Procesamiento de nube de puntos con TerraScan y TerraModeler

De la serie de seminarios sobre las soluciones geoespaciales de DJI

Miércoles 13 de Octubre, 9:00-10:00  AM CDT | 4:00-5:00 PM CEST

Sobre este webinar:

El uso de nube de puntos en el sector de la topografía y construcción ha incrementado en los últimos años gracias al avance en la tecnología de drones. El correcto uso, procesamiento e interpretación de los datos provistos en la nube de puntos, puede incrementar la eficiencia de proyectos de construcción o topografía.

En este webinar enseñaremos cómo utilizar la herramienta Terrascan para procesar los datos colectados con la Zenmuse L1. Durante el webinar demostraremos cómo manejar datos con nube de puntos tales como clasificación de arboles o estructuras, ajustes de elevación, producción de contornos, entre otros.

Contenido del webinar:

  1. Introducción a  Terrasolid y Terrascan
  2. Pasos para procesamiento de nube de puntos LiDAR producida con Zenmuse L1:
    1. Importación de nube de puntos y solución de trayectoria
    2. Eliminar datos redundantes
    3. Suavizado de nube de puntos
    4. Clasificación de golpes al suelo
    5. Clasificación de impactos en árboles, vegetación y techos de edificios
    6. Ajustar la elevación de los datos a los puntos de control terrestre
    7. Producir contornos como ejemplo de posibles productos finales

Conoce al panelista

Xabier Eraña - Headshot

 

Xabier Eraña - Terrasolid

Xabier se dedica a ayudar a las empresas a tener éxito en sus negocios con datos geoespaciales en 3D. Tiene una experiencia de 10 años en la industria de la cartografía. Se especializó en LiDAR para hidrografía en el Instituto de Investigaciones Geoespaciales de Finlandia. Actualmente se desempeña como asesor técnico en múltiples disciplinas para los usuarios del software Terrasolid.

Volver a la página principal de los Seminarios DJI -->

Para mantenerte al día y recibir libros electrónicos, recursos y actualizaciones acerca de los productos, suscríbete a la lista de correo.

More Like This