Grazie alle immagini scattate con i droni e alla piattaforma OpenDroneMap, possiamo ottenere in modo più semplice ed economico modelli fotografici di qualsiasi superficie del pianeta, in cui tutti gli elementi saranno nella stessa scala, privi di errori e deformazioni (ortofotografia).
Possiamo anche ottenere questo servizio assumendo direttamente aziende satellitari o aerei che volano ad alta quota. Questi servizi costosi non falliscono e ci offrono una scala perfetta della regione registrata (devono essere a scala regionale (>1 Km2)), a differenza delle foto scattate con i droni (che hanno questo difetto).
Ma per risolvere questo problema esiste una piattaforma chiamata OpenDroneMap che elabora immagini scattate con i droni. La scala regionale (>1 Km2) è ideale per realizzare studi sulle risorse idriche e ambientali. E in questo modo determinare i flussi di acque superficiali e sotterranee rispetto alla loro interazione con l'ecosistema.
Cos'è OpenDroneMap?
OpenDroneMap è una piattaforma completa per l'elaborazione di immagini scattate con i droni. L'ambiente dispone di diversi strumenti per l'elaborazione e l'analisi delle immagini:
- Nuvole di punti
- Mesh
- Raster come GDAL
- OpenSfm
- OpenCV
- Pdal
- Generare una nuvola di punti geospaziali
- Generare ortofoto
- Creare modelli di elevazione
Per ottimizzare tutte le dipendenze di OpenDroneMap, si consiglia di eseguirlo in un ambiente di virtualizzazione come Docker.
Inserire i dati di input in OpenDroneMap
Per eseguire questo metodo, devi disporre delle fotografie. Se non hai le foto, puoi scaricare immagini campione dal Web “Adobe Buttes – Delta, Colorado”. Ogni pacchetto contiene circa 500 immagini, in questo test abbiamo diviso le immagini in tre sottogruppi (circa 150 immagini per gruppo).
Ora ti copieremo i comandi Linux per memorizzare la data e i comandi Docker da eseguire in OpenDroneMap:
date > outputData/images400start.log
docker run --rm -v "$(pwd)/inputImages/images400:/code/images"
-v "$(pwd)/outputData/odm_georeferencing400:/code/odm_georeferencing"
-v "$(pwd)/outputData/odm_orthophoto400:/code/odm_orthophoto"
opendronemap/opendronemap
date > outputData/images400end.log
Analisi delle prestazioni utilizzando Python:
Con Python abbiamo registrato ed elaborato il tempo di inizio e fine del processo di OpenDroneMap (quantità e dimensione delle foto elaborate).
Se eseguiamo il calcolo di simulazione per un computer medio (Architettura: x86_64 - CPU(s): 8 / Intel(R) Core(TM) i7-4790 CPU @ 3.60GHz / MHz CPU: 3899.047) è stato di circa 6 ore, per circa 500 immagini (peso totale di 3000 MB).
Successivamente dovrai fare il confronto tra il numero di immagini e il tempo computazionale (linea di tendenza ed equazione di regressione), rispetto ai tre pacchetti creati (circa 150 foto ciascuno) che hanno prestazioni migliori, contrapposto all'inserimento di un singolo pacchetto (500 foto). Sì, chiaramente questo non è per principianti, ma piuttosto per persone che sanno cosa vogliono fare e hanno le conoscenze su come farlo.
Grazie al raggruppamento delle immagini per posizione, abbiamo migliorato molto il tempo di calcolo, anche se in alcuni test la distanza differenziale della sovrapposizione delle immagini risultanti è stata superiore a 1 metro. A seconda delle tue esigenze, questo programma potrebbe esserti utile.
https://old.neoteo.com/skypixel-las-mas-espectaculares-fotos-aereas-hechas-drones-galeria/
