Работа с облаками точек

Операции с облаками точек

Облако точек в составе проекта остаётся отдельным объектом, который отображается на плане, поперечном профиле трассы и в 3D-виде. Однако его можно использовать не только для визуализации данных, но и применять для решения различных задач, например отрисовки структурных линий существующей дороги, формирования модели рельефа и пр. Рассмотрим более подробно возможности работы с облаками в системе IndorCAD.

Создание рельефных точек

Чтобы добавить в поверхность рельефные точки на основе облака, перейдите на вкладку Главная > Рельеф > Точки и выберите в выпадающем списке вариант По облаку точек .

В этом режиме вокруг курсора мыши отображаются две окружности и рядом с ними — информация о поверхности облака точек в окрестностях курсора. Красная окружность имеет постоянный радиус 100 см. Этим расстоянием ограничивается область поиска данных для создания точки. Радиус синей окружности варьируется в зависимости от плотности точек в облаке и ограничивается количеством входящих в неё точек; максимальное их количество при выполнении данной операции — 100.

Дополнительно рядом с курсором отображается следующая информация.

• Z среднее — средняя Z-отметка в окрестности курсора мыши. Эта отметка будет присвоена создаваемой точке.
• Разброс Z — разница между максимальной и минимальной отметкой точек облака, попадающих в синюю окружность.
• Радиус — максимальный радиус поиска составляет 100 см. Если в этих границах нет данных облака точек, вычислить Z-отметку создаваемой точки не получится. В зависимости от плотности облака радиус поиска может уменьшаться, ограничиваясь количеством входящих в него точек облака (максимум 100).
• Количество точек — количество точек облака в синей окружности курсора. Исходя из данных по этим точкам вычисляется Z-отметка создаваемой рельефной точки. Максимальное количество точек, которым ограничивается система, 100.
• Дополнительно отображается гистограмма с отображением отметок точек облака, входящих в границы синей окружности.

Щелчком мыши на плане укажите место, где должна быть создана точка. Точка создаётся с усреднённой Z-отметкой, которая вычисляется исходя из данных облака точек в окрестности курсора мыши, и добавляется в активный слой.

Создание структурных линий

Данные облаков точек позволяют проводить ручную оцифровку линий существующей дороги. Чтобы создать в активном слое структурную линию на основе облака точек, включите режим Главная > Рельеф > Линии и выберите в выпадающем списке вариант По облаку точек .

Так как любые линии в системе IndorCAD базируются на точках, в этом режиме рядом с курсором на плане отображается дополнительная информация о создаваемых по данным облака точках. Каждое из этих значений подробно описано выше.

Создавать линии по облаку точек можно как на плане, так и в окне 3D-вида. При работе в окне 3D-вида удобно ориентироваться на видимые границы оси, кромок, бровок оцифрованной дороги. Щелчками мыши обозначьте прохождение структурной линии по облаку точек. Сегменты и точки линии визуализируются в окне 3D-вида. Повторным щелчком на последней точке завершите построение. Точки линии создаются с усреднённой Z-отметкой, которая вычисляется исходя из данных облака точек в окрестности курсора мыши.

Создание поверхности по облаку точек

В системе IndorCAD предусмотрена возможность извлечь точки из облака в слой проекта, для того чтобы получить рельеф. Извлечение всех точек облака чаще всего избыточно, т.к. при лазерном сканировании снимается не только проезжая часть, но и все окружающие объекты, например кустарники и деревья вокруг дороги, дорожные ограждения, рекламные щиты. Кроме того, плотность точек в облаке очень велика, поэтому перед извлечением данных необходимо настроить соответствующие параметры в свойствах объекта Облака точек .

• Брать каждую . Как правило, даже после выделения точек земли и прореживания облака точек объём данных для создания ЦМР оказывается избыточным. Чтобы проредить количество извлекаемых в поверхность точек, укажите соответствующее значение в данном поле.

• Класс точек для извлечения . Если перед импортом в IndorCAD облако точек было классифицировано, извлечение можно ограничить определённым классом точек, например точками земли.

После того как указанные выше параметры настроены, можно извлечь данные из облака. Выделите облако точек в дереве проекта и в контекстном меню выберите Указать область для извлечения в слой . Затем щелчками мыши выделите на плане область, которой ограничится извлечение точек, и двойным щелчком мыши завершите операцию. После этого в активном слое появятся рельефные точки в соответствии с настроенными параметрами извлечения данных.

Использование облаков точек при проектировании продольного профиля

Данные облаков точек могут использоваться при работе со сплайновым продольным профилем трассы. В редакторе продольного профиля выделите диапазон поперечных профилей и нажмите кнопку Изменить отметки на диапазоне . В появившемся диалоговом окне задайте смещение Z-отметок продольного профиля относительно Включенных облаков точек .

Таким образом можно «уложить» продольный профиль на отметки облака точек.

Что такое облако точек?

Для кого эта статья? Для тех, кто что-то слышал про облака точек, но не знает, что это такое и как с ними работать. Здесь мы кратко разбираем, что такое фотограмметрия и лидар, где применяются облака точек и как их обрабатывать.

Облако точек — это набор точек данных в трехмерной системе координат (x, y, z). Каждая точка представляет собой одно пространственное измерение на поверхности какого-то объекта (например, здания), и в совокупности облако точек представляет собой всю его внешнюю поверхность. Кроме координат в каждой точке может храниться атрибутивная информация об интенсивности, цвете и времени.

Облако точек. Источник: dronegenuity

Так как облака точек — это подробные модели поверхности, они применяются в различных отраслях: в архитектуре, строительстве, археологии, в топографическом картографировании, землеустройстве и городском планировании. Они также используются в исследованиях процессов окружающей среды, например, для оценки биомассы лесов.

Создание облаков точек

Облака точек в основном создаются с помощью двух методов: LiDAR и фотограмметрия.

Лидар работает путем излучения лазерного света в направлении объекта и измерения времени, за которое этот свет отражается. Данные отраженных импульсов используются для расчета расстояний до поверхностей, создавая плотное и точное облако точек.

Метод LiDAR отличается высокой точностью пространственных данных, хотя на точность влияет качество датчика, расстояние до цели и условия окружающей среды во время сканирования. Современные системы LiDAR могут достигать точности до сантиметра, и это делает их идеальными для детальной топографической съемки и 3D-картографирования. Однако лидарные датчики тяжелее и дороже других вариантов съемки, поэтому они не применяются повсеместно.

Фотограмметрия. Этот метод использует фотографии под разными углами вокруг объекта или местоположения. Затем программное обеспечение анализирует эти изображения, чтобы триангулировать положение точек в трехмерном пространстве, собирая их в облако точек. Фотограмметрия особенно полезна при работе с объектами, требующими данных о цвете и текстуре.

Точность фотограмметрии зависит от таких факторов, как разрешение изображений, углы, под которыми сделаны снимки, и программное обеспечение для обработки данных. При использовании качественных снимков и правильной техники точность фотограмметрии становится сравнимой с точностью лидарной съемки.

Из-за принципиальной разницы в методах нельзя выбрать только один вариант для всех исследований, а если на это есть ресурсы, то хорошо применять комбинацию этих двух методов. Есть работы, которые проводились для больших территорий с высокой сомкнутости крон древостоев. В таких случаях фотограмметрия позволяет получить облака точек по поверхности крон и наземному покрову, а лидар дает возможность просматривать «сквозь» древесный покров и строить подробные модели рельефа под кронами деревьев.

Обработка данных облаков точек

Для обработки облаков точек используется множество инструментов, у каждого из которых есть уникальные функции и возможности. Обычно программное обеспечение выбирают исходя из направления работы и поставленных задач. Вот несколько универсальных инструментов: CloudCompare, Terrasolid, Agisoft Metashape, OpenDroneMap, AutoCAD (подробно можно прочитать в хорошей обзорной статье). А с 2023 года работать с облаками точек можно даже в QGIS, правда пока функций там немного.

Обработка облака точек в AutoCAD. Источник: Working with Point Clouds in AutoCAD

Машинное обучение и ИИ также хорошо используются в обработке облаков точек, особенно для задач распознавания, классификации и сегментации объектов в 3D-пространстве. Хорошими примерами использования машинного обучения являются инструменты PointNet и PointNet++. Они предназначены для работы с «сырыми» облаками точек, обладают устойчивостью к перестановкам точек в пространстве и позволяют решать широкий спектр практических задач.

Пример использования PointNet++ для семантической маркировки больших облаков точек для составления карт лиственных и хвойных деревьев. Источник: Briechle et al., 2019

Использование машинного обучения и ИИ позволяет проводить автоматизированный и точный анализ данных облаков точек (подробнее про это можно прочитать в учебнике от Яндекса «Нейросети для облаков точек»).

Особенности обработки данных

• Одна из основных проблем при работе с данными облаков точек — масштабирование, а именно обеспечение точного соответствия модели, созданной на основе облака точек к реальным размерам.

• Маркировка. Маркировка включает в себя категоризацию точек в облаке для обозначения различных особенностей или объектов. Это может быть сложно из-за огромного количества точек в облаке с высокой плотностью. Обработка вручную занимает много времени и чревата ошибками, а автоматизированные методы требуют сложных алгоритмов и могут не справиться со сложной средой.

• Управление данными. Управление большими объемами данных облака точек может быть сложной задачей, поскольку требует значительных объемов хранения и вычислительной мощности, особенно при сканировании с высоким разрешением.

Форматы данных для облаков точек. Различные сканеры выдают исходные данные в разных форматах, и каждое программное обеспечение имеет разные возможности экспорта. Если хотите хранить данные в течение длительного времени, может подойти формат ASCII, но для обработки данных он медленный. Другие популярные форматы, которые вы можете встретить вместо него: LAS, PTS, PTX, XYZ и Fast Binary.

Технологии получения и обработки пространственных данных в последние годы стремительно растут. Регулярно появляются новые методы и расширяются возможности работы с облаками точек. Если вы хотите глубже изучить эту тему и научиться обрабатывать данные съемки для реальных проектов, загляните на курс Фотограмметрия и LiDAR. В нем вы узнаете, как работать с данными аэрофотосъемки в Agisoft Metashape и с данными LiDAR в DJI Terra, а также освоите работу с плотным облаком точек в Terrasolid.

Источники:

1. What Are Point Clouds — Mapscaping — December 11, 2023
2. Point Clouds generated from Lidar for Beginners | ARTICLE | FARO.
3. What is a Point Cloud? — GIGABYTE Global
4. What is a Point Cloud? — GIS Geography
5. What are point clouds? 5 easy facts that explain point clouds
6. Трехмерные облака точек: что это такое и зачем нужно? – SystemNET
7. Медведев А. А. и др. Анализ и картографирование структурных параметров редкостойных северотаёжных лесов на основе фотограмметрических облаков точек //Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2020. – Т. 17. – №. 1. – С. 150-163.

Функционал работы с облаком точек лазерного сканирования

Имеющийся функционал для работы с облаком точек лазерного сканирования включает в себя возможность копирования точек в модель типа ЦММ (цифровую модель местности), создание сечения и вывод его на чертеж, а также просмотр выделенного участка лазерного сканирования.

Копирование точек лазерного сканирования в поверхность

Данная функция позволяет из облака точек лазерного сканирования скопировать точку в текущую модель ЦММ, причем производить копирование точек можно из рабочих окон Плана, Поперечника и Сечения.

Выберите меню Задачи – Облако точек – Копировать точку лазерного сканирования в поверхность, курсор примет форму прицела.

Левой кнопкой мыши выберите одну или несколько точек лазерного сканирования. Для завершения операции нажмите правой кнопкой мыши или Enter.

В результате, указанные точки будут скопированы в текущую модель ЦММ.

Сечения точек лазерного сканирования

Функция позволяет создать сечение по точкам лазерного сканирования, вывести сечение в отдельное окно просмотра, в котором также можно произвести копирование точки в ЦММ и создать чертеж данного сечения.

1. Выберите меню Задачи – Облако точек – Сечение точек лазерного сканирования, курсор примет форму прицела, задайте линию сечения, указав начальную и конечную точки.

Зажав клавишу Ctrl и вращая колесико мыши в ту или иную сторону имеется возможность изменения ширины коридора отбора точек.

2. В результате откроется окно предпросмотра сечения:

Нажмите кнопку Создать чертеж для формирования чертежа данного сечения. Для копирования точки в текущую ЦММ выберите опцию Копировать точку лазерного сканирования в поверхность, которая была описана ранее.

Показать участок лазерного сканирования

Функция предназначена для просмотра выделенного участка лазерного сканирования в отдельном окне 3D вида.

Выберите меню Задачи – Облако точек – Показать участок лазерного сканирования, курсор примет форму прицела.

Выделите секущей рамкой область лазерного сканирования. В результате в отдельном окне 3D вида отобразится выделенная область точек лазерного сканирования.

Навигация в данном окне осуществляется с помощью колесика и левой кнопки мыши.

road/commons_tasks/functionality_working_with_cloud/start.txt · Последние изменения: 2021/07/22 14:30 (внешнее изменение)

Работа с облаками точек

Лазерное сканирование и BIM-сопровождение проектов.

СПб: 8 (812) 450-05-55, МСК: 8 (495) 414-25-95, РФ: 8 (800) 201-91-45

МЕНЮ

Главная . Интересное . Что такое облака точек?

Что такое облака точек?

Технически облако точек представляет собой базу данных, в которой содержатся точки, расположенные в трехмерной системе координат. Однако, с точки зрения типичного рабочего процесса, единственно важным является тот факт, что облако точек представляет собой точнейшую цифровую запись объекта или пространства, сохраненную в виде очень большого количества точек, покрывающих поверхности объекта.

Работа с облаком точек имеет нюансы

Т очки в облаках точек всегда расположены на внешних поверхностях видимых объектов, потому что это те места, где луч света сканера отражается от объектов.

Е сли размер отдельных точек достаточно велик, при определенном виде или настройке масштаба облако точек может визуально восприниматься как непрерывная поверхность. Если расстояние между точками немного больше, мы можем ясно видеть, что это изображение состоит из отдельных точек, но наш мозг может относительно легко составить из такого изображения форму объекта.

В ажно понимать, что облако точек — это набор отдельных, не связанных между собой точек, имеющих определенную позицию и цвет. Это позволяет легко редактировать, отображать и фильтровать облака точек.

И спользование отдельных, не связанных между собой точек является ключом к полезному использованию облаков точек, так как точки являются самыми простыми в плане обработки объектами. Компьютеру не приходится заботиться о масштабе, вращении и соотношении точек с другими объектами; важными для вычисления параметрами являются только положение и цвет.

Единственным существенным недостатком при осуществлении работ с облаками точек является невозможность полной автоматизации процесса. Несомненно, некоторые современные программы могут подбирать определенные функции и шаблоны при работе с облаком точек, однако они не могут точно классифицировать и скрывать содержимое облака точек без участия человека.

Как создаются облака точек?

Ключевым фактором при получении данных для облака точек является видимый доступ к сканируемым поверхностям. Независимо от того, каким образом (сканер или фото) ведется съемка, мы не сможем получить точки на поверхностях, которые не видны из положения, выбранного для сбора данных. Это означает, что чаще всего для охвата всего объекта требуется получение данных с нескольких различных позиций с последующим их объединением.

Мы используем термин «плотность» для описания разрешения собранного набора данных, что обычно означает расстояние от точки до точки. Менее плотные облака точек, очевидно, гораздо быстрее улавливаются.

Большая часть баз данных облаков точек содержит не только информацию о положении точек, но и описание их визуальных свойств, таких, как цвета или отражающая способность. Все это может включаться или не включаться в облако точек, что является дополнительным фактором, оказывающим влияние на скорость проведения съемки и обработки полученных данных.