consideriamo una circonferenza attorno al TLS

concentrica ad esso, ma potrebbero non esserlo più quando

dipendentemente dalla loro distanza rispetto al TLS.

GeoAI – Intelligenza Artificiale & Dati Geo-spaziali 33

Ne consegue che, a meno che l’oggetto esaminato non sia una sfera, i punti

non saranno equidistanti ma la loro distanza reciproca dipenderà dall’angolo

con cui la radiazione emessa tocca la superficie.

Acquisizione dei Dati – Posizioni delle Scansioni

Di norma, una singola scansione è sufficiente per ottenere i dettagli utili per

caratterizzare un certo oggetto, anche se piccolo. Tuttavia, più scansioni

garantiscono un’accuratezza maggiore.

Conseguentemente, al fine di associare ogni singolo scan ad un singolo

sistema di riferimento, è necessario progettare una rete di punti di

riferimento che consentano di allineare correttamente ogni scan.

La necessità di fare più scan risiede anche nel fatto che la scansione singola

non dà la possibilità di sopperire a mancanza di dati causa di ostruzioni

temporanee (es.: persone) o permanenti.

GeoAI – Intelligenza Artificiale & Dati Geo-spaziali 34

Oppure, ancora, più scan potrebbero essere necessari per sopperire a

coperture incomplete o per scongiurare l’acquisizione di punti falsi causa

della divergenza del raggio laser (guarda l’esempio).

MMS – Mobile Mapping Systems

GeoAI – Intelligenza Artificiale & Dati Geo-spaziali 35

Gli MMS sono sistemi che implementano sistemi di scanning montati su

supporti mobili per il loro impiego su larga scala. Tali sistemi includono:

GNSS, per determinare la posizione geografica del sistema;

IMU, per tracciare l’orientamento ed il movimento temporale;

Odometri, per una maggiore precisione del posizionamento.

Fotocamere ad alta risoluzione per la mappatura e texturizzazione della

nuvola di punti.

LiDAR per la scansione degli spazi tridimensionali.

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), per costruzione

avanzata di mappe in tempo reale durante il movimento del supporto

(molto utile quando la geolocalizzazione non può essere efficace).

Tali sistemi possono essere montati per auto, imbarcazioni, droni o..

biciclette (?), ma anche su strumenti quotidiani come trolley o zaini. La

scelta del supporto sul quale montare tali strumenti varia anche in funzione

dello spazio da scansionare.

MMS – Localizzazione

La localizzazione di un sistema MMS prevede una scansione preliminare in

2D di un piano: usando i sensori, il sistema acquisisce informazioni e fa

misure dell’ambiente circostante. Al termine della scansione, lo spazio è

noto al sistema grazie alle misurazioni compiute e al riconoscimento della

posizione di punti di riferimento.

GeoAI – Intelligenza Artificiale & Dati Geo-spaziali 36

A questo punto può cominciare il processo di localizzazione: l’MMS si

sposta sulla mappa analizzata e, a tempi regolari, rileva la sua posizione

confrontando quella osservata con quella dei punti di riferimento.

Se la nuova posizione non consente al sistema di osservare il punto di

riferimento, l’MMS corregge la sua posizione sino a vederlo.

MMS – Mappatura

Il processo di mappatura consente ad un MMS di costruire una

rappresentazione 3D dell’ambiente circostante.

Usando i sensori, il sistema apprende la posizione relativa degli oggetti

nell’ambiente circostante. Successivamente, note la posizione del sistema e

compiute le misurazioni, l’MMS esegue il mapping dello spazio circostante.

GeoAI – Intelligenza Artificiale & Dati Geo-spaziali 37

La qualità della ricostruzione dipende dal tipo di sensore e dall’accuratezza

della posizione del sistema. In ogni caso, la mappatura che ne risulta, per

quanto precisa possa essere, non rappresenta mai la realtà.

MMS – Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

Esistono sistemi che consentono la localizzazione e la mappatura

simultanea degli spazi. Tuttavia, l’uso di questi sistemi riduce la precisione

nel posizionamento in fase di localizzazione e l’accuratezza della mappa

nella fase di mappatura.

MMS – Post Processing

La fase di post-processing dei dati di un sistema MMS prevede:

1. Trajectory Adjustment

a. Start-finish – Correzione della traiettoria per garantire che il punto di

partenza coincida con quello di arrivo.

b. Loop Closure Detection – Riduzione degli errori accumulati nella

traiettoria, tramite confronto tra la posizione stimata e quella già

GeoAI – Intelligenza Artificiale & Dati Geo-spaziali 38

visitata.

2. Georeferencing

a. 3D Alignment with GNSS Trajectory – Allineamento dei dati acquisiti

con una traiettoria GPS. Utile per rilievi all’aperto.

b. GCP (Ground Control Points) Based – Uso di punti di controllo a terra

per il miglioramento della precisione nel posizionamento.

c. ICP Based – Implementazione di un algoritmo per allineare le nuvole

di punti. Utile qualora non siano presenti GNSS precisi.

3. Colouring

a. Integrated Camera – Uso di immagini acquisite da una telecamera

integrata nello strumento di scansione.

b. External Images – Integrazione di immagini esterne per migliorare la

qualità visiva della nuvola di punti.

4. Point Cloud Post Processing

a. Descriptive Feature – Estrazione di caratteristiche descrittive dai

dati.

b. Classification – Suddivisione d ei punti in categorie (i.e.:

vegetazione, edifici, …)

c. Decimation – Riduzione del numero di punti per ottimizzare la

gestione dei dati senza perdere dettagli importanti.

d. Exportation – Esportazione delle nuvola di punti finale.

Considerazioni

L’uso di MMS consente di sfruttare sistemi con elevato potenziale, che

possiede, però, alcuni punti critici. Infatti, se da una parte facilita

l’integrazione con altre tecniche di georeferenziazione, ha consentito lo

GeoAI – Intelligenza Artificiale & Dati Geo-spaziali 39

sviluppo di soluzioni adatte allo stesso scopo e riduzione dei costi, consente

maneggevolezza e accessibilità nella maggior parte dei contesti e genera

modelli 3D leggeri la cui gestione dei dati è resa più semplice, dall’altra

l’MMS è un sistema che richiede un’ottima esecuzione durante il processo, il