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Una nuova pagina nella fotogrammetria da drone: classificazione automatica di nuvole di punti attraverso algoritmi di Machine-learning

Pix4Dmapper è il software standard di fotogrammetria che fornisce una ricostruzione 3D accurata da immagini che presentano una buona sovrapposizione l'una con l'altra. Insieme al mercato dei droni in espansione, i professionisti desiderano esplorare nuove soluzioni per sostituire o completare le tecnologie tradizionali.

La classificazione automatica delle nuvole di punti, una funzionalità presente gia' in ambito LiDAR, è ora considerata anche dai professionisti del rilevamento con droni. Mentre la tecnologia LiDAR fornisce fino a quattro ritorni del raggio laser e fornisce punti 3D precisi e puliti, la qualità dei della nuvola di punti in fotogrammetria si basa principalmente sul contenuto dell'immagine. È più difficile classificare la nuvola di punti fotogrammetrica rispetto alla nuvola di punti LiDAR. Tuttavia, con l'avanzamento tecnologico di camere e sensori, la qualità dell'immagine è stata ampiamente migliorata e così di conseguenza anche la nuvola di punti fotogrammetria 3D.


In Pix4Dmapper 4.0, si può classificare automaticamente la nuvola di punti in diversi gruppi, come gli edifici, la vegetazione, le strade, gli oggetti creati dall'uomo e il suolo. Il classificatore è stato sviluppato sulla base di una tecnologia di apprendimento controllata (la cosiddetta machine-learning). Ciò significa che più i dataset di riferimento sono pre-classificati secondo parametri di riconoscimento automatico, meglio sarà la performance del classificatore. I risultati della classificazione possono essere ulteriormente corretti o migliorati utilizzando lo strumento di modifica dei gruppi in Pix4Dmapper. Questa nuova funzionalità gioca un ruolo fondamentale nello sviluppo del software Pix4Dmapper, permettendo di riconoscere gli edifici e oggetti di varia natura nella generazione di ortomosaici e modelli 3D.


La classificazione automatica della nuvola di punti apre molteplici applicazioni, come la rilevazione della crescita della vegetazione, la rimozione precisa di oggetti terrestri per ottenere un modello del terreno (DTM) e permette una migliore accuratezza nelle varie misurazioni.
Di seguito alcuni esempi di potenziali applicazioni.

 

Evitare interruzioni elettriche attraverso il controllo della vegetazione

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La vegetazione è una delle principali cause di interruzione della linea elettrica. È estremamente importante per le aziende energetiche tmonitorare la crescita della vegetazione per potarla o rimuoverla prima che provoca danni.

Con l'alta definizione e accuratezza dei punti derivanti da Pix4Dmapper, si possono ispezionare le linee elettriche sotto tutti gli aspetti già nell'interfaccia rayCloud e con la classificazione queste infrastrutture possono essere raggruppate e successivamente digitalizzate per un'analisi più dettagliata.

 

Eliminare la bassa vegetazione per calcoli di volumi

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Uno degli obiettivi di creare un DTM da un DSM è quello di ottenere una misurazione accurata. Separando la vegetazione o altri oggetti creati dall'uomo posizionati su volumi di materiale, i volumi calcolati convergeranno al valore più prossimo a quello reale.

Conoscendo sia i punti di forza che i limiti della fotogrammetria, Pix4D si lega in maniera perfetta alle più recenti scoperte di ricerca e sviluppo, puntando a fornire le migliori soluzioni per le applicazioni industriali.

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