Aerofotogrammetria: perchè le foto nadirali (a volte) non bastano

8 Febbraio 2019
Vista assonometrica di modello tridimensionale ricostruito da rilievo aerofotogrammetrico

In questo articolo ti spiego perchè (a volte) non sono sufficienti solo le fotografie nadirali, scattate da un drone, in un rilievo aerofotogrammetrico.

Se devi rilevare un elemento a sviluppo verticale e se ti interessa ricostruirlo (e farlo bene) è meglio integrare le fotografie nadirali (che sono quelle scattate con la fotocamera che guarda in basso, inclinata di 90° sull’orizzontale) con immagini prese con camera inclinata di altri angoli.
Se devi ricostruire una facciata di un edificio o una falesia rocciosa “in piedi“, le immagini migliori sono quelle frontali, fatte con la fotocamera che guarda “dritta davanti a sé”.
Se invece l’elemento non è proprio verticale, puoi anche evitarti le foto frontali, ma dovresti comunque scattare fotografie un po’ inclinate sull’orizzontale.

LA PRESA NORMALE

Se vuoi ottenere il massimo da un rilievo fotogrammetrico, cerca di rispettare la configurazione che si chiama di presa normale (o stereoscopica).
L’asse ottico uscente dall’obiettivo della fotocamera dovrebbe colpire perpendicolarmente quello che stai fotografando.
E se fai più foto, sovrapposte una con l’altra, gli assi delle camere sono paralleli tra loro.

In fotogrammetria classica questa presa ti permetteva di avere dei modelli stereoscopici robusti, da cui tirare fuori informazioni valide di quello che hai rilevato.
In fotogrammetria moderna, tra foto digitali e software structure from motion, la presa normale a perso un po’ di autorevolezza ma rimane comunque importante.
Ti fa costruire delle belle nuvole di punti (e quindi anche dei bei modelli tridimensionali) di quello che hai fotografato.

UN ESEMPIO CONCRETO

Se speravi di leggere un luuungo articolo con migliaia di parole, centinaia di paragrafi e decine di capitoli, mi dispiace ma non è questo!
🙂

In questo post preferisco mostrarti un esempio concreto, che spero ti possa far capire come diversi angoli di presa fotografica incidano, e parecchio, nella ricostruzione tridimensionale in un processo fotogrammetrico.
Ci saranno tante immagini!
Sono “screenshot” di nuvole di punti, prese dal software che ha lavorato e che credo siano molto più esplicativi delle mie parole.
Che, tuttavia, non mancheranno!
🙂

Prima di partire ti dico che:

  • Ho rilevato un pezzetto di muro di mattoni, in parte coperto da vegetazione rampicante.
    È alto due metri e mezzo e lungo una decina.
    È davvero poca cosa, ma mi è servito per poter fare diverse elaborazioni senza invecchiare mentre il software processa i dati.
  • Ho scattato tutte le foto con un drone.
    Ho usato il DJI Spark.
    Ho volato in modalità manuale (senza piano di volo).
    Si vede! La posizione delle camere fa ridere!
  • Ho scattato foto nadirali, foto frontali e foto oblique con camera inclinata di 45° rispetto all’orizzontale.
    Ho sempre mantenuto, più o meno, una distanza drone-muro di una decina di metri.
  • Anche se il muro è davvero piccolo, il principio è scalabile e applicabile ad ambiti ben più grandi (edifici e versanti).
    Funziona!
  • Non ho usato punti di controllo a terra né sul muro (GCP e QCP).
    Lo so che non è rigoroso e che non si può parlare di rilievo ma lo scopo era solo quello di analizzare le nuvole di punti che si generano con i vari set di foto diverse.
  • Ho elaborato tutto quello che vedrai qui sotto con il software Agisoft Metashape.

Qui ti metto una vista assonometrica del muro su cui ho fatto i test.

Vista assonometrica di modello tridimensionale ricostruito da rilievo aerofotogrammetrico

FOTO NADIRALI

Se l’obiettivo è ricostruire tutto il muro o, almeno, la parte sommitale, uno dei due lati verticali e quello che gli sta davanti, le sole fotografie nadirali non ti bastano.

Questa è la posizione delle foto che ho fatto con asse della camera inclinato di 90° rispetto all’orizzontale:

Immagine che mostra la poszione delle fotografie nadirali in un rilievo aerofotogrammetrico

Se guardi la nuvola dall’alto è tutto ok.
La parte superiore del muro c’è, così come c’è un bel po’ di terreno pianeggiante, davanti e dietro.

Immagine che mostra una nuvola densa da elaborazione fotogrammerica fatta con fotografie nadirali

Ma quando ruoti la nuvola le cose non sono più così felici.
Mancano un bel po’ di informazioni delle parti in elevazione.
Anzi, direi che mancano quasi tutte.

Immagine che mostra la vista frontale di una nuvola densa da elaborazione fotogrammerica fatta con fotografie nadirali

In una presa nadirale, anche se la fotocamera guarda dritto in basso, un po’ di informazioni delle aree verticali riescono ad essere registrate nelle immagini.
Le trovi in quelle foto in cui la combinazione tra poisizone del punto di presa della fotografia e l’angolo di campo dell’ottica (il Field of View – F.O.V.) ti permettono di vedere un po’ di muro.
Come in questa foto qui sotto dove il punto di presa della foto non sulla verticale del muro.

fotografia nadirale ripresa durante un rilievo aerofotogrammetrico

Un obiettivo grandangolare lo fa meglio di un tele-obiettivo.
In questo caso la fotocamera del drone ha un’ottica con lunghezza focale equivalente di 24 mm.
Anche se un po’ di muro lo vedi, non è comunque sufficiente per avere tante e buone informazioni da usare nella modellazione 3D.

FOTOGRAFIE NADIRALI + OBLIQUE

Ora integro le fotografie nadirali con immagine oblique, scattate con camera inclinata di 45° sull’orizzontale.
Eccole qui sotto.

Immagine che mostra la poszione delle fotografie nadirali e oblique in un rilievo aerofotogrammetrico

Le cose iniziano ad andare meglio.
La nuvola densa sulla parte verticale è migliorata parecchio.
Ma ci sono ancora delle zone un po’ “bucate” e non ben definite, soprattutto nella parte di muro dove c’è la vegetazione rampicante.

Immagine che mostra la vista assonometrica della nuvola densa da rilievo con fotografie nadirali e oblique

FOTOGRAFIE NADIRALI + OBLIQUE + FRONTALI

Ed ora facciamo “en plein“.
Scatto ed elaboro insieme fotografie nadirali, oblique ed anche frontali.

immagine che riprende i punti di ripresa fotografica nadirale, obliqua e frontale in un software di elaborazione fotogrammetrica

Il risultato in output è il più soddisfacente di tutti e tre.

Immagine che mostra la vista assonometrica della nuvola densa da rilievo con fotografie nadirali, oblique e frontali

Immagine che mostra la vista frontale della nuvola densa da rilievo con fotografie nadirali, oblique e frontali

Ci sono informazioni (quasi) ovunque:

  • nella parte superiore del muro,
  • nel paramento verticale,
  • nella zona coperta dalla vegetazione,
  • nel piazzale di fronte.

La zona che sta dietro al muro è più scarsa, ma non è stata oggetto di acquisizione fotografica.
E, se ci fai caso, ci sono dei buchetti nella nuvola di punti nella parte di muro più “sporcata” dai rampicanti.
Non compromettono però la qualità dei dati.

Il risultato è buono!

Qui sotto ti faccio vedere anche una vista assonometrica del modello tridimensionale: mesh triangolare 3D + texture.

Vista assonometrica di modello tridimensionale ricostruito da rilievo aerofotogrammetrico

ELABORAZIONI COMBINATE

Le foto sono poche e i tempi di calcolo sono brevi.
Ho fatto un po’ di altre elaborazioni SfM (Structure from Motion) combinando in modo diverso i vari dataset di immagini che ho acquisito:

  • solo foto frontali
  • solo foto oblique
  • foto oblique + foto frontali
  • foto nadirali + foto frontali

Ti faccio vedere che cosa è venuto fuori.

FOTOGRAFIE FRONTALI

Elaborare solo le immagini frontali dà degli ottimi risultati per la modellazione della parte verticale del muro.
Ma hai pochissime informazioni del piazzale pianeggiante che gli sta di fronte.
E non hai quasi niente della parte superiore del muro.
Qui addirittura i punti della nuvola si “impastano” con il cielo che c’è lì dietro ed è statao fotografato.

Immagine che mostra la vista assonometrica di una nuvola densa da rilievo con fotografie frontali

FOTOGRAFIE OBLIQUE

Se mi dovessi chiedere qual è il dataset che, da solo, ti dà la riproduzione migliore del muro ti direi quello costituito da foto oblique inclinate di 45° rispetto all’orizzontale.
Riesci a fotografare un po’ di tutto: parte superiore, parte verticale ed un po’ del piazzale frontale.
Ma con questo dataset non hai mai una presa normale.
L’asse ottico delle camere è sempre iclinato rispetto alle superfici fotografate (qui lo è di 45°).
Da un punto di vista della modellazione rigorosa e metricamente affidabile ti porta qualche problema in più che devi risolvere, sul campo, con punti di controllo ben distribuiti sulla superficie e sull’elevazione del muro.

Immagine che mostra la vista assonometrica di una nuvola densa da rilievo con fotografie oblique

Il piazzale di fronte al muro è meno esteso, la parte verticale ha dei buchi qua e là e la parte superiore più o meno c’è.
Tra i dataset singoli che puoi scegliere è “il meno peggio“.
Io non però non mi ci affiderei a scatola chiusa.
Meglio unirlo agli altri.
Meno peggio non è sinonimo di migliore.

FOTOGRAFIE OBLIQUE + FRONTALI

Se elaboro le foto frontali e quelle oblique ottengo questo.

Immagine che mostra la vista assonometrica della nuvola densa da rilievo con fotografie frontali e oblique

Immagine che mostra la vista assonometrica della nuvola densa da rilievo con fotografie frontali e oblique

È tutto ok nella parte verticale ma la zona superiore è un po’ incasinata e la nuvola è sporca.
Anche il piazzale frontale è ancora poco esteso.
E dietro al muro non c’è niente (anche se non è importante).

FOTOGRAFIE NADIRALI + FRONTALI

“Ma se voglio ricostruire bene il muro perchè non posso fare solo fotografie nadirali e frontali?
Quelle frontali servono per il paramento verticale e quelle nadirali per la parte superiore e per il piazzale.
Lasciamo perdere quelle oblique a 45°!”.

Non fa un piega!
Hai tutte le informazioni che ti servono.
Teoricamente è ineccepibile.
Praticamente lo è un po’ meno.

Le fotografie incliante hanno una funzione molto importante nella modellazione fotogrammetrica dentro i software Structure from Motion.
Le immagini oblique lavorano come un ponte nell’allineamento tra le fotografie nadirali e quelle frontali.
E l’allineamento è il processo più delicato ed importante di tutta l’elaborazione fotogrammetrica.

Guarda che cosa succede se provo a fare allineare, in modo automatico, foto nadirali e frontali.

Immagine che mostra il mancato allineamento tra fotografie nadirali e fotografie frontali in un software di elaborazione fotogrammetrica

Succede un casino.
Le fotografie non si allineano.
O meglio, si allineano tra di loro, nello stesso dataset (più o meno), ma non si allineano nel complesso.

Questo non vuol dire che non si riesca a fare l’allineamento e, dopo, una nuvola densa.
Si può lavorare sulle immagini ed aiutare il software a fare il suo lavoro.
In un modo o nell’altro ne puoi uscire.
È che non si riesce a fare un buon allineamento automatica.
È necessario il tuo intervento e, quindi, il tuo tempo.
E non è una cosa da poco in una commessa in corso.

IN CONCLUSIONE

Tutti gli esempi che ti ho fatto si riferiscono ad un muro piccolo e corto.
Ma verticale.
Puoi applicare i concetti di base a tutti i casi simili dove c’è uno sviluppo verticale prevalente.

Ti metto le foto di due esempi.

Falesie rocciose verticali o sub-verticali.

Immagine che rappresenta un ortomosaico ad alta definizione della parete verticale ricavata dalle foto del Phantom 4 Pro

O versanti più o meno pendenti.

Immagine aerea da drone di un versante inclinato nelle Alpi Apuane

AEROFOTOGRAMMETRIA CON DRONI MULTIROTORI

Tutte le considerazioni operative di questo articolo valgono se fai un rilievo aerofotogrammetrico con un drone multirotore.
Quadricottero, esacottero, ottocottero…
Non è importante il numero dei motori o dei bracci, ma è importante poter variare l’asse ottico della fotocamera.
Devi poter cambiare il “pitch della gimbal” per fare prese diverse da quella nadirale.

Anche se alcuni droni ad ala fissa hanno implementato la funzione di scattare fotografie con camera leggermente inclinata sull’orizzontale (circa 30°), non si riescono a raggiungere valori maggiori, né tantomeno, l’inclinazione 0° per le foto frontali.
In più, un drone ad ala fissa scatta fotografie nel senso di avanzamento, con la camera che guarda avanti a sé.
Non è per niente comodo per rilevare un elemento verticale.

Un multirotore può avanzare di lato, mentre scatti le fotografie con la fotocamera che guarda il muro, l’edificio o la parete.
E ci sono anche multirotori che, sollevando i piedi ed il carrello di appoggio, ti permettono di ruotare la fotocamera di 360°.

Ed infine le situazioni di rilievo di elementi verticali sono poco adatte ai droni ad ala fissa perchè poco agili nelle manovre di cambio quota e rotta di volo…

Devo dire però che le cose stanno cambiando.
Stanno nascendo droni ad ala fissa a decollo verticale, ma credo che per un rilievo “in piedi” il multirotore sia il drone migliore, anche solo per il suo rapporto qualità/prezzo.

 

Spero che questo articolo ti possa essere utile.
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Magari sono comuni a quelli di altri, che possono quindi beneficiare della risposta pubblica.

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Ed infine c’è anche il canale You Tube in cui carico video tutorial sull’uso di specifici software per la fotogrammetria e la gestione dei dati tridimensionali.

 

 

Grazie davvero per il tuo tempo e per la tua attenzione!

A presto!

 

Paolo Corradeghini

3DaerofotogrammetriafotografiaFotogrammetriarilievostructure from motion
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Paolo Corradeghini

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    Video YouTube UCi7FWlZ8-gdWbBqScaODajw_i2x5Y1uFRXA In questo video ti condivido come generare le curve di livello, a partire da una nuvola di punti, nel software open source Cloud Compare.
Si passa attraverso il tool "Rasterize" che genera un modello digitale di elevazione a partire dal dato 3D.

Ti faccio vedere come "riempire" i buchi che potrebbero essere presenti nella tua nuvola di punti del terreno (dove magari c'erano dei fabbricati che non devi rappresentare con le curve) e come ottimizzare questo parte di editing.

E come esportarle, per usarle nel tuo CAD.


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0:00 Intro
1:33 Rasterize Tool
6:37 Un passaggio preliminare
11:04 Nuova rasterizzazione e curve di livello
14:06 Esporta le curve in DXF
15:58 Problemi di interpolazione
18:54 Outro
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Ti faccio vedere come "riempire" i buchi che potrebbero essere presenti nella tua nuvola di punti del terreno (dove magari c'erano dei fabbricati che non devi rappresentare con le curve) e come ottimizzare questo parte di editing.

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    In questo video ti condivido un flusso di lavoro completo utilizzando il nuovo Lidar DJI Zenmuse L3.

Ti racconto la parte di campo, gli strumenti che uso e le cose che faccio.

Ci saranno punti a terra, misurati con un'antenna GNSS, per verificare i risultati e poi dedicherò un po' di tempo alla programmazione dei voli, analizzando i parametri di lavoro del Lidar (frequenza di campionamento, echi di ritorno, ...) oltre che quelli del volo del drone che lo trasporta (quota, velocità sovrapposizione, ...).

Dopo l'acquisizione dei dati ti condivido, al pc, le impostazioni di elaborazione dentro DJI Terra, le successive modifiche dentro DJI Modify e l'analisi dell'accuratezza dei dati.

È importante dirti che le informazioni che ti condivido valgono, per me ed all'interno del sito specifico in cui ho lavorato: un'area di cava/escavazione con parecchie parti boscate, piani di movimentazione terra e fronti sub verticali
In situazioni diverse, le cose possono cambiare, sia in campo che in ufficio.

Se hai esperienze diverse da condividere (sia con L3 che con altri sensori Lidar), i commenti sono a tua disposizione.


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0:00 L'area di lavoro
1:32 Punti di controllo
3:53 Gli strumenti per il volo
6:19 Mission Planning
10:58 Voli e integrazioni
12:49 Sponsor e Offerta
14:41 Elaborazioni in DJI Terra
23:02 Gli Output
27:55 Modifiche in DJI Modify
31:54 Analisi dell'accuratezza
34:40 Outro
    Se ti sei mai chiesto come fa un sensore Lidar, trasportato da un drone in volo sopra un bosco, a darti informazioni del terreno e permetterti di generare un Modello Digitale del Terreno, provo a spiegartelo in questo video.

Usando il nuovo sensore DJI Zenmuse L3, ti condivido le caratteristiche tecniche che permettono la penetrazione della vegetazione:
- divergenza del laser ed echi di ritorno;
- frequenza e intensità del laser;
- dimensione e lunghezza d'onda;
- modalità di scansione.

E poi aggiungo altri aspetti che, nella programmazione di una missione di volo, possono essere rilevanti per penetrare al meglio la vegetazione:
- velocità di crociera;
- angolo di incidenza;
- sovrapposizione laterale;
- quota di volo e terrain follow.

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

Ho iniziato da poco a lavorare con il Lidar DJI Zenmuse L3 pertanto se hai aggiunte o correzioni da fare sono graditissime.
Se poi ti interessa vedere altre applicazioni specifiche fammelo sapere che ne prendo spunto per altri video come questo (che sono comunque in arrivo!).


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1:27 La divergenza del laser
2:08 Gli echi
4:22 Intensità del laser
5:15 Lunghezza d'onda
7:09 Frequenza del laser
10:43 Modalità di scansione
13:15 Sponsor - Personal Drones
14:44 Velocità di crociera
16:06 Angolo di attacco e Sovrapposizione
18:08 Tilt del sensore
18:57 Quota di volo
20:20 Terrain follow
21:34 Outro
    In questo video ti condivido un po' di cose sulle curve di livello in QGIS.

Come si creano a partire da un raster (DTM);
Come si smussano (se sono troppo nervose);
Come mostrare le quote (attraverso le etichette);
Come differenziare la rappresentazione in base alle quote;
Come allineare in modo ordinato le etichette delle curve;
Come trattare un dato per avere "davvero" le curve di livello.

Spero possa esserti utile.


Qui c'è l'articolo del blog pigrecoinfinito di Totò Fiandaca da cui abbiamo preso spunto per una parte del video: https://pigrecoinfinito.com/2020/01/31/qgis-come-allineare-le-etichette-delle-isoipse/


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


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


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0:00 Intro
0:25 Visualizzazione del DEM
1:40 Creare le curve di livello
3:09 Smussare le curve
6:20 Mostrare le etichette
9:12 QGIS in Azione e GTER
11:41 Spunti dalla comunity
12:41 Rappresentare le curve
16:07 Sistemare le etichette
21:55 Curve di livello e terreno
23:50 Outro
    Vuoi crare facce triangolari 3D vettoriali, da una nuvola di punti, per portarle in un CAD?
Te lo condivido in questo video, usando il software CloudCompare.

Lavoro con punti del terreno, li sottocampiono e poi genero la mesh, che posso esportare in formato DXF, mantenendo le informazioni di georeferenziazione.

Ti faccio vedere due strade: la prima genera la mesh dalla nuvola (eventualmente pre-trattata) così com'è, mentre la seconda passa attraverso la rasterizzazione e crea facce triangolari tutte ugali.

L'esportazione è possibile solo in DXF che, pur essendo "il" formato di interscambio di dati vettoriali, è anche piuttosto vecchio e fatica a gestire dati pesanti con molti elementi.
Attenzione quindi a non esagerare con il numero di facce da esportare, anche in relazione al tuo pc.

Le facce 3D sono utili in software "CAD-based" per fare progettazione, computi di scavi e riporti, sezioni, modellazione idraulica, analisi di fenomeni gravitativi...

Assicurati di lavorare su una nuvola di punti i cui elementi siano solo i punti del terreno o comunque di quello che vuoi rappresentare con le facce 3D.

Spero ti sia utile.


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0:00 Intro
1:36 Taglio la nuvola
2:08 Sottocampionamento
2:51 Creo la mesh
5:18 Esporto la mesh
7:30 CloudCompare on Demand
8:18 Rasterizzazione
10:17 Modifico la nuova mesh
13:36 Esportare le facce 3D
15:02 Sezioni dinamiche
16:09 Quale metodo preferire
17:45 Outro
    C'è uno strumento, nel software open source CloudCompare, che ti permette di generare sezioni trasversali, di un alveo fluviale o di una galleria stradale, lungo un profilo.

Le sezioni sono ortogonali al centro dell'alveo o all'asse stradale e vengono estratte, automaticamente, secondo la larghezza ed il passo di cui hai bisogno.

Puoi generare anche una polilinea che passi per i punti della nuvola di ogni sezione che è stata generata.
E così avrai le sezioni, vettoriali, dell'alveo o della galleria (completa) da elaborare in CAD o in un altro software che usi abitualmente.


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0:00 Intro
0:44 Lo strumento da usare
2:09 La nuvola di punti
3:17 Genera il profilo
4:20 Traccia delle sezioni
6:57 Creare sezioni e profili
9:40 Salvare la traccia
10:25 Vediamo i risultati
13:14 Esportarte in DXF 
16:00 Attenzione ai dati
16:38 CloudCompare on Demand
17:33 Il caso di una galleria
21:25 L'output della galleria
22:38 Outro
    Hai un file di testo con una serie di informazioni, oltre che di coordinate, legate ad una serie di punti e lo vuoi portare dentro QGIS?

Ti condivido come si fa, creando un nuovo layer a partire dal file TXT.

E dopo ti dico anche come si fa a rappresentare, visivamente, le informazioni extra (la quota, il nome, la descrizione, ...) nell'are di lavoro di QGIS.


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.

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0:00 Intro
0:46 Il file di testo
1:13 Aggiungo il layer
7:48 Il layer in QGIS
8:13 Aggiungo la quota
10:59 Cambiare il simbolo
12:28 QGIS in Azione e GTER
15:30 Lavorare con più informazioni
18:22 Outro
    In questo video ti mostro come accedere alle ortofoto del territorio italiano.
Ce ne sono moltissime: coprono tutta l’Italia e diversi anni passati.

Il principale fornitore a livello nazionale è AGEA (Agenzia per le Erogazioni in Agricoltura), che ogni anno effettua rilievi aerei sul territorio italiano, suddiviso in tre aree.
A questo si aggiungono le Regioni, che spesso producono ortofoto proprie con campagne di rilievo dedicate e con un dettaglio maggiore.

Tutte queste informazioni si possono visualizzare tramite i Geoportali Regionali e si possono caricare in un GIS attraverso i servizi WMS (Web Map Service).
Quasi mai, però, è possibile scaricare il dato nativo, originale e georeferenziato.

C’è comunque un modo per “ritagliarti” una porzione di ortofoto e salvarla come immagine georeferenziata nel tuo archivio digitale.
Si parte sempre dal WMS: importi l’ortofoto nel tuo GIS, imposti l’area che ti serve e poi esporti un’immagine georeferenziata dalla mappa che stai visualizzando.
Modificando la risoluzione di output, puoi ottenere un risultato molto vicino alla risoluzione originale.

Nel video ti faccio vedere tutto questo usando QGIS.

All’interno trovi anche:
Che cos’è un’ortofoto (proprietà, utilizzi, risoluzione, ecc.)
Come accedere alle ortofoto in Italia tramite i Geoportali Regionali
Come usare i servizi WMS per visualizzarle in GIS ed esportarne una parte sul tuo PC
Come importare un’ortofoto esportata dentro un CAD e georeferenziarla

Le ortofoto sono una risorsa potente e accessibile, utile per tanti professionisti (ma non solo).
In Italia la situazione dei dati geografici è ancora molto frammentata e spero che questo video possa aiutarti ad orientarti e trovare ciò che ti serve.

Ma soprattutto spero che possa stimolare una discussione e la condivisione di informazioni.
Se hai già esperienza, se hai scaricato ortofoto, se le usi nel tuo lavoro, se conosci risorse diverse da quelle che cito o se hai ulteriori suggerimenti, scrivilo nei commenti: contribuirai a creare ancora più valore, per tutti.

Grazie!

P.S.
Fai molta attenzione a quello che è possibile fare con i dati presenti online.
Le ortofoto disponibili sui geoportali sono liberamente visualizzabili e importabili nel tuo GIS.
Ma non è certo possibile usare il metodo che ti ho condiviso per crearti un database di immagini georeferenziate sul tuo PC e, magari, venderle.
Credo che sia ok farne un uso personale ma verfica sempre le possibilità operative in questo senso.


A questo link trovi un video che ti mostra come georeferenziare un'immagine in QGIS usando il Georeferenziatore: https://youtu.be/p1pVECtsDPE 


Se pensi che questo video possa essere interessante anche per qualcuno che conosci, puoi condividerglielo. Ne sarei felice.


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0:00 Intro
1:47 Che cos'è una ortofoto
2:52 Orotofot VS Foto aerea
3:49 Meglio dire Ortomosaico
4:16 Perchè un'ortofoto
5:25 Risoluzione e GSD
7:19 Google Maps e Ortofoto
8:32 Ortofoto in Italia
12:00 Visualizzare ortofoto italiane
13:19 Il caso Veneto per scaricare ortofoto
15:39 Importare ortofoto in GIS
17:03 I WMS regionali
17:49 Ortofoto in GIS tramite WMS
21:33 Scarica un pezzo di ortofoto
24:10 Migliorare la risoluzione in output
26:23 Dislaimer Uso di QGIS e proprietà dei dati
28:02 Georeferenziare un'immagine in QGIS
28:47 Importare ortofoto in CAD
33:29 Outro
    In questo video ti condivido alcuni modi con cui puoi portare i tuoi dati vettoriali dal tuo CAD al GIS.
Nello specifico, QGIS.

Un'opzione è salvare i dati in CAD in DXF, che è un formato di interscambio per i dati vettoriali leggibile da QGIS.

C'è poi il modo di importare un file DWG/DXF attraverso l'importatore "nativo" dentro QGIS.

Ed infine potresti usare il plugin "Another DXF Importer" che ti aiuta a mantenere l'organizzazione dei layer.

Per ciascuno di questi modi operativi ti parlo anche di pregi e difetti per aiutarti, spero, a capire quale sia il metodo migliore per te.


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0:00 Intro
1:29 I dati in CAD
1:54 Usare il DXF
5:42 Importa DWG/DXF
11:16 Il plugin Another DXF Importer
14:54 QGIS in Azione e GTER
16:57 Georeferenziare dati vettoriali
19:53 Outro
    Lo strumento "Sezione" ("Cross Section") di CloudCompare può diventare il tuo migliore alleato quando devi pulire una nuvola di punti da elementi indesiderati (rumore) o da cose che non ti interessa mantenere (alberi, auto parcheggiate, ...).

Attraverso la possibilità di fare sezioni multiple, una attaccata all'altra, lungo una direzione, crei nuove nuvole di punti, affettate, dove, auspicabilmente, sei in grado di vedere meglio (e quindi rimuovere) quello che non ti interessa.

Te ne parlo in questo video ma ti avverto, il processo può essere lungo, in relazione alle caratteristiche della tua nuvola di punti ed a quello che vuoi rimuovere.
Potrebbe volerci tempo e pazienza.

Se ti imbarchi in questo "viaggio" ricordati di gestire i dati di CloudCompare in modo attento, salvando il progetto generale in formato .bin, evitando perdita di dati dopo ore di lavoro!


Questo video fa parte del progetto "Cloud Compare on Demand"
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0:00 Intro
0:42 La nuvola
1:59 Sezionare la nuvola
6:09 Pulire le sezioni
11:39 Il risultato
13:42 Outro
    È oggettivo che, oggi, nel mondo del rilievo si stia parlando moltissimo di rilievo 3D ma soprattutto di mobile mapping.

E i sistemi SLAM stanno prendendo una grande fetta del mercato della Geomatica.

Sono (relativamente) nuovi, sono piuttosto facili da usare, sono veloci nella creazione di nuvole di punti 3D, all'interno dell'ambito in cui li porti, e in alcuni casi sono anche economici.

Se fai attenzione ad alcune cose, una su tutte "avere in mente come lavora lo SLAM per ricostruire nuvole di punti", possono essere tremendamente efficaci.
Negli ambiti "giusti" per loro.
E per i risultati che devi ottenere in output.

In questo video ti condivido l'applicazione del mobile mapping tramite SLAM in un ambito urbano misto, dove ho bisogno di avere una nuvola di punti che abbia al suo interno diversi dettagli situati sul piano stradale.

Spero possa essere interessante.


Questo video è il primo di una serie di contributi che condivederemo insieme a @Emesent 
Se hai dubbi, domande, curiosità su questa tecnologia (sia perchè sei interessato ad implementarla tra i tuoi strumenti o perchè richiedi servizi di questo tipo e vuoi rimanere sul pezzo, avendo consapevolezza della tecnologia) scrivimi nei commenti.
Magari puoi indicarmi degli scenari in cui vorresti vederla all'opera.
Se è nelle mie possibilità lo faccio volentieri e ne creiamo un altro contributo.


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0:00 Intro
0:44 Il contesto
1:16 Hovermap ST
5:18 Perchè uno SLAM
6:26 Drone vs SLAM
7:01 TLS vs SLAM
8:05 Un caso specifico
8:46 Verificare l'attendibilità
9:39 Consigli per il rilievo
10:58 SLAM sulle spalle
11:15 Considerazioni finali
12:15 Outro
    In questo video ti mostro come creare un nuovo attributo che riporti, come valore, il nome del layer.
Detta così sembra facile.
Ed in effetti lo è, se hai uno o pochi layer.
Ma se di layer ne hai tanti, decine o centinaia, le cose potrebbero complicarsi un po' ed allora QGIS ti permette di farlo in modo efficace usando il "calcolatore di campi" ("field calculator") in modalità "batch".


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0:00 Intro
0:40 I dati
1:27 Il caso di un layer
2:37 Se hai più layer
7:24 Batch process
10:33 I risultati
10:51 Unire i layer
12:36 QGIS in Azione e Gter
15:30 Outro
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