In questo articolo blog vi illustreremo gli ultimi aggiornamenti di DJI Terra (V3.7 e V3.8), un significativo passo avanti negli strumenti di elaborazione che possono essere utilizzati dopo la raccolta di dati geospaziali. Le nuove funzionalità includono l’identificazione automatica dei punti di controllo a terra, la classificazione della nuvola di punti a terra dei dati LiDAR e ulteriori strumenti per creare una precisione e un’efficienza senza pari.
DJI Terra V3.7.0 rilasciato
1. Supporto dell’identificazione automatica dei punti di controllo a terra
Gli UAV acquisiscono informazioni sull’altezza tramite RTK e altri metodi, che di solito sono in altezza ellissoidica. Tuttavia, i risultati ottenuti richiedono spesso altezze in ortometria e la necessità di fornire risultati con un datum verticale locale. Pertanto, i punti di controllo a terra sono necessari per ottimizzare i risultati dell’aerotriangolazione e i punti di controllo sono necessari per verificare l’accuratezza e l’affidabilità dei risultati.
Quando si utilizzano i punti di controllo e i punti di controllo, i topografi devono contrassegnare i corrispondenti marcatori di rilevamento a terra sulle foto.
Con le funzioni di identificazione automatica dei punti introdotte nell’aggiornamento V3.7 di DJI Terra, i rilevatori devono contrassegnare manualmente solo una foto per il punto di controllo/checkpoint e il software identificherà automaticamente lo stesso punto di controllo/checkpoint in altre foto, riducendo in modo significativo la necessità di marcatura manuale.
Attraverso il confronto dei dati tra l’identificazione automatica e la marcatura manuale, è emerso che:
- Per un progetto di fotogrammetria obliqua di 45 km² con 100 punti di controllo a terra: In media, la marcatura manuale di 20 foto per ogni punto di controllo richiedeva circa 5,5 ore. Dopo aver utilizzato la funzione di identificazione automatica dei punti, sono state identificate automaticamente in media 32 foto per ogni punto, impiegando circa 20 minuti, con un risparmio di tempo di oltre 5 ore.
- Per un progetto di ortofoto di 15 km² con 30 punti di controllo a terra: In media, la marcatura manuale di 10 foto per ogni punto di controllo richiedeva circa 53 minuti. Dopo aver utilizzato la funzione di marcatura automatica, sono state identificate automaticamente in media 12 foto per ogni punto, impiegando circa 5 minuti e risparmiando quasi 50 minuti.
È importante notare che, quando si esegue il picchettamento di una foto, si consiglia di eseguire lo zoom per garantire un picchettamento accurato. DJI Terra segnerà automaticamente i punti di controllo su altre foto una volta che un punto è stato picchettato.
Accesso a questa funzione: Creare una missione a luce visibile->Aggiungi foto->Impostazioni di aerotriangolazione->Impostazioni avanzate->Gestione GCP->Identificazione automatica dei punti di controllo
2. Classificazione della nuvola di punti al suolo dei dati L1
Quando si utilizza L1 per la raccolta dei dati e la creazione di DEM (modello di dati di elevazione), è essenziale classificare i punti a terra dalla nuvola di punti. Altrimenti, il risultato sarà un DSM (Digital Surface Model) che non rappresenta il DEM del terreno.
DJI Terra 3.7.0 introduce la possibilità di classificare i punti del terreno nella nuvola di punti senza dover ricorrere a software di terze parti. Questo semplifica notevolmente il processo.
Accesso a questa funzione: Creare una missione nuvola di punti Lidar-> Aggiungere dati Lidar -> Impostazioni di elaborazione della nuvola di punti->Selezionare la casella Tipo di punto al suolo.
3. Allineamento automatico dei blocchi
Nei progetti 3D reali su larga scala, è comune dividere la regione di interesse in più blocchi per la ricostruzione e poi unire i risultati dei blocchi in un unico modello di grandi dimensioni. Durante il processo di fusione, è essenziale regolare i modelli dei blocchi come necessario per garantire l’accuratezza di più set di dati.
DJI Terra versione 3.7.0 supporta l’allineamento automatico dei blocchi di ricostruzione in base ai confini della regione di interesse. Ciò significa che il software allinea automaticamente i blocchi di ricostruzione in base alle linee di confine, selezionando tutti i blocchi all’interno della regione definita e producendo file di modello conformi agli standard del settore.
Ricostruire solo parzialmente i blocchi dei bordi può causare dati mancanti.
La versione V3.7.0 è in grado di allineare automaticamente i blocchi lungo i bordi per evitare di perdere dati
Utilizzando la funzione “Allineamento automatico dei blocchi”, tutti i blocchi correlati all’interno dell’area di interesse vengono ricostruiti completamente, garantendo una cucitura precisa dei dati.
È importante notare che prima di utilizzare questa funzione, è necessario verificare se i parametri del blocco, come l’origine delle coordinate e il sistema di coordinate, sono coerenti, se i risultati dell’aerotriangolazione sono corretti, se esistono vincoli sui punti di controllo in corrispondenza della sovrapposizione tra blocchi di ricostruzione diversi e se la sovrapposizione è sufficiente. Se queste condizioni non sono soddisfatte, possono verificarsi problemi di cucitura non uniforme nel modello finale.
Accesso a questa funzione: Creare un’attività Luce visibile->Aggiungi foto->Modello 3D->Impostazioni avanzate->Area di interesse/Blocco->Importa intervallo KML (opzionale)->Modifica area di interesse
4. Funzione di riduzione delle dimensioni del modello
Quando si visualizzano modelli 3D reali su piattaforme online come DJI FlightHub 2, il caricamento di modelli molto dettagliati può mettere a dura prova le prestazioni del computer e la larghezza di banda della rete.
DJI Terra 3.7.0 introduce una funzione di riduzione delle dimensioni del modello, che riduce significativamente il numero di triangoli nel modello, migliorando la fluidità e la velocità di caricamento della revisione dei modelli online.
È importante notare che quando si attiva la funzione di riduzione delle dimensioni del modello, DJI Terra cercherà di preservare l’accuratezza del modello nella misura massima possibile. Tuttavia, potrebbe perdere alcuni dettagli fini. Per le attività in cui è richiesta un’elevata fedeltà dei dettagli, si consiglia di disattivare la funzione di riduzione delle dimensioni del modello o di impostare il parametro di riduzione delle dimensioni a più dell’80%. Un parametro di riduzione delle dimensioni del modello inferiore al 20% può causare un disallineamento della mappa delle texture in alcune aree piatte.
Accesso a questa funzione: Creare una missione Luce visibile- >Aggiungi foto->Modello 3D->Impostazioni avanzate->Ridurre il modello al XX%.
5. Aggiornamento completo dei rapporti di qualità
Con DJI Terra 3.7.0, i rapporti di qualità sono esteticamente più gradevoli e completi. Non solo includono parametri essenziali come i GCP, ma aggiungono anche informazioni come la mappa di riproiezione della distorsione della fotocamera e gli elenchi dei residui POS delle foto.
Guardate questo video in cui ci immergeremo nelle nuove ed entusiasmanti funzionalità e miglioramenti. In questa sessione, verranno trattate le note di rilascio, tra cui l’identificazione automatica del marchio nella gestione dei GCP, la classificazione dei punti a terra LiDAR, la riduzione delle dimensioni del modello 3D, l’allineamento automatico dei blocchi 3D e il nuovissimo layout dei rapporti di qualità.
Rilasciato DJI Terra V3.8.0
Generazione di DEM da nuvola di punti classificata
Il DEM, o Digital Elevation Model, rappresenta digitalmente la superficie del terreno sulla base di dati altimetrici limitati; il DSM, o Digital Surface Model, include le informazioni sull’altezza di elementi di superficie come edifici, ponti e alberi.
Il DEM contiene solo le informazioni altimetriche del terreno e non include altri dettagli della superficie. Può essere memorizzato nel database come risultato del rilievo e della mappatura a lungo termine, mentre il DSM è sensibile al tempo. Il DEM è un importante output standard e di solito è un risultato significativo nei progetti.
In precedenza, DJI Terra supportava l’ottimizzazione della precisione della nuvola di punti e la classificazione della nuvola di punti per i dati della nuvola di punti. La versione V3.8.0 impiega un algoritmo di generazione DEM migliorato, che supporta la generazione di dati DEM in formato Tiff basati su dati di nuvole di punti al suolo.
Scala – i parametri di impostazione supportano risultati DEM definiti dall’utente in scala 1:500, 1:1000 e 1:2000. Gli utenti possono anche impostare le risoluzioni dei risultati DEM in base alla Ground Sampling Distance (GSD).
Inoltre, la versione V3.8.0 presenta un algoritmo aggiornato di ottimizzazione della precisione delle nuvole di punti, che riduce il fenomeno della stratificazione delle nuvole di punti. Le nuvole di punti sono più sottili e le loro forme sono descritte in modo più accurato, consentendo agli utenti di ottenere risultati più precisi.
Inoltre, il rapporto di qualità per le nuvole di punti è stato ulteriormente migliorato, fornendo una migliore visualizzazione e una rappresentazione dei dati più intuitiva.
Guardate questo video per conoscere la nuova funzione di output DEM in formato geotiff per i dati delle nuvole di punti LiDAR nell’aggiornamento Terra 3.8!