LiDAR i chmury punktów
Przetwarzanie, filtrowanie, klasyfikacja, analiza gęstości i kompletności oraz przygotowanie produktów pochodnych.
Kompetencje
LiDAR, Mobile Mapping i jakość danych przestrzennych
Przetwarzanie, integracja i kontrola jakości danych z systemów pomiarowych, skaningu laserowego oraz GNSS/INS.
Zakres może obejmować przygotowanie chmur punktów, analizę georeferencji, łączenie danych z różnych urządzeń pomiarowych oraz niezależną ocenę jakości produktów.
Dane pomiarowe i chmury punktów
Jakość danych zależy nie tylko od poprawnego formatu, ale także od georeferencji, kompletności, zgodności między przejazdami i jakości kolejnych etapów przetwarzania.
Mobile Mapping i georeferencja
Dane MMS/MLS, trajektorie GNSS/INS, zgodność przestrzenna i dopasowanie danych z różnych sensorów.
Kontrola jakości
Ocena dokładności, spójności i kompletności danych oraz produktów powstających na kolejnych etapach przetwarzania.
Jakość danych przestrzennych · QA/QC
Kontrola jakości na kolejnych etapach przetwarzania
Błąd może powstać podczas pozycjonowania, rejestracji, georeferencji albo dalszego przetwarzania. Dlatego zakres kontroli dobieramy do rodzaju danych i specyfikacji technicznej.
GNSS / INS→Trajektoria→LiDAR + obrazy→Chmura punktów→Produkty pochodne→GIS→Raport QA/QC
Tolerancje i sposób raportowania wynikają z wymagań konkretnego projektu.
Przykładowy zakres kontroli
W zależności od projektu można analizować m.in. poniższe elementy.
- dokładność absolutna i względna oraz RMSE XYZ
- punkty kontrolne i zgodność z danymi referencyjnymi
- zgodność między przejazdami lub pasami skanowania (strip-to-strip)
- porównania cloud-to-cloud i cloud-to-plane
- gęstość, pokrycie i kompletność chmury punktów
- jakość klasyfikacji LiDAR
- zgodność danych obrazowych i LiDAR
- geometria ortofotomap i innych produktów pochodnych
- topologia, geometria i atrybuty danych GIS
- warstwy rozbieżności, statystyki i raport QA/QC
MMS / MLS
Mobile Mapping — od trajektorii do produktu końcowego
Systemy mobile mapping łączą GNSS/INS, skaning laserowy, obrazowanie i synchronizację sensorów. Kontrola może więc dotyczyć zarówno danych źródłowych, jak i produktów pochodnych.
Trajektoria i georeferencja
Analiza trajektorii GNSS/INS, punktów kontrolnych i dokładności absolutnej.
LiDAR
Zgodność między przejazdami, dokładność względna, gęstość, kompletność i klasyfikacja.
Obrazowanie
Pokrycie, geometria i zgodność obrazów z chmurą punktów.
Produkty pochodne
Ortofotomapy, modele 3D i dane GIS — geometria, topologia i atrybuty.
Powiązane doświadczenie
Doświadczenie istotne dla integracji danych wielosensorowych
Projekt GeoProcessIT · ESA Kick-start
GeoAI_Watloss
Projekt obejmował dane obserwacji Ziemi, GNSS oraz weryfikację wyników materiałami UAV: RGB, multispektralnymi i skaningiem laserowym.
Zobacz projekt →
Tomasz Templin — doświadczenie B+R
High-definition geospatial Digital Twin
Integracja UAV, LiDAR, MBES i GNSS we wspólnym układzie odniesienia oraz przygotowanie spójnego modelu 3D.
Publikacja / DOI↗Automatyzacja
Powtarzalne kontrole można automatyzować
Przy dużych zbiorach część analiz można zamienić w powtarzalny proces — od kontroli kompletności i geometrii po statystyki, warstwy rozbieżności i raportowanie.
Kontakt
Porozmawiajmy o projekcie
Krótki opis zadania i dostępnych danych wystarczy do wstępnej oceny zakresu prac.