Geomatica agraria

DEM/DTM: L'origine dei dati per la creazione di questi modelli

avviene tramite rilevamenti topografici diretti, da cartografia numerica o digitalizzata che è la tecnica più celere ed economica, utile con scala nominale e precisione adeguate, oltre che un aggiornamento. Inoltre, può derivare da fotogrammetria che è molto usata, consente la misura di punti sparsi e punti a passo costante. Consente inoltre di tracciare breaklines (linee di isolivello) ma vi è il problema delle zone oscurate. Può esserci anche una scansione lidar da aeromobile (aereo o elicottero) che è diretta e conveniente per la produzione di DEM. Ha un'altissima produttività del rilievo, alta qualità metrica delle misure, è una tecnica non invasiva ed è attiva (non richiede particolari condizioni di illuminamento).

I modelli digitali del terreno vengono utilizzati ad esempio per il calcolo della pendenza, ovvero per la variazione

di aggregazione: consiste nel raggruppare i dati in unità più grandi, ad esempio aggregando i dati a livello di regione anziché a livello di singola cella. Questo può essere utile per ridurre la complessità dei dati e ottenere una visione più generale del fenomeno in esame; - Trasformazioni di interpolazione: permettono di stimare i valori mancanti o non disponibili in base ai dati disponibili. Ad esempio, l'interpolazione spaziale può essere utilizzata per stimare i valori di una variabile in punti non campionati all'interno di un'area; - Trasformazioni di normalizzazione: servono per rendere i dati comparabili tra loro, eliminando eventuali differenze di scala o di unità di misura. Ad esempio, è possibile normalizzare i dati dividendo ogni valore per la somma totale dei valori, in modo da ottenere una distribuzione percentuale; - Trasformazioni di filtraggio: permettono di eliminare o ridurre il rumore o le informazioni indesiderate dai dati. Ad esempio, è possibile applicare un filtro passa-basso per eliminare le frequenze più alte e mantenere solo quelle più basse; - Trasformazioni di riduzione della dimensionalità: servono per ridurre la complessità dei dati, mantenendo solo le informazioni più rilevanti. Ad esempio, l'analisi delle componenti principali (PCA) può essere utilizzata per ridurre un insieme di variabili correlate in un numero inferiore di componenti principali non correlate. Queste sono solo alcune delle possibili trasformazioni che possono essere applicate ai dati per ottenere una migliore rappresentazione o analisi del fenomeno in esame. La scelta delle trasformazioni da utilizzare dipende dal tipo di dati, dal contesto e dagli obiettivi dell'analisi.di forma: consentono di modificare la forma degli elementi semplificandoli o infittendoli (accuratezza diversa). Sono anch'essi mediati da un software. In ambiente vettoriale si possono creare punti intermedi fra quei dati o la semplificazione di una geometria tramite l'eliminazione di punti. Può essere dato anche nel raster con operazioni di resampling per ottenere passi semplificati unendo celle. L'inverso viene detto infittimento. - Trasformazioni di posizione: cambiano la posizione di elementi geografici con funzioni basate su algoritmi matematici, non cambia infatti il contenuto del dato. La trasformazione del valore di coordinate si chiama anche operazione di registrazione o rettifica. Si dividono in georeferenziazione I, ovvero la trasformazione dei parametri delle coordinate, e georeferenziazione II che è quello legato al fatto di dover assegnare coordinate a punti che ne sono privi (hanno solo coordinate associate al software). Tramite algoritmi vengonoricalcolate le coordinate attribuendo quelle presenti a terra (dalle coordinate macchina alle coordinate effettive). Sono dunque necessari punti macchina georiferiti o comunque un riferimento comune per poter modellare la mappa macchina (punti omologhi). Serve dunque una corrispondenza geometrica tra i due dataset in modo che i loro sistemi di coordinate coincidano. Implica dunque operazioni geometriche matematiche come trasformazioni piane (raddrizzamenti), trasformazioni parametriche e non parametriche (trasformazioni tridimensionali, ortoproiezioni). Per la georeferenziazione serve inoltre un parametro per valutare l'errore della trasformazione (anche in funzione del numero di punti). È necessario prendere dei ground control point (GCP) ovvero un punto di coordinate note sia sul dato da georiferire sia sul dato di riferimento (punti di controllo). I criteri di scelta di questi punti sono la riconoscibilità (incroci, punti) possibilmente non in linea e la distribuzione.

dev'essere uniforme (rosa/raggera). Il minimo dei punti dev'essere almeno 3-4, anchese in realtà dipende dall'equazione di trasformazione. Comunque, è sempre meglio usare un numero di punti doppio del minimo indicato.

Modello di trasformazione

Il modello di trasformazione prevede l'uso di equazioni di tipo polinomiale per stabilire la relazione tra le coordinate di due dataset. Consentono di stimare i coefficienti dell'equazione per la trasformazione di tutti i valori del dataset a partire da quelli dei punti di controllo. La trasformazione con metodo polinomiale viene valutata e nel calcolo delle coordinate finali vengono calcolati gli errori. I punti di controllo hanno coordinate precise, se l'errore è accettabile vengono calcolate le equazioni, il cui risultato saranno le coordinate finali. Le trasformazioni più usate sono quelle di Lambert. Il processo con cui le trasformazioni geometriche vengono applicate ai dati originali

segue lo schema: - determinazione dei punti di controllo; - stima dei coefficienti incogniti della trasformazione; - applicazione della trasformazione ai punti di controllo e calcolo dell'errore; - applicazione dei coefficienti stimati e dell'equazione di trasformazione a tutto il dataset (vettore oraster). Le trasformazioni più utilizzate sono le lineari o le curvilinee. Le trasformazioni lineari o affini sono equazioni lineari con 3 punti di controllo, che consentono di avere sei tipi di trasformazione (4 di base cioè rotazioni, simmetrie, traslazioni, skew e due ottenute da queste). Le trasformazioni consentono l'adattamento delle immagini alla realtà. Le trasformazioni curvilinee usano polinomi di grado elevato per distorsioni complesse, da cui derivano analisi altrettanto complesse. Richiedono per questo molti punti di controllo. L'indice più comune per valutare l'errore è la radice dell'errore quadratico medio (RMS) chemisura lavariazione standard delle coordinate in entrata e in uscita rispetto alla media. Valuta dunque l’accuratezza. Come riferimento l’RMS dev’essere minore o uguale alla metà della dimensione del pixel in unità di mappa (es. pixel 1m su terreno, RMS minore o uguale a 0,5m). La trasformazione geometrica implica inoltre la necessità di riassegnare il valore ai pixel della nuova immagine (georiferita). I metodi più diffusi di ricampionamento sono: - prossimo più vicino: assegna alla cella il valore del pixel originario più vicino. In termini di pixel è la maggiore rispetto agli altri; - interpolazione bilineare: media pesata delle 4 griglie più vicine; - cubico: media pesata delle 16 celle più vicine. All’interno di QGIS troviamo diverse funzioni per le trasformazioni: - Algoritmo lineare: genera una traslazione (word file) quindi non trasforma fisicamente il raster a differenza degli altri metodi: non.

è un algoritmo efficiente in caso di mappe provenienti dascansione di materiale cartaceo;

- Trasformazione di Helmert: opera una rototraslazione;

- Algoritmi Polinomiali: sono molto usati, ognuno differisce in funzione del grado di distorsioneintrodotto nell’accoppiamento dei GCP. La trasformazione polinomiale più utilizzata è quella disecondo ordine: tiene conto della curvatura. La trasformazione polinomiale del primo ordine(affine) preserva la collinearità e permette la rototraslazione.

- Algoritmo Thin plate spine (TPS) permette di introdurre deformazioni locali nei dati. L’algoritmo èparticolarmente efficace nel caso i dati da georiferire siano di scarsa qualità.

- Trasformazione Proiettiva: applica una rototraslazione delle coordinate.

Telerilevamento:

Il telerilevamento (Remote Sensing, RS) è l’insieme di tecnologie e strumenti per acquisire informazioni(qualitative/quantitative) riguardanti gli oggetti a terra senza

che vi sia contatto diretto con essi, a distanza. È un'estensione della fotogrammetria, è un rilevamento tramite sensori. Nel remote sensing i dati verranno stoccati, l'immagine è raster ed è associata a un DS (Data Segment, segmento occupato nella CPU). I dati possono essere quantitativi ma anche qualitativi, nel caso di ortofoto. La risposta rilevata dai sensori è di tipo elettromagnetico. La distanza rilevata è legata alla quantità e risoluzione dei dati: le piattaforme che rilevano il dato sono poste ad altezze diverse. Vi sono i sensori attivi (es. radar o laser scanning) che registrano l'energia elettromagnetica riflessa dai corpi derivante da questi sensori (es. infrarossi) oppure ci possono essere sensori passivi che registrano l'energia elettromagnetica riflessa dai corpi derivante dal Sole. I sensori trasformano l'onda elettromagnetica in impulsi elettrici e in DN poi. Le piattaforme su cui poggianopossono essere:- terrestri, le quali danno informazioni dettagliatissime e vengono usate spesso come supporto a immagini riprese da aereo/satellite. I rilievi vanno da 1m a 10m; - aviotrasportati, che danno informazioni derivanti da droni, elicotteri o aerei sono dell'ordine dei chilometri e danno informazioni dettagliate (es. ortofoto, porzioni di territorio definite); - satellitari, hanno altezze dagli 800 km ai 36.000 km e danno porzioni ampie di globo. Il telerilevamento è un processo che si basa su vari step: - Fonte di energia: la più diffusa è il Sole, il quale emette un campo elettromagnetico a cui sono associate caratteristiche di frequenza e lunghezza d'onda. In base a queste possono essere ottenuti dati diversi. La luce, in base all'oggetto che investe, viene assorbita, deviata (trasmessa) e riflessa. Quest'ultima percentuale viene percepita dal satellite. - Interazione con l'atmosfera: per la presenza di ioni, pulviscolo e vapore.

acqueo fanno rifrangere la luce.

Interazione con la superficie terrestre: vi sono delle finestre di spettro elettromagnetico che va dal visibile al microonde e dal visibile all'infrarosso;

Registrazione della radiazione da parte del sensore: il dato viene fornito in raster. Il sensore è un trasduttore, ovvero trasforma un segnale elettromagnetico in un segnale elettrico. A sua volta viene trasformato in un DN all'interno di un'immagine di tipo raster;

Interpretazione, analisi e applicazione.

L'elemento essenziale per i sensori passivi è la luce. Essa è un'onda costituita da due campi (elettrico e magnetico) perpendicolari fra loro e rispetto alla direzione di propagazione. La lunghezza d'onda è quella che interessa maggiormente per l'ottenimento dello spettro elettromagnetico: va da valori bassi (raggi gamma e x) a valori molto alti come le onde radio. Si misura in nanometri (o in sottomultipli). Queste misurazioni sono

o è una tecnica utilizzata per raccogliere informazioni sulla superficie terrestre utilizzando sensori montati su aerei o satelliti. Questi sensori catturano luce visibile e luce infrarossa emessa o riflessa dalla superficie terrestre. I dati raccolti vengono poi elaborati e visualizzati utilizzando diverse tecniche, tra cui la rappresentazione a falsi colori. Questa tecnica consiste nell'assegnare colori diversi alle diverse bande dello spettro elettromagnetico, consentendo di visualizzare informazioni altrimenti invisibili all'occhio umano. Ad esempio, le foglie verdi assorbono la luce visibile e riflettono la luce infrarossa, quindi nella rappresentazione a falsi colori le aree coperte da vegetazione appariranno di colore rosso o vicino al rosso. Allo stesso modo, l'acqua assorbe la luce visibile e riflette la luce infrarossa, quindi nelle immagini a falsi colori le aree di acqua appariranno di colore blu o vicino al blu. Inoltre, è possibile utilizzare bande dello spettro infrarosso medio e vicino per ottenere ulteriori informazioni sulla superficie terrestre. Ad esempio, la vegetazione sana emette una maggiore quantità di radiazione nell'infrarosso medio rispetto alla vegetazione stressata o morta. Utilizzando queste bande, è possibile identificare aree di vegetazione in buona salute o individuare eventuali problemi. In conclusione, il telerilevamento e la rappresentazione a falsi colori sono strumenti utili per ottenere informazioni dettagliate sulla superficie terrestre e possono essere utilizzati per scopi diversi, come l'agricoltura, la gestione delle risorse idriche e la sorveglianza ambientale.