[Gfoss] R: Foto nadirali da drone riutilizzabili

[Luigi Pirelli]

qui hay una buona referenza per fare ricostruzione con 1core solo...
senza appoggiarsi a sw proprieatrio o servizi cloud

parti da qui: https://smathermather.wordpress.com/2015/10/17/geocoding-from-structure-from-motion-integrating-micromappers-and-opendronemap/
Luigi Pirelli

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2015-10-23 13:10 GMT+02:00 Rossin Pietro <pietro.rossin a arpa.fvg.it>:
>> È una cosa che mi interessa l'ortorettifica delle foto nadirali da APR.
>> Hai qualche riferimento?
>
> Boh non ci ho mai lavorato molto, ma pensavo di utilizzare GRASS
>
> Dipende
>
> Il processo di ortorettifica delle immagini prese con APR non so se sia ripetibile con grass basandosi su DEM a scarsa risoluzione..
> Le immagini prese con APR hanno una risoluzione molto più elevata di quelle da satellite, pochi cm confrontati spesso ai metri del satellite.
> Quindi per il satellite ha senso a mio avviso parlare di ortorettifica su dtm a 10m
>
> L'ororettifica per APR, in particolare per aree non pianeggianti, dovrebbe generare uno sviluppo di DTM ad alta risoluzione
> Il sistema è complesso, le immagini sono prese ad angolazioni differenti (dipende dall'assetto del mezzo) e dall'eventuale piattaforma stabilizzante.
> Di norma si pianifica il volo di modo che vi sia sovrapposizione lungo la strisciata e su strisciate adiacenti (sovrapposizione anche dell'80% longitudinalmente e 60-70% trasversalmente)
>
> Nello scenario da ortorettificare se vi è necessità di collegarlo ad un sistema di coordinate si mettono dei punti di controllo discriminabili dal contesto; tali punti si battono con vari sistemi (gps differenziale, stazione totale ecc)
>
> Il processo di ortorettifica va per step successivi e viene condotto da programmi che lavorano sulla "image recognition"
> Tali sistemi identificano in automatico dei punti omologhi tra immagini adiacenti e vedono che coordinate ed angoli hanno tra di loro reciprocamente.
> Il processo è alla base della generazione della nuvola di punti sparsi.
> Una volta generata quella le immagini hanno un orientamento reciproco ed iniziano ad essere sviluppate affiancate/sovrapposte in 3d, dato l'angolo di osservazione di punti omologhi su immagini adiacenti
> Segue riconoscimento ulteriori punti, con generazione nuvola densa.
> Dalla nuvola densa (vero e proprio dsm molto fitto) viene generato il mesh (dtm ad alta risoluzione)
>
> A quel punto le immagini o le avvolgi attorno al mesh (wraping) oppure sono mosaicate risistemando i pixel tenendo conto delle quote ricavate dal mesh, ed hai l'ortorettifica.
> Questo è quello che ho capito (forse sbagliato) fino ad ora..
>
>
>>non so se ci sia grossa differenza tra le foto da droni e altre foto aeree (a parte la mancanza dei parametri di volo che andranno un po' tirati a indovinare)
>
> I parametri di volo ci sono su qualsiasi drone che abbia una centralina di volo un minimo deria (Ardu-copter/plane le mie preferite - open ;-) )
> Quello che manca spesso è l'orientamento del punto di presa, soprattutto se la camera è montata su gimbal.
>
> L'image recognition la fanno soft costosetti tipo Photoscan, pix4d e 3dflow.
> Anche MicMac la fa, ma ha molta riga di comando che a me non piace molto.
> Oltre a ciò prevede che uno sia ben ferrato con la fotogrammetria classica...
>
> Soft come Pix4D si "arrangiano" a fare tutto, addirittura fanno la calibrazione della camera basandosi sulle deformazioni osservate nelle immagini adiacenti...
>
> Belle bestie che però quotano più di 6000E a cui si devono aggiungere workstation alquanto toste...
>
> Cmq a novembre devo passare a Trieste magari ci si vede
>
> Ok, non è un periodo ottimo per "osmize", ma si rimedierà :)
>
> Ciao
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