The challenge of computing the geoid in the nineties

This paper deals with the basic definitions and the numerical techniques used nowaday in the estimation of the gradiometric geoid. After a first introductory paragraph, the so-called 3-steps remove/restore method is presented. The computation and the use of global models is analysed in Section 2; the computation of topographic corrections, with particular care to the residual terrain correction, is presented in Section 3; the central solution or estimation of the anomalous potential either by solving a Molodensky's problem, or by applying the collocation theory, is examined in Section 4; the restore step is finally presented in Section 5

Utilizzo delle texture nella classificazione di vegetazione in immagini ad altissima risoluzione acquisite da UAS

Nell'ambito di un progetto di ricerca di Dottorato in Geomatica, relativo alla messa a punto di un sistema di rilievo multisensore a pilotaggio remoto, sono state analizzate immagini multispettrali e multitemporali acquisite tramite rilievi da UAS. Come area test, è stata scelta una porzione di un vivaio di piante: l'altissima risoluzione delle immagini rende visibili dettagli che possono consentire il riconoscimento delle diverse specie vegetali. Per automatizzare il processo, accanto alle più tradizionali classificazioni pixel-based (basate cioè sulle informazioni radiometriche multispettrali direttamente contenute nelle immagini), si può far ricorso all'utilizzo di variabili derivate di tipo geometrico, che tengano conto delle relazioni spaziali delle variazioni radiometriche. L'uso delle variabili di texture a queste risoluzioni, ben differenti da quelle di immagini satellitari o aeree, è ancora da esplorare. In questo lavoro sono perciò presentati alcuni esperimenti di ottimizzazione di procedure di classificazione, mediante l'uso combinato di variabili radiometriche tradizionali (come RGB e NDVI) e di variabili di texture opportunamente selezionate. In particolare, tali variabili sono state generate con finestre di dimensione crescente; la dimensione ottimale è stata poi individuata tramite analisi dei semivariogrammi. L'aggiunta delle variabili di texture a bande e indici tradizionali ha portato ad un incremento del 17% dell'accuratezza totale di classificazioni con algoritmo supervisionato (Maximum Likelihood)

Riconoscimento di specie arboree mediante classificazione di immagini multispettrali e multitemporali ad altissima risoluzione

Da tempo impiegati nell'agricoltura di precisione, i rilievi di prossimità con UAS cominciano a esser eseguiti anche per applicazioni forestali e ambientali. Il rilievo da UAV con sensori ottici, infatti, consente di acquisire immagini ad altissima risoluzione (GSD dell'ordine di cm), che possono essere opportunamente usate per la classificazione e la distinzione di specie vegetali. Nell'ambito di un progetto di ricerca di Dottorato in Geomatica, è stato effettuato un esperimento di classificazione mediante algoritmi ampiamente utilizzati in telerilevamento, a partire da immagini aeree di prossimità acquisite su un vivaio di piante. Tale area è stata scelta come "poligono test" per la presenza di molte varietà di alberi, raggruppati per specie. Un rilievo multispettrale è stato effettuato durante il periodo di maggior copertura fogliare con esacottero Mikrokopter del Politecnico di Milano (Dip.di Ing. Civile e Ambientale) e camere Nikon 1 J1 e Tetracam ADCLite. I due blocchi di immagini, a colori e a falso colore, sono stati orientati simultaneamente; dal blocco RGB è stato poi ottenuto il modello di superficie e, su questo, sono state generate le due ortofoto (RGB e NIR-RG). Dai canali NIR e Red di quest'ultima, è stato infine calcolato l'indice di vegetazione NDVI. Il rilievo è stato ripetuto anche in autunno per rilevare nuove informazioni spettrali, molto variabili da una specie all'altra. L'ortofoto RGB autunnale è stata creata usando il medesimo DSM estivo. Sulla base della verità al suolo raccolta in campo, è stata effettuata una classificazione supervisionata con algoritmo Max Likelihood su un layer stack di sette bande. Sebbene la copertura fogliare autunnale fosse ridotta, tale classificazione è caratterizzata da un incremento dell'accuratezza totale del 13% rispetto a quella della classificazione effettuata sulle sole bande estive (RGB e NDVI). Il medesimo algoritmo è stato infine impiegato su differenti combinazioni di canali originali e derivati, tra cui un indice di variazione temporale e la trasformazione allo spazio IHS

Osservazione delle zone marine costiere da dati ottici multi-sensore: il caso studio della foce del Volturno

Questo lavoro s’inserisce nell’ambito del progetto bandiera RITMARE (Ricerca ITaliana per il MARE, 2012-2016, MIUR-CNR) che ha lo scopo di studiare, monitorare, gestire e valorizzare la risorsa marina in Italia. A tale fine il telerilevamento è parte integrante al progetto che, in questo studio, viene applicato alla fascia costiera della foce del Volturno. Lo studio si avvale dell’utilizzo di immagini satellitari (RapidEye (2013) e Landsat-8 OLI (2014)) e aviotrasportate (MIVIS (2011)). A supporto dell’analisi delle immagini sono state acquisite misure in-situ di riflettanza e di concentrazione dei seguenti parametri: clorofilla-a (Chl-a), sedimenti totali sospesi (TSM) e sostanza organica colorata disciolta (CDOM) durante una campagna svoltasi in agosto 2014. I dati telerilevati, geocodificati e co-registrati, sono stati pre-elaborati per correggere gli effetti radiometrici ed atmosferici. Le immagini sono state successivamente elaborate per classificare le acque marino-costiere secondo diversi gradi di complessità ottica e per produrre mappe di concentrazione di Chl-a, TSM e CDOM. In particolare, per la generazione delle mappe è stato applicato un approccio semi-empirico basato su analisi di correlazione dei dati in-situ; in particolare tra valori spettrali di riflettanza (es. rapporti di banda) e le corrispondenti misure di concentrazione di Chl-a, TSM e CDOM. I risultati mostrano un gradiente crescente di complessità ottica delle acque spostandosi dalle zone pelagiche verso le aree costiere. In queste aree l’analisi del dato OLI ha mostrato una variabilità spaziale di Chl-a, TSM e CDOM imputabile ai regimi idrologici del fiume Volturno

AERIAL IMAGES FROM AN UAV SYSTEM: 3D MODELING AND TREE SPECIES CLASSIFICATION IN A PARK AREA

The use of aerial imagery acquired by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is scheduled within the FoGLIE project (Fruition of Goods Landscape in Interactive Environment): it starts from the need to enhance the natural, artistic and cultural heritage, to produce a better usability of it by employing audiovisual movable systems of 3D reconstruction and to improve monitoring procedures, by using new media for integrating the fruition phase with the preservation ones. The pilot project focus on a test area, Parco Adda Nord, which encloses various goods' types (small buildings, agricultural fields and different tree species and bushes). Multispectral high resolution images were taken by two digital compact cameras: a Pentax Optio A40 for RGB photos and a Sigma DP1 modified to acquire the NIR band. Then, some tests were performed in order to analyze the UAV images' quality with both photogrammetric and photo-interpretation purposes, to validate the vector-sensor system, the image block geometry and to study the feasibility of tree species classification. Many pre-signalized Control Points were surveyed through GPS to allow accuracy analysis. Aerial Triangulations (ATs) were carried out with photogrammetric commercial software, Leica Photogrammetry Suite (LPS) and PhotoModeler, with manual or automatic selection of Tie Points, to pick out pros and cons of each package in managing non conventional aerial imagery as well as the differences in the modeling approach. Further analysis were done on the differences between the EO parameters and the corresponding data coming from the on board UAV navigation system

Utilizzo di immagini acquisite da UAV per la documentazione e una miglior fruizione di beni culturali e paesaggistici

L'uso di immagini aeree acquisite con velivoli senza pilota, i cosiddetti UAVs (Unmanned Aerial Vehicles), si sta sempre più diffondendo per scopi sia descrittivi sia geometrici. Ne è previsto, ad esempio, l'impiego all'interno del progetto FoGLIE (Fruition of Goods Landscape in Interactive Environment) recentemente finanziato dalla Regione Lombardia. Esso nasce dalla necessità di valorizzare il patrimonio culturale e paesaggistico presente sul territorio lombardo, allo scopo di proporne una maggiore fruibilità, tramite sistemi audio-visuali con i quali rappresentare i beni nel loro contesto cartografico di riferimento. Le finalità principali del progetto sono: - la creazione di un sistema di guida multimediale innovativo per la fruizione di beni culturali e paesaggistici anche di zone ad oggi inaccessibili; - il superamento di strutture ingombranti ed invasive quali totem o postazioni di interfaccia, di grande impatto sull’ambiente architettonico e naturale, sostituite da sistemi mobili; - l'integrazione di fruibilità e monitoraggio attivo del bene e del territorio, grazie a segnalazioni “garantite” che gli utenti potranno inviare dal dispositivo. FoGLIE, che ha avuto inizio nell'Ottobre del 2010 e sarà concluso a fine 2012, vede coinvolte alcune realtà imprenditoriali lombarde e il DIIAR del Politecnico di Milano, in qualità di componente scientifica e di consulenza tecnica in ambito cartografico e fotogrammetrico. Durante lo svolgimento del progetto si è presa in analisi una area test, individuata nel Parco Adda Nord, che racchiude al suo interno diverse categorie di beni paesaggistici e culturali (di valore architettonico e tecnologico) e paesaggistici. L’intento è di mettere a punto una metodologia per il rilievo, la documentazione e la divulgazione dei risultati che possa essere esportata ad altri casi simili. Nel presente lavoro si dà spazio all’organizzazione della ricerca, ai risultati ottenuti e alle raccomandazioni alle quali si è giunti al fine di utilizzare le nuove tecnologie nell’ambito della fruizione dei beni culturali e paesaggistici, con particolare attenzione alle riprese con UAV, alla realizzazione di modelli virtuali delle emergenze culturali del Parco, opportunamente georeferenziati e inseriti in ortofotocarta

Use of Unmanned Aerial Systems for multispectral survey and tree classification: a test in a park area of northern Italy

In the frame of project FoGLIE (Fruition of Goods and Landscape in Interactive Environment), UAS were used to survey a park area in its less accessible zones, for scenic and stereoscopic videos, 3D modeling and vegetation monitoring. For this last application, specifically, through the acquisition of very high resolution images taken with two UAS-borne compact cameras (RGB and NIR), a DSM of a small vegetated area and the corresponding orthoimages were produced and co-registered. Planimetric and height accuracies in block adjustments and orthophotos are in the range of 0.10 m horizontally and 0.15 m in height. Then, after the derivation of synthetic channels, both unsupervised classification and supervised one were performed in order to test the algorithms' ability to distinguish between different bushes and trees species: some of them were correctly classified by the latter method but misclassifications still remain. The overall accuracy for the unsupervised classification is about 50% while the supervised one yields an overall accuracy around 80%

Improving tree species classification using UAS multispectral images and texture measures

This paper focuses on the use of ultra-high resolution Unmanned Aircraft Systems (UAS) imagery to classify tree species. Multispectral surveys were performed on a plant nursery to produce Digital Surface Models and orthophotos with ground sample distance equal to 0.01 m. Different combinations of multispectral images, multi-temporal data, and texture measures were employed to improve classification. The Grey Level Co-occurrence Matrix was used to generate texture images with different window sizes and procedures for optimal texture features and window size selection were investigated. The study evaluates how methods used in Remote Sensing could be applied on ultra-high resolution UAS images. Combinations of original and derived bands were classified with the Maximum Likelihood algorithm, and Principal Component Analysis was conducted in order to understand the correlation between bands. The study proves that the use of texture features produces a significant increase of the Overall Accuracy, whose values change from 58% to 78% or 87%, depending on components reduction. The improvement given by the introduction of texture measures is highlighted even in terms of User's and Producer's Accuracy. For classification purposes, the inclusion of texture can compensate for difficulties of performing multi-temporal surveys

UAV-BASED IMAGES FOR A DOCUMENTATION AND ACTIVE FRUITION OF THE NATURAL AND CULTURAL HERITAGE

L'uso di immagini aeree acquisite con velivoli senza pilota, i cosiddetti UAVs (Unmanned Aerial Vehicles), si sta sempre più diffondendo per scopi sia descrittivi sia geometrici. Ne è previsto, ad esempio, l'impiego all'interno del progetto FoGLIE (Fruition of Goods Landscape in Interactive Environment) recentemente finanziato dalla Regione Lombardia. Esso nasce dalla necessità di valorizzare il patrimonio culturale e paesaggistico presente sul territorio lombardo, allo scopo di proporne una maggiore fruibilità, tramite sistemi audio-visuali con i quali rappresentare i beni nel loro contesto cartografico di riferimento. Le finalità principali del progetto sono: - la creazione di un sistema di guida multimediale innovativo per la fruizione di beni culturali e paesaggistici anche di zone ad oggi inaccessibili; - il superamento di strutture ingombranti ed invasive quali totem o postazioni di interfaccia, di grande impatto sull’ambiente architettonico e naturale, sostituite da sistemi mobili; - l'integrazione di fruibilità e monitoraggio attivo del bene e del territorio, grazie a segnalazioni “garantite” che gli utenti potranno inviare dal dispositivo. FoGLIE, che ha avuto inizio nell'Ottobre del 2010 e sarà concluso a fine 2012, vede coinvolte alcune realtà imprenditoriali lombarde e il DIIAR del Politecnico di Milano, in qualità di componente scientifica e di consulenza tecnica in ambito cartografico e fotogrammetrico. Durante lo svolgimento del progetto si è presa in analisi una area test, individuata nel Parco Adda Nord, che racchiude al suo interno diverse categorie di beni paesaggistici e culturali (di valore architettonico e tecnologico) e paesaggistici. L’intento è di mettere a punto una metodologia per il rilievo, la documentazione e la divulgazione dei risultati che possa essere esportata ad altri casi simili. Nel presente lavoro si dà spazio all’organizzazione della ricerca, ai risultati ottenuti e alle raccomandazioni alle quali si è giunti al fine di utilizzare le nuove tecnologie nell’ambito della fruizione dei beni culturali e paesaggistici, con particolare attenzione alle riprese con UAV, alla realizzazione di modelli virtuali delle emergenze culturali del Parco, opportunamente georeferenziati e inseriti in ortofotocarta.The use of aerial imagery, acquired by the so-called UAVs (Unmanned Aerial Vehicles), is becoming increasingly popular for both geometric and descriptive purposes. The employment of such type of images is, for instance, scheduled within the FoGLIE project (Fruition of Goods Landscape in Interactive Environment) that was recently funded by Regione Lombardia. The project stems from the need to enhance the natural and cultural heritage widespread on the Lombardy's territory and to produce a better usability of it, by employing audiovisual movable systems: specifically, thanks to these devices, it will be possible to represent goods in their cartographic reference context. The project main purposes are: - the development of an innovative multimedia guide which allows users to enjoy the cultural and natural heritage, including goods currently inaccessible; - the replacement of bulky structures (e.g. information signs), which have high-impact on architectural and natural environment, with smaller mobile devices; - the integration of the fruition phase with the territory monitoring, by virtue of the images/reports which the visitors will be able to send by the devices. FoGLIE, which began in October 2010 and will be completed by the end of the year, involves some Lombardy firms and DIIAR of Politecnico di Milano for scientific and technical support in the photogrammetric field. The project focuses on a single test area, "Parco Adda Nord", which encloses both natural and cultural goods (historical buildings and structures with architectural and technological value). The aim is to elaborate methodologies concerning the employed survey and the type of documentation and divulgation of the final results: hopefully, these guidelines might be exported to other similar contexts for next applications. The current paper regards the research organization, the results so far obtained and the general suggestions for using new technologies in the cultural and natural heritage field: in particular, a specific attention is put on the UAVs flights and on the acquired images, and on 3D modelling of historical buildings, appropriately georeferenced and inserted in an orthophotomap

Measuring Urban Land Cover Influence on Air Temperature through Multiple Geo-Data—The Case of Milan, Italy

Climate issues are nowadays one of the most pressing societal challenges, with cities being identified among the landmarks for climate change. This study investigates the effect of urban land cover composition on a relevant climate-related variable, i.e., the air temperature. The analysis exploits different big geo-data sources, namely high-resolution satellite imagery and in-situ air temperature observations, using the city of Milan (Northern Italy) as a case study. Satellite imagery from the Landsat 8, Sentinel-2, and RapidEye missions are used to derive Local Climate Zone (LCZ) maps depicting land cover compositions across the study area. Correlation tests are run to investigate and measure the influence of land cover composition on air temperature. Results show an underlying connection between the two variables by detecting an average temperature offset of about 1.5 C between heavily urbanized and vegetated urban areas. The approach looks promising in investigating urban climate at a local scale and explaining effects through maps and exploratory graphs, which are valuable tools for urban planners to implement climate change mitigation strategies. The availability of worldwide coverage datasets, as well as the exclusive use of Free and Open Source Software (FOSS), provide the analysis with a potential to be empowered, replicated, and improved