LiDAR vs. Photogrammetrie für Drohnenvermessungen
Die Drohnendetektion ist in den letzten Jahren immer beliebter geworden.
Luftbildkartierung mit unbemannten Flugzeugen hilft Teams dabei, wertvolle Luftbildinformationen schnell, effizient, sicher und zu einem erschwinglichen Preis zu sammeln, und hilft dabei, die Entscheidungsfindung zu gestalten, die Kommunikation zu verbessern und Einnahmen und Ergebnisse zu steigern.
Da sich der Trend zu Drohnen zur Erkennung beschleunigt, stellt sich regelmäßig die Frage: Was ist die beste Methode zur Datenerfassung? LiDAR oder Photogrammetrie ?
Die jüngste Veröffentlichung der L1- und P1-Mapping-Nutzlasten von DJI zeigt das wachsende Interesse und die wachsende Nachfrage nach diesen beiden Luftbild-Mapping-Praktiken; Der L1 (unten rechts) ist ein LiDAR-Sensor (mit Photogrammetriefunktionen), während der P1 (unten links) eine dedizierte Photogrammetrie-Nutzlast mit einem hochauflösenden 45-MP-Vollbildsensor ist.
Es erscheint daher angebracht, diese beiden Luftkartierungsmethoden zu vergleichen. Welche sind das? Was sind ihre Vor- und Nachteile? Wann sollten Sie sie verwenden? Und ist das eine besser als das andere?
Was ist LiDAR?
LiDAR steht für Light Detection and Distance.
Wie funktioniert LiDAR? LiDAR, auch bekannt als 3D-Laserscanning, funktioniert, indem es Lichtimpulse auf die Erdoberfläche oder ein Element darauf sendet und die Reflexionszeit misst.
Die Zeit, die benötigt wird, um zur LiDAR-Quelle zurückzukehren, gibt die genaue Entfernung zum Objekt oder Merkmal an. Dies ist als Time of Flight (ToF)-Prinzip bekannt.
Dies liefert einen genauen Positionspunkt, wo der Laser auf die Erdoberfläche auftrifft. Je nach verwendetem Sensor können LiDAR-Einheiten Hunderttausende von Impulsen pro Sekunde aussenden, was dazu beiträgt, eine detaillierte Ansicht dessen zu erstellen, worauf sich der Sensor konzentriert.
Daraus können dann 3D-Punktwolken erstellt werden; eine genaue Visualisierung, die das Gelände, die Topographie und die Eigenschaften des gescannten Bereichs darstellt.
Das Bild oben – von Shells Bacton Gas Terminal, aufgenommen mit L1 – zeigt eine LiDAR-Punktwolke.
Drohnen-LiDAR hat sich zu einem nützlichen Instrument zur Luftbildvermessung für viele Anwendungen entwickelt, z. B. in der Forstwirtschaft, Landwirtschaft und im Bauwesen.
Was ist Photogrammetrie?
Photogrammetrie ist die Kunst, hochauflösende Fotos aufzunehmen, um einen markanten Bereich nachzubilden.
Diese Bilder werden mit ausgeklügelter Software verarbeitet und zusammengeführt, um realistische, georeferenzierte und messbare 3D-Modelle der realen Welt zu erstellen.
Je nach Software können diese digitalen Zwillinge vollständig navigierbar sein und Teams dabei helfen, schnell und einfach auf wichtige Informationen zuzugreifen und diese zu verarbeiten.
Photogrammetrie kann auch verwendet werden, um detaillierte 2D-Karten zu erstellen. Diese Orthomosaik-Datensätze bieten genaue fotografische Darstellungen eines Gebiets mit georeferenzierten Informationen.
Um dies zu veranschaulichen, ist das erste Bild ein 2D-Orthomosaik eines Bauernhofs, während das zweite Bild ein 3D-Modell des Standorts ist, die beide mit der photogrammetrischen Kamera P1 aufgenommen wurden.
Die Anzahl der Bilder, die für wertvolle Photogrammetrie-Datensätze benötigt werden, reicht von Hunderten bis zu Tausenden, abhängig von der Größe des Standorts und der gewünschten Genauigkeit.
Die Anwendungsfälle für Photogrammetrie sind breit gefächert, einschließlich Projektmanagement, Kartierung von Tatorten, Marketing, Durchführung von Bestandsberechnungen und -messungen, topografische Kartierung und Gebäudevermessungen.
LiDAR vs. Photogrammetrie – Vor- und Nachteile
Wie alles haben auch LiDAR und Photogrammetrie ihre guten und schlechten Seiten.
Diese Faktoren könnten zusammen mit der Einsatzbeschreibung die Präferenz für beide Anwendungen bestimmen.
Vielseitigkeit der Mission
Einer der Hauptvorteile der Verwendung von LiDAR gegenüber der Photogrammetrie ist die Leistungssteigerung bei bestimmten Missionen.
Beispielsweise ist LiDAR in Erfassungsbereichen mit hoher Vegetationsbedeckung effektiver und damit genauer.
Woher? Denn LiDAR-Pulse können durch die Zwischenräume zwischen Blättern und Ästen bis zum Boden vordringen.
Umgekehrt kann die Vegetation in der traditionellen Photogrammetrie verhindern, dass Sie eine genaue Darstellung der Bodentopographie erhalten.
Aus diesem Grund ist LiDAR eine genauere Lösung als die Photogrammetrie, um ein digitales Geländemodell (DTM) zu erstellen; ein Modell der nackten Erde (ohne Objekte / Gebäude darin), das die Höhendaten des Geländes enthält.
Dieser Datensatz, der von Ben Bishop, dem technischen Direktor von Flythru Limited, mit heliguy ™ geteilt wurde, zeigt die Unterschiede zwischen LiDAR und Photogrammetrie für die bodennahe Erfassung für die DTM-Generierung.
In Anbetracht der Vegetationsdichte in diesem Beispiel hat die Photogrammetrie (blau) gute Arbeit geleistet, aber die Grafik zeigt den Vorteil von LiDAR (rosa) in dieser Situation.
Beachten Sie zum Beispiel die dicke rosa Linie (und das Fehlen von Blau) auf dem Boden in Bereichen direkt unter den Bäumen, die zeigen, wie LiDAR-Impulse in Bereichen mit hoher Vegetation auf den Boden treffen können, sowie die Photogrammetrie.
Dies unterscheidet sich von einem digitalen Oberflächenmodell (DSM), das die Erdoberfläche darstellt und alle Objekte darauf enthält. Sowohl LiDAR als auch Photogrammetrie sind gute Lösungen für die Erstellung von DSMs.
Eine Statistik besagt, dass LiDAR Bereiche mit bis zu 90 % Vegetation durchdringen kann, während die Photogrammetrie näher an der 60 %-Marke liegt.
Aus diesem Grund ist LiDAR zu einem Favoriten von Forstfachleuten geworden.
LiDAR ist nicht nur in Gebieten mit hoher Vegetation effektiver, es eignet sich auch besser für Missionen, die bei schlechten Lichtverhältnissen oder sogar nachts durchgeführt werden, ohne dass eine externe Lichtquelle erforderlich ist.
Umgekehrt können die Ergebnisse eines photogrammetrischen Drohnenflugs durch schwaches Licht, Staub oder Bewölkung stark beeinträchtigt werden.
Dank der Punktabtastung mit hoher Dichte und der direkten Messart von LiDAR ist es auch effektiver zum Messen und Erfassen von kleinen / schmalen Objekten wie Stromkabeln, Rohrleitungen und scharfkantigen Gegenständen.
Dies wird in diesen beiden Datensätzen demonstriert. Stromleitungen sind in der Mitte des linken Bildes sichtbar – aufgenommen mit dem L1-LiDAR-Sensor – aber nicht im 2D-Orthomosaik derselben Szene, aufgenommen mit dem P1-Photogrammetriesensor.
Aus diesem Grund kann LiDAR auch zur Erfassung komplexer Messungen zwischen Kabeln und Bäumen eingesetzt werden, wie das Bild unten zeigt. wie von Keltbray in dieser Fallstudie demonstriert .
Benutzerfreundlichkeit
Zugänglichkeit ist einer der größten Unterschiede zwischen LiDAR und Photogrammetrie.
LiDAR ist ziemlich komplex und erfordert ein hohes Maß an Verständnis, was die Fehlerquote vergrößern und die Nachfrage nach einem erfahrenen Praktiker erhöhen kann.
Der DJI L1 hilft jedoch, diese Lücke zu schließen, indem er LiDAR-Workflows vereinfacht und sie für mehr Menschen zugänglicher macht.
Allerdings ist die Photogrammetrie im Allgemeinen eine einfachere Detektionsmethode.
Ja, es gibt Dinge zu bedenken, z. B. welche Flughöhe die beste Probenentfernung zum Boden bietet (mehr dazu in Kürze) und welche Bildüberlagerungsrate erforderlich ist, um das genaueste Modell zu gewährleisten.
Aber insgesamt haben Fortschritte in der Drohnen-Photogrammetrie rationalisierte Arbeitsabläufe ermöglicht und dazu beigetragen, genaue Karten und Modelle für jede Organisation mit einer anständigen Kameradrohne verfügbar zu machen.
Datensatz
Der Unterschied zwischen LiDAR- und Photogrammetrie-Datensätzen ist Tag und Nacht.
Ein LiDAR-Datensatz besteht aus Tausenden von Punkten – oder Returns – um eine detaillierte 3D-Punktwolke zu erstellen, die das Gelände und die Höhe umreißt.
Aus diesem Grund ergibt ein LiDAR-Datensatz nicht immer ein ansprechendes Bild und erfordert möglicherweise ein hohes Maß an Geschick für die Interpretation. Und manchmal, wenn es um detaillierte Oberflächen und Merkmale geht, kann LiDAR unspezifisch sein, was bedeutet, dass Sie sich nicht sicher sein können, was Sie tatsächlich sehen.
Sie können jedoch ein visuell zugänglicheres Modell erhalten, indem Sie Farben aus separaten Datensätzen verwenden.
Darüber hinaus verfügen einige LiDAR-Systeme, einschließlich L1, über Photogrammetriefunktionen, um einer Punktwolke mehr Details hinzuzufügen und Querverweise zu unterstützen. Tatsächlich profitieren L1-Betreiber von seiner Fähigkeit, Echtzeit-Farbpunktwolkenmodelle in Echtzeit zu generieren.
Aber vergessen Sie für eine Minute die Ästhetik – wer einen LiDAR-Datensatz interpretieren kann, wird dessen wahren Wert für bestimmte Anwendungen kennen.
Im Gegensatz dazu erstellt die Photogrammetrie Modelle auf der Grundlage von Hunderten oder Tausenden realer Bilder, die zusammengefügt werden.
Aus diesem Grund ist eine 2D-Karte oder ein 3D-Modell, das mit dieser Sensortechnik erstellt wurde, sofort erkennbar und erkennbar, was Teams dabei hilft, schnell und einfach auf digitale Zwillinge zuzugreifen, sie zu teilen und zu verstehen.
Da es sich bei der Photogrammetrie um hochauflösende Bilder handelt, ist sie in der Lage, die visuellen Details jedes Merkmals eines Standorts zu erfassen und im Gegensatz zu einigen LiDAR-Punktwolken die Zusammenfassung aus einem Datensatz zu extrahieren.
Diese beiden Bilder von Gebäuden in der Innenstadt von Henderson, die vom Henderson City Engineering Department aufgenommen wurden, zeigen beispielsweise die Unterschiede zwischen den LiDAR- (oberes Bild) und den Photogrammetrie-Datensätzen (unteres Bild). Die vollständige Fallstudie können Sie hier lesen.
Aus diesen Gründen – und weil eine Drohnenvermessung wiederholbare Daten erfassen kann – ist die Photogrammetrie beispielsweise zu einem entscheidenden Werkzeug für Luftbildvisualisierungen, Änderungsverfolgung und Fortschrittsverfolgung auf einer Baustelle geworden.
Kosten
LiDAR verwendet Laser, während Photogrammetrie auf Bildern basiert, die von einer Kamera erfasst werden.
Und traditionell waren LiDAR-Sensoren groß, sodass ein größeres Flugzeug benötigt wurde.
Daher ist die Photogrammetrie als kostengünstigere Lösung als LiDAR bekannt geworden.
Diese Kluft wird jedoch kleiner. Nehmen Sie zum Beispiel die L1 LiDAR-Nutzlast von DJI, die eine billigere und kompaktere Lösung als andere LiDAR-Sensoren auf dem Markt ist.
Und mit fortgesetzter Innovation besteht jede Chance, dass LiDAR weiterhin zugänglicher wird (in Bezug auf Preis und Anwendung).
LiDAR vs. Photogrammetrie: Was ist am genauesten?
Wenn es um die Erkennung geht, ist Genauigkeit eine der wichtigsten Überlegungen.
Bei richtiger Ausführung sind LiDAR und Photogrammetrie zuverlässige und genaue Methoden.
Aber bevor wir ins Detail gehen, hier ist die Definition von zwei Begriffen, die ein wesentlicher Bestandteil dieses Abschnitts sind:
- Relative Genauigkeit (vertikal) : Die relative Genauigkeit bezieht sich auf die Genauigkeit der Datenpunkte eines Datensatzes zueinander. Wenn die Entfernung zwischen Punkt A und Punkt B auf dem Boden 62,128 m beträgt, würden Sie bei einer relativen Gesamtgenauigkeit von +/- 20 mm erwarten, dass die Modellentfernung zwischen 62,126 m und 62,130 m liegt. Daten mit relativer Genauigkeit WERDEN mit Bezug auf ein Koordinatenbezugssystem erhoben, jedoch nicht mit hoher Genauigkeit.
- Absolute Genauigkeit (vertikal) : Absolute Genauigkeit bezieht sich auf die Genauigkeit des Datensatzes in Bezug auf ein Koordinatensystem oder Datum. Bei einer absoluten Genauigkeit von 20 mm beispielsweise gäbe es eine Fehlerspanne von 40 mm (20 mm in jeder Richtung).
LiDAR-Genauigkeit der Drohne
Wenn es auf Genauigkeit ankommt, ist LiDAR eine äußerst zuverlässige Lösung.
Denken Sie daran, dass LiDAR funktioniert, indem es die Erdoberfläche oder ein Merkmal darauf trifft, Laserimpulse von oben abfeuert und die Reflexion misst. Es handelt sich also um ein direktes Maß.
Zusammen mit der Integration mit GNSS-Daten trägt dies dazu bei, Ihrer digitalen Geländekarte ein hohes Maß an vertikaler Genauigkeit zu verleihen.
LiDAR ist auch eine ideale Lösung, um absolute Präzision zu erreichen, insbesondere wenn ein realistisches Modell der nackten Erde erstellt werden soll, dank seiner Fähigkeit, Höhenunterschiede und Vegetation zu berücksichtigen.
Tatsächlich können Vermesser dank der hohen Datenpunktdichte von LiDAR (mit Sensoren, die Hunderte von Punkten pro Quadratmeter aussenden) einen wirklich robusten Datensatz erstellen.
Nebenbei bemerkt, bei der Betrachtung verschiedener LiDAR-Lösungen ist die Frequenz der Laserpulse eine Schlüsselspezifikation. Eine höhere Pulsfrequenz sammelt mehr Messungen pro Sekunde, erstellt detailliertere Muster und reduziert die Anzahl der Flüge, die erforderlich sind, um einen bestimmten Bereich abzudecken.
Aber LiDAR ist ein komplexes System und viele Faktoren bestimmen die Genauigkeit.
Es geht nicht nur um den LiDAR-Sensor – andere hochpräzise Systeme wie Satellitenpositionierung (GNSS-Daten) und eine Trägheitsmesseinheit (IMU) müssen von hoher Qualität sein, um eine genaue Punktwolke zu erstellen, die den zu vermessenden Bereich genau widerspiegelt Gelände, Topographie und Eigenschaften.
Insgesamt neigt LiDAR jedoch dazu, Scans mit größerer Detailgenauigkeit und Genauigkeit zu erzeugen als die Photogrammetrie.
Genauigkeit der Photogrammetrie mit Drohne
Das bedeutet jedoch nicht, dass die Photogrammetrie keine genaue Vermessungslösung ist.
Im Rückwärtsgang. Tatsächlich können einige Drohnenlösungen eine Genauigkeit im Zentimeterbereich bieten.
Es sind jedoch einige wichtige Faktoren zu berücksichtigen, die die Genauigkeit beeinträchtigen können.
Zum Beispiel die Qualität der Drohne und der Kamera.
Die Größe des Sensors, seine Auflösung und Brennweite wirken sich alle auf die Probenentfernung zum Boden (GSD) und die erforderliche Flughöhe aus.
Für den Datensatz ist GSD definiert als die Länge (in Zoll, Zentimeter oder Millimeter) zwischen den Mittelpunkten zweier aufeinanderfolgender Pixel auf der Karte.
Wenn also eine Drohne eine GSD von 5 cm / px erreicht, entspricht dies einem Pixel auf der digitalen Karte, das 5 cm in der Realität entspricht.
Je kleiner die GSD, desto höher die Genauigkeit. Nehmen wir als Beispiel die folgenden Bilder: Das Orthomosaik mit einer GSD von 5 cm (links) ist viel detaillierter als das rechte mit einer GSD von 30 cm. Denn je höher der GSD-Wert des Bildes ist, desto geringer ist die räumliche Auflösung des Bildes und desto weniger Details sind sichtbar.
Wann ist es am besten, die LiDAR-Drohne zu verwenden?
LiDAR kann ein Schlüsselwerkzeug im Arsenal eines Vermessungsingenieurs sein.
Obwohl es für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden kann, gibt es vielleicht bestimmte Missionstypen, bei denen es wirklich einzigartig ist.
Diese beinhalten:
Kartierung komplexer Böden mit Vegetationsbedeckung
Bei schlechten Lichtverhältnissen oder nachts
Wenn kleine / schmale Objekte wie Kabel oder Rohre erkannt werden müssen, die möglicherweise nicht erkannt oder mit alternativen Methoden erkannt werden.
LiDAR ist auch eine effektive Methode, wenn Genauigkeit besonders wichtig ist und für Projekte, bei denen Genauigkeit eine Priorität ist.
Wann ist die Drohnen-Photogrammetrie am besten geeignet?
Immer mehr Unternehmen, Organisationen und Abteilungen in immer mehr Branchen setzen auf Drohnen-Photogrammetrie.
Und es gibt einige Szenarien, die sich perfekt für diese Luftvermessungstechnik eignen. Diese beinhalten:
Datensätze, die eine visuelle Auswertung erfordern
Projekte, die leicht verständliche Karten und Modelle erfordern
Kontextreiche Scans, die zugänglich sind und minimale Erfahrung und Nachbearbeitung erfordern.
Eine 2D-Karte oder ein 3D-Modell kann von unschätzbarem Wert sein, um den Fortschritt auf einer Baustelle zu verfolgen, die Kommunikation zwischen Teams und Beteiligten, Stadtplanung und -management zu verbessern und auf Fehler / Schäden zu prüfen.
LiDAR-Drohne und Photogrammetrie: Welche Lösungen gibt es?
Im DJI-Ökosystem sind zahlreiche Lösungen verfügbar, um die Erfassung von LiDAR-Daten und Photogrammetrie zu unterstützen.
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LiDAR-Drohne
Die kommerzielle Flaggschiff-Plattform von DJI, die M300 RTK, kann dank der Einführung des Zenmuse L1-Sensors als LiDAR-Drohne verwendet werden.
L1 integriert ein Lidar-Modul, eine 20-MP-RGB-Kamera und eine hochpräzise IMU.
Zu seinen Hauptmerkmalen gehören:
- Es ist hocheffizient und kann bis zu 2 km² in einem Flug zurücklegen
- Schutzart gegen schlechtes Wetter IP54
- Es unterstützt drei Renditen
- Punkterate von 240.000 Punkten / s
- Vertikale Genauigkeit von 5 cm / Horizontale Genauigkeit von 10 cm
- Erfassungsbereich 450 m
- LiveView-Punktwolke
Die M300 RTK und L1 können auch in Verbindung mit der Mapping-Softwareplattform von DJI, DJI Terra, verwendet werden. Dies ermöglicht Vermessern den Zugriff auf 3D-Daten, Details komplexer Strukturen und präzise visuelle Rekonstruktionen. Auch bei der Verarbeitung von LiDAR L1-Daten ist Terra hocheffizient.
Drohnen-Photogrammetrie
M300 RTK und Zenmuse P1
Die M300 RTK kann in die Kamera Zenmuse P1 integriert werden. Diese Nutzlast verfügt über einen 45-Megapixel-Vollbildsensor, was sie zu einer hochleistungsfähigen Lösung für die Photogrammetrie macht.
Weitere wichtige Funktionen sind:
- Ohne GCP kann eine Genauigkeit von 3 cm horizontal und 5 cm vertikal erreicht werden
- Es ist hocheffizient und deckt 3 km² in einem einzigen Flug ab
- Stabilisierter 3-Achsen-Gimbal mit Smart Oblique Capture, ideal für große Detektionsstellen
- Globaler mechanischer Verschluss mit einer Verschlusszeit von 1/2000 Sekunde
- TimeSync 2.0 ermöglicht eine Synchronisation auf Mikrosekundenebene
- Wechselbare Fixfokus-Objektive (24/35/50 mm)
- Ein Update ermöglichte auch die Verwendung des P1 in Verbindung mit der Terra-Mapping-Lösung von DJI.
Phantom 4 RTK
Die Phantom 4 RTK ist die Kartenlösung von DJI für niedrige Höhen. Es eignet sich besonders für kleine Vermessungsgebiete, bietet aber aufgrund seiner Zugänglichkeit einen guten Einstieg für Neueinsteiger in die Drohnenvermessung.
Zu seinen Hauptmerkmalen gehören:
- RTK-Modul
- 1″ 20MP CMOS-Sensor
- Der mechanische Verschluss verringert die Gefahr des Verwackelns des rotierenden Verschlusses
- TimeSync-System, das den Flugregler, die Kamera und das RTK-Modul aufeinander abstimmt
- LiDAR oder Photogrammetrie: Was ist das Beste?
- Es gibt einen guten Grund, warum LiDAR und Photogrammetrie zu beliebten Drohnen-Sensortechniken geworden sind – sie können hochwertige Daten erfassen und wertvolle Informationen liefern.
Aber was ist das Beste?
In Wahrheit ist es eine schwierige Frage zu beantworten, weil beide ihre Werte haben.
In vielerlei Hinsicht läuft es auf die anstehende Arbeit hinaus.
LiDAR ist extrem leistungsfähig für spezifische Missionen, wie z. B. anspruchsvolle Projekte, bei denen Höhengenauigkeit, komplexe Strukturen oder Bereiche mit hoher Vegetation entscheidend sind.
Dank Innovationen wie der neuen L1-Nutzlast von DJI wird LiDAR immer zugänglicher und erschwinglicher, aber Tatsache bleibt, dass es sich um eine hochspezialisierte Sensortechnik handelt.
Daher ist die Photogrammetrie für breitere Erkennungsanforderungen mehr als ausreichend - sie ist im Allgemeinen billiger, zugänglicher und bei korrekter Durchführung genau genug, um die meisten Anforderungen zu erfüllen.
Und für Teams, die ein hochgradig visuelles digitales Asset benötigen, ist die Drohnen-Photogrammetrie eine leistungsstarke Luftbildmethode.
Aber unabhängig von Ihrer bevorzugten Technik ist Innovation in beiden Bereichen spannend; eine Tatsache, die durch die neuen L1- und P1-Sensoren von DJI veranschaulicht wird.
Das anhaltende Wachstum in diesen Bereichen wird die Fähigkeit der Luftvermessungsingenieure weiter verbessern, hochdetaillierte und genaue Karten und Modelle schneller, sicherer und billiger als zuvor zu erwerben.