L'ho già fatto con successo usando il Photosynth Toolkit ( http://www.visual-experiments.com/demos/photosynthtoolkit/ ), tranne che al posto di un drone stavo sporgendo la testa da un piccolo aereo per scattare foto del zona del centro di una piccola città. Puoi anche dare un'occhiata a Visual SFM ( http://ccwu.me/vsfm/ ); Non l'ho usato ma sembra essere un altro strumento per svolgere lo stesso compito.
Di recente ho anche ricevuto un drone e intendo utilizzare entrambe queste metodologie per lo stesso progetto. Pubblicherò alcuni esempi del progetto del photosynth toolkit quando ne avrò la possibilità.
EDIT: Ecco un esempio dell'output di Photosynth Toolkit (come visualizzato in MeshLab http://meshlab.sourceforge.net/ )
Questi sono i dati della nuvola di punti (con informazioni sul colore) derivanti da una serie di foto aeree scattate dall'aereo. Ho raggruppato le immagini per concentrarmi sull'elaborazione della nuvola di punti per un blocco alla volta, motivo per cui un blocco è molto più denso degli altri.
Ecco la stessa nuvola di punti con una rete irregolare triangolata sovrapposta nella parte superiore. Non è perfetto, ma è una bella ricostruzione.
Quindi, in risposta alla tua domanda se utilizzare un UAV per generare dati di nuvole di punti sia una valida alternativa allo scanner laser terrestre: sì, lo è!
Tieni presente che le metodologie automatizzate per ricucire le foto non funzionano bene in ambienti di illuminazione ad alto contrasto; Se un lato dell'edificio è esposto alla luce del sole mentre l'altro è in ombra, potresti avere difficoltà a allineare le foto. Il momento migliore per scattare foto del genere è quando è coperto. Le nuvole aiutano a diffondere la luce solare rendendo l'illuminazione più uniforme / coerente.
Se la tua illuminazione è buona, puoi scattare foto a distanza relativamente ravvicinata per creare un set di dati di nuvole di punti molto dettagliato. Dalla TIN sopra puoi vedere che c'è una linea sul lato sinistro che sembra andare da terra allo spazio; è un valore anomalo che non è stato rimosso dal set di dati. Una cosa che dovresti esaminare è il metodo per livellare i dati della nuvola di punti / rimuovere i valori anomali, magari usando l'analisi del vicino più vicino.
Se stai scattando foto ravvicinate dell'edificio, potresti voler mettere degli obiettivi sull'edificio per aiutarti a mettere in relazione le foto tra loro. Se usi obiettivi, assicurati che ognuno di essi sia unico in modo che le foto non vengano abbinate nella posizione sbagliata e dovresti cercare di ottenere 2/3 obiettivi in ciascuna foto. Se hai alcuni obiettivi sul terreno, puoi utilizzare le letture GPS su ciascuno di essi per georeferenziare il tuo set di dati della nuvola di punti, in modo che qualsiasi misura che prendi dall'edificio rappresenterebbe misure del mondo reale.
Se si desidera esaminare la georeferenziazione dei dati della nuvola di punti, consultare la guida pratica di Mark Willis ( http://palentier.blogspot.com/2010/12/how-to-create-digital-elevation-model.html ) . È un vecchio blog, ma la metodologia è buona.
EDIT2: Ultimo commento: assicurati di utilizzare una fotocamera senza troppe distorsioni. Ad esempio, la GoPro è una fantastica piccola fotocamera per mettere i droni, ma la notevole distorsione causata dall'obiettivo grandangolare elimina la possibilità di utilizzare la GoPro standard per progetti fotogrammetrici. Esiste una soluzione per questo problema, ma potrebbe essere necessario smontare la tua GoPro: http://www.peauproductions.com/collections/survey-and-ndvi-cameras
Peau Productions vende fotocamere GoPro modificate con obiettivi diversi che hanno una distorsione significativamente inferiore rispetto all'obiettivo fornito con la fotocamera. Vendono anche gli stessi obiettivi se sei pronto a modificare la tua fotocamera da solo.
EDIT: So che questa è una vecchia domanda, ma ho pensato di condividere OpenDroneMap, uno strumento open source per fare esattamente questo progetto http://opendronemap.org/