Blog

Wat is een Pointcloud?

In de vorige blog hebben we je uitgelegd wat een 3D-laserscanner is. We gaven hierbij aan dat deze 3D-laserscanner metingen verricht en hier uiteindelijk een pointcloud van maakt. In deze blog gaan we dieper in op wat een pointcloud is en hoe deze eruit ziet.

Blog 2 Afbeelding 1 Min

Op bovenstaande afbeelding is een deel van een pointcloud weergegeven.

Tijdens het scannen worden meerdere scans gemaakt. Deze worden aan elkaar gekoppeld tot een pointcloud die tot op 2 millimeter nauwkeurig het gescande object weergeeft. De pointcloud kan vervolgens gebruikt worden als basis voor het opzetten van het ‘as-built’ 3D-model. Alle metingen die de scanner heeft uitgevoerd, zijn in de pointcloud zichtbaar als een puntje. Een pointcloud bestaat hierdoor uit miljoenen tot miljarden punten. Hoe meer scans in een ruimte worden uitgevoerd, hoe meer punten in de pointcloud staan en hoe gedetailleerder deze wordt. Overbodige meetpunten, bijvoorbeeld de omgeving rondom een pand, verwijderen wij over het algemeen om zo geen data over te houden waar toch niets mee gedaan wordt. Het project dat we als voorbeeld in deze blog gebruiken, bestaat uit een pointcloud waarbij we bewust alle data hebben laten staan.

Op de afbeelding hieronder is een deel van een pointcloud van een weg te zien. Je herkent hierin de middenberm en de wegmarkeringen. Op de foto daaronder is een uitvergroting weergegeven van de witte strepen op de weg, waarbij goed te zien is dat de pointcloud uit allemaal losse punten bestaat.

Blog 2 Afbeelding 2 Min
Blog 2 Afbeelding 3

Als je voor het eerst een pointcloud van een gebouw ziet, is misschien niet direct duidelijk waar je precies naar kijkt. Je moet namelijk rekening mee houden dat alleen de oppervlaktes van objecten zijn gescand. Doordat niet door objecten gescand kan worden, worden deze hol weergegeven. Alleen de buitenste contouren van het object zijn zichtbaar.

In onderstaand overzicht is een plattegrondweergave van een pointcloud te zien. In de linker afbeelding is de pointcloud te zien. In de rechter afbeelding hebben we met witte lijnen aangegeven waar de muren lopen. Door deze twee te vergelijken wordt duidelijk dat de wanden (of andere objecten) te herkennen zijn aan de contouren hiervan.

Blog 2 Afbeelding 4 Bewerkt

Vanuit een plattegrondweergave is echter niet alles duidelijk direct te herkennen. Zo zien we links van de middelste wand verschillende volumes die we hier niet direct kunnen definiëren. Als we de pointcloud vanuit een doorsnede of 3D bekijken, geeft dit direct een duidelijker beeld.

Blog 2 Afbeelding 5 Min

Door de miljoenen meetpunten kunnen objecten gedetailleerd in beeld worden gebracht. De vorige afbeeldingen zijn afkomstig uit een gemaal met een pomphok. De details in het pomphok zijn goed te zien in de pointcloud. In onderstaand voorbeeld zijn bijvoorbeeld de bouten en moeren te herkennen.

Blog 2 Afbeelding 6 Bewerkt

Het werken met een pointcloud heeft als voordeel dat op locatie niets gemeten hoeft te worden met bijvoorbeeld een meetband of duimstok. Door een pointcloud hebben we alle gegevens altijd digitaal beschikbaar en kan hierin bijvoorbeeld worden gemeten als extra gegevens benodigd zijn. Daarnaast laat de pointcloud door de nauwkeurigheid alle afwijkingen zien. Wanden die bijvoorbeeld scheef staan of waar beschadigingen in zitten, zijn duidelijk terug te vinden in de pointcloud. Hierdoor kom je tijdens de ontwerp-, realisatie- en beheer- & onderhoudsfasen niet meer voor verrassingen in de maatvoering te staan.

Hopelijk hebben we je met deze blog kunnen uitleggen wat een pointcloud is en hoe deze is te lezen. In de volgende blog gaan we dieper in op hoe het 3D-laserscannen werkt en hoe wij tot het resultaat van bovenstaande voorbeelden komen.

Geschreven door:

Jasper Voortman

Jasper Voortman