3D-scanning maakt het mogelijk om objecten, gebouwen en terreinen snel en zeer gedetailleerd driedimensionaal vast te leggen. In deze Blended Learning leer je hoe verschillende scantechnieken werken, hoe point clouds worden opgebouwd en welke factoren de kwaliteit van de metingen beïnvloeden. Ook leer je hoe puntenwolken worden verwerkt, gecontroleerd en gebruikt voor 3D-modellen en toepassingen binnen geodesie, bouw, infrastructuur en Geo-ICT.
Tijdens deze Blended Learning maak je kennis met 3D-scanning en het werken met point clouds. Je ontdekt hoe met laserscanners en andere sensoren grote hoeveelheden driedimensionale meetpunten kunnen worden verzameld waarmee objecten, gebouwen, infrastructuur en complete terreinen zeer gedetailleerd worden vastgelegd.
Daarbij ligt de nadruk op de gehele dataketen: van het uitvoeren van een scan tot het registreren, controleren, verwerken en visualiseren van puntenwolken. Je leert hoe ruwe 3D-meetgegevens uiteindelijk worden omgezet naar bruikbare geografische informatie.
Een laserscanner bepaalt grote aantallen afstanden tussen de scanner en objecten in de omgeving. Door tegelijkertijd de richting van iedere meting vast te leggen, kunnen voor ieder gemeten punt driedimensionale coördinaten worden berekend.
Je leert op hoofdlijnen hoe verschillende meetprincipes zoals time-of-flight en phase shift worden gebruikt om afstanden te bepalen. Ook maak je kennis met begrippen zoals scanresolutie, meetbereik, nauwkeurigheid en reflectiewaarde.
Een moderne laserscanner kan in korte tijd miljoenen punten verzamelen. Samen vormen deze punten een gedetailleerde driedimensionale puntenwolk van de omgeving.
Het doel is niet om specialist te worden in één type laserscanner. Het gaat erom dat je begrijpt hoe 3D-meetgegevens worden verzameld en welke factoren de kwaliteit van een scan bepalen.
3D-scanning kan vanaf verschillende platforms worden uitgevoerd. Bij Terrestrial Laser Scanning (TLS) staat de scanner tijdens de opname op een vaste positie. Hiermee kunnen bijvoorbeeld gebouwen, constructies en industriële installaties zeer gedetailleerd worden ingemeten.
Bij Mobile Laser Scanning (MLS) wordt de scanner op een bewegend platform geplaatst, bijvoorbeeld op een voertuig. GNSS en traagheidssensoren worden gebruikt om de positie en oriëntatie van de scanner tijdens het rijden te bepalen.
Bij Airborne Laser Scanning wordt vanuit een vliegtuig, helikopter of drone gemeten. Hiermee kunnen in korte tijd grote gebieden worden opgenomen.
Je leert de verschillen tussen deze methoden kennen en onderzoekt welke techniek geschikt is voor verschillende soorten toepassingen.
Een object of gebied kan meestal niet volledig vanaf één positie worden gescand. Daarom worden vaak meerdere scans vanaf verschillende locaties uitgevoerd.
Deze afzonderlijke scans moeten vervolgens met elkaar worden verbonden. Dit proces wordt registratie genoemd. Je leert hoe overeenkomstige punten, targets of andere herkenbare objecten kunnen worden gebruikt om verschillende scans samen te voegen.
Daarnaast moet de puntenwolk vaak worden gekoppeld aan een bestaand coördinatenstelsel. Dit wordt georeferencing genoemd. Hierbij kunnen bijvoorbeeld bekende grondpunten of GNSS-metingen worden gebruikt.
Je ontdekt waarom een goede registratie en georeferencing essentieel zijn wanneer puntenwolken gecombineerd moeten worden met andere geografische gegevens.
Een puntenwolk kan miljoenen meetpunten bevatten, maar veel punten betekenen niet automatisch dat de dataset ook nauwkeurig of betrouwbaar is.
Je leert welke factoren invloed hebben op de kwaliteit van een laserscan. Denk aan afstand tot het object, invalshoek van de laserstraal, reflecterende eigenschappen van materialen, bewegende objecten en afscherming.
Ook kijk je naar puntdichtheid, overlap tussen scans en mogelijke afwijkingen bij registratie en georeferencing.
Hiermee leer je een puntenwolk niet alleen visueel te bekijken, maar ook kritisch te beoordelen op kwaliteit en geschiktheid voor een bepaalde toepassing.
Een ruwe puntenwolk vormt meestal niet het uiteindelijke product. De gegevens moeten worden verwerkt voordat ze binnen GIS, CAD, BIM of andere toepassingen effectief kunnen worden gebruikt.
Je maakt kennis met technieken voor het filteren, classificeren en segmenteren van puntenwolken. Zo kunnen bijvoorbeeld maaiveld, gebouwen, vegetatie en andere objecten van elkaar worden onderscheiden.
Ook onderzoek je hoe uit puntenwolken hoogtemodellen, profielen, doorsneden, oppervlakken en 3D-modellen kunnen worden gemaakt.
Daarbij wordt aandacht besteed aan gangbare gegevensformaten zoals LAS en LAZ en aan de manier waarop grote puntenwolken efficiënt kunnen worden opgeslagen, uitgewisseld en verwerkt.
Tijdens de Blended Learning werk je met aangeleverde puntenwolken waarmee je de verschillende stappen van ruwe meetdata naar bruikbare 3D-informatie doorloopt. Je onderzoekt de opbouw en kwaliteit van datasets en verwerkt puntenwolken binnen Geo-ICT-software.
Je werkt onder andere aan opdrachten zoals:
Na afloop begrijp je hoe 3D-scanning werkt, hoe puntenwolken worden opgebouwd en welke factoren de kwaliteit van 3D-metingen beïnvloeden. Je kunt uitleggen hoe verschillende scans worden geregistreerd en gegeorefereerd en hoe ruwe puntenwolken worden verwerkt tot bruikbare 3D-informatie voor landmeetkunde, bouw, infrastructuur en andere Geo-ICT-toepassingen.
Je ontvangt persoonlijke begeleiding. Na je aanmelding neemt onze cursuscoördinator contact met je op om je eerste sessie in te plannen.
Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.
Bij 3D-scanning wordt de omgeving met grote aantallen meetpunten vastgelegd. Van ieder punt wordt een positie in drie dimensies bepaald. Al deze punten samen vormen een point cloud, waarmee de vorm van gebouwen, terreinen en objecten zeer gedetailleerd kan worden weergegeven.
Laserscanning gebruikt laserpulsen om afstanden tot objecten te meten. LiDAR is een meetprincipe waarbij eveneens laserlicht wordt gebruikt om afstanden en posities te bepalen. LiDAR kan vanaf de grond, vanuit een voertuig, drone of vliegtuig worden toegepast.
Een object of gebied kan meestal niet volledig vanuit één positie worden gescand. Daarom worden scans vanaf meerdere locaties gemaakt. Deze afzonderlijke scans moeten door registratie in één gemeenschappelijk coördinatenstelsel worden samengevoegd tot één point cloud.
Uit een point cloud kunnen onder andere afstanden, hoogtes, volumes, doorsneden en 3D-modellen worden afgeleid. Punten kunnen daarnaast worden geclassificeerd, bijvoorbeeld als terrein, gebouw of vegetatie, zodat de point cloud voor verdere GIS- en 3D-analyses kan worden gebruikt.
