Cartografia da foto aeree
con intelligenza artificiale

Il progetto Cartografia da Foto Aeree rappresenta una soluzione avanzata per la generazione di mappe vettoriali partendo da immagini aeree e ortofoto, integrando tecniche di fotogrammetria e modelli di intelligenza artificiale.
Questa tecnologia consente di ottenere in modo rapido ed efficiente una cartografia dettagliata, riducendo significativamente il tempo e il costo rispetto ai metodi tradizionali.

Tradizionalmente, la derivazione di cartografia da immagini aeree richiedeva lunghe sessioni di fotointerpretazione manuale e interventi tecnici complessi. Geoin ha sviluppato una soluzione che, attraverso l'utilizzo di modelli di deep learning, automatizza questo processo, riducendo il tempo necessario da mesi a poche ore. La combinazione di tecniche di fotointerpretazione automatica e machine learning permette di analizzare e classificare migliaia di elementi con alta precisione.

Immagini aeree e ortofoto

Immagini aeree e ortofoto

Le immagini sono catturate tramite voli aerei che coprono vaste aree, utilizzando sia ortofoto che foto aeree orientate. Le ortofoto rappresentano immagini georeferenziate già elaborate, mentre le foto aeree orientate richiedono un'elaborazione avanzata per ottenere una georeferenziazione accurata.

Reti Neurali Convoluzionali

Reti Neurali Convoluzionali

Le reti UNET e YOLO vengono utilizzate per segmentare e riconoscere i principali tematismi cartografici. 

UNET

UNET

Rete neurale impiegata per la segmentazione semantica delle immagini, utile per identificare aree di vegetazione e strutture edificate.

YOLO

YOLO

Utilizzata per il riconoscimento e la localizzazione di oggetti specifici, come alberature o altre feature puntuali.

Fotogrammetria e georeferenziazione avanzata

Fotogrammetria e georeferenziazione avanzata

La fotogrammetria permette di trasformare le immagini bidimensionali in dati tridimensionali, garantendo la corretta georeferenziazione degli elementi mappati. La georeferenziazione delle foto aeree orientate richiede conoscenze approfondite delle trasformazioni fotogrammetriche, essenziali per eliminare problemi di parallasse e ottenere un'elevata precisione. Geoin è in grado di produrre un modello del terreno altamente preciso combinando LAS, depth map stereoscopiche e tecniche monoculari, garantendo che i dati originali siano accuratamente rappresentati senza le manipolazioni tipiche delle ortofoto.

Processo di creazione della cartografia

Acquisizione
delle immagini

Le immagini aeree vengono acquisite con sensori ad alta risoluzione. Ogni immagine viene orientata e calibrata per garantire la massima precisione nella successiva elaborazione.

Le immagini aeree vengono acquisite con sensori ad alta risoluzione. Ogni immagine viene orientata e calibrata per garantire la massima precisione nella successiva elaborazione.

Fotointerpretazione
manule (Ground Truth)

Una fase iniziale prevede la fotointerpretazione manuale di un numero ridotto di immagini per creare il ground truth, utilizzato per addestrare i modelli di deep learning.

Una fase iniziale prevede la fotointerpretazione manuale di un numero ridotto di immagini per creare il ground truth, utilizzato per addestrare i modelli di deep learning.

Addestramento
del modello

Utilizzando il ground truth, le reti neurali vengono addestrate per riconoscere specifici tematismi, come edifici, alberature e aree verdi.

Utilizzando il ground truth, le reti neurali vengono addestrate per riconoscere specifici tematismi, come edifici, alberature e aree verdi.

Inferenza e
segmentazione

Una volta addestrato, il modello viene applicato a tutte le immagini per segmentare e classificare gli elementi mappati.

Una volta addestrato, il modello viene applicato a tutte le immagini per segmentare e classificare gli elementi mappati.

Vettorizzazione e
georeferenzazione

I dati segmentati vengono convertiti in formato vettoriale e associati a coordinate geografiche. La georeferenziazione delle immagini aeree orientate garantisce una maggiore precisione rispetto alle ortofoto, grazie all'uso del modello del terreno prodotto internamente da Geoin.

I dati segmentati vengono convertiti in formato vettoriale e associati a coordinate geografiche. La georeferenziazione delle immagini aeree orientate garantisce una maggiore precisione rispetto alle ortofoto, grazie all'uso del modello del terreno prodotto internamente da Geoin.

I vantaggi dell’uso
dell’IA per la cartografia

Riduzione del tempo di produzione: L'uso dell'IA riduce il tempo di derivazione della cartografia da mesi a poche ore, aumentando l'efficienza del processo.

Alta precisione: La combinazione di fotogrammetria avanzata e deep learning garantisce una precisione elevata nella localizzazione e classificazione degli elementi, eliminando i problemi di parallasse tipici delle ortofoto.

Flessibilità e scalabilità:: Il sistema può essere applicato a diverse aree geografiche e adattato per rilevare nuovi tematismi, rendendolo estremamente flessibile e scalabile.

Applicazioni pratiche

Pianificazione Urbana

Le mappe generate possono supportare la pianificazione urbana, identificando aree edificabili, spazi verdi e infrastrutture.

Monitoraggio ambientale

La classificazione delle aree verdi e delle alberature aiuta a monitorare la copertura vegetale e a pianificare interventi di manutenzione..

Gestione delle emergenze

In caso di eventi naturali (es. alluvioni), le mappe possono essere utilizzate per valutare rapidamente i danni e pianificare le risposte.

Nel progetto pilota per l'area metropolitana di Firenze, Geoin ha utilizzato questa tecnologia per mappare oltre 500 km² in meno di due settimane.
Il risultato è stato una cartografia dettagliata di edifici, alberature e aree verdi, che è stata integrata nei sistemi GIS dei comuni coinvolti per supportare la pianificazione territoriale.

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