{"id":6497,"date":"2018-05-10T16:57:39","date_gmt":"2018-05-10T14:57:39","guid":{"rendered":"https:\/\/oneteamgis.wordpress.com\/?p=6497"},"modified":"2018-05-10T16:57:39","modified_gmt":"2018-05-10T14:57:39","slug":"arcgis-pro-episodi-il-bello-di-usare-le-nuvole-di-punti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/2018\/05\/10\/arcgis-pro-episodi-il-bello-di-usare-le-nuvole-di-punti\/","title":{"rendered":"ArcGIS Pro episodi \u2013 il bello di usare le “nuvole di punti”"},"content":{"rendered":"

In questo secondo episodio della serie ArcGIS Pro episodi<\/strong> parliamo delle nuvole di punti.<\/p>\n

Come ormai sappiamo, ArcGIS Pro ci offre la possibilit\u00e0 di gestire, visualizzare e analizzare dati 3D in modo facile e intuitivo. Tra questi ci sono anche le nuvole di punti, ovvero agglomerati di punti 3D provenienti da scansioni LiDAR fatte da aerei oppure con strumenti posizionati a terra. Questi vengono compilati e gestiti da ArcGIS Pro come dataset LAS.<\/p>\n

Utilizzando il comando “Create LAS Dataset<\/a>” \u00e8 possibile creare un dataset LAS all’interno di ArcGIS Pro. Un dataset LAS \u00e8 un file che fa riferimento a dati LiDAR nel formato LAS. Questi possono anche avere delle caratteristiche vincolanti che definiscono le caratteristiche della superficie.<\/span><\/p>\n

Vediamo un po’ che cosa possiamo fare in ArcGIS Pro con i dataset LAS…<\/p>\n

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Simbologia in base alle informazioni associate ai punti<\/strong><\/p>\n

I dataset LAS sono ricchi di informazioni, ad esempio intensit\u00e0, elevazione, ‘last return’ e valori RGB. Queste possono essere utilizzate per definire la simbologia durante la visualizzazione dei dati, consentendo di analizzare le caratteristiche all’interno della nuvola di punti.<\/p>\n

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Dataset LAS con simbologia per quota<\/figcaption><\/figure>\n
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Dataset LAS con simbologia per valori RGB<\/figcaption><\/figure>\n

Classificazione automatica della superficie del terreno<\/strong><\/p>\n

Partendo da una nuvola di punti non classificata, si possono intravedere le forme degli elementi che la costituiscono, come alberi o edifici.<\/p>\n

ArcGIS Pro offre la possibilit\u00e0 di classificare i dati LAS in modo automatico, utilizzando una serie di codici definiti dalla American Society for Photogrammetry & Remote Sensing (ASPRS). A questo scopo s<\/span>ono disponibili vari tool, tra cui “Classify LAS Ground<\/a>“, incluso nell’estensione 3D Analyst. Questo tool classifica tutti i punti che costituiscono il terreno, utilizzando i punti di ultimo ritorno.<\/p>\n

Questo \u00e8 il primo passo verso la classificazione dei dati all’interno di una nuvola di punti, e il risultato \u00e8 gi\u00e0 notevole!<\/p>\n

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Nuvola di punti LAS non classificata<\/figcaption><\/figure>\n
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Nuvola di punti LAS con terreno classificato usando il tool “Classify LAS Ground”<\/figcaption><\/figure>\n

Dopo aver identificato i punti che costituiscono il terreno, ArcGIS Pro offre ulteriori tool per procedere alla classificazione degli altri punti in base agli oggetti reali che rappresentano. Per esempio, \u00e8 possibile con pochi click classificare i tetti degli edifici ed eventualmente definirne anche elementi della struttura, per esempio i muri, utilizzando il tool “Classify LAS Building<\/a>“.<\/p>\n

Nel caso l’utilizzo di un tool di classificazione automatica assegnasse dei codici sbagliati, \u00e8 possibile riclassificare tutti i punti con lo stesso codice da un codice all’altro. Questa \u00e8 un’operazione che grazie al tool “Change LAS Class Codes<\/a>” si pu\u00f2 eseguire in pochi minuti. Questo tool, come il “Classify LAS Building”, fanno parte dell’estensione 3D Analyst.<\/p>\n

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Estrazione di TIN da usare come elevation surface<\/strong><\/p>\n

Una volta classificati i punti che rappresentano il suolo all’interno del dataset LAS, \u00e8 possibile utilizzarli per creare un TIN. Filtrando la nuvola di punti per evidenziare solo i punti classificati come “ground”, e successivamente lanciando il tool “LAS Dataset to TIN<\/a>” (necessaria l’estensione 3D Analyst), si genera il TIN. Questo si pu\u00f2 poi utilizzare come ‘Elevation Surface’ all’interno di un progetto ArcGIS.<\/p>\n

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Superfice TIN realizzata dai punti “ground” di un dataset LAS<\/figcaption><\/figure>\n

Questi semplici esempi ci fanno vedere come i tool di ArcGIS Pro aprono le porte a delle grandi possibilit\u00e0 per l’utilizzo e la gestione delle nuvole di punti! Per esempio, \u00e8 possibile calcolare la biomassa o l’altezza degli edifici sottraendo l’altezza solo dei punti ‘ground’ dall’altezza massima della nuvola di punti (dopo averli convertiti in raster)…<\/p>\n

Per maggiori informazioni contatta lo staff GIS One Team via mail a\u00a0gis@oneteam.it<\/a>\u00a0o chiamaci al numero 0247719331.<\/p>\n

Iscrivetevi al blog per non perdervi i prossimi appuntamenti della serie ArcGIS Pro episodi<\/strong>!!!<\/p>\n

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In questo secondo episodio della serie ArcGIS Pro episodi parliamo delle nuvole di punti. Come ormai sappiamo, ArcGIS Pro ci offre la possibilit\u00e0 di gestire, visualizzare e analizzare dati 3D in modo facile e intuitivo. Tra questi ci sono anche le nuvole di punti, ovvero agglomerati di punti 3D provenienti da scansioni LiDAR fatte da…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":6854,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6,9],"tags":[41,650,649,644,645,643,648,646,647],"class_list":["post-6497","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-arcgis-for-desktop","category-arcgis-pro","tag-3d","tag-classificazione","tag-dtm","tag-las","tag-las-dataset","tag-lidar","tag-modello-digitale-del-terreno","tag-pro","tag-superficie"],"post_mailing_queue_ids":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6497","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6497"}],"version-history":[{"count":20,"href":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6497\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6956,"href":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6497\/revisions\/6956"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6854"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6497"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6497"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/gis.oneteam.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6497"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}