Användningen av UAV för storskalig fotografering. Obemannade flygfarkoster för flygfotografering

Beräkning av flygfotoparametrar med hjälp av ett obemannat flygfarkost

k.s.-kh. Sc., docent

(SPbGLTA, St. Petersburg, Ryssland)

I artikeln presenteras beräkning av parametrar för flygfotoplanering med digitalkameror med användning av obemannade flygfarkoster.

Flygfotografering med obemannade flygfarkoster blir allt mer utbredd, vilket leder till användning av moderna digitalkameror, både specialdesignade och standardiserade, i kombination med UAV. Foton tagna med en digitalkamera kan bearbetas direkt efter fotograferingen. Användningen av flygkameror (AFC) med UAV som tillhör mikro- och miniklasserna enligt den internationella klassificeringen är omöjlig, eftersom de har en ganska stor vikt och storlek, och har också ett antal nackdelar. Till exempel, för att erhålla flygfotomaterial måste filmen framkallas och skannas. Samtidigt är den största nackdelen med digitalkameror den låga upplösningen på de resulterande bilderna jämfört med bilder tagna av AFA med en ramstorlek på 23x23 cm.

För att planera flygfotografering är det nödvändigt att beräkna de grundläggande parametrarna. Vid beräkning av parametrarna för flygfotografering med ett obemannat flygfarkost utrustat med en digitalkamera kommer följande initiala data att krävas, som sammanfattas i tabell 1.

Tabell 1

Initial data för beräkning av flygfotoparametrar

När du utför flygfotografering med digitalkameror, för att få bilder med den erforderliga pixelstorleken på marken, är det nödvändigt att fotografera på en viss höjd. Upplösningen för digitala bilder kännetecknas vanligtvis av antalet punkter per tum - dpi (från engelska punkter per tum) och pixelstorleken på marken - GSD(från engelska Markprovsavstånd). Flyghöjden beräknas med följande formel:

Hgolv- flyghöjd, m;

GSD- storlek på en pixel på marken, pixelupplösning, m/px;

lX- kamerabildstorlek, px.

Eftersom digitala fotografier har formen av en rektangel, rekommenderas det att under fotografering placera kameran med långsidan längs fotograferingsriktningen, eftersom detta kommer att öka den fotografiska basen och därför förbättra den fotogrammetriska skåran (Fig. 1). .

Ris. 1. Relativ position för bilder längs rutten

I fig. 1 är det tydligt att om bildens bildförhållande är 2:3, kan du öka den fotografiska grunden genom att placera bilden med långsidan längs fotograferingsriktningen ( b) 1,5 gånger. Följaktligen ökar tiden med 1,5 gånger TRF för inspelning av information från en digitalkamera till en lagringsenhet. Därför är det minsta avståndet mellan ramarna Bmin för en digitalkamera beror i första hand på dess tekniska egenskaper och hastigheten hos det obemannade luftfartyget V.

Överlappningarna mellan intilliggande bilder av samma rutt kallas longitudinella ( Px) . Både för små och för stora överlappningar är olämpliga för produktion. För stereoskopisk visning av det filmade området räcker det med en längsgående överlappning på 50 %. Men kanterna på flygfoton har ett antal defekter, så det är inte möjligt att se hela flygfotots område stereoskopiskt. Stora överlappningar är också oacceptabelt, eftersom detta kraftigt minskar volymen på bilden. Med nästan 100% överlappning erhålls två identiska flygbilder som inte har en stereoskopisk effekt. Överlappningen mellan intilliggande bilder i platta fotograferingsförhållanden bör vara inom 56-69%, i bergiga förhållanden - upp till 80-90%. Avståndet mellan bilderna ( B) med hänsyn till den längsgående överlappningen bestäms av följande formel:

Men när man utför flygfotografering med hjälp av UAV, för att säkerställa den nödvändiga längsgående överlappningen mellan intilliggande bilder av samma rutt (Fig. 2), måste följande begränsning observeras:

Ris. 2. Schema för flygfotografering av platsen

Ruttens bredd på marken ( L.M.) beror på ramhöjden ( ly) digitalkamera som används tillsammans med en UAV.

Överlappningarna mellan rutter kallas tvärgående ( Py). Deras värde är vanligtvis inställt i intervallet 20-40%. Du kan bestämma avståndet mellan intilliggande rutter med hjälp av formeln:

Sektionslängd Dx lika med längden på medelvägen i längdriktningen från den vänstra kanten av det första flygfotot till den högra kanten av det sista flygfotot. Områdets bredd Dy mätt i tvärriktning halvvägs från toppen av flygfotot av den första rutten till botten av flygfotot för den sista rutten. Alltså antalet bilder på rutten Nsn definieras som förhållandet mellan längden på sektionen och avståndet mellan bilderna, med hänsyn tagen till den längsgående överlappningen.

Antalet rutter kommer att vara större med ett förhållande mellan sektionens bredd och avståndet mellan intilliggande rutter.

Antal skott per område Nuch definieras som det totala antalet bilder längs alla flygfotorutter.

När man bedömer effektiviteten och den ekonomiska genomförbarheten är det viktigt att bestämma hur lång tid det tar att ta flygfoton av platsen tuch. Detta gör att du också kan bedöma under vilken tidsperiod det är bäst att utföra detta arbete.

Som ett resultat kan följande slutsatser dras:

1. Jämfört med traditionella AFA är digitalkameror sämre vad gäller tekniska indikatorer (i bildupplösning), vilket ökar antalet rutter och bilder i dem under flygfotografering, och som ett resultat komplicerar ytterligare bearbetning av det mottagna materialet.

2. När du utför flygfotografering av UAV, för att säkerställa överlappning mellan bilder, är det nödvändigt att ta hänsyn till de tekniska egenskaperna hos digitalkameror, och det är också tillrådligt att välja en UAV med en "glider" aerodynamisk konfiguration, vilket gör det möjligt att flyga i ganska låg hastighet.

3. UAV kan mycket effektivt användas för att kartlägga små områden, till exempel för att upprätta fastighetsplaner för små områden och operativ övervakning av situationen i problemområden.

Detta arbete stöddes av ett bidrag från Ryska federationens president för unga ryska forskare MK-2617.2010.5.

Bibliografi

1. , Vavilov flygfotografering och flyg. Kvalitetsbedömning av flygfotografering: Riktlinjer för laborationer. L.:LTA, 1s.

2. Nikiforov obemannade flygfordon för inventering, kartläggning och förvaltning av trädgårdsanläggningar // Rysslands skogar under 2000-talet. Material från den första internationella vetenskapliga och praktiska internetkonferensen. - St Petersburg: SPbGLTA, 2009. Nr 1, sid. 248-251.

3. Nikiforov-kameror som används för flygfotografering av obemannade flygfarkoster i skogsbruket // Skogar i Ryssland under XXI-talet. Material från den första internationella vetenskapliga och praktiska internetkonferensen. - St Petersburg: SPbGLTA, 2010. Nr 4, sid. 65-70

4. , Kadegrov, rysktillverkade flygplan som används inom skogsindustrin // Skogar i Ryssland under XXI-talet. Material från den tredje internationella vetenskapliga och praktiska Internetkonferensen. - St Petersburg: SPbGLTA, 2010. Nr 3, sid. 144-149.

5. , Munimaev av utländska obemannade flygfarkoster // Proceedings of the Forestry Engineering Faculty of PetrSU. - Petrozavodsk: PetrSU Publishing House, 2010. Nr 8, sid. 97-99.

6. Grundläggande bestämmelser för flygfotografering som utförs för att skapa och uppdatera topografiska kartor och planer för den statliga kommittén för nationell inspektion. –M.: Nedra, 1982, -16 sid.

7. Torra metoder i skogsbruk och landskapskonstruktion: Lärobok. - Yoshkar-Ola: MarSTU, 20-talet.

UAV-undersökningsdata som visas på den här sidan tillhandahålls av . Tekniken för att bearbeta fotograferingsmaterial i programvaran Agisoft PhotoScan tillhandahålls av Plaza LLC.

Användningen av obemannade flygfarkoster (UAV) kan avsevärt minska kostnaderna för flygfotografering. Ur traditionell fotogrammetris synvinkel kommer kvaliteten på sådan fotografering sannolikt att bedömas som oacceptabel, eftersom UAV:er som regel är utrustade med kameror från konsumentsegmentet används inte gyrostabiliserande utrustning och vid fotografering, avvikelser av de optiska axlarna från vertikalen på flera grader är inte ovanliga, vilket avsevärt komplicerar processen med primär bildbehandling. Men för modern fotogrammetrisk programvara utgör dessa nackdelar inte några betydande problem. Dessutom har utvecklingen av digitala metoder för fotogrammetrisk bearbetning redan lett till framväxten av program och mjukvarusystem som kan bearbeta till och med sådana "lågkvalitets" flygfotodata i ett mycket automatiserat läge, med minimalt operatörsmedverkan.

Låt oss överväga den tekniska kedjan för att få en topografisk karta med hjälp av följande komponenter:

• UAV för flygfotografering;
• Agisoft PhotoScan-programvara som ett verktyg för att bearbeta fotograferingsmaterial;
• GIS Panorama-verktyg för vektorisering av ortofoton och erhållande av topografiska kartor.

Flygfotografering med UAV

I tekniska termer består processen för flygfotografering med UAV av tre steg: förberedande, själva undersökningen och efterbearbetning av mottagna data.

Förberedande skede
I detta skede görs följande:

• studier av tillgängligt material; bildande eller insamling av krav på material som måste erhållas från undersökningsresultaten - karttyp och skala, gränser för undersökningsobjektet; ta in dem i de tekniska kraven för fotograferingsmaterial: upplösning, koordinater för fotograferingsområdets kontur, överlappning av bilder, noggrannhet för att bestämma koordinaterna för fotograferingscentrum, krav på ett markreferensnätverk (för kombinerad fotografering, till exempel när fotoplanen är kopplad till punkter i ett markreferensnätverk, definitioner av noggrannhetskrav för CCF presenteras inte alls);
• bildande av ett flyguppdrag för en UAV. Det utförs av programmet för flygplanerare som ingår i komplexet. Operatören måste välja det UAV-komplex som används (om programmet tillåter dig att arbeta med flera konfigurationer av UAV och fotografisk utrustning), ställa in konturen av skjutområdet och den ungefärliga positionen för uppskjutningsplatsen på kartan, ställ in önskad upplösning och överlappning, varefter programmet beräknar färdplanen och kontrollerar dess genomförbarhet .

Utföra flygfotografering
Vid ankomst till lanseringsplatsen:

• klargörande av uppskjutningsplatsens position, inställning av returpunkten och inmatning av data om vindhastighet och vindriktning på arbetshöjden, om känd;
• automatisk uppdatering av färdplanen och omkontroll av dess genomförbarhet;
• lansering av en UAV från en bärraket;
• fotografera i automatiskt läge;
• landning.

Utföra terrängundersökning med hjälp av en UAV

När den kombinerade metoden används, bestäms koordinaterna för de kontrollpunkter som valts för snappning.

Efterbehandling av data
Består av:

• hämtning av data (fotografier och flyglogg) från lagringsmedia ombord;
• visuell bedömning av kvaliteten på fotografier och avvisande av "tekniska" bilder, om sådana finns inspelade. Med tekniska bilder menas fotografier tagna utanför fotograferingsområdet - när man närmar sig området, på svängande bågar, etc.;
• generera en fil för att länka fotograferingscenter. Under flygningen registrerar styrutrustningen olika parametrar, inklusive flygplanets koordinater, hastighet och orienteringsparametrar. Efter avslutad fotografering är det nödvändigt att välja koordinaterna som motsvarar fotograferingsögonblicken från flygloggfilen och tilldela dem till specifika bilder. Sådan bearbetning utförs som regel i samma program - flyguppdragsplaneraren.

För att erhålla topografiska kartor i skala 1:2000, i enlighet med kraven i industriinstruktioner, krävs en fotografisk bas med en upplösning på 15 cm/pixel och som har ett fel vid bestämning av koordinaterna vid varje punkt på högst 60 cm Denna upplösning uppnås enkelt när du fotograferar från en UAV med hjälp av kompaktkameror. Om du till exempel fotograferar med kameror som Canon S-95 eller Sony NEX-5 (med ett SEL30M35-objektiv) från en höjd av cirka 200-300 m ger du bilder med en upplösning på 5 cm/pixel.

Referering av den erforderliga noggrannheten uppnås genom att mäta koordinaterna för fotograferingscentra med GNSS-mottagare med hög precision inom referensnätverket, eller genom att använda ett markreferensnätverk, vars punkter refereras med ett fel på högst 30 cm.

Bearbetar flygfoton i programvaran Agisoft PhotoScan

Agisoft PhotoScan-programmet är ett universellt verktyg för att generera tredimensionella modeller av ytorna på fotograferande objekt från fotografiska bilder av dessa objekt. PhotoScan används framgångsrikt både för att konstruera modeller av föremål och föremål av olika skala - från arkeologiska artefakter i miniatyr till stora byggnader och strukturer, såväl som för att konstruera terrängmodeller baserade på flygfotodata och generera höjdmatriser och ortofotokartor byggda på basis av dessa. modeller. Databehandling i PhotoScan är extremt automatiserad - operatören tilldelas endast funktionerna för att övervaka och hantera programmets driftslägen.

Konstruktion och sammanlänkning av en terrängmodell i programmet består av tre huvudsteg:

• bygga en grov modell. I detta skede, automatisk bestämning av gemensamma punkter på överlappande bilder, återställande av projicerande strålar, bestämning av koordinaterna för fotograferingscentra och element i den relativa orienteringen av bilder, beräkning av parametrar som beskriver det optiska systemet (distorsion, asymmetrikoefficient, position för den centrala punkten) utförs. Alla dessa beräkningar utförs i programmet i en operation;
• länka den resulterande modellen till ett externt (geodiskt, geografiskt) koordinatsystem och justering av alla systemparametrar - koordinater för fotograferingscentra och markkontrollpunkter, bildorienteringsvinklar, optiska systemparametrar med den parametriska justeringsmetoden. Viktningskoefficienterna för justering är felen vid bestämning av koordinaterna för undersökningspunkter (fotograficentra), bestämning av koordinaterna för markstödnätverkspunkter, dechiffrering och markering av kontrollpunkter på bilder;
• konstruktion av en polygonal modell av terrängytan baserat på de parametrar som bestämdes i föregående steg. Programmet implementerar en expressmetod, som består i att triangulera endast gemensamma punkter som erhållits i det första steget, och mer exakta bearbetningsmetoder, som består i att bestämma den rumsliga positionen för varje pixel i bilden (beroende på den specificerade detaljgraden, varje första , var fjärde, var sextonde bearbetas, etc. – endast fem möjliga nivåer).

Den resulterande modellen används sedan för att generera ortofoton och DEM.

Ur operatörens synvinkel ser processen att arbeta med programmet ut så här:

Följande skärmdumpar av programfönstret illustrerar tydligt processen för att bearbeta flygfotomaterial med exemplet att fotografera Zaoksky-testplatsen, vars material tillhandahölls av Gazprom Space Systems OJSC. Att bearbeta dessa material på en PC utrustad med en 4-kärnig Intel Core i7 2600K-processor och 16 GB RAM tog cirka tre till fyra timmar – från att ladda bilder till att exportera en ortomosaisk och en digital terrängmodell i GeoTiff-format. Av denna tid ägnades ungefär en timme åt att dechiffrera och markera referenspunkter - manuellt arbete för operatören, och resten av tiden gick åt till att utföra beräkningar.

Det är möjligt att generera ett batchjobb för bearbetning. Efter att ha laddat källbilderna kan du omedelbart ange parametrarna för varje steg, och programmet kommer självständigt att utföra hela bearbetningscykeln.

Direkt i programmets grafiska gränssnitt kan du göra grundläggande mätningar på den resulterande modellen - mäta avstånd, yta och volym av modellen.

Det utvecklade API:et låter dig skapa skript i Python som styr bearbetningen och visningen av data, vilket gör att du kan automatisera lösningen av typiska uppgifter ytterligare.

1) Foton har laddats upp. I projektegenskaperna kan du se att projektet består av block (chunks) - självständigt bearbetade delar av projektet med egna fotografier, modell, SC, optikkalibreringsparametrar, etc. I detta projekt finns ett block bestående av 415 fotografier. NA-markeringar (ej justerade) bredvid fotografier indikerar att positionen för dessa fotografier i modellutrymmet ännu inte är känd.

2) Välja ett koordinatsystem

4) Märken i form av blå bollar visar de relativa positionerna för mätpunkter (SCP), efter justering kommer de att ersättas med märken av en annan typ, motsvarande positionen för ramplanen

5) Efter att ha slutfört det första steget av bearbetningen - primär justering och konstruktion av en punktmodell, bildas ett moln av punkter som beskriver modellen, och en uppsättning parametrar för fotografiernas relativa orientering. Positionen för det valda fotot visas i modellens visningsområde. Foton som inte kunde justeras visas fortfarande som sfärer/kulor och är markerade NA (ej justerade) i fotolistan. Det finns inga i det här projektet

6) Installation av markörer (etiketter på referenspunkter). Om du känner till markörernas position på bilderna (i bildkoordinatsystemet) kan du helt enkelt importera dessa data till PhotoScan. Om markörerna ännu inte har dekrypterats måste du ange deras plats direkt i programmet. För varje markör räcker det att markera deras position i ett eller två fotografier, och PhotoScan bestämmer automatiskt deras position i andra fotografier, och markerar fotografier där den valda markören finns med speciella markeringar. På varje bild kan du bekräfta eller förtydliga den automatiskt valda markörpositionen

7) Markörer placeras. Du kan bygga en terrängmodell

8) Modellen är klar. Den kan exporteras som en DEM (digital terrängmodell) och en ortomosaik av terrängen kan genereras utifrån denna modell.

9) Slutligen kan du bygga en textur för modellen och se den direkt i programmet.

10) Intern representation av jordens ytmodell i PhotoScan - Delaunay trianguleringsnätverk, TIN-modell

11) Ortofotokarta över hela undersökningsområdet.

12) Digital terrängmodell av hela skjutområdet

Inhämtning av kartor baserade på ortomosaik i GIS Panorama

Ett komplex av automatiserad avkodning och vektorisering baserat på fjärranalysdata, utvecklat på basis av GIS "Panorama", är avsett för automatisk vektorisering av linjära och areella objekt med hjälp av färgrasterbilder av jordens yta.

Den automatiska vektoriseringsprocessen består av följande huvudsteg:

• rasterförbearbetning;
• klassificering;
• klassificering raster bearbetning;
• raster till vektor konvertering;
• vektor bearbetning.

Förbearbetning är ett valfritt steg och inkluderar rasterskalning och filtrering. Skalning gör att du kan påskynda bearbetningen avsevärt när bildupplösningen är för hög. Filtrering minskar bildbrus, vilket har en positiv effekt på igenkänningsresultat.

Klassificering är processen för att avgöra om enskilda pixlar i det ursprungliga rastret tillhör ett eller annat igenkännbart objekt. Klassificeringen består av tre huvudsteg. I det första steget definierar användaren träningsprover - indikerar områden i bilden som unikt tillhör de objekt som känns igen. Sedan tränas klassificeraren - processen att identifiera och komma ihåg de statistiska avkodningsegenskaperna som är inneboende i objekten som känns igen. Dessa data används i själva klassificeringen - för att avgöra om enskilda pixlar i det ursprungliga rastret tillhör ett igenkänt objekt.

Beräkningen av statistiska avkodningsegenskaper under träning och klassificering utförs för ett glidande fönster. Under träningen rör sig fönstret inom träningsproverna, medan klassificering tillämpas på resten av bilden. Spektrala (medelfärg) och texturegenskaper (kontrast, energi, korrelation) används som statistiska avkodningsegenskaper.

Klassificerings- och igenkänningsteknik tillämpas på den nedladdade ortomosaiken i GeoTiff-format

Resultatet av klassificeringen är ett klassificeringsraster - ett raster av pixlarna i det ursprungliga rastret som tillhör ett visst igenkänt objekt. Klassificeringsrastret innehåller mycket brus - felaktigt klassificerade pixlar. De kan filtreras baserat på antagandet att tätheten för felaktigt klassificerade pixlar är mindre än den för korrekt klassificerade.

I nästa steg filtreras, utjämnas och omvandlas onödig information till linjär och arealform.

För detta används morfologiska operationer - ändra det binära tillståndet för en pixel baserat på en analys av tillståndet för dess grannar. Sådana operationer inkluderar:

• erosion – ersättning av enstaka pixlar med noll om det finns minst en noll pixel i närheten;
• bygga upp - ersätta en noll pixel med en om det finns åtminstone en enda pixel i närheten;
• borttagning av små områden - ersätter åtta anslutna lokala grupper av enstaka pixlar med nollor om antalet pixlar är mindre än toleransen;
• fylla små hål - ersätta åtta anslutna lokala grupper med noll pixlar med ettor om antalet pixlar är mindre än toleransen;

Efter bearbetning omvandlas klassificeringsrastret till en uppsättning vektorobjekt - linjer eller områden. Processen för konvertering till linjer skapar icke-korsande linjedrag. När de konverteras till områden skapas områdesobjekt som har gemensamma delar av konturen. I slutskedet kombineras eller tas bort igenkända objekt baserat på en analys av deras relativa position. Det kombinerade nätverket av funktioner jämnas ut och filtreras gemensamt innan det sparas i den genererade kartan.

Resultatet av automatiserad tolkning och vektorisering av ortofotokartor kan ses och redigeras i GIS "Panorama"

Vid uppdatering av digitala kartor används de befintliga konturerna av objekt för att automatiskt träna avkodnings- och vektoriseringsprogrammet. Vid behov kan operatören välja enskilda områden som faller på de mest karakteristiska bilderna av objekten som ska dechiffreras.

Programmet jämför objektens konturer och motsvarande bildområden, minns bildens egenskaper och förfinar objektens konturer längs de verkliga gränserna för områden med liknande bildegenskaper. Samtidigt skapas nya objekt på de platser i bilden där områden med liknande visuella egenskaper kommer att finnas.

Litteratur
1. Instruktioner för fotogrammetriskt arbete vid skapande av digitala topografiska kartor och planer GKINP (GNTA)-02-036-02. Moskva, TsNIIGAIK, 2002

Den första delen av artikeln "UNMANNED AERIAL VEHICLES: APPLICATION FOR AERIAL PHOTOGRAPHY FOR MAPPING" behandlade frågor om allmän teori: befintliga typer av UAV:er granskades, förklaringar av de viktigaste termerna förknippade med deras användning gavs och en översikt över flera UAV modeller som framgångsrikt använts vid flygfotografering för kartografiska ändamål.

Den andra delen av artikeln kommer att diskutera funktionerna i fotogrammetrisk bearbetning av obemannad flygfotografering, ge rekommendationer för dess implementering och för att installera grundläggande och extra utrustning ombord på UAV för att få maximal noggrannhet.

A.Yu. Sechin, M.A. Drakin, A.S. Kiseleva, "Rakurs", Moskva, Ryssland, 2011.

Funktioner för flygfotodata från en UAV

Det skiljer sig inte i grunden från att skjuta från "stora flygplan", men det har vissa funktioner, som vi kommer att överväga vidare. Flygningen av en UAV utförs som regel med en marschhastighet på 70-110 km/h (20-30 m/s) i höjdområdet 300-1500 m För fotografering av icke-metriska hushållskameror med en matrisstorlek på 10-20 megapixlar används vanligtvis. Kameror har vanligtvis en brännvidd på cirka 50 mm (motsvarande 35 mm), vilket motsvarar en jordpixelstorlek (GSD) på 7 till 35 cm.

Ofta bearbetas bilder från UAV med enkla, icke rigorösa metoder (affin omvandling av bilder till ett plan). Som ett resultat får användaren layoutmontage, som, förutom låg noggrannhet, kan innehålla konturavbrott vid korsningarna av intilliggande bilder.

I den här artikeln, när vi överväger funktionerna i kartläggning från en UAV och utarbetar rekommendationer för dess implementering, kommer vi att utgå från strikt fotogrammetrisk databearbetning, som ett resultat av vilket vi kan förvänta oss en noggrannhet av de erhållna resultaten (vanligtvis ortofotomosaik) av ordning på en GSD. Med de ovan angivna skjutparametrarna motsvarar resultaten i noggrannhet ortomosaiker på skalor från 1:500 till 1:2000, beroende på skjuthöjden.

För noggrann fotogrammetrisk bearbetning av flygundersökningsdata och för att erhålla de mest exakta resultaten är det nödvändigt att bilderna i en rutt har en trippel överlappning, och överlappningen mellan bilder av intilliggande rutter under områdesundersökning är minst 20 %. I praktiken, när man fotograferar från en UAV, upprätthålls inte alltid dessa parametrar. Flygningen av en UAV är inte stabil den påverkas av vindbyar, turbulens och andra störande faktorer. Om besiktning från konventionella flygplan planeras med en överlappning längs rutten på 60 % och mellan rutter 20-30 %, bör undersökning från en UAV utformas med en överlappning längs rutterna på 80 %, och mellan rutter - 40 %, för att om möjligt eliminera luckor i fototrianguleringsblocket

UAV är vanligtvis utrustade med Canons digitalkameror. Detta beror på den lätta elektroniska styrningen av detta företags kameror. Användningen av hushållskameror har både fördelar (låg kostnad, lätt att byta ut under en "hård landning") och nackdelar.

Den största nackdelen är att hushållskameror inte är initialt kalibrerade - deras exakta brännvidder, huvudpunkt och distorsion är okända. Samtidigt kan icke-linjära optiska distorsioner (distorsion), som är acceptabla för vardagsfotografering, uppgå till flera tiotals pixlar, vilket minskar bearbetningsresultatens noggrannhet med en storleksordning. Sådana kameror kan dock kalibreras i laboratorieförhållanden, vilket möjliggör bearbetningsnoggrannhet som är nästan densamma som för professionella fotogrammetriska kameror i småformat.

Det är att föredra att installera objektiv med en fast brännvidd på sådana kameror. När du fotograferar bör du ställa in fokus på oändlighet och stänga av autofokusfunktionen.

Den andra nackdelen med kameror som används på UAV:er gäller specifikt Canon-kameror - till skillnad från professionella fotogrammetriska kameror använder de en slitsslutare, som ett resultat av vilken exponering av olika delar av bilden görs vid olika tidpunkter och motsvarar olika positioner av media . Så, om slutartiden vid fotografering är 1/250 s, då vid en UAV-hastighet på 20 m/s, är kameraförskjutningen vid fotografering av en bildruta 8 cm, vilket är jämförbart med upplösningen för fotografering på låg höjd och orsakar en ytterligare systematiska fel i bilden. Sådana fel kan ackumuleras under processen med fotogrammetrisk förtjockning (utjämning) vid kartläggning av utökade områden. För att minska påverkan av denna effekt och eliminera suddiga bilder bör du fotografera från en UAV med lägsta möjliga slutartider (inte längre än 1/250 s, den maximala slutartiden beror på höjden). Delvis skulle problemet med slitsslutaren kunna lösas av kameror med en central slutare, som har objektiv- och matriskvalitet jämförbar med Canons kameror. Men för att undvika suddighet bör slutartiderna fortfarande begränsas.

Bilder tagna med digitalkameror, både amatörer och professionella, har rektangulär form. Det är "mer fördelaktigt" att placera kameran så att långsidan av bilden är placerad tvärs över flygningen - detta gör att du kan fotografera ett större område med samma längd på rutten. Fotografering bör göras med maximal kvalitet - med minsta jpeg-komprimering eller i RAW, om det senare är möjligt.

Den nuvarande utvecklingsnivån för navigationshjälpmedel gör det möjligt att mäta externa orienteringselement (EOE) direkt under undersökningsprocessen. Typiska noggrannheter för sådana mätningar når flera centimeter i rumsliga koordinater X, Y och Z och 0,005 grader i rullnings-, stignings- och girvinklar för de mest exakta ApplanixPOSAV-systemen installerade på "stora flygplan". Ofta räcker detta för att bearbeta utan att använda referenspunkter. I vilket fall som helst förenklar tillgången på sådana data bearbetningen avsevärt och gör att vissa bearbetningssteg kan utföras helt automatiskt. Moderna framsteg inom mikroelektronik gör det möjligt att montera ett mekaniskt (närmare bestämt MEMS–elektroniskt-mekaniskt) gyroskop i ett hus som är flera mm stort, vilket kostar från $250. Sådana gyroskop ger inte noggrannheten hos professionella och kräver betydande underhåll (i storleksordningen en grad per timme) under drift, men de förenklar avsevärt efterföljande databehandling. Med standardleveranser kan Dozor 50 utrustas med följande tröghetssystem i liten storlek - IMU (Dozor-50 är utrustad med en IMU utvecklad av Transaz Telematics LLC) och högprecisions dubbelbands GPS (TOPCONeuro160 på Ptero-E4, byggd -i GLONASS/GPS-mottagare på Dozor-50). Den nominella noggrannheten för dessa GPS-enheter är 10 mm + 1,5 mm × B (B– avstånd till basstationen i km) i plan och 20 mm + 1,5 mm × B på höjden. Tyvärr är vanligtvis billigare GPS-mottagare installerade ombord på UAV och IMU-sensorer är inte installerade. Data om projektionscentrum för bilder i telemetriinformation tas via NMEA-protokollet och har i detta fall en noggrannhet på upp till 20-30 m, och stignings-, rullnings- och girvinklarna beräknas genom GPS-mätningarnas hastighetsvektor. Noggrannheten för girvinkeln i sådan telemetriinformation är låg och kan överstiga 10 grader, och själva värdena innehåller systematiska fel, vilket komplicerar efterföljande databehandling.

Om en dubbelbands GPS-mottagare i differentiellt läge (eller PPP-bearbetning av GPS-data) användes under fotografering, krävs ett minimum antal kontrollpunkter för att få de mest exakta bearbetningsresultaten, vanligtvis 1-2 punkter per 100 bilder i vissa fall kan bearbetning utföras utan kontrollpunkter. I de fall där det inte finns några exakta projektionscentra är kraven på planhöjdsmotivering standard: en planhöjdpunkt för 6-10 undersökningsbaser.

Specifikt för fotogrammetrisk bearbetning av flygfotodata från UAV

Behandlingen av flygfotografering från UAV i digitala fotogrammetriska system (DPS) liknar i allmänhet bearbetningen av flygfotografering från "stora flygplan". Men särdragen hos data från en UAV tillåter ofta inte användningen av automatiska procedurer för standardpaket - vissa operationer (till exempel placering av fästpunkter) måste utföras manuellt. Nedan kommer vi att titta på funktionerna för bearbetning av flygfotografering från en UAV i det digitala filsystemet PHOTOMOD5.2. Det är i den här versionen av PHOTOMOD som speciella funktioner har införts för att bearbeta sådana data, vilket avsevärt förenklar och automatiserar produktionen av slutprodukter.

Som vid bearbetning av annan data skapas först ett projekt i CFS, bilder och telemetriinformation läggs in i det. Baserat på data om projektionscentrum och vinklar skapas en blocklayout som delas in i rutter. Bilder som tagits på UAV-svängar raderas manuellt. Felaktiga hörnelement med yttre orientering leder till en ganska grov blockinstallation (Fig. 1):

Ris. 1. Blocklayout enligt telemetrisk information

Automatisk sökning efter anknytningspunkter i sådana fall är svårt eller kräver betydande datortid. För att förtydliga blocklayouten i sådana fall använder PHOTOMOD CFS den sk. "automatisk blocklayout", som anger den relativa positionen för bilderna (Fig. 2).

Ris. 2. Blocklayout efter automatisk förfining

Som vi tidigare noterat utförs filmning från en UAV med ökad överlappning. Flygplansinstabilitet kan ibland resultera i mycket stora överlappningar mellan intilliggande bilder, vilket orsakar svårigheter i vanliga fotogrammetriska paket.

Ris. 3. "Förvirring" av bilder med en liten fotograferingsgrund

Olika vinklar och höjder för att fotografera intilliggande ramar leder till en ökning av sökområdet för fästpunkter och en ökning av antalet grova fel jämfört med vanliga flygflygningar. Efter att ha skapat en förfinad blocklayout utförs proceduren för automatisk mätning av kopplingspunkter. Vid de första passen specificeras blocklayouten igen:

Ris. 4. Blocklayout efter de första omgångarna av automatisk mätning av fästpunkter

Vid efterföljande passeringar görs ytterligare mätningar av fästpunkter. Flera pass är nödvändiga när telemetriinformationen inte innehåller alla orienteringsvinklar, eller när vinklarna är kända med en noggrannhet på 10-30 grader. Om den telemetriska informationen innehåller vinkelorienteringselement med en noggrannhet på flera gradenheter, är ett pass tillräckligt - tillförlitligheten för automatiska mätningar ökar i detta fall. För att bekämpa eventuella grova fel under automatiska mätningar introducerade PHOTOMOD5.2 konceptet med den sk. ”konfidensgrupp av tie-punkter”, när programmet söker efter det största antalet tie-punkter för stereopar med minsta tvärparallax, anses de återstående tie-punkterna som inte ingår i gruppen vara felaktiga.

Efter att ha mätt förbindnings- och kontrollpunkter utförs justeringsproceduren. I DFS PHOTOMOD kan du använda den initiala approximationen för justeringsalgoritmen både enligt det förfinade blockschemat och konstruerat med andra metoder. Från och med version 5.2, för justering av flygfotografering från en UAV, rekommenderar vi att du använder ett nytt läge - 3D-justering. Vid justering i PHOTOMOD och ett tillräckligt antal kontrollpunkter kan du använda självkalibrering. Detta gör det möjligt att använda okalibrerade kameror. Den förväntade noggrannheten för utdataresultaten med rigorös fotogrammetrisk bearbetning är ungefär 1-2 GSD horisontellt och 2-4 GSD vertikalt. Efter fotogrammetrisk justering, vars resultat bestämmer exaktheten hos utgående produkter, konstrueras en relief (DEM) automatiskt. Vid behov, efter justering, kan stereovektorisering göras - manuell ritning av byggnader, strukturer, broar, dammar och andra föremål. Den konstruerade reliefen används för ortorectification av bilder. I det sista steget skapas en sömlös mosaik från ortorektifierade bilder - snittlinjer beräknas, ljusstyrkan utjämnas och konturobjekt sammanfogas. Självkalibrering kan också aktiveras i avsaknad av referenspunkter, men i detta fall kan endast koefficienter beräknas k1, k2 radiell förvrängning. När du använder slitsade slutarkameror kan du valfritt aktivera affina distorsionsberäkningar. Om orienteringsvinklarna är stabila under mätning kan sådan självkalibrering öka justeringens noggrannhet.

Om en okalibrerad kamera används och det inte finns några referenspunkter, kan vi prata om en noggrannhet på flera tiotals meter, vilket kommer att bestämmas av noggrannheten

GPS-projektionscenter och linsförvrängning (upp till flera tiotals pixlar). I sådana fall kan en förenklad automatiserad behandlingssekvens användas. Sömlös blockinstallation av den specificerade noggrannheten erhålls genom att transformera de ursprungliga bilderna i PHOTOMODGeoMosaic-modulen. I det här fallet används de enklaste transformationsmetoderna som inte tar hänsyn till terrängen, och sammanfogningen av konturer utförs med automatiskt beräknad slips. punkter längs automatiskt konstruerade skärlinjer.

Exempel på fotogrammetrisk bearbetning av flygfotodata från UAV

Låt oss titta på några exempel. I alla exempel användes det digitala filsystemet PHOTOMOD för bearbetning. Det bör noteras att olika organisationer överförde mer än 20 flygfotoenheter från UAV till Rakurs-företaget för testning. Tyvärr fanns det för många block inga referenspunkter och/eller undersökningen genomfördes med okalibrerade kameror. I sådana fall var det omöjligt att bedöma riktigheten av de slutliga bearbetningsresultaten.

Det första blocket som vi kommer att överväga togs bort från ZALA421-04f UAV. Forskningsdata tillhandahålls av Gazprom Space Systems OJSC. Blocket bestod av 26 rutter. Det totala antalet bilder i blocket var 595. En förkalibrerad Canon EOS500D digitalkamera användes. Flygningens höjd över terrängen var cirka 500 m, pixelstorleken på terrängen var cirka 8 cm 25 kontrollpunkter mättes och markerades på terrängen, noggrannheten för kontrollpunkternas koordinater översteg inte 10 cm. Den totala skillnaden i terränghöjder över en längd av cirka 3 kilometer är ganska stor ~ 70 meter.

Först bearbetades samma block av flygfotografering automatiskt enligt ett förenklat schema, utan justering och användning av kontrollpunkter. Bindningen utfördes i mitten av projektionen, omvandlingen av bilderna utfördes omedelbart i GeoMosaic-modulen utan att ta hänsyn till reliefen. Efterföljande övervakning av de resulterande "pseudo"-ortomosaiken med hjälp av referenspunkter visade avvikelser vid referenspunkterna som översteg 17 m. En sådan låg noggrannhet hos ortomosaiken beror på både den stora skillnaden i höjder och felaktigheten i att mäta projektionscentrum under flygning.

Blocket utsattes sedan för rigorös fotogrammetrisk bearbetning. Under justeringen betraktades tre av de uppmätta kontrollpunkterna som kontrollpunkter. Medelvärdet för justeringen var 15 cm, 16 cm, 12 cm vid kontrollpunkterna, 23 cm, 29 cm och 57 cm vid kontrollpunkterna. Avvikelserna vid kopplingspunkterna var 8 cm, 14 cm och 69 cm Den allmänna vyn av blocket presenteras i följande figur.

Ris. 5. Allmän vy av "block 1"

Under justeringsprocessen upptäcktes att koordinaterna för projektionscentrumen från den telemetriska informationen innehåller ett systematiskt fel, vars huvudkomponent är 10,5 meter i höjd Z. Rot-medelkvadratfelen vid projektionscentrum efter subtrahering av systematiska fel var 84 cm, 239 cm och 75 cm. Ett betydande fel i Y (längs flygningen) beror mest sannolikt på felaktig bestämning av skjutmomenten i telemetri. Stora fel i Z vid knutpunkter beror möjligen på felaktig kamerakalibrering och ackumulerade fel vid fotografering med en slitsad slutarkamera. De största felen vid knutpunkter observeras vid kanterna och hörnen av bilder.

Ris. 6. Värden på fel vid jävspunkter

Ytterligare bearbetning av blocket utfördes enligt standardschemat. Reliefen byggdes i automatiskt läge och ortotransformation gjordes med hänsyn till den konstruerade reliefen. Ett fragment av det konstruerade ortofotot visas i följande figur. När man konstruerade detta fragment inkluderades inte ljusstyrkeutjämningsfunktionen specifikt för att demonstrera sammanträffandet av konturerna av intilliggande bilder.

Ris. 7. Ortomosaiskt fragment utan ljushetsutjämning

I april 2011 genomförde Institutionen för fotogrammetri vid Moscow State University of Geodesy and Cartography (MIIGAiK) forskning om flygfotomaterial som erhållits med Ptero UAV för att bedöma kvaliteten på flygfotografering och fotogrammetrisk bearbetning. Fotograferingen utfördes från en höjd av cirka 900 m över medelplanet för området som fotograferas från Ptero UAV med en CanonEOS5D digitalkamera. Kameran har förkalibrerats. För att bedöma kvaliteten på materialen användes ett fragment av ett block, bestående av 2 rutter med 6 bilder vardera. 14 punkter användes som referenspunkter, vars plankoordinater XY togs från planer i skala 1:1000, och höjden Z bestämdes från materialen för luftburen laserskanning, utförd med en noggrannhet på cirka 20-30 cm Efter fotogrammetrisk justering uppgick koordinaternas rotmedelkvadratfel vid referenspunkterna till X, Y och Z, respektive 20 cm, 21 cm och 50 cm var 6 cm, 6 cm, 15 cm. Pixelstorleken på marken för detta GSD-block är ca 12 cm. Det allmänna diagrammet för blocket visas i följande figur.

Ris. 8. Schema för "block 2" med referens- och anslutningspunkter

Frågor om metrologiskt stöd

Generellt sett visar användningen av UAV:er för flygfotografering och för att erhålla material med kartografisk noggrannhet kostnadseffektivitet och är operativ. Utbredd implementering av sådan flygfotografering kräver samordning av insatser från både UAV-tillverkare och användare som använder dem, såväl som utvecklare av digitala fotogrammetriska system.

En av de begränsande faktorerna i implementeringen av UAV för att lösa problemen som anges ovan är bristen på praktisk erfarenhet av deras användning bland de flesta organisationer, såväl som bristen på teoretiskt baserade rekommendationer om val av undersökningsutrustning för UAV och parametrarna för flygfotografering utförs med deras hjälp.

Låt oss här notera ett intressant projekt av MIGAiK - för att utveckla och studera teknik för att övervaka och kartlägga området baserat på obemannad flygfotografering, har arbetet påbörjats med att skapa en specialiserad forskningsplats. Denna deponi, med en yta på cirka 50 kvadratmeter. km, skapas i Zaoksky-distriktet i Tula-regionen, på grundval av den geologiska träningsplatsen MIGAiK, som ligger 110 km från Moskva.

Polygonens territorium representerar en unik mängd kartografiska objekt. Detta territorium innehåller en mängd olika bosättningar: urbana bosättningar, byar, land och stugbosättningar; vägnät i form av järnvägar, motorvägar, landsvägar och åkervägar; kraftledningar med olika spänningar; rörledningar. På deponiets territorium finns det skogar, olika hydrografiska föremål, olika landformer, jordbruksmark och produktionsanläggningar.

För att säkerställa utvecklingen och forskningen av teknologier baserade på användningen av UAV, har arbetet påbörjats på testplatsens territorium för att skapa ett högprecisionsnätverk av planhöjdsmarkeringar (i form av naturliga terrängkonturer och markeringar) ; Topografiska markundersökningar av karaktäristiska områden i terrängen genomförs i skala 1: 500 och 1: 2000. Ortofotokartor och digitala terrängmodeller har skapats för samma territorium baserat på flygfotografering och högupplösta satellitbilder. När nytt filmmaterial blir tillgängligt förväntas dessa arbeten utföras i beredskap.

För att utvärdera de visuella egenskaperna hos bilder erhållna med en UAV kommer radiella världar att distribueras på testplatsen.

De första testerna är planerade att genomföras i mitten av juli 2011. Det är planerat att genomföra testflygfotografering av testplatsområdet i olika skalor med hjälp av den inhemska UAV:en "PTERO" för att testa och studera fotogrammetrisk teknik för att skapa kartor över olika skalor från det erhållna flygfotomaterialet. Fotogrammetrisk bearbetning av de resulterande bilderna förväntas utföras på det digitala fotogrammetriska systemet PHOTOMOD. I september är det planerat att testa MIGAIK X8 UAV, utvecklad vid MIGAIK.

Genom att skapa en testplats och testa UAV och teknik baserat på deras användning, avser MIGAIK att hjälpa potentiella användare att bemästra och implementera ny teknik, och utvecklare av flygplan och kamerasystem att anpassa dem för att lösa nuvarande produktionsproblem.

Slutsatser

Användningen av UAV:er som en flygundersökningsplattform har stora möjligheter vid skjutning av små föremål och vid skjutning av linjära föremål. Data från UAV gör att du kan få högkvalitativt kartografiskt material (spatial data) under följande förhållanden:

uppfyllande av vissa (ganska genomförbara) krav för filmutrustning och filmningsprocessen (garanti för tillräckliga tak);

strikt fotogrammetrisk bearbetning. I det här fallet ökar noggrannheten tiotals gånger och kan ligga runt GSD, som för konventionell flygfotografering och satellitbilder.

Våra rekommendationer för att erhålla maximal noggrannhet av undersökningsresultat är avsedda för både användare som använder UAV och designers som installerar utrustning på drönare och är följande.

Använd kalibrerade kameror på UAV.

Fotografera med en slutartid som inte är längre än 1/250s.

Använd objektiv med fast brännvidd. Om detta inte är möjligt bör du fixa ökningen (Zoom). Fotografering bör göras med fokus på oändlighet och med autofokusläge inaktiverat.

Utforma en undersökning med ökad överlappning (80 % längs, 40 % över rutten).

Det är lämpligt att använda kameror med en central slutare.

Det är tillrådligt att använda tvåbands GPS-mottagare ombord och differentialmätningsläge.

Det är tillrådligt att använda en IMU ombord, även om den inte har hög noggrannhet.

Erkännanden

Vi vill tacka följande företag: ZALA AERO Unmanned Systems, Gazprom Space Systems OJSC, AFM-Servers, Geometer-Center LLC, NPI och CC Zeminform, Transas CJSC, Limb CJSC för hjälp med förberedelsematerial, datatillhandahållande och användbara diskussioner.

Litteratur

Chibunichev A.G., Mikhailov A.P., Govorov A.V. Kalibrering av digitalkameror: Andra vetenskapliga och praktiska konferensen för ROFDZ. Sammandrag av rapporter. M., 2001, s. 38-39.

Skubiev S.I., Forsknings- och produktionsinstitutet för landinformationsteknik vid State University of Land Management "Zeminform" (Ryssland), Användning av obemannade flygfarkoster för kartografiändamål. Sammanfattningar från 10-årsjubileet internationella vetenskapliga och tekniska konferensen "Från bild till karta: digital fotogrammetrisk teknologi." Gaeta, Italien, 2010.

Resultat av fältforskning av Ptero UAV

Att välja en drönare

Ett stort territorium och helt föråldrade data om marktilldelningar ger ingen objektiv bedömning av markens tillstånd, så det blir inte bara intressant för markägare utan också fördelaktigt att förstå vilka resurser de faktiskt äger (eller inte äger).

För att kartlägga så stora områden används speciell industriell flygutrustning - UAV:er av flygplanstyp (design av vingtyp). Dessa enheter låter dig täcka upp till 1500 km 2 territorium i en flygsession och få bilder med nödvändig kvalitet för vidare efterbehandling. Utbudet av UAV på marknaden är ganska stort. Både importerade och inhemska UAV:er för varje ficka. Det är sant, kära ni, och enligt min mening är det helt obefogat. Men tydligen dikterar marknaden detta. Priser från 1 miljon för en anständig enhet. Jag föreslår att du tar en kort paus och tittar på en kort video (2 minuter 30 sekunder), som jag filmade speciellt för Habr-läsare för den här artikeln, för att omedelbart förstå vilken typ av industriell UAV detta är och hur det ser ut.

Lantmäteri med en UAV

Flyguppdrag

Vad är skjutskala?

I skala är flygfotografering konventionellt uppdelad i ultrastor skala (större än 1:2000, upplösning upp till 20 cm), storskalig (från 1:2000 till 1:10000), mellanskalig (från 1:10000) till 1:30000), småskalig (från 1:30000 till 1:100000) och ultrasmåskalig (mindre än 1:100000). Här och vidare talar vi om överensstämmelsen mellan storleken på objekt i verkligheten, korrelerad med deras bild på en digital bild för 1 pixel. Det vill säga, till exempel, i en superstor skala 1:2000-bild motsvarar en bild på 1 pixel ett objekt som mäter 20 cm.

Skjutterräng med överlappning

Överlappningar har sina egna särdrag. Rake nummer ett

Överlappningar mellan intilliggande bilder av samma rutt, kallade longitudinella (Px), har sina egna detaljer. För små och för stora överlappningar av bilder är inte lämpliga för uppgiften att konstruera 3D-modeller av territoriet. För att få en stereoskopisk (volumetrisk) bild räcker det i teorin att ha en längsgående överlappning på 50%. På grund av kanteffekter och aberrationer (bildförvrängningar) hos bilderna ökar dock den längsgående överlappningen något. Stora överlappningar är också oacceptabla, eftersom detta kraftigt minskar bildvolymen och som ett resultat försämrar kvaliteten på konstruktionen av 3D-modeller. Med nästan 100% överlappning erhålls två identiska bilder som inte har en stereoskopisk effekt och detta är oacceptabelt. Överlappningen mellan intilliggande bilder i platta fotograferingsförhållanden bör vara inom 55-70% i bergiga förhållanden och i närvaro av betydande skillnader i terrängen, kan överlappningen ökas avsevärt upp till 80-90% utan att förlora kvaliteten på att konstruera en; 3D terrängmodell.

För att få den erforderliga bildupplösningen måste fotografering från en UAV utföras på en strikt definierad flyghöjd H-golv.

Avståndet mellan intilliggande bilder (B) för efterföljande beräkning av deras antal längs den längsgående rutten bestäms som

Ruttens bredd på marken (L M) beror på storleken på matrisen (i ordinatriktningen) (l y) som används i samband med UAV-digitalkameran och bestäms av följande förhållande:

Att bestämma avståndet mellan intilliggande undersökningsvägar L y med villkoret för tväröverlappning P y kan beräknas med hjälp av formeln

Antalet rutter N m beräknas med hänsyn till bredden på sträckan D y, som mäts i tvärriktningen i mitten från ovansidan av första ruttbilden till undersidan av sista ruttbilden med marginal av 1 rutt.

Som nämnts ovan ställs alla nödvändiga ovannämnda skjutparametrar in automatiskt, med hänsyn till användningen av modern UAV-utrustning utrustad med specialiserade kontroller och modern programvara. Men när man säkerställer intern kontroll av arbetet är det nödvändigt att kontrollera noggrannheten av inmatningen av initiala data, och de resulterande bilderna måste selektivt (eller helt) kontrolleras för kvalitet. För att göra detta är det nödvändigt att behålla (i pappersform eller digital form) defektkartor över de undersökningar som utförts (utvärderingen av bilderna utförs i en 5-gradig skala). Felsökning utförs på plats så att misslyckade sträckor vid behov skjuts om, för att inte upprepa tjänsteresan igen.

Och lite om vädret. Ännu en kratta

Atmosfärslagret mellan jordens yta och avbildningssystemet installerat på en UAV innehåller alltid, i en eller annan grad, små (0,01-1 mm) partiklar av gaser, vattenånga, damm och rök. De får ljus att spridas i atmosfären och orsakar ytterligare ljusstyrka i själva luften, vilket minskar kontrasten i detaljerna på jordens yta. Glödet eller grumligheten i atmosfären på grund av spridningen av ljus från partiklar suspenderade i luften kallas dis. När gasmolekyler och vattenånga dominerar i atmosfären sprids strålar med korta våglängder kraftigare och det atmosfäriska diset har en övervägande blå eller blå färg. Om svävande partiklar av damm, rök och andra främmande kroppar dominerar, sprider diset strålar av alla färger i spektrumet lika mycket och det får i sig en grå eller vitaktig färg. Sådant dis är mer sannolikt att uppstå i områden med rök från skogsbränder och industriföretag, eller i områden där damm och sandpartiklar sprids.

Flygfotografering är också möjligt i höga, kontinuerliga moln ovanför den UAV som utför undersökningen. Hög kontinuerlig grumlighet gör det möjligt att erhålla skuggfria flygfoton med uppmjukade skuggtoner, vilket gör att skogstaket syns djupare och dess skuggade delar syns bättre.

För att dechiffrera skogsvegetation är inverkan av solens höjd vid tidpunkten för undersökningen viktig: ju högre den är, desto mer kontrasterande är förhållandet mellan de upplysta och skuggade sidorna av kronorna i baldakinen. Skuggor kastas också tydligare.

Vanligtvis börjar inspelningen tidigast 2 timmar efter soluppgången och slutar 3 timmar före solnedgången. I de flesta fall är flygfotograferingstiden begränsad till tre till fyra timmar, eftersom efter klockan 9-10, särskilt i skogsområden, dyker det upp cumulusmoln som når sin största utveckling vid klockan 13-15. Inte en dogm , en iakttagelse från egen erfarenhet.

En direkt begränsning för mätning är förekomsten av kraftigt regn, snö, åskväder eller plötsliga vindbyar med horisontella hastigheter på mer än 10-15 m/s och vertikala vindbyar på mer än 3 m/s. Men trots det faktum att moderna industriella UAV:er kan användas under förhållanden med betydande vindbelastning, är det tillrådligt att ha system för meteorologisk övervakning av flygförhållanden, som bör åtföljas av kontroll av horisontell och vertikal vindhastighet och luftfuktighet, eftersom luftfuktighet påverkar luftdensiteten avsevärt och, som ett resultat, på UAV:s aerodynamiska egenskaper. Trots att UAV-tillverkare skriver i reklam att deras enheter flyger i nästan alla väder, är det bättre att genomföra flygaktiviteter i normalt väder. Att förlora en UAV är mycket dyrare än att vänta på lämpliga väderförhållanden. När allt kommer omkring dör de flesta av dessa enheter av två skäl - operatörernas slarv och olämpligt väder. Båda är en bonanza för UAV-tillverkare, eftersom dyra UAV-reparationer också är en mycket lönsam affär. Därför kan du inte snåla med operatörsutbildning och skynda på saker med önskan att göra allt snabbt. Det är precis så när brådska och skratt står i det mest direkta förhållandet.

Akta dig, hårda lagar!

För att uppfylla kraven i lagstiftningen för att säkerställa flygverksamhet (i det allmänna fallet) är det således nödvändigt att utföra ett antal obligatoriska åtgärder. Det är nödvändigt att förbereda ett meddelande om färdplanen för ett obemannat luftfarkost (hädanefter kallat meddelandet på uppskjutningsplanen). Meddelandet är information om den planerade aktiviteten för användning av luftrummet, som sänds av luftrumsanvändaren eller dennes representant till flygtrafiktjänstmyndigheten (flygledning) via flygets marknät för dataöverföring och telegrafmeddelanden, via Internet resp. på papper, inklusive ett faxmeddelande .

Ett meddelande om uppskjutningsplanen via flygets marknät för dataöverföring och telegrafmeddelanden, samt på papper, inklusive ett faxmeddelande, skickas i form av ett formaliserat telegram bestående av tre delar: adress, information och abonnemang.

Adress- och signaturdelarna i telegrammet fylls i i enlighet med fastställda regler för adressering och sändning av telegrafmeddelanden.

Informationsdelen av telegrammet fylls i i ordningsföljden och enligt reglerna som definieras av tabellen över meddelanden om flygplansrörelser i Ryska federationen och lagstiftningens krav.

Ett meddelande om lanseringsplanen via Internet skickas genom att fylla i informationsdelen av flygplanets färdplan på ATS-enhetens webbplats i den sekvens och enligt reglerna som definieras av detta meddelandeblad.

Texten i meddelandet om lanseringsplanen är ifylld med blockbokstäver i lämpliga fall av det latinska eller ryska alfabetet. Med tanke på den dynamiskt utvecklande lagstiftningen på området för användning av luftrummet håller dessa regler på att förändras. Underlåtenhet att följa eller delvis följa dessa regler kan leda till administrativt ansvar för enskilda eller juridiska personer, och i händelse av allvarliga konsekvenser - till straffansvar på det sätt som föreskrivs i lag.

Krav på UAV-operatörer och flygledare

Om några farliga fenomen uppstår i flygområdet ska de stoppas omedelbart och flygledaren ska göra alla rimliga ansträngningar för att säkerställa operatörernas säkerhet och omedelbart lämna den farliga platsen, till exempel om en skogsbrand närmar sig.

Nåväl, ungefär så går förberedelserna för att genomföra UAV-undersökningar med industriell flygutrustning till. I efterföljande serier (artiklar) kommer vi att överväga teknologier för bearbetning och tolkning av UAV-bilder erhållna för att erhålla kartografisk information av hög kvalitet och 3D-terrängmodeller. Vi kommer också att prata om att dechiffrera olika intressanta föremål i UAV-bilder. Det blir mer intressant! Ha en bra dag!

UAV för flygfotografering för civila ändamål löser följande uppgifter:

• Fotografering av bröllop och företagsevent.
• Säkerhet av personliga tillhörigheter, hus, fristående byggnader på platsen.
• Leverans och transport av olika värdesaker.
• Användning av anordningar för jakt och övervakning.
• Assistans vid spaning av svåra vägar i okända områden.
• Interiör och exteriör fotografering av fasader på hus, stugor, byggnader.
• Panoramafotografering av städer, stadsdelar.
• Flygfotografering av sportevenemang (cykellopp, simning, ironman, etc.

Du kan köpa en UAV för flygfotografering med de mål som krävs.

Kostnaden för en drönare för flygfotografering börjar från 80 000 rubel.

• Själva det obemannade fordonet.
• Markkontrollstation.
• Set med reservdelar.
• Programvara (redan installerad).
• Instruktioner, flygformulär.