Een orthofoto kan een waardevol maar lastig product zijn. Het is lastig om dit product uit te leggen en soms moeilijk om de kwaliteit ervan vooraf te bepalen. Vandaar de terechte vraag: Hoe maak je de beste kwaliteit ortho foto? Soms zijn mensen teleurgesteld wanneer zij dit eindproduct ontvangen. Daarom besteden we er weer eens wat uitgebreider aandacht aan. PelserHartman doet immers graag aan verwachtingsmanagement.
Wat zijn ortho foto’s?
Orthofoto’s zijn orthogonale of ‘haakse’ projecties van beeldmateriaal. Dit eindproduct kan op verschillende manieren door verschillende workflows ontstaan. Het kan gemaakt worden op basis van enkel en alleen foto data en het kan ontstaan vanuit een pointcloud. Lees hier meer over orthofoto’s uit pointclouds. De afbeelding hieronder laat een ortho foto zien die gemaakt is op basis van een pointcloud.
Pilotproject orthofoto
Om te bekijken of een orthofoto voor jouw organisatie het beste product is, raden we aan om een pilotproject te doen. Hierin krijg je naast de orthofoto meerdere producten van een actueel project van jouw organisatie.
Orthofoto vanuit foto data
Wil je alleen met foto’s werken en geen meetinstrument zoals een laserscanner of total station inzetten? Dan zijn de mogelijkheden om goede betrouwbare orthofoto’s te maken beperkt. Je kunt bijvoorbeeld wel een redelijke kwaliteit orthofoto maken van een vlakke gevel. Voor het maken van een goede ortho foto heb je nodig:
- Een goede camera
- Een grote meetlat of meetbaak
- Veel foto’s met veel overlap
- Fotogrammetrie software
Orthofoto van een vlakke gevel. En hoe onthoek je een foto?
Nodig: vlakke gevel, enkel en alleen fotomateriaal en een meetbaak.
Je wil een orthofoto maken van een vlakke gevel. Zolang het geveldeel ook echt vlak is kun je het perspectief er relatief eenvoudig uithalen. Dit lukt echter alleen goed als er voldoende referentie punten en lijnen zijn. Zo moet je bijvoorbeeld weten welke metselwerk- of kozijn-lijnen in de werkelijkheid evenwijdig lopen. Daarnaast moet de orthofoto een duidelijke schaal kunnen krijgen. Dit betekent dat er een relatie gemaakt moet worden tussen het fotoproduct en maatvoering. Wil je geen meetinstrumenten inzetten? Dan moet je ervoor zorgen dat er een schaallat of meetbaak zichtbaar is in de foto. Dit werkt redelijk maar geeft nooit een nauwkeurig resultaat. Ook kun je werken met targets die zichtbaar zijn in de foto en ingemeten zijn met een total station. Dit geeft al een veel nauwkeuriger resultaat. De foto’s kunnen in fotogrammetrie software zoals ‘Perspective Rectifier’ gebruik worden gebruikt om een onthoekte orthofoto te genereren.
Het is niet mogelijk om een goede ortho foto te maken van een niet-vlakke gevel. Zoals bijvoorbeeld het uitklappen van een cilindervorm zoals bij een metselwerk toren. Tenminste, niet als je enkel en alleen met fotodata wil werken. Het lukt beter als onder andere de diameter van de toren bekend is en wanneer je eerst een mesh van de fotodata kunt maken middels fotogrammetrie. Deze mesh kan dan dienen als houvast en referentie. Maar eigenlijk heb je hier al een pointcloud uit een laserscanner nodig.
Orthofoto van niet vlakke gevels of complexe vormen
Het gaat hierbij niet meer om het onthoeken van een foto. De nadruk ligt hier op het maken van een correct orthogonaal of haaks aanzicht van een geveldeel. Ook bedoelen we hier niet het ‘open- of uitklappen’ van een gebogen vorm zoals een cilinder. Het is niet mogelijk om een goede ortho foto te maken van een dergelijke situatie wanneer de data enkel en alleen bestaat uit foto’s.
Orthofoto vanuit 3D scanner
Fotogrammetrie kan heel slecht omgaan met kleine structuren. Er ontstaan ‘gesmolten kaas-achtige vlakken’. Wanneer je een orthofoto wil hebben met een hoge maataccuratie, dan moet je wel een 3D scanner inzetten. Er vindt dan een echte meting plaats met coördinaten als gevolg. Hierdoor ontstaan duidelijke vlakken met scherpe raaklijnen tussen de vlakken.
Hoe maak je orthofoto’s van 3D scans?
- De scanner maakt miljoenen meetpunten,
- deze coördinaten krijgen de kleur van de foto die de scanner zelf maakt,
- je definieert twee parallelle snedevlakken in de software en een kijkrichting
- de software maakt gekleurde ‘tegeltjes’ van de meetpunten binnen jouw demarcatie,
- de software maakt een orthogonale of haakse projectie van het door jouw geselecteerde deel,
- de orthofoto is klaar.
Het resultaat is een zuiver orthogonaal aanzicht van een deel van de pointcloud. Het is een afbeelding (jpeg of png) zonder perspectief, op schaal en betrouwbaar qua maatvoering.
Nadelen orthofoto vanuit 3D scanner op basis van pointclouds
Het is belangrijk om de nadelen van dit product te weten. De orthofoto die op basis van de pointcloud wordt gemaakt heeft gaten, door ontbrekende data, en nooit een hele hoge resolutie. De resolutie wordt bepaald door de resolutie van de scanner en van de interne fotocamera. De beeldkwaliteit is slechter dan die van een orthofoto die gemaakt wordt op basis van fotodata. Vooral de hoger- of verderweg- gelegen delen van gevels zullen niet goed zichtbaar zijn op de orthofoto. Vooral het detailniveau van deze delen zal minder zijn dan van geveldelen die lager en dichterbij liggen. De drie afbeeldingen hieronder laten dit zien.
De beste kwaliteit ortho foto
De uitdaging is het maken van een hoge kwaliteit ortho foto van een gevel. We willen dan een orthofoto met weinig gaten en een hoge resolutie.
Nodig: een high-end laserscanner, goede fotocamera, hoogwerker of drone, fotogrammetriesoftware
De kwaliteit van een orthofoto is afhankelijk van de resolutie van de pointcloud en de resolutie van de foto. De resolutie van de laserscanner is meestal de beperkende factor. De standplaats van de scanner ten opzichte van de gevel heeft een negatieve invloed. De laserscanner staat namelijk nooit op de ideale plaats. De scanner staat laag, op straat en meet schuin tegen de gevel omhoog. Hoger gelegen meetdata is van een lagere kwaliteit dan lager gelegen meetdata.
Om een hoge kwaliteit ortho foto te krijgen moeten we het beste van twee werelden combineren. De scanner gaat zorgen voor een maatvaste onderleggen en referentie. Veel hoge kwaliteit foto’s zorgen samen voor de hoge beeld- en kleurkwaliteit. De foto’s worden als het ware een flexibele schil die over de pointcloud gedrapeerd gaat worden. Maar dan niet letterlijk.
De superkwaliteit orthofoto maak je als volgt:
- Maak meerdere hoge kwaliteit ongekleurde scans met een high-end scanner vanaf verschillende posities op ruime afstand van de gevel,
- schiet separaat veel foto’s met veel overlap. Maak deze in een duidelijk patroon met gelijke afstand tot de gevel. En maak ze zo veel mogelijk orthogonaal of haaks op de gevel. Je hebt dus een hoogwerker of drone nodig,
- maak de pointcloudregistratie, schoon de pointcloud heel goed op (arbeidsintensief) en maak een mesh of triangulatiemodel,
- vereenvoudig de mesh,
- maak met fotogrammetriesoftware een samenvoeging van de foto’s,
- wijs overeenkomsten aan tussen coördinaten uit de scan en de samengevoegde foto,
- laat software alle driehoekjes van de mesh inkleuren met het fotomateriaal,
- nu is een perfecte vorm die de werkelijke kleuren heeft gekregen,
- bepaald de kijkrichting en genereer een orthogonaal aanzicht,
- de hoge kwaliteit orthofoto is klaar.
Alleen op deze manier krijg je een hoge kwaliteit ortho foto met een goede maatnauwkeurigheid en hoge resolutie. Dit is wel een duurdere en arbeidsintensieve methode vergeleken met het maken van een orthofoto vanuit gekleurde scandata.
Zelf downloaden en testen
Het werkt het beste om zelf orthofoto’s te bekijken. De foto’s in deze blog zijn niet van een hoge kwaliteit en resolutie. Voor representatieve foto’s kun je terecht op onze downloadpagina. Heb je vragen? Neem gerust contact met ons op.
