Drone Mapping ve Doğruluk

Most Read

Gerçek Zamanlı Corona Virüsü Haritası

Coğrafi bilgi sistemleri konusunda çalışmalar yapan ABD merkezli Johns Hopkins Üniversitesi tarafından yayınlanan gerçek zamanlı bir harita ile Çin'in Wuhan kentinde başlayan salgını an be an...

Dünya Dinler Haritası

Bir fotoğraf bin kelimeye bedeldir sözü gördüğünüz dünya haritası için en uygun tanımlama olabilir. Hem panoramik hem de ayrıntılı gösterimi olan bu infografik, dünya...

En Güncel 3D Uydu Haritası

Ayrıntılı bir veri kümesi sanal ortamda hayata geçirildiğinde, sonuçları hem kolay anlaşılır hemde bilgi yüklü olabiliyor. Bilgi haritaları üreticisi "ESRI"  bu kez de uydu...

LiDAR Nedir? Nasıl Çalışır?

"LiDAR" temel olarak ölçme işlemi için lazer veya ışık kullanan bir uzaktan algılama yöntemidir. Harita sektöründe, karmaşık cisimlerin veya bölgelerin ölçmesi imkansız yerlerin kurtarıcı...

Son on yılda, drone fotoğraflarından doğru 3D haritalar ve modeller oluşturma süreci, “Drone Mapping“, uzun bir yol kat etti. Drone ile veri yakalama yetenekleri ve fotogrametri işleme yazılımı ve hizmetleri, 3D dijital ikizlerin ölçme ve inceleme işlerinin ayrılmaz bir parçası olmasıyla maliyet ve verimlilik açısından iyileşti.

Bu modelleri doğru yapmak ve herhangi bir araştırmanın temeli olan doğruluğu kanıtlamak, ki yaptığımız bütün ölçümlerin temelinde de doğruluk önemli bir yer kaplar, uzun bir süreçten geçti. Asya Pasifik Yer Ölçümü ve Mekansal Bilim Enstitüsü jeodezi / keşif / GNSS araştırmacısı Rob Klau, “Drone Mapping” veri yakalama yöntemlerinin adım adım farklılıklarını açıklayarak sorularımıza cevap veriyor.

Alışılagelmiş ama ne kadar verimli?

Tipik bir drone ile veri yakalama sürecinde, her bir fotoğraf yerleşik bir GNSS ile 35 m hassasiyette çekilir. Fotogrametri yazılımında bunları bir araya getirirseniz bir 3D model elde edebilirsiniz! Bununla birlikte, bu model etkileyici görünebilir, ancak uzayda yüzüyor gibi görünür ve gerçek dünya iyi bir temsil ettiği pek söylenemez.

Fotogrametri yazılımları, örtüşen fotoğraflarda pikselleri eşleştirmek, kamera odak uzaklığı ve mercek bozulmaları, kamera yönleri, kamera konumları ve bir fotoğraftaki pikselin başka bir fotoğraftaki pikselle aynı nokta olup olmadığını tahmin etmek için elinden gelenin en iyisini yapar. Bu süreçte, mümkün olan en iyi sonucu (3D model) istatistiksel olarak elde etmeye çalışırken birçok hata ortaya çıkar.

Bu model etkili bir şekilde şekillendirilebilir ve bazı parametreleri gerçek dünya değerlerine sabitleyebildiğimizde, bu modeli alabilir ve gerçek dünyada bulabileceğimiz sınırlara uyacak şekilde eğebilir, gerebilir, bükebiliriz. Bu durumda harita mühendisleri, model üzerindeki ölçümlerinin gerçek dünya değerlerine eşit olduğunu doğrulayabilmelidir.

YKN’lerin önemi

Pix4d

Bunun ilk yolu, bilinen bir koordinat sisteminde bilinen koordinatları olan, tipik olarak bir ölçme elamanı tarafından zemine yerleştirilen YKN (Yer Kontrol Noktası) kullanmaktı. Bu ise tüm çalışma alanını ölçüm ekipmanı ile seyahat etmeyi veya “akıllı” YKN yerleştirmeyi ve toplamayı gerektirdiğinden, zaman alan bir saha işine ihtiyaç duyulmasına sebep oluyordu. İşlem süresi operatörün hem bu YKN’leri seçmesi hem de YKN’lere ve bağlantı noktalarına (tie points) bağlı olarak kamera konumlarını tekrar tekrar yinelemek zorunda kalması yüzünden oldukça zaman alırdı. Sistemdeki hatalar genelde mercek bozulmaları (lens distortions) nedeniyle meydana gelir ve YKN’ler arasındaki yüzeyin bozulmasına sebep olur.

Kumandayı kameraya koymak iş akışını tersine çevirir. Kameranın her fotoğraf için nerede olduğunu bilerek, fotogrametride AT (aerial triangulation-hava üçgenleme veya eşleştirme) süreci, artık varsayılan kamera konumlarından tersine mühendislik yapmadığımız için daha güvenilir ve çok daha hızlıdır. AT zor yüzeylerde daha iyi çalışır. Tüm proje yüzlerce kontrol noktasından oluşan bir yüzeyle kaplıdır.

Daha doğru, daha güvenilir, daha verimli

Systematic Analysis of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Derived Product Quality

RTK (real-time kinematic) bunu mümkün kılmanın ilk yoluydu. On yıllarca mühendisler tarafından kullanılan RTK, koordinatı bilinen bir baz istasyonundan drone’a iletilen verileri kullanarak drone’nun gerçek koordinatlarını gerçek zamanlı olarak hesaplar. Genellikle 5 cm doğruluktadır. Bununla birlikte, drone uçuşunda oluşan eğimler ve sarsılmalar nedeniyle yüzeye ‘kilitlenememe’ sorunu, yanlış bir başlatma ve baz istasyonu radyo bağlantısının sınırlı aralıklarla gelmesi gibi sebeplerle, RTK genellikle drone ortamında güvenilir bir yöntem değildir.

PPK‘nın (post-processed kinematic) RTK’ya göre daha sağlam bir alternatif olduğu kanıtlandı. Doğru koordinatları gerçek zamanlı olarak hesaplamaya çalışmak yerine, ki bu genellikle gerekli değildir, GNSS verileri drone ve baz istasyonu alıcısında saklanır. Uçuştan sonra, veriler bir araya getirilir ve her kamera konumu için en doğru ve güvenilir sonuçları belirlemek için ileri ve geri işlenir.

Güvenilir PPK kamera koordinatlarının YKN’lere olan ihtiyacı ortadan kaldırıp kaldırmadığı konusunda çok fazla tartışma var. Yapabilirler. Sistemde kalan ana hata kamera merceği, gerçek odak uzaklığı ve bozulmaların bilinmemesidir. Kamera parametreleri kalibre edilmiş, bilinen ve stabil ise, YKN olmadan mükemmel sonuçlar elde etmek için fotogrametrik çözüme kullanılabilir. Ancak, herhangi bir harita mühendisinin de bildiği gibi, bu hiçbir zaman yeterli değildir. 3D modelinizin tam olarak ne kadar doğru olduğunu öğrenmek için ölçebileceğiniz ve karşılaştırabileceğiniz, ister hedefler, ister bilinen özellikler olsun, yerde kontroller yapmak önemli ve gereklidir.

Doğruluğun gelişimi

Sözün kısası, gelişim devam etmekte. PPK, RTK ile benzerdir, çünkü çoklu takımyıldızları uydulardaki saatlerden, faz belirsizliğini çözmek için iyonosferik modelleme uygulamaya, bir baz ile gezici arasındaki bağıl uzaklık verileri elde etmeye kadar birçok problemin çözümünde çift frekanslı GNSS taşıyıcı faz verileri kullanır. Yani oldukça ağır görevleri vardır! Esasen, baz istasyonundan drone’a giden vektörü, saniyede birçok kez çok doğru bir şekilde ölçmenin karmaşık bir yolu da diyebiliriz. Bu nedenle, bir baz istasyonuna veya CORS‘tan (Continually Operating Reference Station – Sürekli Çalışan Referans İstasyonu) gelen verilere ihtiyacınız vardır. PPK ile baz istasyonundan RTK’ya oranla çok daha fazla uzağa gidebilirsiniz, ancak yine de genellikle en iyi ihtimalle 30 km’lik bir yarıçap içerisinde ölçüm yapabilirsiniz. Bu da bizi “gelişimdeki” bir sonraki “aşamaya” getiriyor: Make It Accurate (MIA).

MIA, gezici drone verilerinizi dünyanın herhangi bir yerinde, baz istasyonu verileri olmadan doğru hale getirecektir. MIA, ham taşıyıcı faz GNSS verilerine hassas saat ve yörünge düzeltmeleri uygulayan PPP (precise point positioning) teknolojisine dayanır. Her uydunun tam olarak nerede olduğunu ve kesin saat hatalarını bilerek, drone’un bağımsız gerçek konumu 5 cm hassasiyetle belirlenebilir. Bu sonuç, birçok ülkede, bölgedeki yer istasyonlarından gelen verileri birleştirerek 2-3 cm’lik mutlak doğruluk elde edilmek üzere daha da geliştirilmiştir. Baz istasyonu veya CORS girişi olmadan, her yere uçun. Birden fazla saha, uzak alanlar, uzun koridorlar fark etmez… her yere.

Yine de, hangi sistemi kullanırsanız kullanın, yersel kontrollerinizi yaparak, doğruluğunuzdan emin olun.

KlauPPK ve MakeItAccurate.com üreticisi Klau Geomatics Direktörü Rob Klau’ya bu makaleyi bizimle paylaştığı için teşekkür ederiz.

- Advertisement -

More articles

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here

- Advertisement -

Latest Articles

Hiç bulutta çalışmayı denediniz mi? Üstelik sahadayken bile!

"Artık GNSS alıcınızdan verileri manuel olarak aktarmak için ofise geri dönmenize gerek yok"Zaman hızla değişiyor ve bir zamanlar...

Gerçek Zamanlı Siber Tehdit Haritası

Bir siber tehdit/siber saldırı, bilgisayar bilgi sistemlerini, altyapıları, bilgisayar ağlarını veya kişisel bilgisayarları hedef alan saldırı manevrasıdır.Küresel siber...

Yeni nesil Volvo otomobillerde, güvenli otonom sürüş için Luminar LiDAR teknolojisi kullanılacak

Otomotiv güvenliği konusunda dünyaca bilinen markalardan olan Volvo Cars, teknoloji firması Luminar ile iş birliği yaptı. Bu kapsamda Luminar’ın LiDAR ve...

The Inertial Labs MiniAHRS, Takıldığı Her Cihaza Mutlak Yönlendirme Sağlar

Yeni MiniAHRS, uygun maliyetli ve yüksek performanslı, farklı araçlara monte edilebilen bir sistem sunar.Yeni Intertial Labs MiniAHRS,...

İHA ve Taşınabilir Mobil Lazer Tarama Platformlarından Yakalanan 3D Verilerin Düzenlenerek Kör Noktaların Doldurulması

Yeni Nesil LiDAR Ölçümü ve 3D Haritalama ÇözümleriMobil ve UAV LiDAR sistemleri gibi birden çok lazer tarama...