Resumen de Flujo de trabajo para la obtención de modelos fotogramétricos de alta calidad con time-lapse cameras
X. Blanch, Antonio Abellán, Marta Guinau, Anette Eltner Richter
- español
La obtención de nubes de puntos mediante técnicas fotogramétricas para la modelización 3D de superficies naturales ha aumentado significativamente en los últimos años (Eltner, et al. 2016). La facilidad para obtener fotografías, así como el bajo coste del conjunto del sistema (obtención imágenes y tratamiento) garantizan una mayor accesibilidad en comparación con las nubes de puntos LiDAR. Actualmente existen diferentes softwares tanto comerciales como open-source basados en algoritmos Structure-from-motion que permiten obtener modelos fotogramétricos a partir de series de fotografías. Esta comu- nicación presenta dos métodos de trabajo desarrollados recientemente para la monitorización de laderas. El primero combina la obtención recursiva de fotografías, la programación mediante la API de Python de Agisoft Metashape, códigos propios de procesado y aportaciones de otros autores como James Mike (2017) para obtener modelos fotogramétricos con resoluciones similares a los modelos obtenidos mediante LiDAR. El segundo método, denominado PCStacking, permite obtener modelos fotogramétricos con mayor exactitud respecto el flujo de trabajo estándar usando fotografías de baja resolución (sistema Ras- pberry – 8 Mpx) capturadas de un modo secuencial. Ambos flujos de trabajo han sido desarrollados con el objetivo de poder realizar comparaciones de nubes de puntos y análisis de procesos naturales con la máxima calidad posible.
- English
Using photogrammetric techniques for 3D modelling of natural surfaces has increased significantly in recent years (Eltner, et al. 2016). The easiness of obtaining photographs in an automated way, as well as the low cost of the whole photogrammetric system ensures a great usability when compared to LiDAR point clouds. Currently, there are different software, both com- mercial and open-source, based on Structure-from-motion algorithms allowing the generation of photogrammetric models from multiple images. This communication presents two workflows recently developed to monitor natural slopes. The first algorithm combines the recursive obtaining of photographs, the use of Agisoft Metashape’s Python API, specific processing scripts and contributions of other authors as James Mike (2017) to obtain photogrammetric models with similar resolutions to the models obtained through LiDAR. The second method, called PCStacking, allows photogrammetric models to be obtai- ned more accurately than the standard workflow using low resolution photographs (Raspberry system - 8 Mpx) by stacking 3D models captures sequentially. Both workflows have been developed with the aim of being able to make comparisons and analyses with the highest possible quality.
