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Tecniche di telerilevamento pixel-orientedPer l'identificazione di superfici con materiali contenenti amianto: applicazioni in Lombardia

Cinzia Panigada Università Milano -Bicocca

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Contesto: telerilevamento e cemento amianto

Con la legge n. 257 del 1992 viene vietato l’impiego di materiali contenenti amianto. Le Regioni devono effettuare un censimento degli edifici con presenza di materiali contenenti amianto. Sono stati implementati numerosi “piani amianto” utilizzando diversi strumenti per il censimento delle superfici in cemento amianto. Le tecniche di telerilevamento si sono rivelate utili nel supportare attività di censimento.

Immagini RGB da drone, iperspettrali da aereo, multispettrali da satellite

Sensore Area ripresa Risoluzione

geometrica

Risoluzione

spettrale

Droni RGB Piccola 1-2 cm Bassa

Aereo (MIVIS)

Media 3 m Alta

Satellite (World-View3)

Grande 1,24 m (VIS-NIR) Media


Immagini RGB da drone, iperspettrali da aereo, multispettrali da satellite

Con la legge n. 257 del 1992 viene vietato l’impiego di materiali contenenti amianto. Le Regioni devono effettuare un censimento degli edifici con presenza di materiali contenenti amianto. Sono stati implementati numerosi “piani amianto” utilizzando diversi strumenti per il censimento delle superfici in cemento amianto. Le tecniche di telerilevamento si sono rivelate utili nel supportare attività di censimento.


Risoluzione spaziale in funzione dello strumento di acquisizione


e.g. Cilia et al., 2015; Bassani et al., 2007

Risoluzione spettrale in funzione dello strumento di acquisizione

RGB

MULTI

HYPER

Contesto: immagini iperspettrali e tecniche pixel-oriented

Sul territorio nazionale sono stati effettuati molti studi a partire da immagini iperspettrali MIVIS (progetto CNR-LARA, 1994).

Metodi di mappatura pixel-oriented: utilizzano l’informazione spettrale contenuta in ciascun pixel dell’immagine; adatti in caso di elevata risoluzione spettrale e media risoluzione spaziale.

Generazione di mappe di coperture in cemento amianto medianteimmagini iperspettrali MIVIS utilizzando metodi pixel-oriented

1. Mettere a punto una procedura operativa, validata e aggiornabile;

2. Produrre una mappa di coperture in CA in un’area estesa (cinque comuni in Lombardia, Biassono, Lissone, Monza, Muggiò e Seregno, circa 65 km2), utile alla PA ai fini di operazioni di controllo e bonifica.

3. Sfruttare l’alta risoluzione spettrale del MIVIS per sviluppare un indice per la valutazione dello stato di deterioramento delle coperture.

Obiettivo

Seminario Asbesto – Roma, 4/06/2019

Misure spettrali su superfici omogenee per calibrazione/validazione dei modelli di correzione atmosferica

01 02 03

04 05 06Seregno

Lissone

MonzaMuggiò

Biassono

N

S

D = 3 m

D

IF

O

V

FO

V

S = 2847 m


Acquisizione dato aereo MIVIS

DATO MIVIS• Data: 05/07/2013 • Canali: VIS-NIR-SWIR (92 bande)• Risoluzione: 3 x 3 m2

Misure spettrali su superfici omogenee per calibrazione/validazione dei modelli di correzione atmosferica

DATO MIVIS• Data: 05/07/2013 • Canali: VIS-NIR-SWIR (92 bande)• Risoluzione: 3 x 3 m2

S

D = 3 m

D

IF

O

V

FO

V

S = 2847 m


Acquisizione dato aereo MIVIS

Pre-elaborazioni delle immagini MIVIS

Armonizzazione con i dati digitali dei comuni (i.e. catasto)

Correzioni atmosferiche e geometriche (ortorettificazione)


Misure di campo con spettroradiometri portatili ad alta risoluzione spettrale

Valutazione degli effetti di illuminazione, geometria e dello stato di deterioramento dei tetti sul segnale registrato

Misure spettrali in campo

Metodo di classificazione pixel-based

Definizione di Regioni di interesse (ROI) sulle immagini MIVIS in corrispondenza di tetti/materiali noti

• TRAINING SET per istruire l’algoritmo al riconoscimento automatico dei seguenti materiali:

- Cemento amianto,- Altre coperture (cemento, alluminio, ..)- Coppi- Asfalto

• TESTING SET per valutare l’accuratezza: 1050 punti (tetti) selezionati random e assegnati alle diverse classi via dati ancillari, fotointerpretazione ortofoto e spettri MIVIS


Coppi

Coperture inaltri materiali

Cemento amianto

Asfalto

Classificazione: esempio di training set


(MNF-12, SAM, α= 0.05 )

Cemento amiantoCoppiAltri materiali

Classificazione: assegnazione dei pixel alle classi di copertura


Classificazione: prodotto finale della classificazione


E’ stata validata l’accuratezza della classe cemento-

amianto.

Campionamento random stratificato: 1050 tetti

distribuiti uniformemente

Classificazione

cemento-amianto89% 11% 86% 14%

Accuratezza dopo

fotointerpretazione

Producer’s

Accuracy

Errore di

Omissione

User’s

Accuracy

Errore di

Commissione

Classificazione: validazione prodotto finale


Pixel riconosciuti come CA


Classificazione: assegnazione alla particella catastale

Sono stati selezionati solo quegli edifici che avevano almeno il 20% di superficie classificata a CA

Edifici con presenza di CA

Classificazione: assegnazione alla particella catastale


CA

Classificazione: prodotto finale a scala comunale


Effetto sul segnale misurato alle diverse lunghezza d’onda in campo

Copertura vegetale abbondante;Posa 1980

Copertura vegetale ridotta;Posa 1994

Indice di degrado: firme spettrali di campo


Lastre più deteriorate hanno colore più scuro e assorbimento maggiore nel rosso (670 nm) dovuto alla presenza di componente organica (i.e. cianobatteri, muschi e licheni)

Indice di degrado: firme spettrali MIVIS


Lastre più deteriorate hanno colore più scuro e assorbimento maggiore nel rosso (670 nm) dovuto alla presenza di componente organica (i.e. cianobatteri, muschi e licheni)

Effetto sul segnale misurato dal MIVIS

Indice di degrado: formulazione ISD

ISD (Index of Surface Deterioration) è relazionato all’anno di posa e all’esposizione: coperture più vetuste ed esposte a nord (maggiore livello di umidità) hanno indice più alto.

ISD vs anno di posa NA/1 ISD vs esposizione

Tetti ad alto grado di deterioramento

Tetti a minor grado di deterioramento

Indice di degrado: variabilità spaziale


Ad ogni edificio catastale (foglio, particella e proprietà) è associato un record con le informazioni relative alla presenza di amianto, area e grado di deterioramento.

Restituzione cartografica


I risultati di questo studio confermano l’affidabilità delle mappe di coperture in CA realizzate a partire

da immagini iperspettrali MIVIS (errore medio < 13%). Le immagini iperspettrali sono utili in

particolare :

1. nel caso di aree estese;

2. alta variabilità dei materiali usati come coperture (e.g. cemento, bitume, fibre organiche, PVC, ..);

Sottolineiamo l’importanza della restituzione finale dei prodotti in un formato utilizzabile dalla PA

(e.g. armonizzazione con catasto, file kmz utilizzabili con google map);

Il dato iperspettrale ha permesso di definire l’indice ISD di deterioramento delle lastre. Tale indice può

essere impiegato per avere indicazioni sulle priorità di intervento e bonifica.

Stiamo verificando se l’utilizzo di metodi pixel-based associati a metodi object-based possano

migliorare ulteriormente l’accuratezza del prodotto.

Considerazioni conclusive

GRAZIE PER L’ATTENZIONE

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