¿Qué pasa si el volumen de datos es demasiado grande para procesarlo por nuestro propio equipo?

Junto a la generación de nube de puntos georreferenciada, llegó la clasificación. “El primer paso es la clasificación inicial utilizando un algoritmo macro para ejecutar el procesamiento automatizado, como el cálculo orientado a lotes”. Jane continuó. Fue otra charla de experiencia para optimizar diversos algoritmos adecuados para diferentes tipos de terreno, como suelo, vegetación, construcción, etc. Cuando se haya aplicado un algoritmo apropiado, se habrían ido esfuerzos manuales considerables. Rian levantó la mano, “Entonces, ¿quiere decir que el algoritmo no puede decir todos los puntos correctamente y se necesita más verificación para evaluar el resultado clasificado inicial?” Entonces, Jane respondió a los 2 aprendices: “¡Bingo! El siguiente paso es una clasificación intensiva que requiere nuestra paciencia para encontrar esos puntos clasificados erróneamente y restaurar lo que se supone que son. Solo en este caso podemos obtener modelos y contornos de elevación digital de alta precisión “. Se les brindó una comprensión más profunda de las funciones del software y el entorno real mientras se concentraban en las intervenciones manuales con las partes problemáticas. “Es un poco lento en comparación con los pasos anteriores, pero nos damos cuenta de cómo la nube de puntos láser presenta las escenas 3D con una variedad de modos de visualización y vistas de sección”. Axel comentó sobre este tema. Después de la clasificación intensiva, la densidad del punto del suelo alcanzó un total de 19 puntos por metro cuadrado (ver Fig. 9), lo que podría satisfacer el requisito de mapeo a escala 1: 500 como se esperaba. Tras un buen número de correcciones detalladas, la nube de puntos se ajustó a lo que debería ser y, por lo tanto, estaba lista para la generación del modelo de elevación digital (ver Fig. 10) y la exportación de líneas de contorno.

El último pero no menos importante paso fue el mapeo vectorizado, un procedimiento muy exigente. El software Z-Lab Mapper se convirtió en su compañero de trabajo de extracciones de características en la forma de lasergrammetry y vectorizaron tanto las características del terreno como las características del terreno como casas, puentes, carreteras, postes eléctricos, crestas, granjas, etc. (ver Fig. 11) ” Nos ayuda a vectorizar los puntos, líneas y polígonos en la forma 2D, pero al mismo tiempo interactúa con nosotros en la nube de puntos 3D. Podríamos referirnos a los resultados existentes como DSM, DEM, nube de puntos y ortofoto (ver Fig. 12) respectivamente y extraer las características de conformidad con la nube de puntos 3D y las diferentes presentaciones de modelos. A veces, los kits de software con plataforma CAD o MicroStation serían una buena herramienta complementaria ”. Jane les mostró mano a mano con cada detalle. “El proceso de vectorizaciones es realmente laborioso, aunque ya semiautomatizado, todavía tenemos que hacerlo uno por uno. No es divertido en absoluto, y me pregunto qué pasaría si el volumen de datos es demasiado grande para ser procesado por nuestro propio equipo ”. Axel mencionó sus dudas, que podrían ser el mismo dolor de cabeza para otros equipos de encuestas LiDAR. Jane sonrió y les habló: “Es cierto que el mapeo vectorizado parece comparativamente extenuante. Es por eso que tenemos equipos especializados para ocuparse de cada sesión, luego cada equipo podría enfocarse en lo que realmente son buenos. Y esa es la forma de impulsar las mejoras del trabajo repetitivo. Por otro lado, el servicio de procesamiento de datos está disponible de nuestra parte, por lo que puede enviarnos los datos capturados y relajarse. Estamos seguros de que nuestra sólida experiencia y abundante experiencia en muchos servicios de encuestas de campo a oficina sin duda le brindarán resultados de calidad “. Aparentemente, la declaración directa de Jane presentó un remedio que presenta factibilidad y practicidad para todos aquellos compradores que no cuentan con personal capacitado o experimentado.

Una imagen vale mas que mil palabras. Y del mismo modo, no hay nada mejor que un caso de proyecto real, o incluso más, en la capacitación LiDAR. La capacitación de 9 días en el trabajo llegó a su fin con una conclusión productiva, ya que los 2 encantadores visitantes pudieron experimentar un flujo de trabajo completo desde el campo hasta la oficina. “Los aprendizajes basados ​​en proyectos (ver Fig. 13) significaron mucho más que los tediosos manuales de usuario o las guías rápidas. En cambio, los amados mentores nos mostraron las cuerdas con algunos enfoques situacionales y orientación metódica. ¡Es bastante impresionante ver cómo el equipo de Z-Lab logra un servicio de trabajo y sigue sus pasos (ver Fig. 14) para adquirir la mayor cantidad de conocimientos posibles! Creo que su maravillosa entrega de conocimiento sería muy útil para nuestro dominio sistemático de este nuevo tema. Axel y Rian no podrían estar más de acuerdo en este punto de vista. Al ser una solución de sistema, LiDAR ahora disfruta de una forma revolucionaria de entrenamiento con una curva de aprendizaje empinada. Según el equipo de Z-Lab, los conocimientos del caso real con requisitos y condiciones específicos ayudarían a aislar y abordar rápidamente los problemas en el trabajo futuro del comprador.

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