Pistepilvitiedon tuottamistavat ja hyödyntäminen inventointimallintamisessa

Abstract

Korjausrakentamisessa kohteen nykytilannetta vastaavien tietomallien eli inventointimallien kysyntä on lisääntynyt. Inventointimalleissa on tarkoitus käyttää lähtötietoja, jotka kuvaavat kohteen nykytilannetta mahdollisimman tarkasti. Vanhat rakennuspiirustukset yleisenä lähtötietona osoittautuvat usein epäluotettaviksi, sillä niistä voi puuttua tärkeää informaatiota, niissä voi olla virheellistä tietoa tai niitä ei ole ollenkaan. Pistepilvitieto soveltuu ominaisuuksiltaan hyvin inventointimallin lähtötiedoksi.

Pistepilvitieto on luotettavaa kolmiulotteista mittatietoa, joka kuvaa kohteen geometriaa tiheänä pistejoukkona. Pistepilvitieto on kohteelle soveltuvalla tavalla tuotettuna tarkkaa. Sen käyttäminen rakennusalalla lisääntyy koko ajan, mutta silti sen ominaisuudet ja käyttömahdollisuudet ovat vielä yleisesti epäselviä. Työn tavoitteena oli selvittää pistepilvitiedon ominaisuuksia sekä sen tuottamista ja hyödyntämistä inventointimallien lähtötietona mahdollisimman selkeästi.

Tässä opinnäytetyössä käsitellään pistepilvitiedon tuottamista laserkeilauksen, fotogrammetrian ja syvyyskameran avulla. Jokaisen tuottamistavan teknologiaa tutkittiin pääpiirteisesti ja niistä tarkasteltiin yksittäisiä laitteita; laserkeilausta hyödyntävät maalaserkeilain ja ZEB-REVO-käsiskanneri, fotogrammetriaa hyödyntävä UAV-laite ja infrapunaa hyödyntävä Matterport-syvyyskamera.

Pistepilvitiedon tuottamiseen käytettävien laitteiden ominaisuuksia verrattiin toisiinsa ja sitä kautta selvitettiin laitteille soveltuvia käyttökohteita. Lisäksi selvitettiin laiteyhdistelmien käyttämistä. Käyttökohteita havainnollistetaan kohde- ja rakennusosaesimerkkien avulla ja laiteyhdistelmiä kohde-esimerkkien avulla.

In the field of repair construction the demand for three-dimensional inventory models has been on the rise. An inventory model represents the current state of an existing building. When producing inventory models, the aim is to use initial data that is as accurate as possible. Old construction plans are commonly used as initial data, but they are often unreliable as the information in them may be incomplete or no such document even exists. Point cloud data is very suitable as initial data for inventory modeling.

Point cloud data is reliable three-dimensional measurement data which displays the geometry of a subject with a dense group of points. Point cloud data is accurate when it is produced in an appropriate way. The use of point cloud data has increased but its properties and utilization potential are still quite unclear in the field of construction. The purpose of this thesis was to clarify the properties of point cloud data, the ways of producing point cloud data, and using it as initial data for inventory models.

In this thesis the different ways of producing point cloud data were examined and compared: laser scanning, photogrammetry and depth sensing cameras. The technology associated with each method was outlined, and individual measurement devices were investigated in more detail: a terrestrial laser scanner, a handheld laser scanner, a drone, and a depth camera.

The devices and their properties were compared with each other and the suitable use for each device was defined by using comparison analysis. The use of different device combinations was also studied. The results of this thesis are represented in charts and by various examples.