Новый Topodrone DJI Mavic 2 Pro RTK/PPK L1/L2 с двухчастотным ГНСС приемником для геодезии

Обзор Topodrone DJI Mavic 2 Pro RTK/PPK L1/L2

Команда TOPODRONE представляет свою новейшую разработку – геодезический квадрокоптер Topodrone DJI Mavic 2 Pro RTK/PPK L1/L2 с установленным на борту профессиональным мультисистемным геодезическим ГНСС приемником, совмещенным при помощи фирменной системы синхронизации с наиболее продвинутой на сегодняшний день камерой Hasselblad с разрешением 20 Мп.

Данная разработка является новым, не имеющим аналогов по своим характеристикам на российском и мировом рынках геодезическим дроном, который обеспечивает построение высокоточных трехмерных моделей местности и ортофотопланов без использования наземных опорных точек.

Следует отметить, следующие преимущества решения:

1. Низкая стоимость,
2. Компактность и мобильность, полный вес комплекта составляет не более 1 кг.
3. Легкость в управлении, возможность использования широкого спектра программ для автоматизированного планирования геодезических полетных миссий таких как: Map Pilot, Pix4Dcapture, DJI GS Pro, UgCS Pro.
4. Надежность в эксплуатации, наличие продвинутой системы обнаружения препятствий.
5. Великолепное качество изображений, полученных с камеры Hasselblad c матрицей 1” CMOS и разрешением 20 Мп.
6. Высокая точность определения координат центров фотографирования за счет применения уникальной системы синхронизации, корректировки положения антенны за наклон дрона, технологии Post Processing Kinematic (PPK) и двухчастотного мультисистемного ГНСС приемника, работающего на частоте до 20 Гц, имеющего 186 каналов, обеспечивающего стабильную работу и получение фиксированного решения на удаленности до 25-30 км от базовой станции. 

Отчет о выполненном проекте

Topodrone DJI Mavic 2 Pro RTK/PPK L1/L2 был протестирован в самых сложных для выполнения геодезических работ условиях, таких как городская застройка и изрезанный рельеф карьеров на действующем горнодобывающем предприятии. Ниже мы представим вашему вниманию результаты фотограмметрической обработки данных и построения трехмерных моделей местности городской инфраструктуры.

В качестве района работ была выбрана застроенная территория, на которой находятся здания и сооружения, трассы автодорог, линии электропередач, электроподстанция, а рельеф местности изрезан, т.к. активно ведутся строительные работы.

Для контроля качества построения ортофотоплана и цифровой модели рельефа до начала работ на местности были промаркированы опорные точки, координаты которых определены от постоянно действующей базовой станции, находящейся в 5 км от района работ.



Рис.1. Расположение района работ и базовой станции.

Для выполнения геодезической съемки необходимо спланировать полетное задание в любом из доступных мобильных приложений. Для планирования достаточно указать на интерактивной карте район работ, высоту фотографирования, а также параметры продольного / поперечного перекрытия снимков и программа в автоматическом режиме расcчитает траекторию полета дрона.

Подготовка Topodrone DJI Mavic 2 Pro RTK/PPK L1/L2 к работе не занимает много времени, достаточно включить питание дрона, загрузить в него полетное задание, и весь процесс съемки от взлета до посадки пройдет в автоматическом режиме, при этом работы могут быть выполнены на удаленности 25–30 км от базовой станции за счет использования двухчастотного ГНСС приемника.

После выполнения аэрофотосъемки необходимо скопировать полученные изображения и «сырые» данные ГНСС измерений в Rinex формате с беспилотника и базовой станции. В данном случае мы использовали информацию полученную с постоянно действующей базовой станции установленной в г. Казань в 5 км от района работ.

Весь процесс камеральной обработки довольно прост:

1. Постобработка ГНСС измерений в RTKlib и Toposetter: получение высокоточной траектории полетов, получение координат центров фотографирования, корректировка положения центров фотографирования по осям x,y,z за наклон коптера во время полета, замена навигационных координат на высокоточные в EXIF тегах изображений в ПО Toposetter.

2. Фотограмметрическая обработка в ПО Pix4Dmapper: автоматическая аэротриангуляция с использованием высокоточных координат положения каждого снимка и калиброванных параметров камеры, точность построения блока изображений представлена в таблице 1, либо вы можете ознакомиться с полным отчетом Pix4Dmapper, доступным для скачивания по ссылке: 



Рис. 2. Маршруты аэрофотосъемки и расположение центров фотографирования.



Рис. 3. ПО Toposetter.



Рис. 4. Фотограмметрическая обработка в ПО Pix4Dmapper.

CheckPointName	ErrorX[m]	ErrorY[m]	ErrorZ[m]	Projection Error [pixel]
m1	0.011	-0.052	-0.074	0.687
m3	0.012	-0.049	0.024	0.673
m4	-0.002	-0.025	-0.014	0.555
m5	-0.02	-0.039	0.009	0.605
m6	-0.001	-0.024	-0.073	0.209
m7	0.004	-0.019	0.038	0.972
m8	0.017	-0.004	-0.013	0.667
m9	0.021	-0.026	-0.029	0.957
Mean[m]	0.005331	0.029688	0.016458
Sigma [m]	0.012285	0.01492	0.038712
RMS Error[m]	0.013392	0.033226	0.042065

Таблица 1. Оценка точности построения модели с использованием контрольных точек.

3. Построение плотного облака точек и его классификация: на Рис. 5-8 представлены примеры плотного облака точек, построенного после обработки материалов с дрона. Как видите, трехмерная модель включает здания и сооружения, столбы уличного освещения и линий электропередач, заборы, элементы дорожной инфраструктуры и растительность, при этом плотность облака точек составляет 965.55 т./м.куб. и по своим точностным параметрам соответствует масштабу 1:500. Технология автоматизированной классификации позволяет в автоматическом режиме выделить такие классы объектов как поверхность земли, дорожное покрытие, растительность, здания и сооружения.

4. Построение ортофотоплана и горизонталей: на следующем этапе была создана мозаика ортофотоснимков, а с использованием автоматически отклассифицированных точек рельефа и дорожного покрытия были построены горизонтали с шагом 0,5 метров. При этом следует отметить, что, благодаря высоком качеству классификации поверхности рельефа, при генерации изолиний не потребовалась их ручная корректировка.



Рис. 5. Плотное облако точек.



Рис. 6. Результаты классификации плотного облака точек.



Рис. 7. Плотное облако точек.



Рис. 8. Результаты классификации плотного облака точек.



Рис. 9. Плотное облако точек.



Рис. 10. Результаты классификации плотного облака точек.



Рис. 11. Горизонтали, построенные с шагом 0,5 метров с использованием классифицированного облака точек.

Выводы

Полевые геодезические работы, выполненные квадрокоптером Topodrone DJI Mavic 2 Pro RTK/PPK L1/L2, показали на практике удобство и надежность эксплуатации данного аппарата, в тоже время заложенные в нем технические возможности обеспечивают высокую стабильность полета.

Следует отметить, что легкость планирования маршрутов и управления в воздухе, а также многочисленные вспомогательные системы позволяют использовать его даже непрофессиональному пилоту.

Высокотехнологичная синхронизация камеры с двухчастотным ГНСС приемником позволяет определять координаты центров фотографирования с точность 2-3 см, а современное ПО для фотограмметрической обработки генерирует высокоточные и детальные трехмерные модели местности по своим характеристикам не уступающие материалам воздушного лазерного сканирования.

Миниатюрные габариты и вес сделают незаменимым применение данного квадрокоптера для геодезических, изыскательских, маркшейдерских и кадастровых работ, где требуется мобильность и оперативность получения информации.

Возможность работы без использования дополнительно измеренных опорных точек значительно сокращает временные и финансовые затраты для полевых работ, а качество и детальность материалов обеспечит создание топографических планов и 3D моделей при минимальном количестве полевых измерений.

Данная разработка делает шаг в будущее геодезии, когда в распоряжении у любого геодезиста, маркшейдера, кадастрового инженера, геолога или эколога будет доступное по стоимости и легкое в управлении мобильное устройство для создания виртуальной трехмерной модели местности, которое можно с легкостью носить в чехле на поясе, а взлет и посадку осуществлять с ладони руки.

Future is coming…



Рис. 12. Оценка точности построения ортофотоплана по контрольным точкам.



Рис. 13. Оценка точности построения ортофотоплана по контрольным точкам.



Рис. 14. Оценка точности построения ортофотоплана по контрольным точкам.