Представляем обновления DJI Terra V3.7 и V3.8
В этом блоге вы узнаете об обновлениях для DJI Terra (V3.7 и V3.8). Это значительный скачок в развитии инструментов обработки, которые могут быть использованы после сбора геопространственных данных. Среди новых функций – автоматическая идентификация точек наземного контроля, классификация облака точек LiDAR-данных и дополнительные инструменты, позволяющие добиться непревзойденной точности и эффективности.
1. Поддержка автоматической идентификации наземных контрольных точек
БПЛА получают информацию о высоте с помощью RTK и других методов, которая обычно представлена в виде эллипсоидальной высоты. Однако для получения результатов часто требуются высоты в ортометрическом формате, необходимо предоставлять результаты с местным вертикальным отсчетом. Поэтому наземные контрольные пункты необходимы для оптимизации результатов аэротриангуляции, а контрольные точки – для проверки точности и надежности результатов.
При использовании контрольных пунктов/контрольных точек геодезистам необходимо отмечать на снимках соответствующие маркеры наземной съемки.
Благодаря функции автоматической идентификации отметок, представленной в обновлении DJI Terra V3.7, геодезистам достаточно вручную отметить на одной фотографии контрольную точку/контрольные точки, а программное обеспечение автоматически определит эту же контрольную точку/контрольные точки на других фотографиях, что значительно сокращает необходимость ручной маркировки.
После завершения автоматической идентификации маркировки можно просмотреть количество идентифицированных точек и ошибки по каждой фотографии.
В результате сравнения данных между автоматической идентификацией и ручной маркировкой было установлено, что:
① Для проекта косой фотограмметрии площадью 45 км² со 100 опорными точками: В среднем ручная маркировка 20 фотографий для каждой контрольной точки занимает около 5,5 часов. После использования функции автоматического определения маркировки для каждой точки было автоматически определено в среднем 32 фотографии, что заняло около 20 минут, в результате чего экономия времени составила более 5 часов.
② Для ортофотопроекта площадью 15 км² с 30 опорными точками: В среднем ручная маркировка 10 фотографий для каждой контрольной точки занимала около 53 минут. После использования функции автоматической маркировки для каждой точки было автоматически определено в среднем 12 фотографий, что заняло около 5 минут и позволило сэкономить почти 50 минут.
Результаты сравнения данных
Важно отметить, что при маркировке фотографии рекомендуется увеличивать масштаб, чтобы обеспечить точность маркировки. DJI Terra будет автоматически отмечать контрольные точки на других фотографиях после того, как точка будет установлена
Доступ к этой функции: Создать миссию видимого света->Добавить фотографии->Настройки аэротриангуляции->Дополнительные настройки->Управление ПГП->Автоматическая идентификация точек
2. Классификация наземных точечных облаков данных L1
При использовании L1 для сбора данных и создания DEM (модели данных рельефа) необходимо классифицировать наземные точки из облака точек. В противном случае в результате получится DSM (цифровая модель поверхности), не представляющая собой ЦМР местности.
DJI Terra 3.7.0 вводит возможность классификации наземных точек в облаке точек без использования стороннего программного обеспечения. Это значительно упрощает процесс.
Классификация наземных точек в облаке точек
Доступ к этой функции: Создайте миссию с облаком точек лидара-> Добавьте данные лидара -> Настройки обработки облака точек-> Установите флажок Тип наземной точки.
3. Автоматическое выравнивание блоков
В крупномасштабных реальных 3D-проектах принято разделять интересующую область на несколько блоков для реконструкции, а затем объединять результаты блоков в одну большую модель. В процессе объединения необходимо корректировать модели блоков по мере необходимости, чтобы обеспечить точность нескольких наборов данных.
DJI Terra версии 3.7.0 поддерживает автоматическое выравнивание блоков реконструкции по границам области интереса. Это означает, что программа автоматически выравнивает блоки реконструкции на основе граничных линий, выбирая все блоки в пределах заданного региона и выводя файлы моделей, соответствующие отраслевым стандартам.
Только частичное восстановление краевых блоков может привести к отсутствию данных.
Версия V3.7.0 позволяет автоматически выравнивать блоки по краям, чтобы избежать отсутствия данных.
При использовании функции “Автоматическое выравнивание блоков” все связанные блоки в пределах интересующей области полностью восстанавливаются, обеспечивая точную сшивку данных.
Строительные конструкции и дорожные покрытия видны, а результаты сшивки идеальны, без видимых пробелов.
На картинке выше показан эффект реконструкции версии V3.7, и уязвимость блока низких зданий в области задачи больше не существует.
Важно отметить, что перед использованием этой функции необходимо проверить, соответствуют ли параметры блока, такие как начало координат и система координат, корректны ли результаты аэротриангуляции; есть ли ограничения по контрольным точкам в местах перекрытия блоков из разных блоков реконструкции, и достаточно ли перекрытие. Если эти условия не соблюдены, могут возникнуть проблемы с неравномерной сшивкой в конечной модели.
Доступ к этой функции: Создать задачу видимого света->Добавить фото->3D модель->Дополнительные настройки->Область интереса/Блок->Импортировать KML диапазон (опционально)->Редактировать область интереса.
4. Функция уменьшения размера модели
При отображении реальных 3D-моделей на онлайн-платформах, таких как DJI FlightHub 2, загрузка высокодетализированных моделей может нагрузить как производительность компьютера, так и пропускную способность сети.
В DJI Terra 3.7.0 появилась функция уменьшения размера модели, которая значительно сокращает количество треугольников в модели, улучшая плавность и скорость загрузки при просмотре онлайн-моделей.
100% разрешение (слева) – модель испытывает задержку при загрузке. Модель с разрешением 50% (справа) загружается более плавно.
Важно отметить, что когда вы включаете функцию уменьшения размера модели, DJI Terra будет стремиться к сохранению точности модели в максимально возможной степени .Однако при этом могут быть потеряны некоторые мелкие детали. Для задач, где требуется высокая точность детализации, рекомендуется либо отключить функцию уменьшения размера модели , либо установить параметр уменьшения размера на значение более 80 %. Параметр уменьшения размера модели ниже 20 % может привести к смещению текстурных карт в некоторых плоских областях.
При использовании разрешения 50 % модель остается практически неизменной. При использовании разрешения 10 % модель теряет множество деталей.
Доступ к этой функции: Создайте миссию “Видимый свет” – >Добавить фото->3D-модель->Дополнительные настройки->уменьшить модель до XX%.
5. Комплексное обновление отчетов о качестве
В DJI Terra 3.7.0 отчеты о качестве стали эстетически привлекательными и всеобъемлющими. Они включают не только основные параметры, такие как GCP, но также добавляют такую информацию, как карта репроекции искажений камеры и списки остатков фото POS. 
Посмотрите это видео, в котором мы погрузимся в новые интересные функции и усовершенствования. В этой сессии мы расскажем о нововведениях, в том числе об автоматической идентификации отметок в управлении GCP, классификации наземных точек LiDAR, уменьшении размера 3D-модели, автоматическом выравнивании 3D-блоков и новом макете отчета о качестве.
Генерация ЦМР из классифицированного облака точек
DEM, или цифровая модель рельефа, представляет поверхность местности в цифровом виде на основе ограниченных данных о высоте; DSM, или цифровая модель поверхности, включает информацию о высоте таких элементов поверхности, как здания, мосты и деревья.
DEM содержит только информацию о высоте местности и не включает другие детали поверхности. Она может храниться в базе данных как результат съемки и картографирования в долгосрочной перспективе, в то время как DSM чувствительна ко времени. ЦМР является важным стандартным результатом и обычно входит в состав проектов.
ЦМР в виде изображения
Ранее DJI Terra поддерживала оптимизацию точности облака точек и классификацию облака точек для данных облака точек. В версии V3.8.0 использован улучшенный алгоритм генерации ЦМР, поддерживающий генерацию данных ЦМР в формате Tiff на основе данных облака точек.
Генерация ЦМР
Масштаб – параметры настройки поддерживают пользовательские результаты ЦМР с масштабами 1:500, 1:1000 и 1:2000. Пользователи также могут задавать разрешение результатов ЦМР на основе расстояния выборки грунта (GSD).
| Масштаб | GSD |
| 1:500 | 50 см |
| 1:1000 | 100 см |
| 1:2000 | 200 см |
Кроме того, в версии V3.8.0 обновлен алгоритм оптимизации точности облака точек, который уменьшает явление расслоения облака точек. Облака точек становятся более тонкими, а их формы описываются более точно, что позволяет пользователям получать более точные результаты работы с облаками точек.
Форма ориентира GCP в облаке точек
Благодаря этому обновлению круглые объекты выглядят более округлыми и приближенными к реальным формам.
Использование функции OptimizePoint Cloud Accuracy значительно уменьшает явления расслоения.
Кроме того, отчет о качестве облаков точек был усовершенствован, обеспечивая лучшую визуализацию и более интуитивное представление данных.
Отчет о качестве
Посмотрите это видео, чтобы узнать о новой функции вывода ЦМР в формате geotiff для данных облака точек LiDAR в обновлении Terra 3.8!
