Zodra meetwaarden uit de viewer in een werkproces terechtkomen, is niet alleen de nauwkeurigheid van belang, maar ook de reproduceerbaarheid: twee collega's die dezelfde afstand bepalen, moeten dezelfde waarde krijgen. Dit artikel beschrijft waar verschillen vandaan komen en hoe je ze voorkomt. De bediening van het meetgereedschap zelf staat in Meten in de viewer: de methoden op een rij.
Waar verschillen vandaan komen
- Een ander punt op het object. De voet of de bovenkant van een band, de binnen- of de buitenzijde van een rand: dat scheelt al snel centimeters.
- Een andere bron. Meten in het panoramabeeld en meten in de puntenwolk gebruiken verschillende gegevens, zie hieronder.
- Een scheve meetrichting. Wie twee punten aanklikt die niet haaks op het object liggen, meet een schuine afstand en daarmee structureel te veel.
- Meerdere passages. Is een gebied meermaals ingewonnen, dan liggen de puntenwolken van die passages nooit exact op elkaar.
Depthmap of puntenwolk
De meting met één klik in het panoramabeeld werkt op een depthmap: een dieptebeeld dat uit de LiDAR-punten van dezelfde opname is afgeleid. Omdat daarvoor alleen de punten van die ene passage worden gebruikt, krijg je één gesloten oppervlak zonder dubbelingen. Binnen dat ene beeld zijn de onderlinge verhoudingen daardoor consistent.
De puntenwolk bevat alle punten die er zijn, dus ook die van eerdere en latere passages. Je ziet daarin het verschil tussen die passages, wat op zichzelf nuttige informatie is en je in staat stelt de positie absoluut beter te bepalen.
| Vraag | Werk in | Waarom |
|---|---|---|
| Verhoudingen binnen één beeld, bijvoorbeeld de breedte van een vlak | Panoramabeeld met depthmap | Eén passage, dus geen dubbele oppervlakken. |
| Een positie of hoogte die absoluut moet kloppen | Puntenwolk | Alle beschikbare punten, zo nodig over passages heen te beoordelen. |
| Een profiel of een haakse maat | Puntenwolk met een doorsnede | Je meet in een plat vlak in plaats van in perspectief. |
Haaks meten met een doorsnede
Voor maten die exact moeten zijn, is de doorsnede het aangewezen gereedschap. Je snijdt een dunne schijf uit de puntenwolk en meet daarin, waarmee je het perspectief van het beeld uitschakelt.
- Open de puntenwolk en kies Cross section, zie De puntenwolk openen en gebruiken.
- Leg de doorsnede haaks op het object waarvan je de maat wilt weten. Volgt het object een bocht, kies dan de richting ter plekke van de meting, niet die van het rechte stuk verderop.
- Kies de dikte van de schijf: dun genoeg om een rand scherp te houden, dik genoeg om voldoende punten in beeld te hebben. Bij een scherpe rand werkt dun beter, bij een ruw oppervlak dikker.
- Meet in de doorsnede met het meetgereedschap. Voor de haakse afstand van een punt tot een lijn is de modus Perpendicular beschikbaar.
Er wordt niet automatisch gesnapt
De viewer springt niet vanzelf naar hoeken of randen. Dat is een bewuste keuze: in beeldmateriaal en in een puntenwolk is vaak niet eenduidig vast te stellen waar een rand precies ligt. Begroeiing voor een paal, een schaduw over een band of een geparkeerd voertuig maken dat een automatisch gekozen punt er betrouwbaar uitziet terwijl het dat niet is. De doorsnede is daarom het middel om reproduceerbaar te werken: je ziet de vorm van opzij en bepaalt zelf, zichtbaar, welk punt je neemt.
Maak werkafspraken
Het grootste deel van de spreiding tussen gebruikers komt niet uit het gereedschap, maar uit het ontbreken van een afspraak. Leg per terugkerende meting vast:
- In welke bron je meet: beeld of puntenwolk.
- Welk punt op het object je aanhoudt, bijvoorbeeld altijd de voet of altijd de bovenzijde van de rand.
- Hoe je de doorsnede oriënteert en welke dikte je gebruikt.
- Welke opname je gebruikt als er meerdere jaren beschikbaar zijn.
Metingen vastleggen en delen
- Metingen zijn als CSV te exporteren, zodat de gebruikte punten controleerbaar blijven.
- Met een bookmark deel je exact dezelfde weergave met een collega, inclusief de panelen die openstaan.
- Voer bij een nieuw gebied of een nieuwe dataset één keer een controlemeting uit tegen een bekende maat uit het veld. Daarmee weet je of er een systematische afwijking in zit voordat honderden metingen op die aanname rusten.
Was dit artikel nuttig?
Dat is fantastisch!
Hartelijk dank voor uw beoordeling
Sorry dat we u niet konden helpen
Hartelijk dank voor uw beoordeling
Feedback verzonden
We stellen uw moeite op prijs en zullen proberen het artikel te verbeteren