PIX4Dmatic, Pix4D’nin büyük veri kümeleri için özel olarak tasarlanmış yeni bir ürünüdür. Gerek İHA ile elde edilen gerek büyük formatlı veri üreten hava kameraları ile elde edilen binlerce görüntüden oluşan veri setleri ile PIX4Dmatic kolaylıkla çalışmanızı sağlar.

Görsel 1. PIX4Dmatic

.jpg ve .tiff formatındaki hava fotoğraflarını girdi ürünü olarak kullanıp işleyebilirsiniz. Çalışılacak görüntüler seçilip, görüntülere ait dış yöneltme parametreleri (koordinat ve dönüklük bilgileri) yazılıma tanıtılır (Görüntüler coğrafi etiketli değil ise). Böylelikle veri işleme süreci hazırlığı tamamlanmış olur. PIX4Dmatic bünyesinde nadir ve eğik uçuşlara yönelik iki adet ön tanımlı şablon bulunmaktadır. Yazılım bilgisayar özelliklerini otomatik tanır ve işlem ayarlarını yapılandırır. Hazır şablonlar ile çalışmak zorunlu değildir, kişisel ayarlar yapılandırılarak da görüntüler işlenebilir.

PIX4Dmatic veri işleme sürecindeki iş akışı Kalibrasyon adımı ile başlar. Bu aşamada anahtar noktaları çıkarmak için kullanılan görüntü ölçeği, çıkartılacak anahtar nokta sayısı ve iç yöneltme parametrelerinin blok dengelemesindeki etkisine dair ayarlar yapılandırıldıktan sonra görüntüler, EXIF bilgilerinden okunan kamera parametreleri uyarınca kalibre edilir ve bağlama noktaları toplanır. Projede yeryüzü referansları olarak Yer Kontrol Noktaları kullanılıp mutlak konum hassasiyeti arttırılmak istenirse kalibrasyon adımı sonrası noktalar bir metin dosyası halinde yazılıma tanıtılır ve görüntüler üzerinde gerekli işaretlemeler yapılıp proje optimize edilir ve nokta konum hassasiyetlerinin de incelenebileceği detaylı bir kalite raporu oluşturulur.

Görsel 2. Yer Kontrol Noktalarının Eklenmesi

Görsel 3. Yer Kontrol Noktalarının Okunması

Görsel 4. Kalite Raporu Paneli

PIX4Dmatic iş akışında bu süreci takip ederek artık istenilen ayarlar ile yüksek kaliteli sonuç ürünleri sıradan görüntü işleme yazılımlarına göre %69 oranında daha hızlı üretilebilir. Yoğunlaştırılmış nokta bulutu üretiminde algoritma, görüntü ölçeği, nokta yoğunluğu, minimum eşleşme, gürültü ve gökyüzü filtreleme ayarları, veri seti ve elde edilmek istenen sonuç ürünleri göz önünde bulundurularak yapılandırılır ve nokta bulutu üretimi başlatılır. Üretilen nokta bulutu “.las” formatında dışa aktarılır.

Algoritma

Uyumlu ve güncel bir grafik kartı ile çalışılıyorsa “donanım hızlandırılmış” algoritma otomatik olarak seçilir. (OpenGL 4.1 veya üstünü destekleyen herhangi bir NVIDIA GPU.) Donanım hızlandırılmış algoritma PIX4D geliştirici ekibi tarafında Windows 10’da test edilmiş ve standart algoritma ile kıyaslanmıştır. Sonuçlar yoğunlaştırma işlemi süresinin standart algoritmaya göre %52 hızlandığını ve nokta sayısında da hafif bir artış olduğunu göstermektedir.

Görsel 5. Yoğunlaştırılmış Nokta Bulutu Seçenekleri

Gürültü ve Gökyüzü Filtreleri

Gürültü filtresi işleme seçeneği, eğik görüntülere sahip veri setleri için daha temiz bir nokta bulutu sağlar. Görüntülerden çok uzakta oluşturulan noktaları filtreler.

Görsel 6. Gürültü Filtresi Açık

Görsel 7. Gürültü Filtresi Kapalı

Gökyüzü filtresi işleme seçeneği, gökyüzü ile ilişkili yoğun bir nokta bulutundaki ufuk hizasından gelen noktaları temizler.

Görsel 8. Gökyüzü Filtresi

Bu aşama sonrasında veri üretim adımları 3D Mesh Model, SYM ve Ortomozaik üretimi olarak sıralanır.

3D Mesh Model için doku boyutu ve sıkılaştırmadaki maksimum üçgen sayısı belirlenip üretim gerçekleştirilir.

Görsel 9. 3D Mesh Model

Sayısal Yükseklik Modeli (DSM) için çözünürlük, yüzey yumuşatma, interpolasyon ve dışa aktarım ayarları belirlenip üretim gerçekleştirilir.

İnterpolasyon aktif edildiğinde Yoğun nokta bulutunda eksik veri bulunan alanlar komşu noktalara göre doldurulur.

Görsel 10. SYM – İnterpolasyon Aktif Değil

PIX4Dmatic

Görsel 11. SYM – İnterpolasyon aktif

Üretilen SYM LZW sıkıştırmalı ya da değil, bir bütün olarak ya da parçalar halinde olmak üzere “Geotiff formatında” dışa aktarılabilir.

PIX4Dmatic

Görsel 12. Sayısal Yüzey Modeli

Ortomozaik SYM için belirlenen çözünürlükte, Hareketli obje temizleme ve eğik görüntülerden oluşan veri setleri için düzenlenmiş iki farklı filtre seçeneği yapılandırılarak üretilir.

PIX4Dmatic

Görsel 13. Hareketli Obje Temizleme Aktif

PIX4Dmatic

Görsel 14. Hareketli Obje Giderme Aktif Değil

PIX4Dmatic

Görsel 15. Ortomozaik

Tüm bu özellikler ve seçenekler değerlendirilerek veri üretimi PIX4Dmatic yazılımı kullanılarak gerçekleştirilen, Çevre Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı “Iğdır, Adıyaman, Elazığ, Erzincan, Bitlis True Ortofoto Üretimi” işi kapsamında 150MP çözünürlüklü PHASE ONE IXM-RS150F hava kamerası ile %80 ön %60 yan bindirmeli olarak çekilmiş 12000 adet hava fotoğrafı işlenmiş ve tüm proje kapsamında Nokta Bulutu, 3D mesh model, SYM ve Ortofoto üretimi toplam 51320 hektar alan için 17 günde tamamlanmıştır. Sıradan görüntü işleme yazılımları ile bu işlem kullanılan bilgisayara bağlı olarak 50-60 gün sürecektir.PIX4Dmatic

Görsel 16. PHASE ONE IXM-RS150F Hava Kamerası

PIX4Dmatic yazılımında, yersel fotogrametri çalışmaları kapsamında viDoc RTK Gezici Anteni ve PIX4Dcatch ile gerçekleştirilen projeler de işlenebilmektedir. PIX4Dcatch uygulması ile yapılan taramalarda toplanan görüntüler ve LİDAR nokta bulutu verileri PIX4Dmatic tarafından otomatik olarak algılanır ve görüntüler ile LİDAR verisi eş zamanlı olarak işlenir. Böylece çok hızlı bir şekilde yüksek konum hassasiyetli ve detaylı 3D modeller elde edilir.

PIX4Dmatic

Görsel 17. viDoc RTK Gezici Anteni

PIX4Dmatic

Görsel 18. PIX4Dcatch

PIX4Dmatic

Görsel 18. PIX4Dcatch – PIX4Dmatic Entegrasyonu

PIX4Dmatic

Görsel 19. PIX4Dmatic – PIX4Dsurvey Entegrasyonu

PIX4Dmatic avantajlarından bir diğeri ise yazılım içerisinden nokta bulutu sayısallaştırma ve çizim yazılımı olan PIX4Dsurvey’e direkt geçiş yapabilirsiniz. Bu sayede PIX4D’ye özgü “.bpc” formatı ile çok büyük nokta bulutları ve aynı alana hava fotoğraflarını eş zamanlı kullanarak hiçbir detayı kaçırmadan kolaylıkla 3D çizim yapabilir, otomatik sınıflandırma seçenekleri ile en iyi şekilde CAD ve CBS ortamına uygun verileri sorunsuz üretebilirsiniz.

 

Yiğit Yüksel

 

PIX4Dmatic’e erişmek için buraya tıklayabilirsiniz.

Paylaşmak istediğiniz platformu seçin:

Son Blog Yazıları