Comparación de mapas de elevación de drones RTK con Topo recopilados de ATV / SXS
En Green Aero Tech, a menudo obtenemos nuestros datos en comparación con otros métodos de recopilación. Ya sea LiDAR público, fotogrametría tripulada, métodos de inspección tripulados o métodos de recolección de conducción como Tractor / Truck / Quad. Todos estos tienen su lugar, y bien hechos, TODOS pueden ser precisos. Nuestro objetivo ha sido brindar a todos datos precisos en un precio extremadamente bajo. Debido a las eficiencias operativas a lo largo de los años, Green Aero Tech ha podido ofrecer una elevación precisa a un precio tan económico que puede ser difícil creer que sea precisa. Nuestro objetivo es disipar esos mitos.
Esta comparación específica es entre nuestros datos basados en UAV (drones), utilizando UAV de grado comercial equipados con RTK con las mejores prácticas de Green Aero Tech para la recopilación y el procesamiento de datos, y comparándolos con los datos recopilados utilizando el Quad del contratista en el suelo.
¡Así que vamos a sumergirnos!
El proceso implicó traer el shapefile de los contratistas como se recopiló al conducir el campo, crear una cuadrícula de superficie a partir de los puntos y luego compararlo con el modelo de superficie digital de drones (DSM). Debido a que el shapefile no tiene imágenes visuales, realmente no pudimos sincronizarlo por X / Y, sin embargo, pudimos compensar nuestra elevación para que coincida muy de cerca con la superficie generada por los contratistas.
Comparación topográfica
Cuando se compara, la siguiente imagen muestra las diferencias entre las dos capas. Verde = ± 5 cm o menos de diferencia (bueno) y Rojo = mayor de + 5 cm de diferencia (capa de tierra más alta que la capa de drones), Azul = mayor de -5 cm de diferencia (capa de tierra más baja que la capa de drones). Es obvio que la capa del suelo indicaría una elevación azul (más baja) en los patios de la casa, ya que no hay datos y está interpolada, mientras que el dron muestra una altura de superficie real mucho más alta. Dado que la capa de diferencia es principalmente verde, esto indica que las dos capas diferían ± 5 cm o menos en la mayoría de las áreas, lo cual es muy bueno y esperado.
Mirando más de cerca los puntos del suelo (puntos) superpuestos en la capa de diferencia muestra que el espacio entre las dos líneas de franja de datos del suelo es donde tienden a surgir las diferencias, por lo que es el efecto de interpolación el que está creando la mayor parte del rojo / azul, porque donde realmente están los puntos, los datos del dron concuerdan con la medición.
Al observar un perfil a lo largo de las líneas topográficas del suelo, podemos ver las líneas de datos del dron muy bien (verde en el gráfico de perfil) con la línea de tierra interpolada (rojo en el gráfico de perfil).
Para tener una mejor idea de cuán precisos somos en los mismos puntos que la colección terrestre, tomamos los datos de elevación del dron y los muestreamos en las mismas ubicaciones de puntos donde el topo del terreno tiene datos. Luego, en Excel, comparamos estos dos valores (la elevación original indicada por SVT frente a la elevación indicada por el dron en la misma coordenada) y obtuvimos algunas estadísticas. En los 11,000 puntos de tierra comprobados, el promedio fue de ± 2.5 cm de diferencia entre los dos, que es mejor que nuestra precisión normal declarada de ± 5.0 cm Z. El valor medio fue en realidad ± 2.1 cm Z, con solo un pequeño% fuera de nuestro rango esperado, por lo que resultados muy positivos. El XLS adjunto tiene todos los datos utilizados en esta comparación.
El perfilado entre líneas de tierra es donde vemos cierta divergencia entre las capas de salida, particularmente donde hay pequeñas características en la topografía. Es probable que estas diferencias no sean demasiado significativas en la mayoría de los casos.
Pero si miramos el perfil cruzado perpendicular a las líneas del suelo, podemos ver dónde la interpolación (línea roja) de las franjas anchas del suelo (puntos negros) omite características más pequeñas y muestra una diferencia significativa en la elevación en comparación con la capa de drones (verde).
Comparación de modelos de drenaje
En su mayor parte, esto puede ser bastante intrascendente para el informe general de drenaje, a menos que se mire únicamente al drenaje superficial. Pero una cosa interesante que notamos en este proyecto es que la salida (aparentemente) identificada en el lado oeste del campo (flecha roja) parece tener una alcantarilla que en realidad no drena en la dirección correcta, o que está demasiado alta en elevación para drenar el campo en ese lado oeste. En la captura de pantalla a continuación, el lado izquierdo muestra el informe de drenaje Green Aero Portal basado en el archivo de superficie del suelo (creado a partir de los puntos del suelo), como puede ver, hay 7-8 áreas de "sumidero" relativamente pequeñas resaltadas, porque se supone ( según el alcance de los datos disponibles), el agua se drenará fácilmente por el lado oeste. Sin embargo, al mirar la capa de drones, que tiene una medida en el otro lado de la carretera (y en el otro extremo de la alcantarilla), definitivamente parece que será necesario trabajar en esa zanja para que el flujo se mueva en la dirección correcta. será un cuello de botella y "hundimiento" de agua en la esquina suroeste. Por supuesto, dado que este es un modelo de superficie del dron, no tiene en cuenta alcantarillas ocultas u otras características del terreno que permitirían que el agua drene más allá de estas áreas. O si hay una vía fluvial que va hacia el oeste a través del campo de maíz, esto puede ser suficiente para drenar sin usar la zanja que va de norte a sur.
Al modelar en la alcantarilla a una profundidad que permitiría un flujo total hacia el oeste del campo, volver a ejecutar el informe de drenaje (mapa de flujo completo de la alcantarilla en el portal) muestra un conjunto mucho más similar de rutas de flujo y áreas de sumideros, pero con nuestro En los datos ampliados vemos áreas adicionales que aún pueden ser motivo de preocupación (esquina noroeste, centro sur) porque la topografía más allá de esas áreas (no capturada por los datos del terreno) indica que la elevación puede ser demasiado alta para permitir el flujo libre fuera del campo. Tras una inspección más cercana de las imágenes visuales, es probable que se muestre de esta manera debido al maíz en pie al sur del campo, por lo que probablemente no sea un problema.
Por supuesto, todo esto está pensando en el drenaje de la superficie en general, y puede que no sea demasiado relevante para la instalación de baldosas, pero como todos sabemos, controlar el drenaje de la superficie en tantas áreas como sea posible ahorrará enormemente los costos de instalación de las baldosas.
Aquí hay una nota adicional de interés de los datos de comparación. Donde la tierra estaba evidentemente demasiado húmeda para que el equipo de tierra pudiera conducir / inspeccionar a través de forma segura, la interpolación de la superficie diverge casi 6 pulgadas (17.8 cm) de lo que el dron pudo capturar con precisión desde el aire. Verde = superficie interpolada de la captura terrestre, Línea discontinua azul = superficie de elevación del dron, Los puntos negros son los puntos / líneas de captura del equipo terrestre. Dependiendo del área y si se está utilizando para una toma de corriente, podría marcar una diferencia significativa en el requisito de profundidad de la línea principal de loseta.
Conclusión
La conclusión es que nuestra captura aérea con drones es muy precisa de acuerdo con los puntos recolectados en tierra. Las diferencias comienzan a surgir al comparar entre líneas de captura de tierra, ya que se debe realizar una interpolación y esto muestra un efecto de suavizado que puede ocultar pequeñas características topográficas. Dado que capturamos tantos puntos por metro cuadrado de terreno cubierto, no vemos estos errores de interpolación en la misma magnitud que con la captura de terreno. También tenemos el beneficio adicional de las imágenes visuales relevantes espacial y temporalmente para cada punto de elevación, por lo que si se observa una anomalía en los datos de elevación, se puede observar visualmente para ayudar a determinar la causa. Al observar el modelo de drenaje completo de un campo, la cobertura extendida del dron más allá de los acres cultivados puede ayudar a alertar a los planificadores sobre problemas con las salidas, particularmente en las operaciones de drenaje superficial.
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- Fuente: https://www.greenaerotech.com/comparing-rtk-drone-elevation-maps-to-atv-sxs-collected-topo/
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