Automatische Übersetzung anzeigen
#Produkttrends
{{{sourceTextContent.title}}}
Eine kommerzielle Drone Mapping-Lösung von Phantom 4 PPK
{{{sourceTextContent.subTitle}}}
Von Seven Zhao & Richard Pan,
Hi-Target International Group Limited
1 Forschungshintergrund
Früher musste man mehr als 30.000 Dollar investieren, um professionelle Kartierungsdrohnen anzuschaffen und eine große Anzahl von Kontrollpunkten am Boden zu platzieren, um genaue Karten in Vermessungsqualität zu erhalten. Diese Situation bleibt bestehen, bis DJI die kommerzielle Drohnenserie Phantom 4 mit integrierter GNSS-Antenne und hochauflösenden kardanischen Kameras auf den Markt brachte. In diesem Beitrag wird eine kommerzielle Lösung für die Drohnenkartierung mit Phantom PPK für deutlich reduzierte Kontrollpunkte vorgeschlagen, der Arbeitsablauf, die Testmethoden und die Art und Weise erläutert, wie die Ergebnisse dieses Maß an Genauigkeit bei der Drohnenkartierung unterstützen.
2 Einleitung
Die Phantom 4 RTK(P4R) ist eine technologisch ausgereifte, kostengünstige Drohne in Verbraucherqualität, die auf dem Markt sehr beliebt ist. Sie ist flexibel, einfach zu bedienen und unterstützt die RTK-Navigation auf cm-Ebene sowie die Mikrosekundensynchronisation der Kamera und ist frei von Benutzerkalibrierung. Sie eignet sich besonders für den Einsatz in dicht bebauten Städten und Gebieten mit komplexer Topographie.
Trotz einer integrierten GNSS-RTK-Antenne an Bord, die es dem Autopilotsystem ermöglicht, die Positionierungskoordinaten und Genauigkeitsfaktoren direkt in den Bildattributen (EXIF) nach dem Zugriff auf die differenziellen Quellen des NTRIP-Netzwerks zu markieren, ist PPK (Post-processed kinematic, keine Echtzeitverbindung zwischen Basisstation und Drohne erforderlich.) eine zuverlässigere Methode, um Korrekturunterbrechungen zu vermeiden, die häufig in Städten und Gebieten ohne 4G-Signalabdeckung auftreten. Außerdem ist der korrigierte GNSS-Fehler proportional zur Entfernung zwischen der Basisstation und der Drohne (Basislinie), so dass eine PPK-Basisstation, die nur wenige hundert Meter von der Drohne entfernt ist, im Vergleich zu einer Netzwerk-Basisstation (NTRIP CORS), die möglicherweise nur wenige Kilometer entfernt ist, wesentlich hochwertigere Positionsbestimmungen liefert.
Die Phantom 4 PPK-Mapping-Lösung besteht aus den folgenden drei Hauptkomponenten.
1) Drohnen-Plattform
Es umfasst die RTK-Drohne Phantom 4, eine kardanische Kamera, eine Fernsteuerung, eine Batterie und Zubehör, die für die Felddatenerfassung und die statische Rohdatenerfassung von Beobachtungsdaten verwendet wird.
2) PPK-Grundbasis
Hi-Target inno1 Portable RTK wird zur Bereitstellung stabiler und zuverlässiger statischer Beobachtungsrohdaten für die PPK-Verarbeitung verwendet. Es könnte auch als RTK-Rover arbeiten, um die Kontrollpunkte vor Ort zu vermessen.
3) PPK-Nachbearbeitungs-Software
PPK Go ist eine schlüsselfertige Software, die es den Phantom 4-Drohnen ermöglicht, die genauesten und zuverlässigsten Kamerapositionierungsdaten in jedem Koordinatensystem ohne Messziele oder GCPs zu erreichen. Mit einer Genauigkeit von 2 cm bei den X-, Y- und Z-Abmessungen kann die Ausgabetextdatei mit Positionsinformationen oder geotaggten Bildern dann direkt in gängigen photogrammetrischen Kartierungs- oder 3D-Modellierungsprogrammen verwendet werden.
3 Genauigkeitsüberprüfung
Unser Team wählte einen Industriepark in einer typischen städtischen Umgebung als Standort für den eigentlichen Test aus, um die Genauigkeit der Endergebnisse zu validieren. Der spezifische Testprozess gliedert sich in die folgenden drei Teile, die im Folgenden näher erläutert werden.
3.1 Feldmission
1) Erwerb von Kontrollpunkten und Missionsplanung
Die Kontrollpunkte werden zur Verbesserung der Genauigkeit von Luftbildmodellen verwendet. Die Dichte und Verteilung beeinflussen die Anpassung der Luftbilddreiecksvermessung und damit die Genauigkeit der Endergebnisse. Für diesen Test wurden, wie in Abbildung 4 dargestellt, acht Punkte gleichmäßig innerhalb und außerhalb des Bereichs platziert. P1, P3, P7 waren als Kontrollpunkte vorgesehen, und die übrigen waren Kontrollpunkte.
Die Koordinaten der Punkte P1 bis P8 wurden mit dem inno1 Portable RTK erfasst, als der Fehler der festen Lösung auf die Millimeterebene konvergierte. Jeder Punkt wurde unabhängig dreißig Mal beobachtet und nahm den Mittelwert als Messergebnis. Die detaillierte Verteilung der Punkte und ihre gemessenen Koordinaten sind in Abbildung 3-1 bzw. Tabelle 1 dargestellt.
Beachten Sie, dass die Kontrollpunkte P2, P4 und P6 außerhalb der Flugzone liegen. Wir wollten nicht-optimale Vermessungssituationen testen.
2) Datenerfassung
Stellen Sie zunächst die Basisstation auf dem bekannten Punkt auf, messen Sie die Instrumentenhöhe und starten Sie dann die statische Aufzeichnung im 1Hz-Intervall vor dem Flug.
Das Kartierungsgebiet wurde in der auf der Fernbedienung installierten App ausgewählt und die Mission entsprechend den Parametern in Tabelle 2 geplant. Gleichzeitig aktivierten wir die RTK-Geotagging-Funktion (NTRIP), um den Unterschied in der Genauigkeit der RTK- und PPK-Modi zu vergleichen.
Die Flugmission dauerte etwa 18 Minuten, und es wurden insgesamt 267 Bilder gesammelt, die allesamt geotaggte RTK-Festkoordinaten waren.
3.2 PPK-Verarbeitung
Führen Sie die Nachbearbeitungssoftware PPK Go aus, erstellen Sie neue Projekte und importieren Sie die Daten der Basisstation und des Flugprojekts getrennt. Die Software überprüfte automatisch die Integrität des Datensatzes und glich die Bilder, Rohbeobachtungen und die Zeitstempeldatei im Ordner ab.
Nach der Konfiguration des Ellipsoids & der Projektion und der Eingabe der bekannten Koordinaten der Basisstation klickte man auf die Schaltfläche Prozess, um die Verarbeitung zu starten. Der Wegpunkt mit der fixierten Lösung wurde in der Grafik der Schnittstelle grün markiert.
Klicken Sie schliesslich auf "Exportieren", um die verarbeiteten hochpräzisen Koordinaten in die Bilder zu geotaggen und als neuen Datensatz zu speichern.
3.3 Bildverarbeitung und DOM/DSM-Erzeugung
Gegenwärtig gibt es viele Arten von Software zur Verarbeitung von Drohnen-Bilddaten, wie z.B. Pix4Dmapper, MetaShape, Inpho, Context Capture, Dronedeploy, etc. Die Funktionen der Software sind ähnlich. Aufgrund der Unterschiede in ihren Algorithmen hat jede ihre Vorteile. In diesem Validierungsprojekt wurde der Pix4Dmapper zur Bildverarbeitung eingesetzt, eine weit verbreitete und vollautomatisierte Software zur Verarbeitung von Drohnendaten und Luftbildern. Es besteht aus drei Schritten:
1) Anfängliche Verarbeitung
Erstellt neue Projekte, importiert Bilddateien, bearbeitet Koordinaten und stellt ein Projektionssystem zur Verfügung. Die Geolokalisierungsinformationen jedes Bildes werden automatisch aus dem EXIF-Eigenschaftsfeld gelesen und angezeigt. Nachdem Sie eine schnelle Initialisierung bestätigt und durchgeführt haben, führt die Software automatisch die folgenden Schritte aus.
①Key Punkte-Extraktion: Identifizieren Sie bestimmte Merkmale als Schlüsselpunkte in den Bildern.
②Key points matching: Finden Sie heraus, welche Bilder die gleichen Schlüsselpunkte haben und stimmen Sie diese ab.
③Camera Modelloptimierung: Kalibrieren Sie die internen (Brennweite...) und externen Parameter (Orientierung...) der Kamera.
④Geolocation GPS/GCP: Lokalisieren Sie das Modell, wenn Geolokalisierungsinformationen zur Verfügung gestellt werden.
⑤Automatic Tie Points werden in diesem Schritt erstellt. Diese bilden die Grundlage für die nächsten Bearbeitungsschritte.
2) Punktwolke und Netz
Dieser Schritt baut auf den automatischen Verknüpfungspunkten mit Punktverdichtung und 3D-texturiertem Netz auf.
3) DSM, DOM-Erzeugung
Nach Abschluss der Bearbeitung klickten wir auf den Mosaik-Editor, um das Bild zu verfeinern und die Erstellung des digitalen Oberflächenmodells (DSM) und der digitalen Orthophotokarte (DOM) abzuschließen.
Die folgenden drei Datensätze wurden getrennt verarbeitet, und schließlich wurden drei Sätze von DOM/DSM-Karten generiert:
a. Geotagged NTRIP RTK-Daten, ohne GCP.
b. PPK-Daten, keine GCP.
c. Geotagged NTRIP RTK-Daten, P1, P3, P7 funktionierten als GCPs.
4 Validierung der Genauigkeit
Sobald die Daten verarbeitet waren, fragten wir die Koordinaten jedes Kontrollpunktes auf der Karte ab und verglichen sie dann mit den entsprechenden RTK-Koordinaten, um die Varianzen dX, dY, dZ zu berechnen
dS ist der mittlere quadratische Punktfehler, der gemäß den Dimensionen dX und dY berechnet wurde. Die Berechnungsformel bezieht sich auf die Formel 4-1, in der dS der mittlere quadratische Fehler des Kontrollpunktes, Δi die Abweichung der Koordinatenkomponente, n die Anzahl der Punkte für die Auswertungsgenauigkeit und die Einheiten Meter sind.
Die horizontale Genauigkeit von NTRIP RTK und PPK liegt beide innerhalb von 5 cm ohne Passpunktkorrektur, was die ideale Genauigkeit für die topografische Vermessung darstellt. In der Höhendimension muss die RTK-Genauigkeit mit einer kleinen Anzahl von Passpunkten korrigiert werden, um das gleiche Niveau wie bei PPK zu erreichen. Die Höhengenauigkeit ist anfälliger für die Korrektur der Paßpunkte im Vergleich zur Horizontalen. Wenn NTRIP-RTK berücksichtigt wird, die von der Qualität der Kommunikation und der Arbeitsumgebung beeinflusst werden kann, bietet PPK eine zuverlässigere und stabilere Genauigkeitsoptimierung und ist weniger abhängig von Passpunkten.
Die Genauigkeit der Punkte P4 und P6 ist sowohl im RTK- als auch im PPK-Modus im Vergleich zu den übrigen Punkten schlechter. Und wenn sie durch den Kontrollpunkt korrigiert werden, ist ihre Genauigkeit stark verbessert. Bei Punkten außerhalb der Streckenabdeckungszone ist ihre Genauigkeit unter der Bedingung von Null GCP relativ schlecht, es ist notwendig, durch eine entsprechende Erweiterung des Streckenbereichs oder die Platzierung einer kleinen Anzahl von Kontrollpunkten zu optimieren.
5 Schlussfolgerung
Die Phantom-PPK-Lösung liefert eine konsistente Genauigkeit von bis zu 5 cm oder weniger (je nach GSD) über die gesamte Vermessung. Verglichen mit der traditionellen Drohnenkartierungsmethode reduziert sie die Abhängigkeit von Kontrollpunkten erheblich, entlastet die Feldarbeit, verbessert sowohl die Effizienz als auch die Sicherheit und bietet eine zuverlässige, kostengünstige kommerzielle Lösung für die Drohnenkartierung.
Literaturhinweise
[1] Liu Jianguo. Forschung über die Produktionsmethode von Vermessungs- und Kartierungsprodukten auf der Grundlage von DJI-Drohnen [J]. Intelligente Stadt, 2019(18).
2] Guo, S.M. Großmaßstäbliche Kartierungs- und dreidimensionale Modellierungsstudie auf der Grundlage von Drohnen-Luftaufnahmen [D]. 2017.
[3] Zhang Wei, Fu Ling, Chen Xiaosong. Anwendung der topographischen Kartenaufnahme 1:500 auf der Grundlage der Drohnenfotografie[J]. Kartierung von Peking, 2017(S1):132-135.
4] Jiang Lili, Gao Tianghong, Bai Min. [4] Jiang Lili, Gao Tianghong, Bai Min. Anwendung der Drohnen-Bildverarbeitungstechnologie in der großmaßstäblichen Grundlagenkartierung und Vermessungstechnik[J]. Kartierung und raumbezogene geographische Informationen, 2013(07):184-186.
5] General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People's Republic of China, China National Standardization Administration Committee. GB/T 7930-2008 1:500 1:1000 1:2000 Interner Standard für Luftbildfotogrammetrie der Topographie [S]. Peking: China Standards Press, 2008.
6] Zhu S. F., Yang L., Peng A. Phantom 4 RTK-Genauigkeitsanalyse in einer topographischen Karte 1:500 [J]. Jiangxi Baustoffe, 2019(8).
