BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//pretalx//talks.staging.osgeo.org//foss4g-it-2023//speaker//FG7F3V BEGIN:VTIMEZONE TZID:GMT BEGIN:STANDARD DTSTART:20001029T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10 TZNAME:GMT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0000 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:20000326T020000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3 TZNAME:BST TZOFFSETFROM:+0000 TZOFFSETTO:+0100 END:DAYLIGHT END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:pretalx-foss4g-it-2023-SKH8SF@talks.staging.osgeo.org DTSTART;TZID=GMT:20230615T123000 DTEND;TZID=GMT:20230615T123500 DESCRIPTION:La fotogrammetria garantisce la ricostruzione di accurati model li digitali utili a preservare il patrimonio culturale\, come previsto dal le direttive europee in materia di conservazione e digitalizzazione. Allo stesso tempo\, l’Europa sta spingendo verso la raccolta e la elaborazion e di informazioni open-source. Perciò\, i software open stanno acquisendo un ruolo principe nella modellazione 3D di dettaglio. Tra questi\, MicMac rappresenta uno degli strumenti più potenti grazie alla sua programmabil ità e versatilità\, data la presenza di diversi algoritmi di calibrazion e e la capacità di identificare con precisione i Punti di legame (Tie poi nts). Tuttavia\, il suo utilizzo è stato limitato a causa della complessi tà del linguaggio di programmazione. Solo recentemente è stata introdott a un'interfaccia user-friendly per rendere il suo utilizzo accessibile agl i utenti con limitate capacità di programmazione.\nAd oggi\, i principali approfondimenti della ricerca nella fotogrammetria riguardano la riduzio ne dei tempi di acquisizione e dell’elaborazione dei dati\, la diminuzio ne dei prezzi delle fotocamere e il miglioramento dell'accuratezza metrica dei risultati. Il crowdsensing basato sull’utilizzo di smartphone o com pact camera a basso costo sta assumendo un ruolo rilevante nel soddisfare tali esigenze\, poiché permette rapide ricostruzioni e garantisce una ade guata precisione geometrica\, prestando attenzione alla stima dei parametr i di orientamento interno e alla procedura di calibrazione della camera. \ nQuesto contributo mira\, pertanto\, a valutare le prestazioni relative al la fase di ricostruzione da dati acquisiti mediante smartphone e compact c amera impiegando due algoritmi di calibrazione diversi: RadialExtended – (RE) e FraserBasic (FB)\, all’interno delle piattaforme open-source Mic Mac per la preelaborazione delle immagini e CloudCompare per l'elaborazion e delle nuvole di punti. Le indagini sono state condotte sulla Chiesa di O gnissanti\, a Valenzano\, scelta come caso studio per la sua rilevanza sto rica e la complessità del contesto ambientale nel quale è situata. I ril ievi sono stati condotti utilizzando i sensori CMOS Nikon D-3300 e Xiaomi Redmi 10C in condizioni meteo stabili e ottimali.\nPer garantire la compar abilità dei dati\, le distanze di acquisizione sono state impostate mante nendo costanti le dimensioni dei pixel e la percentuale di sovrapposizione tra immagini contigue. Dopo una valutazione preliminare della qualità de lle immagini per eliminare le scene sfocate\, la calibrazione è stata con dotta con gli algoritmi sopramenzionati e le nuvole di punti dense risulta nti sono state filtrate per eliminare gli oggetti indesiderati e il rumore di fondo. Infine\, sono state valutate le distanze tra le nuvole e la qua lità delle ricostruzioni considerando la corrispondenza dei Tie points\, i residui medi nella fase di block-bundle adjustment e i tempi di elaboraz ione.\nConfrontando i risultati dei due metodi di calibrazione applicati a lla compact camera\, si può notare che un’accuratezza soddisfacente si ottiene con un numero di iterazione diverso per algoritmo\, (5 iterazioni con RE corrispondono a circa 60-75 con FB). Al contrario\, lo stesso risul tato\, si ottiene con lo smartphone dopo circa 15-20 iterazioni. Tuttavia\ , i criteri di corrispondenza dei tie points tra le immagini correlate rim angono costanti tra le varie tecniche di calibrazione\, il che si riflette in una sostanziale differenza dei valori appartenenti ad ogni singola cla sse. Ciò implica che i valori soglia predefiniti di MicMac non sono ottim izzati e dovrebbero essere specificati per ogni processo di calibrazione. \nLe nuvole finali sono quasi sovrapponibili in quanto la loro distanza me dia è di 0\,01 m\, sebbene la deviazione standard tra le nuvole delle com pact camera sia circa 10 volte inferiore di quella generata da smartphone\ , coerentemente con quanto riportato in letteratura.\nNella fase di ricost ruzione non è stato possibile realizzare il modello 3D con algoritmo FB d a smartphone a causa della minore flessibilità ed efficacia di questa tec nica quando le circostanze ambientali non consentono un rilievo di immagin i di qualità ottima. Inoltre\, le nuvole dense prodotte dall’elaborazio ne delle immagini acquisite da compact camera sono risultate 3 volte più dense di quelle generate dallo smartphone\, nonostante i tempi di elaboraz ione dimezzati.\nPoiché i due metodi hanno mostrato prestazioni equivalen ti anche nella ricostruzione dei dettagli architettonici\, a fronte del ma ggior tempo di acquisizione e di elaborazione\, la combinazione di compact camera e RE rappresenta la soluzione ottimale.\nSi rileva che l’uso di MicMac porta notevoli vantaggi rispetto alle piattaforme ormai consolidate poiché performante e programmabile in ogni fase del processo di ricostru zione 3D. Tuttavia\, in futuro sarà necessario prevedere valutazioni sull ’automazione della calibrazione\, sull'ottimizzazione della velocità di elaborazione oltre che sulla modellazione in tempo reale. DTSTAMP:20260516T085839Z LOCATION:Sala Videoconferenza @ PoliBa SUMMARY:Utilizzo di software open-source e tecniche di crowdsensing per la calibrazione di dati orientati alla realizzazione di digital twins per il patrimonio culturale - Cristina Monterisi URL:https://talks.staging.osgeo.org/foss4g-it-2023/talk/SKH8SF/ END:VEVENT END:VCALENDAR