分散写真からオブジェクトの写真測量ポイントクラウドを作成する、ここ：UAV画像を使用して建物の正確な3Dモデルを作成しますか？

オブジェクトの密集して分布した写真のセットから写真測量の点群を作成する方法はありますか？

応用：

UAV（Phantom 3 Pro）の画像から建物の外側の3Dモデル（点群）を作成することが、地上雲スキャナー（TLS）を使用して点群を作成するための実行可能な代替手段になるかどうかを調査しようとしています。UAVには12メガピクセルのカメラとGPSがあります。

目的は、比較的近距離で画像を撮影し、高密度画像マッチングソフトウェア（できればPix4D）からポイントクラウドを作成して、建物の周りにUAVを飛ばすことです。計画では、建物を見下ろす通常の直下と斜めの画像を撮影することですが、低高度で飛行し、窓や軒先などを見上げてまっすぐ斜めの写真を撮影して、できるだけ多くの詳細をキャプチャしようとします。

Pix4Dは、Chillon Projectと呼ばれるプロジェクトを実行し、そこであなたが望んでいることを正確に実行しました。

YouTubeでの彼らのプロジェクトへのリンクです。

さらに、UAVだけに頼って画像をキャプチャするのではなく、Go ProやSmart Phoneなどの携帯デバイスを使用してキャプチャした地上写真を利用しました。

結果は本当にクールです！

私はこれまでPhotosynth Toolkit（http://www.visual-experiments.com/demos/photosynthtoolkit/）を使用してこれを成功させました。ただし、ドローンの代わりに、小さな町の繁華街。Visual SFM（http://ccwu.me/vsfm/）も確認できます。私はそれを使用していませんが、同じタスクを達成するための別のツールのようです。

最近、ドローンも手に入れました。同じプロジェクトにこれらの方法を両方使用するつもりです。機会があれば、photosynthツールキットプロジェクトの例を投稿します。

編集：Photosynth Toolkitの出力例を次に示します（MeshLab http://meshlab.sourceforge.net/で表示）。

これは、飛行機から撮った一連の航空写真から得られたポイントクラウドデータ（色情報付き）です。画像をクラスター化して、一度に1つのブロックのポイントクラウドを処理することに集中しました。これが、1つのブロックが他のブロックよりも非常に密集している理由です。

これは、三角形の不規則なネットワークが上にオーバーレイされた同じポイントクラウドです。それは完璧ではありませんが、クールな再構築です。

したがって、UAVを使用してポイントクラウドデータを生成することは、地上レーザースキャナーに代わる実行可能な代替手段であるかどうかに関するあなたの質問に答えて、そうです。

写真をつなぎ合わせる自動化された方法は、高コントラストの照明環境ではうまく機能しないことに注意してください。建物の片側が日陰で、もう片側が日陰にある場合、写真を並べるのに問題が生じる可能性があります。そのような写真を撮るのに最適なのは、曇りのときです。雲は日光を拡散させ、照明をより均一/一貫性のあるものにします。

照明が良好であれば、比較的近い範囲で写真を撮影して、非常に詳細なポイントクラウドデータセットを作成できます。上のTINから、左側に地面から空間に向かって伸びているように見える線があることがわかります。それはデータセットから削除されなかった外れ値です。検討すべきことの1つは、最近傍分析を使用して、ポイントクラウドデータを平滑化/外れ値を除去する方法です。

建物の非常に近くで写真を撮る場合は、建物にターゲットを配置して、写真を相互に関連付けることができます。ターゲットを使用する場合、写真が間違った場所に一致しないように、それぞれが一意であることを確認してください。各写真で2/3のターゲットを取得する必要があります。地上にターゲットがある場合、各ポイントでGPS読み取り値を使用してポイントクラウドデータセットをジオリファレンスすることができます。これにより、建物から取得した測定値が実際の測定値を表すようになります。

ポイントクラウドデータのジオリファレンスを検討する場合は、Mark Willisのハウツーガイドを参照してください（http://palentier.blogspot.com/2010/12/how-to-create-digital-elevation-model.html） 。古いブログですが、方法論は良いものです。

EDIT2：最後のコメント：歪みのないカメラを使用していることを確認してください。たとえば、GoProはドローンを装着するのに最適な小さなカメラですが、広角レンズによって引き起こされる大きな歪みにより、写真測量プロジェクトに標準のGoProを使用する可能性がなくなります。この問題には解決策がありますが、GoProを分解する必要がある場合があります：http : //www.peauproductions.com/collections/survey-and-ndvi-cameras

Peau Productionsは、カメラに付属のレンズよりも歪みが大幅に少ない、さまざまなレンズを備えた改良型GoProカメラを販売しています。カメラを自分で変更する場合は、レンズ自体も販売します。

編集：これは古い質問ですが、このプロジェクトを正確に行うためのオープンソースツールであるOpenDroneMapを共有すると思いましたhttp://opendronemap.org/

これを行う方法は、写真のマッチングを行うVisualSFM（GPUが強いほど良い）と、密な点群を作成し、MeshLabが点群からテクスチャ付きの三角形モデルを作成することだと思います。

VisualSFM：

http://ccwu.me/vsfm/

http://ptak.felk.cvut.cz/sfmservice/websfm.pl?menu=cmpmvs（特に「テクノロジー」サイトとそこに言及されている論文）

MeshLab：

https://sourceforge.net/projects/meshlab/

いくつかのHowTo /アプリケーション（UAVのものも！）を参照してください：

https://www.youtube.com/watch?v=V4iBb_j6k_g

https://www.youtube.com/watch?v=wBKidr0e-XA

https://www.youtube.com/watch?v=-S7HeJvIKcs

- https://www.mapsmadeeasy.com/point_estimatorあなたは鼓舞/ファントム3の底部付近にカメラとして選択してください、あなたはAPMのためのKMLとしてこの計画をエクスポートすることができ、あなたが欲しいものに飛行計画のセット変数を作るためにこれを使用することができます。

または、より熟練している場合は、次の手順で、選択したgisソフトウェアを使用して、ライチにアップロードするためのkmlグリッドフライトパスを作成できます。

- https://flylitchi.com/飛行計画のため、必ず変更飛行高さにmapsmadeeasyメイクからミッションハブにあなたのKMLをアップロードし、それが本当にツルツルで、素晴らしいウェイポイントの任務が可能になります。

-選択したカメラ設定でミッションを飛ぶことができます

-投稿ミッションでは、Lightroomを使用して歪みを修正します（inspire 1と同じ歪み）http://www.inspirepilots.com/threads/inspire-camera-lens-correction-profiles.1270/、この手順をスキップすると、標高モデルが一種の凹効果。

-sfm処理の場合、gcpを使用してポイントベースのシステムを使用できるようにするマップも簡単に試してみることをお勧めします。最初は無料ポイントで、小さなジョブは無料です。

質問の核心は、UAVで取得した一連の画像を使用した大きなオブジェクトの3D再構築であったため、タスクを大幅に処理するソフトウェア製品がいくつかあります。それらはPix4D、PixProcessing、Agisoft、CapturingRealityなどです。これらはすべて、一連の写真を完全に処理して、オブジェクトの詳細な3Dモデルを取得することができます。提供された形式のいずれかのファイル。消費者グレードのGPSを搭載したUAVでは、さらに非常に正確な測定を実行する必要がある場合、座標データの追加仕様が必要になる場合があります。したがって、非常に高い精度を提供するには、プロのGPSデバイスを使用できます。また、このオプションを使用すると、追加の座標データを指定して、グローバルシフトによるエラーの発生を回避する場合に、再構築されたモデルの非常に正確なジオリファレンスが可能になります。一方、ジオタグとジオリファレンスがオプションであり、プロジェクトのターゲットではない場合、PhantomのGPSデータは処理を進めるのに十分な情報を提供します。要約すると、上記のソフトウェアはTLSの重要な代替手段です。