Kursuse eesmärk on anda ülevaade kaugseire võimalustest ehitusprotsesside kaardistamiseks. Andmehõive plaani koostamine vastavalt kaugseire läbiviimise eesmärgist. Andmetöötluse rakenduslikud vaated lähtuvalt võrdlusinfost (infomudeliga võrdlemine, joondamine). Ülevaade punktipilve klassifitseerimise ning segmenteerimise tööprotsessidest (tehisintellekti kaasamine).

The aim of the course is to provide an overview of remote sensing options for mapping construction processes. Preparation of a data acquisition plan according to the purpose of conducting remote sensing. Applied views of data processing based on reference information (comparison with information model, alignment). Overview of the work processes of point cloud classification and segmentation (inclusion of artificial intelligence).

Aine läbinud üliõpilane:
- omab baasteadmisi kaugseire rakenduslikust vaatest ehitusprotsesside kaardistamiseks;
- rakendab kaugseire andmehõivet (aeroskaneerimine, drooniseire, mobiilne skaneering) ehitusprotsesside kaardistamiseks, võrdlusinfo koostamiseks.

After completing this course the student:
- has basic knowledge of the applied view of remote sensing for mapping construction processes;
- applies remote sensing data acquisition (aerial scanning, drone monitoring, mobile scanning) for mapping construction processes and compiling comparative information.

Sissejuhatus kaugseiresse. Kaugseire rakenduslikud vaated ehitusektorile fookusega ehitusprotsesside jooksvaks kaardistamiseks. Kaugseire andmehõive plaani koostamine lähtuvalt kasutusjuhust, eesmärgist. Kaugseire andmete töötlus ning sobitamine ehitusprotsessi esitavasse infomudelisse. Drooniseire kasutamise praktilised näited. LiDAR sensoriga nutiseadme (iPhone, iPAD) kasutamise praktilised näited.

Introduction to remote sensing. Applied views of remote sensing for the construction sector with a focus on the ongoing mapping of construction processes. Preparation of a remote sensing data acquisition plan based on the use case and purpose. Processing and matching remote sensing data into an information model representing the construction process. Practical examples of using drone surveillance. Practical examples of using a smart device (iPhone, iPad) with a LiDAR sensor.

Hindeline arvestus

Graded assessment

-

-

E-õppe materjalid Moodle'is

Raido Puust, kaasprofessor tenuuris (EA - ehituse ja arhitektuuri instituut)