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Una solución comercial de mapeo de drones de Phantom 4 PPK
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Por Siete Zhao y Richard Pan,
Hi-Target International Group Limited
1 Antecedentes de la investigación
Anteriormente, la gente tenía que invertir más de 30.000 dólares para comprar aviones teledirigidos profesionales y colocar un gran número de puntos de control sobre el terreno para obtener mapas precisos y de calidad topográfica. Esta situación se mantuvo hasta que DJI lanzó la serie de aviones teledirigidos comerciales Phantom 4 con antena GNSS integrada y cámaras cardán de alta definición. Este artículo propone una solución comercial de mapeo de drones de Phantom PPK para reducir significativamente los puntos de control, explica el flujo de trabajo, los métodos de prueba y cómo los resultados apoyan este nivel de precisión de mapeo de drones.
2 Introducción
El Phantom 4 RTK(P4R) es un dron tecnológicamente maduro, rentable y de calidad para el consumidor que es muy popular en el mercado. Es flexible, fácil de manejar y admite la navegación RTK a nivel de cm, así como la sincronización de microsegundos de la cámara y, sin necesidad de calibración por parte del usuario, es especialmente adecuado para su uso en zonas urbanas densamente pobladas y en áreas con topografía compleja.
A pesar de que hay una antena RTK GNSS integrada a bordo, que permite al sistema de piloto automático marcar directamente las coordenadas de posicionamiento y los factores de precisión en los atributos de las imágenes (EXIF) después de acceder a las fuentes diferenciales de la red NTRIP, el PPK (cinemática posprocesada, no se requiere una conexión en tiempo real entre la estación base y el avión teledirigido) es un método más fiable para evitar las interrupciones de la corrección que se producen con frecuencia en las zonas urbanas y en las zonas sin cobertura de señal 4G. Además, el error GNSS corregido es proporcional a la distancia de la estación base al dron (línea de base), por lo que una base PPK fijada a unos pocos cientos de metros del dron proporciona fijaciones de posición de calidad significativamente mayor en comparación con una estación base de red (NTRIP CORS) potencialmente a unos pocos kilómetros de distancia.
La solución de mapeo del PPK del Phantom 4 consiste en los siguientes tres componentes principales.
1) La plataforma del dron
Incluye el avión teledirigido Phantom 4 RTK, la cámara con cardán, el control remoto, la batería y los accesorios, que se utiliza para la recopilación de datos de campo y el registro de datos de observación estática en bruto.
2) Base terrestre PPK
El RTK portátil inno1 de Hi-Target se utiliza para proporcionar datos de observación estáticos brutos de base estables y fiables para el procesamiento del PPK. También podría funcionar como un rover RTK para medir los puntos de control en el sitio.
3) Software de post-procesamiento PPK
PPK Go es un software llave en mano que permite a los aviones teledirigidos Phantom 4 obtener los datos de posicionamiento de la cámara más precisos y fiables en cualquier sistema de coordenadas sin objetivos de medición o GCP. Con precisiones de 2 cm en las dimensiones X, Y, Z, el archivo de texto de salida con información de posición o imágenes geo-etiquetadas puede ser utilizado directamente en los principales programas de mapeo fotogramétrico o de modelado en 3D.
3 Validación de la precisión
Nuestro equipo seleccionó un parque industrial en un entorno urbano típico como el sitio para la prueba real para validar la exactitud de los resultados finales. El proceso de prueba específico se divide en las tres partes siguientes, que se detallan a continuación.
3.1 Misión de campo
1) Adquisición de puntos de control y planificación de la misión
Los puntos de control se utilizan para mejorar la precisión de los modelos aéreos. La densidad y la distribución afectan al ajuste de la triangulación aérea y, por tanto, a la precisión de los resultados finales. Para esta prueba, como se muestra en la figura 4, se colocaron ocho puntos de control uniformemente dentro y fuera del área. P1, P3, P7 se planearon como puntos de control, y el resto eran puntos de control.
Las coordenadas de los puntos P1 a P8 fueron adquiridas usando el RTK portátil inno1 cuando el error de la solución fija convergió al nivel milimétrico. Cada punto se observó independientemente treinta veces, y se tomó el valor medio como resultado de la medición. La distribución detallada de los puntos y sus coordenadas medidas se muestran en la figura 3-1 y en la tabla 1, respectivamente.
Observe que los puntos de control P2, P4 y P6 están fuera de la zona de vuelo. Queríamos probar situaciones de vigilancia no óptimas.
2) Adquisición de datos
En primer lugar, coloque la estación base en el punto conocido, mida la altura del instrumento y luego comience la grabación estática en el intervalo de 1Hz antes del vuelo.
El área de mapeo fue seleccionada en la App instalada en el control remoto y la misión fue planeada de acuerdo a los parámetros de la Tabla 2. Simultáneamente activamos la función de geoetiquetado RTK (NTRIP) para comparar la diferencia en la precisión de los modos RTK y PPK.
La misión de vuelo duró unos 18 minutos y se recogieron un total de 267 imágenes, todas ellas con coordenadas fijas RTK geo-etiquetadas.
3.2 Procesamiento de PPK
Ejecute el software de post-procesamiento PPK Go, cree nuevos proyectos e importe los datos de la estación base y del proyecto de vuelo por separado. El software verificó automáticamente la integridad del conjunto de datos y comparó las imágenes, las observaciones en bruto y el archivo de la marca de tiempo de la carpeta.
Después de configurar el elipsoide y la proyección e introducir las coordenadas conocidas de la estación base, hizo clic en el botón de proceso para iniciar el procesamiento. El punto de ruta con la solución fija se marcó en verde en el gráfico de la interfaz.
Finalmente, hizo clic en "Exportar" para geoetiquetar las coordenadas de alta precisión procesadas en la imagen y la guardó como un nuevo conjunto de datos.
3.3 Procesamiento de imágenes y generación de DOM/DSM
En la actualidad, hay muchos tipos de software de procesamiento de datos de imágenes de drones disponibles, como Pix4Dmapper, MetaShape, Inpho, Context Capture, Dronedeploy, etc. Las funciones del software son similares. Debido a las diferencias en sus algoritmos, cada uno tiene sus ventajas. En este proyecto de validación se utilizó el Pix4Dmapper para el procesamiento de imágenes, que es un software de procesamiento de datos de drones e imágenes aéreas muy utilizado y totalmente automatizado. Consta de tres pasos:
1) Tratamiento inicial
Crea nuevos proyectos, importa archivos de imágenes, edita coordenadas y proporciona un sistema de proyección. La información de geolocalización de cada imagen es leída y mostrada automáticamente desde el campo de propiedades EXIF. Después de haber confirmado y realizado una rápida inicialización, el software completará automáticamente los siguientes pasos.
①Key extracción de puntos: Identificar características específicas como puntos clave en las imágenes.
②Key coincidencia de puntos: Encuentra qué imágenes tienen los mismos puntos clave y hazlas coincidir.
③Camera optimización del modelo: Calibrar los parámetros internos (distancia focal...) y externos (orientación...) de la cámara.
④Geolocation GPS/GCP: Localiza el modelo si se proporciona información de geolocalización.
⑤Automatic Los Tie Points se crean durante este paso. Son la base para los siguientes pasos de procesamiento.
2) Nube de puntos y malla
Este paso se basará en los Puntos de Enlace Automáticos con Densificación de Puntos y Malla con Textura 3D.
3) DSM, generación DOM
Una vez completado el procesamiento, hicimos clic en el editor de mosaicos para afinar la imagen y completar la generación del modelo digital de superficie (DSM) y el mapa ortofotográfico digital (DOM).
Los siguientes tres conjuntos de datos se procesaron por separado y, finalmente, se generaron tres conjuntos de mapas DOM/DSM:
a. Datos NTRIP RTK geo-etiquetados, sin GCP.
b. Datos de PPK, sin GCP.
c. Los datos NTRIP RTK geo-etiquetados, P1, P3, P7 funcionaron como GCP.
4 Validación de la precisión
Una vez procesados los datos, consultamos las coordenadas de cada punto de control en el mapa y luego las comparamos con las correspondientes coordenadas medidas RTK para calcular las variaciones dX, dY, dZ
dS es el error cuadrado medio del punto que se calcula según las dimensiones dX y dY. La fórmula de cálculo se refiere a la fórmula 4-1, en la que dS es el error cuadrático medio del punto de control, Δi es la desviación de la componente de la coordenada, n es el número de puntos para la precisión de la evaluación, y las unidades son metros.
La precisión horizontal de NTRIP RTK y PPK están ambas dentro de los 5cm sin corrección del punto de control, que es la precisión ideal para el estudio topográfico. En la dimensión de elevación, la precisión del RTK necesita ser corregida con un pequeño número de puntos de control para alcanzar el mismo nivel que el PPK. La precisión de la elevación es más susceptible a la corrección de los puntos de control en relación con la horizontal. Si se tienen en cuenta los RTK del NTRIP que pueden verse afectados por la calidad de la comunicación y el entorno de trabajo, el PPK proporciona una optimización de la precisión más fiable y estable y son menos dependientes de los puntos de control.
La precisión de los puntos P4 y P6 es peor en relación a los demás, tanto en modo RTK como PPK. Y cuando se corrige por el punto de control, su precisión mejora mucho. Para los puntos fuera de la zona de cobertura de la ruta, su precisión es relativamente pobre bajo la condición de cero GCP, es necesario optimizarla expandiendo apropiadamente el área de la ruta o colocando un pequeño número de puntos de control.
5 Conclusión
La solución Phantom PPK ofrece constantemente una precisión de hasta 5 cm o menos (dependiendo de la GSD) en toda la encuesta. En comparación con el método tradicional de mapeo de drones, reduce en gran medida la dependencia de los puntos de control, alivia la carga de trabajo de campo, mejora tanto la eficiencia como la seguridad y proporciona una solución comercial fiable y rentable para el mapeo de drones.
Referencias
[1] Liu Jianguo. Investigación sobre el método de producción de productos de topografía y cartografía basados en los drones DJI [J]. Smart City, 2019(18).
2] Guo, S.M. Estudio de mapeo a gran escala y modelado tridimensional basado en la fotografía aérea de drones [D]. 2017.
[3] Zhang Wei, Fu Ling, Chen Xiaosong. Aplicación de la cartografía topográfica 1:500 basada en la fotografía de los drones[J]. Cartografía de Beijing, 2017(S1):132-135.
[4] Jiang Lili, Gao Tianghong, Bai Min. Aplicación de la tecnología de procesamiento de imágenes de los drones en la cartografía básica a gran escala y la ingeniería topográfica[J]. Cartografía e Información Geográfica Espacial, 2013(07):184-186.
5] Administración General de Supervisión de Calidad, Inspección y Cuarentena de la República Popular China, Comité Nacional de Administración de Normalización de China. GB/T 7930-2008 1:500 1:1000 1:2000 Norma interna para la fotogrametría aérea de la topografía [S]. Beijing: China Standards Press, 2008.
6] Zhu S. F., Yang L., Peng A. Phantom 4 RTK análisis de precisión en la cartografía topográfica 1:500[J]. Materiales de construcción de Jiangxi, 2019(8).
