FOTOGRAMMETRIA – RAW E JPG A CONFRONTO

3 Marzo 2019
confronto tra immagine jpg registrata allo scatto ed immagine elaborata a partire dal file raw grezzo

In questo articolo ti faccio vedere le differenze che ci sono nel fare un’elaborazione fotogrammetrica usando immagini in formato RAW, file JPG registrati direttamente dalla scheda di memoria in campo, senza nessuna elaborazione, e fotografie in formato JPG ma elaborate a partire dagli stessi file RAW grezzi.

Ci sono delle differenze.
Non stravolgono il risultato di un rilievo fotogrammetrico e non ne compromettono i dati, ma ci sono.
Quale sia la scelta migliore lo lascio decidere a te, ma condivido un’analisi di campo e le scelte operative che faccio in un rilievo.
Spero che sia utile!
(Fammelo sapere se lo è stato…)

IO SCATTO IN RAW

Io sono un fan accanito del file RAW.
Te lo scrivo subito, ora, a scanso di equivoci.
Lo sono sempre stato, sin da quando fotografo in digitale.
Li ho usati subito, con le prime reflex digitali (Nikon D70, D100, …), e ne ho apprezzato i vantaggi.
Recuperi le ombre, abbassi le alte luci, migliori il contrasto, aggiusti i toni…
E fai tutto senza perdere informazioni o “rovinare” il file.

Anche se un file RAW occupa parecchio spazio nella scheda di memoria della fotocamera e nell’hard disk in cui lo archivi, io gli sono fedele.
I miracoli non succedono.
Una foto “bruciata” rimane così.
E lo stesso vale per il mosso o lo sfocato.
Ma io sto sempre dalla parte del RAW.

Ecco, te l’ho detto…
Ma ti dico anche che non uso i file RAW direttamente nel processo fotogrammetrico.
Parto da questi e creo dei JPG ottimizzati per l’elaborazione software.

IL RAW IN FOTOGRAMMETRICA

La passione per il RAW me la porto dietro anche in fotogrammetria ed in aerofotogrammetria.
In un rilievo fotogrammetrico scatto sempre immagini RAW.
Gli strumenti che uso me lo permettono: Nikon D800, DJI Phantom 4 Pro.
C’è un solo caso in cui non lo faccio ed è quando uso il DJI Spark, che scatta solo immagini in formato JPG.
Peccato!
In questo il Parrot Anafi, vince…

Ah, scatto in RAW indipendentemente che si tratti di un progetto da 50 foto o da 5.000.
Non è uno scherzo, è successo davvero!
🙂

Ok, mi sa che mi sono fatto prendere un po’ troppo la mano con ‘sta storia dei file RAW.
Però ci sono dei motivi per scattare fotografie in formato RAW, piuttosto che JPG.
Ed hanno senso e significato.

Un po’ di tempo fa avevo pubblicato un articolo dove scrivevo di come ritoccare i file RAW ed ottimizzarli per le elaborazione fotogrammetriche, lo trovi qui.
Se ti va di leggerlo ci trovi un po’ di informazioni.
Parla di RAW, di differenze con il JPG, dei vantaggi per la fotogrammetria, e di fotoritocco con tutti i passi concreti che faccio in “camera chiara“.

Ci trovi davvero un po’ di informazioni e per questo motivo non te le riporto, qui.
Preferisco andare dritto all’argomento di questo post.

UN CASO PRATICO: MULTI-ELABORAZIONI FOTOGRAMMETRICHE

Se hai già letto altri articoli di questo blog saprai che mi piace fare prove e test.
Aiutano a migliorare nel proprio lavoro prendendo consapevolezza degli strumenti che si usano.
Non potevo non farne uno anche per questo argomento.
E qui condivido con piacere con te i passi e i risultati.

FOTOGRAFIE NADIRALI IN UN RILIEVO AEROFOTOGRAMMETRICO

Ho preso alcune foto fatte durante un volo aerofotogrammetrico su una discarica.
Ho un po’ di dati da parte perchè è un’area in cui faccio dei rilievi periodici per l’avanzamento dei lavori in corso ed i calcoli volumetrici di scavi e riporti.

Immagine area scattata da drone di area di discarica

Ho preso 13 foto scattate dal drone DJI Phantom 4 Pro durante una delle missioni di volo automatico.
Sono foto nadirali di un pezzetto di una strisciata tra le tante fatte per coprire tutta l’area.

Ho scelto pochissime foto per poter fare in fretta con tutte le elaborazioni fotogrammetriche.
Più foto implica più tempo.
E la progressione non è lineare!

Qui sotto ti metto due screenshot della posizione delle camere rispetto ai punti di legame della nuvola sparsa (prima foto) e della nuvola densa (seconda foto).

Posizione delle prese fotogrammetriche nadirali in relazione alla nuvola di punti sparsa

Posizione delle prese fotogrammetriche nadirali in relazione alla nuvola di punti densa

Sono foto prese durante una missione di volo automatica con variazione di altezza del drone, in relazione alle quote del terreno (per mantenere il GSD costante).

Il Phantom 4 Pro ti permette di registrare i file delle immagini sulla scheda di memoria in tre modi diversi:

  • registri solo file RAW (in realtà sono in formato DNG);
  • registri solo file JPG;
  • registri, per ogni foto, un file RAW ed un file JPG.

Ecco, ho scelto quest’ultima possibilità.

Rientrato in studio avevo quindi un set di immagini grezze, i file RAW/DNG, ed un set di altrettante immagini in formato JPG.
Questi JPG hanno subito delle regolazioni (piuttosto blande, ma potrebbero essere più spinte), dal cervello del drone, immediatamente dopo lo scatto e prima della registrazione sulla scheda di memoria.

3 ELABORAZIONI A CONFRONTO

Per vedere le differenze tra l’uso di un tipo di file e gli altri ho fatto 3 elaborazioni diverse ma identiche:

  • la prima (1) ha usato i file grezzi in formato RAW/DNG;
  • la seconda (2) ha preso le immagini in JPG così come sono state registrate al momento dello scatto;
  • la terza (3) ha usato immagini JPG che sono derivate dall’editing e dal trattamento dei file RAW (con il software Adobe Lightroom ed ho seguito i passi dell’articolo che ti ho linkato qui sopra).

Ho elaborato le foto con il software Agisoft Metashape Pro.
Tra quelli che uso, mi permette di caricare direttamente nel progetto fotogrammetrico anche i file RAW.
L’altro software di fotogrammetria a cui mi affido spesso, LiMapper, non me lo lascia fare (per ora…).

I processi di calcolo sono stati questi:

  • Allineamento delle immagini;
  • Generazione della nuvola densa;
  • Creazione della mesh triangolare;
  • Elaborazione del DEM;
  • Produzione dell’Ortofoto.

Ho usato le stesse impostazioni per ogni elaborazione con foto diverse.

Non ho usato GCP e CP.
Spero che tu possa chiudere un occhio su questa mancanza formale.
Mi sento però giustificato perchè non sto facendo un rilievo, ma solo un confronto tra i risultati prodotti.
La numerosità dei punti e delle facce della mesh, così come la qualità del DEM e dell’orotofoto, sono indipendenti dall’orientamento del modello.
Quindi, niente punti di appoggio (nel rilievo generale della discarica c’erano, eccome!).

Ed ora guardiamo i risultati.
Fai caso ai prodotti in output ma anche al tempo di calcolo.
Non è una grandezza trascurabile per progetti grandi.

PRIMA UN CONFRONTO TRA IMMAGINI

Prima però credo che valga la pena farti vedere una fotografia del dataseta, nei tre formati diversi.
Le immagini qui sotto sono a bassa risoluzione e fatte per essere caricate sulle pagine del blog (senza richiederti troppo tempo nel caricamento).
Sarebbero da valutare guardando i file originali.
Se ti interessa te li mando.

Però potresti farti un’idea preliminare.

Immagine aerea da drone in formato raw

Questo è il file RAW.
In realtà è la preview del file grezzo.
Per vederlo “davvero” dovresti usare un software di editing.
Ha una dimensione di 38 Mb.
Contando tutte 13 le foto si arriva a 498 Mb.

Immagine aerea da drone in formato jpg così come acquisita durante lo scatto

Questo è il JPG registrato in volo durante lo scatto della foto.
Il file è da 8 Mb e tutte le foto “cubano” 107 Mb.

Immagine aerea da drone in formatojpg elaborata a partire dal file RAW

E questo è il JPG elaborato a partire dal file RAW.
Pesa 18 Mb, il totale delle immagini arriva a 234 Mb.

Mi sa che non si apprezzano molto le differenze.
Ci sono.
Te le racconto brevemente.

Il file grezzo, RAW, è “non trattato”.
Nessuno gli ha applicato alcun filtro di regolazione.
Per questo motivo sembra “slavato”, è poco nitido e poco contrastato, ha luci basse ed ombre chiare ed anche la saturazione è piuttosto scarsa.

Il file JPG preso in volo ha più contrasto, saturazione e nitidezza.

Il file JPG elaborato in post produzione prende il contrasto ed i dettagli dal file JPG scattato ma recupera informazioni nelle ombre e nelle alte luci.

Ti metto qui sotto un confronto tra due ingrandimenti al 100% della solita porzione di area presa dai due file JPG.

Prima c’è l’immagine registrata durante lo scatto e poi c’è quella elaborata.

Ingrandimento di file jpg da foto aerea registrata duranto lo scatto

Ingrandimento di file jpg da foto aerea elaborata a partire dal file RAW

Fai caso a come, nel file elaborato, le ombre siano più chiare (in fotografia si dice più “aperte“) e le zone di alte luci più basse.
Il dettaglio invece è lo stesso, anzi l’immagine elaborata ne ha un po’ di più.

PUNTI DI LEGAME E NUVOLA SPARSA

Ora passo ai numeri ed ai tempi.
Prima la nuvola sparsa formata di punti di legame, i matching points.

nuvola di punti sparsa - punti di legame

  • La nuvola sparsa fatta direttamente con i file RAW conta 11.376 punti ed è stata elaborata in 38 secondi.
  • I punti di legame dai file JPG registrati nello scatto sono 12.809 e sono “usciti fuori” in 28 secondi.
  • I file JPG elaborati hanno dato 12.574 matching points in 28 secondi.

Le immagini RAW hanno trovato meno punti di legame mentre i file JPG presi in aria hanno vinto la sfida.
Distaccano gli altri JPG di 235 punti (2%) e i RAW di 1.433 (12%).

Questo risultato non è sorprendente se pensi che i punti di legame sono ricercati, tra le altre cose, anche sulla base di informazioni di contrasto.
Con ombre più scure e luci più chiare i file JPG scattati in campo danno più possibilità di trovare aree di contrasto da “agganciare”.

I JPG elaborati beneficiano di un dettaglio maggiore e, tutto sommato, tengono il passo.

I file RAW, invece, sono poco dettagliati e poco contrastati e quindi arrancano.
Ed inoltre il software ci ha messo 10 secondi in più rispetto alle altre elaborazioni.
10 secondi su 30 rappresentano il 30%.
Non è poco…

NUVOLA DENSA

Nell’elaborazione della nuvola densa i file RAW si prendono una rivincita.

nuvola di punti densa - densecloud

I dati delle nuvole sono questi:

  • Densecloud da file RAW: 15.582.178 punti in 6’16”;
  • Densecloud da JPG scattati in campo: 14.238.239 punti in 3’39”;
  • Densecloud da JPG elaborati a partire dai file RAW: 14.429.184 in 3’54”;

Sembrano i risultati di una gara di decathlon!

Tutte e tre le nuvole funzionano.
Sono rappresentative e non hanno buchi o incertezze.
E questo è un bene!

Il software di fotogrammetria può davvero esplorare tutti i dettagli dei file grezzi per ricostruire una nuvola più ricca.
I punti di differenza della prima delle tre nuvole rispetto alle altre sono più di un milione.
Quest’area è un decimo dell’area totale che ho rilevato e, sul totale del rilievo, il gap dei punti diventa ben più sensibile.

Il tempo di calcolo è però più alto rispetto alle altre due elaborazioni.
È quasi il 50% in più.

Se consideri che può essere normale dover aspettare anche decine di ore per avere in output una nuvola densa, elaborando centinaia di immagini, ti rendi conto di che cosa possa significare per il tempo di processing utilizzare i file RAW.

La nuvola densa generata dai JPG elaborati è un po’ più numerosa rispetto all’altra.
Ci sono più informazioni nelle ombre e nelle zone chiare e gli algoritmi di imaging e machine learning le usano per creare più punti 3D.

MESH TRIANGOLARE 3D

È il turno della mesh triangolare.

mesh triangolare tridimensionale

  • Le immagini RAW hanno costruito una mesh da 3.116.427 facce in 13’29”;
  • I JPG da scatto non elaborate hanno associata una mesh da 2.847.625 facce in 12’11”;
  • Ed i JPG elaborati danno una mesh da 2.885.818 in 13’19”.

Beh, qui non c’è molto da dire.
Considerando che la mesh nasce perchè i punti della nuvola densa diventa i vertici di tanti triangoli, è evidente come più la nuvola densa è numerosa e maggiore è la conta dei triangoli e, quindi, delle facce della mesh.

Quello che è più interessante è che non c’è più una grande differenza nel tempo di processing, soprattutto per generare il dato a partire dai file RAW.

Anche questo non deve sorprendere.
In questa fase le immagini non entrano più a gamba tesa nel processamento dei dati.
Ho scelto di non colorare i vertici della mesh e il software non attinge più informazioni dalle foto, ma solo dalla nuvola densa.

I tempi di calcolo della maglia solida, nei tre casi, non sono poi così diversi.

MODELLO DIGITALE DI ELEVAZIONE (D.E.M.)

Ho usato la nuvola densa per generare il DEM, il Modello Digitale di Elevazione.
Qui si tratta di un DSM (Modello Digitale delle Superfici), più che di un DTM (Modello Digitale del Terreno).
Ho scritto un articolo sulle differenze tra questi modelli che puoi leggere qui.

DEM - Modello Digitale di Elevazione

Nel caso del DEM non ci sono davvero differenze.

  • DEM da foto RAW – Risoluzione 4.7 cm/pixel – Densità dei punti: 452 punti/mq – 23 secondi;
  • DEM da foto JPG scattate e non elaborate – Risoluzione 4.69 cm/pixel – Densità dei punti: 454 punti/mq – 25 secondi;
  • DEM da foto JPG elaborate dai file RAW – Risoluzione 4.7 cm/pixel – Densità dei punti: 452 punti/mq – 23 secondi.

È davvero lo stesso dato.

ORTOFOTO

Ed infine c’è l’ortofoto (nadirale).
Con una risoluzione a terra, GSD, uguale per tutti e di 2.35 cm/pixel, la differenza oggettiva tra le ortofoto sta nelle dimensioni delle immagini, larghezza per altezza espresse in pixel.

Ma c’è anche qualche differenza qualitativa che puoi vedere qui sotto.

ortofoto nadirdale generata dall'elaborazione dei file RAW

L’ortofoto generata dai file RAW misura 11.379×12.569 pixel ed è stata costruita in 4’24”.
Così come le immagini native ha poco corpo (saturazione e contrasto) in termini di aspetto generale.

ortofoto nadirdale generata dall'elaborazione dei file JPG registrati al momento dello scatto

L’ortofoto generata dai file JPG presi dallo scatto e non elaborati misura 9.573 x 10.801 pixel ed ha richiesto 2’02”.
Ha parecchio contrasto ed è un po’ più gradevole alla vista.

ortofoto nadirdale generata dall'elaborazione dei file JPG processati a partire dai file RAW

E poi c’è l’ultima ortofoto, quella fatta con i JPG elaborati dai file RAW.
Misura 9.643 x 10.827 pixel ed ha richiesto 2’10”.
Ha meno saturazione rispetto all’altra ortofoto fatta con file JPG ma è molto dettagliata e incisa.

E QUINDI?

Ed ora che hai letto tutte questo cose, che cosa succede?

Beh forse puoi farti un’idea di quello che ritieni sia meglio per te e per i tuoi lavori.

Ti ho già detto quello che faccio: scatto in formato RAW, elaboro le foto per fare dei JPG ottimizzati e uso quelli nel software di fotogrametria (e mi sbarazzo dei file RAW dopo averli archiviati su Amazon Prime Photos, non li userò mai più ma “mai dire mai”).
Ora ti dico anche quello che penso, in modo sintetico e per punti.

  • Anche se sono un paladino dello scatto in RAW non mi sento davvero di consigliarti di usarli direttamente nel software SfM per l’elaborazione.
    Anche se danno in output le nuvole di punti (dense) più numerose sono file pesanti, richiedono più spazio di archiviazione e tempi di processamento più lunghi.

    Ne vale la pena?
    Credo di no.
    Ma sono pronto ad essere smentito!
  • Tolto di mezzo il confronto con l’elaborazione delle immagini RAW, l’analisi comparativa dei due modelli fatti con i JPG fa pendere l’ago della bilancia un po’ di più verso quelli elaborati e ricavati dai dati grezzi.
    Ad essere onesti e molto franchi però le differenze non sono così marcate e evidenti.
    Di certo non penalizzano la modellazione.
    In questo sensso potresti anche andare direttamente con i JPG scattati dal drone senza preoccuparti di trattare centinaia di foto (anche se lo fai con software che automatizzano il processo).
    Risparmi tempo e spazio.
    E il modello che viene fuori funziona bene.
  • Questo caso specifico che ti ho descritto non è molto complicato per la luce e l’illuminazione.
    L’area rilevata ha poca vegetazione alta che proietta ombre e la luce durante il volo era in parte velata e quindi diffusa.
    In situazioni di maggiore contrasto, dove le differenze tra luci e ombre con il sole che spara a manetta sono spinte, elaborare i RAW ti permette davvero di recuperare un sacco di informazioni in più.
    E migliora il processo fotogrammetrico a partire già dai punti di legame della nuvola sparsa.
    Tienilo a mente e non scartare a priori questa opzione.
    Per me è quella di default in ogni lavoro!
  • Se l’area è grande, sai che dovrai fare tante foto (500-600) ed hai una sola scheda di memoria scatta subito in JPG.
    Non puoi fare diversamente senza rischiare di esaurire lo spazio a disposizione.
    Dovresti comunque portare a casa il risultato.
  • Se sei in una giornata nuvolosa di luce piatta e molto diffusa in un’area semplice con pochi elementi verticali a terra, sentiti libero di fotografare direttamente in JPG.
    Non dovrebbero esserci grandi differenze nel risultato finale.
  • Puoi provare a cambiare le impostazioni di elaborazione automatica dei file JPG scattati dalla fotocamera per trovare una soluzione con un po’ meno contrasto rispetto a quella di default.
    Io ho un profilo piuttosto “flat“, appiattito.
    Può aiutare.
    Sappi però che un JPG ha dei margini di elaborazioni piccoli, molto più piccoli rispetto al file RAW.
    E poi elaborare un JPG gli comporta un po’ di degrado del file.
    Se il sensore che lo ha registrato è piccolo (1″)si rovina ancora più facilmente rispetto ad un file che nasce in un sensore grande (FX 35mm).
  • Il JPG non perdona errori di esposizione nello scatto.
    Se per qualche motivo ti dimentichi un’impostazione della fotocamera che ti modifica l’esposizione di tutte le immagini del dataset di “uno stop” i file RAW ti permettono di recuperare le informazioni, i JPG no.
    E l’elaborazione fotogrammetrica ne risente.

Detto tutto ciò io continuerò a scattare in RAW!
🙂

Tu che fai?
Mi farebbe piacere sapere il tuo modo di approcciare un lavoro fotogrammetrico.
Scrivilo per tutti nei commenti qui sotto.

E se poi hai dubbi, domande o osservazioni puoi anche mandarmi un messaggio o una nota audio su Telegram.
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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

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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.


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.
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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
    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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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
    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.


SPONSOR E OFFERTA
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10:58 Voli e integrazioni
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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.
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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.
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È grazie a chi supporta il progetto se posso fare questi video per tutti.


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.


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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!


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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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