The work is a description of my internship activity. The thesis has been developed in collaboration with OHB Italia, an Italian leading company in the space sector, based in Milan. The work is developed in the framework of the H2020 S3NET project, the purpose of which is the design of a swarm of small satellites implementing an innovative sensor paradigm for data fusion, namely sensor fragmentation. Among the applications explored during the design of this system, my work focused on urban remote sensing. In particular, the thesis will investigate at-ground spatial resolution constraints for the future optical sensor, focusing on building rooftop detection as a study application. The idea is to apply a rooftop extractor algorithm on test data and, based on the results, to determine the minimum acceptable ground resolution. For this purpose, a novel rooftop extraction method is proposed, invented at the University of Pavia. The thesis describes in details the development and methodology behind the algorithm, from the concept to the performance assessment. Eventually, the minimum ground resolution is determined, describing advantages, disadvantages and possible future advances.
Valutazione dei requisiti di risoluzione spaziale per una applicazione di mappatura di edifici da dati satellitari multispettrali. L’elaborato è una descrizione della mia attività di tirocinio. La tesi è stata sviluppata in collaborazione con OHB Italia, azienda italiana tra le leader nel settore spaziale, con sede a Milano. La ricerca è sviluppata nell’abito del progetto H2020 S3NET, il cui obiettivo è quello di progettare uno sciame di micro satelliti, che realizzi un nuovo paradigma per sensori, che prova un’innovativa tecnica di fusione di informazioni, chiamata “frazionamento di sensori”. Tra i campi applicativi esplorati durante la progettazione di suddetto sistema, il mio lavoro si è focalizzato su telerilevamento urbano. In particolare, la tesi investiga quali sono i vincoli di risoluzione spaziale per il futuro sensore ottico, incentrando lo studio sul rilevamento dei tetti degli edifici. L’idea è di utilizzare un algoritmo di estrazione su dei dati di test e, sulla base dei risultati ottenuti, determinare la minima risoluzione accettabile per tale applicazione. A questo scopo, è proposto dall’Università di Pavia un inedito metodo di estrazione di tetti. L’elaborato descrive in dettaglio lo sviluppo e la metodologia dietro a questo algoritmo, dall’ideazione alla valutazione delle prestazioni. Infine, viene determinata la minima risoluzione a terra, descrivendo vantaggi, svantaggi e possibili miglioramenti futuri.
Assessing spatial resolution requirements in a building mapping application from multispectral satellite data
ANDREONI, ALESSANDRO
2015/2016
Abstract
The work is a description of my internship activity. The thesis has been developed in collaboration with OHB Italia, an Italian leading company in the space sector, based in Milan. The work is developed in the framework of the H2020 S3NET project, the purpose of which is the design of a swarm of small satellites implementing an innovative sensor paradigm for data fusion, namely sensor fragmentation. Among the applications explored during the design of this system, my work focused on urban remote sensing. In particular, the thesis will investigate at-ground spatial resolution constraints for the future optical sensor, focusing on building rooftop detection as a study application. The idea is to apply a rooftop extractor algorithm on test data and, based on the results, to determine the minimum acceptable ground resolution. For this purpose, a novel rooftop extraction method is proposed, invented at the University of Pavia. The thesis describes in details the development and methodology behind the algorithm, from the concept to the performance assessment. Eventually, the minimum ground resolution is determined, describing advantages, disadvantages and possible future advances.È consentito all'utente scaricare e condividere i documenti disponibili a testo pieno in UNITESI UNIPV nel rispetto della licenza Creative Commons del tipo CC BY NC ND.
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https://hdl.handle.net/20.500.14239/17706