Сравнение лидарной и тахеометрической съемки лесных массивов

Лес — один из самых сложных типов местности для выполнения инвентаризации, отслеживания изменений и планирования деятельности лесного хозяйства. На этой территории трудозатратно получить информацию о рельефе под растительностью из-за плохой проходимости территории, зарослей, ограниченности GPS-технологий по получению информации между деревьями. Благодаря использованию технологии LIDAR выполнение полевых работ на таких участках становится значительно легче, а экономичное решение от DJI LiDAR Zenmuse L1 делает использование этой технологии более доступным для пользователей из-за простоты использования технологии в полевых условиях и доступности для большинства пользователей.

DroneUA как компания, открытая к сотрудничеству, выступает хабом для объединения различных специалистов, привлекает к таким работам ведущие компании отрасли для того, чтобы предоставлять объективную информацию об использовании технологии. Этот проект создавался совместно с коллегами из Укргипродор и GEOinnovation+.

Цели:

Сравнить результаты лазерного сканирования с результатами наземной съемки и проанализировать возможности по идентификации и инвентаризации лесных массивов.

Оборудование

Аэросъемка:

  • Квадрокоптер Matrice300 RTK с подвесом LiDAR Zenmuse L1
  • Приемник GNSS D-RTK mobile 2

Наземная съемка:

  • Приемник GNSS Leica GS16
  • Тахеометр Leica TS06 plus

Программное обеспечение:

  • DJI Terra
  • Terrasolid

Описание объекта:

  • Площадь: 1,56 км.кв
  • Тип местности: пересеченная, имеет овраги и плотную лесную растительность

Рабочее время:

  • Полевые работы с использованием БПС: 1 час (с опорными точкам)
  • Время на наземный съем с использованием тахеометра: 2 дня

Параметры аэросъемки для выполнения лазерного сканирования

Настройка полетной миссии:

  • высота полета дрона — 59м.
  • тип миссии — грид (полет по сетке)
  • поперечное перекрытие — 50% (наложение между соседними линиями пролета для данных лазерного сканирования)

Настройка подвеса:

  • режим сканирования-non repetitive
  • частота сканирования — 120kHz
  • количество повторов — до 3-х отражений
  • колоризация облака точек — включена*

* Колоризация облака точек выполняется в автоматическом режиме за счет использования RGB камеры которая интегрирована в подвес Zenmuse L1

Камеральные работы

Базовая проработка

В результате работы дрон создает набор из 9 файлов (данные калибровки модулей и накопленные данные с лидара, антенн, IMU, фотографии для тонирования и файл с базовой станции). Их необходимо сохранить на ПК.

Обработка траектории производится в комплектном ПО DJI Terra, время на обработку этого массива информации составляет 10 мин. Стоит заметить, что скорость обработки зависит от размера объекта и мощности ПК. По сравнению с фотограмметрическим методом обработки данных мы получаем облако точек в разы быстрее, поскольку оно формируется во время работы LiDARа, и программа лишь корректирует его положение в пространстве.

Облако точек может быть проработана на основе RTK (Real time kinematic) данных, которые уже интегрированы в файлы, или в качестве альтернативы возможно выполнить РРК (Post processing kinematic — постобработка траектории полета). Для улучшения позиционирования облака точек, уравнивания траектории движения оборудования и избежания “раздвоения” смежных рядов данных мы советуем всегда выполнять PPK.

Для обработки мы использовали RINEX-данные из сети базовых станций System.NET, расстояние до базовой станции, которая использовалась, составляла 17 км Для улучшения точности уравнивания траектории желательно ставить базовую станцию ближе к территории съемки для повышения точности.

В результате обработки мы получаем облако точек в форматах LAS, S3MB, PLY, поддерживающих большинство программ для классификации или анализа облака точек.

В DJI Terra доступны следующие варианты визуализации на выбор:

  • колоризованное облако точек (RGB) — все точки отображаются в цвете поверхности

 

 

  • высотная градация — точки в цвете соответственно шкале от самой низкой к самой высокой

 

  • интенсивность — интенсивность отражения луча от поверхности, зависит от типа и цвета поверхности

 

  • отражение — даний LiDAR поддерживает до 3-х отражений, так как лазерный луч способен проходить сквозь некоторые поверхности, поэтому мы можем получать данные про поверхность и обьекты, которые находятся на ней( по примеру деревьев — о листьях и земле) 

 

Уже на этом этапе, используя доступные инсрументы измерения, можно измерить высоту каждого дерева, размер балки или даже высоту посева. Но если мы исследуем большую территорию, предпочтительным вариантом будет работа с алгоритмами автоматической классификации, ведь это существенно улучшает эффективность работы.

 

Изображение — Пример измерения высоты дерева ПО DJI Terra

Класификация облака точек

Классификация облака точек выполнялась в программном продукте Terra solid нашими коллегами из GEOinnovation+. Классификация облака точек — это процесс распределения точек в разные классы в соответствии с заданными параметрами и типом объекта, которому они соответствуют.

Классификация выполнялась в два этапа:

  • Автоматическая классификация (используются самые современные алгоритмы)
  • Ручная классификация (исправление ошибок автоматической классификации)

Для данного примера использования мы выбрали следующие 5 классов:

  • земная поверхность
  • растительность
  • здания
  • шум
  • вода

Количество классов (определение объектов) может варьироваться в зависимости от цели.

С этой информацией можно проводить анализ параметров и даже автоматизировать этот процесс, используя определенные алгоритмы.

Собственноручно посмотреть на классифицированное облако точек можно онлайн по ссылке:

https://las.teofly.com/view/WDxshRqX

 

 

а) отображение поверхности с LIDARа Zenmuse L1 б)отображение поверхности при натурной съемке

Изображение — Цифровая модель рельефа по результатам разных методов

Детальный анализ и сравнение профилей по ЦМР дает следующие результаты:

  • Классическая съемка является достоверной, однако содержит интерполяцию, из-за чего мелкие элементы не отображаются на поверхности и результат на интерполированных участках содержит погрешность по точности
  • Лидар отражает мелкие элементы местности и хорошо определяет рельеф под растительностью, но участки под плотными зарослями и листьями на участках оврагов отражаются недостаточно.

Ниже для сравнения изображены два поперечных профиля:

 

 

 

а) поперечный профиль, построенный с ЦМР лидарной съемки

б) поперечный профиль, построенный с ЦМР натурной съемки

 

 

 

Зображення - профілі різних поверхонь

Подссчет зеленой массы и количества деревьев

Следующий пункт — подсчет зеленой массы и количества деревьев, для этого по предварительно выделенному классу точек дерева рассчитывается высота точек от уровня земли. Этот расчет производится как разница поверхностей ЦММ (цифровой модели местности) и ЦМР (цифровой модели рельефа). Обе поверхности изображены ниже.

 

 

ЦМР

ЦММ

Изображение — Данные для подсчета зеленой массы и количества деревьев

Однако возможности подсчета по разнице поверхности — это еще не все возможности этой технологии, работа с детальным облаком точек дает возможность отделить каждое дерево до класса и работать непосредственно с ним. Такой подход дает возможность определить для каждого дерева:

  • размеры кроны
  • диаметр
  • высоту

и отслеживать изменения во времени (рост).

 

 

 

Выводы:

И классическая наземная, и лидарная съемки имеют свои плюсы и минусы в соответствии с областью применения.

Классическая наземная съемка по сравнению с лидарной требует гораздо больше времени. Если рассматривать съемку в лесной местности, то оборудование для наземной съемки более сложное в пользовании и дает меньшую детализацию. Однако такой вид съемок является более точным.

Авиационная лидарная съемка с LiDAR Zenmuse L1 в разы быстрее за наземную, и в зависимости от размеров объекта может быть выполнена за несколько часов или дней и отображать больше деталей рельефа, но точность таких измерений не является достоверной.

Большим плюсом лидарной съемки является возможность проводить работы по инспекции/инвентаризации лесных массивов с автоматизацией процесса классификации облака точек. Используя алгоритмы классификации можно высчитывать высоту каждого дерева, их количество, ширину и изменения в течение определенного промежутка времени.

Поэтому использование LiDAR Zenmuse L1 возможно в сложных условиях, или в местах предварительного планирования, то есть проектах, где точность измерения имеет значительные допуски, а съемка является крайне сложной. В таком случае преимущество лидарной съемки является бесспорным.

 

DroneUA — это международный системный интегратор беспилотных решений. В структуре компании функционируют собственные инженерные и производственные подразделения, открыт центр по обработке данных. Drone.UA – дистрибьютор коммерческих и промышленных решений компании DJI и Parrot, дистрибьютор программного обеспечения Drone Deploy и Pix4D на территории Восточной Европы и Кавказа.

Компания ведет свою деятельность в сферах, энергетики и нефтегазовой промышленности, а также в сферах геодезии и топографии. Основными направлениями работы Drone.UA являются, разработка и внедрение отраслевых решений, основанных на технологии дронов, предоставление услуг, с использованием БПЛА, а также обработка получаемых с помощью беспилотников данных. Технологии Drone.UA используются на более чем 4 млн гектаров посевных площадей Украины.

Группа компаний Drone.UA является ТОП 3 наиболее инновационным предприятием в сельскохозяйственном секторе Украины по версии издания FORBES. И входит в перечень ТОП 20 самых инновационных предприятий Украины.