Trimble X7 en X9 processing
Verwerk setups, panorama's en puntenwolken van de Trimble X7 en X9 geautomatiseerd tot één meetbare dataset in GEORIZON, doorgaans binnen 24 uur beschikbaar.
Een X7- of X9-project bestaat uit standplaatsen die in het veld al aan elkaar zijn gekoppeld, elk met een eigen puntenwolk en eigen beeldmateriaal. GEORIZON verwerkt die structuur als geheel in plaats van alleen de samengevoegde wolk. Het beeld per standplaats blijft behouden als een station waarin je vanuit het standpunt van het instrument kunt rondkijken en meten, terwijl de puntenwolk wordt uitgedund op puntdichtheid, ontdaan van ruis en bewegende objecten, gekleurd vanuit het beeldmateriaal en in tegels gestructureerd voor snelle weergave in de browser. Tot slot plaatsen we het geheel in RD/NAP of ETRS89 op basis van ingemeten controlepunten, zodat de dataset absoluut geplaatst is en niet alleen intern consistent.
De registratie in het veld is bij deze scanners sterk, maar bij projecten met tientallen of honderden standplaatsen wil je zekerheid over de samenhang en over de absolute ligging. GEORIZON controleert de aansluiting tussen de standplaatsen, rapporteert de restafwijking per koppeling en zet het geheel vast op je controlepunten. Datzelfde geldt over sensorgrenzen heen: een X9-opname van een technische ruimte of een kunstwerk kan naast mobiele mapping-data of luchtopnames van hetzelfde gebied staan, in hetzelfde stelsel en dezelfde viewer. Voor terugkerende opnames betekent dat je opeenvolgende meetrondes naast elkaar kunt leggen en verschillen zichtbaar kunt maken.
Na de verwerking staat de dataset klaar in je eigen GEORIZON-tenant. Collega's, opdrachtgevers en ketenpartners openen de puntenwolk en het beeldmateriaal in de browser zonder installatie of licentie per gebruiker, meten afstanden en hoogtes en delen een locatie via een directe link. Wil je de data in je eigen omgeving gebruiken, dan sluit je aan op de open API, koppel je een WMTS-laag in QGIS of ArcGIS, of download je de puntenwolk in gangbare formaten zoals LAZ of E57. Gezichten en kentekens worden automatisch onherkenbaar gemaakt volgens de AVG, SSO en een on-premises opstelling zijn mogelijk, en optioneel passen we AI-detectie en vectorisatie toe om objecten uit de dataset te halen. Zo werken onder meer ProRail (SpoorInBeeld), de gemeente Nijmegen en Kempkes Landmeten met hun geodata.
