В данном руководстве приведены инструкции по классификации облака точек в ручном и автоматическом режимах в Agisoft Metashape Professional, кроме того описывается процесс построения цифровой модели местности и рельефа (ЦММ и ЦМР).


В Metashape представлены 3 режима классификации: 

  • автоматическая классификация точек рельефа (позволяет классифицировать плотное облако точек на основе установленных пользователем параметров);
  • автоматическая классификация точек по нескольким классам (автоматически классифицирует плотное облако точек по представленным классам);
  • классификация плотного облака вручную.

После классификации облака точек пользователь может строить полигональные модели или ЦММ для определенного класса объектов. Например, при выборе в качестве исходных данных для построения ЦММ только точек земли, результатом построения будет цифровая модель рельефа (ЦМР).


Исходное плотное облако должно иметь привязку и качество построения Среднее и выше. С подробной инструкцией по созданию плотного облака можно ознакомиться в руководстве Обработка аэрофотоснимков (с опорными точками и без), создание ЦММ и ортофотоплана


Автоматическая классификация точек рельефа 

1. Выберите команду Классифицировать точки рельефа... в меню Инструменты > Плотное облако.

2. Задайте значения параметров классификации в соответствии с приведенными ниже инструкциями:

  • Макс. угол (град.) - определяет один из параметров верификации точки как точки рельефа, т.е. устанавливает предел значения угла между моделью рельефа и линией, соединяющей верифицируемую точку и точку из класса точек рельефа. Для равнин и близких к равнинам поверхностей рекомендуется использовать значение по умолчанию (15 град). При наличии крутых склонов в пределах сцены рекомендуется увеличить значение параметра. 
  • Максимальное расстояние (м) - определяет один из параметров верификации точки как точки рельефа, т.е. устанавливает предел значения расстояния от верифицируемой точки до модели рельефа. Фактически этот параметр определяет максимальную предполагаемую величину перепада высоты в пределах сцены. 
  • Размер ячейки (м) - определяет размер ячеек, на которые разбивается облако точек на подготовительном этапе процедуры классификации точек. Размер ячейки должен определяться в зависимости от размера наибольшей области реконструируемой сцены, не содержащей ни одной точки рельефа (например, здание или густой лес). 

3. Нажмите кнопку ОК, чтобы запустить процедуру классификации. Процедура автоматической классификации состоит из двух этапов:

  • На первом этапе плотное облако делится на ячейки определенного размера. В каждой ячейке определяется точка с наименьшей отметкой по высоте. Триангуляция этих точек дает первое приближение модели местности. 
  • На втором шаге к классу земли добавляется новая точка, удовлетворяющая двум условиям: она лежит на определенном расстоянии от модели местности и угол между моделью местности и линией, соединяющей эту новую точку с точкой класса земли, меньше определенного значения. Второй шаг повторяется, до тех пор пока есть точки, которые нужно определить по классам.

4. На основной панели инструментов переключите режим просмотра «Плотное облако» на режим «Классификация плотного облака» при помощи соответствующей кнопки.

5. В случае, если результат автоматической классификации плотного облака неудовлетворительный, процедуру можно повторить, скорректировав параметры. Например, если некоторые наземные объекты, такие как камни и небольшие кусты, были классифицированы как точки земли, целесообразно уменьшить значения параметров Макс.угол и Максимальное расстояние. 

Примечание. Перед повторным запуском процедуры с измененными параметрами необходимо сбросить назначенные классы на плотном облаке. Чтобы сбросить результаты классификации, выберите в меню Инструменты > Плотное облако > Сбросить классификациюа затем выберите классы точек, которые нужно сбросить. 


Автоматическая классификация плотного облака точек по нескольким классам 

Metashape позволяет семантически классифицировать плотное облако для интерпретации реконструированных данных на более высоком уровне. Использование методов машинного обучения Metashape позволяет автоматически классифицировать плотное облако на основе любой комбинации из следующих классов: Земля, Высокая растительность, Здания, Дорожное покрытие, Автомобиль и Искусственный объект. 


1. В меню Инструменты > Плотное облако выберите команду Классифицировать точки....

2. В открывшемся диалоговом окне в поле Исходный выберите исходный класс точек для процедуры классификации и в поле Конечный – целевые классы из списка.

Параметр Достоверность имеет диапазон от 0 до 1. Более высокое значение параметра означает, что точка, класс которой не может быть надежно присвоен, останется неклассифицированной.

Нажмите кнопку ОК, чтобы запустить процедуру классификации.

3. На основной панели инструментов переключите режим просмотра «Плотное облако» на режим «Классификация плотного облака» при помощи соответствующей кнопки.

Список классов и их цветов, поддерживаемых в Metashape:


Классификация облака точек вручную 

Плотное облако точек может быть классифицировано вручную, в том числе, если требуется откорректировать результаты автоматической классификации для определенных частей облака точек. 


1. Переключитесь в режим просмотра  «Плотное облако» с помощью кнопки, расположенной на основной панели инструментов. 

2. В окне Модель, с помощью инструментов Прямоугольного, Овального или Произвольного выделения выберите точки, для которых требуется задать определенный класс. 

3. Удерживание клавиши Ctrl во время выбора точек позволяет добавить новые точки к уже выбранным, тогда как удерживание клавиши Shift – исключает точки из набора выбранных. 

4. После того как были выделены все точки, которые следует добавить в один класс, выберите функцию Назначить класс... в меню Инструменты > Плотное облако.

5. В открывшемся диалоговом окне укажите исходный и конечный классы выделенных точек. Если нужно сбросить результаты классификации для выбранных точек, укажите Любой класс в поле Исходный и Не классифицирован в поле Конечный

6. Результат классификации будет показан в окне Модель в режиме просмотра Классификация облака точек


Фильтрация точек по цвету

1. Переключитесь в режим просмотра «Плотное облако» с помощью кнопки, расположенной на основной панели инструментов.

2. Выберите команду Выделить точки по цвету... в меню Инструменты > Плотное облако.

3. В открывшемся диалоговом окне выберите цвет, который будет использован в качестве фильтра. Нажмите ОК.

4. Результат фильтрации можно посмотреть в окне Модель.

5. Для обнуления результата фильтрации выберите команду Сбросить фильтрацию на основной панели инструментов


Построение ЦММ на основе классифицированного плотного облака

С подробной инструкцией по созданию цифровой модели местности можно ознакомиться в руководстве Обработка аэрофотоснимков (с опорными точками и без), создание ЦММ и ортофотоплана. 

После того как плотное облако точек было классифицировано, можно на основе определенных классов точек создать полигональную модель или ЦММ. Для создания цифровой модели рельефа (ЦМР) используется только класс точек Земля


1. Выберите команду Построить ЦММ в меню Обработка.

2. В диалоговом окне установите рекомендуемые значения для параметров. Снимите галочки со всех классов, кроме класса Земля (если на цифровой модели должны также присутствовать объекты других классов, оставьте соответствующие галочки). Нажмите кнопку ОК, чтобы начать построение ЦМР. 

3. Разница результатов построения ЦММ и ЦМР выглядят примерно так:

ЦММ
ЦМР


Экспорт ЦММ (или ЦМР)

1. Выберите команду Файл > Экспорт > Экспорт ЦММ..., в выплывающем списке выберите необходимую группу форматов.

2. В открывшемся диалоговом окне укажите систему координат для привязки ЦММ и укажите другие необходимые настройки. Нажмите кнопку Экспорт.

3. Далее укажите папку для сохранения растра, выберите нужный формат и введите имя файла. Нажмите кнопку Сохранить

4. В появившемся окне будет отображаться текущее состояние обработки. Чтобы отменить обработку, нажмите кнопку Отмена.