라이다와 사진측량: 매핑 요구 사항에 적합한 기술 선택하기

원격 감지 기술과 관련하여 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 기술은 LiDAR와 사진 측량입니다. 두 기술 모두 환경의 고해상도 3차원 모델을 생성할 수 있지만, 데이터를 수집하고 처리하는 방식이 다릅니다. 이 게시물에서는 매핑 요구 사항에 적합한 기술을 선택하는 데 도움이 되도록 LiDAR와 사진 측량의 차이점을 살펴봅니다.

라이더

LiDAR(빛 감지 및 거리 측정)는 빛의 펄스를 사용하여 센서와 환경 사이의 거리를 측정하는 레이저 기반 기술입니다. 이러한 측정값은 포인트 클라우드를 생성하는 데 사용되며, 포인트 클라우드는 환경의 3차원 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

라이다는 숲이나 도심과 같이 까다로운 환경에서도 매우 정확하고 상세한 데이터를 생성할 수 있는 것으로 잘 알려져 있습니다. 또한 초목을 투과하여 지표면에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있어 임업 및 지형 매핑과 같은 애플리케이션에 널리 사용됩니다.

그러나 라이다는 수집 및 처리 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리기 때문에 소규모 프로젝트나 예산이 제한된 프로젝트에서는 실용성이 떨어집니다.

사진 측량

반면에 사진 측량은 다양한 각도에서 촬영한 사진을 사용하여 환경의 3차원 모델을 만듭니다. 사진은 다음과 같은 전문 소프트웨어를 사용하여 처리됩니다. VisionLidar 를 사용하여 이미지의 특징과 일치하는 포인트 클라우드를 생성합니다.

사진 측량은 LiDAR보다 더 저렴하고 빠른 경우가 많기 때문에 소규모 프로젝트나 예산이 제한된 프로젝트에 많이 사용됩니다. 또한 카메라 해상도 및 이미지 품질과 같은 요소에 따라 정확도가 영향을 받을 수 있지만 매우 상세하고 정확한 데이터를 생성할 수 있습니다.

그러나 사진 측량은 빽빽한 초목을 관통하거나 지표면에 대한 자세한 정보를 캡처하는 데 어려움을 겪을 수 있으므로 임업이나 지형 매핑과 같은 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있습니다.

올바른 기술 선택

라이다와 사진 측량 중 하나를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

예산예산: 라이다는 일반적으로 사진 측량보다 비싸기 때문에 예산이 제한되어 있다면 사진 측량이 더 나은 선택일 수 있습니다.

정확도정확도: 라이다는 정확도가 높은 것으로 알려져 있으므로 정밀한 측정이나 지표면에 대한 자세한 정보가 필요한 경우 라이다가 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

환경환경: 울창한 숲이나 도시 환경에서 작업하는 경우, 초목을 투과하고 까다로운 환경에서도 정확한 데이터를 생성할 수 있는 라이다가 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

프로젝트 규모프로젝트 규모: 소규모 프로젝트의 경우 사진 측량이 더 빠르고 저렴할 수 있지만, 대규모 프로젝트의 경우 라이다가 더 실용적일 수 있습니다.

결론적으로 LiDAR와 사진 측량은 모두 매우 정확하고 상세한 3차원 환경 모델을 생성할 수 있는 강력한 원격 감지 기술입니다. 예산, 정확도, 환경, 프로젝트 규모와 같은 요소를 고려하여 매핑 요구 사항에 가장 적합한 기술을 선택할 수 있습니다.

VisionLidar 는 iPhone이나 드론으로 촬영한 사진에서 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 포인트 클라우드를 생성하려면 두 단계만 거치면 됩니다. 세 번째 단계는 지오레퍼런싱을 지원하기 위해 수행할 수 있습니다.

다음 단계는 지정된 순서대로 완료해야 합니다:

파일: 이렇게 하면 이미지에서 포인트 클라우드 생성을 위한 프로젝트를 만들 수 있습니다.

컨트롤 포인트: 이렇게 하면 컨트롤 포인트를 편집할 수 있습니다.

포인트 클라우드: 이렇게 하면 포인트 클라우드를 생성할 수 있습니다.

이 과정을 완료하면 RGB로 3D 클라우드 포인트를 생성하게 됩니다. 이를 통해 분류부터 추출까지 VisionLidar의 프로세스를 실행할 수 있습니다.