Bonjour Daniel et Dimitri et bravo pour votre programme et plugin, qui nous sont très utiles.
J'ai quelques questions concernant la meilleure méthode pour générer l'écart de distances entre deux nuages de points.
Je vous mets mon cas ci-dessous:
Nous avons deux nuages de points d'affleurement de carrière, l'un acquis avec un LiDAR et l'autre via photogrammétrie.
Nous possédons des données GNSS nous permettant de positionner géographiquement ces deux nuages de points et nous souhaitons les comparer, pour évaluer l'écart entre le nuage de point photogrammétrique (PC-PG) par rapport au nuage de point LiDAR (PC-LiDAR).
Notre nuage de point référence est donc celui du LiDAR.
Nous voulons tester la précision de notre logiciel photogrammétrique en comparant les deux nuages de points ; voir quelles sont les zones où les deux nuages correspondent et là où ils ne correspondent pas (en voyant la différence - voir s'il y a des effets de distortion notamment)
Actuellement, nous avons toujours utilisé la distance C2C pour comparer nos deux nuages de points, mais il semble que la méthode M3C2 soit plus appropriée par rapport au type de données que nous possédons (Géologie).
Le C2C nous donne le point le plus proche entre les deux nuages de points, nous donnant une moyenne qui peut être biaisée par rapport à la "réalité", et M3C2 semble pouvoir nous apporter un résultat plus "significatif" quant à cette distance (en comptant le "bruit" notamment de chaque nuage de point).
Concernant M3C2, quel est le nuage de point référence entre le #1 et le #2 ?
Concernant les paramètres principaux, j'ai vu que Dimitri avait posté sur un autre sujet que l'échelle de projection devait être 5 à 10 fois l'espace entre les points du nuage référence et que la hauteur du cylindre pouvait prendre une valeur correspondant à 2 fois la distance estimée entre les deux nuages de points.
Qu'en est-il de l'échelle normale ?
Par ailleurs, je suppose qu'un agrandissement du diamètre du cylindre va avoir une incidence sur une comparaison entre arrètes de roches par exemple ?
Pour essayer de résumé:
Quels paramètres optimaux pour utiliser le M3C2 ? (s'il y en a, car probablement chaque cas est différent je suppose)
Sinon, quelle méthode correspond le mieux à ce que nous souhaitons ?
Merci
Sébastien G.
Cloud Comparison C2C/M3C2 ?
Re: Cloud Comparison C2C/M3C2 ?
Alors Dimitri Lague serait peut-être mieux placé pour répondre, mais voici mes réponses au sujet de M3C2.
Le nuage #1 est la source des vecteurs / cylindres de recherche des points homologues dans le nuage #2. Donc on pourrait dire que le #1 est le comparé et le #2 est le référence. Mais c'est un peu plus subtile que ça. Et M3C2 permet aussi de projet la distance sur l'un ou l'autre nuage (voire les 2 si me souviens bien).
Pour l'échelle de projection, cela dépend aussi de la densité du nuage.
Pour l'échelle "normale", là on est surtout un problème plus "classique" de calcul de normal. Est-ce que vous voulez des normales qui suivent de près la "surface" représentée par le nuage (mais qui risquent aussi d'être plus sensibles au bruit - il faut utiliser une petite échelle) ou est-ce que vous préférez des normales plus "douces" (il faut utiliser des échelles plus grandes). Pour vous rendre compte du résultat, vous pouvez calculer les normales avant de lancer M3C2 (avec Edit > Normals > Compute). Ca permet aussi de vérifier que l'orientation des normales est correct (c'est pas toujours gagné ;). Il faut aussi se rappeler que les normales sont utilisées pour choisir la direction du cylindre de recherche. Donc en effet, au niveau des arrêtes si le rayon est trop grand ça peut fausser un peu le résultat.
Je pense personnellement que M3C2 est de toute façon un meilleur choix que la distance au plus proche voisin.
Le nuage #1 est la source des vecteurs / cylindres de recherche des points homologues dans le nuage #2. Donc on pourrait dire que le #1 est le comparé et le #2 est le référence. Mais c'est un peu plus subtile que ça. Et M3C2 permet aussi de projet la distance sur l'un ou l'autre nuage (voire les 2 si me souviens bien).
Pour l'échelle de projection, cela dépend aussi de la densité du nuage.
Pour l'échelle "normale", là on est surtout un problème plus "classique" de calcul de normal. Est-ce que vous voulez des normales qui suivent de près la "surface" représentée par le nuage (mais qui risquent aussi d'être plus sensibles au bruit - il faut utiliser une petite échelle) ou est-ce que vous préférez des normales plus "douces" (il faut utiliser des échelles plus grandes). Pour vous rendre compte du résultat, vous pouvez calculer les normales avant de lancer M3C2 (avec Edit > Normals > Compute). Ca permet aussi de vérifier que l'orientation des normales est correct (c'est pas toujours gagné ;). Il faut aussi se rappeler que les normales sont utilisées pour choisir la direction du cylindre de recherche. Donc en effet, au niveau des arrêtes si le rayon est trop grand ça peut fausser un peu le résultat.
Je pense personnellement que M3C2 est de toute façon un meilleur choix que la distance au plus proche voisin.
Daniel, CloudCompare admin