Gibt es eine Möglichkeit, eine photogrammetrische Punktwolke aus einer Reihe dicht verteilter Fotografien eines Objekts zu erstellen?
Anwendung:
Ich versuche zu untersuchen, ob die Erstellung eines 3D-Modells (Punktwolke) der Außenseite eines Gebäudes aus UAV-Bildern (Phantom 3 Pro) eine sinnvolle Alternative zur Verwendung eines terrestrischen Laserscanners (TLS) zur Erstellung der Punktwolke darstellt. Das UAV verfügt über eine 12-Megapixel-Kamera und GPS.
Ziel ist es, mit dem UAV das Gebäude zu umrunden, Bilder aus relativ geringer Entfernung aufzunehmen und eine Punktwolke aus einer dichten Bildanpassungssoftware (hoffentlich Pix4D) zu erstellen. Der Plan ist, die üblichen Nadir- und Schrägbilder aufzunehmen, die auf das Gebäude herabblicken, aber ich werde auch versuchen, in geringer Höhe zu fliegen und geradeaus und schräg Fotos aufzunehmen, die auf die Fenster, Traufe usw. blicken, um so viele Details wie möglich einzufangen.
Antworten:
Pix4D hat ein Projekt namens Chillon Project durchgeführt, bei dem genau das gemacht wurde, wonach Sie suchen.
Hier ist ein Link zu ihrem Projekt auf YouTube .
Zusätzlich vertrauten sie nicht nur auf das UAV, um die Bilder aufzunehmen, sondern verwendeten terrestrische Fotos, die mit tragbaren Geräten wie Go Pros und Smart Phones aufgenommen wurden.
Die Ergebnisse sind wirklich cool!
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Ich habe dies zuvor mit Erfolg mit dem Photosynth Toolkit ( http://www.visual-experiments.com/demos/photosynthtoolkit/ ) gemacht, außer dass ich anstelle einer Drohne meinen Kopf aus einem kleinen Flugzeug hängte, um Bilder von dem zu machen Innenstadt einer kleinen Stadt. Sie können auch Visual SFM ( http://ccwu.me/vsfm/ ) auschecken . Ich habe es nicht benutzt, aber es scheint ein anderes Werkzeug zu sein, um die gleiche Aufgabe zu erfüllen.
Ich habe kürzlich auch eine Drohne bekommen und beabsichtige, beide Methoden für dasselbe Projekt zu verwenden. Ich werde einige Beispiele für das Photosynth-Toolkit-Projekt veröffentlichen, wenn ich die Gelegenheit dazu bekomme.
BEARBEITEN: Hier ist ein Beispiel für die Ausgabe des Photosynth Toolkit (in MeshLab http://meshlab.sourceforge.net/ )
Dies sind die Punktwolkendaten (mit Farbinformationen), die aus einer Reihe von Luftbildern stammen, die ich aus dem Flugzeug aufgenommen habe. Ich habe die Bilder gruppiert, um mich auf die Verarbeitung der Punktwolke für einen Block zu konzentrieren, weshalb der eine Block so viel dichter ist als der andere.
Hier ist dieselbe Punktwolke mit einem dreieckigen unregelmäßigen Netzwerk darüber. Es ist nicht perfekt, aber es ist eine coole Rekonstruktion.
Als Antwort auf Ihre Frage, ob die Verwendung eines UAV zur Erzeugung von Punktwolkendaten eine sinnvolle Alternative zum terrestrischen Laserscanner ist: Ja, das ist es!
Beachten Sie, dass automatisierte Methoden zum Zusammenfügen der Fotos in kontrastreichen Lichtumgebungen nicht gut funktionieren. Wenn eine Seite Ihres Gebäudes im Sonnenlicht liegt, während die andere im Schatten liegt, haben Sie möglicherweise Probleme, die Fotos in eine Linie zu bringen. Die beste Zeit, um solche Fotos zu machen, ist, wenn es bewölkt ist. Die Wolken tragen dazu bei, das Sonnenlicht zu zerstreuen und die Beleuchtung gleichmäßiger / gleichmäßiger zu gestalten.
Wenn Ihre Beleuchtung gut ist, können Sie Bilder aus relativ geringer Entfernung aufnehmen, um einen sehr detaillierten Punktwolken-Datensatz zu erhalten. Sie können an der TIN oben sehen, dass sich auf der linken Seite eine Linie befindet, die aussieht, als würde sie vom Boden bis zum Weltraum reichen. Das ist ein Ausreißer, der nicht aus dem Datensatz entfernt wurde. Eine Sache, die Sie prüfen sollten, ist die Methode zum Glätten von Punktwolkendaten / Entfernen von Ausreißern, möglicherweise mithilfe einer Analyse des nächsten Nachbarn.
Wenn Sie das Gebäude aus nächster Nähe fotografieren, möchten Sie möglicherweise Ziele auf das Gebäude setzen, um die Fotos miteinander in Beziehung zu setzen. Wenn Sie Ziele verwenden, stellen Sie sicher, dass jedes einzelne einzigartig ist, damit die Fotos nicht an der falschen Stelle abgeglichen werden. Sie sollten versuchen, in jedem Foto 2/3 Ziele zu erzielen. Wenn Sie einige Ziele auf dem Boden haben, können Sie GPS-Messwerte verwenden, um Ihr Punktwolken-Dataset zu georeferenzieren, sodass alle Messungen, die Sie am Gebäude vornehmen, reale Messungen darstellen.
Wenn Sie sich mit Georeferenzierung Ihrer Punktwolkendaten befassen möchten, lesen Sie die Anleitungen von Mark Willis ( http://palentier.blogspot.com/2010/12/how-to-create-digital-elevation-model.html ). . Es ist ein alter Blog, aber die Methodik ist gut.
EDIT2: Letzter Kommentar: Stellen Sie sicher, dass Sie eine Kamera ohne große Verzerrung verwenden. Zum Beispiel ist die GoPro eine großartige kleine Kamera zum Aufsetzen von Drohnen, aber die durch das Weitwinkelobjektiv verursachte starke Verzerrung macht es unmöglich, die Standard-GoPro für photogrammetrische Projekte zu verwenden. Für dieses Problem gibt es eine Lösung. Möglicherweise müssen Sie Ihre GoPro auseinander nehmen: http://www.peauproductions.com/collections/survey-and-ndvi-cameras
Peau Productions verkauft modifizierte GoPro-Kameras mit unterschiedlichen Objektiven, die deutlich weniger Verzerrungen aufweisen als das mit der Kamera gelieferte Objektiv. Sie verkaufen die Objektive auch selbst, wenn Sie Ihre Kamera selbst modifizieren möchten.
EDIT: Ich weiß , dass dies eine alte Frage, aber ich dachte OpenDroneMap teilen würde, ein Open - Source - Tool genau um dieses Projekt zu tun http://opendronemap.org/
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Ich denke, eine Möglichkeit, dies zu tun, ist VisualSFM , um die Fotos abzugleichen (je stärker die GPU, desto besser) und eine dichte Punktwolke und MeshLab zu erstellen, um ein strukturiertes trianguliertes Modell aus der Punktwolke zu erstellen.
VisualSFM:
http://ccwu.me/vsfm/
http://ptak.felk.cvut.cz/sfmservice/websfm.pl?menu=cmpmvs (vgl. insbesondere die Website 'Technology' und das dort genannte Dokument)
MeshLab:
https://sourceforge.net/projects/meshlab/
Sehen Sie für einige HowTos / Anwendungen (sogar die UAV!):
https://www.youtube.com/watch?v=V4iBb_j6k_g
https://www.youtube.com/watch?v=wBKidr0e-XA
https://www.youtube.com/watch?v=-S7HeJvIKcs
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- https://www.mapsmadeeasy.com/point_estimator Mit dieser Option können Sie einen Flugplan so einstellen, dass die gewünschten Variablen festgelegt werden. Wählen Sie Inspire / Phantom 3 als Kamera im unteren Bereich aus. Sie können diesen Plan als kml für APM exportieren .
oder wenn Sie geschickter sind, können Sie die GIS-Software Ihrer Wahl verwenden, um im folgenden Schritt einen kml-Rasterflugpfad für den Upload in Litschi zu erstellen.
- https://flylitchi.com/ für die Flugplanung, lade dein kml von mapsmadeeasy in den Mission Hub hoch. Stelle sicher, dass du die Flughöhe änderst. Es ist wirklich clever und ermöglicht fantastische Wegpunkt-Missionen.
- Jetzt können Sie Ihre Mission mit einer Kameraeinstellung Ihrer Wahl fliegen
-Post Mission Verwendung von Lightroom , um einen korrekten Verzerrung (gleiche Verzerrung inspirieren wie 1) http://www.inspirepilots.com/threads/inspire-camera-lens-correction-profiles.1270/ , wenn Sie diesen Schritt Modelle Ihrer Höhe überspringen werden eine Art konkaver Effekt.
-für die sfm-verarbeitung würde ich auch empfehlen, maps made easy auszuprobieren. sie ermöglichen die verwendung von gcp und ein punktbasiertes system, kostenlose punkte am anfang und kleine aufträge sind kostenlos.
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Da der Kern der Frage die 3D-Rekonstruktion eines großen Objekts unter Verwendung einer Reihe von Bildern war, die mit dem UAV aufgenommen wurden, gibt es einige Softwareprodukte, die sich sehr gut mit dieser Aufgabe befassen. Es handelt sich um Pix4D, PixProcessing, Agisoft, CapturingReality usw. Sie alle sind perfekt in der Lage, den Fotosatz zu verarbeiten, um ein detailliertes 3D-Modell des Objekts zu erhalten, das Punktwolken und Orthofotos für weitere Berechnungen oder einfach einen Export des Objekts bereitstellt Datei in einem der bereitgestellten Formate. Das mit dem GPS für Endverbraucher ausgestattete UAV erfordert möglicherweise eine zusätzliche Angabe der Koordinatendaten, wenn weitere äußerst genaue Messungen durchgeführt werden müssen. Um eine besonders hohe Genauigkeit zu erzielen, kann daher ein professionelles GPS-Gerät verwendet werden. und diese Option ermöglicht eine sehr genaue Georeferenzierung des rekonstruierten Modells, wenn die zusätzlichen Koordinatendaten angegeben werden, um das Auftreten von Fehlern aufgrund der globalen Verschiebung zu vermeiden. Wenn das Geotagging und die Georeferenzierung hingegen optional und nicht das Ziel des Projekts sind, bieten die GPS-Daten von Phantom genügend Informationen, um fortzufahren. Zusammenfassend ist die oben genannte Software eine bedeutende Alternative für TLS.
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