Validation and fusion of digital surface models

The main topic of this thesis consists in the analysis of digital surface models (DSMs); in particular a validation and fusion procedure was studied, implemented and tested on two globally available models, the SRTM and the ASTER ones; the availability of radargrammetric data by COSMO-SkyMed allowed the application of the procedure on other models. Concerning the validation procedure two approaches were carried on in sequence: at first, each model was internally validated and its outliers were removed, then they were compared to a model representing the ground truth to assess their accuracies. The ground truth, in our case, is represented by a DSM obtained from a LiDAR survey; a raw LiDAR dataset, available in the area, was filtered with different software to produce a high resolution DSM and DTM. Once validated, the fusion of the information provided by the different models is possible; the work proposes two main fusion strategies: the former consists in a weighted average fusion tested with different weights, assuming either the accuracy of the model to be homogeneous or different accuracies of the model according to the terrain morphology. Those accuracies are estimated in different areas, previously classified according to their slope gradient and aspect. The latter procedure is based on the stochastic collocation prediction method tested in areas with different morphologies. The whole procedure was at first tuned on to the SRTM and ASTER DSMs; once established, it was applied to radargrammetric data to assess which strategy is the most advisable to generate a unique DSM from a couple of dataset, one from ascending orbits and the other from descending ones.

Il lavoro di tesi è incentrato sull'analisi di modelli digitali di superficie (DSMs); in particolare una procedura di validazione e fusione dei modelli è stata studiata, implementata e testata su due modelli disponibili a livello globale: SRTM e ASTER. La disponibilità di dati da analisi radargrammetrica, ottenuti da immagini ottenute da COSMO-SkyMed, ha permesso l'applicazione della procedura su dati differenti. Per quanto riguarda la fase di validazione due approcci sono stati eseguiti in sequenza: in un primo momento i modelli sono stati validati internamente e eventuali outliers sono stati rimossi, in una seconda fase l'accuratezza dei modelli è stata stimata confrontando il modello in analisi con uno più accurato preso come verità al suolo. In questo caso la verità al suolo è data da un DSM LiDAR; un dataset grezzo di punti LiDAR era infatti disponibile nell'area in analisi, è stato quindi filtrato usando diversi software per produrre una coppia di modelli a altra risoluzione (DSM e DTM). Una volta validati i modelli sono stati fusi utilizzando diversi approcci: il primo metodo adottato è consistito in una media pesata dei modelli utilizzando diverse mappe di errore come peso, in particolare considerando accuratezze omogenee o variabili in funzione della morfologia del terreno. Questi ultimi valori sono stati stimati in diverse aree classificate in funzione della pendenza e dell'esposizione del terreno. La seconda metodologia testata consiste nella predizione mediante collocazione; questo metodo è stato testato in aree caratterizzate da morfologie differenti. L'intera procedura è stata messa a punto utilizzando i DSM SRTM e ASTER, una volta definita è stato possibile applicarla ai dati radargrammetrici per valutare la migliore strategia di fusione in caso di dati corrispondenti a orbite differenti (ascendente e discendente).