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比较全站仪与无人机的作业流程与点云数据输出

admin 2019-05-15 325人围观 ,发现0个评论

摘要

为了比较当今世界最先进的两种丈量仪器,咱们别离用Trimble SX10 扫描全站仪和senseFly eBeePlus RTK/PPK 拍照丈量无人机对一个四公顷的砾石坑进行了丈量。

砾石坑是一种典型的丈量场所,对这种场所来说,数字点云是最为重要的输出数据,可用于容积核算、斜度丈量、坡脚和坡顶检测、等高线的生成等。本项目所挑选的砾石坑底部较深(约40米),此外它还具有水平、笔直和外悬的剖面,因而被咱们选中。

本项目合计生成五组独立的点云数据:四组无人机点云数据(来自两次无人机飞翔,每次飞翔离地上高度各不相同)和由五个站点兼并而成的一组激光扫描仪点云数据。

关于仅在 RTK/PPK 功用支撑下进行飞翔是否能够取得与运用地上控制点 (GCP) 的飞翔相同的肯定精度,事实证明是有或许完结的。关于运用 GCP 的点云而言,各次飞翔的均匀偏移量要比搭载 RTK 但未运用 GCP 的飞翔少几厘米。四次无人机数据处理所得的规范偏差均相同。这意味着在整个项目期间,一切处理办法都给出了稳定的精度。为保证输出数据的可靠性,尤其是笔直方向上,咱们依然强烈建议运用至少一个 GCP。

1. 导言

为了比较当今世界最先进的两种丈量仪器,咱们别离用 Trimble SX10 扫描全站仪和 senseFly eBee Plus RTK/PPK 拍照丈量无人机对一个四公顷的砾石坑进行了丈量。

咱们从下述几方面临公司具有的这两种仪器进行了比较:

办公室预备时刻

现场数据搜集时刻

数据处理时刻

两种仪器所生成的点云质量

此外,咱们组织 senseFly 无人机在两个不同的高度飞翔来生成四组不同的无人机点云,咱们的非有必要方针是对这些点云进行比较研讨,找出无人机进行此类测绘作业的最佳作业流程。

终究,作为本次比较研讨的一部分,咱们还探讨了:

每种仪器生成的视觉输出是什么(如有)?

运用每种仪器别离会给操作员带来哪些现场危险?

两种仪器的相对本钱

当然,关于这几种技能中是否有一种最适合一切的丈量员这一问题来说,经过单个独立项目对这几种搜集办法直接进行比较并不能给出切当的答案。因而,详细挑选取决于:特定专业丈量人员的需求;待测项目;还要考虑到技能自身的不断发展。可是,这样的比较有望杰出这些产品及其点云输出数据的相对优势和下风。本项目正是根据这一总体方针而施行。

2. 办法

2.1 丈量场所与技能

本项目场所坐落瑞士西北部 Olten 区域,是一片占地四公顷的砾石坑(图 1)。之所以挑选砾石坑,是因为砾石坑是一种典型的丈量场所,对这种场所来说,数字点云是最为重要的输出数据,可用于容积核算、斜度丈量、坡脚和坡顶检测、等高线的生成等。该砾石坑底部较深(约 40米),此外它还具有水平、笔直和外悬的剖面,因而被咱们选中。

图 1:项目场所,坐落瑞士 Olten 邻近 Lostorf 的一片占地四公顷的砾石坑

Trimble’s SX10 机器扫描全站仪(图 2)运用的是激光扫描技能,而 senseFly’s eBee Plus 无人机(或 UAV/UAS)运用的是无人机丈量技能。这种无人机内置 RTK/PPK 功用(图 2),并且搭载 senseFly S.O.D.A RGB 相机。

图 2:senseFly eBee Plus 无人机(左)、 Trimble’s SX10 手动控制器(中)和带有手提箱的 SX 10 扫描全站仪(右)。

2.2 点云概述

本项目合计生成了五组独立的点云:四组无人机点云(来自两次无人机飞翔,每次飞翔离地上高度各不相同)和由五个站点兼并而成的一组激光扫描仪点云。

咱们从下述几方面临这些点云进行了比较:

现场数据搜集流程(花费时刻和相对复杂度)

办公室数据处理时刻

定位精度、密度和质量

2.3 研讨区域和控制点的设置

本项意图丈量作业由 Lerch Weber AG 公司的四名职工担任,并由一名 senseFly 工程师供给现场支撑。

为了校对激光扫描仪并评价无人机飞翔的准确性,本项目共在整个场所上设置了九个地上控制点 (GCP),有用发挥了查看点的作用。这些 GCP 运用 Trimble R10 GNSS 接纳机进行丈量,均匀地散布在整个研讨区域内(图 3)。GCP 用 50 厘米宽的方形黄色塑料板在地上上进行了符号。挑选这些 GCP 的原因是其具有高能见度,保证了这以后可被正确辨认并符号在无人机的数字图画中。

图 3:本项意图地上控制点之一(左)和或许的扫描站点草图(右)。

设置九个 GCP——用于两次丈量——大约花费了 1.5 小时。GCP 点和激光扫描仪取得的点云别离依照瑞士国家坐标体系 CH1903+/LV95 和国家水准丈量体系 LN02 进行丈量。eBee Plus 的飞翔在 WGS84 坐标系下进行,然后运用 Agisoft 的 Photocan 拍照丈量软件(也用于处理无人机的图画)转换到瑞士国家坐标系。

2.4 无人机飞翔预备

运用 eBee Plus 装备的 eMotion 3 软件提早在办公室拟定无人机的飞翔方案:在 eMotion 中加载一张 senseFly 卫星背景图,然后环绕项目场所画一个多边形,掩盖区域为砾石坑丈量周界外几米。

确认好飞翔道路,也就设比较全站仪与无人机的作业流程与点云数据输出置了两个要害的飞翔参数:所需地上采样距离 (GSD)(单位:厘米/像素)和所需图画堆叠度(纵向和横向)。无人机的飞翔高度会主动进行核算,成果会在 eMotion 中指定 GSD 后直接给出。为了评价地上分辨率对无人机点云输出质量的影响,咱们决议让无人机在不同的高度飞翔两次。

图画堆叠度挑选了指定的设置(表 1),以便在拍照丈量进程中生成重构作用杰出且匹配度高的图画。为了取得所需堆叠度,GSD 最高的飞翔——两次飞翔中较低的一次,第一次飞翔——采用了规范飞翔道路和笔直飞翔道路,而较短、分辨率较低的第2次飞翔运用一组规范的飞翔道路。

表 1:本项目两架无人机飞翔比照。

为了进步无人机图画地舆标示的精度,eBee Plus 能够接纳 RTK 校对。在本项目中,咱们运用了来自Swisstopo的VRS RTK校对流。这种状况下需求订阅 Swisstopo 服务,且场所中要有网络衔接(需求经过接入网络的笔记本电脑运转 eMotion 来启用)。

为了使一切无人机图画都到达 RTK 精度,无人机与地上站之间有必要始终保持无线电衔接。可是,假如无线电衔接或笔记本电脑的网络衔接失利,运用无人机的 PPK 功用仍有或许对飞翔进行校对。终究,这并非是必需进程。

抵达场所后,挑选了起飞和下降的地址;砾石坑周围的草地(图 4)。

图 4:起飞时的 eBee Plus。

无人机每次飞翔的办公室预备时刻大约为 15 分钟,现场还需求 5 至 10 分钟:衔接机翼,放入无人机的电池和相机,进行飞翔前查看,并经过 USB 无线电台调制解调器(衔接到运转 eMotion 的笔记本电脑上)将飞翔方案无线上传到无人机上。

2.5 激光扫描仪的预备作业

Trimble SX10 丈量仪的办公室预备作业首要包含场所剖析,意图是预算本项意图 GCP 和激光扫描站的最优散布。每个站点需求能看到至少三个 GCP,且这些点要尽量涣散。因为咱们的作业人员现已对场所地形有了必定的了解,所以这个进程花费的时刻并不多,大约 15 分钟左右。为了充沛掩盖整个场所,在砾石坑外和底部别离挑选了三个和两个扫描站点。

符号并丈量好本项意图九个 GCP 后,将 SX10 设置在其五个站点中的第一个(图 5)。为了确认激光扫描仪的方向和切当方位,需求进行仪器校平,然后运用“自在站点”办法(用于确认不知道点相关于已知点的 3D 方位的办法,本事例中的已知点为三个预先设置的 GCP)。

SX10 在五个站点中每个站点花费的设置时刻均为 15 分钟。该进程包含扫描仪操作员确认瞄准哪些 GCP,别的一名操作员手持靶标顺次站在各个已知的点上。运用 SX10 的默许点密度设置(中等)进行激光扫描。各个站点所需的扫描时刻取决于被扫描区域的宽度(直接在 SX10 屏幕上挑选)。

图 5:确认 Trimble SX10 扫描全站仪在砾石坑底部的方位。

设置 Trimble SX10 和用该仪器履行激光扫描两个进程均匀花费的时刻为每个站点 45 分钟。所花费的时刻总计为 3 小时,45 分钟扫描,再加上操作员在扫描站点之间移动所花费的几分钟。

3. 处理作业

回到办公室后,处理进程包含:

检索和处理无人机飞翔的图画(.jpg),创立四组数字点云(表 2)。

将激光扫描仪的点云文件(.las)仿制到电脑上(五个站点的点直接在 SX10 上保存为一张点云)。

表 2:本项目两次 eBee Plus 无人机飞翔生成的四组无人机点云概况。

运用 Agisoft PhotoScan 拍照丈量软件对无人机图画进行处理。该软件除了生成每次飞翔的点云外,还会生成一个正射投影,即项目场所经过正射处理的高分辨率航拍图。

因为在各个扫描站点搜集的点现已兼并为了一个点云,因而从激光扫描的视点来看,仅有能够做的作业或许便是用 Trimble SX10 拍照的 RGB 图画给这些点上色。可是,因为本项意图比照作业是在不考虑色彩的状况下进行的,咱们以为没有必要进行这一步。因而,所需的扫描后作业(将 TLS 衔接到电脑上和仿制 .las 文件)只花费了五分钟。

3.1无人机点云

运用在不同高度进行的两次无人机飞翔以及在丈量现场设置的 GCP,本项目供给了一个共同的时机来生成和比较几种不同的无人机点云。这可处理下述三个问题:

1) 仅靠 RTK 飞翔能否到达 GCP 的精度水平?

经过比照启用 RTK 的飞翔与运用本项目 GCP 飞翔的点云,有或许分分出仅在 RTK 方式下飞翔(例如,未运用 GCP)时是否能够完结 GCP 水平的地舆空间精度。

2) 飞翔高度/GSD 对点云质量有何影响?

经过比较在不同高度进行的两次无人机飞翔的点云,可评价分辨率对点云质量的影响。

3) 相片数量对点云密度有何影响?

经过兼并本项目 100 米和 150 米高飞翔的点云,可剖析数据处理中所运用的相片数量对点云密度是否有直接影响。

3.1 点云剖析

考虑到地上扫描和无人机办法的精度,本部分最好分为相对精度和肯定精度。无人机的肯定精度能够经过运用地上控制点 (GCP) 或经过对无人机飞翔进行 RTK/PPK 校对来取得。一起,无人机图画所得成果的相对精度取决于其图画的分辨率,该分辨率与飞机的飞翔高度直接相关——高度越低,点云越密。

地上激光扫描仪 (TLS) 的肯定精度取决于所运用的仪器定位办法;在本项目中,所用办法为“自在站点”法,即直接运用测得的(三个)GCP 的精度来确认每个 TLS 站点的方位。运用 TLS 测得的点的相对精度与测角精度和电子测距法 (EDM) 的精度直接相关。

因为无人机的相对精度和肯定精度已知有几厘米差错,而 TLS 的精度可到达几毫米,因而咱们能够以为由 TLS 得到的点云先验精度较高。出于这一原因,并且因为 TLS 数据搜集可完结比无人机更高的点密度(在 TLS 的中等密度设置下),咱们决议以 SX10 得到的点云为参阅,来比照不同的无人机点云。

在 CloudCompare 和 Autodesk AutoCAD Civil 3D 2015 中对以地舆坐标为参阅的 SX10 点云和四个无人机点云进行了剖析(图 6)。

图 6:用于比照的区域地图

在 CloudCompare 中,运用一个名为 M3C2 的函数进行剖析。该插件可直接核算两个点云之间的带符号(和稳健)增量,是一种先进的算法。然后用均值和规范差对三维差异进行了比较(表 3)。

一起,在 AutoCAD 中运用相同的基面临一切点云进行了体积比较(表 3)。然后对以该外表为基准的切开和填充体积进行了比较。

CloudCompare 和 AutoCAD 的数值成果见表 3。每个数值代表对某个特定的无人机点云与激光扫描仪点云进行的比照。

表 3:Trimble SX10 搜集所得点云(咱们的参阅点云)与 eBee Plus UAV 搜集所得的四个不同点云比照成果列表。

图 7:运用砾石坑最深部位的一个横截面在 AutoCAD Civil 3D中 进行了第三次也是终究一次比照。

4. 成果

4.1 数值成果

数值比较的另一种方式是比较每组点云中点的数量(表 4)。

表 4:不同点云中点的数量

将 100 米与 150 米高无人机飞翔兼并所得点云包含的点数与 100 米飞翔点云的点数相似。这是因为兼并处理的两次飞翔的图画运用的是与 100 米飞翔彻底相同的图画处理设置。

4.2 数据搜集所需时刻

图表 1:数据搜集所需的总时刻。

4.3

点云的截图

图 8:TLS 点云的截图

图 9:100 米/不运用 GCP 无人机点云的截图

4.4 评论

尽管 GSD 对云密度的影响正如预期的那样得到了证明——即,GSD 较高的点云中有更多点——将在不同高度进行的飞翔进行兼并(需处理图画数量加倍)并未带来任何显着的优点。均匀 GSD 并没有更准确,点云未包含更多的点(因为兼并和处理的图画运用的是与单次 100 米飞翔相同的设置),而全体处理时刻更长。

关于仅在 RTK 功用支撑下进行飞翔是否能够取得与运用地上控制点 (GCP) 的飞翔相同的肯定精度这一问题,事实证明是有或许的。关于运用 GCP 的点云而言,各次飞翔的均匀偏移量要比搭载 RTK 但未运用 GCP 的飞翔少几厘米。四次无人机数据处理所得的规范偏差均相同。这意味着在整个项目期间,一切处理办法都给出了稳定的精度。

关于捕获点的数量——点密度——尤其是每平方米的均匀点数,无人机飞翔产生了满足高的细节等级 (LOD),能够用来丈量采石场等场所。与此一起,TLS 供给了更高的细节等级,可用于更小、要求更高的项目,例如数字环保制图。此外还有一点比较重要,便是两种状况下(无人机和 TLS)点的密度都是均匀的,也便是说每平方米的最低和最高点密度之间差异很小,其与终究细节等级的相关性比与均匀点数的相关性更高。

尽管 TLS 和无人机(图 1)的预备时刻相差无几,可是无人机在场所上花费的时刻显着较短(在砾石坑上空飞翔一次所需时刻要少大约 10 倍)。在后期处理方面,无人机图画处理时刻是一个需求考虑的要素,可是运用 GCP 时这一时刻显着增加——与仅在 RTK 方式下飞翔的时刻比较,大约要长 50%。

就每种技能(图片 1)所需的总数据生成时刻(搜集和处理)而言,在敞开 RTK 方式且未运用 GCP 的飞翔状况下,这一时刻是 TLS 相应时刻的三分之一。在单次飞翔高度为 100 米、运用 GCP 的无人机飞翔状况下,这一时刻可节约大约 40%。

5. 定论

本遥感项意图意图是比较由 TLS 与无人机图画生成的点云;特别是经过评价每个点云的数据搜集功率性和评价每个点云的终究质量。

表 5:首要发现总结

5.1 功率

在不需求运用 GCP 的状况下,运用启用 RTK的eBee Plus 无人机在项目场所搜集点数据的功率是 TLS 的两倍多(图片 1)。在无 RTK 飞翔的状况下,两种飞翔(100 米和 150 米)仍显着快于 (40%)TLS 办法。

在数据处理方面,TLS 无需进行数据处理,只需将一份文件从仪器上仿制到电脑上。比较之下,无人机图画有必要进行仿制和处理,该进程约需花费一个小时到三个半小时,详细取决于飞翔高度(表 2)。可是,咱们有必要注意到的是,拍照丈量处理时刻仅仅电脑时刻——开端后,处理进程便可主动进行。因而,职工依旧能够做其他工作,例如方案或履行更多的无人机飞翔。

将现场时刻和处理时刻相结合时,比较每种技能的总数据搜集时刻(表 5)能够发现,在相似本项意图砾石坑丈量中,启用 RTK 的 eBee Plus 的全体功率要高于 TLS。因而,关于此类场所来说,无人机是一种愈加有用的办法,能够削减丈量团队的数据搜集作业量。因而,无人机可使此类组织削减人力资源本钱、供给更具竞争力的价格和/或在必定时刻内完结更多的项目。

5.2 肯定定位精度

咱们能够得出定论,无人机无需运用 GCP 即可取得较高的肯定精度(表 3),其原因是 senseFly 无人机和瑞士 VRS 体系可使图画具有较高的地舆坐标精度。这一点可经过比较运用 GCP 和仅运用 RTK 功用的点云与 TLS 点云得到证明;偏移量很小,并且一切的比较成果均显现相同的规范偏差,即整个项目进程中一向存在噪点,不管是否运用 GCP。

5.3 点云质量

点云的质量可经过调查点密度和噪点状况进行评价。TLS 点云中的点密度十分高,可是上文进行的比较显现,无人机的低密度点云取得的成果与之相似。因而咱们能够得出定论,尽管无人机点云与 TLS 点云(设置为中等密度)比较供给的细节更少,可是关于大多数典型的丈量程序而言,其仍供给了满足的细节。

尽管未对各个点云的噪点进行评价,可是经过比较不同的无人机点云与 TLS 点云(将这些点云顺次堆叠)能够发现,其具有相同的规范偏差和最小偏移量。因而,咱们能够得出定论:一切这些来历的噪点都很小且不具相关性——一切点云都是彻底可用的,它们的衍生产品,例如 DTM(数字地上模型)茅台特供酒、体比较全站仪与无人机的作业流程与点云数据输出积等,都不受影响。

5.4 总结

关于需求最高细节等级的丈量项目来说,例如小型场所的数字环保项目等,激光扫描办法无疑是最优挑选。

关于较大的项目,例如本项意图砾石坑或相似规划的采石场或建筑工地,启用 RTK 的无人机技能不只能够供给可接受的点云细节等级,并且功率更高。除此之外,因为丈量人员无需穿越场所,因而无人机办法还能够潜在地进步作业人员的安全性。

关于本项意图砾石坑场所而言,从功率和质量方面考虑能够得出定论,最佳的数据搜集办法是 RTK 无人机低空(100 米)飞翔(不运用 比较全站仪与无人机的作业流程与点云数据输出GCP)。该办法花费的图画处理时刻最短,可取得较高的肯定精度和可接受的点密度,一起将现场危险最小化。

无人机与 TLS 数据搜集办法之间另一个值得注意的差异便是保存和未来从头加载无人机主动飞翔方案的才能。这一点可保证在长时间监测某一场所时后期数据的一致性,例如核算从某一周或某个月到下一周或下个月的容积差。比较之下,TLS 办法需求控制点,假如控制点未固定到位,那比较全站仪与无人机的作业流程与点云数据输出么设置这些控制点会十分耗时。

无人机供给的额定免费视觉数据(航空二维正射方式(正射像片),图画处理完毕后生成)颇具价值。这种数据可作为点云或数字外表模型的有力弥补,进步客户满意度。

终究一点,相同也是值得注意的一点,从本钱方面考虑,现在(2018 年 1 月)瑞士无人机的零售价格(表 5)约为 TLS 的三分之一。

简历

Armin WEBER,瑞士苏黎世联邦理工学院测绘学硕士,Lerch Weber AG 公司共有人

Thomas LERCH,瑞士西北使用科技大学 IT 学士与测绘学学士,Lerch Weber AG 公司共有人

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