UNA FOTO DALL’ALTO NON E’ UN’ORTOFOTO

4 Agosto 2017
Porzionei di ortofoto di forte medievale

L’ortofoto è un risultato interessante dell’applicazione dei droni a supporto delle attività topografiche e di rilievo. In questo articolo ti dico che cos’è, come si ottiene e perchè non basta un drone che fa una foto dall’alto per fare un’ortofoto.

Questa è un’ortofoto:

Ortofoto di forte medievale

Può sembrare una foto aerea, ma non la è.
Ok, è costruita da foto aeree, non una ma tante.
Non è sufficiente far volare un drone molto in alto e scattare una fotografia con la camera puntata verso il terreno per fare un’ortofoto.
Bisogna fare alcune elaborazioni in più.

CHE COS’E’ UN’ORTOFOTO

L’ortofoto è una fotografia che ha la proprietà di essere una proiezione ortografica.
Posso provare a spiegarti con tante parole che cos’è una proiezione ortografica ma lo fa meglio questa immagine:

Schema esplicativo della vista ortografica

Nella vista ortografica tutte le parti verticali spariscono, è come se ciascuna di esse fosse vista proprio dalla sua sommità.
Nella vista prospettica invece, quella dell’occhio umano e delle normali fotografie, gli elementi verticali li vedi; il “come li vedi” cambia in funzione della posizione del punto di ripresa, dalla lunghezza focale dell’obiettivo della macchina fotografica sul drone (i grandangoli distorgono) e dall’inclinazione del piano del sensore. In teoria (nel caso di camera orientata verso il basso, in posizione nadirale) il sensore dovrebbe essere tenuto orizzontale dal sistema di stabilizzazione (gimbal) del drone ma in realtà ci sono sempre degli scostamenti di qualche grado.

Qui sotto vedi una fotografia aerea scattata da drone con macchina fotografica puntata verso il basso e lunghezza focale dell’obiettivo di 20 mm. Puoi vedere piuttosto bene i muri e le facciate dei palazzi sia in basso che a sinistra nell’inquadratura: muri verticali sono fotografati inclinati.

Foto aerea raffigurante un ambito urbano ripresa da drone durante rilievo aerofotogrammetrico

Ora capirai certamente come non sia sufficiente mandare un drone in aria e scattare fotografie nadirali per fare un’ortofoto.
O meglio, potresti prendere un drone, montare sulla macchina fotografica di bordo un’ottica “non distorsiva” (ad esempio un teleobiettivo 85 mm), e mandarlo in alto, molto in alto (davvero molto in alto!), a fotografare l’area che ti interessa. In questo modo la parte centrale di fotogramma si avvicinerebbe ad una proiezione ortografica, a meno di qualche errore. Tuttavia questa strategia non è concretamente applicabile per rilievi di superfici mediamente estese: fotografare da molto lontano costringe a perdere dettaglio e definizione nell’immagine (non apprezzeresti i particolari) e poi perchè le norme ENAC sul volo dei droni limitano ad un’altezza massima che, se va bene (dipende da dove si vola), è di 150 m dal punto di decollo. Ti assicuro che un’ottica con una focale di 85 mm restringe davvero tanto il campo inquadrato e si dovrebbe salire ben oltre i 150 m!

COME SI FA UN’ORTOFOTO

Per fare un’ortofoto si scattano tante immagini sequenziali dell’area da riprodurre cercando di mantenere un’alta sovrapposizione tra due fotogrammi vicini.
Le foto sono poi trattate in software specifici che le mettono insieme e generano una fotografia ortorettificata, dove gli errori dovuti al posizione del punto di ripresa, all’inclinazione della macchina fotografica ed ai dislivelli dell’area rilevata spariscono.
Avevo scritto un articolo sulle modalità operative di un rilievo con il drone a questo link; la generazione dell’ortofoto rientra all’interno dell’elaborazione del modello tridimensionale di cui parlo.

Qui di seguito ti metto un pezzetto di rilievo di un forte medievale, la Fortezza di Sarzanello, della mia città, Sarzana (l’ortofoto completa è quella all’inizio dell’articolo).
Dalle fotografie qui sotto puoi vedere come ho scattato le immagini durante il sorvolo (si leggono da sinistra a destra e dall’alto in basso). La sovrapposizione tra una foto e la successiva è di circa l’80%.

Insieme di foto aeree riprese durante un rilievo aerofotogrammetrico con drone di forte medievale

Invece qui sotto ti riporto il confronto tra una foto scattata dal drone (sopra) durante il rilievo e la stessa porzione (più o meno…) ritagliata dall’ortofoto finale (sotto).
Le differenze sono davvero notevoli!

Fotografia di fortezza medievale presa da drone

Porzione di fotografica ortorettificata di fortezza medievale

CHE COSA SI PUO’ FARE CON UN’ORTOFOTO

Le ortofoto sono un prodotto dei rilievi aerofotogrammetrici davvero interessante.
Uno dei loro vantaggi è che possono essere misurate.
All’interno di software come CAD e GIS, se opportunamente scalate, le misure planimetriche che prendi su di esse corrispondono alle effettive misure planimetriche reali.

Rilievi aerofotogrammetrici programmati e ripetuti sulla stessa area permettono di elaborare ortofoto nel tempo che possono essere analizzate cronologicamente per valutare, ad esempio, il peggioramento di una frana, per studiare l’assetto e le mutazioni vegetazionali di un’area rurale, per la pianificazione urbanistica e territoriale del territorio, per lo studio dell’erosione dei litorali e l’evoluzione della linea di riva, per supporto all’agricoltura, per analisi idrauliche ed idrologiche come lo spostamento dei meandri fluviali…

Per finire rispondo a questa domanda: “Con Google Earth vedi un’ortofoto?”
No.
Ma se togli il flag su “Edifici 3D” e “Rilievo” ed osservi il territorio da un’altezza abbastanza grande (da 1000 m in su) ti avvicini abbastanza a vedere un’ortoproiezione!
(A proposito, sai che Google Earth Pro è gratuito e scaricabile liberamente?!)

Spero di averti dato informazioni utili sulle ortofoto.
Se ti vengono in mente altri loro utilizzi ed applicazioni interessanti da aggiungerle quelle che ho scritto mi farebbe davvero piacere se li segnalassi nei commenti!

A presto!

Paolo

cartografiaorofotografiaortofotoortorettificazionevista ortografica
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CARTOGRAFIA

Paolo Corradeghini

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9 Comments


arnaldo
10 November 2018 at 19:09
Reply

Veramente interessante. Grazie



    Paolo Corradeghini
    10 November 2018 at 22:34
    Reply

    Ciao Arnaldo, grazie del tuo commento!
    Paolo

Francesco iurillo
15 May 2019 at 23:48
Reply

Grazie per i chiarimenti.
Esistono programmi free per elaborare ed unire immagini prese da droni a questo punto per a ere solo un quadro di insieme abbastanza reale?



    Paolo Corradeghini
    17 May 2019 at 18:08
    Reply

    Ciao Francesco,
    un software che genera un’ortofoto deve necessariamente passare attraverso un pocesso “SfM” (Sructure from Motion) per creare un allineamento delle immagini.
    Pertanto serve guardare ad un software di questo tipo.
    Ne esistono alcuni (che personalmente non conosco bene perchè non li ho mai testai).
    Te ne cito due: Mic-Mac e Visual SfM.
    L’ortofoto si deve appoggiare ad un “substrato” solido che può essere un modello digitale di elevazione, una mesh o una nuvola di punti.
    Lo stesso vale per l’ortorettificazione delle immagini.
    E questo substrato nasce dal processo fotogrammetrico.
    Ciao Francesco!
    Paolo

Jacopo
31 August 2019 at 11:01
Reply

Ciao, che programmi mi consigli per elaborare immagini e ottenere un’ortofoto?



    Paolo Corradeghini
    4 September 2019 at 12:23
    Reply

    Ciao Jacopo,
    direi che ogni software di elaborazione fotogrammetrica va benissimo per generare un’ortofoto passando attraverso l’elaborazione delle immagini.
    Te ne scrivo alcuni:
    Agisoft Metashape Pro;
    3DFlow Zephyr Pro/Aerial;
    Pix4D;
    GVI LiMapper;
    Bentley Context Capture;
    Capturing Reality.

    Ne dimentico sicuramente alcuni ma questi sono senza dubbio tutti molto performanti.

    Spero di averti risposto!
    Ciao e a presto!

    Paolo

Biagio
26 March 2020 at 14:48
Reply

ciao Francesco.
Ti chiedo un chiarimento sulla tua definizione di ortofoto. Parto dalla definizione che, generalmente, utilizzo io, ossia quella che una ortofoto è, genericamente, una immagine (o una serie di immagini opportunamente mosaicate) aerea o satellitare che sia, che ha subito un processo di “ortorettifica” sulla base di un modello digitale di elevazione. Ora, se il modello digitale di elevazione usato è un DTM, si ottiene una “ortofoto” in cui tutti gli elementi che si trovano altimetricamente a quota più elevata del piano camapgna, per intederci, che risulta definito dal DTM, appunto, risulteranno visibili in modo “prospettico” tanto più accentuato quanto maggiormente defilata e la loro posizione all’interno del fotogramma dal quale sono stati rilevati. Se il Modello Digitale di Elevaizone scelto è un DSM (che comprende, perciò, anche elementi posti altimetricamente al di sopra del piano campagna, ottieni una “ortofoto di precisione” che, se corredata dei dati altimetrici, diviene una ortofoto solida. Le definizioni che ti ho proposto sono desunte dalle Linne Guida del CISIS che, seppur datate, costituiscono ancora oggi uno tra i pochissimi riferimenti in merito (almeno per quanto ne so io).
ciò premesso, nel tuo articolo chiami “ortofoto” solo quella generata in seguito ad un processo di eliminazione della visione prospettica degli elementi posti altimentricamente al di sopra del piano campagna. Posso chiederti perchè? Puoi indicarmi altri riferimenti bibliografici dai quali trarre le tue stesse conclusioni?
Grazie



    Paolo Corradeghini
    27 March 2020 at 22:33
    Reply

    Ciao Biagio,
    grazie del tuo commento.
    Sicuramente la tua definizione è molto più completa, precisa e rigorosa della mia.
    Nell’articolo ho semplificato molto il concetto di ortofoto per renderlo il più comprensibile possibile anche a chi non è un addetto ai lavori.
    Questo comporta necessariamente delle semplificazioni piuttosto grossolane.
    🙂
    Il tuo contributo, che condivido, dà modo a chi vuole approfondire di più di poterlo fare con definizioni e risorse “solide”.
    Grazie mille!
    A presto!

    Paolo

fabrizio
1 October 2020 at 12:24
Reply

Buongiorno, volevo chiedere una informazione: l’ortofoto è un DTM anche? Grazie



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    Paolo Corradeghini immagine profilo
    Paolo Corradeghini, ligure, classe 1979, ingegnere per formazione, topografo di professione, sportivo per necessità e fotografo per passione. Fai click sulla mia faccia e scopri qualche informazione in più.
  • Paolo Corradeghini

    Topografia, rilievi, droni, gps, cartografia, geomatica e mappe.
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    Video YouTube UCi7FWlZ8-gdWbBqScaODajw_0PF3y_NvL0w Lo strumento "Georeferenziatore" di QGIS ti permette di elaborare anche dati vettoriali.

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

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


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1:33 Il Georeferenziatore
2:30 Punti e coordinate
3:51 Assegnare le coordinate
5:30 Il processo di georeferenziazione
6:29 QGIS in Azione
7:38 Errori
8:52 I parametri di trasformazione
9:52 I dati georeferenziati
10:27 Considerazioni
11:02 GTER
12:33 Outro
    In questo video ti condivido un po' di informazioni su uno dei comandi principali e più importanti di CloudCompare: la Segmentazione.

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

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

Spero che questo video possa aiutarti.


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

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

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

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

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


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


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


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

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

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

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


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


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

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

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



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

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

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


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


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


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


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Qui trovi qualche informazione su Villa Volpara:
https://www.diaritoscani.it/2021/06/12/trekking-nella-storia-la-stamperia-clandestina-di-villa-volpara/


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

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

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

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

Spero possa essere utile.


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

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

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


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

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

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

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

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

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

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

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


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


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

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


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


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


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

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

Spero possa essere utile


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

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

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

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


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