A 4.4.6-os verzió jelentős fejlesztéseket hoz a LiDAR pontfelhő feldolgozásában, ígérve a felhasználóknak stabilabb és pontosabb térképezési élményt.
Azok számára, akik még nem ismerik a DJI Terrát: ez egy átfogó szoftvermegoldás, amelyet drónalapú térképezési és felmérési feladatokhoz terveztek. Az egyik kiemelkedő funkciója, hogy képes LiDAR adatokat feldolgozni, átalakítva a nyers szenzoradatokat részletes 3D pontfelhőkké. Ezek a pontfelhők felbecsülhetetlen értéket képviselnek számos iparágban, például az építőiparban, a mezőgazdaságban és a várostervezésben, mivel pontos térbeli információkat nyújtanak a környezetről.
A 4.4.6-os frissítés főként a LiDAR pontfelhő feldolgozási képességek finomhangolására összpontosít. A felhasználók észrevehetik a fokozott stabilitást az adatok feldolgozása során, ami biztosítja, hogy a nagy adathalmazokat hatékonyabban és kevesebb megszakítással kezeljék. Ez a fejlesztés különösen előnyös azoknak a szakembereknek, akik megbízható és következetes adatkiadásra támaszkodnak kritikus projektek során.
A stabilitás javításán túl a DJI megoldotta a LiDAR pontfelhő feladatokhoz kapcsolódó színmegjelenítési problémákat is. Korábban az alappont középpontjának módosítása pontatlan színmegjelenítést okozhatott a pontfelhőkben. Ezzel a frissítéssel ezeket az eltéréseket kiküszöbölték, biztosítva a pontos elemzést és megjelenítést.
Egy másik figyelemre méltó javítás a „Smooth Point Cloud” (Simított pontfelhő) funkciót érinti. Ez a funkció a zaj csökkentésére és a pontfelhő adatok tisztaságának növelésére szolgál. A felhasználók időnként színbeli pontatlanságokról számoltak be, amikor ez a funkció be volt kapcsolva. A 4.4.6-os frissítés kijavítja ezt a problémát, lehetővé téve a simább és vizuálisan pontosabb pontfelhőket anélkül, hogy a színhűség csorbulna.
Az optimális eredmények elérése érdekében a felhasználóknak érdemes felfedezniük a DJI Terra LiDAR feldolgozási eszköztárának különböző beállításait. A „Point Cloud Density” (Pontfelhő sűrűsége) funkció például lehetővé teszi a mintavételi arány beállítását, egyensúlyt teremtve a feldolgozási idő és a részletesség között.
Ezen kívül a „Point Cloud Effective Distance” (Pontfelhő hatékony távolsága) beállítás segít kiszűrni a felesleges adatokat, így csak a releváns területekre koncentrálhatunk.
Az „Optimize Point Cloud Accuracy” (Pontfelhő pontosságának optimalizálása) bekapcsolása pedig tovább javíthatja az eltérő időpontokban gyűjtött adatok következetességét, biztosítva a koherens és precíz pontfelhő kimenetet.
