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Planet OSGeo
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10:42
GeoTools Team: GeoTools 28.4 Released
sur Planet OSGeoThe GeoTools team is pleased to share the availability GeoTools 28.4: geotools-28.4-bin.zip geotools-28.4-doc.zip geotools-28.4-userguide.zip geotools-28.4-project.zip This release is also available from the OSGeo Maven Repository and is made in conjunction with GeoServer 2.22.4. Release notes - GeoTools - 28.4 Bug GEOT-7266 WMTSCapabilities throws NPE for missing title GEOT-7345 WFS -
8:47
gvSIG Team: La Unión Europea avanza en la regulación de la Inteligencia Artificial
sur Planet OSGeoLa Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología innovadora con el potencial de transformar diversas industrias y mejorar la vida de las personas. En su búsqueda por regular esta tecnología y garantizar su uso responsable, la Unión Europea ha propuesto el primer marco normativo de la UE para la IA, como parte de su estrategia digital.
Esta regulación no solo tiene implicaciones generales, sino que también afecta a campos específicos, como la geomática. En este contexto, en gvSIG estamos analizando distintas posibilidades para integrar tecnologías de IA en la Suite gvSIG.
La combinación de la geomática y la IA promete avances notables en la toma de decisiones basada en datos, la gestión del territorio y el análisis espacial.
La regulación de la IA en la UE sienta un precedente a nivel mundial y muestra el compromiso de la Unión Europea de liderar en el desarrollo y uso responsable de esta tecnología. Esta regulación también se aplica a proyectos como gvSIG. El futuro ya está aquí.
Más información: [https:]]
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8:33
gvSIG Team: The European Union advances in the regulation of Artificial Intelligence
sur Planet OSGeoArtificial Intelligence (AI) is an innovative technology with the potential to transform various industries and improve people’s lives. In its quest to regulate this technology and ensure its responsible use, the European Union has proposed the first regulatory framework for AI in the EU as part of its digital strategy.
This regulation not only has general implications but also affects specific fields such as geomatics. In this context, at gvSIG, we are exploring different possibilities to integrate AI technologies into the gvSIG Suite. The combination of geomatics and AI promises remarkable advancements in data-driven decision-making, land management, and spatial analysis.
The regulation of AI in the EU sets a global precedent and demonstrates the European Union’s commitment to lead in the development and responsible use of this technology. This regulation also applies to projects like gvSIG. The future is already here.
More information: [https:]]
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2:00
GeoServer Team: GeoServer 2.22.4 Release
sur Planet OSGeoGeoServer 2.22.4 release is now available with downloads ( bin, war, windows) , along with docs and extensions.
This is a maintenance release of GeoServer providing existing installations with minor updates and bug fixes.
GeoServer 2.22.4 is made in conjunction with GeoTools 28.4.
Thanks to Peter Smythe (AfriGIS) and Jody Garnett (GeoCat) for making this release. This is Peter’s first time making a GeoServer release and we would like to thank him for volunteering.
Release notesNew Feature:
- GEOS-10949 Control remote resources accessed by GeoServer
Improvement:
- GEOS-10973 DWITHIN delegation to mongoDB
Bug:
- GEOS-8162 CSV Data store does not support relative store paths
- GEOS-10906 Authentication not sent if connection pooling activated
- GEOS-10936 YSLD and OGC API modules are incompatible
- GEOS-10969 Empty CQL_FILTER-parameter should be ignored
- GEOS-10975 JMS clustering reports error about ReferencedEnvelope type not being whitelisted in XStream
- GEOS-10980 CSS extension lacks ASM JARs as of 2.23.0, stops rendering layer when style references a file
- GEOS-10981 Slow CSW GetRecords requests with JDBC Configuration
- GEOS-10993 Disabled resources can cause incorrect CSW GetRecords response
- GEOS-10994 OOM due to too many dimensions when range requested
- GEOS-10998 LayerGroupContainmentCache is being rebuilt on each ApplicationEvent
- GEOS-11015 geopackage wfs output builds up tmp files over time
- GEOS-11024 metadata: add datetime field type to feature catalog
Task:
- GEOS-10987 Bump xalan:xalan and xalan:serializer from 2.7.2 to 2.7.3
- GEOS-11008) Update sqlite-jdbc from 3.34.0 to 3.41.2.2
- GEOS-11010 Upgrade guava from 30.1 to 32.0.0
- GEOS-11011 Upgrade postgresql from 42.4.3 to 42.6.0
- GEOS-11012 Upgrade commons-collections4 from 4.2 to 4.4
- GEOS-11018 Upgrade commons-lang3 from 3.8.1 to 3.12.0
- GEOS-11020 Add test scope to mockito-core dependency
Sub-task:
- GEOS-10989 Update spring.version from 5.2.23.RELEASE to 5.2.24.RELEASE
For the complete list see 2.22.4 release notes.
About GeoServer 2.22 SeriesAdditional information on GeoServer 2.22 series:
- GeoServer 2.22 User Manual
- Update Instructions
- Metadata extension
- CSW ISO Metadata extension
- State of GeoServer (FOSS4G Presentation)
- GeoServer Beginner Workshop (FOSS4G Workshop)
- Welcome page (User Guide)
Release notes: ( 2.22.4 | 2.22.3 | 2.22.2 | 2.22.1 | 2.22.0 | 2.22-RC | 2.22-M0 )
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23:12
GRASS GIS: Developing and updating GRASS GIS addons
sur Planet OSGeoThe r.mblend experience In 2017, I had the opportunity to implement a DEM blending algorithm that had been theorised earlier by my colleague João Leitão. It was somewhat natural to develop it as a GRASS add-on, since I have long relied on it for map algebra and other geo-spatial computations. That is how the r.mblend add-on was born. Five years passed without me committing again to r.mblend. In the meantime many important things changed, GRASS version 8 was released and code management moved from SVN to git/GitHub. -
14:25
Tom Kralidis: new pygeoapi podcast with MapScaping
sur Planet OSGeoFor those interested in pygeoapi, the project was recently featured on MapScaping (available on Apple Podcasts, Google Podcasts, Stitcher and Spotify). The MapScaping folks were great to work with and I’d like to thank them for making this happen and asking all the right questions. Enjoy! pygeoapi – A Python Geospatial Server -
10:00
gvSIG Team: El Mapa Sanitario, una herramienta para la planificación y ordenación en salud: El caso de Mauritania
sur Planet OSGeoLos llamados mapas de salud son un instrumento para la promoción, democratización y derecho a la información pública sobre salud. También han sido utilizados para contextualizar y focalizar las desigualdades en el sector de la salud pública y otros sectores relacionados. Os traemos un artículo que tiene como objetivo explicar la elaboración del mapa sanitario de Mauritania y su valor en la planificación y reorganización de la oferta de servicios de salud en todos los niveles de la pirámide sanitaria del país, con el fin de responder a las crecientes demandas de información generadas por diversas organizaciones, pero principalmente por el sector sanitario mauritano.
Los sistemas de información geográfica fueron un apoyo importante para este trabajo… y el software seleccionado para elaborarlo fue gvSIG Desktop.
El artículo, disponible en castellano, lo podéis encontrar aquí: [https:]]
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9:03
gvSIG Team: Comparación de información catastral antigua y actual con gvSIG Desktop
sur Planet OSGeoEn un artículo recientemente publicado en el Boletín de la Asociación Española de Geografía se muestra el uso de gvSIG para detectar los cambios en los usos del suelo-tipos de cultivo desde 1930 a la actualidad.
Título: Cartografía antigua catastral para la detección de cambios de cultivo: los mapas topográficos parcelarios de Alboraya (1930–2013)
Artículo disponible en abierto: [https:]] -
8:49
gvSIG Team: Curso-Taller de trabajo con modelos de datos de gvSIG Desktop
sur Planet OSGeoLas pasadas Jornadas Internacionales de gvSIG contaban en su programa con un taller de trabajo con modelos de datos de gvSIG Desktop.
La grabación del taller no está disponible, pero sí un vídeo previo que grabamos de preparación del taller y que hemos decidido compartir por si es de utilidad.
Es un mini-curso de 1 hora de duración que os puede servir para ir más allá de lo habitual en el manejo de datos en un SIG. Muy recomendable a poco que manejéis modelos de datos algo complejos.
Talleres con formación tan avanzada no son tan habituales ni fáciles de acceder… así que mi recomendación es que no os lo perdáis:
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8:40
gvSIG Team: Geoportales públicos de L’Eliana
sur Planet OSGeoUno de los ayuntamientos que acaba de sumarse al cada vez más numeroso conjunto de administraciones locales que tienen su IDE con gvSIG Online es el de L’Eliana. Otro ejemplo más de cómo no solo las grandes ciudades pueden disponer de soluciones y tecnologías avanzadas para gestionar su información con dimensión geográfica.
De partida, más allá del número creciente de geoportales privados y orientados a la gestión interna, hay ya cuatro visores de mapas públicos disponibles, cada uno impulsado desde su departamento correspondiente:
- Medio Ambiente. Permite la consulta del “Plan de ordenación de los recursos naturales (PORN)” del Parque Natural del Túria y de la cartografía de riesgos, tanto de inundaciones como forestal.
- Urbanismo. Podemos acceder, entre otras capas, a información como la clasificación y calificación urbanística o al catálogo de bienes y espacios protegidos del municipio.
- Servicios Municipales. Disponible para consulta información tan relevante como los servicios de saneamiento, distribución de agua y luminarias.
- Deportes. Cartografía de rutas saludables.
La página web principal es:
Y podéis acceder a los primeros geoportales públicos publicados en:
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2:00
Camptocamp: SwitzerlandMobility - a new website with a unique map and content features
sur Planet OSGeoPièce jointe: [télécharger]
For the new version of their website, SwitzerlandMobility wanted to create a unique concept of classical information mashed up with geographic information on maps. -
8:21
gvSIG Team: Un vistazo a la Infraestructura de Datos Espaciales de Cullera (IDE)
sur Planet OSGeoLa IDE de Cullera se inició en el área de urbanismo, pero rápidamente se ha extendido a todas las áreas y departamentos municipales. En la actualidad cuenta con decenas de geoportales internos y una serie de visores de mapas públicos, donde consultar información relevante para los ciudadanos y visitantes del municipio.
Con este post vamos a iniciar una serie de artículos en los que os iremos presentando distintas Infraestructuras de Datos Espaciales implantadas con gvSIG Online, que se está convirtiendo en la solución de referencia para IDEs con software libre.
Vamos a repasar solo algunos de los geoportales públicos:
- Turismo: Es el geoportal principal que recopila información relativa al turismo. Agrupa un extenso conjunto de información como oferta hotelera, puntos y zona de Wi-Fi, gastronomía, museos, rutas y sendas turísticas, playas,…
- Movilidad y transporte: Permite consultar información relativa a movilidad como estacionamientos, carriles bici, líneas de autobús, puntos de carga eléctrica,…
- Deportes: Este geoportal está orientado a mostrar los recorridos de diferentes eventos deportivos como la Volta a peu a Cullera, el triatlón, la San Silvestre,…
- Agricultura y actividades cinegéticas: Contiene información de usos del suelo, bancos de tierras,…
- Servicios municipales: Visor de mapas con información de dotaciones municipales como centros sanitarios, bibliotecas, instalaciones deportivas, centros de enseñanza,…
- Playas: ahora que se acerca la temporada estival aquí se puede encontrar información tan interesante como playas accesibles, infraestructuras, banderas azules…
- Urbanismo: el inicio de la IDE, con toda la información típica de este tipo de geoportales relativa al urbanismo (calificación y clasificación) y catastro. Es interesante destacar que tiene normativa urbanística asociada a los elementos geográficos.
- Y más geoportales públicos: infraestructuras, medio ambiente y cambio climático, gestión de residuos, ciudadanía, arqueología, sanidad, fiestas y comercio. Y siguen creciendo…
La dirección de la página principal de la IDE de Cullera es:
El principal contenido de la IDE, además de los servicios de mapas, son sus geoportales. En el siguiente enlace se pueden visualizar todos los visores de mapas actualmente disponibles:
También es interesante hacer referencia a que gvSIG Online permite generar “Vistas compartidas” que no son más que URLs que permiten compartir una configuración concreta de un geoportal, en la que hay una serie de capas visibles o invisibles por defecto e, incluso, un determinado encuadre (zona o territorio del municipio visible al entrar).
Desde la web de turismo del Ayuntamiento de Cullera, accesible en el enlace [https:]] hay vistas compartidas en distintas secciones de esta web: playas, rutas naturales, monumentos… todas estas vistas compartidas enlazan con distintas configuraciones del geoportal de Turismo que forma parte de la IDE.
Por último, para acabar, indicar que entre las mejoras previstas para los próximos meses está la integración con el gestor de expedientes (SEGEX de Sedipualba) y la incorporación de gvSIG Mapps como app para toma de datos en campo.
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17:48
GeoSolutions: GeoSolutions presence at FOSS4G 2023 in Prizren (Kosovo)
sur Planet OSGeoYou must be logged into the site to view this content.
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8:11
gvSIG Team: gvSIG Desktop aplicado al riesgo de impacto paisajístico
sur Planet OSGeoHoy os traemos una presentación de la empresa Geoscan, una consultora con muchos años de experiencia en áreas como la de la ingeniería geológica y el medio ambiente. En este caso nos muestran el uso de gvSIG Desktop para analizar el impacto paisajístico de las instalaciones de una empresa de producción y comercialización de semillas.
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7:42
OPENGIS.ch: Unterstützung für WMTS im QGIS Swiss Locator
sur Planet OSGeoDas QGIS swiss locator Plugin erleichtert in der Schweiz vielen Anwendern das Leben dadurch, dass es die umfangreichen Geodaten von swisstopo und opendata.swiss zugänglich macht. Darunter ein breites Angebot an GIS Layern, aber auch Objektinformationen und eine Ortsnamensuche.
Dank eines Förderprojektes der Anwendergruppe Schweiz durfte OPENGIS.ch ihr Plugin um eine zusätzliche Funktionalität erweitern. Dieses Mal mit der Integration von WMTS als Datenquelle, eine ziemlich coole Sache. Doch was ist eigentlich der Unterschied zwischen WMS und WMTS?
WMS vs. WMTSZuerst zu den Gemeinsamkeiten: Beide Protokolle – WMS und WMTS – sind dazu geeignet, Kartenbilder von einem Server zu einem Client zu übertragen. Dabei werden Rasterdaten, also Pixel, übertragen. Ausserdem werden dabei gerenderte Bilder übertragen, also keine Rohdaten. Diese sind dadurch für die Präsentation geeignet, im Browser, im Desktop GIS oder für einen PDF Export.
Der Unterschied liegt im T. Das T steht für “Tiled”, oder auf Deutsch “gekachelt”. Bei einem WMS (ohne Kachelung) können beliebige Bildausschnitte angefragt werden. Bei einem WMTS werden die Daten in einem genau vordefinierten Gitternetz — als Kacheln — ausgeliefert.
Der Hauptvorteil von WMTS liegt in dieser Standardisierung auf einem Gitternetz. Dadurch können diese Kacheln zwischengespeichert (also gecached) werden. Dies kann auf dem Server geschehen, der bereits alle Kacheln vorberechnen kann und bei einer Anfrage direkt eine Datei zurückschicken kann, ohne ein Bild neu berechnen zu müssen. Es erlaubt aber auch ein clientseitiges Caching, das heisst der Browser – oder im Fall von Swiss Locator QGIS – kann jede Kachel einfach wiederverwenden, ganz ohne den Server nochmals zu kontaktieren. Dadurch kann die Reaktionszeit enorm gesteigert werden und flott mit Applikationen gearbeitet werden.
Warum also noch WMS verwenden?
Auch das hat natürlich seine Vorteile. Der WMS kann optimierte Bilder ausliefern für genau eine Abfrage. Er kann Beispielsweise alle Beschriftungen optimal platzieren, so dass diese nicht am Kartenrand abgeschnitten sind, bei Kacheln mit den vielen Rändern ist das schwieriger. Ein WMS kann auch verschiedene abgefragte Layer mit Effekten kombinieren, Blending-Modi sind eine mächtige Möglichkeit, um visuell ansprechende Karten zu erzeugen. Weiter kann ein WMS auch in beliebigen Auflösungen arbeiten (DPI), was dazu führt, dass Schriften und Symbole auf jedem Display in einer angenehmen Grösse angezeigt werden, währenddem das Kartenbild selber scharf bleibt. Dasselbe gilt natürlich auch für einen PDF Export.
Ein WMS hat zudem auch die Eigenschaft, dass im Normalfall kein Caching geschieht. Bei einer dahinterliegenden Datenbank wird immer der aktuelle Datenstand ausgeliefert. Das kann auch gewünscht sein, zum Beispiel soll nicht zufälligerweise noch der AV-Datensatz von gestern ausgeliefert werden.
Dies bedingt jedoch immer, dass der Server das auch entsprechend umsetzt. Bei den von swisstopo via map.geo.admin.ch publizierten Karten ist die Schriftgrösse auch bei WMS fix ins Kartenbild integriert und kann nicht vom Server noch angepasst werden.
Im Falle von QGIS Swiss Locator geht es oft darum, Hintergrundkarten zu laden, z.B. Orthofotos oder Landeskarten zur Orientierung. Daneben natürlich oft auch auch weitere Daten, von eher statischer Natur. In diesem Szenario kommen die Vorteile von WMTS bestmöglich zum tragen. Und deshalb möchten wir der QGIS Anwendergruppe Schweiz im Namen von allen Schweizer QGIS Anwender dafür danken, diese Umsetzung ermöglicht zu haben!
Der QGIS Swiss Locator ist das schweizer Taschenmesser von QGIS. Fehlt dir ein Werkzeug, das du gerne integrieren würdest? Schreib uns einen Kommentar!
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11:00
Lutra consulting: Webinar: Processing LiDAR data in QGIS 3.32
sur Planet OSGeoJoin this webinar to learn more about the new features in QGIS to process LiDAR data:
Date: Monday, June 26, 2023 at 14:00 GMT
Duration: 30 minutes + 15 minutes Q&A session
Speaker: Martin Dobias, CTO at Lutra Consulting with more than 15 years of QGIS development experience
DescriptionPoint clouds are an increasingly popular data type thanks to the decreasing cost of their acquisition through lidar surveys and photogrammetry. On top of that, more and more national mapping agencies release high resolution point cloud data (spanning large areas and consisting of billions of points), unlocking many new use cases.
This webinar will summarize the latest QGIS release 3.32 and the addition of tools for point cloud analysis right from QGIS Processing toolbox: clip, filter, merge, export to raster, extract boundaries and more - all backed by PDAL library that already ships with QGIS, without having to rely on third party proprietary software.
This work was made possible by the generous donations to our crowdfunding.
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8:01
gvSIG Team: Control de versiones y edición de cartografía multiusuario con software libre
sur Planet OSGeoUno de los desarrollos más avanzados que han llegado a gvSIG Desktop es su control de versiones, VCSGIS, y que lo ha convertido en una herramienta fundamental para resolver las problemáticas de edición avanzada a las que el software libre no tenía respuesta.
En esta presentación podréis conocer qué es VCSGIS y todo lo que permite hacer
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17:48
GeoSolutions: GeoSolutions at WAGIS 2023 in Tacoma, WA 14-15 June
sur Planet OSGeoYou must be logged into the site to view this content.
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7:56
gvSIG Team: Plataforma de información geográfica del Estado de Tocantins, Brasil
sur Planet OSGeoOs traemos la presentación de otro interesante proyecto de implantación de gvSIG Online, en este caso en el Estado de Tocantins (Brasil) y que ha permitido publicar numerosas capas de información geográfica, estructurada en diversos geoportales.
De este proyecto, además, destacamos el desarrollo de herramientas en gvSIG Online para la generación de dashboards o cuadros de mandos.
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16:00
Lutra consulting: Virtual Point Clouds (VPC)
sur Planet OSGeoAs a part of our crowdfunding campaign we have introduced a new method to handle a large number of point cloud files. In this article, we delve into the technical details of the new format, rationale behind our choice and how you can create, view and process virtual point cloud files.
RationaleLidar surveys of larger areas are often multi-terabyte datasets with many billions of points. Having such large datasets represented as a single point cloud file is not practical due to the difficulties of storage, transfer, display and analysis. Point cloud data are therefore typically stored and distributed split into square tiles (e.g. 1km x 1km), each tile having a more manageable file size (e.g. ~200 MB when compressed).
Tiling of data solves the problems with size of data, but it introduces issues when processing or viewing an area of interest that does not fit entirely into a single tile. Users need to develop workflows that take into account multiple tiles and special care needs to be taken to deal with data near edges of tiles to avoid unwanted artefacts in outputs. Similarly, when viewing point cloud data, it becomes cumbersome to load many individual files and apply the same symbology.
Here is an example of several point cloud tiles loaded in QGIS. Each tile is styled based on min/max Z values of the tile, creating visible artefacts on tile edges. The styling has to be adjusted for each layer separately:
Virtual Point CloudsIn the GIS world, many users are familiar with the concept of virtual rasters. A virtual raster is a file that simply references other raster files with actual data. In this way, GIS software then treats the whole dataset comprising many files as a single raster layer, making the display and analysis of all the rasters listed in the virtual file much easier.
Borrowing the concept of virtual rasters from GDAL, we have introduced a new file format that references other point cloud files - and we started to call it virtual point cloud (VPC). Software supporting virtual point clouds handles the whole tiled dataset as a single data source.
At the core, a virtual point cloud file is a simple JSON file with .vpc extension, containing references to actual data files (e.g. LAS/LAZ or COPC files) and additional metadata extracted from the files. Even though it is possible to write VPC files by hand, it is strongly recommended to create them using an automated tool as described later in this post.
On a more technical level, a virtual point cloud file is based on the increasingly popular STAC specification (the whole file is a STAC API ItemCollection). For more details, please refer to the VPC specification that also contains best practices and optional extensions (such as overviews).
Virtual Point Clouds in QGISWe have added support for virtual point clouds in QGIS 3.32 (released in June 2023) thanks to the many organisations and individuals who contributed to our last year’s joint crowdfunding with North Road and Hobu. The support in QGIS consists of three parts:
- Create virtual point clouds from a list of individual files
- Load virtual point clouds as a single map layer
- Run processing algorithms using virtual point clouds
Those who prefer using command line tools, PDAL wrench includes a build_vpc command to create virtual point clouds, and all the other PDAL wrench commands support virtual point clouds as the input.
Using Virtual Point CloudsIn this tutorial, we are going to generate a VPC using the new Processing algorithm, load it in QGIS and then generate a DTM from terrain class. You will need QGIS 3.32 or later for this. For the purpose of this example, we are using the LiDAR data provided by the IGN France data hub.
In QGIS, open the Processing toolbox panel, search for the Build virtual point cloud (VPC) algorithm ((located in the Point cloud data management group):
VPC algorithm in the Processing toolboxIn the algorithm’s window, you can add point cloud layers already loaded in QGIS or alternatively point it to a folder containing your LAZ/LAS files. It is recommended to also check the optional parameters:
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Calculate boundary polygons - QGIS will be able to show the exact boundaries of data (rather than just rectangular extent)
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Calculate statistics - will help QGIS to understand ranges of values of various attributes
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Build overview point cloud - will also generate a single “thinned” point cloud of all your input data (using only every 1000th point from original data). The overview point cloud will be created next to the VPC file - for example, for mydata.vpc, the overview point cloud would be named mydata-overview.copc.laz
After you set the output file and start the process, you should end up with a single VPC file referencing all your data. If you leave the optional parameters unchecked, the VPC file will be built very quickly as the algorithm will only read metadata of input files. With any of the optional parameters set, the algorithm will read all points which can take some time.
Now you can load the VPC file in QGIS as any other layer - using QGIS browser, Data sources dialog in QGIS or by doing drag&drop from a file browser. After loading a VPC in QGIS, the 2D canvas will show boundaries of individual files - and as you zoom in, the actual point cloud data will be shown. Here, a VPC loaded together with the overview point cloud:
Virtual point cloud (thinned version) generated by the VPC algorithmZooming in QGIS in 2D map with elevation shading - initially showing just the overview point, later replaced by the actual dense point cloud:
VPC output on 2D: displaying details when zooming inIn addition to 2D maps, you can view the VPC in a 3D map windows too:
If the input files for VPCs are not COPC files, QGIS will currently only show their boundaries in 2D and 3D views, but processing algorithms will work fine. It is however possible to use the Create COPC algorithm to batch convert LAS/LAZ files to COPC files, and then load VPC with COPC files.
It is also worth noting that VPCs also work with input data that is not tiled - for example, in some cases the data are distributed as flightlines (with lots of overlaps between files). While this is handled fine by QGIS, for the best performance it is generally recommended to first tile such datasets (using the Tile algorithm) before doing further display and analysis.
Processing Data with Virtual Point CloudsNow that we have the VPC generated, we can run other processing algorithms. For this example, we are going to convert the ground class of the point cloud to a digital terrain model (DTM) raster. In the QGIS Processing toolbox, search for Export to raster algorithm (in the Point cloud conversion group):
VPC layer can be used as an input to the point cloud processing algorithmThis will use the Z values from the VPC layer and generate a terrain raster based on a user defined resolution. The algorithm will process the tiles in parallel, taking care of edge artefacts (at the edges, it will read data also from the neighbouring tiles). The output of this algorithm will look like this:
Converting a VPC layer to a DTMThe output raster contains holes where there were no points classified as ground. If needed for your use case, you can fill the holes using Fill nodata algorithm from GDAL in the Processing toolbox and create a smooth terrain model for your input Virtual Point Cloud layer:
Filling the holes in the DTMVirtual point clouds can be used also for any other algorithms in the point cloud processing toolbox. For more information about the newly introduced algorithms, please see our previous blog post.
All of the point cloud algorithms also allow setting filtering extent, so even with a very large VPC, it is possible to run algorithms directly on a small region of interest without having to create temporary point cloud files. Our recommendation is to have input data ready in COPC format, as this format provides more efficient access to data when spatial filtering is used.
Streaming Data from Remote Sources with VPCsOne of the very useful features of VPCs is that they work not only with local files, but they can also reference data hosted on remote HTTP servers. Paired with COPCs, point cloud data can be streamed to QGIS for viewing and/or processing - that means QGIS will only download small portions of data of a virtual point cloud, rather than having to download all data before they could be viewed or analysed.
Using IGN’s lidar data provided as COPC files, we have built a small virtual point cloud ign-chambery.vpc referencing 16 km2 of data (nearly 700 million points). This VPC file can be loaded in QGIS and used for 2D/3D visualisation, elevation profiles and processing, with QGIS handling data requests to the server as necessary. Processing algorithms only take a couple of seconds if the selected area of interest is small (make sure to set the “Cropping extent” parameter of algorithms).
All this greatly simplifies data access to point clouds:
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Data producers can use very simple infrastructure - a server hosting static COPC files together with a single VPC file referencing those COPC files.
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Users can use QGIS to view and process point cloud data as a single map layer, with no need to download large amounts of data, QGIS (and PDAL) taking care of streaming data as needed.
We are very excited about the opportunities that virtual point clouds are bringing to users, especially when combined with COPC format and access from remote servers!
Thanks again to all contributors to our crowdfunding campaign - without their generous support, this work would not have been possible.
Contact us if you would like to add more features in QGIS to handle, analyse or visualise lidar data.
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9:35
QGIS Blog: Plugin Update May 2023
sur Planet OSGeoIn May 22 new plugins that have been published in the QGIS plugin repository.
Here’s the quick overview in reverse chronological order. If any of the names or short descriptions piques your interest, you can find the direct link to the plugin page in the table below the screenshot.
Station Offset This plugin computes the station and offset of points along polylines and exports those values to csv for other applications MGP Connect Enable Maxar SecureWatch customers to stream imagery more effectively in QGIS. Triple2Layer this plugin imports data DiscordRPC Plugin for QGIS QGIS plugin that enables displaying a Rich Presence in Discord ERS This plugin determines calculated polluant concentrations around sensible sites’s perimeters IPP This plugin calculates IPP Road Vectorisation This plugin is designed to vectorize roads on satellite images Image vectorisator Plugin for image vectorisation H-RISK with noisemodelling Sound levels and Health risks of environmental noise Non_electrical_vehicle This plugins calculates number of non electrical vehicles HOT Templates and Symbology Manager QGIS plugin for managing HOT map templates and symbology Transparency Setter Apply the specified transparency value to both vector and raster layers, as well as layers within the selected groups in the Layer Panel DBGI Creates geopackages that match the requirements for the DBGI project StyleLoadSave Load or Save active vector layer style PixelCalculator Interactively calculate the mean value of selected pixels of a raster layer. GISTDA sphere basemap A plugin for adding base map layers from GISTDA sphere platform ( [https:]] ). Adjust Style Adjust the style of a map with a few clicks instead of altering every single symbol (and symbol layer) for many layers, categories or a number of label rules. A quick way to adjust the symbology of all layers (or selected layers) consistantly, to check out how different colors / stroke widths / fonts work for a project, and to save and load styles of all layers – or even to apply styles to another project. With one click, it allows to: adjust color of all symbols (including color ramps and any number of symbol layers) and labels using the HSV color model (rotate hue, change saturation and value); change line thickness (i.e. stroke width of all symbols / symbol borders); change font size of all labels; replace a font family used in labels with another font family; save / load the styles of all layers at once into/from a given folder. APLS This plugin performs Average Path Length Similarity qaequilibrae Transportation modeling toolbox for QGIS QGPT Agent QGPT Agent is LLM Assistant that uses openai GPT model to automate QGIS processes FuzzyJoinTables Join tables using min Damerau-Levenshtein distance Chandrayaan-2 IIRS Generates reflectance from Radiance data of Imaging Infrared Spectrometer sensor of Chandrayaan 2 -
7:59
gvSIG Team: GeoETL de la plataforma gvSIG Online: Automatizar transformaciones de datos
sur Planet OSGeoUna mejora considerable de gvSIG Online respecto a otros productos del mercado es su ETL. Gracias a su ETL, gvSIG Online podrá realizar integraciones con otras fuentes de datos de forma ágil y sin necesidad de desarrollo.
ETL es un plugin que se utiliza para automatizar tareas de transformaciones de datos, ya sean repetitivas o no, de manera que no sea necesario la manipulación de los datos a través de código. De esta manera, cualquier usuario es capaz de hacer una manipulación de los datos (geométricamente o no) o una homogeneización de datos que provengan de diferentes orígenes y formatos.
Esto es posible gracias a un canvas que representará gráficamente el proceso de transformación de los datos de una manera fácil e intuitiva.
Si queréis conocer todo el potencia de GeoETL, no os perdáis el vídeo:
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gvSIG Team: Conociendo gvSIG Mapps
sur Planet OSGeoTodo el mundo conoce gvSIG Desktop, el origen de el catálogo de soluciones que denominamos Suite gvSIG. Cada vez más organizaciones de todo el mundo están implantando gvSIG Online como su plataforma de gestión de datos espaciales y geoportales. Y, aunque menos conocido, crece el número de entidades que usan gvSIG Mapps… bien como app para toma de datos en campo, bien como apps desarrolladas con su framework.
¿Queréis saber más? Os contamos qué es realmente gvSIG Mapps: