Il sensore DJI L1 LiDAR è in grado di raggiungere una precisione di 15 mm da un’altitudine di volo di 100 m, come ha rivelato un’indagine sull’erosione costiera.

Incredibilmente, i risultati superano le specifiche citate di DJI, che affermano che L1 può ottenere una precisione verticale di 5 cm (50 mm) da 50 m.

I risultati seguono un progetto di mappatura a Pagham Harbour, West Sussex. Questo ortomosaico interattivo, utilizzando i dati raccolti dalla L1, mostra due sezioni del sito di indagine. Il sensore DJI L1 LiDAR è in grado di raggiungere una precisione di 15 mm da un’altitudine di volo di 100 m, come ha rivelato un’indagine sull’erosione costiera.

Incredibilmente, i risultati superano le specifiche citate di DJI, che affermano che L1 può ottenere una precisione verticale di 5 cm (50 mm) da 50 m.

Questo ortomosaico interattivo, utilizzando i dati raccolti dalla L1, mostra due sezioni del sito di indagine.

I droni L1 e M300 RTK hanno impiegato solo due giorni per raccogliere i dati su un’area di 4,34 KM quadrati, con brevi finestre di marea che riducono il tempo di funzionamento. L’immagine qui sotto, presa da Google Earth, mostra l’estensione dell’area di indagine.

Al contrario, ci sarebbero volute tre settimane per raccogliere questo livello di dati utilizzando i metodi tradizionali a terra.

Utilizzando il software di post-elaborazione DJI Terra, TerraSolid e ArcGIS Pro, i dati sono stati utilizzati per creare modelli digitali del terreno (DTM) e modelli digitali di elevazione (DEM) altamente dettagliati e visivi, fornendo informazioni uniche e ricche di dati per aiutare a monitorare e mitigare Erosione delle coste.

Questo DEM, ad esempio, mostra una grande lingua di ghiaia (al centro del modello) che è un fattore importante nella costa in ritirata.

DJI L1: una soluzione di droni LiDAR accurata

Quanto è accurato un sondaggio con i droni? È una domanda importante e frequente quando si tratta di mappatura aerea.

I sondaggi a Pagham dimostrano che L1 è una soluzione estremamente affidabile.

Gli alti livelli di precisione sono stati verificati confrontando i modelli digitali di terreno/elevazione, come il DEM di seguito…

…contro punti dati raccolti manualmente per le stesse posizioni, utilizzando GCP e un ricevitore GNSS Leica.

La tabella seguente mostra la differenza di precisione tra i GCP e i DTM/DEM in posizioni GCP specifiche intorno al sito. Notare come la differenza di precisione media sia -0,015, verificando la precisione di 15 mm della L1 per il rilievo a Pagham.

Posizione GCPOrientaleSettentrionaleElevazioneElevazione derivata DTMDifferenza di precisione
B2-GCP1488237.86796357.7274.0804.060-0.020
B2-GCP2488181.20196348.4134.3884.4070.019
B3-GCP1489029.98497130.7285.4935.450-0.043
B3-GCP2489012.20897014.2490.7910.773-0.018
H1-GCP1487744.06996169.5512.6872.623-0.064
H3-GCP1488099.71896927.9934.0814.056-0.024
H9-GCP1486274.35997243.4672.4982.461-0.037
D-RTK 2-GCP (080921)488470.356196659.80435.0375.0800.043
D-RTK 2-GCP (090921)488470.229196659.29895.06625.0730.007
Media: -0.015
Deviazione standard: 0.033

Riflettendo sui risultati, Darren ha dichiarato: “Sono rimasto molto colpito dalla precisione della L1.

“Sulla base dei nostri sondaggi, il sistema si è rivelato persino migliore delle precisioni riportate nelle specifiche del prodotto.

“Non è per dire che otterrai questi risultati su ogni sondaggio, ma mostra ciò che è possibile.

“Certamente dal punto di vista del flusso di lavoro, ho ritenuto che avessimo utilizzato correttamente il sistema e il software di post-elaborazione e condotto i giusti controlli di qualità.

“Grazie a questo flusso di lavoro completo e completo, abbinato alle migliori pratiche, siamo riusciti a raggiungere e verificare con controlli indipendenti questi elevati livelli di accuratezza”.

Per aiutare a garantire la migliore precisione possibile, L1 è stato impostato sulla posizione NADIR (il punto direttamente sotto la telecamera a livello del suolo) e le correzioni NTRIP sono state utilizzate durante i voli. I sondaggi sono stati condotti utilizzando una missione di mappatura nell’app DJI Pilot.

I dati sono stati verificati in OSGB36 e ODN (Ordnance Datum Newlyn).

Sezione trasversale
Gli elevati livelli di accuratezza sono stati ottenuti grazie alla qualità della L1, che ha restituito bassi livelli di rumorosità durante i rilievi.

Ciò è dimostrato dall’immagine qui sotto.

La vista a sinistra mostra l’estremità dello spiedo da una prospettiva aerea colorata con colori RGB realistici, mentre a destra mostra una sezione trasversale dello stesso modello colorato in elevazione.

La sezione trasversale mostra una fetta di 30 mm del modello e mostra la varianza dei dati all’interno di quella fetta. In questo scenario, questa vista di elevazione mostra la variazione di elevazione minima nei modelli creati da L1, ma vale la pena notare che i bruschi cambiamenti di elevazione nella sezione di 30 mm potrebbero essere responsabili della variazione di elevazione piuttosto che del rumore.

Approfondimenti dai dati LiDAR

L’accuratezza dei modelli L1 significa che i topografi possono condurre misurazioni dettagliate e prendere decisioni chiave sulla mitigazione dell’erosione costiera, con la certezza che stanno lavorando da risorse digitali altamente affidabili e robuste.

Ad esempio, questa nuvola di punti colorata RGB grezza mostra una sezione del sito, incluso il grande sputo di ghiaia.

Lo spiedo è raffigurato al centro sinistro dell’immagine.

Per approfondimenti, il set di dati può essere trasformato in un modello di elevazione digitale (DEM), come illustrato di seguito.

Questo modello, dello stesso sputo, mostra i livelli di sedimento che si sono accumulati, con il rosso che indica le parti più alte della formazione.

I gradienti di colore, insieme alle misurazioni di elevazione specifiche, consentono ai responsabili delle decisioni di valutare le aree problematiche, misurare con precisione l’altezza del materiale e mitigare di conseguenza.

Nota anche come sono già state rimosse sezioni dello spiedo, illustrate dalle strisce di giallo all’interno del blocco di rosso.

Per inciso, questi dati potrebbero essere confrontati per un periodo di tempo per misurare e monitorare il comportamento dello spiedo.

LiDAR è uno strumento particolarmente efficace per la creazione di DTM/DEM e il drone fornisce un punto di vista aereo unico.

Flusso di lavoro DJI Terra e TerraSolid

I DTM/DEM sono stati prodotti tramite DJI Terra e TerraSolid.

Il flusso di lavoro è iniziato con il caricamento dei dati grezzi della nuvola di punti su DJI Terra per l’elaborazione iniziale…

…prima di caricare su TerraSolid…

…che fornisce capacità di elaborazione extra per trasformare le nuvole di punti grezzi in dati utilizzabili per analisi e approfondimenti più approfonditi.

TerraSolid offre una suite completa di strumenti per condurre la classificazione e convertire le informazioni nel sistema di coordinate britannico, noto anche come OSGB36.

Può anche essere usato per pulire e rimuovere il rumore da un set di dati, come dimostrato nelle prossime due immagini.

La prima immagine mostra uno dei set di dati non elaborati.

Vale la pena notare che i dati grezzi sono piuttosto puliti – testimonianza della qualità della L1 e dei parametri di mappatura impostati per i sondaggi – ma c’è ancora un certo grado di rumore. Questo è mostrato dalla sezione verticale a destra

Tuttavia, TerraSolid può essere utilizzato per ridurre manualmente il rumore attraverso l’assottigliamento e la levigatura dei punti senza perdere gran parte dell’accuratezza e dei dettagli, come dimostrato nella seconda immagine.

L1-M300 RTK: una soluzione altamente efficiente

Il dettaglio delle mappe e dei modelli prodotti per Pagham Harbour è dovuto, in parte, alla qualità e alla quantità di dati che M300 RTK e L1 possono raccogliere.

La soluzione non solo ha migliorato notevolmente l’efficienza della missione, ma è stata utilizzata per raggiungere posizioni altrimenti inaccessibili all’interno del sito di indagine.

Darren ha dichiarato: “Per un’indagine di questa portata e complessità, un drone era la soluzione ideale e, utilizzando l’M300 RTK e L1, stavamo utilizzando il miglior sistema disponibile.

“I tradizionali metodi di indagine a terra avrebbero richiesto molto più tempo e la quantità di dati raccolti sarebbe stata limitata da vincoli di salute e sicurezza e problemi di accessibilità.

“Al contrario, il drone ci ha permesso di accedere ad aree difficili da raggiungere e LiDAR ha assicurato una raccolta dati accurata, anche in ambienti con scarsa illuminazione.

“Grazie all’efficienza della combinazione M300-L1, l’impiego del drone è stato molto più conveniente. Significa anche che siamo in grado di condurre sondaggi regolari per fornire una visione più aggiornata e in tempo reale della situazione. Ciò è particolarmente efficace quando la raccolta rapida dei dati è cruciale, ad esempio in seguito a un evento temporalesco”.

Il team ha anche utilizzato l’M300-L1 per modellare il porto esistente, per dimostrare il modo in cui il porto risponde al ciclo delle maree.

“Questo è qualcosa che faremmo fatica a raggiungere senza la panoramica ottenuta dall’indagine LiDAR sui droni”, ha affermato Darren.

L1 è un payload multiuso, che acquisisce dati LiDAR e ospita un sensore da 20 MP per la fotogrammetria. Ciò consente la creazione di nuvole di punti a colori reali in tempo reale, nonché ortomosaici 2D dettagliati, come quello qui sotto.

Darren ha dichiarato: “Il fatto che L1 sia una soluzione a doppia mappatura significa che è possibile combinare due applicazioni contemporaneamente: è possibile intraprendere sia un’indagine LiDAR che una fotografia aerea, consentendo così di creare due potenziali risultati da un singolo volo.

“Significa anche che puoi corroborare i tuoi dati, confrontando i tuoi set di dati LiDAR con i tuoi dati di fotogrammetria”.

Utilizzando i dati della fotogrammetria, il team è stato anche in grado di unire l’intero sito in un modello composito per fornire una panoramica completa e completa in un’unica immagine.

Sebbene questo ortomosaico non sia della migliore qualità, in parte a causa delle diverse sfumature in tutta la mappa, a causa delle diverse condizioni/tempi di mappatura, mostra il valore di una risorsa così altamente visiva che è abbastanza unica per i dati dei droni collezione.

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