Falha no alinhamento inicial das fotos

[Daniel_Nepomuceno]

Eu fiz um mapeamento de uma área de 810 hectares com 6531 imagens do dji Phantom 4 pro, todas com geotag. Eu tenho mais 80 pontos de controle mas mesmo assim não consigo passar da primeira etapa no Pix4Dmapper. Vejam os resultados.

Curioso é que esse mesmo conjunto de dados, eu carreguei no Metashape Agisoft e ele calibrou todas da primeira tentativa.
Voltei ao Pix4Dmapper e tenho alternado diferentes formas de calibrar as imagens, mas os resultados são sempre ruins, muitos blocos e mais de 100 imagens não calibradas.

Seria Matashape mais eficiente que Pix4D em calibrar imagens? Será que estou errando tanto nas configurações iniciais? Onde poderia estar meu erro?
Obrigado.

[Rosana_Lin]

(Traduzido)
Olá Daniel,

Obrigado por partilhar os screnshots.

Pode haver várias razões para tal.

Neste caso, por exemplo, qual é o conteúdo da imagem (água, vegetação densa, edifícios, etc.) na área onde as imagens não são calibradas? Será essa área de interesse uma área plana, de textura baixa, homogénea?
Para áreas planas e homogéneas que não fornecem informação visual suficiente para uma calibração óptima da câmara, a seguinte recomendação ajuda:
Processo com Escala de Imagem de Keypoints mais baixa (1/2 Escala de Imagem, por exemplo): Esta opção de processamento pode levar a um maior número de imagens calibradas do que a escala padrão de imagem original de pontos-chave. Para mais informações: Menu Processar > Opções de processamento… > 1. processamento inicial > Geral.
Activar a Geometrically Verified Matching.
Definir os parâmetros de calibração interna para All Prior de processamento do Passo 1.

Este artigo pode ser muito útil, lamento que tenhamos artigos disponíveis em português, mas não este

How to improve the results of step 1. Initial Processing

Como melhorar os resultados da Etapa 1. Processamento Inicial
Mas avisem-me se tiverem mais perguntas que vos possa esclarecer.
Aqui estão alguns artigos adicionais:
Como calibrar mais imagens durante o processamento para áreas de vegetação densa: How to improve the outputs of dense vegetation areas?
Como calibrar manualmente as imagens (trabalho manual e demorado): How to manually calibrate uncalibrated Cameras in the rayCloud.

Espero que isto ajude.

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(Mensagem original)
Olá Daniel,

Thank you for sharing the screenshots.

There could be several reasons to this.

In this case, for example, what is the image content (water, dense vegetation, buildings, etc.) in the area where images are uncalibrated? Is that area of interest a flat, low-texture, homogenous area?

For Flat and homogenous areas that do not provide enough visual information for optimal camera calibration, the following recommendation helps:

• Process with lower Keypoints Image Scale (1/2 Image Scale for example): This processing option can lead to a higher number of calibrated images than the default original keypoint image scale. For more information: Menu Process > Processing Options… > 1. Initial Processing > General.
• Enable Geometrically Verified Matching.
• Set Internal calibration parameters to All Prior in Step 1 processing options.

This article could be very helpful, I am sorry we have articles available in Portuguese but not this one.
How to improve the results of step 1. Initial Processing

But do let me know if you have further questions I can clarify for you.

Here are some additional articles:

How to calibrate more images while processing for dense vegetation areas: How to improve the outputs of dense vegetation areas?.

How to manually calibrate images (time-consuming, manual workflow): How to manually calibrate uncalibrated Cameras in the rayCloud.

I hope this helps.

Sincerely,
Rosana (she/her)