Condividiamo l’abstract di un articolo scientifico redatto da Matteo Cutugno – Ricercatore presso l’Università Telematica Giustino Fortunato
Negli ultimi anni, le prestazioni dei software gratuiti e open source (FOSS) per l’elaborazione delle immagini sono aumentate in modo significativo.
Questa tendenza, così come i progressi tecnologici nel settore degli aeromobili a pilotaggio remoto (APR), hanno aumentato le potenzialità del rilievo geomatico sia per i ricercatori che per i professionisti. In questo studio, abbiamo mirato a valutare la qualità della nuvola di punti ottenuta con un UAV commerciale di basso costo e un FOSS.
Per raggiungere questo obiettivo, lo stesso set di dati di immagini è stato elaborato anche con un software commerciale utilizzando i suoi risultati come termine di paragone. Sono state condotte varie analisi, come l’analisi dei residui di immagine, l’analisi statistica degli errori GCP e CP, la valutazione dell’accuratezza relativa e il confronto della distanza Cloud-to-Cloud.
È stata condotta un’indagine di supporto per misurare 16 punti doppi identificati sull’oggetto. In particolare, 12 di questi sono stati utilizzati come punti per scalare il modello 3D, mentre i restanti 4 sono stati utilizzati come punti di controllo per valutare la qualità della procedura di scalatura esaminando i residui. I risultati indicano che le nuvole di punti ottenute sono comparabili.
MicMac® ha residui medi di immagine pari a 0,770 pixel mentre per Metashape® si attestano a 0,735 pixel. Inoltre, gli errori 3D sui punti di controllo sono simili: l’errore 3D medio per MicMac® è pari a 0,037 m con una deviazione standard pari a 0,017 m, mentre per Metashape® è 0,031 m con una deviazione standard pari a 0,015 m.
Il presente lavoro rappresenta uno studio preliminare: un confronto tra pacchetti software è qualcosa di difficile da realizzare, data la segretezza del software commerciale e le differenze teoriche tra gli approcci.
Questo caso di studio analizza un oggetto dalla geometria estremamente complessa; è collocato in un canyon urbano dove il supporto GNSS non può essere sfruttato. Inoltre lo scenario cambia continuamente a causa del traffico veicolare.
Doi:https://doi.org/10.3390/drones6090242
In recent years, the performance of free-and-open-source software (FOSS) for image processing has significantly increased. This trend, as well as technological advancements in the unmanned aerial vehicle (UAV) industry, have opened blue skies for both researchers and surveyors. In this study, we aimed to assess the quality of the sparse point cloud obtained with a consumer UAV and a FOSS. To achieve this goal, we also process the same image dataset with a commercial software package using its results as a term of comparison. Various analyses were conducted, such as the image residuals analysis, the statistical analysis of GCPs and CPs errors, the relative accuracy assessment, and the Cloud-to-Cloud distance comparison. A support survey was conducted to measure 16 markers identified on the object. In particular, 12 of these were used as ground control points to scale the 3D model, while the remaining 4 were used as check points to assess the quality of the scaling procedure by examining the residuals. Results indicate that the sparse clouds obtained are comparable. MicMac® has mean image residuals equal to 0.770 pixels while for Metashape® is 0.735 pixels. In addition, the 3D errors on control points are similar: the mean 3D error for MicMac® is equal to 0.037 m with a standard deviation of 0.017 m, whereas for Metashape®, it is 0.031 m with a standard deviation equal to 0.015 m. The present work represents a preliminary study: a comparison between software packages is something hard to achieve, given the secrecy of the commercial software and the theoretical differences between the approaches. This case study analyzes an object with extremely complex geometry; it is placed in an urban canyon where the GNSS support can not be exploited. In addition, the scenario changes continuously due to the vehicular traffic.