Co-registrazione di dati acquisiti da UAV: rilievi LiDAR e fotogrammetrici per il monitoraggio costiero

L’obiettivo dello studio

Lo studio intitolato “UAV Data Collection Co-Registration: LiDAR and Photogrammetric Surveys for Coastal Monitoring”, elaborato da Carmen Maria Giordano, Antonio Zanutta, Valentina Alena Girelli, Alessandro Lambertini e Maria Alessandra Tini – Dipartimento DICAM, Università di Bologna - affronta una problematica centrale nell’ambito della geomatica applicata al monitoraggio ambientale: la co-registrazione di dati tridimensionali acquisiti con sensori diversi (LiDAR e fotogrammetria) tramite droni, nel contesto specifico di un’area costiera ad alta vulnerabilità.

L’obiettivo del lavoro è valutare le prestazioni dell’algoritmo Iterative Closest Point (ICP) nella registrazione di nuvole di punti derivanti da sensori diversi, analizzando le criticità legate alla natura dell’ambiente rilevato e alle differenze intrinseche tra i dataset.

Progetto NaturReef: contesto geografico e tecnico della ricerca

Il caso di studio è localizzato in Emilia-Romagna, lungo la costa settentrionale adriatica tra Lido di Classe e Lido di Dante (Ravenna), in un’area naturale protetta vicina alla foce del fiume Bevano. Questo tratto costiero, non urbanizzato e parte del progetto europeo LIFE NatuReef , è caratterizzato da un sistema ambientale complesso costituito da dune, boschi, spiagge e zone umide, ed è soggetto a pressioni naturali e antropiche, tra cui l’erosione, la subsidenza, la salinizzazione e l’innalzamento del livello del mare.

Il progetto, coordinato da Massimo Ponti - Dipartimento BiGeA, Università di Bologna e co-coordinato da Renata Archetti - Dipartimento DICAM, Università di Bologna ha l’obiettivo di rispondere alla vulnerabilità di quest’area prevedendo di adoperare, nei pressi della foce del torrente Bevano, barriere naturali sommerse, create dal lavoro di accrescimento tridimensionale di ingegneri ecosistemici, quali ostriche (Ostrea edulis) e sabellaridi (Sabellaria spinulosa). L’idea alla base del progetto è infatti quella di sfruttare queste strutture naturali per smorzare il moto ondoso, trattenere i sedimenti, contrastare i trend erosivi, e al contempo fornire un miglioramento della biodiversità marina.

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La campagna di rilievo dell'area costiera

La prima campagna di rilievo dell’area oggetto di progettazione del Reef è stata eseguita in un’unica giornata, il 9 novembre 2023, durante la bassa marea, mediante due voli UAV condotti con un drone DJI Matrice 300 RTK, equipaggiato prima con una fotocamera Zenmuse P1 (per l’acquisizione fotogrammetrica) e poi con un sensore LiDAR Zenmuse L1. L’area rilevata misura circa 17 ettari. La georeferenziazione assoluta è stata garantita da un rilievo GNSS in modalità NRTK su una rete di 14 punti, con accuratezze dell’ordine del centimetro.

Workflow di elaborazione dei dati fotogrammetrici

I dati fotogrammetrici sono stati elaborati con il software open-source MicMac, seguendo una pipeline SfM (Structure-from-Motion) con orientamento assoluto basato su GCPs (Ground Control Points).

L’elaborazione LiDAR è stata effettuata con DJI Terra Pro, generando nuvole di punti ad alta densità e classificando il terreno tramite un algoritmo automatico. Il prodotto finale di entrambe le elaborazioni è costituito da nuvole di punti tridimensionali rappresentative dello stesso territorio, ma con differenti caratteristiche morfologiche e risolutive.

La fotogrammetria presenta limiti evidenti nella ricostruzione di superfici coperte da vegetazione, mentre il LiDAR, grazie alla tecnologia multi-eco, riesce a penetrare parzialmente il fogliame e a restituire dati relativi al suolo. Questa differenza è cruciale nel contesto costiero, dove le superfici vegetate costituiscono una porzione significativa dell’ambiente.

Procedura di co-registrazione

Per rendere confrontabili i due dataset è necessaria una fase di co-registrazione. Gli autori hanno applicato due approcci:

1. Metodo basato su target (test 0): utilizza le coordinate GNSS di punti noti collimati nella nuvola LiDAR per calcolare una trasformazione rigida. Questo approccio serve da riferimento (“gold standard”) per valutare l’efficacia degli altri metodi.
2. Metodo ICP (Iterative Closest Point): è stato testato in tre varianti per verificare l’influenza delle differenze di vegetazione:
   • Test α: applicato all’intera eco primaria LiDAR;
   • Test β: applicato a una porzione dell’eco primaria, da cui la vegetazione è stata rimossa manualmente;
   • Test γ: applicato a una porzione classificata automaticamente come “ground” dal software DJI Terra.

La trasformazione ottenuta tramite ICP è stata poi applicata all’intera nuvola LiDAR per verificarne la coerenza con la nuvola fotogrammetrica.

Risultati

La valutazione dei risultati si è basata su due analisi principali:

• Differenze cloud-to-cloud (lungo l’asse verticale): sono stati analizzati gli scarti tra le due nuvole nelle tre sotto-aree del territorio (spiaggia, vegetazione, strada). I test β e γ hanno mostrato la maggiore coerenza con il prodotto di riferimento (test 0), mentre il test α ha evidenziato un andamento rotazionale con errori crescenti da est a ovest, dovuti alla presenza della vegetazione.
• Differenze target-to-target: confrontando le coordinate dei GCP rilevate da GNSS con quelle dei corrispettivi punti collimati nella nuvola registrata, test α ha mostrato l’errore massimo (RMS 14 cm sull’asse verticale), confermando l’influenza negativa della vegetazione non filtrata.

In particolare, la rotazione indotta nel test α ha compromesso l’allineamento delle aree stabili (come la strada), che avrebbero dovuto mostrare coerenza, mentre i test β e γ sono riusciti a mantenere un errore RMS sotto i 10 cm e una distribuzione degli scarti più omogenea, coerente con la morfologia del territorio.

In conclusione, il lavoro evidenzia come la co-registrazione tra nuvole di punti LiDAR e fotogrammetriche in ambienti complessi come quelli costieri richieda accortezze specifiche. L’algoritmo ICP si dimostra efficace se utilizzato su dati coerenti, quindi ad esempio filtrando la vegetazione, e coevi, quindi caratterizzati dalla stessa morfologia.

La presenza di superfici stabili e ben definite è fondamentale per garantire la correttezza della registrazione. Inoltre, lo studio sottolinea l’importanza di adottare un approccio integrato multi-sensore per acquisire una rappresentazione tridimensionale accurata dell’ambiente costiero, funzionale a interventi di monitoraggio, gestione e mitigazione del rischio.

Dove è possibile consultare il paper completo?

Puoi leggere il paper completo della ricerca “UAV Data Collection Co-Registration: LiDAR and Photogrammetric Surveys for Coastal Monitoring” accedendo a questo LINK .

Inoltre, puoi seguire le attività del progetto EU LIFE NatuReef nel sito web e in tutti i canali social del progetto .