수업 1DSM vs DTM 제작: 부분적으로 식생이 있는 건축 지역 및 강 채널 모델링에서 순수 지면 DTM 생성 방법이 섹션에서는 DSM 및 DTM 개념과 워크플로우를 설명하며, 식생 및 도시 지역에서 순수 지면 추출에 중점을 둡니다. 학습자는 필터링, 편집, 강 채널 모델링을 적용하여 수문학적으로 일관된 지형 표면을 얻습니다.
DSM 대 DTM 정의 및 용도식생에서의 지면 점 필터링건물 및 도시 아티팩트 처리수동 지형 편집 및 단절선강 채널 및 범람원 모델링수업 2정사모자이크 생성: 이음매선, 복사광도 혼합, 색상 밸런싱, 물/반사 표면 처리이 섹션에서는 DSM 또는 DTM으로부터 정사모자이크 생성을 설명하며, 이음매선 설계, 복사광도 밸런싱, 색상 보정을 포함합니다. 학습자는 물, 그림자, 반사 표면을 처리하여 시각적으로 일관되고 정확한 모자이크를 제작합니다.
DSM 또는 DTM을 사용한 정사교정이음매선 배치 및 편집복사광도 밸런싱 및 혼합색상 보정 및 톤 매핑물, 그림자, 눈부심 처리수업 3번들 조정: 이론 개요, 상대 기하학 정의 역할, 잔차 및 보고 지표 해석이 섹션에서는 번들 조정 이론과 상대 카메라 기하학 정의 역할을 소개합니다. 학습자는 정상 방정식, 제약, 잔차, 공분산, 소프트웨어 보고서를 해석하여 솔루션 안정성을 판단하는 방법을 이해합니다.
공선 방정식 및 관측 모델가중 최소제곱 및 제약상대 배치 및 네트워크 기하학잔차 및 이상치 해석번들 조정 품질 보고서 읽기수업 4이미지 정렬 및 키포인트 매칭: 목표, 타이 포인트, 타이 품질 개선 전략이 섹션에서는 이미지 정렬 및 키포인트 매칭을 상세히 설명하며, 특징 탐지, 타이 포인트 생성, 품질 개선 전략을 포함합니다. 학습자는 정렬 설정을 조정하고 중첩 부족, 블러, 반복 텍스처 문제를 진단합니다.
특징 탐지 및 설명자 선택타이 포인트 매칭 및 정리정렬 설정 및 정확도 수준낮은 중첩 또는 모션 블러 처리물, 눈, 텍스처 없는 영역 관리수업 5이미지 가져오기, 메타데이터 검증, 전처리: EXIF 검사, 렌즈 프로파일, 복사광도 보정이 섹션에서는 안전한 이미지 가져오기, 메타데이터 검증, 전처리를 다룹니다. 학습자는 EXIF 무결성, 렌즈 프로파일, 좌표 태그를 검증하고 복사광도 보정 및 이미지 제거를 적용하여 후속 처리를 견고하게 합니다.
이미지 데이터셋 및 백업 정리EXIF 및 GNSS 메타데이터 검증렌즈 프로파일 선택 및 검증복사광도 및 색상 보정이미지 품질 선별 및 제거수업 6벡터 추출 및 평면 매핑: 단절선 생성, 건물 발자국 추출, 도로 중심선, 수문학이 섹션에서는 정사모자이크 및 고도 데이터로부터 벡터 추출 및 평면 매핑을 다룹니다. 학습자는 단절선, 건물 발자국, 도로, 수문학을 디지털화하고 토폴로지 규칙 및 정확도 검사를 적용하여 매핑 산출물을 제작합니다.
디지털화 및 스냅 베스트 프랙티스지형 모델로부터 단절선 생성건물 발자국 및 지붕선 매핑도로 중심선 및 포장 가장자리수문학 및 배수 네트워크 추적수업 7카메라 교정 및 내부 배치: 자체 교정 매개변수, 초점 거리 및 왜곡 고정 vs 추정 시기이 섹션에서는 카메라 교정 및 내부 배치를 다루며, 자체 교정 매개변수와 고정 또는 추정 시기를 포함합니다. 학습자는 초점 거리, 주점, 왜곡 모델과 정확도에 미치는 영향을 이해합니다.
내부 배치 및 카메라 모델반경 및 접선 왜곡 항자체 교정 요구사항 및 위험초점 거리 고정 대 추정사전 교정된 메트릭 카메라 사용수업 8밀도 포인트 클라우드 생성: 필터링, 노이즈 제거, 점 분류(지면, 식생, 건물)이 섹션에서는 정렬된 이미지로부터 밀도 포인트 클라우드 생성에 중점을 둡니다. 학습자는 깊이 맵 설정을 구성하고, 노이즈를 관리하며, 지면 및 객체로 점을 분류하고 표면 모델링 및 편집을 위한 깨끗한 포인트 클라우드를 준비합니다.
깊이 맵 생성 매개변수점 밀도 대 처리 시간노이즈 필터링 및 이상치 제거지면 및 비지면 분류내보내기 형식 및 데이터 관리수업 9각 단계별 품질 검사: 타이 포인트 잔차, GCP 잔차, 검사점 RMSE, 시각 비교, 단면 및 프로파일 검사이 섹션에서는 정량적 지표와 시각 검사를 사용하여 각 처리 단계에서 품질을 평가하는 방법을 설명합니다. 학습자는 잔차, RMSE, 프로파일을 해석하여 문제를 조기에 탐지하고 재실행 또는 편집이 필요한지 결정합니다.
타이 포인트 잔차 및 재투영 오류GCP 및 검사점 잔차 분석RMSE 계산 및 해석정사 및 3D 뷰 시각 검사단면 및 고도 프로파일 검사수업 10제한 예산을 위한 처리 전략: 클라우드 vs 로컬 처리, 오픈소스(예: OpenDroneMap) vs 상용 소프트웨어 트레이드오프이 섹션에서는 제한 예산 하에서 처리 전략을 비교하며, 하드웨어 선택, 클라우드 대 로컬 워크플로우, 오픈소스 대 상용 도구를 다룹니다. 학습자는 실제 프로젝트에서 비용, 속도, 확장성, 데이터 보안을 균형 있게 맞춥니다.
컴퓨트 및 저장 요구사항 추정클라우드 처리 비용 및 제약로컬 워크스테이션 및 GPU 고려사항오픈소스 포토그램메트리 도구체인상용 소프트웨어 기능 및 라이선싱