Con l'aumentare della densità delle nuvola di punti e della quantità di dati disponibili, è necessario dotarsi di strumenti che consentano di
archiviare, elaborare e condividerre in maniera efficiente i dati.
Vediamo quali soluzioni ci mette a disposizione il mondo ERDAS.
1. Archiviare Nuvole di Punti
Abbiamo già visto in un post precedente che il formato LAS è probabilmente allo stato attuale il modello migliore per l'archiviazione efficiente dei dati LiDAR, perché si tratta di un formato binario che consente di archiviare i metadati e tutte le altre informazioni relative alla nuvola di punti ottenuta con il rilievo LiDAR in maniera abbastanza compatta.
Archiviare nuvole di punti in maniera efficiente significa poterli rintracciare facilmente quando si fa una ricerca di tipo spaziale ("voglio sapere dove sono i dati acquisiti sul mio sito archeologico") o temporale ("mi serve recuperare il rilievo fatto la scorsa estate") o alfanumerica ("trovami tutti i dati su Canicattì").
Conosciamo già ERDAS APOLLO, la soluzione per catalogare le informazioni geospaziali distribuite all'interno di un'organizzazione e renderle facilmente accessibili ovunque. Nativamente conforme agli standard dell'OGC, APOLLO è progettato per distribuire enormi quantità di dati rendendoli accessibili sia come webservices che in download, e permette di catalogare potenzialmente qualsiasi "oggetto" in formato digitale.
Essendo capace di leggere ed archiviare direttamente i dati in formato LAS, APOLLO risponde a tutte le esigenze su elencate: appena rintracciato un dato LAS tra quelli presenti negli archivi grazie ai sui
crawler, APOLLO crea automaticamente un rilievo ombreggiato in background.
Questo layer raster consente di riconoscere l'area interessata dal rilievo LiDAR e rappresentare la nuvola di punti in una forma facilmente intellegibile dagli utenti al momento della ricerca e della visualizzazione, preservano al tempo stesso il dato originale nel formato LAS per ogni successivo utilizzo.
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ERDAS APOLLO di default produce automaticamente
una versione grafica del dato LAS sotto forma di rilievo ombreggiato |
2. Processare Nuvole di Punti
Una volta che, grazie ai potenti strumenti di indicizzazione e catalogazione di APOLLO, abbiamo facilmente rintracciato il dato che ci interessa, possiamo usare ERDAS Imagine per elaborare la nostra nuvola di punti.
Le funzionalità che Imagine ci mette a disposizione sono tante:
a) leggere direttamente o importare nuvole di punti in formato LAS
Le nuvole di punti possono essere usate per generare direttamente prodotti geoinformativi (ad esempio un DEM), o supportare attività che richiedono l'utilizzo di modelli di superfici o informazioni sulla terza dimensione (come nel caso in cui si vogliano migliorare i risultati di una classificazione ad oggetti).
In numerosi casi può essere opportuno convertire la nuvola di punti in un dato raster per supportare queste attività. Dalla versione 2011 ERDAS Imagine è in grado di leggere file .LAS direttamente, senza bisogno di importarli o effettuare noiose conversioni di formato. Imagine produce un layer raster ad alta densità, partendo dal
primo ritorno contenuto nel file LAS, utile per svariate applicazioni che richiedono l'uso di modelli altimetrici. Le funzionalità di import dei dati LAS sono comunque molto flessibili, e consentono di sfruttare diversi
ritorni o attributi del dato LAS e creare file .img multi-layer per altre elaborazioni.
b) visualizzare i dati in 3D
Il rilievo LiDAR può essere visualizzato in 3D, utilizzando tutti gli strumenti che ERDAS Imagine mette a disposizione dell'utente per la visione prospettica e l'analisi tridimensionale. Per saperne di più sull'utilizzo degli strumenti 3D di ERDAS puoi seguire il nostro
videocorso in italiano
c) produrre un rilievo ombreggiato o colorato
La rappresentazione di un dato tridimensionale sotto forma di rilievo colorato, laddove le diverse superfici hanno colorazioni diverse in base al valore di elevazione presente nel dato, permette di ottenere interessanti informazioni ai fini dell'analisi di tipo ambientale, geomorfologico o strutturale. Com'è facile immaginare, il livello di dettaglio che si può ottenere usando una nuvola di punti è molto elevato, ed è possibile utilizzare svariate LUT (
Look Up Table) per migliorare la rappresentatività del dato.
d) analisi di visibilità
Con nuvole di punti ad alta densità si possono effettuare analisi di visibilità con accuratezza molto superiore rispetto a quello che si ottiene normalmente con un DEM, ed ERDAS Imagine mette a disposizione strumenti sofisticati come quello che, nella figura a fianco (
clicca per ingrandirla!) evidenzia in verde le aree visibili dalla strada al centro, mentre le zone in rosso non sono visibili. Questo tipo di analisi, detto di
Intervisibilità, fornisce informazioni estremamente importanti sia per la pianificazione urbanistica che per la sicurezza.
Simile all'Intervisibilità, un'analisi di tipo sferico (
viewshed) ci indica le aree visibili e quelle non visibili all'interno di un certo raggio partendo da un punto di vista.
e) estrazione del suolo nudo
Accendendo o spegnendo tutti i punti che non sono "suolo" in un file LAS possiamo ottenere un'istantanea rappresentazione della superficie del suolo nudo.
Questo è possibile grazie alle informazioni contenute nel file LAS e la classificazione dei diversi segnali di ritorno ottenuti durante la scansione laser effettuata sulla nostra porzione di territorio.
f) estrazione automatica degli edifici
Le nuvole di punti LiDAR si possono usare per modelli 3D degli edifici usando algoritmi specifici che lavorano in maniera molto automatica. Questa tecnologia presenta alcuni ovvi limiti, perché non sempre si riescono ad identificare proprio tutti gli edifici o a riconoscere i dettagli più spinti, e funziona ovviamente meglio nelle aree più moderne delle città con costruzioni di forma regolare. Tuttavia, proprio perché consente di modellare molto rapidamente aree urbane in 3D con poco sforzo, è estremamente utile in tutti gli scenari in cui non serve il 100% di accuratezza o un elevatissimo dettaglio.
g) estrazione della vegetazione
Il LiDAR serve anche ad estrarre informazioni relative alle aree vegetate, ed in particolare dove ci sono alberi. Addirittura in molti casi si possono ottenere informazioni riguardo ai singoli alberi, persino sul loro stato di salute. Questo è uno degli ambiti in cui l'analisi delle forme d'onda laser trova la sua migliore applicazione, perché consente di investigare anche da remoto lo stato di salute di boschi e foreste o delle coperture arboree in ambito urbano.
3. Condividere Nuvole di Punti
Come sappiamo ERDAS APOLLO, oltre alle ottime funzionalità di archiviazione e catalogazione dei dati che abbiamo visto prima, è un'applicazione server di tipo
enterprise, progettata per gestire e diffondere dati su Web o all'interno di grandi organizzazioni.
I dati archiviati nel catalogo di APOLLO possono essere resi disponibili per gli utenti finali sotto forma di
webservices conformi agli standard
OGC, servizi di
tile caching, o mendiante i protocolli di streaming
ECWP e JPIP.
I dati LAS vengono archiviati da APOLLO senza alterarne formato né qualità. L'accesso a questi dati può avvenire anche da remoto e l'utente finale ha un'ampio ventaglio di opzioni possibili:
- cercare e rintracciare i dati nel catalogo, e visualizzarli come webservice WMS
Come abbiamo visto prima, appena i crawler di APOLLO riconoscono il dato LAS viene automaticamente creato un rilievo ombreggiato che mostra in maniera grafica ed intuitiva che aspetto ha la nuvola di punti e quale area ricopre;
- lanciare algoritmi di analisi spaziale o di image processing da remoto sfruttando i WPS (Web Processing Services) di APOLLO
ERDAS APOLLO permette infatti di pubblicare su Web un modello spaziale di elaborazione di dati, con i relativi metadati (p.e. una change detection), usufruibile da tutti gli utenti autorizzati sulla rete.
L'utente finale, semplicemente collegandosi con un qualsiasi browser, può lanciare uno dei processi di elaborazione tra quelli offerti da APOLLO, sfruttando tutti i dati presenti nel catalogo e disponibili sull'area di interesse, inclusi i dati altimetrici derivati dalla nuvola di punti; potrà poi scaricare il risultato dell'elaborazione o utilizzarlo come webservice in client 2D e 3D
- utilizzare il servizio WCS generato da APOLLO per analizzare o processare il dato
A differenza del servizio WMS, che restituisce solo un'immagine, il WCS restituisce il dato con la relativa semantica di origine in modo da essere interpretato, estrapolato, e non solo disegnato. Un WCS supporta quindi richieste complesse per questi dati, li rende utilizzabili nei WPS o semplicemente permette di utilizzare i diversi stili disponibili in APOLLO per cambiarne la rappresentazione grafica
- scaricare tutto o una porzione del layer raster prodotto da APOLLO dal dato LAS
Il download può essere fatto sfruttando sia il servizio WCS che la funzione Clip, Zip & Ship offerta dal client web di APOLLO, che prima dello scaricamento permette di scegliere formato, proiezione e risoluzione del dato desiderato
- ottenere il path del file LAS originale
Il dato di origine è sempre disponibile sul server e può essere recuperato in qualsiasi momento, per consentire all'utente le elaborazioni più complesse o la produzione di nuovi dati a più alto valore aggiunto mediante i sofisticati algoritmi disponibili negli strumenti desktop di ERDAS Imagine
...e adesso usiamoli, questi dati LiDAR!
