⑴ 谁用过PIX4D这个软件
Pix4Dmapper3.0破解版http://www.ddooo.com/softdown/102169.htm瑞士Pix4D公司开发的一款集全自动、快速、专业精度为一体的无人机数据和航空影像处理软件，友好的界面、快速的运行基模仔、精确的搏汪运算，还有其特色的码源无人机自动航测功能，快速实现云计算、生成报告等来实现自动三维建模，无需专业知识，无需人工干预，在各行各业中得到了广泛的应用
⑵ cc跟pix4d哪个好
这个要看个人的需求，各有各的优点。Pix4d和ContextCapture（CC）族局均可生成正射影像和三维模型，区别在于效果和质量各有所长。 Pix4d正射影像效和猛果非常好，而CC生成的三维模型效果很好。CC出兆棚让DOM必须要提前进行一次三维重建，而且提交的DOM生产项目必须和三维重建在同一个重建项目下。
⑶ pix4d重置是干嘛的
pix4d是一款集全自动、快速、专业精度为一体的无人机数据和航空影像数据处理软件。无需专业知识，无需人工干预，即可将数衫圆仿千张影像快速制作成专业的的二维地图和三维建模。 Pix4D mapper 把腔启原始航空影像变或纤为用户所需的DOM、DSM和三维模型数据，成果输出多种格式，适用于各种应用行业的软件。
⑷ 无人机航拍做3d哪个好
焦点航拍。在获得图片素材之圆如后档贺，要开始的就是进行建模操作了。目前使用频率较高，建模质量较好的应该就是Pix4D和PhotoScan这两个软件了。一定要注意电脑的散热，特别是CPU的散热，因为3D建模的时候使用CPU的量非常大，基本上都是百分百全用，所以CPU散热格外重要。行腔派
⑸ pix4dmapper和photoscan哪个好
如果做航测，选pix4dmapper；如果做三维重建，选photoscan
⑹ 【光谱数据分析】Pix4Dmapper（一）
因为我们的无人机主要搭载的是多光谱相机（我们是大疆300+多光谱/高光谱），所以我们的学习主要集中在多光谱的数据分析上。当然也可以搭载近红外，高光谱，叶绿素荧光成像等。
====== 多光谱无人机传感器 =======
多光谱无人机传感器可捕获电磁波谱可见光和近红外部分的高分辨率影像，从而可以计算植被指数。
电磁波谱是波长范围很广的，每个波长都携带信息。其中只有一小部分是人眼可见的。当我们观察任何东西时，我们可以看到的是红色，绿色和蓝色（RGB）的反射色谱，我们将其解释为基于波长的彩虹颜色的任意组合。普通的RGB相机过滤波长，以获得我们可以看到的信息。多光谱相机配备了镜头和滤光片，可以拾取超出可见光谱的波长 – 在红外波长的方向上。
为什么这对分析作物和土壤很重要？因为植物和土壤根据其内容物吸收和反射来自阳光的波长。例如，当植物健康并进行光合作用时，它会吸收大量的红光和蓝光，并反射绿色和更多的红外光。
当你观察富含叶绿素（绿色）的植物时，你会看到植物反射的光的波长，而不是它吸收的波长（蓝色和红色）。叶子中叶绿素的产生导致大量的红外光反射率，但我们看不到这一点。多光谱传感器可以记录这一点。这是有用的，因为减少的红外反射率信号在我们用肉眼看到叶绿素之前就降低了叶绿素的产生，所以我们可以通过多光谱无人机传感器主动跟踪植物的健康状况，这也使得利用无人机来获取和检测植物一些重要的表型指数提供了可能。
例如：植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础。通过这两个波段测值组合得到的NDVI指数，对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。在植被处于中、低覆盖度时，该指数随覆盖度的增加而迅速增大，当达到一定覆盖度后增长缓慢，所以适用于植被早、中期生长阶段的动态监测。
NDVI = （ρNIR-ρR）/（ρNIR+ρR）式中：ρNIR是近红外波段的反射率，ρR是红光波段的反射率。可见光红光波段（0.58-0.68μm）位于叶绿素吸收带，近红外波段（0.75-1.10μm）位于绿色植物光谱高反射区。
NDVI取值范围：-1～1，NDVI值近似为0表示无植被的裸土区；NDVI正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大，大于0.7表明该区域植被密度较高；而地面覆盖水雪区域NDVI是负值。NDVI是植物空间密度和植物生长状态的zui好指示因子，与植被覆盖的分布密度呈线性相关关系，一般应用于检测植被生长状态、植被覆盖等领域。
下图是一个小麦试验田，拼接获得的RGB合成正射影像图，以及各个波段的反射地图和指数图。
根据不同需要可以将波段进行组合计算得到植被指数，这边计算的是NDVI指数图。结合图表可以看出：红色区域表示有水区域，接近0值部分是道路和裸土，左边绿色较密滚物集区域植被覆盖较好，右边部分由于冬小麦正处于出苗期，叶面积小，NDVI值较小呈现土黄色。
=== 无人机多光谱影像拼接 ====
无人机的图像拼接主要包含：图像的几何校正、图像预处理、图像配准、图像融合。
图像的几何校正：就是要校正成像过程中所造成的各种畸变,产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。图像预处理就是将变形的图像纠正并且统一到建立的坐标系中, 以便可测量地物的闹困坐标信息。
图像的配准：是大弯液指对图像间的匹配信息进行提取,在提取出的信息中寻找最佳的匹配，完成图像间的对齐。图像拼接的成功与否主要是看图像的配准。
图像的融合：是指在配准以后对图像进行缝合并平滑边界，让图像过渡自然。
图像的拼接主要主要集中在频率域和空间域。频率域一般是利用Fourier变换的相位相关性。优点是使用了快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform, FFT) , 但是对于尺寸缩放比较敏感。空间域分为基于灰度的配准算法和基于特征的配准算法。空间域的优点是对图像变形具有较好的鲁棒性, 但是在图像之间寻找匹配的特征区域运算量比较大。
获取图像之后，就是图像的分割和特征的获取了。
分割是从预处理的图像中提取目标信息重要步骤，它通过分离一组像素（图像中感兴趣）来实现作物特定对应的区域的自动识别和量化。分割方法选择没有确定的标准，图像特点，复杂度以及分割效果等选择分割方法的依据。
而特征提取是建立一组非冗余的、能充分表示图像信息的步骤。由于基于图谱信息分析植物很大程度上取决于所提取特征的质量，例如常见的植被指数（光谱指数）、颜色特征等。然后利用这些特征指数，我们可以对作物状态进行定性分析，如发育阶段、病虫害诊断等; 对作物定量分析，如氮含量、水含量、产量等反演。根据解译所采用的特征：基于光谱的解译方法、基于图像信息的解译以及基于混合特征（图谱融合）的解译。通俗的说就是把特征指数翻译成为可以理解的表型特征。
因为我们不是研究图像这个领域的，所以就不深入去研究其中的算法了，主要采取成熟的软件和算法进行无人机影像的拼接。当然， 可处理和选择的软件很多，目前作物领域比较常用的有ENVI和Pix4Dmapper等。 我们这里主要用Pix4Dmapper。
Pix4Dmapper是专业的摄影测量软件，可将从无人机航摄影像处理得到二维地图、三维和点云模型。Pix4Dmapper支持RGB、多光谱、热红外等数据，采用全自动工作流，操作直观、简单，学习成本极低。整个操作流程如下：
第一步：新建一个项目
第二步：填写项目名称和路径。注：好像名称不能有中文。
第三步：导入无人机影像数据。
第四步：选择数据类型和相应的指数参数设置，有航线地图的载入航线地图。
第五步：点击开始和等待。
第六步：最后获得拼接的图像。例如，下面就是获得的2个不同田块的拼接图像。然后点击指数计算器，可以计算相应的指数信息。
如果一块田种了的是很多不同的品种材料，在规划的时候，我们应该进行明显的划分，这样就可以分割图像，计算相应区域的参数，然后与基因型进行关联分析了。例如下面的测试例子，我们可以依据模型预测每个田块的发病等级。
⑺ smart3D建模边上模型空洞是怎么回事
7款航测软件
当我们谈及「无人机软件」时，相信有不少的朋友会在第一时间将其等价于「无人机飞控」，即通过软件控制无人机的飞行，当然这么想也无可厚非，实际上现在主流的无人机软件都包括了基本的飞控功能，如对无人机航线、动作进行规划，让无人机完成自动飞行、自动拍摄。而今天钟德夫想介绍的，则是在基础的飞控功能上，还能对采集到的数据进行相关处理的软件（工作流）。
无人机数据处理是一个很大的范畴，但考虑到篇幅的问题，这里将主题细分至无人机航测软件。无人机航测软件，狭义上就是基于航空测绘地图、建模的软件，功能上主要包括航测数据获取、处理和分析。
Pix4D
2011 年从 EPFL（瑞士洛桑联邦理工学院）计算机视觉实验室起家，凭借着坚实的技术将业务拓展到法国、美国和中国，并分别成立办事处。
上图展示的是 Pix4D 的工作流，所以这里介绍的 Pix4D，其实是一整套 Pix4D 系列的软件，包括了 Pix4Dcapture 移动端、Pix4D Desktop 桌面和 Pix4D Cloud 云端。完整的流程下来，Pix4D 可以对无人机所拍摄的图像作体积计算、等高线、三维点云、数字表面模型、正射影响镶嵌图、三维纹理模型等处理。
Pix4Dcapture：可免费下载使用，功能上跟绝大多数航线规划软件相似。连接上无人机，选定区域（可设定不规则的形状）和设置航测高度后，便可让无人机自动执行任务。
Pix4D Desktop：Pix4D 重要的收入来源，可免费下载，但软件会设定试用期限。桌面端软件可以对从 Pix4Dcapture 获取到的数据进行（离线）处理。官方默认提供 Windows 的安装包，对于 macOS 的用户来说，也可以参考这个链接 https://pix4d.com.cn/cloud/index.php/s/Z9Dkv76nr99LKM3 下载 beta 版本。
Pix4D Cloud：捆绑着 Pix4D Desktop 一起销售。作用在于，一是用于让获取到的数据放在云端处理（免去对本地电脑性能不足的担忧），二是方便存储和展示拍摄数据、输出结果。
除了对软件工具的提供，Pix4D 还配备了技术支持、社区问答等售后服务，整体来说，这是一套典型的国外商业软件服务。价钱方面，官网提供的 Pix4Dmapper 专业版年租价为 3500 美元（约合人民币 23082.5 元），至于国内代理价和淘宝「特供价」，这里就不多叙述了。
Altizure
是香港科技大学孵化企业深圳珠科创新技术有限公司（Everest Technology Company Co. Ltd.）的主线产品，核心团队成员均由港科大教授、博士及硕士组成。
Altizure 是一个可以将无人机航拍照片转换成三维实景模型的平台。从最终输出的三维效果来看，Altizure 就一直深得众多无人机爱好者和专业用户口碑上的好评。
跟 Pix4D 一样，Altizure 也把数据获取和处理分流到不同产品上运行：
Altizure app：也就是 Altizure 的移动客户端。功能上主要也是用于无人机数据采集的路线规划，同时 Altizure 也允许用户通过客户端上传不超过 1000 张的图片至服务器进行建模。
Altizure web：Altizure 允许你通过网页端单次上传不超过 1000 张的图片（超过 1000 张浏览器可能会崩溃）至服务器，上传完成后，服务器便会自动对这些图片进行建模处理，。
Altizure Desktop：用于离线展示，同步 remote 数据后，便可以在桌面端查看、测量和标注自己项目的建模结果（比如浏览测量结果）。
在网页端新建一个项目时，Altizure 会提示免费项目用户有 3GP（3 gigapixels）的免费额度，这代表着，免费项目能上传的照片总像素要低于 30 亿像素，按每张张片分辨率 4000 x 3000（1200 万像素）来计算，就意味着最多可以上传 250 张 1200 万像素的照片。不过按照 Altizure 的运营策略，如果你上传的建模项目入选了编辑精选，你的免费额度便会相应的提高。而对于专业用户来说（比如有下载模型结果需求），则可根据自己的项目的大小购买的相应的 Alticoin。
Skycatch
一家无人机数据采集公司，位于旧金山，在其 B 轮融资中，融资规模达 2200 万美元。
早期的 Skycatch 的工作是在高空中采集高清的图像和视频信息，客户只要到 Skycatch 的软件平台上指定自己需要采集的数据，Skycatch 就可以自主规划如何完成任务并将数据传回给用户——他们的业务主要集中在建造业、矿业、太阳能行业以及农业，在矿业，采矿公司可以实时的追踪他们挖到的矿产数量，并对原矿石进行质量评估，及其对其他方面的数据进行实时分析。
后来他们也推出了自己的航测软件套装，供无人机用户使用：
Skycatch app：手机客户端的用途是连接无人机，所以 Skycatch app 也跟上面两款一样，负责航线规划和数据采集的部分。
Skycatch dashboard：同样是把采集回来的数据，移至网页端进行操作。
其实在软件上，Skycatch 跟上述两款软件并没有形成太大的差异化，不过其 B 轮显眼的融资金额还是能给无人机从业者一个新思路：无人机要赚钱，不一定只靠卖硬件。
DroneDeploy
一家致力于为无人机提供软件解决方案的创业公司，位于旧金山，在其 B 轮融资中，融资规模达 2000 万美元。
DroneDeploy 和 Skycatch 一直是无人机软件界的「融资标杆」，B 轮 2000 万美元级别的融资金额让行内外人士都重新审视无人机软件背后的商业价值。在产品数据方面，DroneDeploy 用户分散在超过 150 个国家并已经测绘超过 1000 万英亩的土地。
DroneDeploy app：用户可以在 Google Play 或美区 App Store 下载 DroneDeploy 的客户端版本，进行航线规划、浏览已经建好的交互式地图或 3D 模型。
DroneDeploy web：有 30 天免费试用期，可供用户上传航拍照片进行处理，除了可以各种测绘模型，还可以选择 NDVI、VARI 等算法查看图像中农作物的健康状况。
App Market：这是 DroneDeploy 的「核竞」所在，也是让它区别于其他航测软件的重要功能。用户可以根据自己的场景和专业领域在 App Market 里下载使用相应的软件（云服务），并在 DroneDeploy 上运行，比如用 WhiteClouds 对无人机地图进行 3D 打印、用 EZRoof 检查房屋屋顶或用 AgriSens 对农作物进行分析。
对比前三款航测软件，DroneDeploy 更接近于一个云服务平台，航测只是它其中一项云服务。为了搭建这个平台，DroneDeploy 也专门提供 API，供第三方开发者、服务商接入到平台上，分发免费或收费的软件。不过 DroneDeploy 在中国的本土化问题也挺让人头疼，一是网络接入的速度较为缓慢，二是在地图信息上还比较老旧。
Datumate
以色列 Datumate 公司推出的测绘软件，并于 2016 年与大疆合作推出无人机测绘套装
Datumate 专业测绘套装是全面而专业的影像处理和制图工具，其测绘级的精度，让它适用于基础测绘、建筑、基础设施和工程巡检等领域，可以用于地形图，工程竣工，库存体积，道路，桥梁与铁塔、建筑外立面等方面的测绘。
DatuFly：测绘套装里负责航线规划和自动飞行软件，获取测绘区域的航拍图像。
DatuSurvey：桌面端软件，也是对航拍图像作建模、点云、量测、制线等处理的工具。
DatuSite：通过空中和地面图像生成 3D 点云，建立三维模型，生成地图，计算容积并生成报告。可快速且准确的监控施工场地，分析竣工场地并检验基础设施和公用事业。
Datumate 套装（这里指 DatuSurvey 的专业版）的亮点在于其高精度，用户可以直接在输出结果上绘制线划图，并且其输出的 DXF 格式文件可以导入到各种 CAD 软件中，可谓建筑、工程类专业人士的好助手啊。
Site Scan
大疆昔日对手 3D Robotics 的转型之作，主打企业服务市场。
企业用户可以在工作场地使用这个系统进行自动化任务执行和处理，通过这套系统处理的数据将被存储在 3DR 的云端上，随后便会将数据发送给 Autodesk 云进行数据分析。值得一提的是，Site Scan 也支持大疆的精灵 4 Pro。
Mesh
一款主打协同工作流的无人机软件
通过移动终端和无人机的多种通讯模块，Mesh 可联动空中及地面的设备，实现实时协同操作、共享图传、实时同步数据分析等多平台实时协作。Mesh 内置各个行业的智能任务包（Mission Package），可用于航测领域的 2D/3D 建模、电力行业的电网巡检、建筑行业的工程监管等等不同场景和需求。
Mesh app：通过手机或平板电脑连接无人机，根据需求选取 Mesh 内置智能任务包后起飞，并根据预设的航线规划自动采集数据。
Mesh Desktop：配套的桌面端软件可方便管理和处理数据。
除了提供自动飞行采集的模式，Mesh 还可以通过共享航拍影像、多人分工操控无人机的方式来完成一些特定航拍数据的采集或实时分析。当然，这也对网络稳定性和传输速度的要求也不低。
小结
相信看到这里大家也会发现，目前主流的无人机航测软件通常包括基于手机、平板客户端开发的数据采集部分和基于 web 端和桌面端开发的图像处理部分。而在数据采集部分，核心功能依然是航线规划，已成为无人机航测软件的标配，除上述软件以外，我们还能找到类似 DJI GS Pro、Litchi、Autopilot 等飞控软件完成数据采集。真正令航测软件形成差异化的是在数据处理的部分，优秀的处理算法会输出优秀的测绘建模效果，而以上 7 款软件算是无人机航测方面的佼佼者，大家有条件的不妨都试试，对比一下输出效果。
如果大家有更好的推荐，不妨到文章下方留言评论噢。另外，自家团队有开发相关的产品也可以在评论区里留言。
3款建模软件
再为大家推荐 3 款专门用于建模的软件。
ContextCapture
原名 Smart3D，是摄影测量软件开发商 Acute3D 的主打产品，后来 Acute3D 被 Bentley 公司收购，更名为 ContextCapture。
ContextCapture（原 Smart3D）的建模效果在业内的口碑一直都很不错，号称是法国两家最顶级的研究机构 25 年的研究成果，技术水平为业界标杆。互联网巨头公司腾讯也曾与 Acute3D 合作过，利用航拍和街景拍摄技术，展开针对多个超大城市的大规模三维城市建模。其实现原理跟传统的像方匹配或物方匹配不同，ContextCapture 是直接基于物方 mesh 进行全局优化，示意图如下：
在软件使用层面，ContextCapture 具有一定的复杂性和专业性，包括主从模式、Job Queue、控制点编辑、Tiling 操作、水面约束等都知识点需要一定时间的学习才能灵活使用。
而为了确保建模的输出效果，ContextCapture 会建议你对静态建模主体进行不同的角度拍摄，并将拍摄得到的照片作为输入数据源。这些照片的最好附带着辅助数据（一般无人机默认拍摄设置都会保留），包括传感器属性（焦距、传感器尺寸、主点、镜头失真），照片的位置参数（GPS），照片姿态参数（INS），控制点等等。这样才能输出真正高分辨率的带有真实纹理的三角网格模型，这个三角格网模型能够准确精细地复原出建模主体的真实色泽、几何形态及细节构成。
Photoscan
Photoscan 是俄罗斯软件公司 AgiSoft 开发的一套基于影像自动生成三维模型的软件。
Photoscan 专业版正版价格高达 3499 美元，但由于国情原因，网络上也出现过破解版。除了用于三维建模，也有不少用户将它用在全景照片的拼接中，该软件良好的融合算法确实可以适当弥补图像重叠部分匹配准确度的不足。
在使用上，Photoscan 提供着一套近乎傻瓜式的操作流程：安装好软件并导入照片，软件会自行对齐照片，找出拍摄角度和距离，全部完成后将建立密集云，计算每一点之间的关系，将每一个识别出来的点列入密集计算中；其后生成网格，有了各个点间的矢量函数关系，再按照实际情况连接起来，构建成为点线面的 3D 模型，此时已建立出一组平面影像的 3D 外形；最后生成纹理，软件根据建立密集云时的数据，将平面影像分配给 3D 模型，此时的模型拥有内部结构和外部图像，已经形成了初步的 3D 模型。
如果把建模软件类比美图类 app，ContentCapture 对应的是 Photoshop，而 Photoscan 则更像是美图秀秀，从软件功能和界面上，Photoscan 确实轻量不少，所以在建模效果方面，Photoscan 的口碑也就参差不齐了
OpenDroneMap
OpenDroneMap 是一个开源的航拍图像处理工具，可以把航拍图像进行点云、正射影像和高程模型等转换处理。
OpenDroneMap 最大的特点是开源和免费。开源就意味着开发者可以将 OpenDroneMap 部署到自己的电脑或者服务器上，来提供建模处理的服务。
如果只是部署 OpenDroneMap 开源库，那你会得到的是命令行的操作界面，每次操作都需要输入特定的命令行指令。不过 OpenDroneMap 也有提供 WebODM，全称为 Web OpenDroneMap，顾名思义，它就是 OpenDroneMap 的 Web 界面版本，相比于 OpenDroneMap 的命令行界面，同样的图像处理功能，WebODM 搭载在让人感到亲切的 UI 操作界面，用户体验更好了。另外，WebODM 处理后能生成多种结果，包括点云、GeoTIFF 等，可在 Web 界面做长度、面积等的测试或展示，更有利于 GIS 分析研究。
当你部署安装好 WebODM 后，接下来的操作就简单多了：创建项目 — 上传图片 — 等待处理 — 下载输出结果。
小结
今天推荐的这三款软件，连同推荐的 7 款软件，它们的出现无疑造福了大量的三维爱好者，使得三维重建的门槛大大降低，让非专业人士都可以成为三维模型的作者。不过因为这涉及到复杂的图像建模算法，而每个软件公司或团队的开发实力不尽相同，这将直接导致不同的软件在最后的图像建模输出效果上也会有所差异，有条件的朋友不妨都试试这 10 款软件。
来源：钟德夫（无人机监管）
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近期培训通知
北斗/GPS数据处理培训班
时间：2019.3.15-17
地点：杭 州
亮点：自然资源部职鉴中心颁发结业证书，测绘师选修课20学时
精准林业技术培训班
时间：2019.3.21-25
地点：成 都 主办：自然资源部空间信息技术研究中心
2000坐标转换应用培训班
时间：2019.3.27-30
地点：郑 州
亮点：软件演示与实操：免费提供软件，重点内容及案例讲解
2019注册测绘师
时间：2月-7月
形式：视频课件，安卓苹果均可
亮点：精讲视频+精简版图文教材，去年通关率54%
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文：测小婉
投稿/商务 cehui8@qq.com
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⑻ pix4dmapper使用
新建项目 项目名称不如弯要有中文，创建在图片目录文件夹下 图片属性的地理定位可从文件中导入 编辑相机型号 处理选项模块选择好点击finish（3D Maps做地形图，3D Models做物体人物等，农业的多光谱等） 导入控制点（项目—GCP/MTP管理，先导入，计算空三结果，第二次再刺点） 导入之后会出现小xx(小xx在点阵内是正确陆橡敬的) 在这里可以选择背景视图 处理选项选择快速检测，只勾选第一个初始化处理 第一次初始化完成之后会出早慎现一个质量报告 初始化完成后在项目—GCP/MTP管理中点击平面编辑器刺点（之前导入过的） 再初始化，最后在所建的目录下生成文件夹（因为只点了第一个初始化，所以生成了一个1_initial的文件夹，如果勾选了后面两个，会出现1，2，3文件夹）
⑼ pix4d处理一个项目大概好久
10000张照片46个小时。具体要看你处理的项目有多大内存了，Pix4D把祥败10000张照片导入到同一个Pix4Dmapper项目中进行处理，仅仅使用了消手46小时就能生成了一张高清二维拿宴嫌正射影像图1GB，以及三维点云和三维模型。
⑽ 怎么用大疆无人机建模
使用 DJI 大疆智图二吵则维建图时出现的误差针对的是相对精度的简纤误差，可由相机畸变、相机抖动拦碰仿、影像模糊、飞行高度、相片重叠率、GPS定位精度及多种参数所导致。目前二维重建精度可达分米级。
