포인트 클라우드 가져오기 - PIX4Dmatic 

포인트 클라우드란 무엇인가요?

포인트 클라우드는 지형, 구조물 또는 물체의 외부 표면을 나타내는 데 사용되는 3차원(3D) 공간의 조밀한 데이터 포인트 집합입니다. 각 포인트는 일반적으로 X, Y, Z 좌표를 포함하며, 색상, 반사율 또는 분류 정보와 같은 추가 속성을 포함할 수도 있습니다.

포인트 클라우드는 어떻게 생성되나요?

포인트 클라우드는 일반적으로 다음 방법 중 하나를 사용하여 생성됩니다

• 사진측량: 서로 다른 각도(정면, 경사)에서 촬영한 여러 장의 사진을 겹쳐서 3D 모델을 재구성하고 포인트 클라우드를 추출하는 기술입니다.

• 지상 레이저 스캐닝(TLS): 고정된 위치에서 레이저를 이용하여 측정하는 정적 측정 시스템. 

• LiDAR(Light Detection and Ranging): TLS와 유사하지만 드론이나 차량에 장착됩니다. 넓은 지역을 매핑하는 데 널리 사용됩니다.

포인트 클라우드에서 법선 벡터는 무엇인가요? 

점 구름의 각 점은 3차원 공간에서 정확한 위치를 나타냅니다. 하지만 점 자체만으로는 해당 지점에서의 표면 방향에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 바로 이 부분에서 법선 벡터의 개념이 중요해집니다.

법선 벡터는 표면의 특정 지점에서 표면에 수직인 단위 벡터입니다. 3D 모델링 및 포인트 클라우드 처리에서 법선 벡터는 표면의 국부적인 기하학적 구조와 방향을 파악하는 데 필수적입니다. 표면 재구성, 등록, 음영 처리, 분할 및 객체 인식과 같은 다양한 작업에 널리 사용됩니다.

포인트 클라우드는 (메쉬나 CAD 모델과 달리) 표면 연결성이 명시적으로 드러나지 않는 개별 점들로만 구성되어 있기 때문에 법선을 직접 구할 수 없습니다. 따라서 인접한 점들의 공간 분포를 분석하여 법선을 추정해야 합니다.

포인트 클라우드를 어떻게 가져올 수 있나요?

1. PIX4Dmatic 에 포인트 클라우드를 가져오는 방법은 아래 두 가지가 있습니다

   1. 드래그 앤 드롭으로 홈 화면에 추가: 포인트 클라우드를 홈 화면하면 PIX4Dmatic 가져온 포인트 클라우드를 사용하여 새 프로젝트를 자동으로 생성합니다.
      
   2. 파일 > 가져오기 > 포인트 클라우드...: 기존 프로젝트의 경우, 이 옵션을 선택하여 원하는 포인트 클라우드를 찾아 가져옵니다
      .
      
      

2. 획득 유형과 좌표 참조 시스템을 선택하십시오.

포인트 클라우드를 불러오면 PIX4Dmatic 획득 유형과 포인트 클라우드의 좌표 참조 시스템(CRS)을 입력하라는 메시지가 나타납니다. 모든 획득 유형에서 포인트 클라우드의 CRS 설정은 필수입니다. 포인트 클라우드 헤더에 CRS 정보가 있는 경우, 해당 정보가 자동으로 입력됩니다.

획득 유형은 포인트 클라우드를 캡처하는 데 사용된 방법에 따라 결정되며,포인트 클라우드를 가져올 때 가능한 획득 유형은 네 가지입니다.

• 비정형 데이터: 이 유형의 데이터 수집을 통해 얻은 포인트 클라우드에 대해서는 법선을 계산할 수 없습니다. 따라서 메시 생성이 불가능합니다.
• 나디르: 레이저 스캔이 위에서 촬영되었다고 가정하고 법선을 계산합니다.
• 정적: 스캐너는 포인트 클라우드의 로컬 좌표계 원점에 위치한 것으로 가정합니다. 로컬 좌표계의 원점은 LAS 헤더의 오프셋 필드에 정의되어 있습니다.
• 궤적 포함: 포인트 클라우드와 함께 궤적 파일을 가져올 수 있습니다. 궤적 옵션을 사용하려면 포인트 클라우드에 GPS 시간 속성이 포함되어 있어야 합니다. "궤적 포함"을 선택한 경우 아래 단계를 따르십시오.

궤적 파일이 포함된 포인트 클라우드를 가져오는 방법은 무엇인가요?

LiDAR 비행 궤적 파일(일반적으로 드론이나 항공기와 같은 항공 시스템에서 생성됨)에는 데이터 수집 중 센서가 따라간 경로에 대한 자세한 정보가 포함되어 있습니다. 이는 LiDAR 데이터의 지리적 위치 정보를 얻는 데 필수적입니다. 

이러한 궤적 파일에는 일반적으로 다음과 같은 정보가 포함됩니다

• GPS 시간. 기록된 각 위치의 정확한 시간을 나타냅니다.
• 위치. 각 타임스탬프의 전역 또는 로컬 좌표계에서의 X, Y, Z 좌표입니다.
• 방향. 각 측정 시 센서의 방향(롤, 피치, 요)을 설명합니다. 
• 속도. 공중 시스템의 속도(m/s).
• 정확도, PDOP, 위성 수 등

현재 PIX4Dmatic GPS 시간 및 위치 정보와 관련된 데이터를 가져옵니다. 포인트 클라우드를 선택하고 가져온 후, 획득 유형을 "궤적 포함"으로 선택하면 다음 단계는 궤적 파일 가져오기를 위한 매개변수를 구성하는 것입니다.

PIX4Dmatic .csv 형식의 궤적 파일을 지원합니다.

• [1] 궤적 파일: 궤적 파일을 선택하세요.
• [2] 궤적 좌표계.
  • 포인트 클라우드 CRS. 
  • 포인트 클라우드 로컬. 

• [3] 열 구분 기호: 쉼표, 세미콜론, 파이프, 공백 또는 탭으로 열 구분 기호를 정의합니다.
• [4] 소수 구분 기호: 소수 구분 기호를 쉼표 또는 마침표로 정의합니다. 
• [5] 건너뛸 행 수: 궤적 파일에 헤더가 포함된 경우 건너뛸 행 수를 지정합니다.
• [6] 열 형식:
  • TXYZ: GPS 시간, X, Y, Z 좌표.
  • XYZT: X, Y, Z축 및 GPS 시간.
• [7] 좌표 참조 시스템(CRS). 포인트 클라우드를 가져올 때 사용할 CRS를 지정합니다. 획득 유형이 궤적 포함포인트 클라우드와 궤적 파일은 모두 동일한 CRS에 있어야 합니다.

포인트 클라우드 및 궤적 파일 가져오기가 성공적으로 완료되면 PIX4Dmatic 프로젝트 인터페이스 내에 포인트 클라우드와 궤적을 모두 표시합니다.

포인트 클라우드를 어떻게 시각화할 수 있을까요?

가져온 포인트 클라우드는 다양한 시각화 기법을 사용하여 색상을 입힐 수 있습니다

• 기본적으로 데이터셋이 RGB 이미지를 사용하여 캡처 및 컬러화된 경우 컬러화는 RGB를 기반으로 합니다.

  
• 고도별 색상 지정. 포인트 클라우드의 각 지점의 고도를 기준으로 색상을 지정합니다.
  
• 법선 벡터를 기준으로 색상을 지정합니다. 색상은 점 법선의 X, Y, Z 성분을 각각 R, G, B에 매핑하여 결정됩니다. 법선 벡터는 (비정형 데이터 제외) 데이터 수집 유형에 따라 가져오기 시점에 계산됩니다.
  
• GPS 시간을 기준으로 색상을 지정합니다. GPS 시간을 기반으로 포인트 클라우드에 무지개 그라데이션을 적용합니다. 가장 먼저 기록된 포인트는 빨간색으로 표시되고, 가장 늦게 기록된 포인트는 보라색으로 표시됩니다. 
  

가져온 포인트 클라우드를 어떻게 활용할 수 있나요?

PIX4Dmatic 프로젝트에 가져온 포인트 클라우드만 포함된 경우

• 벡터화 및 측정
• 포인트 클라우드를 편집합니다
• 포인트 클라우드를 정렬하거나 제약 조건을 사용합니다
• 섹션을 사용하세요
• 비디오 애니메이션
• 처리 과정: 이상치 제거를 사용하여 DSM을 생성합니다