<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
</head>
<body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
<div class="moz-cite-prefix">mmm<br>
</div>
<div class="moz-cite-prefix">otb, saga, scp , grass <br>
</div>
<div class="moz-cite-prefix"><br>
</div>
<div class="moz-cite-prefix">scusate ma in pratica così è tutto ,
io ho visto solo scp e già di suo è difficile</div>
<div class="moz-cite-prefix"><br>
</div>
<div class="moz-cite-prefix">per caso non è che esiste un tutorial
di un caso simile che possa essere adattato a questo caso?</div>
<div class="moz-cite-prefix"><br>
</div>
<div class="moz-cite-prefix">alla fine io penso che ci siano tutti
gli uffici tributi e tecnici dei comuni d'italia che potrebbero
essere interessati ad una procedura simile :-)</div>
<div class="moz-cite-prefix"><br>
</div>
<div class="moz-cite-prefix"><br>
</div>
<div class="moz-cite-prefix"><br>
</div>
<div class="moz-cite-prefix"><br>
</div>
<div class="moz-cite-prefix">Il 01/08/2019 23:04, Paolo Cavallini ha
scritto:<br>
</div>
<blockquote type="cite"
cite="mid:CB0E040C-F4CF-4689-B405-A4F46EF900CE@faunalia.it">
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
Penso che con otb dovresti farcela.<br>
<br>
<div class="gmail_quote">On 1 August 2019 18:20:24 CEST,
Alessandro Perego <a class="moz-txt-link-rfc2396E" href="mailto:alsper78@gmail.com"><alsper78@gmail.com></a> wrote:
<blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt
0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204);
padding-left: 1ex;">
<p>Ho guardato velocemente il link che hai indicato. Non ho
capito esattamente la procedura ma sembrerebbe qualcosa di
simile alla "Supervised Classification" che si può fare con
immagini multispettrali. In poche parole bisogna indicare
aree campione del tipo desiderato poi il software ne
determina le caratteristiche spettrali e cerca aree simili
su tutta l'immagine. In QGIS credo si possa fare con il
plugin SCP che hai già menzionato oppure con gli strumenti
di processing di SAGA e credo anche di GRASS (in passato
c'erano anche gli strumenti di Orfeo per le analisi di
remote sensing) ma in nessun caso è una cosa semplice.<br>
Avevo provato un paio di volte la supervised classification
(non ricordo con che metodo, forse con gli strumenti di
Orfeo) ma senza ottenere risultati soddisfacenti. Molto
dipende dalla qualità delle immagini e da quanto gli
elementi ricercati si differenziano dal resto.<br>
Un altro approccio è quello di creare un raster di rapporto
tra bande e poi cercare visivamente il valore di soglia che
discrimina le aree desiderate dal resto. Nel caso di ricerca
di corpi idrici dovrebbe andare bene un rapporto tra la
banda del blu e quella del rosso o vicino-infrarosso. Ma
come già detto dipende molto dalle immagini di partenza. Se
fosse per la ricerca di laghi o fiumi ti consiglierei le
immagini Sentinel2 ma per cose di dettaglio come le piscine
non saprei. Ricordo di aver visto ortofoto con anche la
banda del vicino infrarosso (che sarebbero l'ideale) per
l'Emilia-Romagna ma non so se esistano anche per le altre
regioni.<br>
<br>
Se hai una bella immagine in falsi colori (cioè con una o
due bande infrarosse) dove le piscine hanno un blu vivace e
tutto il resto verde o rosso, il metodo più spartano, per
niente elegante ma veloce è di aprire l'immagine in GIMP
(per rimanere in ambiente open) e fare una selezione per
colore. Vedo che esiste un plugin "Gimp Selection Feature"
per importare la selezione di GIMP in QGIS ma personalmente
non l'ho mai provato.<br>
<br>
Alessandro<br>
<br>
</p>
<p>PS: invio la risposta una seconda volta perché la prima ho
fatto "rispondi" invece che "rispondi alla lista" ma è
meglio condividere la risposta nel caso altri abbiano idee
migliori.</p>
<p><br>
</p>
<div class="moz-cite-prefix">Il 01/08/2019 14:01, SC ha
scritto:<br>
</div>
<blockquote type="cite"
cite="mid:3e7772b5-d819-05f6-28ca-f50e936621bd@gmail.com">
<meta http-equiv="content-type" content="text/html;
charset=UTF-8">
<p>salve sarei curioso ti sapere se c'è un metodo semplice
per usare qgis per individuare piscine tramite qgis su
una mappa satellitare o ortofoto</p>
<p><br>
</p>
<p>ho trovato questa procedura per arcigis</p>
<p><a
href="https://developers.arcgis.com/python/sample-notebooks/detecting-swimming-pools-using-satellite-image-and-deep-learning/"
moz-do-not-send="true">https://developers.arcgis.com/python/sample-notebooks/detecting-swimming-pools-using-satellite-image-and-deep-learning/</a></p>
<p><br>
</p>
<p>mi chiedevo se è possibile la stessa cosa su qgis non
conosco le api similari che potrebbero essere usate ,
magari per fare un plugin specifico.</p>
<p><br>
</p>
<p>leggendo in rete ho letto che potrebbe essere utile il <br>
<span style=" font-family:'Droid Sans'; font-size:10pt;
font-weight:600;">Semi-Automatic Classification Plugin</span><span
style=" font-family:'Droid Sans'; font-size:10pt;">
(SCP) tra l'altro fatto da un ricercatore italiano</span></p>
<span style=" font-family:'Droid Sans'; font-size:10pt;">ma
il suo uso è piuttosto complesso e onestamente vorrei
capire se esiste una procedura semplificata per fare la
cosa in oggetto<br>
<br>
</span>
<p><span style=" font-family:'Droid Sans'; font-size:10pt;">c'è
qualcuno che fatto/letto qualcosa del genere ?</span></p>
<p><span style=" font-family:'Droid Sans'; font-size:10pt;">saluti<br>
</span></p>
<p><span style=" font-family:'Droid Sans'; font-size:10pt;"></span></p>
<br>
<fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
<pre class="moz-quote-pre" wrap="">_______________________________________________
QGIS-it-user mailing list
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:QGIS-it-user@lists.osgeo.org" moz-do-not-send="true">QGIS-it-user@lists.osgeo.org</a>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="https://lists.osgeo.org/mailman/listinfo/qgis-it-user" moz-do-not-send="true">https://lists.osgeo.org/mailman/listinfo/qgis-it-user</a>
</pre>
</blockquote>
<div class="moz-signature">-- <br>
Alessandro Perego <a
href="http://www.alspergis.altervista.org/"
moz-do-not-send="true">www.alspergis.altervista.org</a></div>
</blockquote>
</div>
<br>
-- <br>
Sorry for being short
<br>
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</pre>
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<p><br>
</p>
</body>
</html>