{"id":12002,"date":"2025-11-13T12:47:02","date_gmt":"2025-11-13T11:47:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.stonex.it\/?p=12002"},"modified":"2025-11-14T10:48:26","modified_gmt":"2025-11-14T09:48:26","slug":"il-caso-studio-della-valcellina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stonex.it\/it\/casi-studio\/il-caso-studio-della-valcellina\/","title":{"rendered":"Il caso studio della Valcellina"},"content":{"rendered":"\n

Rilevamento 3D su larga scala in un canyon montano per la progettazione ingegneristica e infrastrutturale<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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1. Introduzione<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Nell\u2019ambiente alpino della Valcellina, \u00e8 stato rilevato un canyon\/corridoio lungo 5 km utilizzando la tecnologia SLAM montata su drone per supportare studi ingegneristici e la pianificazione delle infrastrutture. Il rilevamento contribuisce a un progetto pi\u00f9 ampio volto alla manutenzione della strada esistente e alla progettazione di un percorso ciclabile panoramico. L\u2019iniziativa \u00e8 stata realizzata in collaborazione con il Laboratorio di Geomatica CIRCE<\/a> dell\u2019Universit\u00e0 IUAV di Venezia nell\u2019ambito delle attivit\u00e0 del SSIBAP . Il Laboratorio \u00e8 diretto dalla professoressa Balletti e fornisce supporto tecnico e scientifico all\u2019Ateneo e agli enti pubblici e privati.<\/p>\n\n\n\n

2. La sfida<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il rilevamento di canyon lunghi e stretti presenta diverse difficolt\u00e0: occlusione del segnale GNSS, accesso limitato, elevata verticalit\u00e0 e vincoli ambientali. L’obiettivo era quello di acquisire un modello 3D denso e accurato dell’intero tratto, riducendo al minimo il controllo a terra e massimizzando la mobilit\u00e0 e la flessibilit\u00e0 sul campo. Dati precisi sono necessari per supportare i lavori infrastrutturali, valutare la stabilit\u00e0 dei pendii e progettare la futura pista ciclabile.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Immagine: Entrata del Valcellina canyon<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Immagine: vista del fiume Cellina dalla strada<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

3. Soluzione adottata<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L’intero rilevamento \u00e8 stato eseguito utilizzando lo scanner SLAM Stonex X200GO, montato principalmente su una piattaforma UAV. Questo approccio ha consentito un’acquisizione efficiente nei segmenti di canyon all’aperto. Nelle sezioni di tunnel in cui il volo con il drone non era fattibile, l’X200GO \u00e8 stato utilizzato in modalit\u00e0 portatile. Questa strategia hardware unificata ha garantito una qualit\u00e0 dei dati costante in diversi ambienti, mantenendo al contempo un’elevata mobilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

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Immagine: scanner X200GO SLAM montato sul drone DJI M350 (Stonex).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

4. Operazioni sul campo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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  • Area di rilevamento: corridoio del canyon lungo circa 5 km lungo una vecchia strada di montagna<\/li>\n\n\n\n
  • Missioni di volo: voli manuali multipli con UAV con strisce sovrapposte<\/li>\n\n\n\n
  • Sezioni del tunnel: rilevate a piedi utilizzando il dispositivo portatile X200GO<\/li>\n\n\n\n
  • Copertura RTK: non sempre possibile e utilizzata; ricostruzione completa basata principalmente sulla traiettoria SLAM<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Le operazioni sono state completate con successo in un solo giorno lavorativo, grazie alla pianificazione efficiente e alla versatilit\u00e0 dello scanner X200GO. Una sequenza accuratamente coordinata di voli con UAV ha coperto tutti i segmenti all’aperto del canyon lungo 5 km, mentre le acquisizioni manuali sono state effettuate immediatamente dopo nelle aree del tunnel. L’uso di un unico dispositivo leggero sia per la scansione aerea che terrestre ha permesso al team di ridurre al minimo i cambi di attrezzatura e mantenere la continuit\u00e0 nella qualit\u00e0 dei dati. Nonostante la topografia impegnativa e la posizione remota, il flusso di lavoro semplificato ha permesso di eseguire l’intero rilevamento durante le ore diurne, con coerenza in tutti i segmenti del set di dati, su terreni e condizioni diverse.<\/p>\n\n\n\n

    5. Processamento dei dati<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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    • Dati SLAM provenienti da modalit\u00e0 drone e portatile elaborati utilizzando GOpost<\/li>\n\n\n\n
    • Unione di segmenti basata su sovrapposizione e allineamento<\/li>\n\n\n\n
    • Pulizia e ottimizzazione eseguite in Cube-3d<\/li>\n\n\n\n
    • Possibili risultati finali:
      • Nuvola di punti unificata dell’intero corridoio<\/li><\/ul>
        • Modello digitale del terreno (DTM)<\/li><\/ul>
          • Profili longitudinali e trasversali, analisi della pendenza e curve di livello<\/li><\/ul>\n
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            • Disegni 2D e 3D a supporto della pianificazione<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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