EsiletõstetudTehnikaMinu egeomatestopograafia

Traditsiooniline topograafia vrs. LiDAR. Täpsus, aeg ja kulud.

LiDARiga töötamine võiks olla täpsem kui tavapärase topograafiaga? Kui see vähendab aegu, mis protsentides? Kui palju see vähendab kulusid?

 

Ajad on kindlasti muutunud. Mäletan, kui minu välitööd teinud maamõõtja Felipe saabus kontuurkaartide genereerimiseks 25-leheküljelise ristlõikega märkmikuga. Ma ei elanud paberil interpoleerimise aega, kuid mäletan, et tegin seda AutoCAD-iga ilma veel Softdeski kasutamata. Niisiis interpoleerisin Exceli abil, et teada saada, millisele kaugusele kahe kõrguse vahele kõrgus asetada, ja need punktid asetati erineva värvi ja tasemega kihtidele, et lõpuks ühendada need ristjoonte abil, mille muutsin kõverateks.

Ehkki kapitöö oli hullumeelne, ei võrreldud seda välitöödega, kui tahtsite, et oleks piisavalt andmeid vastuvõetava modelleerimise jaoks, kui kõrgusmõõtur oli ebaregulaarne. Siis tuli kabinetti lihtsustava AutoCAD Civil3D eelkäija SoftDesk ja Felipe käis ühel minu kursusel õppimas totaaljaama kasutamist, mis vähendas aega, suurendas punktide mahtu ja muidugi täpsust.

Lava Tsiviilotstarbelised dronid rikub uusi paradigmasid, sarnase loogika kohaselt: Vastupidavus mõõdistustehnika muutmisele püüab alati kulusid vähendada ja täpsust tagada. Seega analüüsime selles artiklis kahte hüpoteesi, mida oleme seal kuulnud:

1. hüpotees: LiDAR-iga küsitlemine vähendab aega ja kulusid.

2. hüpotees: topograafia LiDAR-iga viib täpsuse kadumiseni.

 

Eksperimentaalne juhtum

La revista POB süstematiseeris töö, mille käigus viidi läbi tammiku andmete uuring, kasutades tavapärast meetodit üle 40 kilomeetri. Eraldi töötati mõne päeva pärast teises teoses välja LiDARi topograafiat kasutades 246 kilomeetrit sama tammi ääres. Ehkki lõigud ei olnud üksteisest võrdsed, võrdsustati samaväärne lõik sarnastes tingimustes võrdluse tegemiseks.

 

Tavapärane topograafia

Topograafiline uuring koguti ristlõigetena iga 30 meetri tagant, langedes kokku olemasolevate jaamadega. Põikpunktid võeti vähem kui 4 meetri kaugusel.

Töö oli georeetiline geodeetilise võrgu punktidega, mis valideeriti telgedel geodeetilise GPS-iga, ja nendest mõõdeti põikpunkte virtuaalsete tugijaamade ja RTK kombinatsiooni abil. Digitaalse mudeli järjepidevuse tagamiseks oli vaja võtta täiendavaid punkte spetsiaalsete nõlvade ja kuju muutmise kohtades.

Topograafia lahendamiseks

 

GPS-i teadaolevate punktide ja koordinaatide jääkide erinevused olid tabelis näidatud, mis kinnitasid Tavaline tõstmine on väga täpne.

 

  Maksimaalne jääk Miinimumpalga ruut
Horisontaalne 2.35 cm. 1.52 cm.
Vertikaalne 3.32 cm. 1.80 cm.
Kolm mõõdet 3.48 cm. 2.41 cm.

 

LiDARi uuring

Seda tehti autonoomse üksusega, mis lendas 965 meetri kõrgusel, tihedusega 17.59 punkti ruutmeetri kohta. Nad said kätte 26 teadaolevat kontrollpunkti ja ületasid need veel 11 esmatasandi punkti vastu, mida loeti geodeetilise GPS-iga.

Nende 37 punktiga korrigeeriti LiDARi andmeid. Kuigi see polnud vajalik, kuna GPS-vastuvõtjaga varustatud ja tugijaamade poolt juhitava UAV-i saadud koordinaadid said kogu aeg vähemalt 6 nähtavat satelliiti ja PDOP-d vähem kui 3. Vahemaa tugijaamani ei olnud kunagi suurem kui 20 kilomeetrit.

LiDAR-i andmete täpsuse kinnitamiseks pakuti 65 täiendavat kontrollpunkti. Nende punktide kohta saadi järgmised vertikaalsed üksikasjad:

Linnapiirkonnas: 2.99 cm. (9 marka)

Avamaal või madalal rohul: 2.99 cm. (38 punkti)

Metsas: 2.50 cm. (3 punkti)

Põõsastes või kõrges rohus: 2.99 cm. (6 punkti)

 

Topograafia lahendamiseks

 

Pilt näitab suurt tiheduse erinevust LiDAR-i poolt võetud punktide vahel roheliste kolmnurkadega tähistatud ristlõigetega.

 

Erinevused täpsuses

Leid on enam kui huvitav, vastupidiselt hüpoteesile, et LiDAR-uuring ei saavuta tavapärase uuringu täpsust. Järgnevad on RMSE (ruutkeskmise vea) väärtused, mis on veaparameeter hõivatud andmete ja kontroll-kontrollpunktide vahel.

 

Tavapärane topograafia LiDAR tõstmine
1.80 cm. 1.74 cm.

 

Aja erinevus

Kui ülaltoodud on meid üllatanud, vaadake, mis juhtus LiDAR-i meetodi ja traditsioonilise meetodi vahel aeglaselt.

Andmete kogumine valdkonnas LiDARiga oli ainult 8%.

  • Kabineti töö oli ainult 27%.
  • Põllu + lennu + LiDAR-i laudade kogunemine väljateenuste vastu + tavaline topograafia kapp, LiDAR vajab ainult 19%.

 

Topograafia lahendamiseks

Selle tulemusena vähendati 123 töötunde tavapärase topograafia kilomeetri kohta ainult 4 tunnis kilomeetri kohta.

Lisaks sellele, kui kogutud punktide koguarv jagatakse püüdmise ja kappide protsesside ajal kulutatud aja vahel, saadakse tavapärane meetod 13.75 punkti tunnis võrreldes LiDAR-i 7.7 miljoni punktiga tunnis.

 

Aja erinevus

Nende kaasaegsete seadmete maksumus koos anduritega, mis püüavad nii palju punkte, näitavad, et töö peab olema kallim. Kuid praktikas tähendab mobiliseerimise aja ja kulude vähendamine, mida tavapärane topograafia tähendab, 246 kilomeetrite kliendi lõplik maksumus oli tingitud LiDAR 71% -st väiksemast kui 40 kilomeetrite kogumaksumus tavapärase topograafiaga!

See tundub uskumatu, kuid LiDARi lineaarse kilomeetri hind oli vaid 12% võrreldes tavapärase topograafiaga.

 

Järeldus

Kas LiDARi topograafia asendab täielikult traditsioonilist topograafiat? Mitte kokku, kuna töö LiDARiga hõivab kontrollpunktide jaoks alati teatud topograafia, kuid võib järeldada, et kõigi kulude, toote kvaliteedi ja ajaeeliste eelisega annab töö LiDARiga topograafia peaaegu sama täpsusega tulemusi tavapärane.

Alati on plusse ja miinuseid; tavapärase topograafia ülitäpsus on nostalgiline, kuid tüsistused eraomandisse sisenemiseks loa küsimisel, ebaregulaarsetes kohtades paiknemise riskid, vajadus lünkade järele kõrge rohu ja takistuste ees ... see on meeletu. Muidugi toob metsakatte tihedus oma puudused ka LiDARi puhul, ka need pole samad seoseparameetrid üliväikeste projektide vahel.

 

Kokkuvõtteks võib öelda, et meil on hea meel teada saada, kuidas tehnoloogia on niivõrd arenenud, et suurte projektide puhul, nagu tõstatatud, on vaja avatud meelt ja valmisolekut valida topograafia tegemiseks uusi ja loovaid võimalusi.

Golgi Alvarez

Kirjanik, teadur, maakorraldusmudelite spetsialist. Ta on osalenud selliste mudelite kontseptualiseerimises ja juurutamises nagu: Hondurase riiklik kinnisvarahalduse süsteem SINAP, Hondurase ühisomavalitsuste haldusmudel, katastrihalduse integreeritud mudel – register Nicaraguas, territooriumi haldussüsteem SAT Colombias. . Geofumadase teadmiste ajaveebi toimetaja aastast 2007 ja AulaGEO Akadeemia looja, mis hõlmab enam kui 100 kursust GIS - CAD - BIM - Digital Twins teemadel.

seotud artiklid

8 Kommentaarid

  1. Tere hommikust ... sõbrad ... Mis puudutab droonide kasutamist uuringu genereerimiseks ... siis mis oleks andur ja / või seadmed, mis on ette nähtud tiheda või väga tiheda taimestikuga suure ala (1000 Has. Või rohkem) uurimiseks? kus juurdepääs on väga keeruline.
    Suurepärane artikkel!

  2. Väga hea info ja annab mulle parema ülevaate selle tehnoloogia, samuti järeldusele, et disainilahenduste on suurepärane vahend, kuid kogemusi täidab tavalise mõõdistamine koos kõigi jaamade võtab väga tähtis, nõudes, et teha palju muudatusi read alused mõõtmed ja koordinaadid, mis annavad vajalikku täpsust projekti pooleli, kus 0.05m väike viga on kohustuslikud. tervitused

  3. JOHAM

    Mulle meeldib väga palju ja kahtleb, kui saate samasuguse väärtuse.

  4. Oluline on teada reaalsust kõrgelt asustatud linnakeskkonnas, kuna mitte kõikvõimalikud projektid ei suuda täpsustusi ja aegu üldistada.

  5. Suurepärane artikkel ... !!! Ma arvan, et see on küsimus, mis meil ühel hetkel on

  6. Tänan selgitust selle kohta, mis oleks kõige täpsem
    Hea panus

Jäta kommentaar

Sinu e-postiaadressi ei avaldata. Kohustuslikud väljad on tähistatud *

Kontrollige ka
lähedal
Tagasi üles nupule