Ortofotomapa z dronów...od kuchni

 

Drony stają się coraz popularniejsze. Jeszcze kilka lat temu, aby mieć własnego drona trzeba było go sobie zbudować. Dziś sytuacja wygląda zupełnie inaczej. Półprofesjonalnego drona można kupić w każdym większym sklepie lub nawet zamówić przez Internet. Producenci wręcz sami się wyprzedają pokazując potencjalnym klientom całe spektrum możliwości wykorzystania tych latających platform.  Dlatego też coraz częściej zaczynamy sobie zadawać pytanie „Jakiego drona powinienem kupić?” … i tu zaczynają się przysłowiowe schody.

Niby odpowiedź na tak postawione pytanie wydaje się być prosta, ale przeglądając specyfikacje techniczną kilku najpopularniejszych obecnie modeli możemy dostać porządnego zawrotu głowy.  Nawet nie zdawaliśmy sobie sprawy, że te bardzo podobne modele mogą się aż tak bardzo od siebie różnić. Poza tym  to nie sztuka wydać pieniądze na coś, co za tydzień/miesiąc/kwartał zostanie postawione na półkę z myślą „Nie potrzebnie kupiłem tego drona, myślałem ze jakość zdjęć/filmów będzie lepsza.”

Dlatego też wybierając naszego drona patrzymy na jego wszystkie funkcje, porównujemy specyfikacje techniczne, analizujemy całe kolumny cyferek i innych dziwnych znaczków by w końcu wybrać tego, który z naszego punktu widzenia jest najlepszy. W większość przypadków ponownie wracamy do naszego pytania „To w końcu jakiego drona mam wybrać?” Odpowiedz na to pytanie jest następująca: „To zależy, do czego chcesz go wykorzystywać/używać!”

W Internecie znajdziecie cała masę artykułów i filmów porównujących możliwości wykonywana zdjęć i filmów konkretnymi dronami. My zrobiliśmy coś zupełnie innego. Wzięliśmy cztery najpopularniejsze w Polsce półprofesjonalne modele dronów firmy DJI i sprawdziliśmy jak poradzą sobie ze zrobieniem ortofotomapy dla naszego małego obiektu testowego.

Co z tego wyszło? Przekonajcie się sami.

 

Ortofotomapa!? A co to takiego?

Myślę, że każdy z nas chociaż raz słyszał o czymś takim jak ortofotomapa, ale czy tak naprawdę wiesz co to jest i jak można ją wykorzystać ? Mimo iż produkty takie jak ortofotomapy stają się coraz bardziej popularne, świadomość tego typu produktów jest jeszcze ciągle znikoma wśród wielu branż.

Dlatego też zanim rozpoczniemy naszą wspólna podróż spróbujmy dowiedzieć co tak naprawdę kryje się pod tym tajemniczym słowem jakim jest ortofotomapa.

Zgodnie ogólnie przyjętą definicją ORTOFOTOMAPA to rastrowy, kartometryczny obraz terenu powstały w wyniku ortogonalnego przetworzenia zdjęć lotniczych lub scen satelitarnych. Ortofotomapy wykonane są w układzie współrzędnych płaskich prostokątnych przedstawiony w barwach rzeczywistych (RGB), skali szarości (B/W) lub barwach fałszywych z kanałem bliskiej podczerwieni (CIR). Ortofotomapa charakteryzuje się przede wszystkich rzutem ortogonalnych (a nie środkowym jak w przypadku zwykłych fotografii) oraz jednolitą skalą na całej powierzchni terenu i wpasowaną na tzw. osnowę fotogrametryczną.

Na dobrze, skoro już wiemy co to jest ta ortofotomapa to gdzie ją możemy znaleźć? Zdecydowana większość ludzi już od dawna z niej korzysta, tylko jeszcze o tym nie wie. Na pewno znacie takie programy jak Google Earth czy ArcGis Explorer lub nawet ich odpowiedniki uruchamiane w przeglądarkach internetowych – Google Maps, Bing Maps, itp. To co widzimy po uruchomieniu opcji SATELITA to nic innego jak ortofotomapa złożona ze zdjęć lotniczych lub scen satelitarnych.

BING MAPY - przykład ortofotomapy

GOOGLE MAPS - przykład ortofotomapy

No dobrze, mówimy tu o scenach satelitarnych lub zdjęciach lotniczych pozyskanych z samolotów wykonujących misje fotogrametryczne, ale gdzie jest miejsce na drony? Jak zawsze diabeł tkwi w szczegółach. Sceny satelitarne charakteryzują się dość słabą rozdzielczością (ok.  1m dla Ikonosa, ok. 50 cm dla QuickBird i GeoEye oraz ok. 30 cm dla World View 3 i 4). W porównaniu z samolotami fotogrametrycznymi które mogą pozyskać materiał z rozdzielczością dochodzącą nawet do 7 cm to jest duża rozbieżność. Nasze BSP (Bezzałogowe Statki Powietrzne) – drony pozyskać materiał, który pozwoli nam uzyskać rozdzielczość nawet do 1 cm! Tylko gdzie jest ten haczyk? Haczyk oczywiście dotyczy powierzchni jaka dana platforma potrafi odfotografować na jednym zdjęciu. Jedno zdjęcie z drona pokryje obszar zaledwie kilkudziesięciu / kilkuset metrów kwadratowych (m2). Dla porównania jedno zdjęcie z samolotu o obszar nawet kilkudziesięciu hektarów (ha), a z satelity kilkudziesięciu kilometrów kwadratowych (km2).

 

10 km2 =1000 ha =  10 000 000 m2

 

Każda ww. platforma ma swoje plusy i minusy, nie mniej jednak w tym artykule skupimy się na naszych dronach.

 

Jak powstaje ortofotomapa?

Cały proces powstawania ortofotomapy można podzielić na cztery główne etapy:

  • Pozyskanie danych terenowych (capture)
  • Opracowanie danych (proces)
  • Przestrzenna analiza danych (analyze)
  • Udostępnienie danych (share)

 

Na pierwszy rzut oka może to wyglądać dość skomplikowanie, ale przyjrzyjmy się każdemu etapowi z bliska.

 

Nasz plac zabaw… czyli jak pozyskaliśmy materiał źródłowy

Zanim przejdziemy do sposobu pozyskania zdjęć, na początku przedstawmy naszych bohaterów. Są to cztery modele najpopularniejszych półprofesjonalnych dronów firmy DJI dostępnych na rynku:

 

Platforma Phantom 3 Advanced Phantom 4 Advanced Phantom 4 Professional Phantom 4 Professional v.2.0
Czas lotu ok. 23 min ok. 30 min ok. 30 min ok. 30 min
Masa własna 1280 g 1368 g 1388 g 1375 g
Prędkość max 16 m/s (ATTI, bez wiatru) 20 m/s (tryb sport) 20 m/s (tryb sport) 20 m/s (tryb sport)
Rozdzielność kamery 12 Mpix (4000x3000) 20 Mpix (4096×2160) 20 Mpix (4096×2160) 20 Mpix (4096×2160)
CMOS: Sony EXMOR 1/2,3” Sony EXMOR  1” Sony EXMOR  1” Sony EXMOR  1”
Field of View (FOV) 94° 84° 84° 84°
Max prędkość wiatru 8 m/s 10 m/s 10 m/s 10 m/s

 

Pełną specyfikację każdego modelu znajdziecie tutaj w naszym sklepie https://nextron.pl/

Naszym poligonem doświadczalnym stał się niewielki obszar w okolicach miasta Kołobrzeg. Miejsce to zostało wybrane ze względu na bezpieczeństwo wykonywana operacji lotniczych oraz dostępność, co pozwoliło przede wszystkim zobrazować nawet najistotniejsze detale badanego terenu.

W celu zapewnienia pełnej wiarygodności i transparentności przeprowadzanego testu każdy nalot fotogrametryczny naszych dronów rozpoczynał się dokładnie w tym samym miejscu, obejmował identyczny obszar nalotu oraz odbywał się na tej samej wysokości. Ustawiliśmy identyczne parametry pokrycia poprzecznego i podłużnego. Całość nalotu została zaplanowana na aplikacji PIX4D Capture na jednym tablecie który przechodził pomiędzy kolejnymi aparaturami RC. Nasza ingerencję ograniczyliśmy tylko i wyłączenie do uruchomienia drona oraz wciśnięcia przycisku START odpowiedzialnego za rozpoczęcie misji fotogrametrycznej.

  • Aplikacja do planowania lotu: PIX4D CAPTURE
  • Planowana wysokość lotu: 25 m AGL
  • Pokrycie poprzeczne / podłużne: 70% / 70%
  • Typ nalotu: GRID

Pix4D Capture

Niestety, ale na dzień wykonywania testów aplikacja Pix4D Capture nie wspierała modelu DJI Phantom 4 Professional v2.0, w związku z powyższym nie udało się nam pozyskać danych z tego modelu. Mamy nadzieje już niedługo pojawi się aktualizacja oprogramowania która już będzie umożliwiała automatyczne wykonywanie lotów tym najnowszym modelem Phantoma z serii 4. Nie mniej jednak porównując parametry samej kamery możemy założyć, że efekt dokładnościowy oraz wizualny będzie zbliżony do wyników osiągniętych przez DJI Phantom 4 Professional.

Efekty naszej pracy mile nas zaskoczyły. Zwłaszcza, że aż dwie platformy posiadały identyczne parametry sensora RGB. Dlatego też pozwoliliśmy sobie wprowadzić drobną modyfikację przy Phantomie 4 Advanced. Nasza modyfikacja polegała na zmianie profilu koloru z NORMAL na D-LOG. Czym jest D-LOG zapytacie? Jest to taki „płaski” profil kolorystyczny który sprawia ze obraz będzie wydawał się bardziej „płaski” niż w rzeczywistości, będzie mało kontrastowy i wręcz wyprany z kolorów. Paradoksalnie jednak taki obraz zachowuje dużo większą rozpiętość tonalną oraz dużo informacji o kolorach zawartych w materiale źródłowym. Dzięki takiemu zabiegowi w procesie post produkcji nie tylko będziemy mogli przywrócić „realne” kolory, ale dodatkowo możemy wyciągnąć dodatkowe informacje z opracowanych danych.

 

Zabawa z komputerem…czyli jak opracować dane

Na rynko można znaleźć kilkanaście rożnych aplikacji które mogą nam pomóc w opracowaniu danych z drona. Do najpopularniejszych należą m.in. szwajcarski Pix4D, rosyjski Agisoft Photoscan czy słoweński 3D Survey.

My wybraliśmy szwajcarskie rozwiązanie, dlatego też etap polegający na opracowaniu danych zostanie przedstawiony w Pix4D Mapper. Poniżej znajdziecie też parametry komputera który został wykorzystany przy składaniu wcześniej pozyskanych danych.

  • Aplikacja do składania zdjęć: Pix4D Mapper Pro (wersja 4.2.26)
  • Parametry komputera: CPU: Intel(R) Core(TM) i7-3820QM CPU @ 2.70GHz / RAM: 32GB /  GPU: Intel(R) HD Graphics 4000, NVIDIA Quadro K3000M
  • System operacyjny: Windows 7 Professional, 64-bit

 

Krok 1 – układanie zdjęć

Jest to najważniejszy krok w całym procesie opracowania danych. To głównie od tego właśnie kroku zależy efekt końcowy opracowania całego naszego projektu.

Na tym etapie aplikacja szuka tzw. punków kluczowych na wszystkich zdjęciach, a następnie wykorzystuje je aby jak najlepiej dopasować wszystkie zdjęcia do siebie. Po wstępnym dopasowaniu przetwarzanych obrazów Pix4D zaczyna Aerotriangulację (AAT) oraz Wyrównanie Bloków Zdjęć (BBA).

W przypadku gdy wstępne przetwarzanie danych zostało już wykonane i jest ponownie uruchamiane, Pix4D wykorzystuje istniejące punkty kluczowe (keypoint) oraz dopasowania (matches) i ponownie uruchamia proces AAT oraz BBA.

W tym kroku aplikacja Pix4D wykonuje następujące czynności:

  • wyciągnie punków kluczowych – określanie konkretnych cech jako punkty kluczowe na zdjęciach
  • dopasowanie punktów kluczowych – szukanie i dopasowanie zdjęć o takich samych punktach kluczowych
  • optymalizacja parametrów kamery – kalibracja parametrów kamery w oparciu o jej orientację wewnętrzną i zewnętrzną
  • nadanie georeferencji – określenie lokalizacji naszego opracowania na postawie danych punków kontrolnych (GCP) oraz automatyczne wyszukanie punktów wiążących. Automatyczne Punty Wiążące są podstawą do kolejnych etapów przetwarzania danych.

Po zakończeniu tego kroku powinien pojawić się raport jakości. Warto go dokładnie przeanalizować przed przystąpieniem do dalszego opracowania naszych danych. W tej części skupię się omówieniu poszczególnych elementów raportu, po czym przystąpimy do analizy otrzymanych wyników.

W tym miejscu należy zwrócić szczególną uwagę na takie parametry jak:

  • czy wszystkie lub prawie wszystkie zdjęcia zostały skalibrowane do jednego bloku
  • czy różnica pomiędzy początkowymi a zoptymalizowanymi parametrami kamery nie przekracza 5%
  • czy błąd położenia GCP nie przekracza trzech wielkość piksela (3 x GSD)

W naszym przypadku wstępne przetwarzanie danych dla poszczególnych jednostek latających przedstawiało się w sposób następujący:

Podsumowanie kroku 1 dla Phantoma 3 advanced

Podsumowanie kroku 1 dla Phantoma 4 advanced,

Podsumowanie kroku 1 dla Phantoma 4 professional

Opcjonalnie możemy sprawdzić, czy trasa wykonanego przez nas nalotu fotogrametrycznego pokrywa się z tą którą zaplanowaliśmy. W omawianym przez nas przypadku trasy przelotów wyglądały następująco:

Trajektorie lotu dla Phantoma 3 advanced   Trajektorie lotu dla Phantoma 4 advanced   Trajektorie lotu dla Phantoma 4 professional

Następnie weryfikujemy poprawności wyznaczenia pozycji zdjęć i punków wiążących. Na tej podstawie jesteśmy w stanie sprawdzić:

  • czy georeferencja zdjęć i punków nawiązania jest poprawna
  • czy obliczone elipsy błędów mają podobny rozmiar
  • wielkość błędu położenia punktów nawiązania (GCP) jeżeli z nich korzystaliśmy

Jeżeli korzystaliśmy ze zdjęć z georeferencją oraz punków nawiązania elipsy błędów powinny być bardzo małe w pobliżu punków nawiązania i mogą wzrastać w przypadku obrazów znajdujących się w większej odległości.

Poniżej możemy zobaczyć jak wyglądały elipsy błędów dla testowanych przez nas dronów: 

Poprawność wyznaczenia położenia poszczególnych obrazów dla Phantoma 3 advanced   Poprawność wyznaczenia położenia poszczególnych obrazów dla Phantoma 4 advanced   Poprawność wyznaczenia położenia poszczególnych obrazów dla Phantoma 4 professional

Po etapie określenia poprawności położenia zdjęć oraz określenia punków wiążących wykonywana jest orientacja bezwzględna. Polega ona na wykonaniu transformacji pozwalającej na przejście z układu modelu zdjęcia do układu terenowego.

W przypadku wykorzystania zdjęć z georeferencją należy zwrócić uwagę czy wyniki orientacji bezwzględnej są zbliżone do dokładności naszego odbiornika GNS, a błąd sigma jest mniejszy niż średnia. W przypadku wykorzystania fotopunktów orientacja bezwzględna powinna mieć zbliżoną dokładność co dokładność wyznaczenia fotopunktów.

Poniżej możemy porównać elementy orientacji bezwzględnej dla poszczególnych platform:

Orientacja bezwzględna - Phantom 3 advanced

Orientacja bezwzględna - Phantom 4 advanced

Orientacja bezwzględna - Phantom 4 professional

Poniżej możemy zobaczyć jaka jest ilość nakładających się zdjęć na każdy piksel naszej ortomozaiki. Kolory czerwony i żółty oznaczają zbyt niskie nakładanie się zdjęć, przez co wygenerowany obraz charakteryzować słabą jakość opracowania. Zielone obszary oznaczają, że dla każdego piksela ortomozaiki nakładają się co najmniej 5 i więcej zdjęć.

Wskaźnik jakości opracowania dla Phantoma 3 advance   Wskaźnik jakości opracowania dla Phantoma 4 advace   Wskaźnik jakości opracowania dla Phantoma 4 professional

Poniżej możemy porównać parametry związane z wyrównaniem bloków dla każdej testowanej platformy:

Wynik wyrównania bloków dla Phantoma 3 advanced

Wynik wyrównania bloków dla Phantoma 4 advanced

Wynik wyrównania bloków dla Phantoma 4 professional

Z poszczególnych wierszy możemy dowiedzieć się:

  • jaka jest liczba punktów kluczowych wykorzystanych w procesie aerotriangulacji i wyrównania boków które zostały dopasowane na co najmniej dwóch zdjęciach
  • jaka jest liczba wszystkich punków 3D, które zostały wygenerowane przez dopasowanie punków 2D na zdjęciach
  • jaki jest średni błąd reprojekcji

Poniżej zestawiono parametry orientacji wewnętrznej kamery dla poszczególnych dronów. Na ich podstawie możemy dowiedzieć się m.in. o:

  • początkowych parametrach kamery
  • zoptymalizowanych parametrach kamery w procesie kalibracji
  • odchyleniu standardowym (sigma) dla każdego parametru

Parametry które są brane pod uwagę to:

  • ogniskowa aparatu
  • główny punkt autokolimacji (PPA) i jego współrzędne X oraz Y podane w pikselach oraz milimetrach
  • dystorsja radialna
  • dystorsja tangencjalna

Parametry orientacji wewnętrznej kamery dla Phantoma 3 advanced

Parametry orientacji wewnętrznej kamery dla Phantoma 4 advanced

Parametry orientacji wewnętrznej kamery dla Phantoma 4 professional

Pod tabelą przedstawiającą parametry orientacji wewnętrznej kamery możemy zobaczyć macierz korelacji przedstawiającą wzajemna kompensację poszczególnych parametrów orientacji wewnętrznej.

Kolor biały oznacza pełną korelację, tj. każda zmiana w jednym parametrze może być w pełni wyrównana przez drugi parametr. Kolor czarny oznacza ze dane parametr jest w pełni niezależny i nie ma wpływu na inne parametry.

Macierze korelacji dla Phantoma 3 advanced   Macierze korelacji dla Phantoma 4 advanced   Macierze korelacji dla Phantoma 4 professional

Pod macierzą korelacji możemy również zobaczyć rozkład punków wiążących (ATP) na piksel uśredniony dla wszystkich zdjęć danego modelu kamery. Wartość ta jest kodowana kolorem. Kolor biały wskazuje, że dla danego piksela wyodrębniono średnio 16 i więcej punków ATP. Kolor czarny zaś oznacza ze średnia liczna wyodrębnionych punków ATP równa się 0 (zero).

Na niżej zamieszczonych obrazach można zauważyć również średni kierunek i wielkość błędu reprojekcji dla każdego piksela.

Średni rozkład punków wiążących dla Phantoma 3 advanced   Średni rozkład punków wiążących dla Phantoma 4 advanced   Średni rozkład punków wiążących dla Phantoma 4 professional

Elementy orientacji wewnętrznej i zewnętrznej kamery oraz elementy orientacji wzajemnej i bezwzględnej mają ogromny wpływ na jakość naszego opracowania. Możemy to zaobserwować na poniższych obrazach:

Wizualizacja dopasowań punktów kluczowych dla poszczególnych obrazów dla Phantoma 3 advanced   Wizualizacja dopasowań punktów kluczowych dla poszczególnych obrazów dla Phantoma 4 advanced   Wizualizacja dopasowań punktów kluczowych dla poszczególnych obrazów dla Phantoma 4 professional

Kolory linii łączących poszczególne zdjęcia informują nas o ilości dopasowań punków kluczowych pomiędzy danymi zdjęciami. Kolor czarny oznacza ze pomiędzy dwoma zdjęciami znaleziono dużą ilość punków, przez co dane dopasowanie jest bardzo silne. Kolor biały oznacza ze dane dopasowanie pomiędzy danymi zdjęciami jest bardzo słabe i wymagana jest ingerencja użytkownika przy szukaniu punków wiążących.

Ciemnozielone elipsy wskazują względne odchylenie kamery względem korekty wynikającej z wyrównania bloków. Elipsy odchyleń powinny być, w przybliżeniu, tej samej wielkość dla całego projektu.

 

Krok 2 – zabawa z chmurą punków

Podczas opracowania chmury punktów komputer w pełni wykorzystuje moc obliczeniową procesora logicznego oraz pamięć RAM. Producent oprogramowania rekomenduje aby używać komputerów które posiadają przynajmniej 32GB pamięci RAM.

Krok 2 w pełni opiera się na Automatycznych Punkach Wiążących. Na ich podstawie generowana jest Zagęszczona Chmura Punków

Natomiast podstawie Zagęszczonej Chmury Punków generowana jest Teksturowana siatka modelu 3D.

Poniżej zostały przedstawione parametry generowania Zagęszczonej Chmury Punków wraz z wynikami dla każdej testowanej platformy:

Parametry dla Zagęszczonej Chmury Punków - Phantom 3 advanced

Wynik generowania Zagęszczonej Chmury Punków - Phantom 3 advanced

Parametry dla Zagęszczonej Chmury Punków - Phantom 4 advanced

Wynik generowania Zagęszczonej Chmury Punków - Phantom 4 advanced

Parametry dla Zagęszczonej Chmury Punków - Phantom 4 professional

Wynik generowania Zagęszczonej Chmury Punków - Phantom 4 professional

Jak możemy zauważyć na powyższych tabelach, Zagęszczona Chmura Punków wygenerowana przez Phantoma 3 advanced znacznie odbiega gęstością od Chmur Punków generowanych z Phantoma serii 4. Natomiast średnia gęstość chmury punktów jest prawie 6-krotnie gęstsza w przypadku Phantomów serii 4 niż Phantoma 3

 

Krok 3 – generowanie naszej ortofotomapy

Jest już ostatni krok przy naszej komputerowej zabawie. Pozwala on na wygenerowanie Numerycznego Modelu Pokrycia Terenu, ortofotomapy, map odbicia oraz map indeksów.

W czasie tego kroku najważniejszym komponentem komputera jest dysk twardy. To właśnie on w głównej mierze wpływa na czas trwania tego kroku.

Podczas tego procesu generowane są:

  • Numeryczny Model Pokrycia Terenu – pozwala on na obliczanie mas ziemnych i objętości obiektów, generowanie ortofotomap i map odbicia
  • ortofotomapa – generowana ortofotomapa oparta jest o ortorektyfikację. Metoda ta pozwala usunąć zniekształcenia perspektywiczne z obrazów
  • mapa odbicia – celem tego opracowania jest stworzenie map, które wiernie wskazują odbicia badanych obiektów
  • mapy indeksów – pozwalają na generowanie map, których kolory pikseli obliczane są za pomocą formuł matematycznych. Mapy indeksów tworzone są na podstawie map odbicia

Poniżej zostały przedstawione parametry generowania Numerycznego Modelu Pokrycia Terenu wraz z ortofotomapą dla każdej testowanej platformy:

Parametry generowania NMPT i ortofotomapy dla Phantoma 3 advanced

Parametry generowania NMPT i ortofotomapy dla Phantoma 4 advanced

Parametry generowania NMPT i ortofotomapy dla Phantoma 4 professional

 

Co nam wyszło…czyli wyniki naszych testów

Przebrnęliśmy już przez cały proces opracowania naszej ortofotomapy ze zdjęć otrzymanych w trakcie nalotu fotogrametrycznego. Jak mogliście zauważyć, proces ten nie jest łatwy i na efekt końcowy może mieć wpływ bardzo dużo czynników.

Nie mniej jednak cała praca została właśnie zakończona i już teraz możemy zabrać się za analizę porównawczą opracowanych danych. Poniżej możecie zobaczyć jak wyglądały nasze ortofotomapy z każdego drona. Dla przypomnienia powiem, że porównujemy tu modele Phantom 3 advanced, Phantom 4 advanced oraz Phantom 4 professional. Niestety Phantom 4 professional v2.0 odpadł w przedbiegach. Aplikacja Pix4d Capture nie potrafiła go poprawnie wykryć, przez co wykonanie lotu było wręcz niemożliwe.

Co nam z tego wyszło możecie przekonać się na poniższych obrazach.

Ortofotomapa z Phantoma 3 Advanced (profil koloru: Normal, balans bieli: Słoneczny)   Ortofotomapa z Phantoma 4 Advanced (profil koloru: D-Log, balans bieli: Słoneczny)   Ortofotomapa z Phantom 4 Professional (profil koloru: Normal, balans bieli: Słoneczny)

Fragment ortofotomapy z Phantoma 3 Advanced (profil koloru: Normal, balans bieli: Słoneczny)   Fragment ortofotomapy z Phantoma 4 Advanced (profil koloru: D-Log, balans bieli: Słoneczny)   Fragment ortofotomapy z Phantom 4 Professional (profil koloru: Normal, balans bieli: Słoneczny)

To co rzuca się w oczy na samym początku to fakt, że obszar opracowania danych z Phantoma 3 jest większy niż ten opracowany z Phantomów serii 4. To nie jest żadne złudzenie optyczne. Phantom 3 swoi opracowaniem objął obszar o wielkości 0,9013 ha, natomiast Phantomy serii 4 – 0,7255 ha (advanced)i 0,7473 ha (professional). Wynika to przede wszystkim z zastosowanej optyki w kamerze. Kąt widzenia (FOV) w Phantomie 3 jest równy 94° i w porównaniu z Phantomami serii 4 jest aż o 10° szerszy. Ma to niestety znacznie większy negatywny wpływ na parametry orientacji wewnętrznej kamery, co w dalszych krokach przekłada się na jakość dopasowań zdjęć w bloku i finalnie na jakość ortofotomapy. Zależności te możemy zaobserwować analizując poszczególne elementy raportu.

Fragment ortofotomapy z Phantoma 3 Advanced (profil koloru: Normal, balans bieli: Słoneczny)   Fragment ortofotomapy z Phantoma 4 Advanced (profil koloru: D-Log, balans bieli: Słoneczny)   Fragment ortofotomapy z Phantom 4 Professional (profil koloru: Normal, balans bieli: Słoneczny)

No dobrze, wiemy już jakie są różnice pomiędzy obrazami wynikowymi, ale jak się to ma do czasu opracowania danych terenowych. Czy są jakieś istotne różnice pomiędzy Phantomem 3 advanced, a jego młodszymi braćmi – Phantom 4 advanced i Phantom 4 professional?

Różne parametry sensorów CMOS wpłynęły przede wszystkim na sam czas opracowania danych. Jak możemy zauważyć w poniższej tabeli czasy opracowania danych przez Phantoma 4 advanced i Phantoma 4 Professional są bardzo zbliżone, można by rzec nawet ze niemal identyczne. Czas składania danych pozyskanych przez Phantoma 3 Advanced jest o 44% krótszy niż w ten uzyskany w przypadku Phantomów serii 4.

 

Platforma Phantom 3 Advanced Phantom 4 Advanced Phantom 4 Professional
Ilość zdjęć 72 93 96
Obszar 0,9013 ha 0,7255 ha 0,7473 ha
Krok 1 – Initial Processing 5 min : 57 sec 7 min : 50 sec 11 min : 13 sec
Krok 2 – Point Cloud and Mesh 10 min : 31 sec 21 min : 03 sec 21 min : 41 sec
Krok 3 – DSM, Orthomosaic, Index 14 min : 35 sec 25 min : 40 sec 21 min : 45 sec
Łączny czas opracowania 31 min : 03 sec 54 min : 33 sec 54 min : 39 sec
Średnia wielkość pixela 1,05 cm 0,57 cm 0,59 cm

 

Warto zwrócić uwagę na inny bardzo istotny czynnik jakim jest średnia wielkość piksela (GSD) opracowanych danych. O ile Phantomy serii 4 mają uzyskały niemal identyczne piksel wyjściowy, o tyle wynik uzyskany przez Phantoma 3 jest prawnie dwukrotnie gorszy.

No dobrze,  ktoś teraz może powiedzieć, że co to za różnicy czy mamy ten piksel wyjściowy (GSD) na poziomie 1 cm lub 0,5cm.  Wszystkie opracowane ortofotomapy są przecież bardzo szczegółowe.

Jak zwykle diabeł tkwi w szczegółach, a dokładniej w tym czy dany szczegół zobaczymy czy nie. Można to oczywiście zobaczyć na poniższych przykładach, gdzie na ortofotomapach pozyskanych z Phantomów serii 4 widzimy szczegóły, których opracowaniu z Phantoma 3 możemy się tylko domyślać.

Kolejnym ciekawym elementem jest fakt, że wykorzystanie profilu koloru D-LOG pozwoliło na usunięciu efektu „przepalenia” obrazu na prawej stronie maski samochodu. Na ortofotomapie z Phantoma 4 advanced wyraźnie widać załamanie na pokrywie silnika po stronie pasażera. Co na ortofotomapach z Phantoma  3 advanced i Phantoma 4 professional nie jest aż tak dobrze widoczne. Widzimy tam odbicie światła słonecznego, przez co nasze analizowane załamanie na pokrywie silnika nie jest aż tak dobrze widoczne.

Fragment ortofotomapy z Phantoma 3 Advanced (profil koloru: Normal, balans bieli: Słoneczny)   Fragment ortofotomapy z Phantoma 4 Advanced (profil koloru: D-Log, balans bieli: Słoneczny)   Fragment ortofotomapy z Phantom 4 Professional (profil koloru: Normal, balans bieli: Słoneczny)

Jak widzimy na powyższym przykładzie mniejszy piksel pozwala na zauważenie zdecydowanie większej ilości szczegółów, co może okazać się kluczowe przy dalszej analizie pozyskanych danych.

 

Podsumowanie

Podsumowując i szukając odpowiedzi na nasze pytanie „To jakiego drona powinienem kupić?” Jeżeli chcielibyśmy wykorzystywać nasze latające maszyny do pozyskiwania materiału pod ortofotomapy to proponowałbym rozejrzeć się za Phantomem serii 4 w wersji Advenced lub Professional.

Dlaczego akurat taki wybór? Analizując specyfikację techniczną zauważycie ze Phantom serii 4 potrafi utrzymać się dłużej w powietrzu niż Phantom serii 3, do tego ma znacznie lepszą kamerę. Co w efekcie pozwala mu zmapowanie znacznie większego obszaru niż Phantom 3 w trakcie jednego lotu. Pozwala też na pozyskanie danych o takiej samej rozdzielczości co Phantom 3, lecz z wyższego pułapu, co jest bardzo istotne zwłaszcza pod względem bezpieczeństwa wykonywania operacji lotniczych. Jak mówi stare lotnicze przysłowie: „O niebo jeszcze nikt się nie rozbił”, a o ziemię z tego co wiem wszyscy”.

A wy jakie macie doświadczenia? Podzielcie się swoimi wrażeniami.

 

 

Autor: Michał Barankiewicz

Poznaj naszych partnerów: