See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/325957603

VERY HIGH SPATIAL RESOLUTION ORTHOPHOTOS USING SMALL

UNMANNED AERIAL VEHICLES: A NEW TOOL FOR COASTAL MARINE

HABITATS MAPPING

Poster · June 2018

CITATIONS

0READS

4,659

4 authors:

Some of the authors of this publication are also working on these related projects:

High resolution aerial mapping of coastal areas with UAVs View project

Cleaning interactions among juvenile fish View project

Daniele Ventura

Sapienza University of Rome

22 PUBLICATIONS   65 CITATIONS   

SEE PROFILE

Andrea Bonifazi

University of Rome Tor Vergata

19 PUBLICATIONS   16 CITATIONS   

SEE PROFILE

Andrea Belluscio

Sapienza University of Rome

50 PUBLICATIONS   984 CITATIONS   

SEE PROFILE

Giandomenico Ardizzone

Sapienza University of Rome

104 PUBLICATIONS   1,845 CITATIONS   

SEE PROFILE

All content following this page was uploaded by Daniele Ventura on 24 June 2018.

The user has requested enhancement of the downloaded file.

Introduzione

La diffusa miniaturizzazione di componenti come trasmettitori a

lungo raggio, G.P.S., sensori inerziali e di immagini ha portato ad

un’enorme diffusione dei sistemi aerei capaci di volo autonomo.

I droni, o Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto (SAPR),

internazionalmente noti come Unmanned aerial system (UAS) e

Unmanned aerial vehicle (UAV), nati come mezzi di uso militare,

costituiscono ora una nuova tecnologia emergente di vasto

impiego e utilità in molteplici campi di indagine scientifica.

Il drone

Un Nova CX-20 (< 2 kg) modificato è stato equipaggiato con una

Action Cam (GoPro Hero 4 black). Il drone includeva un sistema

di autopilota (APM v2.5) integrato con GPS e IMU che

permetteva di eseguire grid autonomi pre-impostati da

software (Mission Planner 1.3) per effettuare il rilievo

fotogrammetrico e ottenere così delle ortofoto di elevata

risoluzione spaziale (2 cm/pixel).

Caso studio 1: Aree di nursery costiere

Circa 2 km di costa a sud di Giglio Porto (Isola del

Giglio, GR) sono stati mappati dopo 16 minuti di

volo a 30 m di quota.

Le 200 immagini acquisite sono state poi utilizzate per generare un ortomosaico di altissima risoluzione

(2 cm/pixel) che, assieme agli altri output fotogrammetrici (Modelli di elevazione del suolo, DEM),

veniva importato in ArcMap 10.1 (ESRI).

Dopo il processo di classificazione

semi-automatica delle immagini

(Maximum Likelihood Classification)

5 principali habitat sono stati

identificati (sabbie fini, sabbie

grossolane, Posidonia oceanica,

foglie morte di P. oceanica e roccia).

Infine, dopo un’ulteriore analisi

manuale dell’immagine, sono state

identificate 4 aree di nursery (A-D)

idonee per l’insediamento di 4 specie

di sparidi (Diplodus sargus, D.puntazzo, D. vulgaris, D. annularis).

Come calcolare la risoluzione

spaziale delle immagini del nostro

drone?

Caso studio 2: Mappatura del limite superiore di una prateria di Posidonia oceanicaUn fotomosaico proveniente da 165 immagini è stato utilizzato per mappare e classificare l’estensione della

prateria di P. oceanica, evidenziando anche aree impattate dagli ancoraggi.

Ground Sample Distance (GSD) =

risoluzione immagine al suolo

Sabellaria alveolata è un polichete

che, nell’infralitorale. può formare

estese biocostruzioni.

Dall’ortomosaico è stato possibile

individuare 4 habitat principali: il

reef a Sabellaria, sia sommerso che

emerso, il substrato sabbioso e

quello roccioso.

Reef emerso Reef sommerso

Substrato roccioso su sabbia

Risoluzioni ancora più

elevate sono possibili

con voli a bassissima

quota o sensori

d’immagini

professionali

Caso studio 3: Mappatura di reef a Sabellaria alveolataCirca 400 m di costa in località Tor Caldara (Anzio, Roma) sono stati mappati dopo 4.34 minuti di volo a 40 m di

quota, ottenendo 35 immagini ad alta risoluzione spaziale (3 cm/pixel).

View publication statsView publication stats