L’integrazione di LiDAR, camere fotogrammetriche e sistemi GNSS/IMU sta portando il rilievo aereo verso piattaforme multisensore nelle quali immagini e nuvole di punti vengono acquisite e georiferite all’interno dello stesso processo.
Uno studio pubblicato negli International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences analizza le prestazioni di un sistema airborne integrato e mette a confronto due strategie per il calcolo della traiettoria: il tradizionale Post-Processed Kinematic (PPK) con stazione di riferimento e il Post-Processed RTX (PP-RTX).
Un sistema ibrido per immagini e LiDAR
Lo studio di Bernhard Schachinger, Mohamed Mostafa, Nico Jaeger, Armin Borovcnik, Jonathan Hall Riaza e Marc Muick prende in esame dati acquisiti con il sistema Vexcel Imaging UltraCam Dragon. La piattaforma integra camere nadirali RGB e NIR, quattro camere RGB oblique, un sensore LiDAR RIEGL e un sistema di georeferenziazione diretta Trimble AP+ 60.
L’architettura consente di acquisire simultaneamente informazione radiometrica e geometrica. Le camere oblique documentano facciate e strutture verticali, mentre il LiDAR opera con una geometria di scansione multi-angolo. L’obiettivo è ottenere dataset coerenti per ortofoto, modelli digitali di superficie e del terreno, mesh 3D e digital twin.
La traiettoria è il riferimento comune
Nel workflow multisensore la traiettoria GNSS/IMU determina posizione e orientamento delle immagini e delle misure LiDAR. La qualità del risultato finale dipende quindi non soltanto dalle prestazioni dei singoli sensori, ma anche dalla sincronizzazione, dalla calibrazione geometrica e dalla co-registrazione dei diversi flussi di dati.
Il lavoro confronta due modalità di elaborazione. Nel PPK single-base i dati GNSS dell’aeromobile vengono corretti utilizzando una stazione di riferimento locale o una CORS vicina. Il PP-RTX utilizza invece correzioni precise di orbita e clock satellitare derivate da una rete globale, eliminando la necessità di una base locale. Questo secondo approccio può risultare particolarmente interessante nei rilievi su grandi aree o in zone dove l’installazione o l’accesso a una stazione di riferimento è logisticamente difficile.
Due voli di prova negli Stati Uniti e in Austria
Le prestazioni sono state valutate su due dataset indipendenti acquisiti a Greeley, in Colorado, e a Gleisdorf, in Austria. Nel test statunitense sono state utilizzate quote di volo di circa 1.000 e 2.000 metri AGL, corrispondenti rispettivamente a Ground Sample Distance di 5 e 10 centimetri. Alla quota inferiore il LiDAR ha prodotto una densità prossima a 30 punti per metro quadrato. Per le verifiche geometriche sono stati impiegati 19 punti di controllo e check point.
Il test di Gleisdorf è stato eseguito a circa 1.000 metri AGL, con GSD di 5 centimetri e densità LiDAR di circa 30 punti per metro quadrato; in questo caso la valutazione ha utilizzato 13 check point indipendenti.
PPK e PP-RTX: differenze contenute
Nel confronto delle traiettorie del dataset di Greeley, lo studio riporta per il single-base un’accuratezza RMS stimata pari a circa il 20% del GSD nelle componenti planimetriche e al 50% del GSD in quota. Per PP-RTX i valori indicati sono circa il 30% del GSD in planimetria e il 75% in quota. Le differenze assolute tra le due traiettorie rimangono entro circa il 10% del GSD in Est e Nord e intorno al 25% del GSD in altezza, con differenze di orientamento inferiori a 0,001 gradi.
Secondo gli autori, entrambe le soluzioni rientrano nelle specifiche di accuratezza del sistema di georeferenziazione utilizzato. Il risultato è significativo soprattutto dal punto di vista operativo: PP-RTX ha fornito nel test un’accuratezza sub-pixel senza dipendere da una stazione base dedicata.
Coerenza tra fotogrammetria e point cloud
La verifica non si limita alla traiettoria. Lo studio valuta anche ortoimmagini, modelli stereoscopici e nuvole di punti LiDAR. Per la componente fotogrammetrica, i check point mostrano risultati ripetibili con RMS entro 0,5 GSD in orizzontale e 0,7 GSD in verticale, indipendentemente dall’impiego della soluzione single-base o PP-RTX.
Nel dataset di Greeley sono stati inoltre analizzati 289 modelli stereoscopici e in quello di Gleisdorf 208. L’accuratezza RMS riportata varia da circa 2 centimetri in planimetria a 4 centimetri in quota per entrambe le strategie di elaborazione della traiettoria.
Per il LiDAR, le verifiche sui check point restituiscono un’accuratezza assoluta dell’ordine di 3 centimetri. A Greeley la statistica RMS indicata è di 3 centimetri con single-base e 2 centimetri con PP-RTX; a Gleisdorf è di 3 centimetri per entrambe le soluzioni. Gli autori evidenziano così la coerenza geometrica raggiunta tra componente fotografica e componente laser.
Perché l’integrazione multisensore conta
Il punto centrale non è stabilire un vincitore assoluto tra PPK e PP-RTX, ma mostrare come un workflow integrato possa mantenere sotto controllo l’intera catena geometrica, dalla traiettoria alla calibrazione dei sensori fino ai prodotti finali. Nei grandi progetti di cartografia, infrastrutture e modellazione urbana, ridurre le dipendenze operative senza perdere accuratezza può incidere direttamente su tempi, logistica e scalabilità delle campagne di acquisizione.
I risultati riguardano due voli di prova e una specifica configurazione hardware e software, quindi non possono essere automaticamente generalizzati a ogni scenario operativo. Mostrano tuttavia che, nelle condizioni analizzate, l’elaborazione PP-RTX può fornire risultati comparabili al workflow PPK single-base e che l’integrazione stretta tra LiDAR, imaging e GNSS/IMU permette di produrre dati tridimensionali geometricamente coerenti.
Fonte
Schachinger, B., Mostafa, M., Jaeger, N., Borovcnik, A., Hall Riaza, J., Muick, M., LiDAR-Camera Integration for High Precision Airborne Mapping, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLIX-B1-2026, 323–331, 2026. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLIX-B1-2026-323-2026.
