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常用航测软件“无像控”生产DOM效率评测

2021-11-15 18:22:11 94 发布:中科北纬

随着摄影测量的飞速发展,有越来越多的软件可以处理无人机航拍影像,生产各种数字化产品 虽然软件的整体流程比较一致,且都可以生成密集点云、DEMDOM,但是在数据处理的各阶段所用的算法、软件运算效率、依赖的硬件环境和最终的成果都有所区别这些区别决定了各软件都有自己的特点和适用场景,对于航测实际作业来说,了解这些特点和适用场景,可根据不同的用途选择合适的软件,提高生产力。优化作业流程和成图精度、质量是我们不断的追求。


本文主要根据网上已有资料和小编平时所用所得的一些体会,略作总结,不成系统。目的是在航测技术越来越多应用于各行业的情况下,提供一些个人的心得。如有错漏之处,还望各位善知识多多批评指正,共同进步。


本次测试的几个软件,也都是市场占用率较高,且常用软件:Pix4Dmapper、飞马无人机管家、DJI TerraAgisoft PhotoScan,因软件众多,还有很多其他的优秀航测软件,小编能力有限,不能涉及,欢迎大家在评论区发帖。



电脑硬件配置:
CPU:Intel I9 9900K 3.6GHz 16线程
内存:64G
显卡:NVIDIA Quadro K2200
存储:1T固态硬盘

前提说明:
1. 小编在软件使用过程中,基本上都采用各软件的默认参数,只在个别地方有所改动,如果专业人士使用,软件应能有更高的效率,或更好的成图质量;
2. 精度检查中采用的检查点个数总计7个,只有一个为地面点,其余均为屋顶角点。
3. 有些软件主要调用CPU算力,有些软件主要调用GPU算力。测试用工作站显卡属于爷爷辈显卡,对于主要调用GPU算力的软件不能发挥出优势。
请不要问小编:公司好一点的显卡都去哪了?问就是拿去训练模型+模型解译了。也请不要问小编:公司为什么不买显卡?问就是翻了一倍的价格,公司想买,小编都得劝公司冷静下。

测试数据说明:
测试数据为M300RTK搭载P1相机,在连接千寻获取RTK定位的情况下获取的影像,选择测区中的1000张影像进行本次测试。

测试简介:
使用同一台电脑,使用上述列举出的四款软件对1000张航片采用“无像控”的方式生产DOM。由于Pix4Dmapper可以考虑是否勾选点云选项勾选,Agisoft PhotoScan也可以设置点云的质量如“低”、“中”、“高”等,所以针对这两款软件又做了额外的测试。另外在本次测试中,飞马无人机管家的处理方法参数设置如下图所示,其中勾选“PPK”选项以利用高精度POS数据。


在成果输出完毕后对其生产时间、精度以及影像质量进行对比,得到本次的测试结果。


生产时间:

精度比较:

检测点为实地的量测坐标,利用ArcGIS采集图上点坐标后与检测点做差值,由于不同软件所成的影像图范围不同,所以各软件的检测点数目也不同。

由于飞马无人机管家的快拼图为正射影像,而本次测试所用的检查点大部分位于屋顶角,由于倒向问题无法准确测量,故无法统计其精度。



图幅质量对比




总结
以下结论仅基于当前硬件配置、当前测试数据和小编经验得出,如有雷同不胜荣幸,如有不同,请以你/贵公司的观点为准,本文旨在于技术交流和分享。

DJI Terra:

由本次的测试结果来看,DJI Terra软件的成图质量、效率和精度等方面都较为相当可观,一方面得益于大疆强大的算法能力,另一方面应归功于其软硬件兼容性的天然优势。查看影像,其DOM应为基于逐像素匹配的DSM进行的纠正,即成果为真正射影像。并且其真正射效果,应该在同类软件中属于拔尖的存在。但是其存在的问题是影像整体的匀色效果较差,在影像各处都能看到明显的不同程度的色差,如图1、2所示,不知道新版本是否已解决了这个问题:


飞马无人机管家:

成果影像的图幅质量从房屋道路效果以及整体匀色等综合因素来看都较为出色,出图速度也非常快。其正射纠正采用传统的摄影测量路线,基于DEM进行正射纠正,,在检查过程中房屋和道路没有发现明显的变形、重影和融化等情况,但存部分建筑和电力线塔会出现倒向问题(非真正射影像必然存在的情况),如图3、4所示。




鉴于其较快的空三、出图速度,以及不错的空三能力,且出图质量也过关,所以小编在外业作业时,当天晚上飞完的数据,都会用飞马无人机管家做空三并出图,进行数据质检,并获取当天飞行的快拼图。

Pix4D:
如果说大疆助推了无人机在自然资源各行业的应用,那么Pix4D和PhotoScan软件无疑极大地加速了这一进程,这两款软件极大的降低了航测软件使用门槛,也服务了超多的行业用户。
Pix4D生成的DOM的影像质量,根据设置的不同会对最终影像质量产生非常大的影响:第一次,未勾选“点云和纹理”,Pix4D的成果影像精度最高,但是由于采用高密度连接点生成的DSM直接纠正,其在影像上会出现大量重影和少量错位(在房屋和道路上尤为明显),房屋道路也会有不同程度的变形错位(在影像边缘处较为明显),并且影像存在小块的空洞区域,如图5、6所示。第二次,勾选“点云和纹理”则很好地改善了以上问题,但是相对的生成DOM的时间会加长。两幅影像相较于其他软件成果,都缺失了一小部分区域,就本次的测试结果而言,Pix4D的影像质量适中。

PhotoScan:
Photoscan 软件和Pix4D类似,根据设置的参数不同也会对最终DOM的影像质量产生较大影响。第一次,将Photoscan中建立点云步骤中的点云质量设置为中质量,最终影像的部分房屋道路出现了不同程度的变形(主要呈现出融化现象,为DSM纠正的典型特征),且除房屋道路外,相较于另外两款软件的成果影像,其树木部分的变形也较为明显,如图7、8所示。第二次,将点云质量设置为高质量后,影像的质量便有了明显改善,不过,该软件所生成的成果影像占用空间较大(但有内置金字塔),生产耗时也最长。

如果要对其在全自动无人工干预的情况下影像出图质量做个排名,小编主观的会排列如下:DJI Terra>飞马无人机管家> Pix4D(勾选点云)> Photoscan(高质量点云)。主观判断,仅供参考。


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