Photogrammetrische Triangulation

Verarbeitung verschiedener Arten von Bildern: Luftaufnahmen (Nadir, Schrägaufnahmen), Nahaufnahmen, Satellitenaufnahmen. Automatische Kalibrierung: Einzelbild (inkl. Fischauge), sphärische und zylindrische Kameras. Unterstützung von Multi-Kamera-Projekten. Unterstützung von gescannten Bildern mit Referenzmarken.

Dichte Punktwolke: Modifizierung und Klassifizierung

Aufwendige Modifikation des Modells für genaue Ergebnisse. Automatische Multi-Class-Punkt-Klassifizierung zur Anpassung der weiteren Rekonstruktion. Import/Export, um die Vorteile des klassischen Punktdatenverarbeitungs-Workflows zu nutzen.

Digitales Höhenmodell: DSM/DTM-Erstellung und Modifizierung

Generierung von georeferenzierten Orthomosaiken

Georeferenzierte Orthomosaike: GeoTIFF-Format, kompatibel mit den meisten GIS; KML-Dateien, die Sie auf Google Earth finden. Export in Blöcken für große Projekte. Farbkorrektur für homogene Texturen. Integrierter Geisterbildfilter zur Bekämpfung von Artefakten aufgrund von sich bewegenden Objekten. Benutzerdefinierte planare und zylindrische Projektionsoptionen für Projekte im Nahbereich.

Unterstützung von LiDAR-Daten

Unterstützung von LiDAR-Punktattributen aus der Luft. Unterstützung externer Registrierung für Laserscans. Markerbasierte Ausrichtung von Laserscans. Anzeige von Laserscans in der Modellansicht. Für LiDAR-Daten angepasste Klassifizierung von Bodenpunkten.

Bodenkontrollpunkte / Leiterstangenstütze

GCP-Import zur Georeferenzierung und Überprüfung der Genauigkeit der Ergebnisse. Automatische Erkennung von kodierten/unkodierten Zielen für eine schnelle GCP-Eingabe. Maßstabsleiste zum Festlegen der Referenzdistanz ohne Einsatz von Positionierungsgeräten.

Messungen: Entfernungen, Flächen, Volumen

Integrierte Tools zum Messen von Entfernungen, Flächen und Volumen. Um anspruchsvollere metrische Analysen durchzuführen, können die Produkte der photogrammetrischen Verarbeitung über eine Vielzahl von Exportformaten nahtlos an externe Instrumente übertragen werden.

Stereoskopische Messungen

Professionelle 3D-Monitore und 3D-Controller unterstützen die genaue und bequeme stereoskopische Vektorisierung von Merkmalen und Messzwecken.

3D-Modell: Erstellung und Texturierung

Verschiedene Szenen: archäologische Stätten, Artefakte, Gebäude, Innenräume, Menschen, usw. Direkter Upload auf verschiedene Online-Ressourcen und Export in viele gängige Formate. Fotorealistische Texturen: HDR und Unterstützung für mehrere Dateien (einschließlich UDIM-Layout).

Generierung von hierarchischen Kachelmodellen

Maßstabsgetreue Modellierung der Stadt unter Beibehaltung der Auflösung des Originalbildes für die Texturierung. Veröffentlichung von Cäsium.

4D-Modellierung für dynamische Szenen

Verarbeitung von Multi-Kamera-Rig-Daten für kreative Projekte in der Filmkunst, der Videospielindustrie usw. Basis für zahlreiche visuelle Effekte mit in Zeitabfolge rekonstruierten 3D-Modellen.

Panorama-Nähte

3D-Rekonstruktion für Daten, die von derselben Kameraposition, d.h. der Kamerastation, erfasst wurden, sofern es mindestens 2 Kamerastationen gibt. 360°-Panoramakleben für Daten von einer Kamerastation.

Multispektrale Bildverarbeitung

RGB/NIR/thermische/multispektrale Bildverarbeitung. Schnelle Rekonstruktion basierend auf dem bevorzugten Kanal. Erstellung von Mehrkanal-Orthomosaiken sowie Berechnung und Export von benutzerdefinierten Vegetationsindizes (z.B. NDVI).

Automatische Erkennung von Stromleitungen

Einfach und zeitsparend für große Projekte, da es nur ausgerichtete Bilder als Eingabe benötigt. Die Ergebnisse werden als 3D-Polylinienmodell für jeden Draht exportiert. Zuverlässige Ergebnisse dank des Algorithmus zur Anpassung der Fahrdrahtkurve.

Verarbeitung von Satellitenbildern

Ein gemeinsamer Arbeitsablauf für panchromatische und multispektrale Satellitenbilder wird unterstützt, vorausgesetzt, für jedes Bild sind ausreichend genaue RPC-Daten verfügbar.

Python- und Java-APIs

Neben der Stapelverarbeitung, einer Möglichkeit, menschliche Eingriffe einzusparen, bieten Python-Skripte und Java-Bindungen ausgefeilte Automatisierungs- und Anpassungsoptionen. Vom Hinzufügen benutzerdefinierter Verarbeitungsvorgänge zur Anwendungs-GUI bis hin zur vollständigen Job-Automatisierung und Integration in die Python- oder Java-Pipeline.

Netzwerkverarbeitung

Verteilte Berechnungen in einem lokalen Computernetzwerk, um die kombinierte Leistung mehrerer Knotenpunkte für die Verarbeitung großer Datensätze in einem einzigen Projekt zu nutzen.

Cloud-Verarbeitung

Die Cloud-Verarbeitungsschnittstelle spart die Hardware-Infrastruktur für die photogrammetrische Pipeline und bietet zusätzlich die Möglichkeit, die vielfältigen Verarbeitungsergebnisse online mit Kollegen oder Kunden zu betrachten und zu teilen sowie veröffentlichte Projekte in ihre eigenen Webplattformen einzubinden.