Aprende a realizar topografía con drones (3/5)

Bienvenida del alumno, breve introducción a los objetivos y contenidos del curso

Como extraer las imágenes y los datos de georeferencia de diferentes drones

Las imágenes captadas por los drones y los resultados generados por los programas de fotogrametría crean una gran cantidad de datos. Estos datos además suelen ser importantes y han de almacenarse de forma segura.

En esta lección veremos como tratar con una gran cantidad de datos de forma segura.

Introducción a la georeferenciación de imágenes. En que consiste, es necesaria, es recomendable?

Como georeferenciar imágenes paso a paso usando un Phantom 2

Como georeferenciar imágenes paso a paso usando un Phantom 3, un Phantom 4 o un Inspire 1. Veremos como corregir algunos defectos en las imágenes de estos drones y como cambiar la altura de la georeferencia.

Como georeferenciar imágenes paso a paso utilizando un dron basado en Ardupilot

Procesar fotogrametría es una tarea que requiere mucha capacidad de cálculo. Cómo se si mi ordenador es válido? Como afectan los diferentes componentes al tiempo de procesado? Que ordenadores se recomienda usar?

La CPU es el componente más importante en el procesado de fotogrametría. En qué pasos se usa? Como sé si una CPU es adecuada?

Consideraciones al elegir RAM para un PC de fotogrametría

Consideraciones al elegir disco duro y SSD para un PC de fotogrametría

Consideraciones al elegir GPU para un PC de fotogrametría

Esta sección revisa los componentes explicados anteriormente y expone 3 configuraciones recomendadas

Breve repaso de los diferentes programas de fotogrametría disponibles actualmente

Veremos como cargar las imágenes y cómo configurar Pix4D para obtener los mejores resultados posibles, sobretodo para los drones con rolling shutter como Phantom 3, Phantom 4 o Inspire 1

El informe de calidad nos indica la precisión del resultado final. Interpretarlo correctamente nos permite saber si los resultados son válidos o no. En esta primera lección veremos las métricas más sencillas de interpretar.

Esta lección es una continuación de la anterior revisando las métricas más avanzadas del informe de calidad. Entender este informe nos va a dar una muy buena idea de la calidad de nuestros resultados

Seguramente nuestras fotografías se procesarán correctamente siguiendo los simples pasos de la clase 13. Para cuando los proyectos sean más complejos, vamos a revisar las opciones adicionales que tenemos en Pix4D y como estas pueden ayudar a adaptar el procesado a diferentes proyectos

Añadir puntos de control reduce significativamente el error en nuestros modelos. Además, nos permite verificar que el modelo que hemos obtenido es correcto. En esta sección aprendermos como introducirlos en Pix4D, y como analizar el error final del modelo.

Para la mayoría de resultados que queremos obtener de Pix4D, es necesario densificar la nube de puntos. Esto asegura que todos los resultados están basados en un archivo de alta resolución.

Hemos creado una nube de puntos, georeferenciada y con alta precisión, pero, como podemos editarla? En esta sección veremos como eliminar de la nube de puntos elementos que nos molestan como coches aparcados o cintas de material.

Igual que en el paso 1, las opciones iniciales servirán en la mayoría de los casos, pero vamos a revisar todas las opciones, para los casos más complicados.

Conclusiones sobre los resultados obtenidos

Veremos como cargar las imágenes y cómo configurar Photoscan para obtener los mejores resultados posibles, sobretodo para los drones con rolling shutter como Phantom 3, Phantom 4 o Inspire 1

El informe de calidad nos indica la precisión del resultado final. Interpretarlo correctamente nos permite saber si los resultados son válidos o no.

Añadir puntos de control reduce significativamente el error en nuestros modelos. Además, nos permite verificar que el modelo que hemos obtenido es correcto. En esta sección aprendermos como introducirlos en Photoscan, y como analizar el error final del modelo.

Cuando utilizar GCPs no es posible, o simplemente nuestro proyecto no lo requiere, Photoscan nos ofrece la opción de utilizar solo un elemento de escala para corregir la escala del modelo. En este vídeo veremos como utilizarlo

Aunque en Photoscan no es necesario generar la nube de puntos para poder exportar los resultados, densificar la nube de puntos nos permitirá aumentar considerablemente la resolución del modelo.

Hemos creado una nube de puntos, georeferenciada y con alta precisión, pero, como podemos editarla? En esta sección veremos como eliminar de la nube de puntos elementos que nos molestan como coches aparcados o cintas de material. Además, veremos como cambiar el modo de desplazarse por el modelo, para configurar uno que se adapta mejor a la aplicación en topografía con drones

Conclusiones sobre los resultados obtenidos