Программа Metashape Professional для фотограмметрии

Metashape позволяет обрабатывать изображения, получаемые с помощью RGB- или мультиспектральных камер, включая мультикамерные системы, преобразовывать снимки в плотные облака точек, текстурированные полигональные модели, геопривязанные ортофотопланы и цифровые модели рельефа/местности (ЦМР/ЦММ).

Дальнейшая постобработка позволяет удалять тени и искажения текстур с поверхности моделей, рассчитывать вегетационные индексы и составлять файлы предписаний для агротехнических мероприятий, автоматически классифицировать плотные облака точек и т.д.

Возможность экспорта во все внешние пакеты для постобработки делает Agisoft Metashape Professional универсальным фотограмметрическим инструментом.

Посмотреть продукт на официальном сайте: Agisoft Metashape Professional

Используйте Metashape для аэрофотосъемки

Облака точек	Поверхности	3D-Модели	Ортофотопланы
По качеству соответствующие лазерному сканированию	Высокой детальности в виде TIN или GRID модели	Текстурированные на основе исходных изображений	Соответствующие требованиям точности топопланов 1:500

Профессиональная фотограмметрия - это просто

Ядро Metashape – методы классической цифровой фотограмметрии, подкреплённые современными алгоритмами компьютерного зрения.

Metashape знает, что предложить профессионалам. Вы можете контролировать качество получаемых результатов с помощью отчетов, тонко настраивать рабочее пространство под специфические задачи и использовать продвинутые функции, например, стереорежим или скрипты Python.

Профессиональной фотограмметрической системой может легко управлять и новичок: интуитивно понятный интерфейс очень прост в освоении. Вы можете получать высокоточные результаты, даже не обладая специальными знаниями и подготовкой в области фотограмметрии.

Как работает Agisoft Metashape

Для поиска общих точек Metashape использует алгоритм, который сначала находит «особые» точки на отдельных фотографиях, а потом, на основе уникальных идентификаторов – дескрипторов, точки отождествляются. Если точка опознана на двух и более кадрах она становится соответствием.

После этого следует выравнивание кадров, оно же – фототриангуляция. Этот процесс реализован с помощью алгоритма Bundle Block Adjustment, в основе которого лежит метод наименьших квадратов. Bundle Block Adjustment – это интерпретация способа связок, который является самым строгим способом решения фототриангуляции. В расчёт могут быть включены координаты точек привязки (центров фотографирования или опорных точек) и проекции маркеров на кадре. Всем параметрам можно задать веса, т.е. масштаб их участия в расчёте.

Плотное облако строится на основе карт глубины, для построения которых, в свою очередь, используется алгоритм Semi-Global Matching. Суть алгоритма заключается в том, что каждому пикселю левого снимка стереопары находится соответствующий пиксель на правом снимке. Каждый пиксель левого снимка сравнивается с поднабором («строкой») пикселей правого снимка с соответствующей ординатой. Далее формируется куб (параллелепипед), для всего снимка, где каждому пикселю соответствует одна «линия» ячеек, а строке пикселей на снимке соответствует одно продольное сечение куба. Элементами куба являются значения критерия соответствия, анализируя которые находят минимальные значения для каждого пикселя.

Кроме того, анализируются связи между соседними пикселями по восьми направлениям вокруг данного пикселя. В результате, для каждого пикселя левого снимка находится соответствующее значение продольного параллакса и, как следствие, пространственные координаты точек плотной модели (в результате решения прямых засечек).

Возможности

• Фотограмметрическая триангуляция
  

• Плотное облако точек: редактирование и классификация

Дополнительная возможность редактирования данных для получения максимально точных результатов на последующих этапах обработки.

Автоматическая мультиклассификация точек для тонкой настройки последующей обработки.

Импорт/экспорт поможет улучшить классический процесс обработки точечных данных.

• Цифровая модель местности: экспорт ЦМР/ЦММ

Цифровая модель рельефа (ЦМР) и/или цифровая модель местности (ЦММ), в зависимости от проекта.

Географическая привязка осуществляется на основе EXIF-файлов, журнала полета или опорных точек (GCP).

Поддержка координатных систем реестра EPSG: WGS84, UTM и т.д.

Настройка вертикальных датумов в соответствии с требованиями конкретного проекта.

• Интеграция данных наземного лазерного сканирования
  

Совместное уравнивание данных лазерного сканирования и фотосъёмки.

Возможность совмещать облако точек лазерного сканирования и карты глубины, рассчитанные методами фотограмметрии.

Поддержка маркеров и автоматическое обнаружение марок для ручного выравнивания данных лазерного сканирования.

Применение масок для исключения лишних областей, в том числе при работе с данными лазерного сканирования.

• Поддержка опорных точек / масштабной линейки
  

Импорт опорных точек для географической привязки и контроля точности результатов.

Автоматическое обнаружение кодированных и некодированных марок для быстрого ввода опорных точек.

В отсутствии оборудования для позиционирования для масштабирования объектов и измерения расстояний на модели могут быть использованы масштабные линейки.

• Измерение расстояний, площадей, объемов
  

Встроенные средства измерения расстояний, площадей, объемов.

Для проведения более сложного метрического анализа, результаты обработки можно свободно экспортировать в другие приложения благодаря множеству поддерживаемых форматов.

• Стереоскопические измерения

Поддержка профессиональных 3D-мониторов и 3D-контроллеров для более точных и удобных измерений и векторизации объектов в стереоскопическом режиме.

• Построение и текстурирование 3D-моделей

Поддерживаются различные сценарии съемки для создания моделей археологических памятников, музейных экспонатов, зданий, интерьеров, людей и т.д.

Созданные 3D-модели могут быть напрямую загружены на различные онлайн-платформы, а также экспортированы в одном из множества популярных форматов.

Поддержка HDR и многофайловых форматов (в том числе UDIM-развертки) позволяет создавать фотореалистичные текстуры.

• Построение тайловой (иерархической) модели

Моделирование города в масштабе с сохранением оригинального разрешения снимков для текстурирования.

Публикация в Cesium.

• 4D моделирование динамических сцен

Обработка данных с многокамерных систем, применяемых в профессиональных студиях разработки визуальных эффектов для кино и компьютерных игр.

Использование при детальной цифровой реконструкции тела и лица модели для последующего создания персонажей методами цифровой анимации.

• Создание панорамных изображений
  

Возможно как построение полного панорамного изображения с использованием набора снимков с одной камеры-станции (камеры статично расположенной в одной точке и выполняющей съемку в различных направлениях), так и создание 3D-модели с использованием данных с по меньшей мере двух камер-станций.

• Обработка мультиспектральных изображений

Работа с RGB/NIR/тепловыми/мультиспектральными изображениями.

Быстрая реконструкция на основе выбранного канала.

Построение многоканального ортофотоплана, расчет и экспорт определяемых пользователем индексов растительности (например, NDVI).

• Автоматическое обнаружение линий электропередач
  

Простое и быстрое решение для крупномасштабных проектов, не требующее никаких других вводных данных, кроме предварительно выровненных изображений.

Результаты экспортируются в виде 3D полилиний для каждого провода.

Надежность результатов обеспечивается алгоритмом аппроксимации кривой.

• Обработка спутниковых снимков
  

Использование панхроматических и мультиспектральных спутниковых снимков возможно при условии, что RPC коэффициенты для каждого снимка определены с достаточной точностью.

• API для Python и Java
  

В дополнение к пакетной обработке, позволяющей сократить вмешательство оператора, скрипты на языках Python и Java предоставляют расширенные возможности автоматизации и тонкой настройки процессов.

От добавления отдельных операций обработки в графический интерфейс приложения вплоть до полной автоматизации заданий и интеграции с конвейерами обработки данных на языке Python или Java.

• Распределенная обработка больших объёмов данных на кластере
  

Распределенные вычисления в локальной компьютерной сети позволяют объединять мощность нескольких узлов для обработки огромных наборов данных в одном проекте.

• Облачная обработка данных
  

Обновлённая функциональность Agisoft Сloud включает возможность поделиться ссылкой на результаты обработки с клиентами, коллегами и партнерами, а также интегрировать отображение уже опубликованного проекта в свой веб-сайт.

 Системные требования