如果一张图片说一千个单词，那么3D模型说几个单词？无人驾驶飞机（UAV）图像和视频在许多领域都改变了游戏规则，例如建筑检查，建筑进度监控以及灾难后的测量损失。图像和视频捕获很棒，但这只是无人机全部潜力的开始。使用称为摄影测量法的复杂算法，可以将一系列简单图像变成自然和建筑环境的高度详细且准确的3D模型。
简而言之，摄影测量法使用一系列从不同角度拍摄的重叠图像来计算每张照片中每个像素的位置。每个图像必须与相邻图像高度重叠，以捕获多个图像中的相同特征以进行比较。与求解方程相似，该软件使用图片捕获位置，图片捕获角度以及每个重叠图片中的常见对象之间的差异来确定每个图像中每个像素的X，Y和Z位置。这些像素中的每一个都成为3D模型中的一个点。
在其数十年的大部分历史中，摄影测量已被降级为公众眼外的专业科学领域。近年来，这种技术在自动驾驶汽车和无人机中进行了文艺复兴。当今道路上的许多生产车辆，例如特斯拉制造的车辆，使用一系列相机和摄影技术作为自动驾驶和避免障碍技术的基础。无人机软件平台采用了相同的技术来将简单的2D图像变成3D模型。
用途
许多耗时的任务可以使用无人机和3D建模在传统的现场方法的一小部分中执行。这里有一些例子：
- 地形调查。跨越地面的表面抬高的文档。用于通用现场侦察，切割/填充分析和生成高程产品，例如表面高程轮廓或数字高程模型（DEMS）。
- 数量计算。测量库存中的材料量，或从开挖中去除的土壤量。比涉及卡车安装的雷达或物理测量的传统方法更快，更具成本效益。
- 施工监测。可以轻松地生成可以与利益相关者共享的详细的，逼真的3D施工进度模型。
准确性
3D建模是否足够精确地在地面方法上取代常规的建模？答案在许多情况下是肯定的，但是有警告。
3D模型的最终精度与源图像的像素密度相关。表达像素密度的最常见方法称为地面样品距离（GSD），它测量了每个像素中捕获的地面量。1英寸/像素的接地样品距离意味着图像中的每个像素覆盖1平方英寸。低GSD等于图像中的高像素密度，3D模型中的高密度和3D模型中的高精度。
在理想条件下，3D模型的最终精度水平约为1-2x GSD，垂直为1-3x GSD。这将水平的2-4厘米（0.75-1.5英寸）和2-6厘米（0.75-3英寸）的预期精度垂直。最好的结果将通过高质量的摄像头，相对较低的飞行高度，高度准确的位置测量，最佳飞行模式以及要测量的表面视图。
如果以下条件适用于您的项目，则可能不是摄影模型建模的良好候选者：
- 现场的植被。在图片中需要可见要测量的表面。沉重的植被，树木和其他障碍物阻止了基础表面的准确测量。
- 站点上的高障碍物。无人机操作员必须自由选择最佳的飞行高度和模式，以获得最佳效果。高的设备，电源线，塔或其他障碍物可能需要在高度高的海拔高度或使用次优的飞行模式下飞行。
- 真正的调查级准确性。虽然正确执行3D建模是非常准确的，但这并不是真正的调查。如果您需要用于法律目的的调查或需要最高的准确性，则最好进行全面的，现场的调查。
- FAA法规。由于靠近机场和其他敏感区域，某些地点可能位于受限的飞行区域中。同样，FAA法规禁止使用未掩护的人员进行航班。无法清除人员或旁观者的网站可能不是一个不错的选择。
生成网站的准确模型需要仔细的计划，专业设备和具有合适条件的站点。经验丰富的无人机操作员将能够通过检查空域法规，表面条件并提出正确的问题来评估站点的生存能力。manbet体育滚球Braun Intertec拥有设备，经验丰富的人员，软件和知识来衡量地形，计算数量，生成详细的3D建筑模型以及许多其他提高效率的用途。通过填写右侧表格，请与我们的无人机团队联系以探索您网站的可能性。