[Gfoss] QGIS - georeferencer

[Pietro Blu Giandonato]

"Italiani... complicatori di cose semplici" diceva il mio prof. di fisica
delle superiori... (sic!)

Il 21/08/07, mando <mandoluca a gmail.com> ha scritto:
>
>
> >
> > Usando QGIS e con un'immagine di partenza con un orientamento differente
> > rispetto ad una cartografia già georeferenziata,
>
>
> Non ho capito, stai facendo prove a gereferenziare un'altra immagine e non
> più la carta storica? Cosa intendi per orientamento differente?
>
> Sto usando ancora la carta storica.
> Per "orientamento differente" intendo dire che se sovrappondo un quadrato
> della 1:5000 con la  mia scansione i due file presentano inclinazioni
> diverse. Nel tutorial del georeferencer di Qgis dice che usare una
> trasformazione lineare non comporta una rotazione del raster, mentre la
> helmert è indicata nel caso il raster debba subire rotazioni.


Partiamo dal presupposto che spesso due dati con sistemi di riferimento
molto differenti (come certamente è il tuo caso tra carta storica in
"pertiche" e CTN probabilmente in Gauss-Boaga), se sovrapposti mettono in
evidenza una differenza di rotazione (orientamento), poichè gli assi di
riferimento dei due sistemi non sono coincidenti o comunque paralleli tra
loro. In questo caso, con QGIS utilizzare la trasformazione "lineare" è
assolutamente inutile perchè, come Mando stesso ha notato, non viene
effettuata una rototraslazione dell'immagine, ma solo una traslazione in X e
Y, con conseguente errore di georeferenziazione. Dunque è assolutamente
necessario rettificare l'immagine con la helmert.

La scelta dell'algoritmo poi non va fatta in maniera capotica, ma è in
funzione del tipo di immagine che dobbiamo processare. I dati raster vengono
comunemente suddivisi in "discreti" (discrete data) e "continui" (continuous
data). I primi descrivono informazioni "finite", un oggetto della realtà
discreto ha confini, limiti certi, ben definiti (strade, particelle
catastali, edifici, uso del suolo, geologia, ecc.), mentre i dati continui
descrivono fenomeni, caratteristiche della realtà che variano spazialmente
in maniera continua, non definita (modelli digitali del terreno DTM/DEM,
concentrazioni di sostanze nel suolo, salinità della falda, ecc.).

E' utile richiamare molto in breve cosa "fanno" i tre algoritmi:
- il "nearest neighbour" sceglie per ciascun pixel dell'immagine rettificata
il valore del pixel più vicino di quella di partenza;
- la "convolution" (lineare o cubica), effettua una regressione (lineare o
cubica) dei valori degli 8 o 16 pixel vicini per ogni pixel dell'immagine di
partenza, assegnando il valore risultante al pixel corrispondente di quella
rettificata.

Secondo quella che è la mia esperienza, il "nearest neighbour" è preferibile
per dati discreti (carte topografiche, tecniche o tematiche), poichè sceglie
per ciascun pixel dell'immagine rettificata il valore del pixel più vicino
di quella di partenza. In tal modo il dominio di valori complessivo
dell'immagine corretta sarà identico a quella di partenza, e non ci saranno
dunque valori "strani" che portano a una classificazione errata del dato.

La convolution (o in altri software la IWD (inverse weighted distance) o il
kriging), è invece adatta a dati di tipo "continuo", poichè cerca di
mantenere proprio la continuità del dato di partenza, effettuando una sorta
di interpolazione dei valori dei pixel all'intorno di quello in esame. E' il
caso di dati che descrivono la morfologia del terreno (DTM/DEM), o la
concentrazione di sostanze in falda o nel suolo, informazioni che variano
spazialmente in maniera appunto continua.

Comunque, suggerisco di fare degli esperimenti con la stessa immagine e
verificarne i risultati, naturalmente partendo sempre da quella iniziale.
Era questo che intendevo nei messaggi precedenti, non certo effettuare le
diverse trasformazioni "a catena" ;)

PS tutta sta roba andrà nel wiki... prima o poi.

Buona serata,
Pietro

>In pratica hai prima georeferenziato con ricampionamento nearest neighbor
> (è
> >questo che intendi per "punti più vicini"?
>
> esatto
>
> > ed è facile che nel georeferenziare un raster già georiferito l'errore
> sia
> > basso.
>
> effettivamente hai ragione. Se non vado errato, più volte georeferenzio
> l'immagine (considerando che con la helmert viene creato un raster
> modificato) e più si abbassa l'errore.
>
>
> >Attenzione che l'errore non ti dice quanto è ben georiferita l'intera
> >immagine in sè,
>
> Verissimo!!!
>
> > l'errore sarà basso ma l'immagine,
> > a parte nei dintorni dei 4 punti, non sarà affatto georiferita.
>
> Quindi, se ho ben capito l'RMS rappresenta quanto si discosta il punto
> scelto su un raster da georeferenziare dal punto in cui ho preso le
> coordinate sulla cartografia (o da GPS) ed è bene misurarlo in pixel e non
> in metri, per esempio, perchè l'errore è composto da righe e colonne: tot
> pixel verso sinistra, tot pixel verso il basso.
>
>
> --
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