RTK 드론 고도지도와 ATV / SXS 수집 된 Topo 비교
Green Aero Tech에서 우리는 종종 다른 수집 방법과 비교하여 데이터를 얻습니다. 공개 LiDAR, 유인 사진 측량, 유인 측량 방법 또는 트랙터/트럭/쿼드와 같은 운전 수집 방법이 될 수 있습니다. 이 모든 것이 제자리를 갖고 있으며 올바르게 수행되면 모두 정확할 수 있습니다. 우리의 목표는 모든 사람에게 정확한 데이터를 제공하는 것이었습니다. 매우 저렴한 가격. 수년에 걸친 운영 효율성으로 인해 Green Aero Tech는 정확한 고도를 제공할 수 있어 경제적으로 가격이 책정되어 정확하다고 믿기 어려울 수 있습니다. 우리의 목표는 이러한 신화를 없애는 것입니다.
이 특정 비교는 데이터 수집 및 처리 모두에 대해 Green Aero Tech의 모범 사례가 적용된 상업용 RTK 장착 UAV를 사용하는 UAV(드론) 기반 데이터와 이를 지상에서 계약자의 Quad를 사용하여 수집된 데이터와 비교한 것입니다.
그럼 본격적으로 들어가 볼까요!
이 프로세스에는 현장 주행에서 수집한 계약자 모양 파일을 가져와서 해당 지점에서 표면 그리드를 만든 다음 이를 드론 DSM(디지털 표면 모델)과 비교하는 작업이 포함되었습니다. shapefile에는 시각적 이미지가 없기 때문에 실제로 X/Y로 동기화할 수 없었지만 계약자가 생성한 표면과 매우 가깝게 일치하도록 고도를 오프셋할 수 있었습니다.
지형 비교
비교할 때 이 다음 이미지는 두 레이어 간의 차이점을 보여줍니다. 녹색 = ±5cm 이하 차이(양호), 빨간색 = +5cm 이상 차이(지반층이 드론 레이어보다 높음), 파란색 = -5cm 이상 차이(지반층이 드론 레이어보다 낮음). 데이터가 없고 보간되기 때문에 지면 레이어는 집 마당에서 파란색(낮은) 고도를 나타내는 반면 드론은 실제 표면 높이가 훨씬 더 높게 표시됩니다. 차이 레이어는 주로 녹색이므로 두 레이어가 대부분의 영역에서 ±5cm 이하로 차이가 있음을 나타냅니다. 이는 매우 양호하고 예상됩니다.
차이 레이어에 오버레이된 접지 포인트(점)를 자세히 살펴보면 접지 데이터의 두 스와스 라인 사이의 간격이 차이가 발생하는 경향이 있음을 보여줍니다. 따라서 대부분의 빨간색/파란색을 생성하는 것은 보간 효과입니다. 포인트가 실제로 어디에 있는지 드론 데이터가 측정과 일치하기 때문입니다.
지상 topo 라인을 따라 프로파일을 보면 드론 데이터 라인이 보간된 접지 라인(프로파일 차트에서 빨간색)에 매우 잘 정렬된 것을 볼 수 있습니다(프로파일 차트의 녹색).
지상 수집과 동일한 지점이 얼마나 정확한지 더 잘 이해하기 위해 드론에서 고도 데이터를 가져와 지상 지형 데이터가 있는 동일한 지점 위치에서 샘플링했습니다. 그런 다음 Excel에서 이 두 값(SVT에서 표시된 원래 고도 대 동일한 좌표의 무인 항공기 표시 고도)을 비교하고 몇 가지 통계를 내놓았습니다. 확인된 11,000개의 접지 지점에서 평균은 ±2.5cm의 차이로 두 개 사이의 일반적인 명시된 정확도인 ±5.0cm Z보다 우수합니다. 중앙값은 실제로 ±2.1cm Z였으며 몇 %만이 우리의 범위를 벗어났습니다. 예상 범위이므로 매우 긍정적인 결과입니다. 첨부된 XLS에는 이 비교에 사용된 모든 데이터가 있습니다.
접지선 사이의 프로파일링은 특히 지형에 작은 피처가 있는 경우 출력 레이어 간에 약간의 차이가 있는 곳입니다. 이러한 차이는 대부분의 경우 그다지 중요하지 않습니다.
그러나 그라운드 라인에 수직인 횡단면을 보면 넓은 그라운드 swaths(검은색 점)의 보간(빨간색 선)이 더 작은 특징을 놓치고 드론 레이어(녹색)와 비교하여 고도에서 상당한 차이를 보이는 부분을 볼 수 있습니다.
배수 모델 비교
대부분의 경우 이것은 표면 배수만을 순수하게 보지 않는 한 전체 배수 보고서에 상당히 중요하지 않을 수 있습니다. 그러나 이 프로젝트에서 우리가 주목한 흥미로운 점은 필드의 서쪽(빨간색 화살표)에서 (분명히) 확인된 배출구가 올바른 방향으로 실제로 배수되지 않거나 그렇지 않으면 너무 높은 배수로가 있는 것으로 보인다는 것입니다. 서쪽의 들판에서 배수되는 고도. 아래 스크린샷에서 왼쪽은 지면 파일(지면 지점에서 생성)을 기반으로 하는 Green Aero Portal 배수 보고서를 보여줍니다. 7-8개의 비교적 작은 "싱크" 영역이 강조 표시된 것을 볼 수 있습니다. 사용 가능한 데이터의 범위에서) 물이 서쪽으로 쉽게 빠져나갈 것입니다. 그러나 도로 반대편(및 암거의 다른 쪽 끝)에 측정값이 있는 드론 레이어를 볼 때 흐름이 올바른 방향으로 움직이도록 하려면 해당 도랑에서 작업이 필요할 것으로 보입니다. 남서쪽 모서리에 병목 현상이 발생하고 물을 "싱크"합니다. 물론 이것은 무인 항공기의 표면 모델이기 때문에 숨겨진 암거 또는 이러한 영역을 지나서 물이 배수될 수 있는 기타 지형 기능은 고려하지 않습니다. 또는 옥수수 밭을 통해 서쪽으로 가는 수로가 있는 경우 남북으로 가는 도랑을 사용하지 않고 배수하기에 충분할 수 있습니다.
암거에서 필드 서쪽으로 전체 흐름을 허용하는 깊이로 모델링하여 배수 보고서(포털의 암거 전체 흐름 맵)를 다시 실행하면 훨씬 더 유사한 흐름 경로 및 싱크 영역 세트가 표시되지만, 확장된 데이터를 보면 여전히 문제가 될 수 있는 추가 영역(북서쪽 모서리, 남쪽 중앙)을 볼 수 있습니다. 왜냐하면 해당 영역을 지나는 지형(지상 데이터로 캡처되지 않음)은 고도가 너무 높아 필드에서 자유 흐름을 허용하지 않을 수 있기 때문입니다. 시각적 이미지를 자세히 살펴보면 들판 남쪽에 옥수수가 서 있기 때문에 이런 식으로 보일 수 있으므로 문제가 되지는 않을 것입니다.
물론 이것은 모두 일반적으로 표면 배수에 대한 생각이며 타일 설치와 관련이 없을 수도 있지만 우리 모두 알고 있듯이 가능한 한 많은 영역에서 표면 배수를 제어하면 타일 설치 비용을 크게 절약할 수 있습니다.
다음은 비교 데이터에서 흥미로운 추가 참고 사항입니다. 땅이 너무 젖어서 지상 장비가 안전하게 가로질러 운전/측량할 수 없는 경우, 표면의 보간은 드론이 공중에서 정확하게 캡처할 수 있었던 것에서 거의 6인치(17.8cm) 차이가 납니다. 녹색 = 지상 캡처에서 보간된 표면, 파란색 점선 = 드론 고도 표면, 검은 점은 지상 장비의 캡처 지점/라인입니다. 지역에 따라 그리고 이것이 콘센트에 사용되는 경우 타일 메인 라인 깊이 요구 사항에 상당한 차이를 만들 수 있습니다.
결론
결론은 우리의 드론 공중 포착이 지상 수집 지점과 매우 일치한다는 것입니다. 보간을 수행해야 하고 이는 작은 지형 특징을 숨길 수 있는 평활화 효과를 보여주기 때문에 지상 캡처 라인을 비교할 때 차이가 발생하기 시작합니다. 지면의 제곱미터당 많은 점을 캡처하기 때문에 이러한 보간 오류는 지면 캡처와 동일한 크기로 표시되지 않습니다. 또한 모든 고도 지점과 공간 및 시간적으로 관련된 시각적 이미지의 추가 이점이 있으므로 고도 데이터에 이상이 발견되면 시각적으로 확인하여 원인을 파악할 수 있습니다. 필드의 전체 배수 모델을 볼 때 경작 에이커를 넘어 드론의 확장된 범위는 특히 지표 배수 작업에서 배출구 문제에 대해 계획자에게 경고하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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- 출처: https://www.greenaerotech.com/comparing-rtk-drone-elevation-maps-to-atv-sxs-collected-topo/
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