Immagine a nuvola di punti
Comune di Milano ha prodotto la rappresentazione della superficie della città attraverso un’immagine a nuvola di punti, navigabile attraverso il geoviewer.
La nuvola di punti del territorio del Comune di Milano
Cos’è una immagine a nuvola di punti
Un'immagine geospaziale a nuvola di punti è una rappresentazione tridimensionale di un'area geografica composta da un insieme di punti individuali. Ogni punto rappresenta una specifica posizione nello spazio e include informazioni sulle coordinate tridimensionali (x, y, z). Queste nuvole di punti vengono generate da tecnologie come il LiDAR (Light Detection and Ranging), la fotogrammetria o la scansione laser, che misurano la distanza tra il sensore e le superfici circostanti.
Caratteristiche principali
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Dimensioni e risoluzione: le nuvole di punti possono contenere milioni o miliardi di punti, offrendo una rappresentazione molto dettagliata del territorio
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Informazioni georeferenziate: i punti sono associati a un sistema di riferimento geografico (ad esempio, latitudine, longitudine e altitudine), permettendo di collocarli accuratamente sulla superficie terrestre
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Proprietà aggiuntive: oltre alle coordinate, i punti possono includere informazioni aggiuntive, come il colore, l'intensità del ritorno del segnale (nel caso di LiDAR) o la classificazione del tipo di superficie (ad esempio, terreno, edifici, vegetazione)
Utilizzi principali
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Cartografia: creazione di mappe dettagliate in 3D
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Urbanistica: modellazione di edifici e infrastrutture per la progettazione urbana
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Gestione ambientale: monitoraggio delle foreste, analisi di rischi geologici o gestione delle risorse naturali
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Realtà virtuale e simulazione: costruzione di ambienti virtuali realistici
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Ingegneria e costruzione: rilievi topografici per progettazione e monitoraggio
Grazie alla loro precisione e versatilità, le immagini geospaziali a nuvola di punti sono uno strumento fondamentale per l'analisi spaziale avanzata e la modellazione tridimensionale del territorio.
Tutti i dati aerei sono stati acquisiti da una camera aerea ibrida, la Leica CityMapper-2, capace di raccogliere diverse tipologie di dati, immagini nadirali, oblique e dati LiDAR, in modo contestuale. In particolare:
- il sistema ottico è composto da due fotocamere nadirali da 150 MP capaci di acquisire quattro bande (red, green, blu e near-infrared), e da quattro fotocamere oblique a tre bande (red, green e blu);
- il sistema LiDAR utilizza un’unità Leica Hyperion2+ con una frequenza di ripetizione di 2MHz, e capace di gestire fino a 15 ritorni.
Il sensore ha permesso di acquisire quattro principali categorie di dati:
- immagini nadirali di tipo RGB , avente quindi tre bande relative agli intervalli red, green e blu nelle lunghezze d’onda del visibile;
- immagini nadirali di tipo CIR (Color InfraRed), avente quindi tre bande relative agli intervalli NIR (Near InfraRed), red e green;
- immagini oblique di tipo RGB , avente quindi tre bande relative agli intervalli red, green e blu; le immagini oblique osservano il terreno da quattro angolazioni diverse in accordo con i quattro principali punti cardinali (nord, sud, est e ovest);
- nuvole di punti LiDAR.
Le immagini nadirali sono state acquisite una risoluzione al suolo nominale di 5 cm (GSD – Ground Sampling Distance); le nuvole di punti LiDAR hanno una densità minima di 20 pti/m2.
Le immagini sono salvate in formato JPEG 8bit mentre i punti LiDAR in formato LAS.
I dati aerei hanno generato i seguenti prodotti:
- nuvole di punti classificata ottenuta dai dati LiDAR;
- modelli digitali del terreno e delle superfici;
- ortofoto di precisione, o true-ortho, di tipo RGB, avente quindi tre bande relative agli intervalli red, green e blu nelle lunghezze d’onda del visibile; la risoluzione radiometrica è di 8 bit per ogni canale;
- ortofoto di precisione, o true-ortho, di tipo CIR (Color InfraRed), avente quindi tre bande relative agli intervalli NIR (Near InfraRed), red e green; la risoluzione radiometrica è di 8 bit per ogni canale.
I punti LiDAR sono stati classificati in 11 classi:
- Underground: punti che per errore vengono collocati sotto la superficie del terreno;
- Terreno;
- Linee elettriche;
- Ponti;
- Acqua;
- Edificio;
- Vegetazione bassa (inferiore a 3 m);
- Vegetazione media (compreso tra 3 m e 15 m);
- Vegetazione alta (superiore a 15 m);
- Overground: punti generati da oggetti non altrimenti classificati (es. automobili);
- Outlier.
Sulla base delle nuvole classificati sono stati prodotti i modelli digitali di superficie (DSM) e terreno (DTM). Tutti i modelli hanno una struttura di tipo grid a maglie quadrate aventi lato di 50 cm. In particolare:
- DTM – Digital Terrain Model: rappresenta il puro terreno, determinato dalla sola classe “terreno” sopra indicata;
- DSM – Digital Surface Model: rappresenta la superficie che avvolge tutto il terreno, inclusa la vegetazione e i manufatti. Include tutte le classi sopra indicate ad eccezione di underground e outlier.
Il termine ortofoto di precisione indica un’ortofoto ottenuta proiettando le immagini sul modello di superficie (DSM) in modo che edifici e manufatti fuori terra siano correttamente collocati e non presentino effetti prospettici. Le ortofoto sono state prodotte in formato ECW e hanno risoluzione di 5 cm.
Infine, tutti i prodotti sono inquadrati planimetricamente nel Sistema di Riferimento Nazionale ETRF2000 (epoca 2008.00) – Rete Dinamica Nazionale (D.P.C.M. 10/11/2011). Le quote si riferiscono al geoide e sono state ottenute dal modello di ondulazione geoidica ITALGEO2005 distribuito da IGMI (Istituto Geografico Militare Italiano).