Геодезия видеоуроки
702 members
322 photos
146 videos
76 files
225 links
Геодезия видеоуроки
Download Telegram
to view and join the conversation
What is staff reading?
Я люблю Казахстан
За корпешки, щельпеки
За румяных детей
И апашек осеки*
За Аташек беззубых
И корейских соседей
За немецкие хаты
И за русских медведей
За турецкий лукум
И за плов по узбекски
И за веру в мечту
Пусть и пахнет советским
За 9 мая
За парады победы
За широкое небо
Что осталось от деда
За понты по казахски
И за ханство былое
Где ещё гражданин
Ты увидишь такое?
Где ещё ты узнаешь
Беш** вкуснее руками
Где один президент
Править будет веками
Где ещё дастархан***
Накрывают до края
Даже если имён
Гостей в доме не знают
Я люблю Казахстан
За подружек уйгурок
За чеченов друзей
И за сватов из турок
Я люблю Казахстан
За спокойные реки
За поющий бархан
За бескрайние степи
Ещё тысяча «за»
Ещё сотни причин
Я люблю от
Ведь такой он один. С наступающим днём Конституции!!!🇰🇿
Продаю пульт от Phantom pro +
Знает каждый местный житель,
И не местный всё поймёт:
Есть профессии: “строитель”,
“Буровик”, “оленевод”,
Есть “геолог”, в тайны недр
Всех ведущий за собой…
А вот кто такой “маркшейдер” -
Понимает не любой.
Слово это портит нервы
Тем, кто в нём “ни бе, ни ме”,
А ведь он, ребята, первый –
Под землёй и на земле!
Помечая устья скважин,
Трассы снежные вдали,
Только он один и скажет,
Где сокровища земли!
Размечает он карьеры,
Подставляя ветру грудь,
И любой дороге первым
Он указывает путь.
Это он подводит к цели,
Как по ниточке одной,
Штольни, штреки и тоннели
В глубине коры земной.
Всюду он, где недра роют,
Верят все его словам…
Слава мужеству героев!
Слава всем маркшейдерам!!!
.
» Agisoft PhotoScan/MetaShape » General » Work Flow for GCP

1. Import Photos.

2. Manually remove images that are obvious 'outliers' (e.g., images that have been taken before take off etc.)

3. Convert GPS coordinates of your geotagged images (WGS84) to match the coordinate system of your ground control points (GCPs) which will be imported later. *UTM system is very common.

4. Estimate image quality. Disable all images that have an image quality below 0.7-0.85 if there are enough overlapping images on each area.

5. Align photos (quality HIGH, pair preselection: REFERENCE, key point limit: 40,000, tie point limit: 4,000, adaptive camera model fitting: YES). Note that you do not need to run the image alignment process twice if you follow this workflow.

6. Import ground control points (also include the X/Y/Z accuracy values, if you have them)

7. Verify and link markers to images (use FILTER BY MARKERS by right clicking on GCP). *May try using Tools – Markers - Detect Markers, for automatic detection of ground targets. Because the acquired images and the markers now have the same coordinate reference system, it should be easy to find and mark your GCPs in your images. Mark each GCP in 3-6 images. That should be sufficient. When finished, press the UPDATE button in the reference pane.

8. Assuming that you have a sufficient number (~8 or more) of high accuracy ground control points, uncheck all images in the reference pane and also uncheck a few GCPs (20 to 30%) in order to use them as check points instead of control points. This will give you a better measure of the 'real accuracy' of your dataset. Note that the layout/distribution of GCPs is very important.

9. Clean sparse point cloud (Model > Gradual Selection). Remove all points with high reprojection error (choose a value below 1, I suggest to use 0.5-0.8) and high reconstruction uncertainty (try to find the 'natural threshold' by moving the slider, may use 100).
10. Adjust your bounding box

11. Optimize camera alignment, (For DJI drone cameras it is usually suggested to optimize the rolling shutter)

12. Build dense cloud (I would normally choose HIGH or MEDIUM quality, but it depends on what you want to do with the data and on your hardware including CPU, GPU and RAM)

13. Build mesh (not needed if you just want a DEM and/or orthophotograph)

14. Build texture (not needed if you just want a DEM and/or orthophotograph)

15. Build DEM-DSM (from Depth Maps or dense cloud, all points)


16. Optional, Calibrate Colors, to fix color and white balance changes during photo capture.

17. Build Orthomosaic based on DEM.

18. Classify Points.

19. Build DEM-DTM (from dense cloud, only ground, road or other terrain points)