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PIX4Dmapper사용하여 밀집된 식생 지역의 출력 결과를 개선하는 방법은 무엇입니까?

 

나무, 숲, 그리고 빽빽한 초목 지대는 특별한 관리가 필요한 고유한 특성을 가지고 있습니다. 이러한 데이터 세트를 처리할 때, 본 문서에서 설명하는 바와 같이 다양한 유형의 문제가 발생할 수 있으며, 이러한 문제들을 해결하는 방법에 대한 권장 사항도 함께 제시합니다.

이 기사에서는

초기 처리: 보정된 이미지 수가 적음.
포인트 클라우드 밀집화: 3D 포인트가 생성되지 않은 영역 발생.
정사영상: 시각적 변형 및 아티팩트 발생.

초기 처리: 보정된 이미지 수가 적음

PIX4Dmapper 겹쳐진 이미지 간의 시각적 유사성을 이용하여 모델을 재구성합니다. 나무와 빽빽한 초목은 복잡한 기하학적 구조(수천 개의 가지와 잎) 때문에 겹쳐진 이미지에서 서로 매우 다르게 보이는 경우가 많습니다. 따라서 겹쳐진 이미지 간에 충분한 유사성을 찾기가 어렵고, 유사성이 부족할 경우 보정된 이미지 수가 적어지게 됩니다.

보정된 이미지 수를 늘리려면 다음 사항을 권장합니다

  • 1/2 키포인트 이미지 스케일 로 처리 : 이 처리 옵션은 기본 옵션(원본 키포인트 이미지 스케일)으로 모든 이미지를 보정하지 못하는 경우 보정된 이미지 수를 늘릴 수 있습니다. 자세한 내용은 메뉴 처리 > 처리 옵션... > 1. 초기 처리 > 일반을 참조하십시오 .
  • 이미지 간의 겹침 정도를 정면 겹침 85% 이상, 측면 겹침 80% 이상으로 높이십시오
  • 비행 고도를 높이세요: 고도가 높을수록 이미지의 원근 왜곡이 줄어들고 초목 지역에서 겹치는 이미지 간의 시각적 유사성을 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

비행 계획에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 1단계. 프로젝트 시작 전 > 1. 이미지 획득 계획 설계 > a. 이미지 획득 계획 유형 선택.

포인트 클라우드 밀집화: 3D 포인트가 생성되지 않은 영역

모든 이미지가 보정되었더라도 2단계 포인트 클라우드 및 메시. 이러한 영역의 포인트 클라우드 품질을 개선하기 위해서는 다음과 같은 조치를 권장합니다.

  • 이미지 간의 겹침률을 정면 및 측면에서 최소 85% 이상으로 높이십시오
  • 비행 고도를 높이세요: 고도가 높을수록 이미지의 원근 왜곡이 줄어들고 초목 지역에서 겹치는 이미지 간의 시각적 유사성을 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
  • 데이터셋이 식생 지역으로만 구성된 경우, 포인트 클라우드 의 이미지 스케일 옵션을 1/4 또는 1/8로 설정하십시오 . 데이터셋에 도로 또는 건물이 포함된 경우, 이미지 스케일 옵션을 1/2로 설정하고 멀티스케일 옵션을 사용하십시오. 자세한 내용은 메뉴 프로세스 > 처리 옵션... > 2. 포인트 클라우드 및 메시 > 포인트 클라우드를 참조하십시오 .

정사영상: 시각적 변형 및 인공물

정사영상은 DSM(디지털 표면 모델)에서 생성되며, 3D 모델의 품질이 좋지 않은 영역에서 아티팩트가 발생합니다. 나무는 줄기, 가지, 잎 등 무수히 많은 세부 구조를 가지고 있기 때문에 근사적으로만 모델링할 수 있습니다. 이러한 근사 모델링으로 인해 정사영상 생성 시 시각적 왜곡과 아티팩트가 발생합니다. 이러한 왜곡을 제거하려면 다음 방법을 권장합니다