Мы получаем большое количество вопросов от наших пользователей:
- "Как работает TOPODRONE LIDAR 100 LITE в высокой болотной и полевой растительности?"
- "Есть ли возможность в автоматическом режиме выполнить классификацию рельефа, покрытого плотной растительностью?"
- "Достаточно ли плотности облака точек, получаемого с TOPODRONE LIDAR 100?"
- "Какую точность возможно достичь при работе в густой растительности?" и т.д.
Чтобы ответить на эти вопросы в ходе одного из наших обучений для представителей компаний TENZOR OOD (Болгария) и Le Dronographe (Швейцария) мы выполнили воздушное лазерное сканирование территории с наличием автомобильных дорог, леса, плотных зарослей кустарника, оврагов и водооросительных каналов, заросших камышами, и полей кукурузы, высотой до нескольких метров.
Работы проводились лазерным сканером TOPODRONE LIDAR 100 LITE, установленным на дроне DJI MATRICE 200. Для планирования полетов использовалось программное обеспечение UGCS.
Рис. 1. Управление геодезическим дроном DJI M200 с TOPODRONE LIDAR 100 LITE на борту.
Рис. 2. Управление геодезическим дроном DJI M200 с TOPODRONE LIDAR 100 LITE на борту.
В качестве базовой станции был установлен геодезический ГНСС приемник EMLID REACH RS2, также для оценки точности был измерен ряд контрольных точек, расположенных на асфальтовом покрытии, на бровках склонов и урезах воды, в зарослях камышей оросительных каналов, а также на полях кукурузы.
Рис. 3. Измерение контрольных точек ГНСС приемником EMLID REACH RS2.
Более детально о процессе постобработки данных ГНСС и IMU измерений, генерации облака точек вы можете прочитать в нашей предыдущей статье.
Результаты воздушного лазерного сканирования TOPODRONE LIDAR 100 LITE
Ниже представлены результаты воздушного лазерного сканирования в виде плотного облака точек, а также классифицированной поверхности земли и ее сравнение с координатами контрольных точек, измеренных в RTK режиме.
Рис. 4. Облако точек, отображающее сеть автодорог, лес, поля кукурузы и других с/х культур.
Рис. 5. Облако точек с расцветкой по высоте объектов, отображающее сеть автодорог, лес, поля кукурузы и других с/х культур.
Рис. 6. Трехмерная модель местности по результатам лазерного сканирования в RGB цветах.
Рис. 7. Облако точек с раскраской по высоте.
Рис. 8. Трехмерная модель местности по результатам лазерного сканирования в RGB цветах.
Рис. 9. Облако точек с раскраской по высоте, отчетливо читаются ряды с/х культур на поле.
Рис. 10. Разрез, построенный по полю с высокой растительностью, отчетливо видна поверхность земли и ряды с/х культур.
Рис. 11. Разрез, проведенный через территорию с с/х культурами (слева) и лесом (справа). Поверхность земли отчетливо читается по всей протяжённости сечения.
Рис. 12. Расположение контрольных точек.
Рис. 13. Расположение контрольных точек, выделенных красным цветом.
Рис. 14. Расположение контрольных точек на сечении трехмерной модели.
Рис. 15. Расположение контрольных точек на отклассифицированной в автоматическом режиме поверхности рельефа.
Рис. 16. Автоматически построенные горизонтали совмещенные с ортофотопланом.
Рис. 17. Горизонтали совмещенные с облаком точек.
Рис. 18. Горизонтали совмещенные с облаком точек.
Выводы
Результат оценки качества построения классифицированной поверхности рельефа по сравнению с контрольными точками подтвердил заявленную точность измерений по XYZ в пределах 2-4 см.
При этом плотности облака точек и интенсивности работы TOPODRONE LIDAR 100 LITE в полной мере достаточно для проведения топографических работ в густой растительности и создания топографических планов масштаба 1:500.
При применении оборудования для лазерного сканирования TOPODRONE LIDAR 100 LITE, установленного на дрон, значительно сокращаются сроки и стоимость проведения полевых работ на территории покрытой лесом, густой кустарниковой, полевой и сельскохозяйственной растительностью, там, где раньше было возможно использовать только наземные методы топографической съемки.
Рис. 19. Сравнение координат контрольных точек и облака лазерного сканирования.
Рис. 20. Сравнение координат контрольных точек и облака лазерного сканирования.
Рис. 21. Сравнение координат контрольных точек и облака лазерного сканирования.
