Fotogrammetria da drone in 10 minuti: i concetti che servono

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Testato con: Concetti generali; riferimenti a WebODM con motore ODX / ODM 3.6.0

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Da molte foto a una mappa#

La fotogrammetria ricava misure e forme tridimensionali da fotografie. Il principio è lo stesso della visione umana: due occhi che vedono la stessa scena da posizioni leggermente diverse permettono al cervello di stimare le distanze. Con un drone si fa la stessa cosa con centinaia di "occhi", cioè centinaia di foto scattate da posizioni diverse mentre il drone sorvola un'area.

Perché funzioni, ogni punto del terreno deve comparire in più foto. Da questo derivano quasi tutte le regole del volo fotogrammetrico. Il software, in questo caso il motore ODX di WebODM o il motore ODM di OpenDroneMap, si occupa del resto: riconosce gli stessi dettagli in foto diverse, ricostruisce dove si trovava la camera a ogni scatto, calcola la posizione 3D di milioni di punti e infine genera i prodotti finali. Vediamo le fasi una per una, con i nomi che troverai nei log e nei report.

Structure from Motion (SfM)#

La prima fase si chiama Structure from Motion, abbreviata SfM. Il motore cerca in ogni foto dei punti riconoscibili, chiamati feature (angoli di tetti, sassi, segni sull'asfalto), e li descrive in modo da poterli ritrovare in altre foto. Poi confronta le foto tra loro e trova le corrispondenze: "questo angolo di tetto nella foto 12 è lo stesso della foto 13 e della foto 27".

Da migliaia di corrispondenze il software ricostruisce due cose insieme: la posizione e l'orientamento della camera in ogni scatto, e la posizione 3D dei punti riconosciuti. Il risultato è una nuvola di punti "sparsa": pochi punti, ma affidabili, che disegnano la scena a grandi linee. Le opzioni --feature-quality e --min-num-features di WebODM regolano proprio questa fase: quante feature cercare e con quale qualità. Se il terreno è uniforme, per esempio un campo arato, sabbia o acqua, il motore trova poche feature e la ricostruzione può fallire. È la causa più comune di risultati scadenti, e nasce prima di aprire il software.

Multi-View Stereo (MVS)#

Conoscendo la posizione di ogni camera, il motore passa alla seconda fase, il Multi-View Stereo (MVS). Ora confronta le foto pixel per pixel e calcola la profondità di ogni punto dell'immagine. La nuvola sparsa diventa una nuvola "densa", con milioni di punti che riproducono ogni dettaglio visibile. L'opzione --pc-quality controlla quanto densa: più densa significa più dettaglio, più tempo e più memoria.

Dalla nuvola densa derivano tutti gli altri prodotti. Il motore costruisce una superficie continua che collega i punti (la mesh), la riveste con le foto originali (la texture), la proietta dall'alto per ottenere l'ortofoto e la campiona su una griglia regolare per ottenere i modelli di elevazione. Ogni passaggio ha le sue opzioni; le opzioni predefinite di WebODM vanno bene per iniziare.

Il GSD: quanto è grande un pixel a terra#

Il GSD, Ground Sampling Distance, è la dimensione di un pixel dell'immagine misurata sul terreno. Si esprime in centimetri per pixel. Un GSD di 2,5 cm/px significa che ogni pixel della foto copre un quadrato di 2,5 cm di lato: un tombino da 60 cm occupa 24 pixel, una crepa da 1 cm non si vede.

Il GSD dipende da tre cose: la quota di volo, la lunghezza focale dell'obiettivo e la dimensione fisica dei pixel del sensore. A parità di camera, volare più basso riduce il GSD e aumenta il dettaglio, ma richiede più foto per coprire la stessa area e più tempo di calcolo. Le app di pianificazione del volo calcolano il GSD per te a partire dal modello di drone e dalla quota.

WebODM produce ortofoto e modelli di elevazione a una risoluzione che scegli tu, con le opzioni --orthophoto-resolution e --dem-resolution, entrambe con valore predefinito 5 cm/px. Ha senso chiedere una risoluzione uguale o più grossolana del GSD delle foto: chiedere 1 cm/px a foto scattate con GSD di 3 cm/px produce solo file più grandi, non più dettaglio.

La sovrapposizione (overlap)#

La sovrapposizione è la percentuale di ogni foto che si ripete nella foto successiva. Si distingue la sovrapposizione frontale, tra foto consecutive lungo la stessa linea di volo, e quella laterale, tra linee di volo adiacenti. Valori tipici per la fotogrammetria sono 75% frontale e 65% laterale; per aree con vegetazione o edifici alti si alza, per campi aperti e pianeggianti si può abbassare un poco.

Senza sovrapposizione sufficiente il SfM non trova abbastanza corrispondenze tra le foto, e nel risultato compaiono buchi, deformazioni o zone mancanti ai bordi. Non esiste parametro di WebODM che rimedi a una sovrapposizione insufficiente: è una regola del volo, spiegata nel dettaglio nella guida Acquisire le immagini. Il report di qualità di WebODM include una mappa che mostra quante foto vedono ogni zona: è lo strumento per controllare dopo il volo se hai sovrapposto abbastanza.

La georeferenziazione#

Una ricostruzione 3D di per sé non sa dove si trova nel mondo, né quanto è grande. La georeferenziazione le assegna coordinate reali. WebODM la fa in due modi.

Il primo, automatico, usa le coordinate GPS scritte dal drone nei metadati EXIF di ogni foto. Funziona sempre, ma con la precisione del GPS di bordo: alcuni metri in orizzontale e spesso di più in quota. L'opzione --gps-accuracy, con valore predefinito 3 m, dice al motore quanto fidarsi di quelle coordinate. Il risultato è una mappa che si sovrappone in modo ragionevole alla cartografia, ma non è un rilievo.

Il secondo modo usa i punti di controllo a terra (GCP, Ground Control Points): bersagli visibili dall'alto, posizionati sul terreno e misurati con un ricevitore GNSS di precisione. Si indica al software dove si trova ciascun bersaglio in alcune foto, e il motore aggancia tutta la ricostruzione a quelle coordinate. Con i GCP l'accuratezza scende a pochi centimetri, ed è la strada obbligata per lavori professionali. I droni con RTK o PPK riducono il bisogno di GCP perché registrano posizioni precise già in volo, ma i punti di controllo restano utili come verifica. Tutto questo è nella sezione Precisione.

Un'ultima nozione: le quote. Il GPS misura l'altezza rispetto a un ellissoide matematico, non rispetto al livello del mare. In Italia la differenza tra quota ellissoidica e quota ortometrica (quella delle carte) è di circa 37–50 m a seconda della zona. Se le quote del tuo modello sembrano "sbagliate di 40 metri", è questo. La guida sui sistemi di riferimento italiani spiega come gestirlo.

Glossario visivo degli output#

Output Cosa vedi A cosa serve Cosa non è
Ortofoto Una foto aerea unica dell'area, senza prospettiva, sovrapponibile a una mappa Base cartografica, misure di distanze e aree in piano, documentazione Non è una foto qualsiasi: ogni pixel ha coordinate e la scala è costante ovunque
Nuvola di punti Milioni di punti colorati che, visti da lontano, sembrano la scena in 3D Misure 3D, sezioni, volumi, classificazione del suolo, import in CAD Non è una superficie continua: tra un punto e l'altro c'è vuoto
DSM Un'immagine in scala di grigi o a colori in cui il valore di ogni pixel è una quota, tetti e alberi compresi Analisi di volumi sopra il suolo, ombreggiature, altezza degli edifici Non è il terreno: include tutto ciò che la camera vede dall'alto
DTM Come il DSM, ma con vegetazione ed edifici rimossi da un filtro Curve di livello, pendenze, progettazione, idrologia Non è una misura diretta: sotto gli alberi il terreno è stimato, non fotografato
Mesh con texture Un modello 3D solido, rivestito con le foto reali Visualizzazione, presentazioni, esportazione verso Blender o motori 3D Non è preciso come la nuvola di punti da cui deriva: la superficie è una semplificazione
Report di qualità Un PDF con tabelle e mappe sulle statistiche del progetto Capire se il volo e l'elaborazione sono andati bene Non certifica l'accuratezza: senza check point indipendenti è una stima interna

Le guide della sezione Output trattano ciascuno di questi prodotti: ortofoto, DSM, DTM e curve di livello, nuvola di punti, modello 3D.

Cosa la fotogrammetria fa male#

È giusto conoscere i limiti prima del primo volo. Le superfici uniformi, come acqua, neve fresca, sabbia e campi appena arati, offrono poche feature e producono buchi. Le superfici riflettenti e trasparenti, come vetro e pannelli solari, confondono il calcolo della profondità. La vegetazione fitta si muove con il vento tra uno scatto e l'altro e sotto le chiome il terreno non si vede. Gli oggetti sottili, come cavi, pali e recinzioni, spesso spariscono o si deformano. Le pareti verticali fotografate solo dall'alto vengono ricostruite male: servono foto oblique.

Nessuno di questi limiti è un difetto di WebODM: valgono per qualunque software di fotogrammetria. La guida sui casi particolari spiega come attenuarli con il volo e con i parametri.

Come verificare

Hai capito l'essenziale se sai rispondere a queste domande.

  1. Perché due foto della stessa zona da posizioni diverse servono più di una sola? (Perché dalla differenza di prospettiva si ricava la profondità.)
  2. Se volo più basso, il GSD cresce o diminuisce? (Diminuisce: più dettaglio, più foto.)
  3. Un DSM e un DTM della stessa area differiscono dove? (Dove ci sono alberi ed edifici: il DTM li rimuove.)
  4. Senza GCP, quanto è precisa la posizione della mia ortofoto? (Quanto il GPS del drone: alcuni metri.)

Prossimi passi#

Fonti

Guide correlate

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Siti ufficiali (esterni): WebODM — webodm.org⁠Documentazione WebODM — docs.webodm.org⁠OpenDroneMap — opendronemap.org⁠Documentazione OpenDroneMap — docs.opendronemap.org⁠