Dando continuidade à série sobre as novidades do QGIS 4.0, neste artigo vamos explorar os novos recursos para projetos em 3D e nuvem de pontos.
Caso você ainda não tenha conferido as partes anteriores, acesse os links a seguir:
- Parte 1: Veja as mudanças na interface do usuário
- Parte 2: Conheça as novas ferramentas de edição e digitalização de camadas
- Parte 3: Veja os novos recursos para simbologia, estilos e rótulos
O que é projeto em 3D no QGIS?
Um projeto em 3D no QGIS permite visualizar dados geoespaciais com altura e volume, tornando o mapa mais realista. Com ele, é possível representar relevo, edificações e trabalhar com nuvem de pontos.
O que é nuvem de pontos no QGIS?
Uma nuvem de pontos é um conjunto de milhares ou milhões de pontos no espaço, cada um com coordenadas (X, Y, Z), que representam a forma de objetos ou do terreno em 3D. Esses dados geralmente são obtidos por tecnologias como LiDAR ou drones e são usados para criar modelos detalhados de cidades, relevo e estruturas.
Conheça as novas ferramentas para projetos em 3D e nuvem de pontos
01 – Exibir anotações de texto em visualizações de mapas 3D
02 – Renderização de marcadores de camadas como billboards 3D
O QGIS agora permite exibir camadas de anotação como billboards 3D, mostrando os marcadores como símbolos flutuantes no mapa. É possível ajustar a altura, o encaixe ao terreno e ativar linhas de chamada que conectam os elementos à superfície.
03 – Opção para desativar a exportação de terreno em exportações de cenas 3D
O QGIS agora inclui uma opção para ativar ou desativar a exportação do terreno em cenas 3D. A configuração permite controlar a resolução do terreno, sendo especialmente útil para modelos DTM ou terrenos online.
04 – Destacar elementos identificados em vistas 3D
Agora é possível destacar feições vetoriais em visualizações 3D, utilizando sobreposição semitransparente e contornos mais espessos. O realce é exibido acima dos demais elementos, facilitando a visualização mesmo em áreas com sobreposição.
05 – Seções transversais com tolerância fixa (largura) e deslocamento para a esquerda/direita
Agora é possível definir seções transversais de forma mais rápida, fixando a largura (tolerância) e selecionando apenas os dois pontos finais. Além disso, a tolerância pode ser ajustada diretamente na interface, e a seção ativa pode ser deslocada lateralmente nas visualizações 3D, tornando a análise mais dinâmica.
06 – Suporte para sobreposição de mapa 2D
As visualizações 3D agora contam com uma sobreposição do mapa 2D, centralizada na posição da câmera.
07 – Câmera ortográfica
Agora voltou o suporte à câmera ortográfica nas visualizações 3D, uma alternativa à câmera em perspectiva. Esse recurso é especialmente útil para análises mais precisas, como em cortes transversais.
08 – Aprimoramentos no algoritmo de criação de nuvem de pontos virtual (VPC)
O algoritmo de nuvem de pontos virtual agora alerta quando arquivos LAS/LAZ precisam ser convertidos. Além disso, é possível converter automaticamente esses arquivos para o formato COPC, garantindo compatibilidade com a visualização 2D e 3D.
09 – Novo algoritmo de processamento para comparar nuvens de pontos (M3C2)
Um novo algoritmo foi desenvolvido para comparar duas nuvens de pontos com alta precisão usando o método M3C2. Ele calcula distâncias considerando a geometria da superfície em múltiplas escalas, sendo ideal para identificar mudanças em terrenos complexos.
10 – Suporte a conjunto de dados remoto de nuvem de pontos virtual
Agora é possível carregar nuvens de pontos virtuais diretamente de servidores remotos. Isso elimina a necessidade de baixar arquivos previamente, facilitando o acesso e o compartilhamento de grandes volumes de dados.
11 – Edição de nuvens de pontos virtuais
Agora é possível editar dados diretamente em nuvens de pontos virtuais (VPC). Para isso, é necessário que os arquivos estejam no formato COPC e armazenados localmente.
12 – Altura acima do solo
O algoritmo Altura acima do solo calcula a distância vertical de cada ponto em relação ao terreno, permitindo normalizar dados de elevação. Ele adiciona um novo atributo com essa altura e pode substituir os valores Z, sendo muito útil para análises como altura de edificações ou vegetação.
13 – Classificar pontos no solo
Este algoritmo classifica automaticamente os pontos do solo em nuvens LiDAR usando o método SMRF. Ele separa terreno de elementos como vegetação e edificações, sendo eficiente para gerar modelos digitais de terreno mais precisos.
14 – Filtrar ruído
Agora existem dois novos algoritmos para remoção de ruído em nuvens de pontos, por método estatístico ou por raio. Eles identificam e eliminam pontos inconsistentes, melhorando a qualidade dos dados para análises mais precisas.
15 – Transformar nuvens de pontos
O algoritmo de transformação permite aplicar translação, rotação e escala para alinhar nuvens de pontos sem distorcer sua forma. É ideal para corrigir deslocamentos entre levantamentos e garantir melhor precisão espacial.
Para mais informações consulte: https://qgis.org/project/visual-changelogs/visualchangelog40
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