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La fotogrammetria garantisce la ricostruzione di accurati modelli digitali utili a preservare il patrimonio culturale, come previsto dalle direttive europee in materia di conservazione e digitalizzazione. Allo stesso tempo, l’Europa sta spingendo verso la raccolta e la elaborazione 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 programmabilità e versatilità, data la presenza di diversi algoritmi di calibrazione e la capacità di identificare con precisione i Punti di legame (Tie points). Tuttavia, il suo utilizzo è stato limitato a causa della complessità del linguaggio di programmazione. Solo recentemente è stata introdotta un'interfaccia user-friendly per rendere il suo utilizzo accessibile agli utenti con limitate capacità di programmazione.
Ad oggi, i principali approfondimenti della ricerca nella fotogrammetria riguardano la riduzione dei tempi di acquisizione e dell’elaborazione dei dati, la diminuzione dei prezzi delle fotocamere e il miglioramento dell'accuratezza metrica dei risultati. Il crowdsensing basato sull’utilizzo di smartphone o compact camera a basso costo sta assumendo un ruolo rilevante nel soddisfare tali esigenze, poiché permette rapide ricostruzioni e garantisce una adeguata precisione geometrica, prestando attenzione alla stima dei parametri di orientamento interno e alla procedura di calibrazione della camera.
Questo contributo mira, pertanto, a valutare le prestazioni relative alla fase di ricostruzione da dati acquisiti mediante smartphone e compact camera impiegando due algoritmi di calibrazione diversi: RadialExtended – (RE) e FraserBasic (FB), all’interno delle piattaforme open-source MicMac per la preelaborazione delle immagini e CloudCompare per l'elaborazione delle nuvole di punti. Le indagini sono state condotte sulla Chiesa di Ognissanti, a Valenzano, scelta come caso studio per la sua rilevanza storica e la complessità del contesto ambientale nel quale è situata. I rilievi sono stati condotti utilizzando i sensori CMOS Nikon D-3300 e Xiaomi Redmi 10C in condizioni meteo stabili e ottimali.
Per garantire la comparabilità dei dati, le distanze di acquisizione sono state impostate mantenendo costanti le dimensioni dei pixel e la percentuale di sovrapposizione tra immagini contigue. Dopo una valutazione preliminare della qualità delle immagini per eliminare le scene sfocate, la calibrazione è stata condotta con gli algoritmi sopramenzionati e le nuvole di punti dense risultanti sono state filtrate per eliminare gli oggetti indesiderati e il rumore di fondo. Infine, sono state valutate le distanze tra le nuvole e la qualità delle ricostruzioni considerando la corrispondenza dei Tie points, i residui medi nella fase di block-bundle adjustment e i tempi di elaborazione.
Confrontando i risultati dei due metodi di calibrazione applicati alla 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 risultato, si ottiene con lo smartphone dopo circa 15-20 iterazioni. Tuttavia, i criteri di corrispondenza dei tie points tra le immagini correlate rimangono costanti tra le varie tecniche di calibrazione, il che si riflette in una sostanziale differenza dei valori appartenenti ad ogni singola classe. Ciò implica che i valori soglia predefiniti di MicMac non sono ottimizzati e dovrebbero essere specificati per ogni processo di calibrazione.
Le nuvole finali sono quasi sovrapponibili in quanto la loro distanza media è di 0,01 m, sebbene la deviazione standard tra le nuvole delle compact camera sia circa 10 volte inferiore di quella generata da smartphone, coerentemente con quanto riportato in letteratura.
Nella fase di ricostruzione non è stato possibile realizzare il modello 3D con algoritmo FB da smartphone a causa della minore flessibilità ed efficacia di questa tecnica quando le circostanze ambientali non consentono un rilievo di immagini di qualità ottima. Inoltre, le nuvole dense prodotte dall’elaborazione delle immagini acquisite da compact camera sono risultate 3 volte più dense di quelle generate dallo smartphone, nonostante i tempi di elaborazione dimezzati.
Poiché i due metodi hanno mostrato prestazioni equivalenti anche nella ricostruzione dei dettagli architettonici, a fronte del maggior tempo di acquisizione e di elaborazione, la combinazione di compact camera e RE rappresenta la soluzione ottimale.
Si rileva che l’uso di MicMac porta notevoli vantaggi rispetto alle piattaforme ormai consolidate poiché performante e programmabile in ogni fase del processo di ricostruzione 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.