Elegir ajustes según su objetivo

Ortofoto, movimiento de tierras, volúmenes, activos, vegetación o 3D: qué capturar y qué opciones importan.

Un mapa para SIG o planificación

Captura: fotos nadirales, 70–80% de traslape, altura según el tamaño de píxel que necesite (unos 2–3 cm a 80–100 m en la mayoría de los drones). Opciones: resolución de ortofoto acorde a su tamaño de píxel; “Solo ortofoto, lo más rápido” si no necesita nada más. Verificación: ábrala sobre el mapa en Resultados y atenúela contra el mapa de calles.

Terreno, curvas de nivel y movimiento de tierras

Captura: traslape como arriba, más puntos de control terrestre si importan las alturas absolutas. Opciones: Clasificar suelo, Modelo de terreno, Curvas de nivel, resolución del modelo de elevación alrededor del doble del tamaño de píxel. Para LiDAR el filtro de suelo Automático sirve para casi todos los sitios.

Lo que medimos: SMRF solo dejaba en el modelo de terreno las graderías de un estadio y edificios grandes; CSF solo los eliminaba pero rebanaba las laderas empinadas (27% de un sitio de montaña). Automático los combina. Un modelo de terreno elimina lo que está sobre el suelo, no aquello en lo que se transformó el suelo — los terraplenes y graderías de tierra se quedan, y deben quedarse.

Acopios y volúmenes

Captura: 70% o más de traslape y algunas fotos oblicuas alrededor de acopios altos, para reconstruir sus costados. Opciones: Modelo de superficie, Detalle de la nube de puntos al menos Medio. Medición: en el visor de escritorio dibuje el pie del acopio con la herramienta Volumen y elija la base — punto más bajo, promedio, plano del pie o una superficie — para obtener corte y relleno.

Edificios, activos e inventarios

Para LiDAR, el nivel de aprendizaje profundo es el que acierta en edificios (83% contra 19%) y agrega vehículos, postes y cercos. Corrija lo que quede en el visor de escritorio con el pincel de clases y luego exporte las clases que necesite.

Vegetación y dosel

La altura de la vegetación es el modelo de superficie menos el modelo de terreno. Genere ambos y luego pase el puntero en la vista de mapa del visor de escritorio: lee la superficie, el terreno y la altura sobre el suelo bajo el puntero. El LiDAR ve a través de los huecos del dosel; la fotogrametría solo ve la parte superior.

Un modelo 3D para mostrar

Captura: agregue pasadas oblicuas alrededor del objeto. Opciones: “Malla 3D completa” y “Modelo 3D para la web”. El modelo abre en el visor de Resultados y como GLB en cualquier herramienta 3D.

Cada opción del configurador indica qué hace y cuánto cuesta. Ante la duda, mantenga el valor por defecto y mire el resultado antes de pagar por más detalle.

Más sobre CloudODM


Choose settings for your objective

Orthophoto, earthworks, volumes, assets, vegetation or 3D: what to capture and which options matter.

A map for GIS or planning

Capture: nadir photos, 70–80% overlap, height set by the ground sample you need (about 2–3 cm at 80–100 m on most drones). Options: Orthophoto resolution to match your ground sample; “Orthophoto only, fastest” if nothing else is needed. Check: open it on a map in Results and fade it against the street map.

Terrain, contours and earthworks

Capture: overlap as above, plus ground control points if absolute heights matter. Options: Classify ground, Terrain model, Contour lines, Elevation model resolution about twice the ground sample. For LiDAR the Automatic ground filter is right for almost every site.

What we measured: SMRF alone kept a stadium's stands and large buildings in the terrain model; CSF alone removed them but shaved steep slopes (27% of a mountain site). Automatic combines them. A terrain model removes what stands on the ground, not what the ground was shaped into — embankments and earth-built stands stay, and should.

Stockpiles and volumes

Capture: 70%+ overlap and some oblique photos around tall piles, so their sides are reconstructed. Options: Surface model, Point cloud detail at least Medium. Measure: in the desktop viewer draw the toe of the pile with the Volume tool and choose the base — lowest point, mean, toe plane or a surface — to get cut and fill.

Buildings, assets and inventories

For LiDAR, the deep-learning tier is the one that gets buildings right (83% vs 19%) and adds vehicles, poles and fences. Correct what remains in the desktop viewer with the class brush, then export the classes you need.

Vegetation and canopy

The height of vegetation is the surface model minus the terrain model. Produce both, then hover in the desktop viewer's map view: it reads the surface, the terrain and the height above ground under the pointer. LiDAR sees through gaps in the canopy; photogrammetry only sees the top.

A 3D model to show

Capture: add oblique passes around the object. Options: “Full 3D mesh” and “3D model for the web”. The model opens in the Results viewer and as GLB in any 3D tool.

Every option in the composer says what it does and what it costs. When in doubt, keep the default and look at the result before paying for more detail.

More about CloudODM