[Gfoss] Disponibili come Open GeoData le ortofoto in scala 1:2.000 della Regione Toscana

[a.furieri a lqt.it]

On Wed, 25 Feb 2015 01:35:51 -0700 (MST), Sieradz wrote:
> Quanto alle ortofoto lossless, nessuno sano di mente può dubitare 
> della loro
> qualità rispetto a quelle compresse: da amministratore di rete, ti 
> sto solo
> dicendo che andrebbero pubblicate entrambe le versioni (per 
> risparmiare
> banda passante) e mi spiego con un esempio tratto dalla solita 
> ortocarta
> dell'Elba.
>
> A occhio nudo, personalmente non vedo artefatti nella versione 
> compressa, ma
> forse perchè so' cecato... :)
>

Ciao Sieradz,

le ortofoto Open Data di RT sono veramente eccezionali sotto molti
aspetti, e presentano alcune caratteristiche decisamente molto
innovative e probabilmente poco familiari.
visto che presumibilmente molti lettori di questa ML non hanno
colto appieno tutte le novita', mi permetto di fare un piccolo
approfondimento.

quelle ortofoto non sono affatto normali immagini a colori del
classico tipo RGB (tre bande: Red, Green, Blue): queste qua hanno
ben *quattro* bande, le tre classiche RGB + una extra banda NIR
che rappresenta l'infrarosso vicino (Near InfraRed).

conseguenza spicciola: le immagini gonfiano automaticamente del
25%, perche' richiedono 4 sample_per_pixel invece dei piu' comuni
3 samples_per_pixel.
altra conseguenza spicciola: non puoi comprimere quelle immagini
con JPEG, perche' JPEG supporta solo 1 o 3 bande, mai 4
tu sei riuscito a comprimerle come JPEG semplicemente perche'
hai fatto sparire del tutto la banda NIR.
gli unici due algoritmi di compressione lossy delle immagini
che sono in grado di gestire tutte le 4 bande sono Jpeg2000
oppure Google WebP, non certo Jpeg.

quindi non ti sei semplicemente limitato a degradare la qualita'
ottica quanto basta per ingannare quel sensore impreciso, poco
sofisticato e di scarsa qualita' che e' l'occhio umano.
tu hai letteralmente strappato via dall'immagine un'intera banda
spettrale sopprimendola del tutto.

anche se e' normalmente invisibile all'occhio umano, la banda
spettrale NIR gioca comunque un ruolo assolutemente fondamentale
nel telerilevamento, in particolare per quanto riguarda la
vegetazione ma anche per la geologia e lo studio dei suoli.

grazie alla presenza della banda NIR un bravo botanico puo'
distinguere con assoluta certezza un querceto da un castagneto
o magari da un faggeto, perche' ogni specie vegetale ha la sua
precisa firma spettrale (proprio come ciascun essere umano ha
le sue impronte digitali individuali).
analogamente, un buon agronomo sapra' dirti con certezza se un
campo e' coltivato a grano, a tabacco oppure a mais; sempre
grazie alla banda NIR.
chi fosse interessato ad approfondire qua ci puo' trovare
una buona sintesi:
http://www.gers.uprm.edu/geol6225/pdfs/08_rs_vegetation.pdf

naturalmente per poter fare un'analisi spettrale della vegetazione
corretta ed affidabile servono misure estremamente precise;
ecco perche' in questi casi utizzare qualsiasi compressione di
tipo lossy e' decisamente poco opportuno.

per tutto il resto stiamo parlando di immagini Open Data CC-BY;
se a te personalmente (o magari anche ai tuoi clienti, perche'
la CC-BY non esclude affatto il riuso commerciale) la banda NIR
non interessa affatto, e magari preferite veicolare immagini
compresse a qualita' ridotta ma sicuramnte piu' facilmente
maneggiabili, siete liberissimi di farlo.

i termini di licenza consentono a chiunque di rielaborare quelle
ortofoto come meglio crede, e consento pure di redistribuire senza
vincoli tutti i prodotti derivati; basta semplicemente citare il
copyrught iniziale di Regione Toscana per essere legalmente in
piena regola.
addirittura consentono di farsi pagare un equo compenso per
tutti questi servizi di post-processing ausiliari (sempre che
tu riesca a trovarti dei clienti disposti a sgancciare qualcosa
pur di risparmiarsi il disturbo di comprimersi autonomamente
per contro proprio).

insomma, a me personalmente pare che RT abbia fatto la scelta
piu' opportuna quando ha deciso di rilasciare i dati grezzi
originali tal quali e senza nessuna degradazione.
ora casomai sta ai singoli ed alle Communities attivarsi per
ricavare da quei dati grezzi prodotti finiti e servizi innovativi
che siano commercialmente appetibili, magari (perche' mai no)
facendolo pure diventare occasione di sviluppo economico ed
occupazionale.

ciao Sandro