আমি ফটোসিন্থ টুলকিট ( http://www.visual-experiments.com/demos/photosynthtoolkit/ ) ব্যবহার করে সাফল্যের সাথে আগে এটি করেছি , ড্রোনের পরিবর্তে আমি একটি ছোট বিমান থেকে আমার মাথা ঝুলিয়েছিলাম যার ছবি তুলছিল একটি ছোট শহরের শহরতলির অঞ্চল। আপনি ভিজ্যুয়াল এসএফএমও পরীক্ষা করে দেখতে পারেন ( http://ccwu.me/vsfm/ ); আমি এটি ব্যবহার করি নি তবে একই কাজটি সম্পাদন করার জন্য এটি অন্য সরঞ্জাম বলে মনে হচ্ছে।
আমি সম্প্রতি একটি ড্রোনও পেয়েছি এবং একই প্রকল্পের জন্য এই দুটি পদ্ধতি ব্যবহার করার ইচ্ছা নিয়েছি। আমি যখন সুযোগ পাব তখন আমি ফটোসিন্থ টুলকিট প্রকল্পের কয়েকটি উদাহরণ পোস্ট করব।
সম্পাদনা: এখানে ফটোসিন্থ টুলকিটের আউটপুট উদাহরণ (মেশল্যাব http://meshlab.sourceforge.net/ এ দেখা হিসাবে )
আমি বিমান থেকে নেওয়া বিমানের ফটোগুলির একটি ব্যাচের ফলস্বরূপ এটি পয়েন্ট ক্লাউড ডেটা (রঙের তথ্য সহ)। আমি একবারে একটি ব্লকের জন্য পয়েন্ট ক্লাউডটি প্রক্রিয়াকরণের উপর ফোকাস করার জন্য ছবিগুলিকে ক্লাস্টার করেছি, এজন্যই ব্লকটি অন্যগুলির চেয়ে অনেক বেশি ঘন।
শীর্ষে ত্রিভুজযুক্ত অনিয়মিত নেটওয়ার্কের সাথে একই পয়েন্ট ক্লাউড। এটি নিখুঁত নয়, তবে এটি একটি দুর্দান্ত পুনর্গঠন।
সুতরাং, পয়েন্ট ক্লাউড ডেটা তৈরি করতে কোনও ইউএভি ব্যবহার করা স্থলীয় লেজার স্ক্যানারের ক্ষেত্রে কার্যকর বিকল্প কিনা তা আপনার প্রশ্নের উত্তরে: হ্যাঁ, এটি!
মনে রাখবেন যে ফটোগুলি একসাথে সেলাইয়ের জন্য স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতিগুলি উচ্চ বিপরীতে আলোক পরিবেশে ভাল কাজ করে না; আপনার বিল্ডিংয়ের একপাশে যদি সূর্যের আলো থাকে অন্যদিকে ছায়াযুক্ত থাকে তবে আপনার ছবিগুলি রেখাটি পেতে সমস্যা হতে পারে। মেঘাচ্ছন্ন হয়ে যাওয়ার সময় এরকম ছবি তোলার সবচেয়ে ভাল সময়। মেঘগুলি সূর্যের আলোকে ছড়িয়ে পড়তে সাহায্য করে যাতে আলো আরও বেশি / সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়।
যদি আপনার আলোকসজ্জা ভাল হয় তবে আপনি খুব বিশদ পয়েন্ট ক্লাউড ডেটাসেটের তুলনায় তুলনামূলক নিকটবর্তী স্থানে ছবি তুলতে পারেন। উপরের টিআইএন থেকে আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে বাম দিকে একটি লাইন রয়েছে যা দেখে মনে হচ্ছে এটি ভূমি থেকে স্থান পর্যন্ত চলে গেছে; এটি এমন একটি আউটিলার যা ডেটাসেট থেকে সরানো হয়নি। আপনার যে বিষয়টির দিকে নজর দেওয়া উচিত তা হ'ল পয়েন্ট ক্লাউড ডেটা স্মুথ করার পদ্ধতি / আউটলিয়ারদের অপসারণ করা, সম্ভবত নিকটবর্তী প্রতিবেশী বিশ্লেষণ ব্যবহার করা।
আপনি যদি ভবনের খুব কাছাকাছি ছবি তুলছেন, তবে আপনি ফটোটির একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হতে সাহায্যের জন্য বিল্ডিংয়ের উপর লক্ষ্য রাখতে পারেন। আপনি যদি লক্ষ্যগুলি ব্যবহার করেন তবে নিশ্চিত হয়ে নিন যে প্রত্যেকেই অনন্য so যাতে ফটো ভুল জায়গার সাথে মিলে না যায় এবং প্রতিটি ফটোতে আপনার 2/3 টার্গেট পাওয়ার চেষ্টা করা উচিত। যদি আপনার মাটিতে কিছু লক্ষ্যমাত্রা থাকে তবে আপনি প্রতিটি পয়েন্টে আপনার পয়েন্ট ক্লাউড ডেটাসেটের জিওআরফারিশনের জন্য জিপিএস রিডিংগুলি ব্যবহার করতে পারেন, যাতে আপনি বিল্ডিং থেকে যে কোনও পরিমাপ গ্রহণ করেন তা বাস্তব-বিশ্বের পরিমাপের প্রতিনিধিত্ব করে।
আপনি যদি আপনার পয়েন্ট ক্লাউড ডেটা জিওরফারেন্সিংয়ে দেখতে চান তবে মার্ক উইলিসের কীভাবে গাইড করবেন তা দেখুন ( http://palentier.blogspot.com/2010/12/how-to-create-digital-elevation-model.html ) । এটি একটি পুরানো ব্লগ, তবে পদ্ধতিটি একটি ভাল।
সম্পাদনা 2: সর্বশেষ মন্তব্য: আপনি কোনও বিকৃতি ছাড়াই একটি ক্যামেরা ব্যবহার করছেন তা নিশ্চিত করুন। উদাহরণস্বরূপ, গোপ্রো ড্রোন লাগানোর জন্য দুর্দান্ত একটি ক্যামেরা, তবে প্রশস্ত এঙ্গেল লেন্সের ফলে ঘটে যাওয়া উল্লেখযোগ্য বিকৃতি ফোটোগ্রামেট্রিক প্রকল্পের জন্য স্ট্যান্ডার্ড গোপ্রো ব্যবহারের সম্ভাবনাটি সরিয়ে দেয়। এই সমস্যার জন্য একটি সমাধান পাওয়া যাবে, কিন্তু এটি আপনার GOPRO পৃথক্ গ্রহণ করার প্রয়োজন হতে পারে: http://www.peauproductions.com/collections/survey-and-ndvi-cameras
পিউ প্রোডাকশনগুলি বিভিন্ন লেন্সের সাথে সংশোধিত গোপ্রো ক্যামেরা বিক্রি করে যার ক্যামেরাটিতে আসা লেন্সগুলির তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম বিকৃতি রয়েছে। আপনি নিজের ক্যামেরাটি পরিবর্তন করার জন্য প্রস্তুত থাকলে তারা লেন্সগুলি নিজেরাই বিক্রি করে।
সম্পাদনা: আমি জানি এটি একটি পুরানো প্রশ্ন, তবে আমি ভেবেছিলাম যে আমি এই প্রকল্পটি ঠিক করার জন্য একটি ওপেন সোর্স সরঞ্জাম ওপেনড্রোনম্যাপটি শেয়ার করব http://opendronemap.org/