{"id":3361,"date":"2025-10-01T18:04:22","date_gmt":"2025-10-01T16:04:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.photomonitoring.com\/?post_type=case_studies&#038;p=3361"},"modified":"2025-10-06T18:05:01","modified_gmt":"2025-10-06T16:05:01","slug":"photomonitoring-uav-wsdot-sr-14-post-incendio","status":"publish","type":"case_studies","link":"https:\/\/www.photomonitoring.com\/it\/case_studies\/photomonitoring-uav-wsdot-sr-14-post-incendio\/","title":{"rendered":"Photomonitoring UAV \u2013 WSDOT SR 14 Post Incendio."},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Sfida<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-normal-font-size\">Nel luglio del 2025, un imponente incendio boschivo di circa 10.000 acri ha bruciato i pendii sopra la SR 14 in corrispondenza del miglio 69, rendendoli instabili e soggetti a cadute di massi. L&#8217;autostrada \u00e8 stata chiusa a causa dell&#8217;elevato livello di pericolo. Il dipartimento dei trasporti dello stato di Washington ha richiesto un metodo rapido per valutare da remoto la stabilit\u00e0 dei pendii dopo l&#8217;incendio e garantire una riapertura in sicurezza della strada nel minor tempo possibile. A causa dell&#8217;ampia estensione dell&#8217;area da monitorare e del pericolo per gli operatori derivante dai fumi sprigionati dall&#8217;incendio, gli UAV pilotati a distanza sono stati individuati come piattaforme di acquisizione pi\u00f9 idonee.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Soluzione<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-normal-font-size\">NHAZCA ha fornito il servizio Photomonitoring\u2122 basato su UAV. Le immagini riprese dai droni sono state raccolte sull&#8217;area colpita (22 luglio 2025) ed elaborate con il software IRIS per la coregistrazione su di un dataset acquisito precedentemente e il rilevamento dei cambiamenti. Il servizio ha confrontato il nuovo set di dati con quelli acquisiti prima dell&#8217;incendio al fine di:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Evidenziare eventi di caduta massi e settori instabili<\/li>\n\n\n\n<li>Mappare i movimenti dei detriti (materiale sciolto mobilizzato lungo il pendio)<\/li>\n\n\n\n<li>Identificare le zone direttamente colpite dai danni causati dall&#8217;incendio<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Traguardi<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-normal-font-size\">Le mappe di rilevamento dei cambiamenti prodotte hanno fornito prove oggettive e visive dell&#8217;evoluzione dei pendii dopo l&#8217;incendio. Evidenziando le aree di origine delle cadute di massi, i percorsi dei flussi di detriti e le zone colpite dall&#8217;incendio, il servizio ha supportato la valutazione dei pericoli e la pianificazione della mitigazione dei rischi. Questo approccio remoto ha ridotto la necessit\u00e0 di ispezioni sui pendii e ha dimostrato come la tecnologia di monitoraggio basata su UAV Photomonitoring\u2122 possa rafforzare la gestione dei rischi geologici di emergenza anche per aree estese e\/o difficili da raggiungere.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-gallery aligncenter has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"358\" height=\"211\" data-id=\"3711\" src=\"https:\/\/www.photomonitoring.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/coregistration-new.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-3711\"\/><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<p>Esempio di coregistrazione dello scenario monitorato effettuata da IRIS<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-gallery aligncenter has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-2 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"358\" height=\"211\" data-id=\"3713\" src=\"https:\/\/www.photomonitoring.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/no_coregistration-new.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-3713\"\/><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<p>Immagini originali acquisite da Drone, non coregistrate<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-3 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"358\" height=\"211\" data-id=\"3715\" src=\"https:\/\/www.photomonitoring.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/rock_fall_detail-new.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-3715\"\/><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<p>Dettaglio di un fenomeno di caduta massi correttamente identificato dalla tecnologia Photomonitoring<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":3709,"template":"","sector":[],"class_list":["post-3361","case_studies","type-case_studies","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.photomonitoring.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/case_studies\/3361","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.photomonitoring.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/case_studies"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.photomonitoring.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/case_studies"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.photomonitoring.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3709"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.photomonitoring.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3361"}],"wp:term":[{"taxonomy":"sector","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.photomonitoring.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/sector?post=3361"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}