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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.
Mi trovi con il nome utente: paolocorradeghini.
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Usa il box che trovi a destra e nella home page e che dice: “Iscriviti alla Newsletter“.

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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    YouTube Video UCi7FWlZ8-gdWbBqScaODajw_CmBQ8Bc7PX0 In questo video condivido come puoi esportare e importare "cose" da e in Google Earth Pro.
C'è la possibilità di esportare una mappa, inserendo testo, titolo e legenda, tutto in formato immagine.
O puoi fare la stessa cosa "stampando" un PDF.
E poi si può importare un sacco di file di formati diversi, inclusi i dati georeferenziati.


Qui ci sono gli altri video legati a Google Earth Pro:
Parte 1 - Il software: https://youtu.be/Zm947ElLV8E
Parte 2 - Impostazioni e coordinate:  https://youtu.be/QdAgCxpr9MU
Parte 3 - Misure https://youtu.be/ligAaNM2CdA
Parte 4 - KML (e KMZ): https://youtu.be/H_4OqBe3MK4
Parte 5 - Cronologia e Google Street View: https://youtu.be/E9_a9Neu-Zk
Parte 6 - Import/Export: https://youtu.be/CmBQ8Bc7PX0


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.

Il modo più veloce per contattarmi è tramite Telegram @paolocorradeghini
Oppure trovi gli altri miei contatti li trovi sul blog di 3DMetrica: https://3dmetrica.it/

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9:54 Importare file
12:20 Outro
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O puoi fare la stessa cosa "stampando" un PDF.
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    In questo video ti faccio vedere come si creano le curve di livello in QGIS.<br />Serve un rastrer, un modello digitale di elevazione.<br />E poi è piuttosto semplice.<br />Ti condivido il processo con un'attenzione alla possibilità di creare elementi con informazione di elevazione.<br /><br /><br />Se pensi che questo video possa essere utile anche a qualcuno che conosci puoi condividerglielo.<br />Ne sarei felice.<br /><br />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.<br /><br />Il modo più veloce per contattarmi è tramite Telegram @paolocorradeghini<br />Oppure trovi gli altri miei contatti li trovi sul blog di 3DMetrica: https://3dmetrica.it/<br /><br />Se vuoi, puoi decidere di sostenermi diventando un finanziatore di 3DMetrica tramite la pagina di Patreon: https://www.patreon.com/3dmetrica<br />È grazie a chi supporta il progetto se posso fare questi video per tutti.<br /><br /><br />0:00 Intro<br />0:38 Un DEM in QGIS<br />2:38 Estrai le curve di livello<br />6:24 Le curve di livello generate<br />8:13 Sottocampionare un raster per curve più morbide<br />11:26 Offset alle curve<br />12:08 Esporto le curve di livello<br />14:20 Outro
    Dentro Lidar360 c'è la possibilità di creare un modello tridimensionale a partire da un modello digitale di elevazione.
La differenza con un modello 3D a triangoli (il "LiTin") sta nella sua genesi ma soprattutto nella sua possibilità di editing e sistemazione generale.
Te lo condivido in questo video.


Qui ci sono i video di questo percorso in Lidar360:
01 - I controlli sulla nuvola di punti: https://youtu.be/jo2HEHeA3tM
02 - Pulisco la nuvola da "outliers" e rumore: https://youtu.be/HltISGTxM90
03 - Da quota ellissoidica a quota ortometrica: https://youtu.be/HsUYNBFLqdw
04 - Ritaglia la nuvola di punti: https://youtu.be/Ycno8uW8ea4
05 - Classifica automaticamente i punti del terreno: https://youtu.be/D6HUYywrpno
06 - Affino la classificazione automatica: https://youtu.be/Prpgx7-2pOY
07 - Controllare il terreno con il modello TIN: https://youtu.be/Adx-jTTVS6w
08 - Infittire i punti del terreno ed estrarli dalla nuvola generale: https://youtu.be/SR207WpzIvU
09 - Modello 3D a facce triangolari TIN: https://youtu.be/ztH_RI9iVhU
10 - Curve di livello: https://youtu.be/TzYQQ52bXgI
11 - Classificare gli edifici ed aggiustare la classificazione con il "Profile Tool": https://youtu.be/X5QJJYyjjTk
12 - Classificare elementi specifici (macchine e linee elettriche) in una nuvola di punti: https://youtu.be/Gyy8UZdkLFI
13 - Classificare per attributi: https://youtu.be/BcKt4moEJWE
14 - Importa un ortomosaico e gestisci le viste: https://youtu.be/2I2vbkweiP8
15 - Vector Editor: https://youtu.be/qibsQNP3ZQ4
16 - Crea un DTM riempiendo i buchi del terreno: https://youtu.be/-DA9esFvdLo
17 - Lavorare con il modello "LiModel": https://youtu.be/S21h7F0K_b0


Questa serie è fatta in collaborazione con   @lidaritalia  (https://www.lidar-italia.it/) con cui portiamo avanti un bel po' di attività di studio, analisi e test sui sistemi Lidar (da drone e da terra) e sui software di  @GreenValleyINTL   (https://greenvalleyintl.com/).
È grazie a loro se posso condividere questi contenuti!


Se pensi che questo video possa essere utile o interessante anche a qualcuno che conosci puoi condividerglielo.
Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa fammelo sapere che io ne prendo spunto per un altro video di questa serie.
Scrivilo nei commenti.
Oppure mandami un messaggio su Telegram @paolocorradeghini


0:00 Intro
1:12 Lidar360
2:28 Che cos'è un modello TIN
2:58 Convert TIF to LiModel
4:40 Il LiModel
6:03 L'editor del LiModel
13:04 Salvare le modifiche
14:45 Outro


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    In questo video voglio condividere con te come utilizzare il plugin "Ellipse marking" del software Cloud Compare per portarci dentro un ortomosaico (dopo averlo trasformato in nuvola di punti, piatta).


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

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0:00 Intro
1:18 Una piccola nuvola in Cloud Compare
2:25 Prendo una misura di riferimento preliminare
3:49 Il plugin Ellipse Marking
6:09 L'ortofoto trasformata in nuvola di punti
6:56 Trasporto l'ortomosaico sotto la nuvola 3D
13:10 Outro
    Dentro il software di fotogrammetria Agisoft Metashape si possono classificare i punti di una nuvola di punti 3D.
In questo video ti faccio vedere che cosa viene fuori usando gli algoritmi automatici di classificazione del terreno.


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0:00 Intro
0:53 Entro in Metashape
3:16 Gli strumenti per gestire le classi di una nuvola
4:11 Classificare i punti del terreno
11:31 Guardo i risultati
12:10 Filtrare le classi
13:30 Reset classification
14:05 Outro
    In questo ti condivido alcuni step per passare da un modello 3D (in Cloud Compare) ad una rappresentazione 2D.
Faccio riferimento all'ambiente CAD, pechè è quello in cui sono più confidente, ma si potrebbero seguire altre strade ed altri strumenti.
Spero comunque di riuscire a darti informazioni utili.


Questo video, e tutti gli altri di questa serie, esiste grazie al Gruppo Naturalistico Montelliano - http://www.gnmspeleo.it/

Ecco i video della serie:
EP01 - Scarica ed installa Cloud Compare: https://youtu.be/UiGda9FTct4
EP02 - L'area di lavoro di Cloud Compare: https://youtu.be/_Tdzv0ZaKsg
EP03 - Importa una nuvola (LAS) e applica una traslazione globale: https://youtu.be/CbTiTv3Qafw
EP04 - Elimina parti che non ti interessano (strumento di Segmentazione): https://youtu.be/aLAmh4tJUpY
EP05 - Salvare un progetto in Cloud Compare in formato BIN: https://youtu.be/02iuRsgPKaw
EP06 - Sezioni dinamiche: https://youtu.be/udvvyoHB9cM
EP07 - Trova i limiti planimetrici di una nuvola: https://youtu.be/Xo-DvdjRMQo
EP08 - "Scoperchia" una nuvola di punti, separando pavimento e soffitto: https://youtu.be/eunYw58c4Bk
EP09 - Misurare una nuvola di punti: https://youtu.be/XH9nLfm78J4
EP10 - Colorare una nuvola con le informazioni della quota: https://youtu.be/A8p0ZmsCvi8
EP11 - Creare una polilinea: https://youtu.be/faYyQvHLqrI
EP12 - Sezioni trasversali: https://youtu.be/ciincbrKWxA
EP13 - Profilo longitudinale di una miniera: https://youtu.be/Ur_Var3SDXE
EP14 - Sviluppo longitudinale di una miniera: https://youtu.be/nMQ5RZN-nHQ
EP15 - Costruire un DEM: https://youtu.be/zn_faKHsE58
EP16 - Curve di livello: https://youtu.be/5RH-Ag-kSgA
EP17 - Allineare due nuvole di punti: https://youtu.be/PQS7reeSIaU
EP18 - Aumentare la densità dei punti della nuvola: https://youtu.be/aOKU_Bcokbk
EP19 - Crea un'animazione della nuvola: https://youtu.be/oDB1AUlw68s
EP20 - Pulire la "doppia pelle": https://youtu.be/SEu4tYLi82o
EP21 - Dal 3D al 2D: https://youtu.be/R2bImzWw0Cs


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Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa fammelo sapere che io ne prendo spunto per un altro video di questa serie.
Scrivilo nei commenti.
Oppure mandami un messaggio su Telegram @paolocorradeghini


0:00 Intro
2:43 Un esempio di mappa di grotta
4:03 Cloud Compare
7:43 DEM e curve di livello
10:25 Creare l'ingombro dell'area
13:23 Esportazione in DXF
14:50 Apro i DXF in CAD
17:58 Creare una "pseudo-ortofoto"
28:45 Aggiungo punti quotati
35:48 Creo un profilo longitudinale
46:00 Le sezioni trasversali
52:20 Outro


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    Dentro Google Earth Pro c'è la possibilità di vedere immagini aeree del passato, attraverso lo strumento della cronologia.
Te lo condivido in questo video, dove ri parlo anche del "famoso" Google Street View.


Qui ci sono gli altri video legati a Google Earth Pro:
Parte 1 - Il software: https://youtu.be/Zm947ElLV8E
Parte 2 - Impostazioni e coordinate:  https://youtu.be/QdAgCxpr9MU
Parte 3 - Misure https://youtu.be/ligAaNM2CdA
Parte 4 - KML (e KMZ): https://youtu.be/H_4OqBe3MK4
Parte 5 - Cronologia e Google Street View: https://youtu.be/E9_a9Neu-Zk
Parte 6 - Import/Export: https://youtu.be/CmBQ8Bc7PX0


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Ne sarei felice.

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0:00 Intro
1:57 La cronologia
7:51 Google Street View
13:37 Outro
    Puoi modificare il file del database associato ad uno shapefile attraverso l'editing diretto del file .dbf attraverso un  foglio di calcolo.
Te lo condivido in questo video.


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Ne sarei felice.

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0:00 Intro
1:21 Importo dei punti in QGIS
3:01 Aggiungere campi ad uno shapefile
4:30 Apro il database con OpenOffice
5:20 Aggiungo informazioni
8:12 Aggiorno lo shapefile in QGIS
9:27 Outro
    Capita spesso che in una nuvola di punti, anche se Lidar ed anche se classificata, ci siano dei buchi nei punti del terreno.<br />Puoi creare un DTM interpolando le informazioni dove mancanti oppure puoi ricreare informazioni vettoriali e tridimensionali (punti) prima di elaborare il modello digitale di elevazione.<br /><br />In questo video ti faccio vedere il tool "Simulate Ground Points" (simula i punti del terreno) del software Lidar360 che crea punti che non modificano la nuvola originale ma che possono essere usati per creare un DTM continuo e senza buchi.<br /><br /><br />Qui ci sono i video di questo percorso in Lidar360:<br />01 - I controlli sulla nuvola di punti: https://youtu.be/jo2HEHeA3tM<br />02 - Pulisco la nuvola da "outliers" e rumore: https://youtu.be/HltISGTxM90<br />03 - Da quota ellissoidica a quota ortometrica: https://youtu.be/HsUYNBFLqdw<br />04 - Ritaglia la nuvola di punti: https://youtu.be/Ycno8uW8ea4<br />05 - Classifica automaticamente i punti del terreno: https://youtu.be/D6HUYywrpno<br />06 - Affino la classificazione automatica: https://youtu.be/Prpgx7-2pOY<br />07 - Controllare il terreno con il modello TIN: https://youtu.be/Adx-jTTVS6w<br />08 - Infittire i punti del terreno ed estrarli dalla nuvola generale: https://youtu.be/SR207WpzIvU<br />09 - Modello 3D a facce triangolari TIN: https://youtu.be/ztH_RI9iVhU<br />10 - Curve di livello: https://youtu.be/TzYQQ52bXgI<br />11 - Classificare gli edifici ed aggiustare la classificazione con il "Profile Tool": https://youtu.be/X5QJJYyjjTk<br />12 - Classificare elementi specifici (macchine e linee elettriche) in una nuvola di punti: https://youtu.be/Gyy8UZdkLFI<br />13 - Classificare per attributi: https://youtu.be/BcKt4moEJWE<br />14 - Importa un ortomosaico e gestisci le viste: https://youtu.be/2I2vbkweiP8<br />15 - Vector Editor: https://youtu.be/qibsQNP3ZQ4<br />16 - Crea un DTM riempiendo i buchi del terreno: https://youtu.be/-DA9esFvdLo<br /><br /><br />Questa serie è fatta in collaborazione con   @lidaritalia  (https://www.lidar-italia.it/) con cui portiamo avanti un bel po' di attività di studio, analisi e test sui sistemi Lidar (da drone e da terra) e sui software di  @GreenValleyINTL   (https://greenvalleyintl.com/).<br />È grazie a loro se posso condividere questi contenuti!<br /><br /><br />Se pensi che questo video possa essere utile o interessante anche a qualcuno che conosci puoi condividerglielo.<br />Se hai dubbi, domande, richieste specifiche su procedure, comandi o modi di fare qualcosa fammelo sapere che io ne prendo spunto per un altro video di questa serie.<br />Scrivilo nei commenti.<br />Oppure mandami un messaggio su Telegram @paolocorradeghini<br /><br /><br />0:00 Intro<br />1:25 La nuvola di punti in Lidar360<br />2:05 Generare un DTM<br />3:43 I buchi del DTM<br />4:40 Simulate ground points<br />11:10 Rigenero il DTM usando il nuovo file<br />12:00 Guardo i risultati<br />13:56 Outro<br /><br /><br />Trovi altri informazioni su di me qui: https://3dmetrica.it/<br /><br />Se vuoi, puoi decidere di sostenermi diventando un finanziatore di 3DMetrica tramite la pagina di Patreon: https://www.patreon.com/3dmetrica
    C'è un plugin in Cloud Compare che si chiama "Virtual Broom" - scopa virtuale - è ti permette di pulire il rumore (ma non solo quello) di una nuvola di punti come se fosse una scopa che pulisce una superficie.


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0:00 Intro
0:57 Una nuvola di punti con un po' di rumore
2:03 Il plugin "Virtual Broom"
9:45 I risultati della pulizia
10:53 Uso il plugin per togliere la vegetazione
13:03 La scelta dei punti di rumore
13:52 Outro
    La ricostruzione fotogrammetrica di alberi privi di foglie (tipico della stagione invernale) può essere un problema per un software structure from motion.
In questo video ti condivido l'esperienza in Agisoft Metashape.
E provo a vedere come poter gestire dati di questo tipo

I contenuti di questo valgono per Metashape e, forse, per altri software commerciali di fotogrammetria.
Probabilmente algoritmi più avanzati e codici customizzati riescono ad ottenere risultati migliori di questi...


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0:00 Intro
1:24 Metashape
3:26 Nuvole di punti di un caso pratico
5:30 Le mappe di profondità
9:28 Un altro modello problematico
10:03 Nuvola densa in qualità più scarsa
11:43 Scattare a quota maggiore
11:58 Creare la nuvola di punti dalla mesh
13:44 Outro
    Non sempre una nuvola di punti derivante da scansioni multiple in una grotta è ok ovunque.
A volte possono esserci problemi di sovrapposizione che creano un effetto di "doppia pelle".
In questo video ti condivido alcuni strumenti e metodi per provare a pulire l'output.


Questo video, e tutti gli altri di questa serie, esiste grazie al Gruppo Naturalistico Montelliano - http://www.gnmspeleo.it/

Ecco i video della serie:
EP01 - Scarica ed installa Cloud Compare: https://youtu.be/UiGda9FTct4
EP02 - L'area di lavoro di Cloud Compare: https://youtu.be/_Tdzv0ZaKsg
EP03 - Importa una nuvola (LAS) e applica una traslazione globale: https://youtu.be/CbTiTv3Qafw
EP04 - Elimina parti che non ti interessano (strumento di Segmentazione): https://youtu.be/aLAmh4tJUpY
EP05 - Salvare un progetto in Cloud Compare in formato BIN: https://youtu.be/02iuRsgPKaw
EP06 - Sezioni dinamiche: https://youtu.be/udvvyoHB9cM
EP07 - Trova i limiti planimetrici di una nuvola: https://youtu.be/Xo-DvdjRMQo
EP08 - "Scoperchia" una nuvola di punti, separando pavimento e soffitto: https://youtu.be/eunYw58c4Bk
EP09 - Misurare una nuvola di punti: https://youtu.be/XH9nLfm78J4
EP10 - Colorare una nuvola con le informazioni della quota: https://youtu.be/A8p0ZmsCvi8
EP11 - Creare una polilinea: https://youtu.be/faYyQvHLqrI
EP12 - Sezioni trasversali: https://youtu.be/ciincbrKWxA
EP13 - Profilo longitudinale di una miniera: https://youtu.be/Ur_Var3SDXE
EP14 - Sviluppo longitudinale di una miniera: https://youtu.be/nMQ5RZN-nHQ
EP15 - Costruire un DEM: https://youtu.be/zn_faKHsE58
EP16 - Curve di livello: https://youtu.be/5RH-Ag-kSgA
EP17 - Allineare due nuvole di punti: https://youtu.be/PQS7reeSIaU
EP18 - Aumentare la densità dei punti della nuvola: https://youtu.be/aOKU_Bcokbk
EP19 - Crea un'animazione della nuvola: https://youtu.be/oDB1AUlw68s
EP20 - Pulire la "doppia pelle": https://youtu.be/SEu4tYLi82o
EP21 - Dal 3D al 2D: https://youtu.be/R2bImzWw0Cs


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0:00 Intro
3:30 Cloud Compare
5:21 Lo strumento "Cross Section" per trattare i dati
10:18 Lavorare su ogni sezione
15:10 Unisco le sezioni pulite
16:50 Outro


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    tredimetrica

    La fine dell'anno e l'inizio del nuovo è tempo di La fine dell'anno e l'inizio del nuovo è tempo di rilievi nelle cave di estrazione...

#cave #rilievo #aerofogrammetria
    Trasportare drone e svariate batterie (12), in spa Trasportare drone e svariate batterie (12), in spalla, dentro uno zaino, è una cosa rilevante se devi fare un po' di strada a piedi.

Foto (tagliata malamente da me) di @davidemarcesini 

#drone #porto #fotoaeree #uav #apr #sapr
    Se il tuo Lidar è equipaggiato con una camera fot Se il tuo Lidar è equipaggiato con una camera fotografica per colorare la scansione e se puoi accedere alle immagini, le puoi usare per fare un progetto fotogrammetrico.

Non è detto che tu ci riesca.
La sovrapposizione laterale delle strisciate Lidar non è paragonabile a quella fotogrammetrica ma qui ho fatto un volo Lidar a griglia e i dati erano abbondanti.

A partire dai punti di legame, puoi fare la nuvola densa, mesh, texture e ortomosaico.

Credo che i prodotti che sfruttano le informazioni nelle immagini siano quelli più interessanti perchè complementari con il dato Lidar che non può arrivare a contenere le informazioni delle fotografie.

#lidar #fotogrammetria #rilievo #3d
    Capita che in un rilievo Lidar il drone voli a par Capita che in un rilievo Lidar il drone voli a partire da luoghi accessibili, lungo strade o aree poco distanti da parcheggi.
Nelle zone agricole le strade possono non essere pubbliche, anche se non ci sono cancelli o sbarre.

Credo che valga sempre la pena contattare la proprietà per informarla del lavoro.
Anche se prevedi di stare lontano da case, fattorie o altri insediamenti.
Il più delle volte si evitano possibili problemi o anche solo rallentamenti nella tabella di marcia della giornata.

Se poi ci sono delle greggi (e l'area è frequentata dal lupo) è normale che queste siano protette da cani pastori.
Il loro lavoro è proteggere le pecore.
Da chiunque.
Ti avvertono, abbaiando, se ti avvicini troppo.
Se vai oltre potrebbero fare anche qualcos'altro.

Valuta anche questo aspetto del lavoro.
Anche se il gregge è in un recinto, parcheggiare l'auto e lavorare troppo vicino potrebbe mandare in allerta/allarme i cani.
Meglio spostarsi un po' e lasciarli fare tranquilli il loro lavoro ma senza metterli sotto stress costante.

Se lì vicino c'è la fattoria e ti presenti alla proprietà potrebbero aiutarti gestendo i loro cani pastori in tua presenza e permettendoti di concentrarti solo sul tuo lavoro (senza dover controllare costantemente dove si trovano).

Per nessun motivo passerei vicino ad un gregge non recintato e custodito!

#rilievo #topografia #misure #cani #gregge #pastori #proprietàprivata
    È piuttosto normale (quando si parla di rilievi c È piuttosto normale (quando si parla di rilievi con drone) rilevare un'area maggiore rispetto ai limiti di progetto.
Questo perchè una macchina fotografica ed un Lidar (come in questo caso) hanno un angolo di campo del sensore e volando lungo il confine prendono informazioni anche dei punti esterni ad esso.

Inoltre si possono ottimizzare le missioni automatiche per far sì che (in andata o in ritorno) il drone passi su zone esterne continuando ad acquisire dati.

Qui in rosso ci sono i limiti di progetto di un rilievo Lidar ed in giallo le aree effettivamente acquisite (e con dati "buoni")

#lidar #rilievo #rilievo3d #realitycapture
    Il laser scanning è il modo migliore per creare m Il laser scanning è il modo migliore per creare modelli 3D di strutture reticolari: tralicci, ringhiere o strutture metalliche in generale...

Si può provare a creare delle nuvole di punti da fotogrammetria ma è dura (ed i motivi sono diversi...)

Il laser scanning, è invece molto performante.
Serve avere un po' di accortezza nel fare più stazioni di scansione, per coprire più punti di vista ed evitare le zone d'ombra.

L'altra valutazione da fare è relativa alla portata dello scanner.
I tralicci dell'alta tensione possono essere parecchio alti.
Questo misura 100m da terra.
Serve una portata sufficiente per arrivare, bene, fino in cima.
Se lo scanner è sufficientemente preciso, si riescono ad avere anche buone nuvole dei conduttori!

#3d #laserscanning #laserscanner #rilievo #tralicci
    Prima di partire con un rilievo sottoscrivi i limi Prima di partire con un rilievo sottoscrivi i limiti dell'area.
Può essere un allegato al contratto/offerta o qualcosa a parte.
L'importante è che sia chiaro.
A te e al cliente (se tu fai il rilievo).
A te e al topografo (se lo commissioni).

Sono tornato in campo per integrare un'area che avevo tralasciato.
La responsabilità era tutta la mia.
Non avevo fatto attenzione alle email scambiate con il committente.
Per fortuna era vicino a casa, è stato facile e veloce.
Ma ci sono comunque dovuto ritornare.

Allora ho riflettuto sull'importanza della chiarezza tra le parti prima di iniziare un lavoro.
Non si tratta di essere rigidi o pignoli.
È un modo per tutelare il lavoro di tutti.

Se sei tu a fare il rilievo non ti sentirai chiedere cose tipo: "Ah ma io credevo che saresti arrivato fino a là".

Se invece lo commissioni puoi stroncare sul nascere ogni fraintendimento per un'area che non ti viene restituita.

Non serve una planimetria con chissà quale dettaglio!
Va bene anche uno stralcio di mappa di Google.
L'importante è che sia chiaro e condiviso.

E più il rilievo è esteso/complesso/costoso, più è importante farlo.
    Se in terra c'è tanta polvere (ed in questo perio Se in terra c'è tanta polvere (ed in questo periodo siccitoso ce n'è davvero tanta!), trova il modo di far decollare il drone in un posto non troppo "sporco" e se puoi alzalo da terra.
Il rischio "desert storm" è altissimo, specialmente con droni grossi ed eliche montate sotto i bracci.

#drone #uav #rilievi #voli #fotogrammetria #sabbia #polvere
    Rilievi GNSS di punti di appoggio per un rilievo f Rilievi GNSS di punti di appoggio per un rilievo fotogrammetrico.

#rilievo #gnss #rtk #cava
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