Wie man ein DTM mit PIX4Dsurvey erzeugt

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PIX4Dsurvey erzeugt ein digitales Geländemodell (DGM) als trianguliertes unregelmäßiges Netz (TIN). Das TIN wird aus einer Reihe von Punkten abgeleitet, die die Geometrie des Geländes darstellen.

PIX4Dsurvey versucht, ein genaues DTM mit so wenig Interpolation der Quelldaten wie möglich zu erzeugen. Es ist auch möglich, ein genaueres DGM durch manuelle Klassifizierung von Geländepunkten und Hinzufügen von Bruchkanten zu erstellen.

In diesem Artikel werden die wichtigsten Schritte zur Erstellung eines optimalen DTM beschrieben.

Geländepunkte extrahieren

Bei der Erstellung von DGMs ist man an Punkten interessiert, die das Gelände darstellen, und möchte alle Objekte und Merkmale entfernen, die nicht zum Gelände gehören. Zum Beispiel sollten Vegetation und Gebäude nicht im DGM erscheinen.

Dies kann durch die automatische oder manuelle Klassifizierung von Punkten in Gelände und Nicht-Gelände geschehen.

Nachdem die Geländepunkte extrahiert wurden, können sie zur Erstellung eines DGM verwendet werden.

Automatische Extraktion mit Hilfe des Terrainfilters

Mit dem Geländefilter kann man Punkte automatisch als Gelände und Nicht-Gelände klassifizieren.

Nach der Auswahl der Eingabepunktwolke können die folgenden Einstellungen vorgenommen werden:

  • Beispielhafte Entfernung.
  • Steifheit.
  • Oberirdische Schwelle.

Weitere Informationen finden Sie im Artikel Terrainfilter.

Nachdem die Punktwolke automatisch in Gelände und Nicht-Gelände klassifiziert wurde, ist die Genauigkeit der Klassifizierung zu bewerten.

Prüfen Sie die Qualität der Ergebnisse

Der in PIX4Dsurvey implementierte Terrainfilter liefert nicht für alle Projekttypen optimale Ergebnisse, so dass die automatische Klassifizierung möglicherweise korrigiert werden muss.

Die 3D-Ansicht kann zur Überprüfung der Ergebnisse verwendet werden.

PIX4Dsurvey_terrain_filter_original.jpg PIX4Dsurvey_terrain_filter_wrong_classification.jpg PIX4Dsurvey_terrain_filter_optimal_classification.jpg
Ursprüngliche Punktwolke. Klassifizierte Punktwolke - Standardeinstellung. Beachten Sie, dass einige Punkte falsch klassifiziert sind. Klassifizierte Punktwolke - Probenabstand auf Maximum erhöht. Büsche wurden ordnungsgemäß als Nicht-Gelände erkannt.

Wenn Punkte erkannt werden, die nicht korrekt klassifiziert sind, führen Sie den Geländefilter mit anderen Verarbeitungsoptionen erneut aus oder klassifizieren Sie die Punkte manuell.

Manuelles Extrahieren von Geländepunkten

Die automatische Klassifizierung ist nicht immer optimal, und einige Punkte müssen manuell einer Geländeklasse zugeordnet werden.

Dazu können Sie Punkte mit verschiedenen Auswahlwerkzeugen auswählen und mit einem der folgenden Werkzeuge der Geländeklasse zuordnen:

Manuelle Auswahl von Punkten mit dem Polygonauswahlwerkzeug.

Nachdem die falsch klassifizierten Punkte der richtigen Klasse hinzugefügt wurden, erstellen Sie ein Punktraster.

Erzeugen eines Punktgitters

Das Werkzeug Punktraster hilft, die Erstellung von Punkthöhen zu automatisieren und ermöglicht eine drastische Vereinfachung der Anzahl der Punkte.

Es sind zwei Typen erhältlich:

  • Das regelmäßige Gitter wird auf der Grundlage des gewählten Stichprobenabstands zwischen den Punkten erstellt.
  • Das Smart Grid erzeugt nur dort Punkte, wo sich die Geländehöhe ändert.

Weitere Informationen finden Sie in dem Artikel Punktraster.

Nachdem die Punktwolke vereinfacht wurde, stellt sie nur noch signifikante Höhenveränderungen dar.

Pix4Dsurvey_grid_of_points_regular_points.jpg

Regelmäßiges Gitter (293.290 Punkte)
Abstand der Probe: 1 m

Pix4Dsurvey_grid_of_points_regular_points_TIN.jpg

Regelmäßiges Gitter und TIN

 

Pix4Dsurvey_grid_of_points_regular_TIN.jpg

TIN

 

Pix4Dsurvey_grid_of_points_smart_points.jpg

Intelligentes Netz (15000 Punkte)
Minimaler Rasterabstand: 1 mMaximale
Anzahl von Rasterpunkten: 15000Maximale
Höhenabweichung: 1 m

Pix4Dsurvey_grid_of_points_smart_points_TIN.jpg

Intelligentes Netz und TIN



Pix4Dsurvey_grid_of_points_smart_TIN.jpg

TIN



Erzeugen einer TIN-Oberfläche

Die TIN-Oberfläche kann aus dem Raster von Punkten und Bruchkanten abgeleitet werden.

Man erzeugt eine TIN-Oberfläche, um eine leichte und kontinuierliche Darstellung des Geländes zu erhalten. Dies kann durch die Ableitung der TIN-Oberfläche aus dem Raster der Punkte und Bruchlinien erfolgen.

(Optional) Bruchkanten für die TIN-Oberflächenerzeugung hinzufügen

Das Punktraster von PIX4Dsurvey liefert nicht für alle Projekttypen optimale Ergebnisse, daher können Bruchkanten erforderlich sein.

Es stehen drei Methoden zur Verfügung:

Nachdem die Objekte vektorisiert und als Terrain-Layer beschriftet wurden, können sie als Constraints für die TIN-Generierung verwendet werden.

Pix4Dsurvey_TIN_point_cloud.jpg

Dichte Punktwolke mit vektorisierter Unterseite des Bordsteins (grüne Linie).

Pix4Dsurvey_TIN_no_breakline.jpg

TIN wird nur aus dem Punktraster erzeugt. Der Bordstein wird nicht als Trennlinie verwendet.

Pix4Dsurvey_TIN_breakline.jpg

Aus dem Punktraster generiertes TIN und der Bordstein als Bruchlinie.

Exportieren Sie die TIN-Oberfläche

Um die generierte TIN-Oberfläche in ein Drittanbieter-Tool, z. B. eine CAD- oder GIS-Software, zu exportieren, kann die TIN im LandXML-Dateiformat exportiert werden.

Nachdem die generierte LandXML-Datei exportiert wurde, kann sie in eine Drittanbietersoftware importiert werden.

PIX4Dsurvey_TIN_AutoDESK_Civil.png

TIN wird in AutoDESK Civil 3D im LandXML-Dateiformat importiert.

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