Analisi fotogrammetrica di dati multispettrali acquisiti con drone per indagini ambientali

Lo scopo di questa tesi ਠquello di indagare l'enorme potenziale e le problematiche correlate all'utilizzo di immagini multispettrali acquisite da sensori montati a bordo di Aeromobili a Pilotaggio Remoto (APR), chiamati anche pi๠comunemente droni. Questi sensori sono sensibili alla radiazione emessa o riflessa su diversi intervalli di lunghezze d'onda dello spettro elettromagnetico, dalla regione del visibile (VIS) a quella del vicino infrarosso (NIR) ed ਠproprio questa loro capacità  di osservare oltre il visibile, affiancata dell'elevata risoluzione geometrica che ਠpossibile ottenere, che li rende particolarmente interessanti per le indagini ambientali. I dati acquisiti consentono di ottenere informazioni riguardanti lo stress o il vigore della vegetazione, aspetti che possono essere correlati anche ad altre informazioni a seconda del territorio considerato. Con il termine di indagini ambientali si intendono, quindi, una serie di applicazioni che comprendono l'agricoltura di precisione (chiamata anche agricoltura 4.0) e il monitoraggio di porzioni di territorio interessate da problematiche di inquinamento del suolo e delle falde acquifere. In questo elaborato sono stati considerate due tipologie di dati, uno relativo a dei manti erbosi e un altro relativo ad un impianto di smaltimento rifiuti. Questi due casi rappresentano due possibili applicazioni di questa tecnologia: nel primo caso ਠpossibile osservare le esigenze della vegetazione in termini di sostanze nutritive ed acqua ed eventuali attacchi da parte di agenti biologici, nel secondo caso ਠpossibile valutare la presenza o meno di un inquinamento da percolato all'interno delle canalizzazioni e del terreno circostante. Tutto ciಠਠstato possibile grazie all'innovativa camera multispettrale MAIA sviluppata da SAL Engineering S.r.l. insieme ad Eoptis S.r.l. montata a bordo di un drone, la quale ha permesso l'acquisizione delle immagini multispettrali con un elevato grado di dettaglio.