La montagna di Jabal Hafit

 
Geologia, Fotogrammetria Aerea
 
Questo caso studio ci è stato gentilmente fornito da Reuben J. Hansman e Uwe Ring del Dipartimento di Scienze Geologiche dell’Università di Stoccolma. Questo rilievo è stato pubblicato nel “Geological Society of America journal Geosphere” (Hansman & Ring, 2019).

Clicca qui per accedere all’abstract e all’articolo in PDF completo.

 

Area acquisita ed obiettivi del rilievo

Nel novembre del 2017, nello stato degli Emirati Arabi Uniti, la montagna di Jabal Hafit è stata selezionata come soggetto per mappatura e ricostruzione 3D. Ciò è dovuto alle caratteristiche di questa montagna, che possiede un’eccellente esposizione geologica e un terreno accidentato. Tutte queste peculiarità l’hanno resa lo scenario ideale per testare un metodo basato su foto scattate mediante SAPR (drone), le quali sono state poi elaborate dal software di fotogrammetria 3DF Zephyr. Più nello specifico, l’obiettivo è quello di mostrare un workflow per geologi sul campo che comprende le seguenti fasi:

– Acquisizione di immagini da drone degli affioramenti geologici
– Ricostruzione 3D fotogrammetrica con l’utilizzo di 3DF Zephyr Aerial
– Estrazione di informazioni geologiche dalla ricostruzione 3D per creare un modello geologico 3D
 

Raccolta dati e strumenti utilizzati

Per la prima fase del rilievo, è stato utilizzato un DJI Phantom 4 per coprire un’area di 3.32 km2, attraversando trasversalmente la montagna.
Il drone è stato equipaggiato con una fotocamera quadrangolare avente una lunghezza focale di 3.6 mm (equivalente di una fotocamera di 35 mm: 20 mm) ed un sensore CMOS di 6.17 mm × 4.55 mm.
Due diverse applicazioni sono state utilizzate per controllare a distanza il volo: la prima è stata utilizzata per il volo manuale attorno alle pareti rocciose con la fotocamera inclinata verso l’orizzonte per mantenere una vista perpendicolare della superficie rocciosa, mentre l’altra app era autonoma ed è stata utilizzata su aree con terreno più piano, con la fotocamera rivolta verticalmente verso il basso.
I dati sono stati raccolti in nove giorni in oltre 40 voli, per un totale di 5728 immagini e 9 ore e mezza di volo, impostando l’altezza di volo tra 50 e 80 metri ed una risoluzione a terra da 2,2 cm /pixel a 3,5 cm /pixel. La sovrapposizione tra le foto era compresa tra il 60% e il 96%.

Inoltre, sono stati posizionati tredici target a terra per tutta l’area del rilievo, e le loro coordinate GNSS sono state misurate con un dispositivo Trimble GeoExplorer serie 6000. La precisione orizzontale stimata dei punti sul campo, con GNSS non corretto (autonomo), è stata di 3,2–6,9 m, con RMS (radice media quadrata) pari al 63% di confidenza. Ciò è stato considerato accettabile a causa delle dimensioni dell’area di mappatura (ad es. 4,0 km x 0,8 km). Sfortunatamente, non era disponibile alcun sistema basato su satellite (SBAS) e non sono state effettuate correzioni delle misurazioni GNSS in fase di post-processing che avrebbero portato a raggiungere una precisione inferiore al metro.

I target sono stati utilizzati come punti di controllo a terra (GCP) per georiferire il modello e migliorarne la precisione. I sistemi di riferimento delle coordinate erano WGS84 ed EGM96 rispettivamente per il datum orizzontale e verticale.
 

Elaborazione dati

Il processo di ricostruzione 3D è iniziato con l’importazione delle immagini in 3DF Zephyr Aerial Education (versione 3.503). A causa del dataset corposo, il progetto è stato diviso in quattro aree in modo da generare una nuvola di punti sparsa per ogni sottoprogetto.

L’elaborazione dei dati è stata effettuata su due computer cloud con le seguenti specifiche:

Paperspace:

⦁ Processor: Intel Xeon E5-2623 v4 @ 2.60 GHz, (8 vCPUs), Maximum ~3.20 GHz
⦁ System RAM: 30 GB
⦁ GPU: NVIDIA Quadro P5000 Pascal 2560
⦁ CUDA Cores 16 GB

Amazon Web Services:

⦁ Processor: Intel Xeon E5-2686 v4 @ 2.60 GHz, (16 vCPUs), Maximum ~2.30 GHz
⦁ System RAM: 122 GB
⦁ GPU: NVIDIA Tesla M60 Maxwell 2048
⦁ CUDA Cores 8 GB

Una volta che i sottoprogetti sono stati uniti in uno unico, i punti di controllo sono stati utilizzati per eseguire una compensazione a stelle proiettive (Bundle Adjustment) al fine di migliorare l’accuratezza complessiva della ricostruzione 3D.
 

Estrazione di Informazioni Geologiche e Risultati

La ricostruzione 3D ha portato alla generazione di una nuvola di punti densa di 2,605,021 punti e ad una mesh con 3,985,863 poligoni. Gli altri output comprendono anche un’ortofoto, un DEM ad alta definizione e una mesh con texture (Fig.1).
I tempi di calcolo di ogni singola fase di ricostruzione sono disponibili nel PDF completo presente al link all’inizio dell’articolo.
Oltre al processo di ricostruzione 3D, sono state impiegate applicazioni di terze parti per misurare i dati di orientamento delle strutture geologiche dagli output estratti ovvero Maptek PointStudio e Move TM da Petroleum Experts Ltd. Il primo software venne utilizzato per misurare l’orientamento di assestamenti, contatti litologici e faglie. Queste misurazioni sono state in seguito applicate nella creazione di un modello 3D della geologia del sottosuolo. Il secondo software è stato invece utilizzato per ottenere un vero e proprio modello 3D di terreno geologico, combinando la mesh texturizzata generata da 3DF Zephyr Aerial con i dati geologici precedentemente estratti dalla nuvola di punti (Fig.2).

Figura 1. Output generati da 3DF Zephyr Aerial di un transetto attraverso la montagna di Jabal Hafit. (a) Ortofoto, (b) modello digitale di elevazione utilizzando il sistema di coordinate UTM, Zone 40 North, e (c) mesh con texture. La freccia rossa indica la direzione nord, modificato da Hansman & Ring (2019).

Figura 2. Mesh con texture estratta da 3DF Zephyr Aerial, con l’interpretazione geologica delle rocce sedimentarie e delle faglie basata sull’orientamento dei dati derivati dalla mesh/nuvola di punti. La freccia rossa indica la direzione nord, modificato da Hansman & Ring (2019).

Questo caso ha mostrato i vantaggi delle ricostruzioni 3D mediante tecnica aereo-fotogrammetrica, i quali risolvono molte problematiche legate al lavoro sul campo, come la possibilità di coprire ogni porzione dell’area di mappatura con un SAPR.
Ciò si rivela utile soprattutto quando si tratta con aree difficili da raggiungere a piedi. Inoltre, svariate analisi possono essere eseguite sui modelli 3D senza la necessità di ulteriori lavori sul campo.

È importante riportare che è stato effettuato un nuovo test di questo dataset, a distanza di due anni e con una versione aggiornata di 3DF Zephyr Aerial (n. 4.504). Sono stati utilizzati gli stessi parametri e gli stessi punti di controllo per la prima fase di Structure from Motion e per avviare un’ulteriore Bundle Adjustment.
Il residuo medio finale è cambiato considerevolmente, diminuendo da un errore precedente di circa 15 metri a 2 metri, dimostrando di conseguenza un notevole miglioramento in termini di precisione.

 

GCPResiduo (m) 3DF Zephyr Aerial ver. 3.503Residuo (m) 3DF Zephyr Aerial ver. 4.504
GCP014.40.065
GCP02 (Controllo)4.00.418
GCP035.50.113
GCP048.00.113
GCP055.80.436
GCP06 (Controllo)4.37.163
GCP075.50.138
GCP081.80.086
GCP09 (Controllo)2.93.222
GCP0101.90.084
GCP011 (Controllo)2.017.299
GCP0124.80.013
GCP0133.40.042

 

Riferimenti

Hansman, R. J., & Ring, U. (2019). Workflow: from photo-based 3D reconstruction of remotely
piloted aircraft images to a 3D geological model. Geosphere, 15.
https://doi.org/10.1130/GES02031.1