Паралельно з бурхливим розвитком технологій безпілотних літальних апаратів часто постає питання економічної доцільності використання тих чи інших БПЛА для певних задач. Тому ми вирішили протестувати декілька дронів та камер популярного виробника DJI середнього та нижнього цінового сегменту на предмет точності отриманих даних для задач крупно масштабного картографування та топографії в умовах складного рельєфу.
Тестування проводились на дослідному полігоні Харківського національного аграрного університету ім. В.В. Докучаєва (сел. Докучаєвське Харківського району Харківської області, N49°53’55,69″, E36°27’39,74″) загальною площею близько 5,5 га. Територія полігону має яскраво виражений типовий для Лісостепу України рельєф – балку. Перевищення між найнижчою і найвищою визначеними точками 23,872м. Тестові польоти проводились при однакових погодних умовах – ясна, безвітряна, сонячна погода. Знімання проводились в час «високого» сонця, щоб мінімізувати можливі тіні, та «впіймати» найбільш природню кольорову гаму.
Фрагмент території з нанесеними контрольними пунктами
Підхід
Перед початком тестових польотів, на полігоні було закріплено 14 опорно-контрольних точок (Ground Control Points – далі GCP), за якими і проводилась оцінка точності отриманих результатів. Вони закріплювались на місцевості кілками, а центри кілків були суміщені з центрами підготовлених маркерів, які яскраво вирізнялись серед рослинності та ґрунтового покриву – білі пластикові тарілки з визначеними центрами. Координати опорних точок було визначено двічі (для контролю точності) за допомогою електронного тахеометра «Leica TCR 405». Різниці між першим та другим визначенням координат контрольних пунктів складали: планові координати (X,Y) +/- 2-5 мм, висотні (H) +/- 5-7мм, що є допустимим відхиленням зважаючи на рельєф місцевості.
Для тестування використовувались 6 чотиригвинтових дронів та 8 камер. Щодо супроводжуючих гаджетів, які виконували функцію відображення телеметрії та, власне, за допомогою яких задавалися польотні маршрути, то тут використовувались додатки «Pix4D Capture» та «DJI Ground Station Pro», які є найбільш стабільними та мають позитивні відгуки користувачів, в порівнянні з десятками існуючих. Наскільки відомо, а точніше сказати практично не доведено, використання комбінацій того чи іншого гаджету з дроном на якість кінцевого результату не впливає. Певні нюанси в їхніх сполученнях все ж таки виникають, але, як правило, проявляються одразу і можуть дещо впливати на зручність та швидкість організації та проведення робіт. Здебільшого це збої пов’язані з коннектом, сумісністю програмного забезпечення та інше, що виправляється, переважно, кількома кліками в налаштуваннях девайсів або оновленням ПЗ.
Характеристика використовуваних дронів та камер
| БПЛА | Вага, г | Макс. Швидкість,
м/с |
Камера | Роздільна здатність матриці, Мп |
| DJI Mavic Air | 430 | 18 | FC220 | 12 |
| DJI Inspire-1 | 2845 | 10 | X3 FC350 | 12 |
| X5 FC550 | 16 | |||
| DJI Phantom 2 Vision+ | 1242 | 15 | FC200 | 14 |
| DJI Phantom 3 Advanced | 1280 | 16 | FC300C | 13 |
| DJI Phantom 4 Pro | 1388 | 20 | FC6310 | 20 |
| Custom «Lady Bug» | 3000 | 10 | Canon Power Shot S100 | 12 |
| Hawkeye Firefly 6C | 12 |
Для тестування ми використовували декілька місій (маршрутів знімання) автопольоту на висотах 25, 50 та 100 м з перекриттям фотознімків 80%. За період тестувань було виконано 31 польотну місію, 5 з яких не були включені до обробки в силу різного роду причин та збоїв, які спричинені як технічними, так і людськими чинниками. Основними причинами браку як правило є: помилки операторів при складанні маршруту польоту; певні неточності карт-підкладок в мобільних додатках; складність визначення орієнтирів на місцевості та картах-підкладках; однотипність кольорової гами (особливо в літню пору року), що при ясній сонячній погоді дещо дезорієнтує оператора при побудові польотного маршруту; відсутність «зони запасу» території, що знімається, яка має охоплювати територію і за крайніми контрольними пунктами об’єкту. Як правило, в результаті зазначених недоліків не забезпечується оптимальне перекриття знімків в периферійних зонах зонах. Також можливе виникнення технічних збоїв, що призводить до необхідності повтору місії, але частота технічних збоїв зазвичай на порядок менше ніж помилки, яких може припуститися оператор.
Результати
За результатами виконання польотних завдань, використовуючи спеціальне ПЗ, проводилась побудова цифрових моделей рельєфу та ортофотопланів. Отримані ЦМР було розділено на 2 групи: 1) моделі побудовані за координатами бортових навігаційних чипів БПЛА; 2) моделі побудовані з прив’язкою до GCP. Для другої групи моделей була проведена прив’язка до 6 пунктів GCP: №№ 1, 2, 3, 4, 5, 14 (рис.1).
В процесі постобробки результатів аерофотознімання (а я б назвав «дронофотознімання») зважаючи на зазначені вище причини було вибракувано ряд ЦМР. Загальна кількість моделей, які за результатами обробки було включено до аналізу: 14 – без прив’язки до GCP, за координатами бортових навігаційних чипів БПЛА (не використовуючи RTK); 2) 13 – з прив’язкою до GCP. Різниця в кількості між першою та другою групами пояснюється тим, що в окремі маршрути не попали деякі із зазначених вище пунктів прив’язки.
В таблицях нижче представлені результати обробки отриманих моделей та представлені допустимі найкрупніші масштаби побудови картографічних та топографічних матеріалів, на основі отриманих цифрових моделей.
Виходячи з отриманих результатів планових та висотних середньоквадратичних похибок, та ґрунтуючись на тому, що точність побудови планів визначається точністю його масштабу, а точність побудови топографічних планів визначається ще і характером рельєфу (кут нахилу) та висотою перерізу рельєфу – умовно зазначені рекомендовані масштаби розділено на 2 групи: плановий, площинний (Х,Y); та висотний, топографічний (H). Прочерком «–» позначені результати, похибка яких значно перевищує допустимі значення для того чи іншого масштабу в умовах рельєфу території тестування.
Зведені таблиці отриманих результатів по моделях побудованих за бортовими координатами БПЛА
| БПЛА | Камера | Масштаб | |
| плановий | висотний | ||
| Висота знімання 25 м | |||
| DJI Inspire-1 | X3 FC350 | 1:25000 | 1:500 |
| DJI Phantom 3 Advanced | FC300C | 1:5000 | 1:2000 |
| Custom «Lady Bug» | Canon Power Shot S100 | 1:25000 | – |
| Висота знімання 50 м | |||
| DJI Mavic | FC220 | 1:50000 | – |
| DJI Inspire-1 | X3 FC350 | 1:25000 | – |
| DJI Inspire-1 | X5 FC550 | 1:10000 | 1:5000 |
| DJI Phantom 2 Vision+ | FC200 | 1:25000 | 1:500 |
| DJI Phantom 3 Advanced | FC300C | 1:5000 | 1:500 |
| DJI Phantom 4 Pro | FC6310 | 1:25000 | 1:2000 |
| Custom «Lady Bug» | Canon Power Shot S100 | 1:5000 | – |
| Висота знімання 100 м | |||
| DJI Inspire-1 | X3 FC350 | 1:25000 | 1:500 |
| DJI Inspire-1 | X5 FC550 | 1:25000 | 1:2000 |
| DJI Inspire-1 (повторність) | X5 FC550 | 1:25000 | 1:2000 |
| DJI Phantom 4 Pro | FC6310 | 1:25000 | 1:2000 |
Зведені таблиці отриманих результатів по моделях побудованих з прив’язкою до GCPs
| БПЛА | Камера | Масштаб | |
| плановий | висотний | ||
| Висота знімання 25 м | |||
| DJI Inspire-1 | X3 FC350 | 1:25000 | – |
| DJI Phantom 3 Advanced | FC300C | 1:2000 | – |
| Custom «Lady Bug» | FIREFLY6S | 1:10000 | – |
| Custom «Lady Bug» | Canon Power Shot S100 | 1:5000 | – |
| Висота знімання 50 м | |||
| DJI Mavic | FC220 | – | – |
| DJI Inspire-1 | X3 FC350 | 1:25000 | – |
| DJI Inspire-1 | X5 FC550 | 1:10000 | – |
| DJI Phantom 2 Vision+ | FC200 | 1:2000 | 1:500 |
| DJI Phantom 4 Pro | FC6310 | 1:50000 | – |
| Custom «Lady Bug» | Firefly 6C | 1:1000 | – |
| Custom «Lady Bug» | Canon Power Shot S100 | 1:2000 | – |
| Висота знімання 100 м | |||
| DJI Inspire-1 | X5 FC550 | 1:25000 | – |
| DJI Phantom 4 Pro | FC6310 | 1:10000 | – |
На жаль, ми не мали можливості провести повторні польоти для більшості дронів/камер, проте можна зробити певні висновки з отриманих результатів, які можуть мати певні відмінності із дослідженнями закордонних колег, в нашому випадку – в бік зниження точності. На нашу думку, це зниження точності отриманих результатів частково може пояснюватися відсутністю використання нами RTK-позиціонування, більш складним рельєфом дослідницького полігону, та відсутністю систем корегування та розподілення поправок до даних GPS – WAAS (wide area augmentation system) та EGNOS (European geostationary navigation overlay service), які притаманні Північній Америці та Західній Європі відповідно.
Щодо результатів групи моделей побудованих за бортовими координатами БПЛА, то цікаво відзначити, що точність висотного знімання виявилася вищою ніж планового. Слід відзначити непогані результати дронів лінійки «DJI Phantom», які представляють ряд найбюджетніших серед тих, які ми використовували в тестуваннях. Найстабільніше себе проявив «DJI Phantom 3 Advanced». На жаль, економічні та часові чинники дещо завадили виконати повторні знімання та «перевиконати» польоти на тих висотах та по тих маршрутах, які було вибракувано. Було б дуже цікаво отримати повну картину по кожній з висот польоту по кожному БПЛА, який показав задовільний результат.
Щодо аналізу результатів по другій групі моделей, побудованих з прив’язкою до GCPs, то тут не все так однозначно. По висотному зніманню вклався в допустимі відхилення лише найбюджетніший «DJI Phantom 2 Vision+». А по точності отримання планових координат, то з таблиці здебільшого ми бачимо укрупнення допустимих масштабів, що свідчить про підвищення точності отриманих даних. Тому використання GCP є виправданим заходом, проте залишається відкритим питання в їх кількості, щільності та розміщенні, адже аналізуючи закордонний досвід маємо лише певні рекомендації, які не носять методичного характеру адже кожен з науковців, виходячи з результатів власних досліджень, має свою здебільшого обґрунтовану для певної території точку зору.
Далі буде… І, враховуючи отриманий досвід та певні методичні напрацювання, буде більш оперативно та інформативно ☺
Дрони для маппення: міжнародні дослідження
Наскільки точна ваша зйомка з безпілотника? Все, що потрібно знати – How accurate is your drone survey? Everything you need to know
Результатна позиційна точність ортофото, отриманих з безпілотних літальних апаратів (БПЛА) – The Resultant Positional Accuracy for the Orthophotos Obtained with Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)
Точне картографування з безпілотників без GCP – Precision Mapping with drones without the need of Ground Control Points
Оцінка точності фотограметричного знімання з БПЛА з різної висоти – Accuracy assessment on low altitude UAV-borne photogrammetry outputs influenced by ground control point at different altitude
