DESCRIZIONE

L’efficienza sul campo può raggiungere livelli elevati grazie a QField, un’applicazione progettata per smartphone e tablet (Android e iOS) che estende in mobilità le funzionalità di QGIS. QField consente di lavorare direttamente sui progetti QGIS, mantenendo struttura dei layer, attributi, simbologie e regole di compilazione, rendendo la raccolta dati più ordinata, coerente e controllabile.

Il corso non si limita all’uso di QField per la semplice acquisizione dei dati sul campo. L’obiettivo è fornire un workflow completo e professionale, che accompagna il partecipante dalla preparazione del progetto in QGIS fino alla produzione di output finali affidabili e documentati.

In particolare, il corso affronta:

• • • • la pianificazione del progetto GIS in QGIS (struttura dei layer, campi attributo, domini e vincoli);

      • la configurazione di QField per la raccolta dati sul campo (tracking, snap, compilazione automatica dei campi ecc…);

      • la sincronizzazione dei progetti e il rientro dei dati in ambiente desktop;

      • le procedure di controllo qualità e validazione dei dati, fondamentali per ridurre errori e incoerenze;

      • la preparazione di dataset strutturati, pronti per analisi di base, archiviazione o documentazione tecnica.

NOVITA’ RISPETTO AI CORSI PRECEDENTI

Il corso introduce un nuovo approccio alla gestione, sintesi e documentazione dei dati raccolti sul campo. Una volta verificata e validata la qualità del dataset in QGIS, viene mostrato come utilizzare strumenti di analisi e automazione in ambiente Python/Jupyter per produrre statistiche descrittive di base, riepiloghi quantitativi e relazioni tecniche a partire dai dati acquisiti.

Verrà illustrato l’uso controllato e consapevole delle API OpenAI per la generazione automatica del testo, come supporto alla redazione di report tecnici basati esclusivamente su dati già verificati e strutturati. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale è presentato come strumento di supporto alla scrittura, utile per organizzare e sintetizzare i risultati, senza sostituire il ruolo critico, interpretativo e decisionale del professionista.

Durante le esercitazioni pratiche del corso verrà mostrato come registrarsi sulla piattaforma OpenAI e utilizzare GPT-5-nano, la versione più economica dei modelli OpenAI, scelta appositamente per attività di test e sperimentazione. A titolo esemplificativo, la generazione automatica di una relazione di circa 10 pagine comporta un costo indicativo di pochi centesimi (ca. 0,04 €), rendendo questo approccio particolarmente adatto alla didattica e sperimentazione, senza richiedere abbonamenti a servizi premium come ChatGPT.

​OBIETTIVI FORMATIVI

Al termine del corso, il partecipante sarà in grado di:

• • impostare e configurare correttamente un progetto QGIS destinato all’uso in QField;

  • strutturare layer, campi attributo, domini e moduli di inserimento dati per la raccolta sul campo;

  • raccogliere dati georiferiti (punti, linee, poligoni, foto geotaggate, attributi) tramite QField;

  • gestire e sincronizzare i dati in formato GeoPackage e Shapefile;

  • eseguire controlli di qualità e validazione del dataset in QGIS;

  • utilizzare un ambiente Python/Jupyter per produrre statistiche descrittive e riepiloghi dei dati;

  • generare una relazione tecnica di base a partire da dati validati, anche con il supporto di strumenti di generazione automatica del testo.

A CHI SI RIVOLGE

Il corso è rivolto a:

• studenti e professionisti di archeologia, topografia e rilievi sul campo;
• ricercatori interessati alla digitalizzare e standardizzazione delle campagne di rilevamento;
• chi desidera acquisire o migliorare le proprie competenze l’efficienza e la qualità della documentazione sul campo.

DURATA & MODALITA’

• Durata: minimo 8
  (in caso di necessità, la lezione può essere prolungata fino a 9-10 ore) 

N° PARTECIPANTI

Minimo 4.

​QUOTA DI PARTECIPAZIONE

€ 120,00 per i Soci Una Quantum e Confederazione Italiana Archeologi (CIA).
​Il corso rilascia il certificato con indicazione delle ore per accreditamento CFU.