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瞰景Smart3D高效建模流程案例

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#楼主# 2020-8-18

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一、数据基本情况:

相机型号:索尼ILCE5100五镜头;
相片信息:
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相机参数:
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总架次数:34架次;
总照片数:353200张;
重叠度:航向70%旁向50%;
照片地面分辨率:5cm;
航摄质量评价:大约70%的数据存在大旋偏角(旋偏角接近或大于30度,见图 1)。
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图 1航摄旋偏角超限重叠度不稳定情况(红线内为旁向重叠区域)
像控点总数:518个。
项目范围情况:湖北某地,总面积161平方公里,平原地形,零星分布村镇居民地约占10%,耕地约占60%,江、河、湖泊、池塘、沟渠等线状和面状水系约占30%。存在大量植被和水系弱纹理区域,具体项目范围情况见图 2。
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图 2项目范围情况(红线为范围线)


二、软件及计算机配置情况

32核cpu/64g内存/16g RTX5000型gpu/40g超高io系统盘/带宽:5M。设备一共33台。


三、瞰景Smart3D旗舰版大数据处理流程

按照瞰景的操作手册逐步进行处理,由于数据有35万张之多,设备最大内存只有64GB,使用华为云端33台计算服务器处理,采用21个分区建立工程,每个工程内空三分块的方式完成空三计算和建模,项目分区图见图 3。

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图 3项目分区图



四、案例解说

项目由于航摄数据整体质量不佳,使用国外倾斜建模主流软件美国的Bentley公司的ContextCapture经过一两周的反复试验失败,主要原因国外软件太死板,对于无人机倾斜航摄数据获取质量要求较高,要航向至少80%,旁向至少50%的重叠度见图 2。且要求数据获取姿态好重叠度稳定。当航摄获取数据质量不佳和大量弱纹理区域存在时,需要做很多次空三还有可能失败(调整不同空三匹配参数先跑低分辨率再跑高分辨率做空三,或者人工加同名像点后再空三匹配等不同方法试验),严重影响效率和工期,后期建模无保障。

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图4 ContextCapture的数据获取质量要求
由于CC空三匹配各种失败,尝试使用俄罗斯的photoscan软件做空三,当原始影像姿态不好和大量弱纹理时也是需要先整体匹配一次,然后再逐视角匹配,最后再把单独把匹配不入网的照片局部匹配入网,大量人工干预还有可能失败,效率极低,极大的增加了工期的不可控性。同时photoscan软件建模效果较差,需要把photoscan的空三成果再次导入ContextCapture软件进行空三平差,最后再建模。这种方式涉及多个软件的数据导入和导出、重复处理、流程繁琐、效率低下。同时也使用了其他国产软件实验空三效率太低运算速度慢。

最后利用国产瞰景Smart3D5.0旗舰版软件进行空三和建模全流程处理,空三建模全流程一步到位,空三一遍过,精度和工期高度可控。国产瞰景Smart3D旗舰版软件对于原始数据的接纳范围较广接纳度容忍度更高,即使飞行质量较差也能顺利处理数据是一大技术优势。瞰景 Smart3D的5.0旗舰版软件是4.4.12版本CC建模效率的6倍左右, CC跑不过的空三瞰景可以一遍跑过并且无需复杂空三设置,建模占整个工作量的大约60%,空三大约占40%,瞰景空三比CC快大约1.5,整体评估下来瞰景效率大约比CC快3倍左右。原始数据比较困难的数据只能选择瞰景smart3D做。使用瞰景空三和建模全流程花费28天完成。


五、空三对比截图

CC跑飞空三失败截图:
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Photoscan跑飞空三失败截图:
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瞰景空三一遍过,空三全部跑平截图:
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六、成果部分截图

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七、精度报告截图

整区三维模型成果精度统计(单位:米):
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整区三维模型成果满足客户精度要求:
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部分自由网空三精度截图:
1区:
73.png

3区:
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八、作业流程的部分截图

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照片分区,主要针对于照片数量较多的工程,可进行分区处理,每两个区块需重叠三个左右控制点
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创建空三任务,每个空三任务分别对应一个照片分块,可同时提交多个空三任务
83.jpg
84.jpg
86.jpg

刺点,先将空三任务复制,然后导入控制点并刺点
87.jpg
88.jpg

合并空三
89.jpg
90.jpg

提交建模
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模型修饰,比如水面约束
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