Narzędzie Pixels-to-Points, pozwalające przetworzyć zbiór zdjęć na chmurę danych punktowych, gotowych do dalszego wykorzystania i analizy.
- Dane wejściowe stanowi zbiór nakładających się zdjęć lotniczych interesującego obszaru, wykonanych za pomocą drona. Zdjęcia zostały wykonane w miejscach stanowiących węzły regularnej siatki.
Dzięki takiej metodyce, obiekty znajdujące się na interesującym obszarze zostały sfotografowane z kilku różnych perspektyw. To właśnie dzięki temu możliwe jest wygenerowanie chmury danych punktowych na ich podstawie.
- Dla wszystkich zdjęć znane były parametry takie jak dokładne współrzędne oraz wysokość bezwzględna (n.p.m.) niżej ległego terenu. Wykonane zdjęcia charakteryzowały się bardzo dużą rozdzielczością, dlatego na potrzeby przyspieszenia procesu obliczeniowego zredukowano ich rozmiar o stały czynnik.
- Efektem kilkugodzinnego procesu obliczeniowego jest chmura punktów o dużej gęstości, podobna do danych z laserowego skaningu lotniczego.
W związku z tym, że dane mają charakter trójwymiarowy (znany jest czynnik wysokościowy), możliwe jest np. wykonanie przekroju, czy uzyskanie podglądu 3D.
- Uzyskana chmura punktów może być analizowana w oparciu o narzędzia LiDAR, np. te pozwalające na ich automatyczną klasyfikację. W pierwszym kroku dokonano automatycznej klasyfikacji punktów reprezentujących powierzchnię terenu (punkty brązowe).
- Następnie na podstawie uzyskanych danych utworzono wartwę rastrową numerycznego modelu terenu (NMT). Na podstawie modelu możliwe jest np. wygenerowanie mapy izolinii, zlewni, obliczenia objętości czy symulacja wzrostu poziomu wody (powodzi).
