Drone Surveying Training

Was sind die besten Praktiken für die Verarbeitung von Drohnen-LiDAR-Daten?


MDINFINITY VIDEO-SERIE ÜBER BEWÄHRTE VERFAHREN

mdInfinity ist eine komplette Software-Suite für die Verarbeitung von LiDAR- und Photogrammetriedaten aus der Luft. In dieser Videoreihe stellt Robert Chrismon, PLS, einige der besten Verfahren für die Verarbeitung von Daten vor, die im Feld mit Drohnen-LiDAR des Microdrones mdLiDAR1000HR gesammelt wurden. Diese Videos können Ihnen eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung einiger der Datenverarbeitungsmodule in mdInfinity bieten. Bei speziellen Fragen wenden Sie sich jedoch bitte an den Support.

mdInfinity ist in Desktop- und Cloud-Versionen erhältlich, je nach Ihren Bedürfnissen und technischen Anforderungen. Jede Version hat ähnliche Funktionalitäten und Fähigkeiten, mit ihren eigenen Vorteilen. Wenn Sie die Verarbeitung dem mdInfinity-Team überlassen möchten, das Ihnen jederzeit zur Verfügung steht, können Sie auch individuelle Dienste in Anspruch nehmen. In unserem ersten mdInfinity Best Practices Video gehen wir auf die Trajektorienverarbeitung ein, die den ersten Schritt im mdInfinity Workflow darstellt.

Trajektorie-Verarbeitung

Die Trajektorienverarbeitung ist der erste Schritt im mdInfinity-Workflow, bei dem die Benutzer die Trajektorienparameter (mit oder ohne Basisstation) vor der Verarbeitung validieren und verschiedene Arten von EO-Dateien erhalten können, je nach der Software, die sie anschließend verwenden werden. Die Trajektorienverarbeitung ist nur auf mdInfinity Cloud verfügbar.

Das Trajektorienverarbeitungsmodul ist ein benutzerfreundlicher Arbeitsablauf für Benutzer, um GNSS-Rohdaten (mit oder ohne Basisstation) zu verarbeiten, IMU- und GNSS-Daten zu hybridisieren, um eine glatte Trajektoriendatei zu erzeugen und diese als EO-/Sbet-Dateien im gewünschten Koordinatensystem zu exportieren. Die Benutzer können die Trajektorienparameter vor der Verarbeitung validieren und verschiedene Arten von EO-Dateien erhalten, je nachdem, welche Software sie anschließend verwenden werden.

Georeferenzierung

Nach der Verwendung von Trajektorienverarbeitung verankert die Georeferenzierung geografische Koordinaten in jedem Punkt Ihrer Punktwolke. Das Georeferenzierungsmodul ist sowohl in der mdInfinity-Cloud als auch auf dem Desktop verfügbar, um die Rohdaten aus dem LiDAR (Reichweite und Peilwinkel), dem GNSS und der IMU (Orientierung und Positionierung) in eine 3D-Punktwolke und zugehörige Daten zu transformieren. Anhand der Spezifikationen der Rohdaten erzeugt mdInfinity eine georeferenzierte Punktwolke ohne geodätische Verzerrungen. Sie können auch Ihr Koordinator-Referenzsystem auswählen, das zu dem mit der Drohnenvermessungsausrüstung beflogenen Gebiet passt.

Daten überprüfen

Nach der Erstellung der georeferenzierten .LAS-Dateien empfiehlt es sich, die exportierten Daten zu überprüfen und eine erste Bewertung der Punktwolke vorzunehmen. Die Überprüfung der Daten hilft Ihnen, grobe Fehler zu erkennen oder festzustellen, ob eine weitere Verfeinerung und Verarbeitung erforderlich ist.

Präzisionsverbesserung

Die Präzisionsverbesserung ist sowohl für die mdInfinity-Cloud als auch für den Desktop verfügbar, um Ausreißer zu entfernen und den Rauschpegel Ihrer Punktwolken zu reduzieren. Dieses Modul wurde entwickelt, um die Amplitude der zufälligen Fehler zu reduzieren, die eine LiDAR-Punktwolke beeinflussen, und nicht, um Diskrepanzen aufgrund verbleibender systematischer Fehler (z. B. Masten, Kabel) zu beseitigen. Das mdInfinity-Entrauschungsmodul reduziert den Rauschpegel und bewahrt gleichzeitig Kanten und unregelmäßige Merkmale in der Punktwolke. Die Klassifizierungsmethoden liefern bessere Ergebnisse, wenn sie auf eine entrauschte Punktwolke angewendet werden, da die Präzisionsverbesserung die Sichtbarkeit der geometrischen Merkmale einer Punktwolke verbessert.

Überprüfung der Daten der Präzisionsverbesserung

In diesem Schritt ist es ratsam, die georeferenzierte Punktwolke mit der präzisionsverbesserten Punktwolke zu vergleichen und zu überprüfen, um die Streifen zu vergleichen und sicherzustellen, dass die verbesserten Rauschpegel zufriedenstellend sind.

Bodenklassifizierung

mdInfinity Bodenklassifizierung ist eine leistungsstarke Methode zur Segmentierung von Punkten auf nackter Erde von Objekten und Vegetation in 3D-Punktwolken, die mit LiDAR oder Photogrammetrie erfasst wurden. Dieses Datenverarbeitungsmodul ist sowohl in mdInfinity Desktop als auch in mdInfinity Cloud verfügbar.

Das mdInfinity Bodenklassifizierungstool basiert auf einer Kombination verschiedener Algorithmen, wie z.B. Grenzpunktanalyse, Segmentierung und TIN-Verdichtung. Als solches nutzt es die Vorteile jeder dieser Methoden und ist in der Lage, Bodenpunkte in sehr schwierigen Umgebungen zu klassifizieren. Insbesondere werden steile Hänge und Klippen korrekt klassifiziert, was die Auflösung von Digitalen Geländemodellen erhöht, da mehr echte positive Bodenpunkte als bei anderen Ansätzen nachgewiesen werden können. Das Verfahren kann an verschiedene Datenerfassungssysteme angepasst werden und liefert optimale Ergebnisse in Bezug auf die Klassifizierungsrate.

Überprüfung der Bodenklassifizierung

Der letzte Schritt besteht darin, das klassifizierte Gelände zu überprüfen und die Kontrolle mit anderen Punkten im Datensatz auf ihre Genauigkeit zu vergleichen. Es wird dringend empfohlen, den Datensatz mit der Streifenanpassung und der Präzisionsverbesserung vorzuverarbeiten, um die Sichtbarkeit der geometrischen Merkmale zu verbessern, bevor Sie die Bodenklassifizierung durchführen. Nach der visuellen Inspektion der Punktwolke und der Kontrollpunkte können Sie feststellen, ob die erfassten Daten den akzeptablen Parametern entsprechen, und in die Phase der Bereitstellung übergehen, um das Projekt in einer anderen Software eines Drittanbieters abzuschließen.

Wenn Sie weitere Informationen zum Einsatz von Drohnenvermessungsgeräten oder zur Verarbeitung Ihrer LiDAR- und Photogrammetriedaten wünschen, wenden Sie sich bitte an einen unserer Mitarbeiter.

 

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