User:Davide sd/Mappatura con immagini satellitari

Introduzione

Qualche settimana fa mi trovavo a pedalare in montagna. Osservando le mappe OSM, notai che la strada che raggiunge la vetta era sfasata dai 10 ai 30 metri rispetto alla posizione fornita dal GPS. Una volta tornato a casa, aprii JOSM ed ebbi la conferma del mio dubbio: la strada era perfettamente allineata con le immagini satellitari MapBox che, in tale zona, presentano un disallineamento non trascurabile.

Spesi qualche giorno ad indagare (con OSM) le zone montuose della mia provincia per comprendere l’entità del fenomeno. Ad allineare le strade e le geometrie secondo le immagini satellitari Bing e Mapbox non ci sono solamente novellini, ma anche utenti con migliaia di edits. Sono soprattutto questi ultimi che inseriscono in modo sistematico un numero elevato di errori di allineamento in OSM. Sembra quasi che per questi utenti, Mapbox e Bing siano la religione, mentre le strade e sentieri mappati con dispositivi GPS siano solamente punti di partenza che dovranno obbligatoriamente essere allineati con le immagini satellitari.

L’obbiettivo di questa pagina è valutare se è possibile migliorare OSM utilizzando una miglior procedura di mapping basata su diverse immagini satellitari e non solo. Poiché solitamente mappo zone montuose, in questa analisi mi concentrerò esclusivamente su di esse. Come editor utilizzo JOSM, il quale permette di caricare diverse immagini satellitari. Per questo post utilizzerò le immagini satellitari Mapbox, Bing, PCN 2006, PCN 2012, e la fantastica heatmap fornita da Strava.

Considerazioni sulle immagini

Non ho intenzione di annoiarvi su come vengono costruite le immagini satellitari. Mi limito a scrivere alcune considerazioni basate sull’esperienza. Operando nella provincia di Vicenza/Verona/Treviso ho avuto modo di constatare che da un punto di vista di allineamento, le immagini PCN sono le migliori (anche se non sono perfette), tuttavia la risoluzione non è elevata. Per mappatura in zone montuose questo non dovrebbe essere un problema insormontabile: generalmente le strade in montagna si costruiscono in numero assai minore rispetto alla pianura, quindi operare con immagini non aggiornate comporta un rischio ridotto di introdurre errori. D’altra parte le immagini Bing e Mapbox offrono una risoluzione migliore, ma sono maggiormente soggette ad errori di allineamento e deformazioni dovute al processo di assemblaggio. Inoltre, non sono poi così recenti: osservando con attenzione la mia provincia le Mapbox dovrebbero essere state scattate verso la metà del 2012, mentre le Bing nel 2013 o inizio 2014. In alcuni casi immagini satellitari diverse forniscono un’accuratezza di allineamento paragonabile in aree ampiamente pianeggianti, mentre differiscono in modo sostanziale sulle aree montane.

Prima di cominciare l’analisi, è obbligatorio spiegare cos’è la Heatmap di Strava. Strava è un’applicazione utilizzata da milioni di sportivi che praticano corsa, ciclismo e non solo. Raccoglie i dati GPS, dei sensori di velocità, cadenza, cardiofrequenzimetri, potenza, e altro. Immaginate una specifica strada che va da A verso B: questa viene percorsa da un certo numero di atleti che utilizzano Strava. In termini molto semplici, la heatmap per questa strada è ottenuta attraverso un speciale processo di sovrapposizione delle coordinate di tutte le tracce GPS registrate dai vari atleti. Il risultato, come vedremo in seguito, è una mappa che evidenzia con il colore rosso la zona in cui è presente il maggior numero di tracce GPS, che sfuma verso l’azzurro dove ci sono poche tracce GPS che si sovrappongono. In alcune situazioni è possibile affermare che la posizione di una generica linea rossa sulla Heatmap è una buona approssimazione della reale posizione della strada o sentiero. In seguito valuteremo i limiti della precedente affermazione attraverso alcuni casi studio.

Allineamenti e distorsioni

In queste prime sequenze di immagini si mostreranno alcuni casi di distorsioni e disallineamenti. La morale della favola è che, nelle aree montuose, non ci si può fidare a priori delle immagini satellitari, in particolare delle Mapbox Satellite e Bing Aerial.

Esempio 1

Questa sequenza mostra il tornante in località Piangrande della celebre salita Valstagna – Foza. L’andamento della strada e gli edifici erano in precedenza allineati con le immagini Mapbox, mentre è stato successivamente corretto con l’ausilio di registrazioni GPS, immagini PCN, e Strava Heatmap. Le immagini Mapbox presentano una notevole distorsione in prossimità del tornante a Piangrande.

Fotogrammi: Dati Mapbox Satellite Bing Aerial PCN 2006 PCN 2012 Strava Heatmap

Esempio 2

Questa sequenza mostra invece la zona in prossimità di Malga Larici di Sotto. Anche qui la strada è stata meticolosamente allineata con le immagini Mapbox Satellite. Tuttavia, osservando le altre immagini si capisce che in prossimità dei tornanti, le Mapbox presentano una distorsione alquanto significativa.

Fotogrammi: Dati Mapbox Satellite Bing Aerial PCN 2006 PCN 2012 Strava Heatmap

Esempio 3

Questa sequenza mostra invece Cima Vezzena. Questa zona è correttamente mappata, tuttavia si vuole rimarcare l’enorme distorsione presente nelle immagini Mapbox. Proviamo ad osservare come si sposta la linea del dirupo nelle diverse immagini satellitari!

Fotogrammi: Dati Mapbox Satellite Bing Aerial PCN 2006 PCN 2012 Strava Heatmap

Esempio 4

Questa sequenza mostra invece Monte Verena. E’ possibile osservare che le immagini Mapbox, avvicinandosi al dirupo, presentano un disallineamento crescente. Nella cima questo disallineamento è di circa 20-25m. Le immagini Bing presentano una notevole distorsione nel dirupo. Le immagini PCN se la cavano molto bene.

Fotogrammi: Dati Mapbox Satellite Bing Aerial PCN 2006 PCN 2012 Strava Heatmap

Casi Studio

Caso 1

Sequenza di immagini - Mappa del luogo

Per questa prima sequenza di immagini darò un’interpretazione abbastanza dettagliata di ciò che è visibile, mentre per le sequenze successive non mi soffermerò molto sulle banalità. La sequenza inizia con l’immagine dei dati di un tratto montuoso nei Lessini. Senza immagini satellitari sembra tutto ok, ma quando attiviamo le immagini MapBox ci accorgiamo subito che il breve sentiero che unisce le due sterrate potrebbe non essere allineato. Il dubbio è: sono le immagini satellitari disallineate? Oppure l’accuratezza del dispositivo di mappatura non era un granché? Per cercare di rispondere a questa domanda, attiviamo le immagini PCN 2006 e anche le PCN 2012. Osservando queste ultime, troviamo conferma che il sentiero potrebbe non essere mappato correttamente: forse l’accuratezza del dispositivo di mappatura non era delle migliori. Attiviamo la heatmap di Strava: da questa notiamo subito che ci sono diversi disallineamenti. In particolare:

1. Troviamo conferma che il sentiero è effettivamente disallineato: si scosta abbondantemente rispetto alle linee blue della heatmap.
2. Notiamo inoltre che la strada sterrata al centro dell’immagine è abbastanza disallineata rispetto alla registrazioni della heatmap.
3. Anche il sentiero a destra presenta un disallineamento in prossimità dei tornanti.

A questo punto è lecito chiedersi se ha senso correggere questi disallineamenti. In questo caso, ritengo sia necessario procedere alla correzione: infatti non sono presenti altri sentieri o strade nelle prossimità dei punti critici che potrebbero causare elementi di dubbio.

Consideriamo il sentiero iniziale, spostiamo i suoi punti uno ad uno sopra alle linee blue. In questo caso siamo anche fortunati, infatti l’ampiezza della fascia blue di questo sentiero è abbastanza ridotta, il che significa che la posizione offerta dalla heatmap è precisa.

Consideriamo ora la strada sterrata, notiamo che l’ampiezza della fascia colorata sulla heatmap varia dai 15 ai 30m. La miglior posizione all’interno di questa fascia potrebbe essere quella indicata dal colore blu scuro. Attenzione, ho utilizzato il termine “potrebbe” e non “è” perché la heatmap individua i punti nei quali con maggior probabilità si trova la strada. Spostiamo allora i punti della strada sopra i punti blu scuro. Perché nella heatmap di questa strada non compare il colore viola o rosso? Semplicemente perché questa non è molto frequentata dagli atleti, quindi ci sono solamente un numero ridotto di tracce GPS per costruire la heatmap. La stessa considerazione la si può fare per i sentieri vicini.

Consideriamo il sentiero a destra: in questo caso andrei a correggere la posizione del tornate e dei 50m di sentiero sottostante. Dalla heatmap si osserva che ci sono poche tracce gps che percorrono il sentiero, e ognuna di esse fornisce una posizione diversa per il tornante. In questo caso sposterei comunque il tornante una ventina di metri sulla destra, e allineerei i punti dei 50m di sentiero sottostante con la heatmap.

Un’ultima osservazione sulle immagini satellitari: osservando le varie immagini, balza subito all’occhio la differenza delle ombre. Le immagini PCN 2006 e Mapbox in questa zona sono state scattate all’incirca nella stessa ora del giorno, probabilmente nello stesso periodo dell’anno. Le immagini PCN 2012 invece sono state scattate al mattino, quando il sole era ancora basso: si notano infatti le ombre molto allungate. Nonostante in questa zona tutte queste immagini siano abbastanza allineate tra loro, l’osservazione precedente mette in evidenza quanto l’illuminazione delle foto vada ad influire sulla nostra percezione dell’allineamento delle immagini e delle caratteristiche in esse rappresentate.

Fotogrammi: Dati Mapbox Satellite PCN 2006 PCN 2012, Strava Heatmap

Caso 2

Sequenza di immagini - Mappa del luogo

Qui vediamo un sentiero che risale il versante di una vallata. Attiviamo le immagini Mapbox, vediamo che il sentiero è immerso nel bosco, quindi non ha senso attivare anche le Bing o le PCN poiché non avremo modo di trovare riferimenti per capire se il sentiero è mappato abbastanza correttamente o meno. Allora attiviamo la heatmap Strava: si osserva che in generale il sentiero è ben mappato. Chiunque abbia mappato almeno una volta un sentiero in montagna, sa che è molto difficile ottenere una registrazione precisa: la densità delle foreste, la complessa orografia del terreno e la presenza di pareti verticali sono fenomeni che deteriorano l’accuratezza della posizione GPS. Dalla heatmap possiamo osservare proprio questo fenomeno: diverse tracce GPS tutte vicine tra loro, ma non abbastanza da creare una striscia univoca. In questo caso, l’unica cosa che andrei a modificare è il tratto di sentiero che maggiormente si scosta dalla heatmap, come evidenziato nell’immagine.

Fotogrammi: Dati Mapbox Satellite Strava Heatmap

Caso 3

Sequenza di immagini - Mappa del luogo

Qui vediamo un’area molto estesa. Utilizzeremo la heatmap Strava per individuare strade e/o sentieri non ancora mappati, oltreché per valutare l’allineamento di quanto già mappato. Attivando le immagini Mapbox ci si convince che le foto satellitari vengono scattate in periodi diversi e in condizioni di illuminazione diversa, ed infine vengono assemblate insieme. Dalle sole immagini Mapbox non riusciamo a capire se esistono strade non ancora mappate. Anche le immagini PCN non ci aiutano in questa fase di identificazione. Proviamo ad attivare le immagini Bing: notiamo il strano colore utilizzato in questa zona, d’altra parte vengono messe in risalto proprio alcune strade sterrate non ancora mappate. Di più, da questa immagine possiamo notare come un pezzo di sentiero in realtà sia una strada sterrata. Notiamo inoltre la presenza di un’aereo: evitiamo di mapparlo. :) Attiviamo infine la heatmap Strava:

1. Possiamo inserire le strade e i sentieri mancanti utilizzando la heatmap in combinazione con le immagini Bing. In questo caso valuterei l’aggiunta di un tag fixme su tutti gli oggetti aggiunti chiedendo di aggiungere tag più descrittivi (ad esempio il tipo di surface per le sterrate, oppure trail_visibility per i sentieri, ….). Aggiungerei inoltre il tag source=”Strava heatmap” per permettere ad altri mappatori di capire la fonte di questi oggetti ed infine aggiungerei una nota sulla mappa in modo da informare i mappatori che questi oggetti hanno bisogno di essere controllati in loco.
2. Possiamo allineare il sentiero secondo la heatmap: ci sono infatti diverse tracce GPS e il sentiero si discosta dalla heatmap anche di 30-40 metri. Inoltre non ci sono altri sentieri nelle vicinanze quindi non c’è alcuna ombra di dubbio che il sentiero mappato dovrebbe essere lo stesso della heatmap.
3. Possiamo correggere l’allineamento della strada tortuosa a sinistra dell’immagine secondo la heatmap e la cartografia PCN.

Fotogrammi: Dati Mapbox Satellite Bing Aerial PCN 2006 PCN 2012 Strava Heatmap

Caso 4

Sequenza di immagini - Mappa del luogo

Questa sequenza mostra invece un sentiero nel mezzo di una vallata, e una strada sterrata a metà altezza della montagna che sembra essere poco dettagliata. Attiviamo le immagini Mapbox: notiamo che sono inutili: il sentiero è coperto dalla vegetazione, mentre per la strada sterrata queste immagini sono troppo scure essendo nel versante in ombra della montagna. Attiviamo allora le immagini PCN, e notiamo che queste ci possono aiutare nella mappatura della strada. Attiviamo infine la heatmap Strava. Si osserva che:

1. Il sentiero tende ad essere disallineato nella parte bassa. Sembra che il sentiero debba seguire l’andamento del torrente. In questo caso procederei ad allinearlo solamente nella parte bassa, mantenendolo scostato di qualche metro rispetto al torrente. In questo caso giustifico l’allineamento con il fatto che ci troviamo in mezzo ad una vallata, e le zone del sentiero non allineate andrebbero a scalare pareti rocciose, come si può vedere dalle immagini satellitare; deduco quindi che questo sia alquanto improbabile. Aggiungerei inoltre un tag fixme=”Rimappare con maggior accuratezza”, conscio del fatto che la mappatura in questa vallata risulta comunque difficoltosa. Aggiungerei inoltre il tag note=”Sentiero allineato grazie a Strava Heatmap”, per informare gli altri mappatori.
2. La strada sterrata è ben allineata ma manca di dettaglio. Allora utilizzo le PCN e la heatmap per smussare gli angoli dove serve.

Fotogrammi: Dati Mapbox Satellite PCN 2006 PCN 2012 Strava Heatmap

Caso 5

Sequenza di immagini

Questa sequenza di immagini mostra un sentiero lunga una zona con vegetazione fitta. Attivando le varie immagini satellitari è possibile notare i diversi allineamenti e le deformazioni di ciascuna. Attivando la heatmap Strava si nota che il sentiero è disallineato anche di 50 metri. Inoltre, la fascia rappresentata dalla heatmap è piuttosto spessa, il che enfatizza il fatto che in questa zona è difficile ottenere una registrazione GPS precisa. Possiamo allineare il sentiero con la heatmap ma dobbiamo fare le seguenti considerazioni:

1. In prossimità dell’inizio del sentiero (a destra nell’immagine), questo passa a fianco di un casolare. Sarà nostra premura fare in modo che la situazione rimanga tale anche dopo la modifica.
2. In basso a sinistra nell’immagine notiamo una sequenza di tornanti ravvicinati. Questo è un altro punto critico, che potrebbe non essere semplice da correggere, quindi dobbiamo fare molta attenzione con questo tipo di modifiche.
3. In mezzo a questa sequenza di tornanti la traccia heatmap sembra quasi scomparire. Questo mi fa pensare alla possibile presenza di un tunnel nel sentiero. Tuttavia non posso inserire nella mappa dettagli di cui ignoro l’esistenza, quindi mi limito ad aggiungere il tag fixme=”Rimappare con maggiore accuratezza”, un tag note=”Sentiero allineato grazie a Strava Heatmap”) ed aggiungere una nota sulla mappa chiedendo di verificare se in tal luogo è presente un tunnel, spiegando che la mia perplessità deriva dalla heatmap Strava.

Fotogrammi: Dati Mapbox Satellite PCN 2006 PCN 2012 Strava Heatmap

Caso 6

Sequenza di immagini - Mappa del luogo

In questa sequenza di immagini notiamo, grazie alla heatmap di Strava, la presenza di un sentiero non ancora mappato. Attenzione, potrebbe anche essere una strada sterrata, tuttavia la folta vegetazione della zona ci impedisce questa distinzione attraverso l’uso delle immagini satellitari. Se decidiamo di aggiungerlo, dobbiamo tenere in considerazione che non riusciremo a discernere il numero di tornanti presenti nelle zone critiche evidenziate. Infatti la heatmap è abbastanza caotica in quei tratti. In tal caso conviene aprire un paio di note sulla mappa, in cui si chiede di mappare in modo accurato queste caratteristiche. Inoltre aggiungeremo un tag source=”Strava Heatmap” e il tag fixme=”Aggiungere i tag che meglio descrivono questo percorso”.

Fotogrammi: Dati Mapbox Satellite Bing Aerial PCN 2006 PCN 2012 Strava Heatmap

Caso 7

Sequenza di immagini - Mappa del luogo

Questa sequenza di immagini rappresenta il celeberrimo sentiero Calà del Sasso. Anche qui, l’orografia del terreno è tale da rendere difficile una mappatura accurata, e le immagini satellitari non sono di molto aiuto. Attivando la heatmap Strava possiamo però vedere che la mappatura del sentiero potrebbe essere non del tutto corretta. Osservando una cartina del CAI ci si rende conto che la heatmap Strava è ben più corretta della traccia presente su OSM, quindi avrebbe senso procedere alla correzione, aggiungendo però un tag fixme=”Rimappare con maggiore accuratezza” e un tag note=”Sentiero allineato con la heatmap Strava” per far sapere a futuri mappatori che vorranno apportare modifiche.

Fotogrammi: Dati Mapbox Satellite Bing Aerial PCN 2006 PCN 2012 Strava Heatmap