J'ai déjà fait cela avec succès en utilisant la boîte à outils Photosynth ( http://www.visual-experiments.com/demos/photosynthtoolkit/ ), sauf qu'au lieu d'un drone, je pendais la tête hors d'un petit avion en prenant des photos de la centre-ville d'une petite ville. Vous pouvez également consulter Visual SFM ( http://ccwu.me/vsfm/ ); Je ne l'ai pas utilisé mais cela semble être un autre outil pour accomplir la même tâche.
J'ai également récemment acheté un drone et j'ai l'intention d'utiliser ces deux méthodologies pour le même projet. Je publierai quelques exemples du projet de boîte à outils photosynth lorsque j'en aurai l'occasion.
EDIT: Voici un exemple de la sortie de la boîte à outils Photosynth (telle que vue dans MeshLab http://meshlab.sourceforge.net/ )
Il s'agit des données de nuages de points (avec des informations sur les couleurs) résultant d'un lot de photos aériennes que j'ai prises depuis l'avion. J'ai regroupé les images pour me concentrer sur le traitement du nuage de points pour un bloc à la fois, c'est pourquoi le bloc est tellement plus dense que les autres.
Voici le même nuage de points avec un réseau irrégulier triangulé superposé sur le dessus. Ce n'est pas parfait, mais c'est une reconstruction cool.
Donc, en réponse à votre question sur la question de savoir si l'utilisation d'un drone pour générer des données de nuages de points est une alternative viable au scanner laser terrestre: oui, ça l'est!
Gardez à l'esprit que les méthodologies automatisées pour assembler les photos ensemble ne fonctionnent pas bien dans des environnements d'éclairage à contraste élevé; Si un côté de votre bâtiment est exposé au soleil tandis que l'autre est à l'ombre, vous aurez peut-être du mal à aligner les photos. Le meilleur moment pour prendre des photos comme ça, c'est quand il est couvert. Les nuages aident à diffuser la lumière du soleil, ce qui rend l'éclairage plus uniforme / cohérent.
Si votre éclairage est bon, vous pouvez prendre des photos à relativement courte distance pour obtenir un ensemble de données de nuages de points très détaillé. Vous pouvez voir sur le TIN ci-dessus qu'il y a une ligne sur le côté gauche qui semble aller du sol à l'espace; c'est une valeur aberrante qui n'a pas été supprimée de l'ensemble de données. Une chose que vous devriez examiner est la méthode de lissage des données du nuage de points / suppression des valeurs aberrantes, peut-être en utilisant une analyse du voisin le plus proche.
Si vous prenez des photos très rapprochées du bâtiment, vous souhaiterez peut-être placer des cibles sur le bâtiment pour aider à relier les photos les unes aux autres. Si vous utilisez des cibles, assurez-vous que chacune est unique afin que les photos ne correspondent pas au mauvais emplacement, et vous devriez essayer d'obtenir 2/3 cibles dans chaque photo. Si vous avez des cibles au sol, vous pouvez utiliser des lectures GPS sur chacune d'elles pour géoréférencer votre jeu de données de nuages de points, de sorte que toutes les mesures que vous prenez depuis le bâtiment représentent des mesures du monde réel.
Si vous souhaitez étudier le géoréférencement de vos données de nuage de points, consultez le guide pratique de Mark Willis ( http://palentier.blogspot.com/2010/12/how-to-create-digital-elevation-model.html ) . C'est un vieux blog, mais la méthodologie est bonne.
EDIT2: Dernier commentaire: assurez-vous que vous utilisez un appareil photo sans trop de distorsion. Par exemple, la GoPro est une petite caméra géniale pour mettre des drones, mais la distorsion importante causée par l'objectif grand angle élimine la possibilité d'utiliser la GoPro standard pour un projet photogrammétrique. Il existe une solution à ce problème, mais elle peut nécessiter le démontage de votre GoPro: http://www.peauproductions.com/collections/survey-and-ndvi-cameras
Peau Productions vend des caméras GoPro modifiées avec différents objectifs qui présentent une distorsion nettement inférieure à l'objectif fourni avec la caméra. Ils vendent également les objectifs eux-mêmes si vous souhaitez modifier vous-même votre appareil photo.
EDIT: Je sais que c'est une vieille question, mais j'ai pensé partager OpenDroneMap, un outil open source pour faire exactement ce projet http://opendronemap.org/