LiDAR vs. Fotogrametria: Escolhendo a tecnologia certa para suas necessidades de mapeamento

Quando se trata de tecnologias de sensoriamento remoto, duas das mais comumente usadas são o LiDAR e a fotogrametria. Ambas as tecnologias são capazes de gerar modelos tridimensionais de alta resolução do ambiente, mas diferem na forma como coletam e processam os dados. Nesta postagem, exploraremos as diferenças entre LiDAR e fotogrametria para ajudá-lo a escolher a tecnologia certa para suas necessidades de mapeamento.

LiDAR

LiDAR (Light Detection and Ranging) é uma tecnologia baseada em laser que usa pulsos de luz para medir a distância entre o sensor e o ambiente. Essas medições são usadas para gerar uma nuvem de pontos, que pode ser usada para criar um modelo tridimensional do ambiente.

O LiDAR é conhecido por sua capacidade de produzir dados altamente precisos e detalhados, mesmo em ambientes desafiadores, como florestas ou áreas urbanas. Ele também é capaz de penetrar na vegetação para fornecer informações detalhadas sobre a superfície do solo, o que o torna uma escolha popular para aplicações como silvicultura e mapeamento de terreno.

No entanto, a coleta e o processamento do LiDAR podem ser caros e demorados, o que o torna menos prático para projetos de menor escala ou com orçamentos limitados.

Fotogrametria

A fotogrametria, por outro lado, usa fotografias tiradas de diferentes ângulos para criar um modelo tridimensional do ambiente. As fotografias são processadas usando um software especializado, como o VisionLidar que combina recursos nas imagens para criar uma nuvem de pontos.

A fotogrametria costuma ser mais econômica e rápida do que o LiDAR, o que a torna uma opção popular para projetos de menor escala ou com orçamentos limitados. Ela também é capaz de gerar dados altamente detalhados e precisos, embora sua precisão possa ser afetada por fatores como a resolução da câmera e a qualidade da imagem.

No entanto, a fotogrametria pode ter dificuldades para penetrar na vegetação densa ou capturar informações detalhadas sobre a superfície do solo, o que a torna menos adequada para aplicações como silvicultura ou mapeamento de terreno.

Escolhendo a tecnologia certa

Quando se trata de escolher entre LiDAR e fotogrametria, há alguns fatores a serem considerados. Esses fatores incluem:

OrçamentoOrçamento: O LiDAR é normalmente mais caro do que a fotogrametria, portanto, se você tiver um orçamento limitado, a fotogrametria pode ser uma opção melhor.

PrecisãoPrecisão: O LiDAR é conhecido por sua alta precisão, portanto, se você precisar de medições precisas ou informações detalhadas sobre a superfície do solo, o LiDAR pode ser a melhor opção.

Meio ambienteAmbiente: Se estiver trabalhando em uma floresta densa ou em um ambiente urbano, o LiDAR pode ser a melhor opção, pois ele pode penetrar na vegetação e gerar dados precisos em ambientes desafiadores.

Tamanho do projetoTamanho do projeto: Para projetos de menor escala, a fotogrametria pode ser mais rápida e econômica, enquanto para projetos de maior escala, o LiDAR pode ser mais prático.

Em conclusão, tanto o LiDAR quanto a fotogrametria são tecnologias poderosas de sensoriamento remoto que podem gerar modelos tridimensionais altamente precisos e detalhados do ambiente. Ao considerar fatores como orçamento, precisão, ambiente e tamanho do projeto, você pode escolher a tecnologia mais adequada às suas necessidades de mapeamento.

VisionLidar oferece a capacidade de gerar uma nuvem de pontos a partir de uma foto, seja ela capturada em um iPhone ou em um drone. Para gerar a nuvem de pontos, são necessárias apenas duas etapas. Uma terceira etapa pode ser executada para auxiliar no georreferenciamento.

As etapas a seguir devem ser concluídas na ordem especificada:

Arquivo: Isso permitirá que você crie um projeto para a criação de nuvens de pontos a partir de suas imagens.

Pontos de controle: Isso permitirá que você edite os pontos de controle.

Nuvem de pontos: Isso permitirá que você gere sua nuvem de pontos.

Depois de concluir esses processos, você terá gerado um ponto de nuvem 3D em RGB. Isso permitirá que você execute os processos do VisionLidar, da classificação à extração.