22 febbraio 2021

Dati satellitari ad altissima risoluzione e ERDAS IMAGINE per l'aggiornamento della linea di costa: un caso di studio dell'Università dell'Aquila


Condividiamo di seguito una recente esperienza del gruppo di ricerca del laboratorio di Geomatica dell'Università dell'Aquila presso il Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile-Architettura e Ambientale (DICEAA), istituito e diretto dalla Professoressa Donatella Dominici, che riguarda l'utilizzo di ERDAS IMAGINE e dei dati satellitari ad altissima risoluzione per lo studio della linea di riva.
Conoscere il territorio nel quale viviamo è un importante passo per la sua conservazione e manutenzione. L'ambiente costiero è un ambiente dinamico, soggetto a continui cambiamenti, quali, ad esempio: geologici, geomorfologici, idrodinamici, biologici, climatici e antropici. Il monitoraggio di queste aree risulta, quindi, essere fondamentale per la salvaguardia, sia del patrimonio culturale che della popolazione che vive in queste zone. L'attuale disposizione di tecnologie avanzate, come le immagini satellitari, permette di studiare e analizzare vaste aree del territorio in maniera rapida e fornisce a utenti professionali e ad istituzioni, quali Regioni, Protezione Civile, etc.., la possibilità di gestire prontamente le emergenze ambientali.


L'attuale laboratorio di Geomatica. A partire da sinistra: Professoressa D. Dominici, Ricercatrice M. Alicandro, Dottoranda S. Zollini
L'attuale Laboratorio di Geomeatica.
A partire da sx: Professoressa D. Dominici, Ricercatrice M.Alicandro, Dottoranda S.Zollini
Il laboratorio di Geomatica dell'Università dell'Aquila ha, fin dalla sua fondazione, riposto grande impegno nelle attività riguardanti l’analisi delle aree costiere.
Dal 2010 il laboratorio è partito con l'analisi
di immagini satellitari ad alta ed altissima risoluzione e negli ultimi anni sta lavorando  sulle potenzialità  del radar (SAR).
 

Figura 1: Una delle fasi di pre-elaborazione, inserimento dei GCP
(Ground Control Points) per l'ortorettifica di immagini satellitari
Con il software ERDAS IMAGINE Professional, per esempio,  è stato possibile pre-elaborare le immagini satellitari (in figura 1 è rappresentata una delle fasi di pre-elaborazione) e, in seguito, applicare indici e algoritmi comunemente utilizzati in letteratura per questi scopi. Tra i più efficaci vanno sicuramente menzionati il WVWI (WorldView Water Index, Figura 2) e l'NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dai quali è stato possibile definire ed estrarre in maniera netta la linea di riva. Anche la classificazione (figura 3) ha fornito risultati interessanti. Da questa analisi è stato possibile evidenziare le differenze di profondità del mare e quelle tra sabbia asciutta e bagnata.

I principali vantaggi che risiedono nell'utilizzo di tecniche di enhancement e nell'applicazione di filtri e/o indici su immagini satellitari sono:
  • La disposizione di immagini e dati in tempi brevi;
  • I costi relativamente contenuti rispetto alle tecniche tradizionali;
  • La possibilità di acquisire immagini di grandi estensioni in qualunque zona (anche in quelle critiche dal punto di vista della sicurezza dell'operatore);
  • L'alta ripetibilità della presa (dipendente dal tempo di rivisitazione dei satelliti).

Figura 2: Applicazione del WorldView Water Index 
su immagine satellitare ad altissima risoluzione

 Effettuando un'analisi multi-temporale, è inoltre  possibile eseguire una change detection per  individuare le trasformazioni territoriali avvenute nell'arco di tempo di riferimento, quali, ad esempio, eventuali zone erose e/o sedimentate, sia a livello qualitativo e quantitativo.  In questo modo è 
 possibile garantire lo sviluppo di opportuni piani di 
 intervento per la salvaguardia del territorio.

Figura 3: Classificazione su immagine satellitare ad altissima risoluzione

RIFERIMENTI
  1. ALICANDRO, M., BAIOCCHI, V., BRIGANTE, R., & RADICIONI, F. (2019). Automatic Shoreline Detection from Eight-Band VHR Satellite Imagery. Journal of Marine Science and Engineering, 7(12), 459.
  2. BAIOCCHI, V., DEL GUZZO, F., DOMINICI, D., & LELO, K. (2007, June). Comparative methods for the extraction of coastal areas from VHR images. In Proceedings 27th EARSeL Symposium (pp. 7-9).
  3. DE GIROLAMO P, BELTRAMI G.M, VISCA C, DEL GUZZO F, DOMINICI D. (2006). Monitoraggio costiero a scala regionale mediante utilizzo di immagini satellitari ad alta risoluzione. IDRA. 10-15 settembre. 
  4. DOMINICI D, BAIOCCHI V., RADICIONI F., BRIGANTE R. (2012). Dètermination de la ligne de còte par des imabes multi-spectrales haute rèsolution. GÉOMATIQUE EXPERT, vol. 86, p. 28-35, ISSN: 1620-4859.
  5. DOMINICI D., BAIOCCHI V., DEL GUZZO F., Utilisation des images a’ haute rèsolution pour la surveillance d’unè zone cotiere. Geomatique Expert- N.51- Jun-Juillet 2006- ISSN 1620-4859.
  6. DOMINICI D., BELTRAMI G.M., DE GIROLAMO P., Ortorettifica di immagini satellitari ad alta risoluzione finalizzata al monitoraggio costiero a scala regionale. STUDI COSTIERI –Dinamica e difesa dei litorali- Gestione integrata della fascia costiera. N.11 2006 .ISSN 1129-8588.
  7. DOMINICI, D., ZOLLINI, S., ALICANDRO, M., DELLA TORRE, F., BUSCEMA, P. M., & BAIOCCHI, V. (2019). High Resolution Satellite Images for Instantaneous Shoreline Extraction Using New Enhancement Algorithms. Geosciences, 9(3), 123.
  8. PALAZZO, F., BAIOCCHI, V., DEL FRATE, F., GIANNONE, F., DOMINICI, D., LATINI, D. & REMONDIERE, S. (2011). Remote Sensing as a Tool to Monitor and Analyse Abruzzo Coastal Changes: Preliminary Results from the ASI COSMO-Coast Project. In 5th EARSeL Workshop on Remote Sensing of the Coastal Zone Proceedings.
  9. PALAZZO, F., BAIOCCHI, V., LELO, K., MILONE, M. V., MORMILE, M., MINCHELLA, A.& DOMINICI, D. (2012). Observing Coastlines with Satellite Data: a Case Study in Abruzzo (Italy). In Proc. 32 EARSEL Symposium Advances in Geosciences (Eds KG Perakis, AK Moysiadis).
  10. PALAZZO, F., LATINI, D., BAIOCCHI, V., DEL FRATE, F., GIANNONE, F., DOMINICI, D., & REMONDIERE, S. (2012). An application of COSMO-Sky Med to coastal erosion studies. European Journal of Remote Sensing, 45(1), 361-370.
  11. ZOLLINI, S., ALICANDRO, M., CUEVAS-GONZÁLEZ, M., BAIOCCHI, V., DOMINICI, D., & BUSCEMA, P. M. (2020). Shoreline Extraction Based on an Active Connection Matrix (ACM) Image Enhancement Strategy. Journal of Marine Science and Engineering, 8(1), 9.




15 febbraio 2021

Scopri le novità di ERDAS IMAGINE 2020 Update 2

Una nuvola di punti estratta da una stereocoppia Maxar WorldView-3, utilizzando il nuovo tool di ERDAS, DSM EXTRACTOR

La Hexagon ha da poco rilasciato un aggiornamento di ERDAS IMAGINE 2020: l’Update 2, release 16.6.0.2000.

Ci sono diverse novità interessanti che  possono rendere più semplice e performante il tuo lavoro con le immagini satellitari, da aereo o da drone:

  • IMAGINE DSM Extractor: Questo nuovo modulo dispone di algoritmi SGM (Semi-Global Matching) che permettono di generare, in modo più rapido, modelli 3D della superficie terrestre molto accurati e dettagliati. Sostituisce i precedenti algoritmi presenti in AutoDTM e permette di generare modelli 3D da stereocoppie satellitari (ad esempio dati Maxar Worldview-3 o OPSAT-3000) e da dati aerei.

  • Nuovi sensori e formati supportati: questo update di ERDAS gestisce diversi nuovi sensori, tra i più importanti il sensore iperspettrale dell’Agenzia Spaziale Italiana PRISMA, i minisatelliti ottici della costellazione AIRBUS Pleiades Neo e della costellazione Planet, i minisatelliti SAR della costellazione ICEYE e i dati del satellite Sentinel 3 del programma Copernicus;

  • Nuovi tool per il processamento di dati SAR Sentinel-1: tra cui il tool per la calibrazione radiometrica e quello per la correzione dei parametri orbitali;

  • Possibilità di gestire in ERDAS IMAGINE dati SAR acquisiti da drone: grazie alla funzionalità In-Phase e Quadrature to/from Magnitude e Phase conversion;

  • Diversi nuovi operatori dello Spatial Modeler: lo strumento di ERDAS che permette di automatizzare i flussi di lavoro si arricchisce di anno in anno di nuove funzionalità che permettono di processare grandi quantità di dati in modo automatico. Questo Update contiene nello specifico numerosi operatori per la fotogrammetria aerea;

  • Altre nuove funzionalità che migliorano l’interfaccia e la user-experience (opzioni nel tool Image Chain, Layout Machine Learning, altri tool, ecc.).

Per una descrizione dettagliata delle nuove funzionalità ti invito a consultare il documento “Release Guide”, scaricabile dal seguente link.

Ti ricordo inoltre che, qualche mese fa, Planetek Italia ha rilasciato gratuitamente, per tutti gli utenti ERDAS italiani con un contratto di manutenzione attivo, il plugin “PRISMA for ERDAS IMAGINE”; questo plugin consente di processare i dati iperspettrali del sensore PRISMA della Agenzia Spaziale Italiana ottenendo automaticamente utili informazioni sulla zona di interesse. Se sei interessato al plugin, o a conoscere meglio le possibilità che offre il sensore PRISMA, 

Per ricevere una licenza demo di ERDAS IMAGINE 2020 e/o del plugin gratuito per gestire i dati PRISMA contattaci all'indirizzo hexagon@planetek.it