Alpine glaciers are key indicators of global climate change, experiencing rapid transformations due to the climate crisis. Understanding these changes is essential for assessing climate impacts, predicting future trends, and mitigating related hazards. This thesis comprehensively investigates multi-scale and multi-temporal photogrammetry for monitoring alpine glaciers, focusing on the debris-covered Belvedere Glacier in the Italian Alps. This research employs various photogrammetric techniques, from historical aerial image analysis to high-resolution UAV surveys and a novel low-cost stereo camera system for daily 3D motion analysis. Archival aerial images have been used to reconstruct the evolution of Belvedere Glacier over the last 50 years. This analysis revealed a period of expansion until a surge event in the early 21st century, followed by a significant retreat in recent decades. Recent annual UAV surveys have provided 3D glacier reconstructions with sub-decimetre accuracy, allowing quantification of ice volume loss and determination of glacier flow kinematics through digital image correlation. Recognizing the inherently non-linear nature of glacier dynamics, this thesis presents a low-cost stereoscopic system built with homemade time-lapse cameras controlled by microcontrollers for deriving daily 3D models of the glacier terminal lobe by photogrammetry. An automated workflow, powered by state-of-the-art deep learning feature matching algorithms, overcomes the challenges posed by the wide baselines of the stereo cameras and has resulted in the derivation of daily 3D displacements and glacier melt. This has allowed for correlating the glacier kinematics and ice melting with external factors such as air temperature, highlighting a strong short-term correlation between the three variables. A commitment to open science underpins this research. Datasets, including point clouds, orthophotos, and DSMs, are publicly available to encourage collaboration and future research. The software tools developed, ICEpy4D and Deep-Image-Matching, are released as open source for wider use and are easily adaptable to other photogrammetry-based monitoring applications. This thesis demonstrates that photogrammetry is a versatile and effective tool for monitoring alpine glaciers and deriving valuable 3D information across different spatial and temporal scales. The high-resolution data acquired and the methods developed enhance our understanding of the effects of climate change in alpine environments and can be used to monitor their evolution and refine glaciological models.
I ghiacciai alpini sono indicatori chiave dei cambiamenti climatici globali e stanno subendo rapide trasformazioni a causa della crisi climatica. Comprendere questi cambiamenti è essenziale per valutare l'impatto climatico, prevedere le tendenze future e mitigare i rischi correlati. Questa tesi indaga in modo completo l'utilizzo della fotogrammetria multi-scala e multi-temporale per il monitoraggio dei ghiacciai alpini, concentrandosi sul Ghiacciaio del Belvedere, un ghiacciaio coperto da detriti situato ai piedi del Monte Rosa, nelle Alpi italiane. Questa tesi investiga l'uso di diverse tecniche fotogrammetriche, dall'analisi di immagini aeree storiche ai rilievi UAV ad alta risoluzione, fino a un innovativo sistema di telecamere stereo a basso costo per l'analisi quotidiana del movimento 3D. Le immagini aeree d'archivio sono state utilizzate per ricostruire l'evoluzione del Ghiacciaio del Belvedere negli ultimi 50 anni. Questa analisi ha rivelato un periodo di espansione durato fino a un evento di surge avvenuto all'inizio del 21° secolo, seguito da un significativo ritiro negli ultimi decenni. I recenti rilievi UAV annuali hanno fornito ricostruzioni 3D del ghiacciaio con accuratezza sub-decimetrica, consentendo la quantificazione della perdita di volume di ghiaccio e la determinazione della cinematica del flusso glaciale attraverso algoritmi di correlazione di immagini. Riconoscendo la natura intrinsecamente non lineare delle dinamiche glaciali, questa tesi introduce un sistema stereoscopico a basso costo costituito da una coppia di camere time-lapse, autocostruite e controllate da microcontrollori, per derivare modelli 3D giornalieri del lobo terminale del ghiacciaio tramite fotogrammetria. Le difficoltà nella ricostruzione 3D imposte dalla base di prese tra le camere molto lunga è stata superata mediante algoritmi di feature matching basato di reti neurali. Mediante ciò, un flusso di lavoro automatico ha permesso di ottenere la velocità di avanzamento superficiali del ghiacciaio in 3D e la stima della fusione a livello giornaliero. Correlando la cinematica del ghiacciaio e la fusione del ghiaccio con fattori esterni come la temperatura dell'aria, è stata evidenziata una forte correlazione a breve termine tra le tre variabili. L'impegno per l'open science e la condivisione dei dati è alla base di questa ricerca. I dati prodotti, inclusi nuvole di punti, ortofoto e DSM, sono disponibili pubblicamente per incoraggiare la collaborazione e la ricerca futura. Gli strumenti software sviluppati, ICEpy4D e Deep-Image-Matching, sono rilasciati come open source per un uso più ampio e sono facilmente adattabili ad altre applicazioni di monitoraggio fotogrammetrico. Questa tesi dimostra che la fotogrammetria è uno strumento versatile ed efficace per il monitoraggio dei ghiacciai alpini e che permette di ottenere informazioni preziose in 3D su diverse scale spaziali e temporali. I dati ad alta risoluzione acquisiti e i metodi sviluppati migliorano la nostra comprensione degli effetti dei cambiamenti climatici negli ambienti alpini e possono essere utilizzati per monitorarne l'evoluzione e perfezionare i modelli glaciologici.
Multi-scale and multi-temporal photogrammetry for alpine glacier monitoring
Ioli, Francesco
2023/2024
Abstract
Alpine glaciers are key indicators of global climate change, experiencing rapid transformations due to the climate crisis. Understanding these changes is essential for assessing climate impacts, predicting future trends, and mitigating related hazards. This thesis comprehensively investigates multi-scale and multi-temporal photogrammetry for monitoring alpine glaciers, focusing on the debris-covered Belvedere Glacier in the Italian Alps. This research employs various photogrammetric techniques, from historical aerial image analysis to high-resolution UAV surveys and a novel low-cost stereo camera system for daily 3D motion analysis. Archival aerial images have been used to reconstruct the evolution of Belvedere Glacier over the last 50 years. This analysis revealed a period of expansion until a surge event in the early 21st century, followed by a significant retreat in recent decades. Recent annual UAV surveys have provided 3D glacier reconstructions with sub-decimetre accuracy, allowing quantification of ice volume loss and determination of glacier flow kinematics through digital image correlation. Recognizing the inherently non-linear nature of glacier dynamics, this thesis presents a low-cost stereoscopic system built with homemade time-lapse cameras controlled by microcontrollers for deriving daily 3D models of the glacier terminal lobe by photogrammetry. An automated workflow, powered by state-of-the-art deep learning feature matching algorithms, overcomes the challenges posed by the wide baselines of the stereo cameras and has resulted in the derivation of daily 3D displacements and glacier melt. This has allowed for correlating the glacier kinematics and ice melting with external factors such as air temperature, highlighting a strong short-term correlation between the three variables. A commitment to open science underpins this research. Datasets, including point clouds, orthophotos, and DSMs, are publicly available to encourage collaboration and future research. The software tools developed, ICEpy4D and Deep-Image-Matching, are released as open source for wider use and are easily adaptable to other photogrammetry-based monitoring applications. This thesis demonstrates that photogrammetry is a versatile and effective tool for monitoring alpine glaciers and deriving valuable 3D information across different spatial and temporal scales. The high-resolution data acquired and the methods developed enhance our understanding of the effects of climate change in alpine environments and can be used to monitor their evolution and refine glaciological models.File | Dimensione | Formato | |
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