Down To Earth

Drohnen-LiDAR-Punktwolke für eine Bestandsaufnahme


As seen in Down to Earth- Spatial Experts. Click the image above to watch On-Demand

SEHEN SIE SICH DIE DROHNEN-LIDAR-PUNKTWOLKE AN, DIE AUS DEM BESTANDSVERMESSUNGSPROJEKT VON SPATIAL DATA CONSULTANTS ERSTELLT WURDE

Die Punktwolke aus diesem LiDAR-Datensatz wurde von Spatial Data Consultants (SDC) aus der Reality-Serie Down to Earth, Spatial Experts zur Verfügung gestellt. In diesen Episoden setzte SDC die Drohnen-LiDAR-Technologie ein, um eine hochgenaue und präzise Bestandsaufnahme des neuen Eingangs der High Point University in North Carolina zu erstellen.

Die mit dem Drohnen-Lidar gesammelten Daten wurden verarbeitet und sind nun in einer interaktiven Punktwolke zu sehen. Die Drohnen-LiDAR-Daten wurden mit dem mdLiDAR3000 gesammelt, der mit einer Geschwindigkeit von 5,0 Metern pro Sekunde und einer Höhe von 80 Metern flog. Klicken Sie auf das Bild unten, um zum Punktwolken-Viewer zu gelangen.

Click the image above to view the point cloud

"Down to Earth" ist eine Reality-Serie im Dokumentarstil, die zeigt, wie echte Vermessungsingenieure trotz schwieriger Bedingungen, versteckter Gefahren und schlechten Wetters Daten sammeln und in echte Ergebnisse umsetzen.  

Traditionell stützte sich die Dokumentation von As-Built-Bauvermessungen auf konventionelle Methoden wie Totalstationen und digitale Photogrammetrie. Das Team von Spatial Data Consultants (SDC), einem auf Geodaten spezialisierten Beratungsunternehmen in High Point, North Carolina, setzt jedoch die Drohnen-LiDAR-Technologie ein, um genaue und präzise Bestandsvermessungen effizienter zu erstellen.

In Episode 1 erklärt Mark Schall, Inhaber und Chief Professional Officer bei Spatial Data Consultants, wie das Unternehmen von bemannten Starrflüglern und Hubschraubern auf Drohnenvermessungssysteme umgestiegen ist. Anschließend führt Fred Johnson, der Leiter der UAS-Crew, durch den Planungsprozess für eine mit Drohnen-LiDAR unterstützte Bestandsaufnahme für den neuen Eingang der High Point University in North Carolina.

Fred Johnson, PLS, UAS Crew Chief at Spatial Data Consultants pilots the mdLiDAR3000

In Episode 2 hat das DEZA-Team eine Vermessungsmission am neuen Eingang der High Point University vorbereitet und geflogen. "Wir haben uns für eine Korridormission entschieden, weil der Schwerpunkt auf der neuen Zufahrtsstraße zum Campus liegt", erklärt Johnson. "Ich erwarte, dass alle Details, die für die Bestandsaufnahme benötigt werden, in meiner Punktwolke und den Fotos deutlich zu erkennen sind." 

Die dritte Episode findet im Büro von Spatial Data Consultants statt, wo Fred die Daten verarbeitet, um die Versorgungsleitungen, Strukturen und andere Konstruktionsmerkmale des Projekts zu visualisieren.  Mithilfe von mdInfinity, einer kompletten Softwarelösung für Drohnen-LiDAR, und anderer Software von Drittanbietern erstellt Johnson die Bestandsaufnahme für das Projekt. Die visualisierte LiDAR-Punktwolke ist in der Lage, die Planimetrie, die topografischen Merkmale und andere Baustrukturen darzustellen und zu dokumentieren, dass alle Verbesserungen am Panther Drive in Übereinstimmung mit den ursprünglichen Entwurfsspezifikationen ausgeführt wurden.

Der Drohnen-LiDAR-Flugplan

Die mdLiDAR3000 nutzt die Hubkraft, Widerstandsfähigkeit und Effizienz der Microdrones-Flugzeugplattform, um ein perfekt integriertes Riegl miniVUX-3UAV und eine Sony RX1R II-Kamera zu tragen, mit denen schnell und sicher hochdichte LiDAR-Daten vor Ort erfasst und anschließend in eine 3D-Punktwolke umgewandelt werden.

Fred Johnson erstellte den Flugplan und steuerte das mdLiDAR3000, während Scott Deford, ein Geomatiker, als visueller Beobachter fungierte. Mit Hilfe von mdCockpit plante Johnson einen Flug mit 2 Streifen, um den 1,6 km langen Korridor über etwa 12 Hektar der High Point University abzudecken. Die Flughöhe wurde auf 80 m mit einer Geschwindigkeit von 5,0 m pro Sekunde festgelegt. Es gab eine seitliche Überlappung von 31 % bei einer Gesamtflugdauer von etwa 17 Minuten.

The flight plan in mdCockpit

Verarbeitung und Visualisierung

Die Punktwolke wurde mit einer Kombination von Datenverarbeitungssoftware erstellt und verarbeitet. Die Trajektorendaten wurden in Pospac korrigiert, und die Lidar-Rohdaten wurden mit der Desktop-Software mdInfinity georeferenziert. Johnson verwendete Terrascan für die abschließende Nachbearbeitung zur Anpassung der Streifen und zur Bodenklassifizierung.  In Global Mapper färbte er die Punktwolke mit den Orthofotos aus dem Projekt ein. mdInfinity verfügt über alle diese Datenverarbeitungsmodule, die den Prozess der Bereinigung und Verfeinerung von Daten aus Drohnen-LiDAR optimieren sollen.

Die endgültige kolorierte Punktwolke kann im Datenviewer betrachtet werden, ähnlich wie sie in mdInfinity erscheint.

Wenn Sie mehr über die Vermessung mit Drohnen-LiDAR erfahren möchten, sprechen Sie mit einem unserer freundlichen Mitarbeiter.

 

*Haftungsausschluss

Für diesen Inhalt verwenden wir einen automatischen Übersetzungsdienst, der modernste Technologie und keine menschlichen Übersetzer für die Übersetzung von Texten einsetzt und sofortige Übersetzungen in verschiedene Sprachen liefert. Durch die Bereitstellung dieser Übersetzungen hoffen wir, einem breiten Spektrum von Microdrones Website-Besuchern wichtige Informationen zugänglich zu machen. Bitte beachten Sie jedoch, dass die Übersetzungen, da sie maschinell erstellt werden, nicht immer perfekt sein können.

Wir besitzen, verwalten oder kontrollieren keinen Aspekt der Übersetzung und sind nicht verantwortlich für die bereitgestellten Übersetzungen. Wir geben keine Versprechen, Zusicherungen oder Garantien hinsichtlich der Genauigkeit, Zuverlässigkeit oder Aktualität der bereitgestellten Übersetzungen. Wir können die Gültigkeit und Richtigkeit der bereitgestellten Informationen nur in englischer Sprache überprüfen, daher ist die englische Version unserer Website der offizielle Text. Betrachter, die sich auf Informationen durch die automatischen Übersetzungen auf unserer Website verlassen, tun dies auf eigenes Risiko. Wir haften nicht für Ungenauigkeiten oder Fehler in der Übersetzung und übernehmen keine Haftung für Verluste, Schäden oder andere Probleme, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, indirekte oder Folgeschäden, die aus oder in Verbindung mit der Nutzung des automatisierten Übersetzungsdienstes entstehen. Wenn Sie Zweifel an der Richtigkeit der Informationen haben, die in den übersetzten Versionen unseres Blogs präsentiert werden, wenden Sie sich bitte an die offizielle englischsprachige Website zurück.