Scarica i poligoni degli edifici per qualsiasi area
Confronta quattro dataset aperti sugli edifici, poi scaricane uno.
0,00 km² / 25 km²
Perimetro di delimitazione
Fonti
Download
QGIS plugin
AI Segmentation for QGIS
Buildings missing or outdated in these datasets? Detect them yourself on any aerial image, in QGIS.
AI Edit
AI AgentGuide
How it works, formats and limits.
About this tool
Disegna un rettangolo, consulta i quattro dataset aperti sugli edifici e scarica i poligoni in formato GeoJSON per QGIS o ArcGIS. Nessun account né email. La licenza e l’attribuzione sono incluse nel file.
Fonti consultate: 4 dataset aperti · GeoJSON, Shapefile, KML, CSV · Nessun account, nessuna email · Ultima verifica dei dati dei dataset
Sei download reali
Ogni immagine qui sotto mostra una risposta di questo strumento, ricavata direttamente dal file che ti consegna. Nulla viene ridisegnato e nulla viene sistemato. Scaricato il
2064 edifici, OpenStreetMap Blocchi densi che condividono i muri. Un contorno per edificio, così si vedono i cortili retrostanti. 
1246 edifici, OpenStreetMap Capannoni portuali accanto a case a schiera. Due dimensioni di edifici molto diverse in un unico download. 
3782 edifici, OpenStreetMap 3.782 edifici in un chilometro quadrato, e OpenStreetMap li include tutti. 
2542 edifici, Microsoft Rilevamento automatico in una periferia desertica. Ogni casa sulla griglia, tracciata da immagini invece che rilevata sul campo. 
2381 edifici, Microsoft Strade senza uscita e unità commerciali lungo la strada principale. Qui Microsoft copre il territorio che OpenStreetMap lascia scarsamente mappato. 
1219 edifici, Microsoft Edifici bassi e densi intorno a lotti più grandi. Qui le due fonti differiscono di meno di duecento edifici.
I quattro dataset e l'uso migliore di ciascuno
Tutti e quattro consentono l'uso commerciale e chiedono qualcosa in cambio. Overture, OpenStreetMap e Google con ODbL richiedono di condividere il database derivato alle stesse condizioni. Google con CC BY 4.0 e Microsoft con CDLA Permissive 2.0 richiedono solo l'attribuzione. Inoltre rappresentano lo stesso territorio in modo diverso, ed è proprio questa differenza a essere utile.
| Dataset | Copertura | Datazione | Licenza | Aspetto dei poligoni |
|---|---|---|---|---|
| Overture Maps buildings | Globale. Contiene ciò che contengono gli altri tre, unito e deduplicato da Overture, quindi è il più completo dei quattro e il più rapido a rispondere: il riquadro viene ritagliato lato server da un indice, non filtrato da un file pubblicato. | Rilascio del 19 agosto 2026 | ODbL 1.0 | Unito da OpenStreetMap, Microsoft, Google ed Esri, poi deduplicato da Overture. Un poligono per edificio, con un'altezza e un conteggio dei piani dove un dataset a monte ne riportava uno, e il nome di quel dataset a monte su ogni poligono. |
| OpenStreetMap | Globale, completa quanto la comunità locale ha contribuito a renderla. È densa nella maggior parte delle città europee e nordamericane, ma scarsa nei luoghi che nessuno ha ancora mappato. | In tempo reale. Qualunque cosa mostri la mappa in questo momento. | ODbL 1.0 | Disegnati dalle persone. Una fila di case a schiera è spesso un unico poligono. Attributi ricchi: indirizzo, numero di piani, nome, forma del tetto. |
| Microsoft Global ML Building Footprints | Globale. Un modello ha analizzato immagini satellitari e aeree, quindi individua edifici che un rilevatore non ha mai visitato e non tralascia nulla di proposito. Si ferma però a ciò che mostrano le immagini. | Rilascio del 3 febbraio 2026 | CDLA Permissive 2.0 | Rilevati da un modello. Un poligono per edificio, con un punteggio di affidabilità e una stima dell'altezza quando le immagini lo hanno permesso. |
| Google Open Buildings v3 | Solo Africa, Asia meridionale, Sud-est asiatico, America Latina e Caraibi. Non Europa, non Nord America, non Australia. All'interno di quest'area, è la più densa delle tre. | Immagini fino a maggio 2023 | CC BY 4.0 or ODbL 1.0 | Rilevati da un modello. Divide un complesso in molti piccoli poligoni, con un punteggio di affidabilità e un'area in metri quadrati. |
Un esempio completo: 1 km² del centro di Parigi
Misurato il 2026-08-14 per il riquadro 2.345400,48.852100,2.359000,48.861100, intorno all'Île de la Cité. I numeri qui sotto sono quelli restituiti da questo strumento, non una stima. Île de la Cité e Quartiere Latino, Parigi, 1.0 km².
| Dataset | Edifici | Impronta totale | Risultato |
|---|---|---|---|
| OpenStreetMap | 1391 | 454.132 m² | Risposta live da Overpass in circa sei secondi. 326 m² per poligono. |
| Microsoft Global ML Building Footprints | 213 | 568.930 m² | Un file da 91 MB, quadkey 120220011, letto per intero e filtrato sul riquadro. 2.671 m² per poligono. |
| Google Open Buildings v3 | 0 | 0 m² | Nessuna copertura. Google Open Buildings v3 non pubblica dati sull’Europa. |
Rileggi queste due righe. OpenStreetMap restituisce 6,5 volte più poligoni di Microsoft e Microsoft copre il 25% in più di superficie. Entrambe le cose sono vere. Nel centro di Parigi il modello unisce un intero isolato in un'unica forma, di 2.671 m² in media, mentre le persone hanno disegnato ogni edificio, 326 m² in media. Quindi un conteggio ti dice come sono stati suddivisi i dati, non quanta parte della città contengono. Per questo questa pagina non classifica una fonte in base al conteggio e mostra l'area totale delle impronte accanto a ciascuna.
Come lo strumento legge ogni dataset
OpenStreetMap: una query in tempo reale
Il riquadro viene inviato a Overpass, il servizio di query di OpenStreetMap, e torna con ogni way e relazione multipolygon contrassegnata come edificio. Non c'è una datazione: ottieni la mappa esattamente come appare quando premi il pulsante. Le relazioni vengono ricomposte in poligoni corretti, così un edificio con un cortile mantiene il suo foro invece di arrivare come linee separate.
Microsoft: un file per tassello
Microsoft pubblica il mondo in 30,344 file compressi con gzip, uno per tassello Web Mercator di zoom 9, 117 GB in totale. Non c'è un indice dentro il file, quindi l'unico modo per ottenere un riquadro piccolo è leggere l'intero tassello e scartare il resto. Il tassello mediano è abbastanza piccolo da permettere questa operazione durante una richiesta web. Una città densa non lo è: il centro di Parigi è un unico file da 91 MB. Quando il tassello è troppo grande, questa pagina indica il file esatto invece di restare in attesa.
Google: file grandi quanto un continente
Google Open Buildings v3 comprende 1.85 billion edifici in 312 file, 178 GB in totale, suddivisi per cella S2. Il file mediano è 164 MB e il più grande è 8.4 GB. Quasi nessun riquadro può essere ritagliato da questi file durante una richiesta web, quindi per Google questa pagina serve soprattutto a localizzare i file: ti dice quale dei 312 file copre la tua area e quanto è grande. È comunque la risposta che cerca la maggior parte delle persone.
La copertura viene verificata, non indovinata
Google pubblica il confine di ogni cella che ha rilasciato e questa pagina ne conserva una copia. Quindi, quando la risposta è "Google non ha dati qui", deriva dall'indice di Google, non da una tabella di ricerca compilata da qualcuno. Google non copre Europa, Nord America o Australia.
Licenze e attribuzione
Ogni file creato da questa pagina contiene la licenza e la stringa di attribuzione nel GeoJSON, così l'obbligo resta anche se il file viene rinominato o condiviso. Leggi la licenza prima di pubblicare qualsiasi cosa derivata da dati ODbL: impone la condivisione allo stesso modo, mentre le altre due licenze no.
Overture Maps buildings
ODbL 1.0 · Leggi la licenza
Conserva questa riga insieme ai dati
© Overture Maps Foundation, © OpenStreetMap contributors, Microsoft, Google, Esri
OpenStreetMap
ODbL 1.0 · Leggi la licenza
Conserva questa riga insieme ai dati
© OpenStreetMap contributors, ODbL 1.0
Microsoft Global ML Building Footprints
CDLA Permissive 2.0 · Leggi la licenza
Conserva questa riga insieme ai dati
Microsoft Global ML Building Footprints, CDLA Permissive 2.0
Google Open Buildings v3
CC BY 4.0 or ODbL 1.0 · Leggi la licenza
Conserva questa riga insieme ai dati
© Google Open Buildings v3, CC BY 4.0 or ODbL 1.0
Cosa non fa questo strumento
- I riquadri sono limitati a 25 km². Oltre quel limite Overpass va in timeout e il file diventa troppo grande da visualizzare in un browser.
- I poligoni non vengono mai tagliati. Un edificio che tocca il tuo riquadro arriva intero, quindi il file può estendersi oltre i bordi che hai tracciato. Questo conta soprattutto per Microsoft, i cui poligoni in una città densa possono coprire un intero isolato ciascuno.
- L'esportazione in Shapefile accorcia ogni nome di campo a 10 caratteri, il limite del formato, quindi i tag lunghi di OpenStreetMap risultano abbreviati. Scegli GeoJSON quando ti servono i nomi completi degli attributi.
- Un dataset per file. Unire due fonti significa decidere quale duplicato conservare, e quella decisione spetta a te, non a noi.
- Un riquadro che attraversa l'antimeridiano viene rifiutato invece di essere diviso senza avviso.
Guide che usano questi dati
Impronta dell'edificio (building footprint): cos'è e calcoloL'impronta di un edificio è l'area di terreno coperta dalle pareti esterne. Cosa include, come si calcola e come si distingue dalla superficie calpestabile.
Rilevare le impronte degli edifici in QGIS: 3 metodiPer rilevare le impronte degli edifici in QGIS disegna una zona, digita building e ottieni un layer poligonale. Dati aperti, AI e digitalizzazione a confronto.
Convertire raster in vettoriale in QGIS: 5 metodiPer convertire un raster classificato in poligoni usa Poligonizzazione (da raster a vettore). Cinque metodi, i bordi a scalini e cosa fare con una foto.
AI Segmentation in QGIS: guida completaAI Segmentation segmenta le immagini in QGIS da una parola: disegna una zona e ottieni poligoni in un layer vettoriale. Revisione in tre passaggi e Semi-Auto.
Segment Anything (SAM) in QGIS: 7 plugin a confrontoSAM delinea un oggetto da un clic o una parola. Sette plugin QGIS lo eseguono: quanto costa ciascuno, quale richiede una GPU NVIDIA e come installarlo.
Segmentazione semantica e per istanze nelle immagini aereeLa segmentazione semantica assegna una classe a ogni pixel: edificio o no. Quella per istanze disegna ogni edificio come un oggetto a sé.
Approfondimento sui tre modi per ottenere poligoni degli edifici e sul passaggio di filtraggio che stabilisce se il layer è utilizzabile: Come rilevare i poligoni degli edifici in QGIS