FOTOGRAMMETRIA CON LO SPARK

4 Luglio 2018
Immagine di copertina dell'articolo fotogrammetria con lo spark

In questo articolo faccio un confronto tra tre rilievi aerofotogrammetrici, fatti nella stessa aerea ma con droni diversi, per valutare se si può fare fotogrammetria con lo Spark, il drone di casa DJI che, opportunamente alleggerito, rientra nella famosa categoria dei “trecentini“.

Ho elaborato i rilievi di un’area di cava fatti nello stesso giorno con un DJI Spark, un DJI Phantom 4 Pro ed un iDRONI Venture Mapper.
Ho confrontato i dati ottenuti per valutare, quantitativamente, se è possibile usare un drone piccolo e compatto come il DJI Spark per fare fotogrammetria ed ottenere risultati attendibili.
Sono arrivato alla conclusione che si può fare fotogrammetria con lo Spark.

In questo articolo ti parlo di un caso di studio semplice: una cava di inerti a prevalente estensione orizzontale.
Ne scriverò un altro (almeno un altro) per valutare di nuovo le possibilità dello Spark in fotogrammetria ma applicato ad un caso più complesso, quello di una parete rocciosa quasi verticale.

Ho fatto personalmente i voli con lo Spark ed il Phantom mentre il Venture Mapper l’ha pilotato Gregorio Silvestro, pilota esperto di iDRONI Service, società con cui ho avviato una bella collaborazione nel campo dei rilievi aerofotogrammetrici.

DRONI TRECENTINI E INOFFENSIVI

I droni che pesano meno di 300 grammi e sono dichiarati inoffensivi, possono essere pilotati senza un attestato di Pilota APR.

Trovi in commercio tanti droni che pesano davvero poco e li puoi comprare, a prezzi bassi, anche al supermercato (non è una battuta!).
Tuttavia le loro performance di volo (autonomia della batteria e stabilità in aria) e della fotocamera (bassa risoluzione e sensori piccoli) non li rendono adatti per il lavoro aereofotogrammetrico.

Questo vale per molti, ma non per tutti.

Il DJI Spark è stato uno dei primi droni che è riuscito a condensare buona qualità fotografica e buone prestazioni di volo in poco spazio e con poco peso.
Se non è stato il primo è stato sicuramente il più famoso della serie!

Non voglio entrare nel campo normativo degli “APR inoffensivi di peso inferiore a 300 grammi”, perchè non è tra gli scopi di questo articolo.
Avevo scritto un post su quello che c’è da sapere per lavorare con i droni in Italia.
Lo trovi a questo link e contiene un po’ di informazioni specifiche riferite alle regole ENAC/ENAV da sapere ed osservare prima di mandare in aria un drone e lavorarci.
Incluso quello che riguarda i trecentini.

La possibilità di pilotare un drone senza dover seguire corsi ed esami per avere attestati (e pagare i relativi costi) ha fatto avvicinare molte persone a questi “piccoletti”.
In tanti si sono domandati se si potesse usare lo Spark per fare fotogrammetria.
Potrebbe essere una risorsa interessante da integrare tra gli strumenti di lavoro di un tecnico e richiederebbe un investimento economico piuttosto contenuto.

Se cerchi on line “si può fare fotogrammetria con lo Spark” troverai un po’ di contenuti che supportano questa possibilità.
Se poi ti addentri nei forum di settore, i pareri sono discordanti: c’è chi dice di sì e c’è chi dice di no.

Io ho uno Spark da un anno, alleggerito, dichiarato inoffensivo, registrato ed assicurato.
Non l’ho mai usato per fare un rilievo aerofotogrammetrico commissionato.
In tutti i lavori di cui sono stato incaricato ho sempre usato il Phantom 4 Pro.

Finalmente ho potuto fare un test di campo approfondito e comparativo per esplorarne le potenzialità nelle applicazioni fotogrammetriche.
I risultati sono molto interessanti e mi fa piacere condividerli con te.

UN’ANALISI COMPARATIVA

Ho scelto di fare un’analisi comparativa per valutare i risultati di un rilievo fatto (anche) con lo Spark, elaborando le fotografie scattate da tre droni diversi nella stessa area e nelle stesse (quasi!) condizioni.
In questo modo ho potuto valutare altri aspetti, oltre all’affidabilità del rilievo, comunque importanti: la densità delle nuvole di punti (sparsa e densa), le caratteristiche della mesh e la qualità della texture, la risoluzione del DEM (il Modello Digitale di Elevazione) ed il dettaglio dell’ortofoto.

SPARK, PHANTOM E VENTURE MAPPER

Ti scrivo qui sotto le caratteristiche dei sensori fotografici delle fotocamere montate a bordo dei droni che hanno voalto.

Immagine del drone DJI Spark in voloIl DJI Spark:
ha un sensore CMOS da 1/2.3″ e 12 Mpixel;
la sua ottica integrata ha un angolo di campo di 25mm (nel formato equivalente al 35mm) con apertura del diaframma fissa f/2.6;
scatta immagini in formato JPG da 3968×2976 pixel (con un rapporto tra i lati di 4:3);
ciascun pixel del sensore misura 1.5 x 1.5 µm.

Fotografia del drone DJI Phantom 4 in voloIl DJI Phantom 4 Pro:
ha un sensore CMOS da 1″ da 20 Mpixel;
l’angolo di campo dell’ottica è di 24mm e l’apertura del diaframma può variare da f/2.8 a f/11;
ho scattato foto in formato JPG, rapporto 3:2, di dimensione 5472×3648 pixel (anche se si può scattare anche in formato RAW);
i suoi pixel sono quadrati di lato 2.4 µm.

Immagine di un APR iDRONI Venture Mapper in volo con Sony QX1Il Venture Mapper trasporta una Sony QX1:
che ha un sensore APSC (1.8″) da 20 Mipixel;
monta un’ottica fissa da 16mm, il cui angolo di campo corrisponde a circa 24mm nel formato 35 mm equivalente;
ha scattato immagini JPG da 5456×3632 pixel, per un rapporto di 3:2 (ma anche lei scatta in RAW);
la dimensione dei pixel è di 4.4 x 4.4 µm;
nella configurazione che abbiamo usato in questo caso, la fotocamera è montata in posizione nadirale e non è collegata ad alcuna gimbal per la stabilizzazione.

L’AREA DELLE OPERAZIONI

Ho fatto i test durante un rilievo aerofotogrammetrico in una cava di inerti del milanese (a ovest di Milano).
Insieme a Gregorio Silvestro (pilota) e Luigi Contin (pilota ed istruttore APR ed accountable manager di iDRONI), di iDRONI Service, abbiamo rilevato l’area volando con il Venture Mapper su missioni programmate con il software Mission Planner di Ardupilot.
Al termine delle attività ho fatto volare prima lo Spark e poi il Phantom 4 Pro per scattare fotografie di un pezzetto di tutta l’area rilevata.

Immagine aerea di cava di inerti oggetto di rilievo aerofotogrammetrico

Una cava di questo tipo si presta bene ad essere rilevata con un drone e le tecniche fotogrammetriche: non ha molta vegetazione ed è prevalente l’estensione superficiale rispetto al dislivello.
Ho scelto di condurre i test solo in una porzione di tutta l’area.
Nella foto qui sopra l’area approfondita sta in basso a sinistra, misura poco più di mezzo ettaro, ha poca vegetazione ed un po’ di dislivello (una decina di metri).
Un dettaglio lo vedi qui sotto.

Immagine aerea di area di cava interessata da rilievo aerofotogrammetrico con DJI Spark

LA LEGGE È (QUASI) UGUALE PER TUTTI

In un’analisi comparativa, si dovrebbe condurre ogni esperimento nelle solite condizioni al contorno, per valutare il più oggettivamente possibile i risultati.
Ho provato a farlo anche qui, anche se ho sgarrato in alcune cose.
Ho cercato di andare dietro alle operazioni del Venture Mapper, che era lì per lavoro.
Perdonami il poco rigore del metodo!
Prendi tutto questo come una condivisione di esperienza, non è davvero un articolo scientifico.
I revisori di una rivista scientifica me lo avrebbero rimandato indietro alla terza riga!
🙂

Ti faccio un riassunto delle condizioni al contorno che ho usato.

RIPRESE NADIRALI

Le fotografie scattate dal Venture Mapper erano di tipo nadirale (fotocamera orientata vero il basso) ed allo stesso modo sono state scattate le fotografie sia con il Phantom che con lo Spark.
In realtà lo Spark non permette di fare foto perfettamente nadirali.
L’inclinazione della camera, ossia l’angolo di pitch, si ferma a 85°.
Gli mancano quindi 5° per raggiungere il Phantom e la Sony QX1, montata sul Venture Mapper, in posizione nadirale a 90°.

Se avessi dovuto restituire il rilievo di quest’area per un incarico avrei scattato anche fotografie con camera inclinata (20°-30° rispetto all’orizzontale) riprendendo (più o meno) frontalmente i fronti di scavo e gli elementi un po’ più verticali.
Aiuta nell’elaborazione dei dati nel software structure from motion.

MISSIONI DI VOLO

Il Venture Mapper ha volato secondo missioni di volo programmate per garantire una sovrapposizione longitudinale (overlap) e trasversale (overside) dei fotogrammi costante e dell’80%.

Immagine che rappresenta i punti di ripresa fotografica durante una missione di volo automatica del Venture Mapper in un rilievo aerofotogrammetrico

Il DJI Spark non può volare seguendo una missione di volo.
O meglio, non poteva farlo quando è stato fatto il rilievo (Maggio 2018).
O ancora meglio, non poteva farlo nel momento del rilievo e con un dispositivo di controllo (smartphone) Android collegato al radiocomando.

Se sei un utilizzatore IOS puoi provare l’app Map Pilot per programmare una missione di volo automatico con lo Spark.
Dovrebbe funzionare.
Proprio nel momento in cui sto scrivendo questo post è uscita la notizia secondo cui DJI avrebbe sbloccato la possibilità di far volare lo Spark in modo automatico e mi aspetto che, da qui a breve, tutte le più note app di controllo del volo degli APR permettano di farci missioni programmate (Pix4D Capture, Drone Deploy, Litchi, Altizure, …).

Qualcosa cambierà ma, per farla breve, ho pilotato lo Spark in modalità manuale scattando foto manualmente e valutandone la sovrapposizione tra le foto direttamente dallo schermo dello smartphone sull’app DJI Go 4.
Ad ogni scatto ho fermato il drone in hovering per evitare possibili problemi di mosso e sfuocato.

Immagine che rappresenta i punti di ripresa fotografica durante una missione di volo manuale del DJI Spark in un rilievo aerofotogrammetrico

Ed ho fatto lo stesso con il Phantom 4 Pro (preoccupandomi un po’ di meno di fermarlo ad ogni scatto perchè ha un otturatore meccanico nella fotocamera).
Non perchè fosse meglio (non lo era!) ma perchè ho voluto avvicinarmi un po’ di più alle operazioni fatte con lo Spark.

Qui di sotto puoi vedere un confronto tra le posizioni dei punti di ripresa nelle tre diverse operazioni di volo dei tre APR.
È evidente come si passi dall’ordine del Venture Mapper alla maggiore confusione della rotta che ho cercato di fare seguire allo Spark.
E il Phantom sta nel mezzo!
I colori mettono in relazione le porzioni di aree fotografate con il numero di fotografie in cui quell’area compare.
In tutti e tre i casi, la parte interessata dal rilievo è stata ampiamente e sufficientemente coperta dalle foto.

Immagine comparativa che rappresenta la posizione dei punti di ripresa fotografica durante le tre operazioni di volo con diversi APR

Se avessi fatto le cose per bene e se questo fosse stato un lavoro commissionato avrei volato secondo l’approccio della “doppia griglia“, ossia avrei fatto una prima acquisizione secondo strisciate orientate in una direzione e poi avrei fatto una seconda acquisizione secondo strisciate perpendicolari alle prime (con una sovrapposizione tra fotogrammi consecutivi, la sovrapposizione longitudinale, l’overlap, più blanda, tipo del 60%)

G.S.D. E ALTEZZA DI VOLO

Il G.S.D. (Ground Sampling Distance) è un parametro importantissimo in fotogrammetria.
In aerofotogrammetria definisce la risoluzione a terra di ciascuna immagine.
Minore è il GSD e più dettagliata è un’immagine.

Ho scritto degli articoli anche sul GSD.
Non mi addentro quindi in altre spiegazioni e ti rimando a questi post che trovi qui: aerofotogrammetria su Terreni inclinati e Ground Sampling Distance.

Il Venture Mapper ha volato a circa 100 m di altezza dal suolo per un valore del GSD di 3 cm/pixel.
Era necessario volare alti per coprire tutta l’area del rilievo con un numero ragionevole di immagini.

Ho fatto volare lo Spark ed il Phantom 4 Pro ad una quota tale da avere un GSD teorico tra 1.6 e 1.7 cm/pixel.

Lo Spark ha volato a circa 40 m dal suolo.
Il Phantom ha scattato foto a circa 60 m da terra.

Sia il volo dello Spark che quello del Phantom li ho condotti variando l’altezza da terra in corrispondeza dei dislivelli sul terreno.
Durante il rilievo satellitare dei punti di appoggio a terra ho verificato i dislivelli tra i vari piani altimetrici dell’area del rilievo e ho cambiato le altezze di volo di conseguenza, aiutandomi con le informazioni telemetriche che leggevo nell’app di controllo del volo collegato al radiocomando (DJI GO 4 su Samsung Galaxy S8 per lo Spark e Litchi su Samsung Galaxy Tab S2 per il Phantom).

Qui sotto vedi le posizioni dei punti di ripresa nel volo del Phantom.

Immagine che rappresenta i punti di ripresa fotografica durante una missione di volo manuale del DJI Phantom 4 Pro in un rilievo aerofotogrammetrico

QUANTE FOTO E QUALE FORMATO

Tutte le fotografie scattate dai droni erano in formato JPG.

Io sono un fan del file RAW (avevo scritto un articolo sul ritocco delle foto in formato RAW prima dell’elaborazione fotogrammetrica che trovi a questo link) ma per questo test ho scattato foto in formato JPG.
Lo Spark non ti lascia fotografare in RAW.

Per l’area interessata dai rilievi aerofotogrammetrici:
la Sony QX1 a bordo del Venture Mapper ha scattato 31 foto per coprie circa 5 ettari (molto di più dell’area del test comparativo!);
il Phantom 4 Pro ha coperto poco meno di 2 ettari con 64 immagini;
lo Spark ha scattato 79 immagini per un ettaro di superficie.

IL RILIEVO DEI PUNTI DI APPOGGIO

I punti di appoggio del rilievo aerofotogrammetrico sono l’uncia condizione al contorno davvero uguale nei tre rilievi con i diversi droni.
Sono gli stessi per tutte le elaborazioni!

Ho materializzato a terra un bel po’ di target artificiali, in PVC morbido 80×80 cm (quelli che mi sono fatto e che puoi scaricare a questo link) e rigido 60×60 cm, di cui ho rilevato la posizione con un’antenna satellitare GNSS in modalità NRTK, con appoggio alle basi fisse della rete Italpos e correzione delle misure in tempo reale.

Rispetto ai punti messi al suolo per tutto il rilievo della cava, ho aumentato la densità nell’area del test.

La precisione media delle misure è stata di circa 3 cm.

Ho convertito le coordinate geografiche dei punti batutti dal sistema di acquisizione WGS84 (EPSG 4326) al sistema cartografico ETRF2000 (2008.0) – RDN2008 – Zona 32N (EPSG 6707) utilizzando il software gratuito Convergo.
Il Sistema di Riferimento ETRF2000 è stato quello che ho scelto per le elaborazioni fotogrammetriche con software ad algoritmi Structure from Motion (SfM) di cui ti scrivo ora.

L’ELABORAZIONE SfM

Dopo il lavoro di campo ho creato 3 nuovi progetti nel software Agisoft Photoscan a cui ho dato in pasto fotografie, fatte da ognuno dei droni, e misure per ricavare i modelli tridimensionali.

Ti metto qui sotto le principali impostazioni di elaborazione che ho mantenuto uguali tra un progetto e l’altro.

  • Allineamento delle immagini: modalità High, senza considerare le informazioni GPS scritte nei metadati di ogni immagine;
  • Ottimizzazione dei parametri delle immagini sulla base di 7 punti di appoggio a terra;
  • Costruzione della nuvola di punti densa: qualità High e modalità di filtraggio Aggressive;
  • Generazione della mesh: qualità High, tipo di superficie Arbitrary;
  • Elaborazione della texture: modalità di mapping Generic, modalità di blending Mosaic, dimensione della texture 16 x 2048 x 2048 pixel;
  • Determinazione di DEM e Ortomosaico a partire dalla mesh tridimensionale.

GCP e CP

Di tutti i punti rilevati a terra ho scelto di usarne un numero limitato.
In questo modo ho contenuto i tempi di elaborazione (confermare la posizione di tutti i marker su ogni foto di ogni dataset avrebbe richiesto un nel po’ di tempo) ed ho avuto a disposizione altri punti, ben visibili sul modello, per valutarne le coordinate restituite nelle varie elaborazioni e verificarle anche con la loro effettiva posizione rilevata sul campo.

Ho inserito nel software le coordinate di 10 punti di appoggio di cui 7 GCP – Ground Control Points (da 1 a 7) – per l’orientamento e la georeferenziazione del modello e 3 CP – Check Points (da 8 a 10) per la verifica dell’accuratezza generale.
Puoi vedere la loro disposizione planimetrica nell’immagine qui sotto.

Immagine che mosra la disposizione planimetrica di 7 GCP e di 3 CP su ortofoto per l'appoggio di un rilievo aerofotogrammetrico in Phosotcan

ANALISI DEI RISULTATI

Dopo le elaborazione SfM con Photoscan ho esportato un po’ di risultati ed ora ti parlo di quello che ho riscontrato.

NUVOLA SPARSA E MATCHING POINTS

Tutti e tre i casi hanno generato un numero simile di punti di aggancio, tie points o matching points, tra le immagini nella fase di allineamento.
Con lo Spark ho ottenuto 25.500 punti.
Con il Phantom 22.400.
E con il Venture 20.800.

Questi punti costituiscono la nuvola di punti sparsa.

L’area coperta dal rilievo dello Spark è di poco inferiore rispetto a quella coperta dal Phantom che è ancora più piccola rispetto a quella del Venture.
Quindi rapportandomi all’area lo Spark ha permesso un numero maggiore di punti rispetto al Phantom ed al Venture.
Credo che ciò sia da imputare al fatto che il volo manuale e lo scatto non automatico delle foto porti generalmente ad acquisire più immagini rispetto a quelle fatte in una missione programmata.
E più immagini aiutano la ricerca dei punti comuni tra di loro, aumentando il numero di matching points.

NUVOLA DI PUNTI DENSA

La nuvola di punti densa è il prodotto “principe” di un rilievo fotogrammetrico.
Sono punti molto vicini uno con l’altro, di cui si conoscono le coordinate ed il colore.
La nuvola di punti è georeferenziata.

Qui dentro c’è tutto il necessario per tirare fuori gli altri prodotti di un rilievo (modelli digitali di elevazione, ortofoto, quote, sezioni e curve di livello, …) e tutto quello che serve a chi ha commissionato il rilievo per avere le informazioni secondo la sua sensibilità specifica (che è diversa da quella di chi ha fatto il rilievo) e necessità.

È dall’analisi della nuvola di punti densa che recupero la maggior parte dei riscontri per valutare la bontà e l’attinenza dei rilievi.

DENSITÀ DEI PUNTI

La nuvola di punti generata dall’elaborazione delle fotografie della Sony QX1 montata sul Venture Mapper conta 19.000.000 di punti.
Quella fatta a partire dalle foto del Phantom 4 Pro ne ha 21.000.000.
E quella dello Spark 15.000.000.

C’è da dire però, che così come per i punti della nuvola sparsa, anche la nuvola densa va calata sull’area specifica, perchè quella dello Spark è molto più piccola rispetta a quella del Venture Mapper, come vedi nelle immagini che ti metto qui sotto (primo: Venture Mapper, secondo: Phantom, terzo: Spark)

Immagine che rappresenta la nuvola di punti generata dall'elaborazione delle foto della Sony QX1 montata su Venture Mapper
Immagine che rappresenta la nuvola di punti generata dall'elaborazione delle foto della camera a bordo del DJI Phanotm 4 Pro
Immagine che rappresenta la nuvola di punti generata dall'elaborazione delle foto della camera a bordo del DJI Spark

Ho preso le tre nuvole di punti, le ho portate dentro Cloud Compare (un software open source molto valido per gestire nuvole di punti) e le ho ritagliate tutte e tre secondo una polilinea comune, che ha funzionato da bordo.
Una volta fissata la superfcie, circa 3.000 m², il confronto tra le nuvole permette di valutare meglio la densità dei punti.
Eccola qui sotto!

Immagini che mostrano i limiti dell'area di controllo per valutare la densità delle nuvole di punti dense

In quest’area, la nuvola densa del rilievo fatto con il Venture Mapper ha 1.300.000 punti, che vuol dire poco più di 400 punti per metro quadrato.
Il Phantom 4 Pro ha prodotto, per l’area ristretta, una nuvola densa di 3.500.000 punti, a cui corrispondono 1.100 punti per metro quadrato.
E infine l’elaborazione dei dati dello Spark ha generato, sempre per questa porzione di territorio, 4.500.000 punti, da cui ne viene 1.500 punti al metro quadrato!

Prima di confrontare la densità delle nuvole, le ho filtrate in Cloud Compare con la funzione Remove Duplicate Points, che permette di eliminare punti vicini tra di loro oltre una cera soglia limite.
Ho scelto di elimanare punti che fossero più vicini uno con l’altro di 1 mm.

È davvero interessante vedere come la nuvola densa generata dallo Spark sia la più fitta di tutte.

Mi spiego questo fatto così:

  • Il GSD di progetto del Venture Mapper è quasi doppio rispetto a quello di Phantom e Spark.
  • La sovrapposizione delle fotografie fatte con Phantom e Spark è maggiore rispetto a quelle fatte con il Venture Mapper.
    La ridondanza paga! 🙂
  • I voli fatti con Phantom e Spark hanno seguito le quote del terreno, quindi il GSD è costante in ogni settore.
    Vista l’estensione di tutta l’area rilevata, il Venture ha volato mantenendo un’altezza di volo costante che si traduce in una risoluzione a terra inferiore nelle aree depresse e più lontane dalla fotocamera. Ai fini degli scopi del rilievo generale questo è risultato poco rilevante.
  • Alcune foto scattate dal Venture hanno una perdita di fuoco nelle porzioni esterne del fotogramma.
    Nel rilievo complessivo questo non ha dato problemi nella restituzione generale, ma nello specifico di questo caso, considerando anche le poche foto con cui ha coperto tutta l’area del test, la risoluzione a terra ne ha risentito un po’.
  • Le foto scattate dallo Spark hanno subito un processo di editing automatico da parte del processore, con aumento del contrasto.
    Il Phantom 4 Pro invece ha scattato immagini con un profilo appiattito, “flat” (che è quello che uso per i video), e la mancanza di contrasto potrebbe avere fatto sì che il software riconoscesse meno punti per la costruzione della nuvola densa (normalmente scatto foto in formato RAW che poi ottimizzo per l’elaborazione, cosa che non ho fatto in questo test).

Direi comunque che in tutti e tre i casi ci sono informazioni a terra sufficienti per la rappresentazione tridimensionale del territorio!

Se vuoi esplorare in autonomia le nuvole di punti dei tre voli (le aree sono un po’ più grandi di quella su cui ho fatto il confronto) ho caricato online tre modelli generati con Potree Converter.
Ci puoi fare un po’ quello che vuoi, con gli strumenti che trovi nel menù: esplorarli, misurarli, affettarli ed esportarli!
Li trovi ai link che ti metto qui sotto:
Nuvola di Punti da Sony QX1 su Venture Mapper
Nuvola di Punti da DJI Phantom 4 Pro
Nuvola di Punti da DJI Spark

ACCURATEZZA DEI MODELLI

Ed eccoci alla precisione, o meglio all’accuratezza.
La precisione è un concetto legato alle misure ripetute.
L’accuratezza di un rilievo invece dà un’indicazione di quanto vicino sta un punto restituito rispetto alla sua posizione reale rilevata.

L’accuratezza si misura facendo un’analisi agli scarti quadratici medi delle coordinate di alcuni punti, i CP, Check Points, o QCP, Quality Control Points, generate nel processo di modellazione tridimensionale rispetto alle coordinate battute sul campo.
Io ho utilizzato 3 punti di controllo per ciascun modello di ciascun volo.
Sono un po’ pochi, lo so.
Normalmente ne uso di più, 7-10 in relazione a quanto è complessa l’area.

Comunque, sulla base di questi punti ho ottenuto queste accuratezze:
Venture Mapper: 4.5 cm
DJI Phantom 4 Pro: 7.0 cm
DJI Spark: 5.5 cm

Tutti i valori rientrano all’interno di un limite di confidenza per il rilievo con tecniche fotogrammetriche (anche in relazione ai valori del GSD e la precisione delle misure dei punti di appoggio), che è quello dei 10 cm.
Un’accuratezza di 7 cm è un valido valore medio per la fotogrammetria (salvo casi specifici).

È molto interessante il valore di accuratezza del rilievo fatto con lo Spark!

CONFRONTO TRA MODELLI E COORDINATE REALI

Tutti gli altri target che ho messo a terra, e vedi nelle nuvole di punti, sono ottimi per fare ulteriori analisi e valutazioni sull’accuratezza dei modelli restituiti.
Se vai sui modelli che ho generato con Potree (di cui ti ho messo i link poco sopra) e utilizzi lo strumento di misura “point measurement” vedi le coordinate (Est, Nord, Quota Ortometrica) del punto che hai selezionato.
Puoi confrontare le coordinate di un target in un modello con le coordinate dello stesso target negli altri modelli.

Qui sotto vedi tre screenshot di Potree dove ho misurato un punto del modello generato dal Venture Mapper, poi in quello fatto dalle foto del Phantom ed infine in quello dello Spark.
Le coordinate misurate sul campo (e convertite in coordiante piane) di questo target sono: Est 494301.04; Nord 5041071.87; Quota 166.28.

Gli scostamenti da modello a modello e da modello a dato rilevato sono inferiori a 5 cm.

Immagine che mostra l'interrogazione delle coordinate di un punto della nuvola densa generata dallo Spark Immagine che mostra l'interrogazione delle coordinate di un punto della nuvola densa generata dal Phantom 4 Pro Immagine che mostra l'interrogazione delle coordinate di un punto della nuvola densa generata dal Venture Mapper

Se ti vuoi divertire (se hai di meglio da fare, non mi offendo!) e verificare un po’ di target in giro per i modelli ti do le coordinate di una decina di punti che puoi vedere in planimetria nell’immagine più in basso.

ID EST [m] NORD [m] QUOTA [m slm]
1 494.330,24 5.041.077,74 166,18
2 494.346,19 5.041.064,92 166,47
3 494.333,73 5.041.051,17 164,18
5 494.291,65 5.041.066,16 161,17
6 494.298,81 5.041.047,66 160,06
7 494.319,13 5.041.051,09 158,68
8 494.328,64 5.041.042,68 159,19
9 494.307,08 5.041.035,89 156,02

Immagine che mostra la disposizione planimetica su ortofoto di punti di controllo a terra

MESH, TEXTURE E MODELLO 3D

Dopo la nuvola di punti passo a Mesh; Texture e Modello 3D.
Per quanto riguarda l’aspetto topografico questi elementi sono un po’ meno rilevanti rispetto alla nuvola di punti densa o ad un modello digitale di elevazione (di cui ti parlo dopo), ma li tratto ugualmente.
Anche se faccio veloce!

MESH

La mesh tridimensionale per il modello fatto con le foto dello Spark ha 2.900.000 facce triangolari.
Quella fatta con il Phantom ne ha 4.300.000.
E quella fatta con la Sony QX1 del Venture ne conta 3.900.000.

Questi numeri non sono scalati su un’area specifica (come ho fatto per la nuvola densa) ma riguardano l’intera superficie coperta dal volo di ciascun drone.

Non faccio un’analisi approndita ma mi limito a considerare che la mesh del modello fatto con lo Spark è decisamente solida!

Immagine della mesh tridimensionale triangolare generata dall'elaborazione fotogrammetrica delle foto scattate con il DJI Spark

TEXTURE E MODELLO 3D

La generazione della Texture è legata a strettissimo giro con la qualità delle immagini fotografiche.
Le foto scattate dal Venture Mapper pagano il suo GSD doppio ed acnche un po’ la scarsa nitidezza nelle zone perimetrali di alcune di esse mentre i modelli generati da Spark e Phantom hanno una texture sufficientemente definita.

Ho caricato i modelli texturizzati su Sketchfab.
Sono modelli di tutta l’area coperta, rispettivamente, da ciascun drone.
Ti suggerisco di fare l’analisi comparativa della texture solo nell’area comune a tutti e tre i rilievi, quella rilevata dallo Spark.

TEST-CAVA-SONYQX1
by paolocorradeghini
on Sketchfab

TEST-CAVA-PH4
by paolocorradeghini
on Sketchfab

TEST-CAVA-SPARK
by paolocorradeghini
on Sketchfab

DEM E ORTOFOTO

Con i DEM e l’Ortofoto torno nel territorio di prodotti interssanti per il rilievo topografico.
Le considerazioni da fare per questi prodotti bidimensionali non sono molte e seguono a ruota quelle approfondite sulle nuvole di punti.
Ti faccio vedere qualche confronto!

DEM – Modelli Digitali di Elevazione

Ti anticipo che quello che ti faccio vedere ora sono DSM (Digital Surface Model) e riguardano la superficie vista dall’alto e modellata nell’elaborazione fotogrammetrica (inclusa vegetazione, automobili ed impianti).
Non ho pulito né classificato le nuvole di punti per generare un DTM (Digital Terrain Model).
Se ti interessa approfondire le differenze tra DTM e DSM puoi trovare un articolo a questo link (oltre che ascoltare una puntata del Podcast).

Il DSM fatto con le foto del Venture Mapper ha una risoluzione di 5.5 cm/pixel.
Quello fatto con le foto del Phantom ha una risoluzione di 3.3 cm/pixel.
E quello dello Spark va a 3.0 cm/pixel.

Considerando che un ottimo passo di un modello digitale del terreno reperibile online sui database dei portali cartografici regionali o nazionali è 80 cm/pixel, direi che il risultato è ottimo!

Ti metto in ordine tre immagini dei tre DSM.

DEM generato dalla immagini della Sony QX1 su Venture Mapper

DEM generato dalla immagini delPhantom 4

DEM generato dalla immagini dello Spark

ORTOFOTO

E per finire l’analisi dei risultati, ti faccio vedere le ortofoto generate dai tre modelli, prima nella loro totalità e poi confrontate in un ingrandimento al 100% della loro dimensione.
L’ordine è sempre il solito:
1 – Sony QX1 su Venture Mapper;
2 – DJI Phantom 4 Pro;
3- DJI Spark.

Il dettaglio dell’ortofoto fatta dal rilievo dello Spark non è niente male!

Ortofoto generate dalle immagini della Sony QX1 montata su Venture Mapper

Ortofoto generata dalle immagini del Phantom 4 Pro

Ortofoto generata dalle immagini dello Spark

Ortofoto generate dalle immagini della Sony QX1 montata su Venture Mapper - Dettaglio 100%

Ortofoto generata dalle immagini del Phantom 4 Pro - Dettaglio 100%

Ortofoto generata dalle immagini dello Spark - Dettaglio 100%

CONCLUSIONI

Ok, ora è tempo di conclusioni.
E visto il tema dell’articolo riguardano la possibilità concreta di fare fotogrammetria con lo Spark!
Te le scrivo in un elenco puntato senza ordine di importanza ma così come mi vengono.

  • Alla domanda: “Si può fare fotogrammetria con lo Spark“, rispondo “Sì“.
  • Alla domanda: “Si può fare fotogrammetrica con lo Spark, ovunque“, ti dico “È meglio di No“.
  • I risultati del rilievo aerofotogrammetrico fatto con lo Spark sono solidi e robusti in termini di accuratezza dei dati restituiti, densità dei punti al suolo e risoluzione degli output raster.
    E questo non era scontato.
  • Se usi lo Spark per fare fotogrammetria devi volare a quote inferiori, rispetto ad altri droni, per avere lo stesso GSD.
    Quote inferiori significano più foto.
    Per un ettaro di terreno, il Venture Maper ha scattato 10 foto, il Phantom 30 e lo Spark 80.
    È vero che una missione programmata permetterebbe meno foto, ma credo che difficilmente si scenderebbe sotto le 60.
    Tante foto implicano tempi di elaborazione software più lunghi e maggior spnecessità di spazio di archiviazione dei dati negli hard disk.
    Anche se spesso ci imponiamo limiti che esistono solo nella nostra testa, mi sento di dire con ragionevolezza che non userei lo Spark per rilievi di grandi aree.
  • Se usi lo Spark sarà piuttosto difficile condurre il volo ai limiti dei campi consentiti dalla normativa ENAC.
    Personalmente non l’ho mai portato a 150 m sul terreno sottostante.
    È un drone piccolo ed anche se ha ottime prestazioni in volo è facile perdere il contatto visivo pilota-APR ed uscire dalle condizioni obbligatorie (almeno per ora) di volo in VLOS (Visual Line of Sight).
    In più, il sistema di trasmissione del segnale controller-drone e trasmissione video a terra ha un po’ di lacune ed è sconsigliabile mandarlo lontano o pilotare in zone ad alta interferenza elettromagnetica.
  • Una batteria dello Spark ha una durata nominale di circa 15 minuti.
    In pratica hai autonomia di volo per 10.
    Non sono tanti e dovrai dotarti di parecchie batterie extra per coprire aree grandi.
  • Non l’ho mai detto prima ma ho sempre pilotato lo Spark con il radiocomando.
    Il controllo diretto da smartphone o tablet non è quasi da prendere in considerazione per il lavoro fotogrammetrico.
    È troppo labile!
  • Usare un drone inoffensivo che pesa meno di 300 grammi ti permette di pilotarlo senza attestato di pilota (ma questo te l’ho già detto) ma soprattutto rende non critici tutti gli scenari operativi.
    Questo vuol dire che puoi usare lo Spark, reso inoffensivo, per fare un rilievo in area urbana senza costringere le persone a rimanere in casa o vicino ad una strada senza bloccarne il traffico.
    È un bel vantaggio rispetto alle procedure che devi attuare se usi un drone più pesante in un’operazione critica.
    Credo che lo Spark sia molto interessante per i rilievi architettonici e di edilizia urbana, viabilità, cantieri ed aree di lavoro…
    Occhio però alle No Fly Zone, perchè le devi rispettare tutte!
  • Lo Spark è davvero piccolo e facilmente trasportabile.
    Leggerezza e ingombro ridottissimo potrebbero essere cruciali per rilievi in aree particolari.

Concludo questo lungo articolo dicendoti che i test che ho fatto fino ad ora dicono che puoi fare fotogrammetrica con lo Spark!
Ma senza mai dimenticare la misura dei punti di appoggio e tutti i rigori necessari nella topografia!

Spero di averti dato spunti o contenuti interessanti.
In un altro caso di studio ti porterò un esempio diverso dove l’ho provato su una parete di roccia quasi verticale per la quale sono state necessarie foto a diverse inclinazioni (non solo nadirali, come nel caso di questa cava).

Se ti interessa approfondire ulteriormente i risultati di questo rilievo posso inviarti i file .las delle nuvole di punti dense, o i raster dei modelli digitiali di elevazione o delle ortofoto in alta risoluzione.
Scrivimi un’email a paolo.corradeghini at 3dmetrica.it o mandami un messaggio su Telegram a telegram.me/paolocorradeghini.

Per dubbi, domande o approfondimenti non esitare a scrivere nei commenti qui sotto.
E scrivi anche se ti vengono in mente altre considerazioni o integrazioni ai contenuti del post.
Segnalami tutto che li integro nell’articolo.

Grazie davvero per il tuo tempo e per essere arrivato a leggere fino a qua!
Anche se hai saltato dei pezzi!
🙂

A presto!

Paolo Corradeghini

aerofotogrammetriaaprdjidji sparkdroneFotogrammetriarilievosaprsparktopografiatrecentinouav
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RILIEVI  / STRUMENTI

Paolo Corradeghini

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24 Comments


GIAMPAOLO BERETTA
5 July 2018 at 23:02
Reply

Bel lavoro. Complimenti!



    Paolo Corradeghini
    7 July 2018 at 15:37
    Reply

    Grazie Giampaolo!

Guido carieri
7 July 2018 at 15:20
Reply

Ciao Paolo ho letto con estrema attenzione l’articolo trovandolo come al solito esaustivo e molto chiaro in termini di esposizione. Una dote rara tra i tecnici.
Le condizioni Meteo con cui avete operato erano favorevoli? Hai qualche dato Sulle velocit del vento? Trattandosi di un 300ino sarebbe intere avere qualche valutazione sul motion blur dello spark. Grazie ed ancora compli



    Paolo Corradeghini
    7 July 2018 at 15:43
    Reply

    Ciao Guido, grazie davvero per il tuo commento!
    La tua osservazione è molto pertinente perchè ho dimenticato di specificare le condizioni meteo nell’articolo.
    Fatto non irrilevante!
    Il tempo era assolutamente favorevole: la giornata soleggiata (anche se per le foto sono meglio le nuvole!) ed il vento era praticamente assente.
    Ho scattato le immagini dello Spark, pilotato a mano, senza usare l’intervallometro ma fermandolo in hovering su ogni punto di presa.
    Questo ha comportato una riduzione sensibile dei problemi legati allo sfocato, dovuto al moto relativo “drone-terreno”, ma porta generalmente ad impiegare più tempo per coprire la solita superficie senza stop durante il volo.
    Appena saranno implementate le funzioni di volo con Waypoint nelle varie app per il controllo del volo (le chiavi sono state rilasciate da DJI proprio in questo periodo) proverò anche missioni di volo programmato con lo scopo di valutare il motion blur.
    Ciao Guido e a presto!
    Paolo

Luciano Michele
11 July 2018 at 11:13
Reply

Davvero un bel post! completo in tutte le parti…ahi ahi per il report meteo…(scherzo) da possessore di uno spark e avendo esperienza diretta lo spark è perfetto per rilievi urbani . io mi sono trovato molto bene riuscendo a restituire dei bei lavoretti. non ho mai avuto la possibilità di fare una comparazione con altro sapr e questo post è stato illuminante ma anche confermato le mie sensazioni



    Paolo Corradeghini
    6 August 2018 at 0:12
    Reply

    Ciao Luciano,
    grazie per il tuo commento ed anche per la pazienza nell’aspettare la mia risposta tardiva!
    Per completezza il report meteo sarebbe stato importante…
    🙂
    Lo metto nel prossimo test comparativo.
    Concordo con te che lo Spark è ottimo per rilievi in ambito urbano ed in situazioni difficili dove le sue dimensioni e la sua praticità d’uso possono essere un grande valore aggiunto rispetto all’uso di droni più grandi.
    Ciao e a presto!
    Paolo

Marco Picciau
20 July 2018 at 1:01
Reply

Scusa se ti contraddico ma per avere un GSD di 2.5cm lo spark deve volare a 74m e il PH4 pro a 94m. La Sony QX1 anche lei un GSD di 2.5cm lo ha a 94m circa.



    Paolo Corradeghini
    20 July 2018 at 8:44
    Reply

    Ciao Marco, grazier per la tua segnalazione.
    Hai ragione su tutto, ho fatto un errore di calcolo sul campo (sulla base di un foglio di calcolo non corretto) che non ho riverificato durante la stesura.
    Ti ringrazio molto e chiedo scusa per l’incorrettezza.
    Ho aggiornato i contenuti dell’articolo con i valori corretti del GSD sulla base delle altezze di volo.
    Spero che l’articolo possa essere comunque utile per un’analisi comparativa sulla potenzialità dello Spark.
    Grazie ancora e buona giornata!
    Paolo

Gualtiero Zanetti
5 October 2018 at 17:26
Reply

Buongiorno Paolo. Da qualche tempo ormai mi sto leggendo i tuoi interessanti articoli che dimostrano, non solo professionalità, ma anche passione in ciò che fai. E tutto questo mi piace. Visto che trattiamo lo stesso (più o meno) ambito lavorativo, volevo chiederti se conosci qualcuno (o hai qualche informazione) che si occupi di rilievi LIDAR con APR. l’ unico GROSSO ostacolo è proprio il costo del Lidar. riguardo la fotogrammetria, Ho provato a verificare con test dimostrativi ma, dovendo fare rilievi in zone collinari/montuose senza l’ utilizzo dei Target, ho constatato che il fotogrammetrico non mi restituisce i risultati sperati (buchi nell’ elaborazione di immagini ove sono presenti fitte piante tutte uguali, spostamento dell’ ombra che sfalsa i fotogrammi, vento che spostando i rami sposta i fotogrammi, ecc…). Qualsiasi info al riguardo e te ne sarei grato. Mi regolerei così se acquistare APR con gimball e apparecchio fotografico/LIDAR. Buona serata.
Gualtiero



    Paolo Corradeghini
    8 October 2018 at 18:27
    Reply

    Ciao Gualtiero, grazie per il tuo commento.
    Purtroppo la presenza di vegetazione è in effetti un ostacolo al rilievo fotogrammetrico ed ancora di più se è fitta e distribuita in maniera costante sul territorio da rilevare.
    Il LiDAR da UAV è in effetti un’ottima soluzione per casi complessi perchè grazie alla tecnologia, ai multi echo ed alla mobilità, permette di arrivare a terra nonostante la copertura vegetale.
    Ti segnalo comunque due cose:
    – i target a terra sono comunque fondamentali per la georeferenziazione del modello e per il controllo dell’accuratezza;
    – è molto importante trattare la nuvola di punti risultante del rilievo per scremare tutti i dati acquisiti da quelli realmente interessanti, il terreno. Il software fa la sua parte.

    Detto questo conosco solo due realtà che operano con i LiDAR da UAV in Italia:
    Multioptic Drone e Archeotipo.
    Per quanto rigaurda invece i fornitori ti segnalo:
    3DTarget e Microgeo.

    Indubbiamente il prezzo per un LiDAR aereo è parecchio elevato (difficilmente scende, ad oggi, sotto 50.000€), senza contare l’APR che non può sicuramente essere un Phantom o una macchina inadatta a sollevare il peso dello strumento.

    Anche se il laser scanning non è proprio il mio campo di applicazione spero comunque di averti dato informazioni utili per i tuoi scopi.
    Per qualsiasi informazione non esitare a scrivermi.

    Ciao e grazie!
    Paolo

Guido
30 November 2018 at 17:52
Reply

Buonasera,
sono un neolaureato di ingegneria appassionato di fotogrammetria con drone e mi sono imbattuto nei tuoi articoli che ho trovato veramente interessanti e che dimostrano la tua preparazione al riguardo. ho fatto Scolasticamente qualche esperienza di rilievo architettonico con drone e vorrei approndire adesso che mi approccio al mondo lavorativo. per tale ragione volevo acquistare un drone che potesse essermi di supporto nel rilievo soprattutto architettonico di facciate di edifici storici della campagna toscana. sono indirizzato verso un mavic 2 pro ma rimango dubbioso sul fatto che non abbia l’otturatore meccanico. può essere un problema? mi consigli piuttosto un phantom? grazie per la risposta!



    Paolo Corradeghini
    2 December 2018 at 15:26
    Reply

    Ciao Guido, grazie per il tuo commento.
    Ritengo che l’assenza di un otturatore meccanico non sia un grande problema nella fotogrammetria di facciate di edifici.
    L’otturatore meccanico aiuta ad evitare l’effetto di micromosso nelle immagini, specialmente quando un drone si sposta a velocità sostenuta e trasversalmente al soggetto che sta fotografando.
    Credo che sia più rilevante in aerofotogrammetria nadirale di ampi spazi, dove si impostano piani di volo automatici per coprire grandi superfici.

    L’assenza di un otturatore meccanico si può compensare tranquillamente con basse velocità ma, soprattutto, con la tecnica “stop & go” in cui arresti il drone ad ogni scatto e permetti un’acquisizione più solida.

    Il Mavic 2 Pro è un ottimo mezzo (anche se non lo conosco direttamente)!
    Tuttavia ti esorto a fare piuttosto una riflessione sulla necessità, oggi, di diventare pilota APR (e se lavori in edilizia è probabile che ti troverai spesso in scenari critici) e registrarti presso ENAC.
    Il Mavic supera i 300 grammi e quindi non può essere pilotato, per lavoro, senza attestato di pilota.
    Tutto questo vale nel momento in cui ti scrivo.
    Le regole EASA che dovranno essere recepite da ENAC potrebbero cambiare qualcosa.

    Spero di aver risposto ai tuoi dubbi.
    Non eisitare a contattarmi per altre informazioni.

    Ciao e a presto!
    Paolo

Giuseppe Cannizzaro
22 February 2019 at 20:27
Reply

Ciao Paolo, sono un tuo collega ma molto più anziano (quasi prossimo alla pensione) ma affascinato dalle potenzialità dell’uso degli APR soprattutto nel nostro settore (LL.PP). Volevo momentaneamente solo farti tantissimi complimenti per la tua eccezionale bravura e chiarezza espositiva che riuscirebbe a fare entusiasmare chiunque leggesse i tuoi articoli. Grazie a te sto imparando tantissime cose e pertanto ti sono veramente molto grato. Spero di potere approfittare sempre dei tuoi consigli. Grazie ancora!!



    Paolo Corradeghini
    24 February 2019 at 19:36
    Reply

    Ciao Giuseppe,
    grazie di cuore del tuo commento.
    Mi ha fatto molto piacere riceverlo e leggerlo!

    Credo molto nella condivisione delle informazioni e della conoscienza.
    Mi dà molto.
    Ma credo anche che sia importanto farlo in maniera semplice.
    Chi legge spesso non è dentro la materia ed alcuni concetti, principi ed anche parole possono non essere banali o scontate.
    Semplificando si arriva molto meglio.

    Spero che ci siano occasioni di altri contatti!
    A presto e grazie ancora!

    Paolo

Guido
4 September 2019 at 22:09
Reply

Ciao sono un geometra e volevo avvicinarmi ai rilievi con i droni, mi occupo di topografia dal 1987, mi sono letto tutto l’articolo e l’ho trovato molto interessante e spiega molto bene la tipologia e lo svolgimento del lavoro. complimenti e se mi puoi dare qualche dritta su come iniziare, come ad esempio tipo di drone e programmi di restituzione ti sarei molto grato. per iniziare non punto a grossi lavori e quindi per il momento non intendo investire una grossa cifra. grazie



    Paolo Corradeghini
    22 September 2019 at 15:40
    Reply

    Ciao Guido,
    la fotogrammetria è una tecnica di rilievo 3D che, tutto sommato, ha costi di accesso abbastanza contenuti per quanto riguarda la strumentazione.
    Se i tuoi lavori non sono estesi credo che un drone piccolo come lo Spark (ma anche come l’Anafi) ti permette di “portare a casa il lavoro” e, se lo certifichi come inoffensivo, puoi lavorare con molta più facilità negli scenari operativi.
    Una parte significativa del budget iniziale è legata anche al software.
    I programmi di fotogrammetria commerciali più diffusi hanno costi di licenza non banali che incidono sul conto finale.
    Te ne cito qualcuno:
    Agisoft Metashape
    3DFlow Zephyr
    Pix4D
    Context Capture
    Capturing Reality

    Considera anche di invesitre qualcosa anche sull’hardware.
    Un computer con un po’ di RAM ed una bella scheda grafica aiutano tanto a velocizzare le elaborazioni.

    Il fatto che tu sia già nel campo dela topografia ti dà un vantaggio enorme sulla strumentazione e le conoscienze da applicare nel processo fotogrammetrico.

    Al di là di questi aspetti tecnici il mio consiglio più grande per iniziare è, una volta operativo con l’attrezzattura, inizia ad usarla facendo prove e impratichendoti con il processo.
    In questo modo conosci limiti e pregi della fotogrammetria e costruisci un po’ di casi di studio da condividere per incarichi e commesse concrete.

    In bocca al lupo!

    Paolo

Christian
9 October 2019 at 12:12
Reply

ciao,
davvero un ottimo lavoro! se hai fatto altre cose ti prego di comunicarle.
Nel caso avessi dei lavori da fare potrei contattarti?
Grazie



    Paolo Corradeghini
    11 October 2019 at 19:07
    Reply

    Ciao Christian,
    grazie del tuo commento.
    Ho fatto altri lavori con lo Spark e ci scriverò sicuramente qualcosa.

    Possiamo senz’altro sentirci per eventuali lavori di questo tipo.
    Trovi i miei contatti nella pagina “Info” di questo sito.

    Grazie e a presto!

    Paolo

giampaolo
23 October 2019 at 16:02
Reply

ennesimo articolo spettacolare, grazie per ciò che scrivi, condividi e ci insegni….



    Paolo Corradeghini
    25 October 2019 at 12:58
    Reply

    Ciao Giampaolo!
    Grazie mille per il tuo commento!
    🙂

    Paolo

Andrea Pizzadili
26 March 2020 at 20:41
Reply

Ciao Paolo. Grazie per l’utilissimo articolo.
Volevo avere una info tecnica sull’altitudine e sull’elevazione. Ho usato lo spark ed effettuato un piano di volo (tramite app 3d survey), impostando l’altezza di volo a 60 mt. Una volta importate le foto su metashape io mi ritrovo che l’elevazione è relativa e non quella assoluta calcolata sopra il livello medio del mare. pertanto il mio DEM generato avrà quote relative all’area di indagine, avendo come quota 0 quella di partenza del drone. Come posso impostare le quote assolute. Grazie e complimenti veramente per il tuo lavoro. sei un grande



    Paolo Corradeghini
    27 March 2020 at 22:29
    Reply

    Ciao Andrea,
    non credo che si possa agire sullo Spark affinchè ti restituisca le quote assolute rispetto a quelle relative al punto di decollo.
    Se usi i punti di appoggio del processo fotogrammetrico (GCP) la quota si sistema ottimizzando l’orientamento della nuvola sparsa sulle coordinate topografiche dei punti.
    Altrimenti devi modificare tu le quote dei punti della nuvola o della “z” delle camere conoscendo la quota del punti di decollo del drone e sistemandole di conseguenza.

    A presto!
    Paolo

Luca
12 June 2020 at 15:34
Reply

Ciao Paolo!
Ottimo articolo, l’ho trovato molto interessante anche se sono un completo neofita in questo campo. secondo te il discorso fatto per lo spark (pregi e difetti) potrebbe essere più o meno lo stesso per il mavic mini? o c’è qualche difficoltà in più?
Grazie!!



    Paolo Corradeghini
    9 July 2020 at 15:13
    Reply

    Ciao Luca,

    direi che si può usare sicuramente anche il Mavi Mini per acquisire immagini da trattare in un software di fotogrammetria.

    Ad oggi il limite che vedo nell’uso del Mavic Mini è che non è (ancora) possibile programmare missioni automatiche con i software di mission planning.

    Ma è stato così anche per lo Spark, quindi prevedo che sia una questione di tempo!
    🙂

    Ciao!

    Paolo

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    Paolo Corradeghini, ligure, classe 1979, ingegnere per formazione, topografo di professione, sportivo per necessità e fotografo per passione. Fai click sulla mia faccia e scopri qualche informazione in più.
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    Paolo Corradeghini
    Video YouTube UCi7FWlZ8-gdWbBqScaODajw_0PF3y_NvL0w Lo strumento "Georeferenziatore" di QGIS ti permette di elaborare anche dati vettoriali.

Ti condivido la procedura all'interno di questo video dove tratto un dato DXF,  insieme ad una lista di coordinate di punti noti.


Qui trovi un video dove ho usato il Georeferenziatore per sistemare un raster: https://youtu.be/p1pVECtsDPE 


Questo video fa parte del progetto "QGIS in Azione" fatto in strettissima collaborazione con  @GterGeomatica
Io ospito il progetto e provo a dare voce al loro vasto know how su QGIS, messo generosamente a disposizione.
Se ti va di segnalarci un problema o qualche difficoltà che stai avendo nell'uso di QGIS ne prendiamo spunto per altri contenuti come questo o, se basta lo spazio di un commento, ti rispondiamo qui sotto.

Con il codice sconto 3DMETRICAGTER puoi usufruire del 20% di sconto su tutti i corsi della loro offerta formativa, che trovi qui: https://www.gter.it/formazione/online/

Qui c'è il canale Telegram di GTER per seguire i Geobreak: https://t.me/geobreak
Nel video dico, erroneamente, che i Geobreak sono settimanale ma in realtà hanno cadenza mensile!


Se ti va di unirti alle discussioni su QGIS, puoi farlo in questo gruppo Telegram: https://t.me/+ZKm37iQHD083MTRk


Se vuoi prenderti più spazio e tempo per contattarmi i modi migliori per farlo sono questi:
Linkedin - paolocorradeghini  
Telegram - https://t.me/paolocorradeghini
Email - paolo.corradeghini@3dmetrica.it


Se vuoi, puoi decidere di sostenermi diventando un finanziatore di 3DMetrica tramite la pagina di Patreon: patreon.com/3dmetrica 
È grazie a chi supporta il progetto se posso fare questi video per tutti.


0:00 Intro
0:56 I dati
1:33 Il Georeferenziatore
2:30 Punti e coordinate
3:51 Assegnare le coordinate
5:30 Il processo di georeferenziazione
6:29 QGIS in Azione
7:38 Errori
8:52 I parametri di trasformazione
9:52 I dati georeferenziati
10:27 Considerazioni
11:02 GTER
12:33 Outro
    Lo strumento "Georeferenziatore" di QGIS ti permette di elaborare anche dati vettoriali.

Ti condivido la procedura all'interno di questo video dove tratto un dato DXF,  insieme ad una lista di coordinate di punti noti.


Qui trovi un video dove ho usato il Georeferenziatore per sistemare un raster: https://youtu.be/p1pVECtsDPE 


Questo video fa parte del progetto "QGIS in Azione" fatto in strettissima collaborazione con  @GterGeomatica
Io ospito il progetto e provo a dare voce al loro vasto know how su QGIS, messo generosamente a disposizione.
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0:00 Intro
0:56 I dati
1:33 Il Georeferenziatore
2:30 Punti e coordinate
3:51 Assegnare le coordinate
5:30 Il processo di georeferenziazione
6:29 QGIS in Azione
7:38 Errori
8:52 I parametri di trasformazione
9:52 I dati georeferenziati
10:27 Considerazioni
11:02 GTER
12:33 Outro
    In questo video ti condivido un po' di informazioni su uno dei comandi principali e più importanti di CloudCompare: la Segmentazione.

Segmentare una nuvola di punti significa tagliarla/ritagliarla in relazione a quello vuoi mantenere, eliminare o separare.

Se dovessi elencare, in ordine di priorità, i tools più significativi di CloudCompare, la Segmentazione sarebbe nella top 3, combattendo seriamente per il primo posto.
E ti consiglio di farci un po' di pratica perchè permette di essere molto efficienti nella gestione delle nuvole di punti.

Spero che questo video possa aiutarti.


Questo video fa parte del progetto "Cloud Compare on Demand"
Se ti va di segnalarmi un problema o qualche difficoltà che stai avendo nell'uso di Cloud Compare ne prendo spunto per altri contenuti come questo o, se basta lo spazio di un commento, ti rispondo qui sotto.
Se vuoi supportare il progetto puoi condividere il video con chi pensi possa essere interessato a questo argomento.


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È grazie a chi supporta il progetto se posso fare questi video per tutti.


0:00 Intro
0:40 Orientare la nuvola
1:18 Poligono di taglio
2:28 Segment In
3:30 Terminare il ritaglio
4:50 Segment Out
5:34 Eliminare i punti nascosti
6:34 Mettere in pausa
9:05 CloudCompare on Demand
10:00 Annullare un'azione
11:05 Selezione rettangolare
11:31 Ritagliare con una polilinea
13:19 Salvare il poligono di ritaglio
15:35 Come funziona la segmentazione
19:07 Usare le polilinee di segmentazione
21:00 Esportare una selezione
22:30 Rinominare i risultati
23:18 Riunire nuvola segmentate
24:47 Outro
    In questo video ti racconto il rilievo, l'elaborazione e la condivisione dei dati di un sito "mistico": il sito megalitico della Farfalla Dorata, nei Monti di San Lorenzo.

Ho scelto un approccio integrato usando un'antenna GNSS per battere le coordinate di target, necessari per la georeferenziazione (che è importante!), uno SLAM per acquisire una nuvola di punti (da cui estrarre informazioni a posteriori) ed una fotocamera per una presa fotogrammetrica.

Si è trattato di un "rilievo leggero".
La logistica mi ha richiesto di camminare su sentieri escursionistici e, pertanto, tutta la strumentazione è stata in uno zaino.

L'elaborazione ha preso tutti i dati in campo per creare un modello 3D, orientato, scalato, georeferenziato e texturizzato delle rocce di questo sito millenario.

Lo puoi esplorare qui: https://skfb.ly/pBKMO


Questo video è stato possibile grazie alla partnership con Dynatech - https://www.dyna-tech.it/
Tramite il link qui sotto puoi beneficiare di 3 mesi di licenza gratuita del software Lixel Cyber Color: https://bit.ly/44uzrKW


Se pensi che questo video possa essere utile anche a qualcuno che conosci puoi condividerglielo.
Ne sarei felice.


Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa scrivimi ed io ne prendo spunto per un altro video come questo.

I modi più veloce per contattarmi sono questi:
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Se vuoi, puoi decidere di sostenermi diventando un finanziatore di 3DMetrica tramite la pagina di Patreon: www.patreon.com/3dmetrica
È grazie a chi supporta il progetto se posso fare questi video per tutti.


0:00 Intro
0:28 La Farfalla Dorata
2:44 La logistica
3:30 I target e la misura GNSS
7:59 Il rilievo SLAM
11:19 Le fotografie
14:03 Fine del rilievo
14:20 Elaborazione SLAM
18:35 I punti per la fotogrammetria
20:04 La fotogrammetria
27:09 Confronto tra nuvole di punti
28:56 Gaussian Splatting
30:57 Outro
    C'è la possibilità di scaricare nel tuo QGIS i file vettoriali di Open Street Map.
Sono dati liberi, appartenenti ad un progetto grande e molto virtuoso e ci sono alcuni modi per poterli ottenere.

Quello che ti offre l'esperienza più ampia e completa è il plugin "Quick OSM (Open Street Map)".
Oltre a scaricare i dati organizzati in alcuni preset, puoi applicare dei filtri di ricerca molto avanzati per scaricare solo quello che ti interessa davvero.

Ti parlo di questo e di altri modi utilizzabili, oltre a dirti qualcosa sull'enorme progetto di Open Street Map, un database geografico mondiale aggiornato direttamente dagli utenti della comunity. 


Qui ci sono i link che ho citato nel video:
Open Street Map: https://www.openstreetmap.org/
Il Plugin Quick OSM: https://docs.3liz.org/QuickOSM/
Categorie e Tag di OSM (inglese): https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_features
Categorie e Tag di OSM (italiano): https://wiki.openstreetmap.org/wiki/IT:Map_Features
Servizio online: https://extract.bbbike.org/


Questo video fa parte del progetto "QGIS in Azione" fatto in strettissima collaborazione con  @GterGeomatica 
Io ospito il progetto e provo a dare voce al loro vasto know how su QGIS, messo generosamente a disposizione.
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Nel video dico, erroneamente, che i Geobreak sono settimanale ma in realtà hanno cadenza mensile!


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0:00 Intro
0:41 Il plugin Quick OSM
1:28 I preset di dati
3:05 I dati scaricati
4:59 QGIS in Azione e GTER
8:08 Le query di ricerca
8:40 Categorie a Tag dei dati
10:48 Cercare dati specifici
12:19 Intersezione di ricerca
14:16 Unione di ricerca
16:03 Open Street Map e i dati osm
18:49 Servizi online
20:10 Outro
    In questo video ti mostro come georeferenziare una nuvola di punti in Cloud Compare.

Devi avere due cose:
la nuvola di punti;
punti/elementi/cose riconoscibili nella nuvola di punti di cui conosci le coordinate nel sistema di riferimento di destinazione.

Si utilizza lo strumento di "allineamento tra nuvole di punti" anche se, di fatto, di nuvola di punti ne hai soltanto una.



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0:00 Intro
0:36 Dati
0:50 I punti noti
2:12 Allineamento
5:11 Gli errori
6:28 Alcuni suggerimenti
8:40 I risultati del processo
12:25 Informazioni extra del tool
13:43 I punti da usare
15:31 Outro
    In questo video porto in campo uno SLAM della categoria "Low Cost".
Si tratta del LiGrip O2 Lite (di GreenValley International) che monta il "famoso
LiVox Mid-360", comune ad altri sistemi simili (200.000 punti al secondo, portata 70 m, precisione del laser 2 cm).

L'ho usato per acquisire i dati all'interno di un bosco in cui è presente un vecchio fabbricato abbandonato, pericolante ed in parte inaccessibile.
Ho usato anche un'antenna GNSS, per acquisire le coordinate di alcuni target, e fornire un output georeferenziato.

Nella prima parte del video ti racconto la parte di campo oltre che le caratteristiche dello SLAM mentre nella seconda ti condivido i dati in output.


Questo video è stato possibile grazie alla partnership con Lidar Italia https://www.lidar-italia.it/
Qui puoi iscriverti al Roadshow di Genova del 21 Ottobre 2025: https://tinyurl.com/bp7vkm2m


I DATI
Se sei un finanziatore di 3DMetrica puoi scaricare la nuvola di punti attraverso questo link https://tinyurl.com/slamnelbosco


Se pensi che questo video possa essere utile anche a qualcuno che conosci puoi condividerglielo.
Ne sarei felice.


Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa scrivimi ed io ne prendo spunto per un altro video come questo.

I modi più veloce per contattarmi sono questi:
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Qui trovi qualche informazione su Villa Volpara:
https://www.diaritoscani.it/2021/06/12/trekking-nella-storia-la-stamperia-clandestina-di-villa-volpara/


0:00 Intro
0:25 Strumenti leggeri
0:52 Lidar Italia
1:14 Il costo dello SLAM
1:31 Hardware
3:10 App di campo e controllo
4:26 Roadshow Lidar Italia
4:59 Villa Volpara (il Fodo)
5:50 I target e la misura GNSS
6:46 Le scansioni SLAM
9:37 Lidar360 MLS
11:24 La nuvola in output
13:47 Qualità e rumore
17:25 Dal 3D al 2D
18:56 Pregi
23:17 Difetti 
25:49 Outro
    Come si calcola la minima distanza tra le feature di due layer in QGIS?
Qual è la fermata dell'autobus più vicina agli edifici di una città?
Dove sono i parchi urbani più vicini alle scuole?
Quanto è distante il primo punto di raccolta della popolazione (per emergenze di protezione civile) rispetto alle abitazioni?

Questi sono problemi che si possono risolvere con il contenuto di questo video.
Almeno lo spero.

Ti mostro il lavoro (e le possibilità) dello strumento "Shortest lines between features" e si trova tra gli strumenti di analisi vettoriale.

Nella prima parte del video ti mostro come si usa mentre nella seconda parte faccio qualche passo in avanti, filtrando i risultati dell'algoritmo per ulteriori analisi.

Spero possa essere utile.


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0:00 Intro
0:28 I dati
0:53 Shortest line between features
2:49 Lo schema di calcolo
3:33 Le opzioni del tool
5:10 Casi applicativi
6:44 QGIS in Azione e GTER
9:05 Lavorare con i centroidi
10:59 Un caso applicativo
14:51 Outro
    Hai ricevuto due nuvole di punti che riguardano lo stesso sito e che risalgono a due momenti diversi.
E quello è un sito in cui avvengono scavi o riporti o entrambe.

Se vuoi sapere qual è il volume che è stato movimentato puoi portare le nuvole di punti in Cloud Compare ed usare lo strumento per il calcolo del Volume 2.5D.

Te lo faccio vedere in questo video dove ti dico però anche come ottimizzare i dati che stai trattando (ritaglio, sottocampionamento e pulizia del rumore), prima del calcolo volumetrico, e come controllare la "stabilità" del risultato.


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0:00 Intro
0:43 I dati
1:15 Ritagliare le nuvole
3:03 Sottocampionare i dati
4:59 Filtrare il rumore
6:44 Ordinare i dati 
7:23 Calcola il volume
10:05 Analizzo i risultati
12:17 Stabilità dell'output
14:50 Esportare i risultati
18:26 Outro
    Se cerchi un'antenna GNSS che ti permetta di misurare la posizione di punti, con buona precisione, anche centimetrica, e che sia piccolo e performante, forse Trimble Catalyst DA2 può interessarti.

Costa poco, molto poco (520 €), ed è un ricevitore multicostellazione (GPS, Glonass, Beidou, Galileo, QZSS, ...) e multifrequenza (L1, L2, L5, ...), che pesa meno di 350 grammi e lo utilizzi attraverso il tuo smartphone (Android o IOS).

Per poterlo usare (a meno che tu non voglia usarlo in modalità "libera" e con precisioni metriche) è necessario attivare un abbonamento il cui costo mensile varia in relazione alla precisione offerta: 1 cm, 10 cm, 30 cm, 60 cm.

C'è tuttavia la possibilità di acquistare dei pacchetti orari, a costi molto interessanti (130 €/10ore), che ti permettono di avere precisioni centimetriche.
E questo lo rende molto interessante per chi ha bisogno "solo" di misurare coordinate di punti ma di poterci fare affidamento.

Ci sono alcune cose che non si possono fare con questa antenna:
- misura con asta inclinata (non c'è l'IMU);
- tracciamenti;
- rilievi statici per post elaborazione di dati grezzi;
- collegamenti base-rover via radio;
- fornire correzioni a droni RTK

Però con Catalyst si può sfruttare un servizio di Trimble, Trimble RTX, che ti permette di fare misure con precisioni centimetriche (o sub-decimetriche) anche in assenza di collegamento a reti di stazioni permanenti.

Personalmente l'ho consigliato a:
Geologi che fanno indagini in campo e hanno bisogno di localizzare i geofoni o in sondaggi;
Ingegneri o tecnici che lavorano nel dissesto idrogeologico e vogliono misurare la posizione in campo delle opere realizzate (paramassi, fermaneve, opere di consolidamento;
Agronomi o Forestali che censiscono il verde, alberi monumentali, boschi e parchi urbani;
Tecnici che lavorano nell'ambito della fotogrammetria aerea da drone e che vogliono contenere i costi di investimento iniziale avendo comunque a disposizione un'antenna GNSS che gli permette di misurare le coordinate dei target, con buona affidabilità.

Sicuramente dimentico qualcosa o qualcuno.
I commenti sono a tua disposizione!
:)


Qui sotto trovi un po' di link relativi a quello che ti ho raccontato nel video:
Trimble Catalyst DA2 https://geospatial.trimble.com/en/products/hardware/trimble-da2
Spektra e Catalyst https://www.spektra.it/catalyst/
Trimble RTX https://positioningservices.trimble.com/en/rtx


0:00 Intro
0:24 Il costo
0:49 La filosofia
1:12 I costi di abbonamento
1:53 Pay per use
2:54 I pregi di Catalyst
4:31 Catalyst e Smartphone
5:00 I difetti di Catalyst
6:10 Usare un servizio NTRP
6:47 Trimble RTX
7:39 Come usare Catalyst
8:59 Lavorare con altre app
10:40 La misura di un punto 
11:42 Software
12:24 Chi ne può beneficiare
15:07 Per chi (forse) non è indicato
16:09 Perchè uso Catalyst
17:31 Outro
    In questo video ti condivido come fare ad unire tutti i layer di un progetto di QGIS e salvarli in un unico file di formato Geopackage.
Si usa lo strumento "Package Layer" ed è piuttosto semplice.
Funziona con i vettori ma non con i raster e ti crea una copia dei file non permettendoti un'eventuale sincronizzazione dei layer con database esterni.

Il processo è molto veloce e quindi nella seconda parte del video ti dico qualcosa su: layer, vettori, raster e formati di file associati.
Inoltre ti faccio un confronto tra file geopackage e shapefile da cui spero che emergano i vantaggi di usare un geopackage e del perchè la tendenza generale sia quella di abbandonare gli shapefile.


"Package layer" lo trovi descritto qui: https://docs.qgis.org/3.40/en/docs/user_manual/processing_algs/qgis/database.html#package-layers


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0:00 Intro
0:27 I dati di lavoro
0:53 Package Layer
2:56 Carico il file in QGIS
4:07 Due considerazioni sul processo
5:02 QGIS in Azione
7:46 Che cos'è un layer
8:43 Vettori e Raster
9:36 I formati di file
11:30 Shapefile VS Geopackage
15:43 Perchè ha senso raggruppare i layer
17:22 Gli svantaggi del geopackage
18:26 Non si impacchetta un raster
19:16 Geopackage VS Progetto di QGIS
19:51 Outro
    Hai ricevuto una nuvola di punti un po' pesante e non sai se il tuo hardware sarà in grado di gestirla?
In questo video provo a darti delle indicazioni su come snellire il dato dentro il software open source Cloud Compare.

Ti faccio vedere:
Come dividere una nuvola .LAS (o .LAZ) in file contigui e più piccoli.
Rimuovere punti dalle nuvole attraverso il "sottocampionamento".
Eliminare parti che non ti interessano con il "ritaglio".
Togliere il rumore con i filtri "SOR" e "Noise".
Riunire tutte le nuvole elaborate in un unico elemento finale, da salvare.

Spero possa essere utile


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0:00 Intro
1:03 Dividere la nuvola in input
3:20 Metto ordine nel DB Tree
4:34 Sottocampionare le nuvole
7:03 Eliminare parti di nuvole
9:44 Riunire le nuvole in una unica
11:40 Salvare la nuvola finale
12:19 Il progetto CC on Demand
13:26 Lavorare con TXT, PLY o E57
14:36 Rimozione del rumore
16:50 Attenzione alle versioni di CC
17:26 Un pensiero sulle nuvole di punti
18:36 Outro
    In questo video prendo una mappa raster, che non è georeferenziata e, usando QGIS, gli fornisco le informazioni di posizione.

Non ho punti di coordinate note e pertanto mi appoggio alle mappe accessibili online (Google, Bing, OSM, ...) ricercando punti omologhi che vedo nel dato da trattare e nella mappa di riferimento.

Uso il plugin QuickMapServices per sfruttare la base di Google, come riferimento per le coordinate https://plugins.qgis.org/plugins/quick_map_services/
E poi uso il "Georeferenziatore raster (Georeferencer)" per gestire la trasformazione, che può essere una semplice traslazione, una rototraslazione con o senza fattore di scala o trasformazioni con deformazione.
https://docs.qgis.org/3.40/en/docs/user_manual/managing_data_source/georeferencer.html

Nella seconda parte del video approfondisco un po' di più il funzionamento dello strumento di georeferenziazione, analizzando gli errori residuali, le varie tipologie di trasformazione ed i metodi di ricampionamento dell'immagine trasformata.


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0:00 Intro
0:52 QuickMapServices
1:38 Il dato da lavorare
1:58 Georeferenziatore raster
2:39 Scelta dei punti omologhi
4:27 Le informazioni di georeferenziazione
5:18 Avviare la trasformazione
6:33 QGIS in Azione e GTER
8:42 Salvare i GCP
10:36 Errori e dati di trasformazione
13:02 Ottimizzazione della trasformazione
14:47 La tipologia della trasformazione
17:47 I risultati delle trasformazioni
20:19 I metodi di ricampionamento
22:17 Altre impostazioni
23:39 Outro
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