-
SVEUČILIŠTE U ZAGREBU - GEODETSKI FAKULTET
UNIVERSITY OF ZAGREB - FACULTY OF GEODESY Zavod za primijenjenu
geodeziju; Katedra za upravljanje
prostornim informacijama Institute of Applied Geodesy; Chair of
Spatial Information
Management
Kačićeva 26; HR-10000 Zagreb, CROATIA
Web: www.upi.geof.hr; Tel.: (+385 1) 46 39 222; Fax.: (+385 1)
48 28 081
Diplomski studij geodezije i geoinformatike
Usmjerenje: Geodezija
DIPLOMSKI RAD
Mogućnosti primjene bespilotnih letjelica u geodeziji na
primjeru bespilotne letjelice "SurveyDrone 01"
Izradio:
Joško Marić
Jasenska 55
Opuzen
[email protected]
Mentor: prof. dr. sc. Miodrag Roić
Zagreb, rujan 2015.
-
2
Zahvala:
Prije svega želio bih se zahvaliti mentoru prof. dr. sc.
Miodragu Roiću i komentoru
dr. sc. Mariu Mađeru.
Hvala i mojim kolegama, kolegicama, prijateljima što su mi
uljepšali sve ove
godine studiranja, a posebnu zahvalu upućujem svojoj djevojci na
potpori tijekom
pisanja.
Najveću zahvalu dugujem svojim roditeljima i sestri na pruženoj
mogućnosti
studiranja, razumijevanju te bezuvjetnoj potpori. Veliko hvala i
ostalim članovima
obitelji koji su uvijek vjerovali u mene.
-
3
I. Autor
Ime i prezime: Joško Marić
Datum i mjesto rođenja: 04.08.1991., Dubrovnik
II. Diplomski rad
Predmet: Diplomski rad
Naslov: Mogućnosti primjene bespilotnih letjelica u geodeziji na
primjeru
bespilotne letjelice "SurveyDrone 01"
Mentor: prof. dr. sc. Miodrag Roić
Komentor: dr. sc. Mario Mađer
III. Ocjena i obrana
Datum zadavanja zadatka:13.02.2015.
Datum obrane: 18.09.2015.
Sastav povjerenstva pred kojim je branjen diplomski rad:
1. prof. dr. sc. Miodrag Roić
2. dr. sc. Mario Mađer
3. dr. sc. Baldo Stančić
-
4
Mogućnosti primjene bespilotnih letjelica u geodeziji na
primjeru
bespilotne letjelice "SurveyDrone 01"
Sažetak: Diplomski rad opisuje mogućnosti primjene bespilotnih
letjelica u
geodeziji na primjeru letjelice ˝SurveyDrone 01˝. Kroz diplomski
rad se prikazuje
detaljan opis prikupljanja i obrade podataka dobivenih pomoću
bespilotne letjelice
u dva različita programska paketa. Prvi programski paket pomoću
kojeg su
obrađivane snimke je Agisoft PhotoScan, a drugi je Pix4D.
Također kroz diplomski
rad detaljno se prikazuju prednosti i mane leta na različitim
visinama. Prve snimke
koje su se obrađivale bile su na visini leta od 80 m, dok su
druge snimljene na
visini od 60 m. Kroz ova dva primjera leta u ovom diplomskom
radu, dana je
analiza upotrebe različitih visina leta, kao i programa za
obradu podataka te na taj
način prikazana širina primjene bespilotnih letjelica u
geodeziji.
Ključne riječi: Bespilotni zrakoplovni sustavi,
aerofotogrametrija, Pix4D, Agisoft
PhotoScan
Possibilities of application unmanned aerial vehicle in
geodesy
on the example of unmanned aerial vehicle " SurveyDrone 01 "
Abstract: The folowing Master thesis describes the practical use
of an
unmanned arial vehicle in geodesy on the example of ˝SurveyDrone
01˝. Through
this thesis entire proces of collecting and processing data from
drones is
presented in details in two different software packages. First
used softwere for
processing pictures is Agisoft PhotoScan, and the second one is
Pix4D. Also
through this thesis advantages and dissadvantages of flying on
different height is
presented. The first processed pictures were shot at the
altitude of 80 m, while the
other pictures were shot at the altitude of 60 m. Through these
two examples of
flight, flying on different altitudes is analized, as well as
softwares for data
processing, showing the scope of application of drones in
geodesy.
Keywords: unmanned aerial vehicle, aerofotogrametry, Pix4D,
Agisoft
PhotoScan
-
5
SADRŽAJ
1. UVOD
..............................................................................................................
6
2. BESPILOTNI ZRAKOPLOVNI SUSTAVI U GEODEZIJI
................................ 7
2.1. BESPILOTNE LETJELICE
................................................................................
8
2.2. ZAKONSKA REGULATIVA U REPUBLICI HRVATSKOJ
........................................ 11
2.3. FOTOGRAMETRIJA
......................................................................................
14
2.3.1. Aerofotogrametrija
............................................................................
16 2.3.2. Stereo vid
.........................................................................................
18
3. METODE RADA
...........................................................................................
20
3.1. PROGRAMSKA PODRŠKA
.............................................................................
20
3.2. SFM ALGORITAM
.......................................................................................
21
3.3. CROPOS
.................................................................................................
22
4. PLANIRANJE PROJEKTA
...........................................................................
26
5. PRAKTIČNI DIO DIPLOMSKOG RADA
....................................................... 31
5.1. SURVEYDRONE01
.....................................................................................
31
5.2. OLYMPUS E - P2
.......................................................................................
32
5.3. KONTROLNE TOČKE
...................................................................................
33
5.4. IZMJERA KONTROLNIH TOČAKA
....................................................................
35
6. OBRADA PODATAKA
.................................................................................
38
6.1. AGISOFT PHOTOSCAN
...............................................................................
38
6.2. PIX4D
......................................................................................................
42
6.3. USPOREDBA PROGRAMSKIH PAKETA
............................................................ 46
7. ANALIZA DOBIVENIH REZULTATA
........................................................... 50
8. ZAKLJUČAK
................................................................................................
55
Literatura
Popis slika
Popis tablica
Životopis
-
6
1. Uvod
Svjedoci smo velikog razvoja tehnologije i znanosti tijekom
posljednjih godina, a
sve je to posljedica modernog društva kakvom težimo. U skladu s
tim i geodezija
kao znanost, doživljava veliki razvoj koji omogućava novi
stupanj tehnološkog
razvitka. U davnim vremenima glavni mjerni instrumenti za
geodeziju su bili
konopci i lanci s mjernim podjelama, a korištena je stopa kao
mjerna jedinica
(Lasić, 2007). Razvojem instrumentarija, otkrićem dalekozora i
razvojem
elektronike danas imamo moderne mjerne stanice, GNSS (engl.
Global Navigation
Satelite System) uređaje itd. Jedno od glavnih tehnoloških
dostignuća, zahvaljujući
razvoju računalnih sustava i algoritama za obradu
fotogrametrijskih podataka, su i
bespilotni zrakoplovni sustavi (engl. UAV photogrammetry)
(Eisebeiss, 2009), koji
nisu velika novost na području inovacija jer postoje već duže
vrijeme, ali sama
njihova implementacija u geodeziji je još u razvoju. Ovim
načinom postupak
prikupljanja prostornih podataka i obrade istih znatno je ubrzan
i pojednostavljen,
te se fotogrametrija sve više nameće kao najoptimalnija metoda
dobivanja
prostornih podataka za veća područja. Bespilotni zrakoplovni
sustavi omogućuju
fotogrametrijsku terensku izmjeru koja je ekonomičnija od
dosadašnjih metoda i
primjenu fotogrametrije na do sada nepristupačnim lokacijama. Na
kraju postavlja
se pitanje u kojim konkretnim geodetskim zadaćama se bespilotni
zrakoplovni
sustavi mogu primijeniti, pritom uzimajući u obzir točnost koju
pružaju.
-
7
2. Bespilotni zrakoplovni sustavi u geodeziji
Prema zakonu o zračnom prometu (URL 1) definicija bespilotnog
zrakoplova je:
„Zrakoplov namijenjen izvođenju letova bez pilota u zrakoplovu,
koji je ili daljinski
upravljan ili programiran i autonoman.“ Bespilotni zrakoplovi se
sve više koriste u
geodetske svrhe zbog razvoja fotogrametrije. Glavni je razlog to
što
fotogrametrijski senzori, kao što je obična kamera, vrlo lagani
i zbog toga ih se
može stavljati na različite bespilotne letjelice kako bi izveli
mjerenja. Također
pomoću zrakoplovnih sustava puno je lakše izmjeriti i
nepristupačna područja vrlo
jednostavno i ekonomično. Vrijeme potrebno za obavljanje
terenskih poslova je
također kratko, te se ukoliko su neka mjerenja pogrešna može
vrlo jednostavno
sve ponoviti. Korištenje bespilotnih letjelica u svrhu izmjere
terena predstavlja
relativno novi način izmjere u geodeziji. Bespilotne letjelice
napretkom tehnologije
u smislu same izrade letjelica, razvoja GNSS-a, INS-a i
digitalnih kamera, te
uzimajući u obzir omjer ekonomičnosti i točnosti snimanja
postaju sve zanimljivi
alat u fotogrametriji.
Osnovni zahtjevi koje bespilotne letjelice moraju zadovoljiti da
bi se mogli koristiti
za fotogrametrijsko snimanje su:
Mogućnosti izvođenja projektiranog plana leta s visokom
točnošću
Mogućnost nosivosti opreme za snimanje i navigaciju
Autonomija leta letjelice
Smanjenje vibracija i ostalih vanjskih utjecaja tokom leta
(Kolarek, 2010)
Obzirom na točnost i veličinu područja snimanja fotogrametrijska
metoda
prikupljanja podataka pomoću bespilotnih letjelica smjestila bi
se između terestičke
metode i aerofotogrametrijske metode (Slika 1.).
-
8
Slika 1. Prikaz usporedbe različitih metodologija snimanja s
obzirom na točnost i veličinu područja snimanja (Eisebeiss,
2009)
2.1. Bespilotne letjelice
Prilikom definiranja pojma bespilotnih letjelica (engl. Unmanned
Aerial Veichles –
UAV) u brojnoj literaturi nailazimo na bogat izbor objašnjenja.
Razlog tome je
njihova višestruka primjena, kako u vojne, tako i u civilne,
ponajviše rekreativne,
svrhe. Najjednostavnije govoreći, bespilotne letjelice su
letjelice sposobne izvršiti
kontinuirani let bez pilota (Bento, 2008).
Razvoj bespilotnih letjelica i sam koncept bespilotnog leta
započet je 1916. godine
kada Nikola Tesla opisuje u svojoj disertaciji naoružani
bespilotni zrakoplov
dizajniran za obranu Sjedinjenih Američkih Država. Samo dvije
godine kasnije,
američka vojska proizvodi prve bespilotne letjelice kontrolirane
radiosignalom. Od
tada započinje neprestano usavršavanje bespilotnih letjelica,
kao i sve šira
-
9
primjena u gotovo svim većim vojnim operacijama. Iako se i danas
bespilotne
letjelice koriste najviše u vojne svrhe, posljednje je
desetljeće sve veća njihova
uporaba u znanstvenim, komercijalnim i zadacima javne
sigurnosti, s ciljem
akvizicije podataka i snimaka ugroženih područja, izrade karata,
komunikacijskog
prijenosa, istraživanja, spašavanja, pregleda prometa i dr.
Isprobane su različite
konstrukcije bespilotnih letjelica kao što su cepelini i baloni,
ali za fotogrametrijske
potrebe najbolje su se pokazale konstrukcije oblika aviona i
helikoptera (Eisebeiss
2004). Konstrukcije aviona i helikoptera su se zbog toga
nastavile razvijati što je
doprinijelo većoj autonomnosti i točnosti izvođenja leta
(Govorčin i dr. 2012).
Počeci uporabe bespilotnih letjelica za civilnu upotrebu sežu do
1979. godine kada
je tvrtka Hegi iz Przybille (Slika 2.) izvela prvi
eksperimentalni let za
fotogrametrijsko snimanje. Letjelica je bila u obliku aviona,
duga 3 m, s rasponom
krila 2,6 m i nosivosti 3 kg. Mjerilo snimanja tog leta bilo je
1 : 1000, uz brzinu
zatvarača 1/1000 s. Let za fotogrametrijsko snimanje nije uspio
zbog prevelikih
vibracija uzrokovanih rotorom motora koje su bile glavni uzrok
mutnih snimaka.
Letovi su izvršeni na visini od 150 m iznad tla i s brzinom od
40 km/h. Primjena
ovog modela aviona bila je ograničena potrebom male piste u
blizini područja
snimanja, što je neophodno bilo za polijetanje letjelice. Iz tog
razloga daljnji razvoj
bespilotnih letjelica bio je usredotočen na razvoj helikoptera
(Govorčin, 2013).
Slika 2. Model aviona tvrtke Hegi (Eisebeiss, 2009)
Nakon toga godine 1980. izveden je let s prvim helikopterom
posebno dizajniranim
za fotogrametrijsko snimanje. To je bio model Schlueter Bell 222
koji je mogao sa
-
10
sobom ponijeti maksimalno 3 kg dodatne opreme (Slika 3.). Na
helikopter je
instaliran poseban sustav za ublažavanje utjecaja vibracija te
kamera srednjeg
formata, kao što je u to vrijeme bila Rolleiflex SLX ili
Hasselblad MK20. Za
izvođenje samog leta bile su potrebne dvije osobe, pilot i
navigator. Pilot je imao
zadaću polijetanja, obavljanja leta i slijetanja, a navigator se
brinuo o visini leta i
pozicijama za ekspoziciju koje su bile kontrolirane
radiovezom(Eisebeiss, 2009).
Slika 3. Model helikoptera Schlueter Bell 222 (Eisebeiss,
2009)
U to doba bespilotne letjelice imale su najviše problema s
održavanjem
projektirane visine leta i navigacijom letjelice da slijedi
projektirane nizove, a zbog
male nosivosti dodatne opreme samo par modela kamera moglo je
biti instalirano
na njih. Razvoj bespilotnih letjelica tog doba za
fotogrametrijske svrhe bio je vrlo
ograničen (Kolarek, 2010).
U novije vrijeme što se geodezije tiče najširu primjenu
bespilotnih zrakoplova našli
su mikro ili mini zrakoplovi. Ti zrakoplovi lete na visinama do
500 metara, što je
dovoljno da se pokrije velika područja. Mini zrakoplovi u
kombinaciji s kamerom
omogućavaju prikupljane velikog broja informacija o terenu i
objektima u vrlo
kratkom vremenskom razdoblju. Naravno, njihova najveća prednost
i primjena će
doći do izražaja u nepristupačnim, opasnim i velikim područjima.
Na tim
-
11
područjima se zbog ekonomičnosti koriste bespilotne letjelice
jer izmjera klasičnim
geodetskim metodama je skuplja i vremenski duže traje (Govorčin
i dr. 2012).
Uporaba bespilotnih zrakoplova za prikupljanje podataka
fotogrametrijskim
metodama ne spada pod aerofotogrametriju iako se snimanje
obavlja iz zraka, već
se radi o kombinaciji terestičke i aerofotogrametrije. Mikro ili
mini zrakoplov može
biti konstruiran na način da se njime upravlja radio vezom
pomoću kontrolera,
može biti autonoman ili polu-autonoman, a najčešće je riječ o
kombinaciji
navedenog što daje veću fleksibilnost pri odabiru načina
upravljanja ovisno o
specifičnoj zadaći (Govorčin i dr. 2012).
2.2. Zakonska regulativa u Republici Hrvatskoj
Zakonsku regulativu za korištenje bespilotnih zrakoplovnih
sustava u Republici
Hrvatskoj donijelo je ministarstvo pomorstva, prometa i
infrastrukture. Prema
pravilniku koji je donesen, bespilotni zrakoplovi kojima se
izvode letačke operacije
su klasificirani u 3 klase. Klase su definirane po težini
bespilotnih letjelica, tako da
u prvu klasu spadaju letjelice do 5 kg, u drugu klasu od 5 kg do
25 kg, te u
posljednju klasu od 25 kg pa sve do 150 kg. Klase su i prema
tome dobile i nazive:
klasa 5, klasa 25 i klasa 150. Osim klasifikacije bespilotnih
zrakoplovnih sustava,
također su klasificirana područja letenja i to u 4 klase.
Područje u kojem nema
izdignutih građevina ili objekata i u kojem nema ljudi, osim
rukovatelja i osoblja
koje je nužno za letenje spadaju u klasu I. U klasu II spada
područje u kojem
postoje pomoćni gospodarski objekti ili građevine koje nisu
namijenjene za
boravak ljudi i u kojem nema ljudi, osim rukovatelja i osoblja
koje je nužno za
letenje. Dozvoljen je samo povremeni prolazak, bez zadržavanja,
ljudi kroz
područje (biciklisti, šetači i sl.). Područje u kojem postoje
građevine ili objekti
primarno namijenjeni za stanovanje, poslovanje ili rekreaciju
(stambene zgrade,
stambene kuće, škole, uredi, sportski tereni, parkovi i slično)
spadaju u klasu III,
dok u klasu IV spada područje uskih urbanih zona (središta
gradova, naselja i
mjesta). Jedna od važnih značajki pravilnika je i ta da je
letenje zrakoplovnim
modelom dozvoljeno u područjima letanja klase I i klase II.
Nakon što su određene
klasifikacije letjelica i područja letenja potrebno je napraviti
kategorizaciju letačkih
operacija. Kategorizacija letačkih operacija je određivanje
razine rizika koji njihovo
-
12
izvođenje predstavlja za okolinu. Kategorija letačkih operacija
izravno ovisi o klasi
bespilotne letjelice, te o klasi područja izvođenja leta (Slika
4.).
Slika 4. Kategorije letačkih operacija (URL 10)
Operator letenja mora ishoditi policu osiguranja u skladu s
propisom kojim s
uređuju obavezna osiguranja u prometu, te mora ishoditi
odobrenje za korištenje
radio frekvencijskog spektra u skladu s posebnim propisom.
Bespilotni zrakoplov
koji se koristi za izvođenje letačkih operacija kao i
zrakoplovni model operativne
mase veće od 5 kg mora biti označen identifikacijskom negorivom
pločicom.
Označavanje bespilotnog zrakoplova koji se koristi za izvođenje
letačkih operacija
mora izvršiti operator. Identifikacijska negoriva pločica ili
naljepnica mora
sadržavati sljedeće podatke: ime, adresu i informacije za
kontakt operatora ili
vlasnika. Identifikacijska negoriva pločica ili naljepnica mora
biti odgovarajuće
veličine koja omogućuje jasnu identifikaciju i mora biti
postojanim načinom
pričvršćena. Identifikacijsku oznaku za bespilotni zrakoplov
koji se koristi za
izvođenje letačkih operacija kategorije D dodjeljuje Agencija.
Identifikacijsku
oznaku za zrakoplovni model određuje vlasnik, odnosno operator
za bespilotni
zrakoplov koji se koristi za izvođenje letačkih operacija
kategorije A, B i C, na
način da ne smije započinjati velikim latiničnim slovom »D«.
Što se tiče pravila letenja, rukovatelj mora osigurati da se let
bespilotnog
zrakoplova izvodi na način da ne predstavlja opasnost po život,
zdravlje ili imovinu
-
13
ljudi zbog udara ili gubitka kontrole nad sustavom bespilotnog
zrakoplova i da ne
ugrožava ili ne ometa javni red i mir. Rukovatelj mora:
osigurati da se let
bespilotnog zrakoplova odvija danju, prije leta provjeriti i
uvjeriti se u ispravnost
sustava bespilotnog zrakoplova, prikupiti sve potrebne
informacije za planirani let i
uvjeriti se da meteorološki i ostali uvjeti u području leta
osiguravaju sigurno
izvođenje leta, osigurati da je sva oprema ili teret na
bespilotnom zrakoplovu
odgovarajuće pričvršćen na način da ne dođe do njegovog
ispadanja, osigurati da
bespilotni zrakoplov tijekom uzlijetanja ili slijetanja sigurno
nadvisuje sve prepreke,
tijekom leta osigurati sigurnu udaljenost bespilotnog zrakoplova
od ljudi, životinja,
objekata, vozila, plovila, drugih zrakoplova, cesta,
željezničkih pruga, vodenih
putova ili dalekovoda, ne manju od 30 metara, osigurati da je
minimalna
udaljenost bespilotnog zrakoplova od skupine ljudi 150 metara,
osigurati da se let
bespilotnog zrakoplova odvija unutar vidnog polja rukovatelja i
na udaljenosti ne
većoj od 500 m od rukovatelja, osigurati da se let bespilotnog
zrakoplova odvija
izvan kontroliranog zračnog prostora, osigurati da se let
bespilotnog zrakoplova
odvija na udaljenosti najmanje 3 km od aerodroma i prilazne ili
odlazne ravnine
aerodroma, osim u slučaju kada su posebno predviđene procedure
za letenje
bespilotnih zrakoplova definirane naputkom za korištenje
aerodroma, i osigurati da
se tijekom leta iz ili s bespilotnog zrakoplova ne izbacuju
predmeti (URL 11).
Tijekom izvođenja letačkih operacija rukovatelj mora upravljati
sustavom
bespilotnog zrakoplova sukladno primjenjivim propisima i
odredbama letačkog
priručnika ili uputa za upotrebu. Pri izvođenju letačkih
operacija operator mora
osigurati udovoljavanje operativnim i tehničkim zahtjevima
navedenima u Dodatku
4 Pravilnika za namjeravanu kategoriju letačkih operacija.
Operator mora
imenovati odgovornu osobu koja ima ukupnu odgovornost nad
aktivnostima
operatora, te uspostaviti sustav izvješćivanja o događajima
povezanima sa
sigurnošću u zračnom prometu. Operator mora uspostaviti sustav
vođenja i
čuvanja zapisa o letu koji sadržava najmanje sljedeće podatke:
datum leta, vrijeme
početka i završetka letačkih operacija i trajanje leta, ime i
prezime rukovoditelja
koji je obavio let, lokacija izvođenja leta, klasifikacija
područja letenja i operativnu
masu bespilotnog zrakoplova (URL 11).
-
14
Kako bi se na kraju dobilo odobrenje agencije za letenje
operator koji namjerava
izvoditi letačke operacije izjavljuje da je sposoban i da ima
sredstva za
preuzimanje odgovornosti povezanih s izvođenjem letačkih
operacija sustavom
bespilotnih zrakoplova, da sustavi bespilotnih zrakoplova kojima
namjerava izvoditi
letačke operacije ispunjavaju primjenjive tehničke zahtjeve, te
da će letačke
operacije izvoditi u skladu s odredbama Pravilnika o sustavima
bespilotnih letjelica
(URL 11).
2.3. Fotogrametrija
Fotogrametrija i daljinska istraživanja su umijeće, znanost i
tehnologija dobivanja
pouzdanih informacija o Zemlji i njenom okružju te ostalim
fizičkim objektima i
fizikalnim procesima, pomoću snimki i ostalih senzorskih
sustava, bez
neposrednog kontakta s objektom, postupcima prikupljanja,
mjerenja, analiza i
predočavanja (URL 2). Malo jednostavnije se može definirati kao
znanost o izmjeri
objekata na temelju fotografija tih objekata. Podatke
prikupljene na takav način
možemo podijeliti u 4 kategorije (Schanek 2005). U prvu
kategoriju spadaju
geometrijski podaci. Geometrijski podaci nam daju informacije o
prostornom
položaju objekta i njegovom obliku. Upravo geometrijski podaci
predstavljaju
najvažniji izvor informacija u fotogrametriji. Unutar druge
kategorije spadaju
fizikalni podaci, koji pružaju informacije o raznim fizikalnim
svojstvima materijala
koji tvore snimani objekt. U iduću kategoriju spadaju semantički
podaci koji su
povezani sa značenjem pojedinih senzorskih snimki. U zadnju
kategoriju spadaju
temporalni podaci koji nam daju informacije o promjenama
promatranog objekta u
raznim vremenskim razdobljima. Oni se dobivaju usporedbom više
snimki
snimljenih u različito vrijeme.
Fotogrametrija se kroz povijest razvijala usporedno s razvojem
znanosti i
tehnologije. Naravno, najveći utjecaj na razvoj imali su izumi
fotografije, te razvoj
računala i elektronike. Razvoj fotogrametrije stoga možemo
podijeliti u četiri
generacije. Prva generacija započinje otkrićem fotografije od
strane Daguerra i
Niepcea 1839. godine. To je razdoblje trajalo od sredine do
kraja devetnaestog
stoljeća. Druga generacija, nazvana još i analognom
fotogrametrijom, važna je
-
15
zbog njemačkog fizičara Carla Pulfricha, koji je otkrio
stereoefekt (Schanek 2005).
Stereoefekt doveo je do razvoja stereofotogrametrije, koja
koristi mogućnost
ljudskog mozga da procijeni dubinu fotografije. Par fotografija
identičnog objekta,
snimljenih iz različitih kutova, preklapaju se na temelju
identičnih točaka, što
dovodi do prostornog presjeka dviju osi snimanja i dobivanja
stereopara (Derenyi
1996). Ako nakon presjeka osoba promatra fotografije sa svakim
okom po jednu,
moguće je procijeniti dubinu. Razvoj stereofotogrametrije dovodi
do konstrukcije
prvog stereoplotera kojeg je konstruirao Ornel 1908. Treća
generacija
fotogrametrije obilježena je razvojem računala. U tom periodu
razvija se analitička
fotogrametrija i metode primjene matrične algebre pri
fotogrametrijskim
snimanjima, što za rezultat ima povećanje točnosti. Četvrta
generacija
fotogrametrije obilježena je razvojem digitalnih kamera.
Digitalne kamere
omogućuju veću fleksibilnost u pohrani i obradi fotografija
(Schenk 2005). U novije
doba fotogrametrija postaje jeftin i brz način prikupljanja
podataka, a razvoj
računalne podrške omogućava obradu podataka i stvaranje
mjerljivih modela brzo
i točno. Razvoj mikroprocesora i matematičkih algoritama su
ponajviše utjecali na
obradu snimaka. Jedan od tih algoritama je SIFT (engl. Scale
Invariant Feature
Transform) algoritam, koji omogućava obradu fotografija bez
ikakvih dodatnih
informacija o kalibraciji i orijentaciji kamere te geometriji
objekta od interesa
(Niethammer i dr. 2010). To dozvoljava korištenje fotoaparata
slabijih
karakteristika, ali prihvatljivijih cijena. Nagli razvoj
bespilotnih zrakoplova, kao
pokretnih platformi za prikupljanje podataka, omogućava nove
revolucionarne
pristupe fotogrametriji te dozvoljava korištenje
fotogrametrijskih metoda za mnogo
bržu i detaljniju izmjeru lokacija i objekata od interesa.
Po definiciji fotogrametrije podaci se mogu prikupljati pomoću
snimki i pomoću
stalih senzora, no unutar ovoga diplomskog rada isključivo će se
obrađivati podaci
dobiveni pomoću fotografske kamere. Fotogrametriju također
možemo podijeliti i s
obzirom gdje se nalazi kamera prilikom prikupljanja podataka, i
to na zračnu
fotogrametriju ili aerofotogrametriju i terestičku
fotogrametriju. Aerofotogrametrija
ili zračna fotogrametrija u ovom diplomskom radu će dolazi do
posebnog izražaja,
jer je cijeli diplomski rad baziran na tome.
Aerofotogrametrijske snimke nastaju
kao rezultat snimanja iz zraka pomoću kamera koje su pričvršćene
na bespilotni
zrakoplovni sustav ili na zrakoplov. Kod takvog oblika
prikupljanja fotogrametrijskih
-
16
podataka nastoji se postići približno vertikalan položaj osi
snimanja. Jedna od
glavnih primjena zračne fotogrametrije ili aerofotogrametrije je
snimanje velikih
područja, gdje detaljnost i točnost nisu prioriteti. Dok se
terestička fotogrametrija
primjenjuje samo za snimanje vrlom malih područja kako bi se
dobila veća
detaljnost. U prošlosti najveći problem terestičke
fotogrametrije je bio taj da su se
snimanja morala obaviti s poznatog stajališta, te da je za samo
snimanje bila
potrebna dodatna geodetska oprema i pripremni radovi.
Zahvaljujući razvoju
matematičkih algoritama koji služe za obradu snimaka znatno se
pojednostavljuje i
olakšava postupak snimanja (Niethammer i dr. 2010).
2.3.1. Aerofotogrametrija
Aerofotogrametrija podrazumijeva primjenu fotogrametrije iz
zraka, prilikom kojega
se kamera postavlja vertikalno ili približno vertikalno u odnosu
na teren (Slika 5.).
Prednosti takve fotogrametrije leže u činjenici da s obzirom na
visinu leta, snimak
obuhvaća veće područje u odnosu na terestičku fotogrametriju.
Takva
karakteristika omogućuje nam istovremeno pregledavanje i
interpretaciju objekata
na velikim područjima kao i utvrđivanje njihovih prostornih
odnosa, što ne bi bilo
moguće pomoću snimaka s terena.
Slika 5. Aerofotogrametrija (URL 12)
Da bi se ostvarilo potpuno prekrivanje određenog područja
fotogrametrijske izmjere, snimanje je potrebno izvršiti s određenim
uzdužnim i poprečnim
-
17
preklapanjem snimki. Uzdužni preklop (Slika 6.) se planira u
iznosu od 60 %, a poprečni (Slika 7.) u iznosu od 30 % (Gajski,
2010).
Slika 6. Uzdužni preklop (Gajski, 2010)
Uzdužni preklop, koji se označava pomoću malog slova p, unutar
pojedinačnog niza planira se preklapanjem susjednih snimki tako da
zajednički bude 60 %. U tom slučaju baza snimanja iznosi 40 %
formata snimke.
Slika 7. Poprečni preklop (Gajski, 2010)
Poprečni preklop, koji se označava malim slovom q, je preklop
susjednih nizova. U pravilu se planira u iznosu od 20% do 30%.
Mjerilo same snimke povezuje unutarnju i vanjsku orijentaciju
kamere, a dobije se kao omjer žarišne duljine objektiva i visine
leta iznad terena. Planirani preklop može se umanjiti iz nekoliko
razloga. Najvažniji su: uzdužni nagib φ aviona tokom leta, te
promjene visine leta i na kraju reljefa terena (Slika 8.).
-
18
Slika 8. Primjeri gubitka preklopa (Gajski, 2010)
2.3.2. Stereo vid
Prilikom fotografiranja, na temelju projektivne geometrije
dolazi do preslikavanja
3D prostora u ravninu, prilikom čega dolazi do djelomičnog
gubljenja informacija o
3D prostoru. Postupak rekonstrukcije tih informacija temelji se
na principu stereo
vida. Stereo vid ili trodimenzionalnost vida je sposobnost vida
da predmete
detektira u tri dimenzije. Naime, svaki čovjek ima dva oka koja
su međusobno
blago udaljena. Iz tog proizlazi da se ljudskom mozgu zapravo
šalju vizualni
-
19
podražaji slične, pomaknute scene iz dva različita kuta
gledanja. U takvim
situacijama ljudski je mozak u mogućnosti automatizirano spojiti
takva dva različita
pogleda u jedinstvenu sliku, odnosno pronaći njihove identične
točke. Upravo na
tim principima se temelji i fotogrametrija. Promatranjem scene
iz dva različita kuta
kamere, metodom triangulacije dolazi se do 3D koordinata
identičnih točaka iz
dviju ili više snimaka (Govorčin, 2013).
-
20
3. Metode rada
Terenska izmjera obavljena je fotogrametrijskom metodom uz pomoć
bespilotnog
zrakoplovnog sustava. Za potrebe obrade postavljene su
aerofotogrametrijske
oznake unutar snimljenog područja. Koordinate oznaka i
kontrolnih točaka
potrebnih za analizu prostorne točnosti određene su GNSS
metodom. Prikupljeni
fotogrametrijski podaci obrađeni korištenjem računalnih programa
AgiSoft
Photoscan i Pix4D. U ovom poglavlju u kratkim crtama biti će
objašnjene osnovne
metode rada od programske podrške koju smo koristili do mnogo
važnijeg SFM
algoritma pomoću kojega smo uspjeli obraditi snimke i sve do
CROPOS sustava
pomoću kojega ćemo zapravo provjeriti mogućnosti same
fotogrametrije.
3.1. Programska podrška
Za potrebe izrade ovoga diplomskog rada korišten je veliki broj
računalnih
programa. Pri terenskoj izmjeri korišten je računalni program
Ground Station, a za
naknadnu obradu snimaka korišteni su Agisoft PhotoScan te Pix4D.
Na dijelu
terenske izmjere korišten je autonomni mod leta. On zahtjeva da
se zrakoplovu
zadaju parametri leta kao što su koordinate lomnih točaka
putanje, parametri
kamere, preklop snimaka, visina i brzina leta kako bi isplanirao
let i autonomno
odradio. Za tu svrhu korišten je računalni program Ground
Station koji također ima
funkciju zemaljske kontrolne stanice za razne vrste bespilotnih
zrakoplova.
Program omogućuje učitavanje planirane rute u zrakoplov,
podešavanje njegovih
parametara i optimiziranje leta, prikupljanje podataka o letu i
dr. (URL 3). Za
naknadnu obradu snimaka postoji velik broj računalnih programa
kojima je
primarna funkcionalnost izrada računalnog 3D modela objekta na
temelju snimaka
objekta dobivenih kamerom. Agisoft PhotoScan i Pix4D su izabrani
za potrebe
ovoga diplomskog rada zbog toga što su jedni od najviše
korištenih i
najpopularnijih računalnih programa. Korišteni programi koriste
se za
fotogrametrijsko procesiranje koje koristi prilagođenu verziju
SFM algoritma i
omogućuje izradu računalnih 3D modela na temelju snimaka objekta
u
kontroliranim i nekontroliranim uvjetima.
-
21
3.2. SFM algoritam
SFM (engl. Structure-From-Motion) algoritam je jedan od
najnovijih algoritama koji
služi za izradu 3D modela. Ovaj algoritam omogućuje jeftinu i
kvalitetnu
fotogrametrijsku 3D rekonstrukciju visoke rezolucije (Westboy
2012). SFM
algoritam funkcionira na principima koji su isti kao i
stereofotogrametrija, odnosno
na paru fotografija, snimljenih iz različitih kutova koje se
međusobno preklapaju.
Jedna od glavnih prednosti ove metode je da se orijentacija
kamere i njen položaj
ne trebaju definirati, za razliku od konvencionalne
fotogrametrije. SFM algoritam
koristi visoko redundantan postupak podešavanja skupa snimaka,
baziran na
automatskom određivanju lokalnih značajki (engl. Features)
identičnih točaka na
setu od više snimaka na kojima postoji određeno preklapanje
(Westboy 2012).
Najzastupljeniji način određivanja lokalnih značajki snimaka je
SIFT (engl. Scale
Invariant Feature Transform) algoritam. Nakon detekcije i
ekstrakcije lokalnih
značajki identičnih točaka i poravnavanja skupa snimki pristupa
se prvom koraku
3D rekonstrukcije snimanog objekta, a to je izrada rijetkog
oblaka točaka (engl.
sparse point cloud). Prostorna lokacija pojedinih piksela
određuje se triangulacijom
iz dvije ili više snimki. Budući da su provedbom SIFT algoritma
snimke postavljene
u prostoru i poznat je njihov relativni položaj, 3D položaj
piksela može se dobiti iz
njihovog mjernog položaja na snimkama koje koriste iste lokalne
značajke. Na
snimkama je također prisutan i šum mjerenja, zbog toga linija
koja prolazi kroz
projekcijsko središte snimke i mjerni položaj pojedinih piksela
redovito se ne
presijecaju s korespondentnim linijama na ostalim snimkama. Iz
tog razloga
potrebno je predicirati položaj predmetnog piksela na snimkama
tako da se ranije
spomenuta greška minimizira (Cipolla 2009). Na slici 9 vidljiv
je grafički prikaz
spomenutog problema, gdje C1, C2, ... , Cn predstavljaju
projekcijska središta
snimaka, dok u1, u2, ... , un predstavljaju mjerni položaj
predmetnog piksela (Slika 9).
X označava presjek pravaca kroz projekcijska središta i
procijenjene položaje
piksela na snimkama nakon minimiziranja pogreške, odnosno X
predstavlja 3D
položaj lokalne značajke piksela u prostoru.
-
22
Slika 9. Grafički prikaz procesa triangulacije (Cipolla
2009)
Kako bi se dobila najbolja procjena vrijednosti X, kojom se
minimizira suma
kvadrata pogrešaka između mjerenih i procijenjenih položaja
piksela, standardno
se provodi robusna nelinearna minimalizacija poznata pod nazivom
podešavanje
snopa (engl. bundle adjusment) (Szeliski 2010).
Nakon što se postupkom triangulacije kreira rijetki oblak
točaka, pristupa se izradi
gustog oblaka točaka (engl. dense point cloud). Sam proces
pogošćivanja točaka
razlikuje se u ovisnosti o korištenoj programskoj podršci.
Dobivanje gustog oblaka
točaka zadnji je korak i konačan produkt SFM algoritma.
Georeferenciranje samog
modela te dovođenja modela u mjerilo na temelju točaka poznatih
koordinata
smatraju se naknadnom obradom (Westboy 2012).
3.3. CROPOS
CROPOS sustav je državna mreža referentnih GNSS stanica koja
postavlja nove
standarde određivanja položaja i navigacije u Republici
Hrvatskoj te omogućava
primjenu modernih metoda mjerenja i moderne tehnologije u
svakodnevnom radu.
Uspostavom sustava Republika Hrvatska je održala korak s
razvijenim zemljama u
kojima takvi sustavi postoje nekoliko godina, čime je omogućeno
učinkovitije,
jednostavnije, ekonomičnije i pouzdanije obavljanje terenskih
mjerenja. Primjenom
CROPOS sustava moguće je određivanje koordinata točaka na
cijelom području
-
23
Republike Hrvatske. Također uspostavom CROPOS sustava ispunjen
je jedan od
najvažnijih uvjeta za implementaciju novih geodetskih datuma i
kartografskih
projekcija. Unutar CROPOS sustava postavljene su 33 referentne
GNSS stanice
na međusobnoj udaljenosti od 70 km (
Slika 10.), tako da ravnomjerno pokrivaju cijelo područje
Republike Hrvatske te
prikupljaju podatke mjerenja i kontinuirano ih šalju u kontrolni
centar. U kontrolnom
centru podaci mjerenja se provjeravaju, obrađuju, izjednačavaju
te na kraju
računaju korekcijski parametri. Korekcijski parametri dostupni
su korisnicima
putem mobilnog interneta (GPRS/GSM).
-
24
Slika 10. CROPOS referentne stanice (URL 4)
Korisnicima CROPOS sustava dostupna su tri servisa koja se
međusobno
razlikuju po načinu prijenosa podataka, vremenu dostupnosti
podataka te točnosti
određivanja položaja i formatu podataka (Slika 11.).
DPS (diferencijalni pozicijski servis u realnom vremenu) –
točnost oko 1 m,
koristi se u: poljoprivredi, preciznoj navigaciji, zaštiti
okoliša, šumarstvu,
upravljanju prometom.
VPPS (visoko precizni pozicijski servis u realnom vremenu) –
centimetarska
točnost, koristi se za: državnu izmjeru, katastar, inženjersku
geodeziju,
hidrografiju.
-
25
GPPS (geodetski precizni pozicijski servis) – subcentimetarska
točnost,
primjena u uspostavi geodetske osnove, za referentne sustave i
za
znanstvena i geodinamička istraživanja.
Slika 11. CROPOS servisi (URL 4)
U svrhu izrade ovoga diplomskog rada korišten je CROPOS VPPS
servis.
Visokoprecizni servis pozicioniranja u realnom vremenu pruža
centimetarsku
točnost. Horizontalna točnost mu je 2 cm, a dok mu je vertikalna
4 cm. Ovaj servis
primjenjuje se za katastar, inženjersku geodeziju, izmjeru
državne granice,
aerofotogrametriju i hidrografiju (URL 4). Koordinate točaka za
analizu točnosti
fotogrametrijske metode pomoću bespilotnih letjelica, kao i
koordinate kontrolnih
točaka dobivene su pomoću CROPOS VPPS servisa. Koordinate
kontrolnih
točaka koristiti će se za goereferenciranje snimaka, dok će se
koordinate ostalih
točaka koristiti za analizu točnosti digitalnog ortofota
dobivenog pomoću snimaka.
-
26
4. Planiranje projekta
Pri planiranju aerofotogrametrijskog projekta jedna od glavnih
stvari na koju treba
paziti je točnost i preciznost samog projekta. Preciznost
fotogrametrije izravno
ovisi o odgovarajućoj veličini piksela. Korištenje manjih
veličina piksela za
prekrivanje područja od interesa zapravo znači veći broj snimaka
koji prekrivaju tu
površinu kao i više vremena za obradu. Stoga je veličinu piksela
koja će se koristiti
pri izmjeri u projektima potrebno znati unaprijed radi ispravnog
planiranja budućeg
projekta. Veličina piksela neposredno na taj način definira
vrstu kamere i objektiva,
kao i samu visinu leta. Ukoliko se usporede mjerilo snimke i
mjerilo snimanog
objekta u stvarnosti (URL 8) vidi se da je odnos između njih
zapravo isti kao i
odnos udaljenosti do objekta i žarišne duljine (Slika 12.).
Također, isti taj odnos je
ujedno i odnos veličine piksela na senzoru kamere i veličine
piksela na snimanom
objektu ili terenu.
Slika 12. Omjer snimke i snimanog objekta (URL 8)
Veličina piksela u stvarnosti matematički je jednaka omjeru
udaljenosti i žarišne
duljine pomnoženom s veličinom piksela snimke.
veličina pikselastvarnost = d/f x veličina pikselasnimka
-
27
Nakon što je izračunata veličina piksela u stvarnosti njegovu
točnost na snimci
možemo izračunati na način da pretpostavimo da znamo točnost
veličine piksela
na senzoru kamere piksela, te upotrebom navedene formule
dolazimo do izraza:
ssnimke = spiksela x veličina pikselastvarnost
Točnost snimke koja je u prostoru paralelna sa senzorom kamere
će zapravo
predstavljati planimetrijsku točnost, koja predstavlja
nesigurnost u određivanju
prave pozicije točke na snimci. Kako je veličina senzora
dvodimenzionalna,
snimka koja je paralelna senzoru također je dvodimenzionalna, te
za dobivanje
trodimenzionalnog podatka potrebno je odrediti treću dimenziju,
tj. dubinu snimke i
njezinu točnost. Za izračunati točnost dubine snimke moramo
znati udaljenost
kamere od objekta snimanja kao i udaljenost između samih
pozicija kamere
prilikom snimanja (b – bazna udaljenost kamera), tj. njihov
odnos (Slika 13.).
Slika 13. Prikaz odnosa kamera i udaljenosti od objekta snimanja
(URL 8)
Točnost dubine snimke može se dobiti sljedećim izrazom:
sdubine = (d / b) x s snimke
Naravno, ove vrijednosti su samo teorijske dok je u stvarnosti
to doista teško
napraviti jer točnost samog snimanja ovisi o nekoliko ključnih
faktora kao što su
kvaliteta snimaka (količina šuma i zamagljenost snimaka), ali i
sama točnost
-
28
kalibracije kamere. Točnost snimke, tj. pogreška odstupanja
predikcije točke može
se prikazati i pomoću elipse pogrešaka (Slika 14.).
Planimetrijska točnost
predstavlja nesigurnost ravnine koja sječe elipsu pod pravim
kutom, dok točnost
dubine snimke predstavlja nesigurnost velike polu osi
elipse.
Slika 14. Elipsa pogrešaka snimke (URL 8)
Također iz snimke se može zaključiti da se smanjenjem odnosa
baza/udaljenost
elipsa pogrešaka postaje sve izduženija dok se ne ispravi u
beskonačnost kad
dvije kamere počinju koincidirati.
Iz svega može se zaključiti da je prilikom planiranja projekta
vrlo važno voditi brigu
o odnosu baza/udaljenost. U projektima aerofotogrametrije, tj.
snimanju iz zraka
taj odnos je definiran žarišnom duljinom objektiva i preklopom
snimaka.
-
29
Slika 15. Primjer geometrije snimanja kod aerofotogrametrijskog
snimanja (URL 9)
Ukoliko za primjer uzmemo (Slika 15.) da je visina leta 120 m i
da je bazna
udaljenost 72 m, te da se koristi najčešći ili preporučljivo
najmanji preklop snimaka
od 60% dobiti ćemo da je odnos baza/udaljenost 72:120 = 1:1.67,
što ukratko
znači da će visinska točnost biti za 1.67 puta manja od
planimetrijske točnosti.
Upotrebom većih žarišnih duljina objektiva možemo dobiti isti
preklop snimaka ali
sa manjom bazom na istoj visini. Ako povećamo visinu snimanja da
bi zadržali istu
bazu možemo dobiti istu veličinu pokrivenosti, no mijenja se
geometrija snimanja
(Slika 16.).
-
30
Slika 16. Primjer promjene geometrije snimanja (URL 9)
Promjenom geometrije snimanja mijenja se i visinska točnost
samog snimanja.
Povećanjem visine za 130 m letimo na visini od 250 m (Slika 16)
da bi dobili istu
pokrivenost terena i isti preklop između snimaka kao u
prethodnom primjeru (Slika
15). Kako se promijenila geometrija snimanja mijenja se i odnos
baza/udaljenost
koji sada iznosi 72:250 = 1:3.47 što ukazuje da se visinska
točnost pogoršala u
odnosu na prethodni primjer (URL 8).
-
31
5. Praktični dio diplomskog rada
U prethodnim poglavljima napravljen je kratak pregled teorijske
pozadine
diplomskog rada. Praktični dio se sastoji od konkretne primjene
teorije, te
objašnjava sam postupak izrade nekog projekta snimanja pa do
obrade podataka.
U ovom diplomskom radu taj postupak će se primijeniti na dva
leta. Jedan let će
biti na 80 m, dok će drugi biti na 60 m. Aerofotogrametrijsko
snimanje najčešće se
odvija u nizovima prilikom čega kamera stoji otprilike
vertikalno, te se snimke
snimaju najčešće i preporučljivo s najmanjim preklopom od 60 %.
Nizovi se
planiraju na način da obuhvate cijelo zadano područje u
potpunosti na zadanoj
visini. Samo planiranje leta napravljeno je u programskom paketu
Ground Station,
pomoću kojega se jednostavno s parametrima kamere, određenim
preklopom i
visinom leta vrlo jednostavno izračuna najbolji mogući plan
autonomnog leta.
Korištena bespilotna letjelica u ovome diplomskom radu je
SurveyDrone01, a
korištena kamera Olympus E - P2.
5.1. SurveyDrone01
SurveyDrone je bespilotna letjelica za izmjeru specijalno
dizajnirana za geodeziju.
Pomoću nje može se jednostavnije, ekonomičnije te elegantnije
svladavati zadatke
kao što su izrada digitalnog ortofota ili računanja volumena.
Bespilotna letjelica
posjeduje funkcije za prikupljanje digitalnih snimaka odabranog
područja i to vrlo
visoke rezolucije te generiranje visoko točnih izlaznih
rezultata (URL 5). Neke od
osnovnih funkcija SureyDrone01 koje se najviše i koriste su
autonoman let te
automatski okidač za digitalnu kameru, gimbal s dvoosnom
stabilizacijom te
digitalna kamera Olympus E-P2 (Tablica 1).
Tablica 1. Specifikacije SurveyDrone 01 (URL 5)
Tehnički podaci
Dužina / Širina 960 mm
Visina 0,43 m
Materijal Karbonska vlakna
Masa 3.400 g
Masa uzlijetanja 6.500 g
-
32
Preporučena nosivost 700 g
Maksimalna nosivost 2.500 g
Maksimalna brzina 40 km/h
Broj rotora 6
Uvijeti rada
Temperatura -20°C do 40°C
Tolerancija na vjetar stabilni snimci 10 m/s
Radijus leta Min. 500 m na daljinsko upravljanje, s WP do 20
km
Magla Maks. 90%
SurveyDrone sadrži
Bespilotna letjelica 6 rotora
Gimbal s dvoosnom
stabilizacijom Stabilizacija snimaka tijekom leta
Digitalna kamera s
okidačem Olympus E-P2
Daljinsko upravljanje Spektrum DX8
5.2. Olympus E - P2
Olympus E-P2 kamera koristi 12.3 megapixelni senzor koji također
koristi i starija
verzija ove kamere Olympus E-P1. Jedna od glavnih prednosti ove
kamere je
njezina težina od 335 g, što omogućuje njeno korištenje kod
bespilotnih
zrakoplovnih sustava zbog dužeg perioda letenja. Brzina okidača
kamere je od
1/4000 s do 60 sekundi i podešava se ovisno o brzini leta
bespilotnog
zrakoplovnog sustava i uvjeta na terenu (URL 6). Također okidač
kamere može
okidati fotografije pomoću daljinskog upravljanja preko softvera
Ground Station
koji je korišten pri terenskoj izmjeri, a pri autonomnom preletu
kamera se također
autonomno okida što je jedna od glavnih prednosti korištenja ove
kamere. Žarišna
duljina kamere iznosi 17 mm. Maksimalna rezolucija ove kamere je
4032 x 3024
pixela, dok je veličina senzora 36 x 27 mm (Slika 17.).
-
33
Slika 17. Olympus E – P2 (URL 6)
5.3. Kontrolne točke
Kontrolne točke moraju zadovoljiti nekoliko kriterija za njihovu
uspješnu primjenu u
sklopu aerofotogrametrijskog snimanja. Dimenzije markera, tj.
kontrolnih točaka
moraju biti sukladne visini snimanja i rezoluciji snimaka, naime
moraju biti vidljive
na snimci. Osim dimenzija moraju biti i određenog oblika kojemu
će se najbolje
moći odrediti sredina, tj. pozicija u koja je snimljena
terestičkom geodetskom
izmjerom. Najčešći oblici su krugovi, kvadrati i oblici križa.
Korišteni marker za
potrebe ovoga diplomskog rada je bijela ploča s dimenzijama 50
cm x 50 cm, s
crnom krugom promjera 35 cm, dok je u sredini crnoga kruga
izbušena rupa za
bolcnu (Slika 18.).
-
34
Slika 18. Korišteni marker
Naravno, osim oblika i dimenzije potrebno je dobro odabrati i
boju markera koja
mora biti u kontrastu s okolinom. Među najprikladnije boje
spadaju kombinacije
bijele i crne, te kombinacija bijele i crvene. Osim same izrade
i oblika markera
potrebno je paziti i na samu poziciju markera postavljenih na
terenu. Preporučljivo
je stavljati točke na ravnom terenu s dobrom vidljivosti neba,
tj. treba izbjegavati
postavljati markere u blizini objekata, vegetacije ili stabla
koji bi mogli stvarati
sjenu ili u nekim slučajevima i pokriti sam marker. Na primjer
ukoliko je stablo
visoko 7 m idealno bi bilo postaviti sam marker na udaljenosti 7
m od stabla.
Položaj kontrolnih točaka na terenu možete bolje vidjeti na
slici 19.
-
35
Slika 19. Konfiguracija kontrolnih točaka na terenu
5.4. Izmjera kontrolnih točaka
Izmjera kontrolnih točaka obavljena je pomoću GNSS metode.
Korišteni
instrument je bio Trimble R10. On je kao prvi model nove
generacije uređaja,
projektiran da omogući efikasniji i produktivniji rad. S novim
tehnologijama kao što
su Trimble HD-GNSS, Trimble SurePoint, Trimble CenterPoint RTX i
Trimble xFil
integriranim u kućištu, omogućuje pouzdanije i brže mjerenje,
bez obzira na težinu
zadatka i radnog okruženja. Trimble HD-GNSS je nova tehnologija
procesiranja
signala, koja nadilazi tradicionalne tehnike “fixed/float”
inicijalizacije i omogućava
bolju procjenu grešaka mjerenja. Tehnologija Trimble SurePoint,
pruža prikaz
elektronske libele na zaslonu kontrolera, omogućavajući brža
mjerenja, povećanu
točnost i kontrolu horizontiranja. Trimble 360 tehnologija
podržava prijem svih
signala postojećih i planiranih GNSS konstelacija i dopunskih
sustava. CenterPoint
RTX Trimble tehnologija omogućuje RTK razinu preciznosti bilo
gdje na svijetu,
bez primjene lokalne bazne stanice. Također, tehnologija xFill
omogućuje
nesmetan rad u periodu prekida prijema RTK ili VRS korekcija
(URL 7).
-
36
Tablica 2. Specifikacije Trimble R10 (URL 7)
HARDWER
Dimenzije (Širina x Visina) 11.9 cm x 13.6 cm
Težina
1.12 kg s internom baterijom, internim radiom i UHF
antenom, 3.57 kg kompletan RTK rover (prijemnik,
kontroler, štap)
Vibracije MIL-STD-810F,FIG.514.5C-1
RADNE SPECIFIKACIJE
Mjerenja
Simultano praćeni satelitski signali
GPS: L1C/A,L1C,L2,L2E,L5
GLONASS: L1C/A,L1P,L2C/A, L2P,L3
SBAS: L1C/A,L5
Galileo: E1, E5a, E5B
BeiDou (COMPASS): B1,B2
CenterPoint RTX, OmniSTAR HP, XP, G2, VBS pozicioniranje
QZSS, WAAS, EGNOS, GAGAN
Stope pozicioniranja: 1 Hz, 2 Hz, 5 Hz, i 20 Hz
TOČNOST
Kodno diferencijalno pozicioniranje
Horizontalno 0.25 m + 1 ppm RMS
Vertikalno 0.50 M + 1 ppm RMS
Statička GNSS mjerenja
Visoko precizna statička GNSS mjerenja
Horizontalno 3 mm + 1 ppm RMS
Vertikalno 3.5 mm + 1 ppm RMS
Statika i Brza statika
Horizontalno 3 mm + 1 ppm RMS
Vertikalno 5 mm + 1 ppm RMS
Kinematička mjerenja u realnom vremenu
Jedna baza < 30 km
Horizontalno 8 mm + 1 ppm RMS
Vertikalno 15 mm + 1 ppm RMS
RTK mjerenja u VRS mrežama
-
37
Horizontalno 8 mm + 0.5 ppm RMS
Vertikalno 15 mm + 0.5 ppm RMS
Vrijeme inicijalizacije za definirane
točnosti 2 do 8 sekundi
Koordinate kontrolnih točaka izmjerene su u službenom
referentnom koordinatnom
sustavu Republike Hrvatske (Tablica 3). Matematički model za
Zemljino tijelo u
referentnom koordinatnom sustavu Republike Hrvatske je elipsoid
GRS80 s
veličinom velike poluosi a = 6378137,00 m i spljoštenošću µ =
1/298,257222101.
Položajnom referentnom koordinatnom sustavu Republike Hrvatske u
kojem su
koordinate 78 osnovnih geodetskih točaka određene 1996. godine
određuje se
naziv Hrvatski terestički referentni sustav za epohu 1995.55,
skraćeno HTRS96.
Položajna mreža od 78 osnovnih trajno stabiliziranih geodetskih
točaka čije su
koordinate određene u ETRS89 je osnova referentnog koordinatnog
sustava.
Koordinatni sustav poprečne Merkatorove projekcije sa središnjim
meridijanom
16°30' i linearnim mjerilom na središnjem meridijanu 0,9999
definiran je kao
projekcijski koordinatni sustav Republike Hrvatske za područje
katastra i detaljne
državne topografske kartografije. Kartografska projekcija
prekriva cijelo područje
Republike Hrvatske jedinstvenim koordinatnim sustavom (Lapaine i
dr.).
Koordinate kontrolnih točaka koje su korištene kako bi se
georeferencirale snimke,
izmjerene pomoću bespilotne letjelice, nalaze se u tablici
3.
Tablica 3. Koordinate kontrolnih točaka
Br. Y X h
1 510184.049 4782578.350 26.521
2 510260.303 4782560.472 26.280
3 510366.055 4782549.702 27.335
4 510412.150 4782537.903 27.570
5 510343.820 4782450.497 29.849
6 510378.386 4782386.471 31.853
7 510136.379 4782416.300 31.791
8 510195.796 4782401.599 32.005
9 510170.340 4782467.830 29.925
10 510201.494 4782503.040 28.013
-
38
6. Obrada podataka
Obrada podataka napravljena je u dva različita programska paketa
radi usporedbe
mogućnosti obrade podataka. U prvom dijelu ovoga poglavlja
objašnjena je
uporaba Agisoft PhotoScana, a u drugom dijelu poglavlja
objašnjena je uporaba
Pix4D programskog paketa. Za oba programska paketa korištene su
iste snimke
kako bi ulazni podaci za oba programska paketa bili identični.
Programski paketi
nisu besplatni te je potrebno tražiti probne verzije
programa.
6.1. Agisoft PhotoScan
Za obradu podataka prvo je korišten softver Agisoft PhotoScan.
Preko područja
izmjere napravljena su 2 leta. Prvi let je bio na 60 m, gdje je
prikupljeno 158
snimaka, od kojih je program koristio 156 snimaka jer nije uspio
povezati dvije
snimke s ostalima. Drugi let je bio na visini od 80 m gdje je
prikupljeno 108
snimaka. Unutar izviješća mogu se vidjeti točne pozicije kamere
kada je snimljena
pojedina snimki označene crnom točkom, kao i broj preklopa
snimaka na
pojedinim područjima. Kako snimke na visini od 80 m imaju veću
pokrivenost
dovoljno je bilo 50 snimaka manje kako bi se prekrilo identično
područje, a da ima
dovoljno preklopa kako bi se snimke mogle dalje obrađivati
(Slika 20). Obrada
podataka u Agisoft PhotoScanu podijeljena je na dva dijela. U
prvom će dijelu biti
prikazana obrada snimaka na visini od 80 m, a nakon toga u
proces obrade ulaze
snimke na visini od 60 m. Programsko sučelje je vrlo jednostavno
i praktično.
Snimke se jednostavno dodaju, a iz snimaka program dobiva
podatke o kameri
kao što je veličina snimke, broj piksela i žarišnu duljinu
kamere. Nakon što se
dodaju snimke prvi proces obrade je preklapanje snimaka (engl.
Align
Photos)(Slika 20.).
-
39
Slika 20. A) Lokacije kamere pri snimanju i preklop snimaka na
visini od 80 m
B) Lokacije kamere pri snimanju i preklop snimaka na visini od
60m
Razlika između dva leta na različitim visinama nije samo u broju
fotografija. Jedna
od glavnih razlika između dvaju letova je i rezolucija na tlu.
Naime kod leta na 80
m rezolucija na tlu je 0.0195652 m/pix, dok je kod leta na 60 m
0.0142746 m/pix.
Razlika je otprilike 5 mm između dvaju letova (Slika 21.). Stoga
možemo zaključiti
ukoliko letimo na većim visinama dobivamo s manje snimaka
jednaku pokrivenost
željenog terena, a samim time i bržu obradu podataka. Ukoliko
letimo na manjim
visinama dobivamo znatno više snimaka, što proces obrade vrlo
otežava i
usporava, ali se dobiva bolja rezolucija na tlu. Ovisno o tome
koliko detaljno
želimo neko područje izmjeriti, tj. koliku rezoluciju podataka
želimo, definirat ćemo
visinu leta.
Slika 21. A) Podaci iz izviješća za let na 80 m B) Podaci iz
izviješća za let na 60 m
-
40
Nakon preklapanja snimaka idući korak pri obradi podataka je
stvaranje rijetkog
oblaka točaka (engl. Dense Point Cloud) (Slika 22.). Na lijevoj
strani slike 22.
vidimo rijetki oblak točaka koji je generiran snimkama koje su
snimljene na visini
od 80 m, dok na desnoj strani vidimo rijetki oblak točaka
dobiven snimkama na
visini od 60 m. Naravno odmah je uočljiva razlika između ova dva
modela, snimke
na visini od 60 m imaju bolju rezolucija na tlu, a samim time
algoritam može
pronaći i razaznati više identičnih točaka jer su objekti
jasniji, dok snimke na 80 m
kojima je rezolucija na tlu skoro 2 cm imaju manje generiranih
točaka jer je
softveru teže razaznati razlike između objekata zbog slabije
rezolucije.
Slika 22. Rijetki oblak točaka na različitim visinama leta
Nakon generiranja rijetkog oblaka točaka iduća faza projekta je
generiranje gustog
oblaka točaka (Slika 23.). Na slici 23. kod gustog oblaka točaka
velike razlike
između dva modela se ne mogu uočiti. Naravno jedan od razloga je
i mjerilo
prikaza, razlika se može vidjeti tek kad se uvećaju modeli
(Slika 24.).
Slika 23. Gusti oblak točaka na različitim visinama leta
-
41
Slika 24. Uvećani gusti oblak točaka na različitim visinama
Kod leta od 60 m generira se veći broj točaka iz razloga jer
postoji i više snimaka i
jer je rezolucija na tlu bolja i može se prepoznati više
detalja. Ovisno o tome kakvu
detaljnost projekta želimo i kakvu rezoluciju podataka, odlučit
ćemo visinu leta.
Ukoliko želimo veći broj detalja i veću razlučivost poželjno je
letjeti na manjim
visinama, dok su veće visine ekonomičnije i obrada podataka je
znatno brža. Na
njima je poželjno letjeti ukoliko nije potrebna prevelika
detaljnost. Konačan produkt
ovoga programskog paketa je teksturni model područja(Slika
25.)(Slika 26.).
Slika 25. Teksturni model područja s visine od 60 m
-
42
Slika 26. Teksturni model područja s visine od 80 m
6.2. Pix4D
Obrada podataka u programskom paketu pix4D također je
podijeljena u dva dijela.
Prvi dio odnosi se na snimke koje su dobivene na visini od 80 m,
dok se drugi dio
odnosi na snimke snimljene na visini od 60 m. Prvi dio obrade
podataka u pix4D-u
je izrada projekta prilikom čega se odabiru snimke koje će se
obrađivati,
koordinatni sustav i korišteni fotoaparat. Programski paket sam
prepoznaje
karakteristike kamere, kao i koordinate georeferenciranih
snimaka. Snimke koje su
korištene za izradu ovoga rada nisu georeferencirane, što
otežava proces
preklapanja snimaka (Slika 27.). Samim georeferenciranjem snimke
se same
postavljaju u prostor u neki koordinatni sustav, najčešće su to
elipsoidne
koordinate na WGS84 ili GRS80.
-
43
Slika 27. Izrada projekta u pix4D
Pix4D nudi dvije varijante obrade podataka. Jedna od njih je
Cloud processing
pomoću kojega se projekt podigne na web servis tvrtke Pix4D koji
je sposoban za
obradu i do 1000 snimaka. Cloud processing ne traži nikakvu
interakciju tijekom
rada, a nakon završene obrade korisnik može skinuti finalni
produkt s web servisa
tvrtke Pix4D.
Druga varijanta obrade podataka koja je prikazana u ovom
diplomskom radu je
Local processing, tj. obrada na računalu korisnika (Slika 28.).
Proces je u velikoj
mjeri automatiziran, ali ipak korisnici mogu utjecati na finalni
produkt preko
pojedinih opcija u programu. Prvenstveno najveći utjecaj je kod
vrste obrade gdje
imamo kompletnu obradu podataka, koja pruža najbolju točnost, te
brzu obradu
-
44
podataka koja smanjuje rezoluciju originalnih snimaka te na taj
način smanjuje i
samu točnost. Kako bi se napravila kompletna obrada potreban je
i odgovarajući
računalni sustav koji može podržati opterećenje procesora.
Unutar ovoga
diplomskog rada napravljena je brza obrada snimaka. Također
jedan od velikih
utjecaja na konačan produkt je i sama rezolucija digitalnog
modela terena koja se
može stavljati po želji.
Slika 28. Prikaz procesa obrade podataka u programu Pix4D
Prvi korak obrade snimaka nakon što se napravi projekt je
početno procesiranje
(engl. Initial Processing). Kod obrade snimaka na 80 m nije bilo
poteškoća i
preklopile su se sve snimke, dok kod obrade snimaka na 60 m
program nije uspio
procesirati sve snimke (Slika 29). Jedan od mogućih razloga je i
to što snimke nisu
bile georeferencirane, pa ih je programski paket morao
preklopiti bez približne
pozicije kamere (Slika 27.). Geotag snimke, tj. pozicija
okidanja kamere, uvelike
pomaže programu i ubrzava proces preklapanja. Dovoljna točnost
kod
geotagiranja snimaka je 5 m horizontalno i do 10 m vertikalno
kako bi programski
paket imao neke koristi od toga. Usporedbom izviješća dobivenog
u Agisoft
PhotoScanu za visinu leta na 80 m, te izviješća u Pix4D-u za
visinu leta na 80 m
vidimo da su programski paketi slični po dobivenim podacima.
Programi su uspjeli
procesirati svih 108 snimaka, te imaju približno istu rezoluciju
na tlu koja iznosi oko
2 cm. Naravno, velika je razlika između letova na 60 m, gdje
Pix4D nije uspio
-
45
procesirati sve snimke već samo 89 od 158, dok je Agisoft uspio
povezati njih 156
od 158. Naravno, Pix4D bi vjerojatno dobio iste rezultate kod
kompletne obrade,
ali prijenosno računalo na kojem se radio ovaj projekt nije u
mogućnosti izdržati
takvo opterećenje, dok je kod Agisofta uspjelo i povezalo skoro
sve snimke.
Nažalost, snimke su trebale biti geotagirane u jednom od
koordinatnih sustava
kako bi se mogle obrađivati na web servisu tvrtke Pix4D, što u
ovome primjeru nije
slučaj.
Slika 29. Usporedba izviješća za različite visine leta
Drugi korak kod obrade snimaka je dobivanje oblaka točaka i
trokutnog modela
(engl. Point Cloud and Mesh). Snimke koje su snimljene na visini
od 80 m i koje
su sve preklopljene u početnom procesiranju, prekrivaju dosta
veći prostor od
snimaka koje su dobivene na 60 m. Glavni razlog je taj što
snimke s visine od 60
m u idući proces obrade ulaze s 89 snimaka, a ne sa svim
snimkama kao što je to
slučaj kod snimaka na 80 m (Slika 30).
-
46
Slika 30. Trokutni model snimaka na različitim visinama leta u
Pix4D-u
Zadnji korak obrade podataka u Pix4D-u je konstruiranje
digitalnog modela reljefa i
ortomozaika. Zadnji korak ovoga projekta nije napravljen jer
prijenosno računalo
korišteno za izradu ovoga projekta nije moglo podnijeti
opterećenje.
6.3. Usporedba programskih paketa
Za izradu ovoga diplomskog rada korištena su dva programska
paketa za obradu
snimaka. Prvi programski paket bio je Agisoft PhotoScan. Probna
verzija Agisoft
PhotoScana traje 30 dana, što je sasvim dovoljno za obradu
snimaka korištenih u
ovome radu. Ovaj program je dosta jednostavan i praktičan te ne
zahtijeva jak
procesor računala kako bi se mogli obraditi podaci. Jedna od
prednosti koje bih
izdvojio je ta što se tijekom obrade podataka može pauzirati
cijeli proces ukoliko
se temperatura računala podigne preko 90 °C jer procesor tijekom
obrade radi i na
100%. Korišteni procesor za obradu snimaka je intel core i7-
4720 HQ i sasvim je
dovoljan za obradu podataka do 150 snimaka. Također još jedna
prednost mu je i
to što ne zahtijeva povezanost s internetom za obradu podataka
kao Pix4D. Drugi
korišteni programski paket je Pix4D. Za ovaj program probna
verzija koju sam
tražio traje 15 dana, što je također i više nego dovoljno za
obradu snimaka. Za
razliku od Agisofta ovaj programski paket se može koristiti i za
poljoprivredu kao i
za izradu 3D modela zgrada ili nekih objekata. U poljoprivredi
se mogu koristiti za
obrađivanje snimaka pojedinačnih biljaka ili za obrađivanje
snimaka velikih
poljoprivrednih područja te analiziranja istih. Jedan od
primjera pojedinačnih
biljaka je istraživanje biljaka rajčice (URL 13). Svakim danom
rajčice se snimaju, a
zatim obrađuju pomoću Pix4D programa koji odvaja guste oblake
točaka kako bi
-
47
izdvojio parametre na razini organa svake biljke (područje
lista, visina stabljike i
trupa)(Slika 31.).
Slika 31. Obrađivanje slika rajčice u Pix4D (URL 13)
U istraživanju provedenom od strane Pix4D-a, dokazano je da
programski paket
posjeduje brzo procesiranje snimaka, snažan algoritam
preklapanja snimaka i vrlo
gust oblak točaka. Jedna od glavnih prednosti korištenja ovoga
programa za
praćenje rasta biljke je to što ova metoda omogućava da biljka
ostane netaknuta.
Ostale prednosti su još i niska cijena, informacije o bojama
svakog piksela te
fleksibilno prikupljanje podataka pomoću običnog fotoaparata
(Slika 32.).
-
48
Slika 32. Prikaz kontrole rasta rajčice (URL 13)
Drugi primjer je primjena na većim poljoprivrednim područjima.
Jedan od primjera
je i usporedba rasta biljke u odnosu na gnojivo koje se koristi
(URL 14). Na tri
različita područja korištena su tri različita gnojiva. Područja
su se snimala pomoću
bespilotnih letjelica te poslije toga snimke su se obrađivale u
programskom paketu
Pix4D. Pomoću ovoga načina primjene u poljoprivredi moguće je
saznati koje je
najbolje gnojivo za korištenje. Ovaj način je brz, efikasan i
koristan te je sve više
prisutan u poljoprivredi (Slika 33.).
Slika 33. Usporedba korištenih gnojiva (URL 14)
-
49
Naravno, to su samo neke od opcija koje se odabiru na početku
izrade projekta.
Jedna od prednosti ovoga programskog paketa je i cloud point
processing. Kod
cloud processinga snimke na kojima su postavljene kontrolne
točke samo se
podignu na servis tvrtke Pix4D, te se tamo obrađuju, a korisnici
na kraju preuzmu
konačan produkt. Pix4D ima dosta jednostavno sučelje i ima više
mogućnosti za
obradu podataka, te korisnik može na više načina utjecati na
konačan produkt.
Također jedna od glavnih prednosti ovoga programa je također i
upisivanje
kontrolnih točaka koje je dosta preglednije i brže za razliku od
prethodnog
programa. Kod upisivanja u izborniku s desne strane vidimo na
kojim se
snimkama nalazi kontrolna točka i koje su koordinate, a u
izborniku s lijeve stane
svaku točku posebno odabiremo, dok je u sredini prikaz kontrolne
točke na tlu i
prikaz snimaka na kojima je točka snimljena (Slika 34.).
Slika 34. Prikaz unošenja kontrolnih točaka u Pix4D-u
-
50
7. Analiza dobivenih rezultata
Konačan produkt koji će biti analiziran u ovome diplomskom radu,
kako bi se što
bolje ispitale mogućnosti primjene bespilotnih letjelica, je
ortofoto snimka i trokutni
model terena. Ortofoto i trokutni model dobiveni su pomoću
programskog paketa
Agisoft PhotoScan, iz razloga jer prijenosno računalo nije
podnijelo opterećenje
eksportiranja podataka. Pomoću ortofoto snimke analizirana je
horizontalna
točnost tako da se taj snimak preklopio s točkama koje su
izmjerene pomoću
GNSS uređaja Trimble R10. Naime, osim kontrolnih točaka koje su
služile kako bi
se cijeli model georeferencirao, pomoću Trimble R10 snimljene su
ceste, te objekti
koji se nalaze u blizini. Pomoću koordinata tih točaka, te
koordinata točaka koje
smo dobili pomoću ortofoto snimke istih objekata, dobit ćemo
zapravo uvid u
mogućnosti primjene aerofotogrametrije (Slika 35.).
Slika 35. Usporedba ortofoto snimke i snimljenih točaka
Horizontalnu točnost uspoređivana je na temelju snimljenog
bunara i kontejnera
vidljivih na slici 35. Usporedba je izvršena tako da su
koordinate točaka objekata
na ortofoto snimci ispisane iz AutoCAD programa te u programskom
paketu
Microsoft Excel uspoređene s koordinatama točaka dobivenim GNSS
mjerenjem.
Usporedba je izvršena oduzimanjem koordinata točaka dobivenih
pomoću GNSS
mjerenja s koordinatama točaka ortofoto snimke. U tablici 4
vidimo usporedbu
snimljenih koordinata s ortofoto snimkom dobivenom pomoću
snimaka na 60 m. Iz
-
51
tablice je vidljivo da većina koordinata ne odstupa više od 3
cm. Također u tablici 5
vidimo usporedbu snimljenih koordinata s ortofoto snimkom
dobivenom pomoću
snimaka na 80 m. Na temelju tablice može se vidjeti da razlike
koordinata većinom
iznose oko 3 cm. Iz svega može se zaključiti da visina leta ne
utječe puno na
horizontalnu točnost. Naravno da ortofoto na manjoj visini ima
bolju rezoluciju, ali
se razlike i rubovi objekata dosta dobro uočavaju.
Tablica 4. Razlike koordinata dobivene snimkama na visini od 60
m
Visina 60 m
Trimble R10 Digitalni ortofoto
Br. točke Y 1 [m] X1 [m] Br. Točke Y 2 [m] X2 [m] Y1-Y2 [m]
X1-X2 [m]
11 510160,38 4782496,43 11 510160,43 4782496,44 -0,05 -0,01
12 510159,75 4782494,74 12 510159,81 4782494,73 -0,06 0,01
13 510157,24 4782495,49 13 510157,26 4782495,52 -0,02 -0,03
15 510217,04 4782550,48 15 510217,02 4782550,45 0,02 0,03
9 510219,39 4782550,98 9 510219,35 4782550,95 0,03 0,03
8 510220,60 4782545,09 8 510220,57 4782545,11 0,03 -0,01
7 510218,25 4782544,59 7 510218,29 4782544,61 -0,03 -0,02
14 510157,69 4782497,06 14 510157,69 4782497,10 -0,01 -0,04
10 510158,88 4782496,93 10 510158,88 4782496,94 0,00 -0,01
239 510158,80 4782496,56 239 510158,83 4782496,57 -0,03
-0,01
238 510159,46 4782496,35 238 510159,46 4782496,37 0,01 -0,02
236 510158,63 4782495,98 236 510158,62 4782495,97 0,01 0,00
237 510159,27 4782495,78 237 510159,27 4782495,79 0,00 -0,01
-
52
Tablica 5. Razlike koordinata dobivene snimkama na visini od 80
m
Nakon što je analizirana horizontalna točnost, isto to je i
napravljeno za visinsku
točnost. Visinska točnost ispitivana je na kontejneru koji se
nalazi na snimkama.
Naime pomoću Trimble R10 snimljene su rubne točke na krovu te
rubne točke na
tlu, tako da imamo visinu svake strane. Jedna od prepreka
analiziranja visinske
točnosti je ta što Agisoft PhotoScan nema izlazni format koji je
pogodan za
analiziranje. Stoga je korišten još jedan programski paket
Global Mapper. Pomoću
njega napravljen je digitalni model terena tako što je unutar
programa trokutni
model, kojega smo dobili pomoću Agisoft PhotoScana, procesiran
kako bi se
dobila ploha. Nakon toga ta se ploha preklopila s ortofoto
snimkom kako bi se
dobio digitalni model terena u boji. Program je vrlo jednostavan
za korištenje i
obrađivanje podataka (Slika 36.).
Visina 80 m
Trimble R10 Digitalni ortofoto
Br. točke Y1 [m] X1 [m] Br. točke Y2 [m] X2 [m] Y1-Y2 [m] X1-X2
[m]
11 510160,38 4782496,43 11 510160,38 4782496,46 0 -0,04
12 510159,75 4782494,74 12 510159,76 4782494,7 -0,01 0,04
13 510157,24 4782495,49 13 510157,25 4782495,52 -0,01 -0,03
15 510217,04 4782550,48 15 510217,07 4782550,46 -0,03 0,01
9 510219,39 4782550,98 9 510219,35 4782551,1 0,04 -0,12
8 510220,6 4782545,09 8 510220,62 4782545,09 -0,02 0
7 510218,25 4782544,59 7 510218,25 4782544,57 0,01 0,02
14 510157,69 4782497,06 14 510157,7 4782497,12 -0,02 -0,07
10 510158,88 4782496,93 10 510158,88 4782496,91 0 0,02
239 510158,8 4782496,56 239 510158,81 4782496,59 -0,01 -0,02
238 510159,46 4782496,35 238 510159,44 4782496,36 0,02 -0,01
236 510158,63 4782495,98 236 510158,65 4782495,98 -0,02 0
237 510159,27 4782495,78 237 510159,28 4782495,81 -0,01
-0,03
-
53
Slika 36. Uvećani prikaz digitalnog modela terena analiziranog
objekta
Nakon dobivenog digitalnog modela, u programskom paketu Global
Mapper
označe se točke koje su potrebne za usporedbu visinske točnosti,
te se
jednostavnom naredbom za izlazne datoteke te točke mogu
pregledavati u
programskom paketu AutoCAD, gdje se jasno vide koordinate točaka
i visine. U
tablici 6 se vide visinske razlike između točaka koje su
izmjerene pomoću Trimble
R 10 uređaja, i točaka na modelu dobivenih pomoću snimaka
dobivenih na visini
od 60 m. Vidljivo je da je horizontalna točnost mnogo veća, jer
razlike visina su
čak i do 0.89 m. Iz priložene tablice se također zaključuje da
nema velike razlike
od visine na tlu i na kontejneru, te da se markantni objekti ne
mogu uvjerljivo
prikazati visinski pomoću snimaka na 60 m. U tablici 7 vidljive
su visinske razlike
između točaka koje su izmjerene pomoću Trimble R10 uređaja i
točaka na
digitalnom modelu dobivenih pomoću snimaka na visini od 80 m.
Vidljivo je da su
visinske razlike dosta manje, te da je najveća razlika 26 cm. Iz
priloženog se može
zaključiti da je visina leta od 80 m puno pogodnija ukoliko
želimo veću visinsku
točnost. Jedan od razloga zbog čega je visinski prikaz bolji sa
snimkama na visini
od 80 m je udaljenost između pojedinih snimaka, tj. bazna
udaljenost. Naime
bazna udaljenost između snimaka je veća, pa je stoga i visinski
prikaz točniji.
-
54
Tablica 6 Razlike visina dobivene snimkama na visini od 60 m
60 m
Trimble R10 Digitalni model terena Visinske razlike
Visine na tlu h1
[m] Visine na tlu h2 [m] h1 [m] - h1 [m]
8 27,15 8 27,35 -0,2
9 27,16 9 27,83 -0,67
10 27,07 10 27,39 -0,32
Visine na
kontejneru h [m]
Visine na
kontejneru h [m]
11 29,86 11 28,97 0,89
12 29,88 12 29,83 0,05
13 29,87 13 29,44 0,43
Tablica 7 Razlike visina dobivene snimkama na visini od 80 m
80 m
Trimble R10 Digitalni model terena Visinske razlike
Visine na tlu h1
[m] Visine na tlu h2 [m] h1 [m] - h1 [m]
8 27,15 8 27,11 0,04
9 27,16 9 27,27 -0,11
10 27,07 10 27,3 -0,23
Visine na
kontejneru h [m]
Visine na
kontejneru h [m]
11 29,86 11 29,56 0,3
12 29,88 12 29,87 0,01
13 29,87 13 29,61 0,26
-
55
8. Zaključak
Bespilotne letjelice otvaraju mnoge nove mogućnosti u geodeziji.
Najveća
primjena bespilotnih letjelica je zasigurno na nepristupačnim
područjima, te na
područjima koja predstavljaju potencijalnu opasnost za ljudske
živote. Također,
brzina prikupljana podataka te mogućnost ponovnog snimanja samo
su neke od
prednosti prikupljanja podataka pomoću bespilotnih letjelica.
Točnost prikupljenih
podataka je zasad ograničena na nekoliko centimetara u
horizontalnom smislu, te
nekoliko decimetara u vertikalnom, ovisno o visini leta, ali
napredak tehnologije bi
trebao u budućnosti unaprijediti i te dijelove. Primjena
bespilotnih letjelica u
geodeziji još je u počecima i još se istražuju mogućnosti
upotrebe. Odabir visine
preleta, kao i programskog paketa za obradu podataka ovisi kao i
kod bilo kojeg
geodetskog zadatka o postavljenim zahtjevima projekta. Na
primjeru ovoga
diplomskog rada moguće je vidjeti da prednost imaju više visine
preleta zbog toga
što je visinska točnost puno bolja, a horizontalna veoma slična.
Naravno, jedina
razlika je u rezoluciji koja je bolja kod nižih preleta. Od
uspoređivanih programskih
paketa svaki ima svoje prednosti. Ukoliko želimo brzo obraditi
fotografije te dobiti
konačan proizvod i to s relativno snažnim računalom, prednost
ima Agisoft
PhotoScan, dok ukoliko želimo više utjecati na konačan produkt
te dobiti još neke
različite konačne produkte, ili ukoliko želimo snimati građevine
ili poljoprivredna
zemljišta Pix4D ima prednost. Odabir visine preleta kao i
upotrebe programskih
paketa predodređuje se zahtjevima projekta, na način da se ti
zahtjevi ispune
kvalitetno i ekonomično.
-
56
Literatura:
Bento, M. F. (2008): Unmanned Aerial Vehicles: An Overview,
Inside GNSS.
Cipolla, R. (2009): Structure from motion, University of
Cambridge, Cambridge.
Derenyi, E.E. (1996): Photogrammetry: The Concepts, Department
of geodesy
and geomatics engineering, University of New Brunswick,
Fredericton,
Kanada.
Eisenbess, H., (2009): UAV Photogrammetry, doktorska
disertacija, ETH Zurich,
Zurich.
Gajski, D., (2010): Predavanja iz kolegija fotogrametrija,
Geodetski fakultet,
Sveučilište u Zagrebu.
Govorčin, M. (2013): Diplomski rad, Bespilotne letjelice u
geodeziji: usporedba dva
različita primjera primjene bespilotnih letjelica za izradu
digitalnog modela
terena, Sveučilište u Zagrebu.
Govorčin, M., Kovačić, F., Žižić, I. (2012): Bespilotne
letjelice SenseFly Swinglet
CAM, Ekscentar br. 15, str.62-68.
Kolarek, M. (2010): Bespilotne letjelice za potrebe
fotogrametrije, Ekscentar br. 12,
str. 70 – 73.
Lapaine, M., Tutić, D. (2007): O novoj službenoj projekciji
Hrvatske – HTRS96/TM,
Sveučilište u Zagrebu, Zagreb.
Lasić, Z., (2007): Interna skripa kolegija Geodetski
instrumenti, Geodetski fakultet,
Sveučilište u Zagrebu, Zagreb.
Schenk, T. (2005): Introduction to Photogrammetry, Department of
civil and
environmental engineering and geodetic science, The Ohio State
University,
Columbus, Ohio.
Szeliski, R. (2010): Computer Vision: Algorithms and
Applications, Springer.
Niethammer, U., Rothmund, S., James, M. R., Travelletti, J.,
Joswig, M. (2010):
UAV- based remote sensing of landslides, rad na simpoziju
ISPRS
Commision V Mid-Term Symposium ''Close Range Image
Measurement
Techniques'' održanom 21.-24.06.2010. u Newcastleu
Westoby, M.J., Brasington, J., Glasser, N.F., Hambrey M.J.,
Reynolds, J.M.
(2012): „Structure-from-Motion“ photogrammetry: A Low-cost,
Effective Tool
for Geoscience Applications, Geomorphology, 179, 300-314.
-
57
POPIS URL-ova:
URL 1. Zakon o zračnom prometu,
http://www.zakon.hr/z/177/Zakon-o-zračnom-
prometu, (30. 07. 2015.)
URL 2. International Society for Photogrammetry and Remote
Sensing, http://www.isprs.org/documents/Default.aspx, (25. 07.
2015.)
URL 3. Groudn Station programski paket,
http://www.dji.com/product/pc-ground-
station, (27. 07. 2015)
URL 4. CROPOS VPPS servis, http://www.cropos.hr/servisi/vpps,
(27. 07. 2015.)
URL 5. SurveyDrone 01,
http://geocentar.com/proizvod/surveydrone-bespilotna-
letjelica-za-snimanje-iz-zraka/, (27. 07. 2015.)
URL 6. Olymups E – P2,
http://www.dpreview.com/reviews/olympusep2, (27. 07.
2015.)
URL 7. Trimble R10,
http://www.trimble.com/survey/TrimbleR10.aspx, (27. 07.
2015.)
URL 8. Portal tvrtke Adam Tehnology, Točnost
aerofotogrametrije,
http://www.adamtech.com.au/Blog/?p=167, (14. 08. 2015.)
URL 9. Portal tvrtke Adam Tehnology, Aerofotogrametrija,
http://www.adamtech.com.au/Blog/?p=245, (15. 08. 2015.)
URL 10. Dodatak pravilnika o sustavima bespilotnih letjelica,
http://narodne-
novine.nn.hr/clanci/sluzbeni/dodatni/435818.pdf, (27. 08.
2015.)
URL 11. Pravilnik o sustavima bespilotnih letjelica,
http://narodne-
novine.nn.hr/clanci/sluzbeni/2015_05_49_974.html, (27. 08.
2015.)
URL 12. Službena stranica Geomatike Smolčak,
http://www.geomatika-
smolcak.hr/, (30. 08. 2015.)
URL 13. Pix4d službena stranica, istraživanje rasta rajčica,
http://blog.pix4d.com/post/111277464646/plant-monitoring-and-phenotyping-using-pix4dmapper,
(06. 09. 2015.)
URL 14. Pix4D slu