Evolutia tehnologiilor in domeniile IT (procesoare grafice, medii de stocare), UAV si LiDAR (miniaturizarea, cresterea preciziei si a numarului de masuratori/secunda), a condus la dezvoltarea metodelor numerice de reprezentare a peisajelor bazate pe date culese cu ajutorul sistemelor LiDAR – UAV. Prezentul articol propune o metoda de identificare a schimbarilor de peisaj cu grad ridicat de automatizare, bazata pe date culese cu ajutorul unui sistem LiDAR – UAV cu masa totala sub 15 kg.
Rezolutia spatiala ridicata a datelor LiDAR imbarcate pe UAV (1.000.000 masuratori pe secunda, cu o eroare maxima de 5 mm/punct) a permis realizarea detectiei schimbarilor in format 3D. Fuziunea datelor LiDAR cu fotogramele aeriene a permis construirea unor modele 3D mai sofisticate si mai intuitive. Metoda prezentata presupune analiza comparativa automata a doua seturi de date obtinute la momente de timp diferite (T0 si T1), pentru o aceeasi zona monitorizata.
Metoda utilizeaza nori de puncte LiDAR calibrati geometric si fizic. Pentru procesarea datelor a fost dezvoltata in regie proprie aplicatia „LiDAR Tools”, iar pentru vizualizare, analiza si cuantificarea schimbarilor de peisaj s-a dezvoltat aplicatia web „Potree-Prosig”. Ambele fac parte din pachetul „3D-TOOLS” inregistrat la ORDA. Pe norul de puncte LiDAR calibrat geometric si fizic, cu aplicatia Potree-Prosig se pot realiza masuratori de distante, unghiuri si volume.
In etapa 1 se realizeaza achizitia si prelucrarea preliminara a datelor LiDAR si optice. Achizitia se realizeaza cu un senzor LiDAR si o camera fotogrammetrica imbarcate pe un UAV, dotat cu echipamente de pozitionare GNSS si de tip inertial IMU. Combinarea datelor GNSS de la sol si de pe UAV cu datele IMU permite obtinerea datelor de pozitie si a elementelor de orientare pentru compensarea si generarea unei traiectorii de zbor corecte. Se realizeaza doua treceri la momente diferite de timp (T0 si T1).
In etapa 2 se realizeaza post-procesarea datelor LiDAR. Cu ajutorul datelor RINEX, inregistrate de statia de referinta de la sol, se realizeaza post-procesarea traiectoriei de zbor. In urma prelucrarii traiectoriei cu aplicatia LiDAR Mill, s-au obtinut precizii de pozitionare de maximum 2 cm. Datele traiectoriei post-procesate sunt utilizate pentru aplicarea translatiilor si rotatiilor fiecarui subsistem, aplicarea corectiilor geometrice si fizice si pentru calibrarea datelor LiDAR si optice (fig. 1).
Cea mai importanta utilizare a traiectoriei post-procesate este in fuzionarea calitativa a datelor LiDAR cu datele optice. Fuzionarea s-a realizat cu aplicatia Spatial Fuser, rezultand nori de puncte LiDAR calibrati geometric si fizic si informatii RGB pentru fiecare punct LiDAR (fig. 2). De asemenea, s-au obtinut si fotogramele orientate preliminar necesare generarii ortofotoplanului. Precizia interna a norului de puncte obtinuta in urma post-procesarii se incadreaza in ±0,10 m si se poate analiza cu aplicatia Potree-Prosig.
In etapa 3 se realizeaza clasificarea norilor LiDAR, extragerea claselor tematice. Rezultatele zborurilor realizate in etapa 1 (la momentele T0 si T1) (fig. 3, fig. 4) sunt „decupate”, astfel incat cele 2 reprezentari sa se refere la aceeasi suprafata geografica. Din norul de puncte LiDAR calibrat geometric si fizic se extrag clasele tematice: teren (uscat, apa), constructii (locuinte, obiective civile sau industriale), elemente de infrastructura supraterana (drumuri, poduri, cai ferate, linii electrice), amenajari hidrotehnice (baraje, consolidari de mal, indiguiri), vegetatie (joasa, medie, inalta).
In etapa 4 se realizeaza identificarea si cuantificarea schimbarilor de peisaj pe nori de puncte clasificati. Pentru procesare s-au utilizat cele doua fisiere LAS reprezentand zona Pantelimon Hale, clasificate anterior. Detectia schimbarilor in clasa teren este utila in cazul santierelor, a minelor de suprafata sau a zonelor cu excavatii diverse.
Detectia schimbarilor in clasa cladirilor pune in evidenta cladirile demolate, cele nou construite, sau in curs de edificare. In cazul constructiilor noi sau al celor demolate, este necesara utilizarea clasei „teren” pentru comparatie. Metoda poate fi foarte utila pentru identificarea constructiilor fara autorizatie de construire. Analizand rezultatul obtinut s-a identificat aparitia mai multor constructii noi, dar nicio constructie ce ar fi fost demolata. Cladirile noi identificate prin procedura propusa au pana la 10,4 metri si includ cladiri industriale (fig. 5). Detectia schimbarilor s-a realizat cu aplicatia LiDAR Tools, sectiunea LAS Compare, fisiere de intrare „PH_E0_clasificat” si „PH_E1_clasificat”, procedura de lucru „Digital Surface Model (DSM)”, clase tematice utilizate „building”, „ground”.
Au fost comparate in mod automat peste 50.000.000 puncte LiDAR (pentru fiecare moment T0 si T1), au fost identificate 5 constructii noi (nicio constructie demolata), dintre care 3 cladiri noi au peste 10 metri si 2 cladiri noi pana in 10 metri (2 dintre noile constructii sunt parte a uneia existente). Constructiile reprezinta hale de productie si constructii de birouri. Dezvoltarea metodei a avut ca punct de plecare activitatile de cercetare-dezvoltare derulate in cadrul proiectului cu titlul „Sistem Rapid de Monitorizare si Cartare Interactiva” (acronim LiDAR-DRONA), proiect co-finantat din Fondul European de Dezvoltare Regionala prin Programul Operational Competitivitate 2014 – 2020.
Autori:
drd. ing. Daniel Ilie – Universitatea Tehnica de Constructii Bucuresti – daniel.ilie@phd.utcb.ro
ing. Octavian Laurentiu Balota – Prosig Expert SRL – octavian.balota@prosig.ro
s.l. dr. ing. Daniela Iordan – Universitatea de Stiinte Agronomice si Medicina Veterinara – iordandaniela5@gmail.com
…citeste articolul integral in Revista Constructiilor nr. 189 – martie 2022, pag. 50
Daca v-a placut articolul de mai sus
abonati-va aici la newsletter-ul Revistei Constructiilor
pentru a primi, prin email, informatii de actualitate din aceeasi categorie!
Lasă un răspuns