ITA – L’attuale e crescente necessità nei progetti infrastrutturali di riprodurre digitalmente il mondo che ci circonda nel modo più realistico possibile sta convergendo sempre di più verso rilievi basati sulla tecnologia laser scanner. Queste tipologie di rilievo stanno diventando sempre più vitali per molti di questi progetti, sia come basi di partenza, catturando le condizioni esistenti, sia come As-Built dopo la realizzazione dell’opera.
L’uso sempre più diffuso di questa tecnologia necessita di uno strumento che sia intuitivo, facile e preciso nella restituzione digitale di ciò che è stato rilevato. I tool “Point Cloud Terrain” e “Point Cloud Modeling” presenti nell’ultima release di InfraWorks 360 (2017.3) sono sicuramente alcuni degli strumenti più efficaci per svolgere questo tipo di operazioni.
Nelle nuvole di punti di grandi dimensioni, l’estrazione dei dati relativi a specifiche entità, come ad esempio la rimozione dei punti ridondanti o di disturbo, è un’attività difficile, laboriosa ed impegnativa in termini di tempo.
Adesso l’elaborazione delle nuvole di punti viene parzialmente automatizzata, i dati vengono filtrati attraverso una procedura che comprende una serie di parametri preimpostati che semplificano le operazioni di generazione 3D del rilievo generando superfici del terreno, linee di discontinuità e sagome per il posizionamento di oggetti puntuali.
Il processo prevede l’importazione di un file in formato RCS o RCP (ReCap) e successivamente, attraverso l’utilizzo del comando “Point Cloud Terrain”, possiamo fare una prima elaborazione di dati ed estrarre i riferimenti necessari per la generazione del terreno. Il software propone anche la possibilità di sovrascrivere la nuvola di punti importata (il file originale non viene modificato) oppure creare automaticamente un nuovo scenario ad hoc dove posizionare gli oggetti creati durante il workflow.
Dopo questa prima fase, lo strumento “Point Cloud Modeling” può riconoscere automaticamente alcuni elementi verticali oppure, al termine dell’elaborazione, generare una serie di “Cubi gialli” ai quali poter sostituire l’oggetto reale semplicemente attingendo agli oggetti già disponibili nella libreria.
Con questo workflow l’utilizzo dei dati elaborati risulta essere più efficace, leggero e facile da gestire.
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ENG – The actual rising need into infrastructure projects to digitally reproduce the world around us as realistically as possible bring us more toward surveys based on laser scanner technology. These kind to technology is becoming increasingly vital for many of these projects, both as starting points by capturing existing conditions or as As-Built after the realization of the work.
The increasing use of this technology need a intuitive tool , easy and precise in the digital restitution of what has been survey. The tool “Point Cloud Terrain” and “Point Cloud Modeling” in the latest release of InfraWorks 360 (2017.3) are definitely some of the most effective tools to carry out this type of operation.
In the large clouds of points, the extraction of the data relating to specific entities, such as the removal of redundant points or noise points, an activity is difficult, laborious and demanding in terms of time.
Now the processing of point clouds is partially automated, the data are filtered through a procedure that includes a series of preset parameters that simplify the operations of generating the 3D surfaces, of discontinuity lines and silhouettes for the positioning of objects punctual.
The process involves importing a file in RCS or RCP format (ReCap) and then through the use of the command “Point Cloud Terrain” we can make a first processing data and extract the necessary references for the generation of the terrain. The software also offers the ability to overwrite the imported point cloud (the original file is not modified), or automatically create a new ad-hoc scenario, where to place the objects created during the workflow.
After this first phase, the “Point Cloud Modeling” tool can automatically recognize some vertical elements or, after the processing, generate a series of “yellow cubes” that can replace the real object simply replacing the object with a Another already available in the library.
With this workflow to the use of the processed data is more efficient, lighter and easier to handle.
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