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 |
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.
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).
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 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.
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.
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.
Встроенные средства измерения расстояний, площадей, объемов.
Для проведения более сложного метрического анализа, результаты обработки можно свободно экспортировать в другие приложения благодаря множеству поддерживаемых форматов.
Поддержка профессиональных 3D-мониторов и 3D-контроллеров для более точных и удобных измерений и векторизации объектов в стереоскопическом режиме.
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.
Моделирование города в масштабе с сохранением оригинального разрешения снимков для текстурирования.
Публикация в Cesium.
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.
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.
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).
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.
Использование панхроматических и мультиспектральных спутниковых снимков возможно при условии, что RPC коэффициенты для каждого снимка определены с достаточной точностью.
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.
Распределенные вычисления в локальной компьютерной сети позволяют объединять мощность нескольких узлов для обработки огромных наборов данных в одном проекте.
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.