O Departamento de Transportes de Nevada é responsável pelo planejamento, construção, operação e manutenção de 5.400 milhas de rodovia e mais de 1.000 pontes que mantêm o estado de Nevada em movimento.

Como muitos departamentos governamentais inovadores, o DOT utiliza drones para o mapeamento. Como a precisão é vital, a equipe usa os pontos de controle terrestres (GCPs) como parte padrão de seu fluxo de trabalho. Mas colocar os GCPs acrescenta muito tempo, e a equipe tinha ouvido dizer que em alguns casos os GCPs podem não ser necessários de forma alguma. Por exemplo, os zangões RTK podem dar resultados extremamente precisos sem utilizar quaisquer GCPs.

Para testar quantos GCPs são realmente necessários para obter resultados precisos, a equipe definiu uma série de testes.

Informações sobre o projeto

Localização	Nevada, EUA
Membros da equipe	Jason Rolfe
Hardware	DJI Phantom 4 Pro
Software	Software de fotogrametria PIX4Dmapper
Área	34 acres
GSD	1,93cm
Imagens capturadas	318

Testando a densidade ideal de GCP

Uma pedreira ativa do Departamento de Transporte de Nevada foi selecionada como local de teste. O local de 34 acres mede aproximadamente 2.000 pés de comprimento e 900 pés de largura. Há aproximadamente 180 pés de relevo vertical entre os tiros de controle de solo mais altos e mais baixos. O local é delimitado a sudeste pela Rodovia 50, e aos lados restantes pelo habitat não desenvolvido da escova de sálvia.

21 pontos de controle em terra foram dispostos em todo o local do projeto e pesquisados usando um rover Trimble R10 RTK conectado a um sistema VRS por rádio celular.

As imagens foram coletadas usando um DJI Phantom 4 Pro, processadas no software de fotogrametria PIX4Dmapper, e os produtos Point Cloud foram georreferenciados usando 0 a 18 GCPs. GCPs que não foram usados para georreferenciar o projeto foram usados como pontos de verificação para comparar a reconstrução com os valores do mundo real.

No total, mais de 15 cálculos foram criados e seus valores de erro médio quadrático (RMSE) foram comparados. A configuração dos GCPs foi variada a fim de observar a mudança na precisão e comparar a nuvem de pontos com relação à densidade e localização dos GCPs.

Metodologia de mapeamento de drones

O site de 34 acres foi pesquisado usando um DJI Phantom 4 Pro a uma altitude média de 200 pés acima do nível do solo (AGL). A altitude foi ajustada à elevação do terreno, permitindo uma distância de amostragem do solo (GSD) mais consistente.

No total, 318 imagens foram capturadas usando a câmera de 20 megapixels do drone e resultaram em um GSD médio de 0,76ft/1,93cm. As imagens foram adquiridas com aproximadamente 80% de avanço e 70% de sobreposição lateral. O PIX4Dmapper foi usado para processamento e para realizar medições de precisão.

Métodos de pesquisa específicos do local

O local foi georreferenciado com base em seis monumentos e os pontos de levantamento foram convertidos para coordenadas State Plain (NAD83 Nevada West) em US Feet. Os alvos aéreos foram levantados usando um rover Trimble R10 RTK usando um modem celular para se conectar a uma Estação de Referência Virtual.

Pontos de controle de solo vs. pontos de verificação

Para garantir que seus resultados fossem precisos, a equipe NDOT utilizou tanto os pontos de controle terrestres quanto os tiros de verificação.

Enquanto os GCPs e os pontos de verificação não diferem na forma como foram marcados ou pesquisados no campo, seu uso no Pix4Dmapper tem conseqüências distintas para a precisão da reconstrução.

Os GCPs são interpretados pelo Pix4Dmapper como pontos de ancoragem de concreto aos quais o projeto deve ser ajustado. Quando os pontos são importados para o software, o usuário entra na precisão dos pontos pesquisados, o que dá ao programa uma certa quantidade de "espaço de manobra" no qual se pode fazer um melhor ajuste para os dados. Os GCPs são usados pelo software para estabelecer as coordenadas do modelo e afetar a precisão do produto final.

Os pontos de verificação também são inseridos no software de mapeamento, mas não são usados durante o cálculo: eles são usados apenas para comparar a reconstrução com as leituras do mundo real.

Análise de precisão

Para descobrir quantos GCPs são necessários para resultados precisos, 21 pontos de controle de solo foram colocados em toda a pedreira. Estes foram gradualmente removidos na etapa de processamento e transformados em tiros de controle.

Como pode ser esperado, o componente vertical é o mais sensível à mudança e será o foco desta discussão.

O RMSE vertical era de cerca de 0,05 pés de 18 a 14 GCPs e estava consistentemente em torno de 0,1 pés de 10 a 4 GCPs. Com menos de 4 GCPs, o RMSE se degrada porque a precisão do GPS a bordo não é muito robusta. Surpreendentemente, foram necessários apenas cerca de 4 GCPs para uma pesquisa razoavelmente precisa.

A tabela 1 está usando a mesma configuração de GCP, mas foi dito a Pix4D que a precisão dos GCPs era menor, permitindo que o programa movimentasse o projeto muito mais. Isto mostra que a precisão introduzida dos pontos de controle e verificação do solo tem um efeito sobre a reconstrução, o que é de se esperar.

A Figura 4 representa o erro RMS da pesquisa versus o número de pontos de controle de solo utilizados, mas é fornecida em um gráfico alinhado. Enquanto a horizontal e a vertical permanecem semelhantes durante todo o estudo e a vertical começa a se degradar a um ritmo mais rápido.

Distância de amostragem do solo e erros médios quadrados de raiz

PIX4Dmapper depende da escolha de pixels individuais das imagens aéreas e da criação de uma rede de pontos que podem ser reconhecidos de imagem para imagem. Como tal, a precisão final da reconstrução nunca pode exceder a resolução, ou distância de amostragem de terra (GSD), das imagens originais.

De acordo com os cálculos realizados em Pix4D, o GSD dos dados de teste é de aproximadamente 1,9 cm ou 0,75 polegadas por pixel.

Nesta tabela pode-se ver a relação entre o GSD e o RMSE e é colorida em vermelho onde o RMSE está abaixo do GSD ou em verde onde os valores são maiores que o GSD.

Para este tipo de projetos, a precisão não pode ser inferior à distância de amostragem do solo devido ao método de escolha dos alvos no processo de referenciamento Pix4D. Efetivamente, isto significa que 11-13 GCPs seriam provavelmente o número mais eficiente para este local e a geometria.

Precisão fora de um bloco controlado

Dados de nuvens de pontos que estão fora de uma região controlada são geralmente considerados não confiáveis, mas até que ponto fora desse limite você tem que ir antes que a precisão se torne grosseiramente inutilizável?

Se seu bloco controlado por acaso omitisse uma área para a qual você queria informações topográficas, você poderia confiar nela se estivesse a 10, 100 ou 1.000 pés de sua área de interesse original? Isto pode acontecer se você não tiver acesso ao nível do solo a um site, se a área for muito perigosa para chegar a pé, ou se a área de interesse mudar depois que os dados tiverem sido coletados.

A Figura 5 mostra a mudança relativa de elevação em todo o local, desde a extremidade baixa no extremo leste até o ponto mais alto no norte-noroeste.

Nas Figuras 6 a 9, os GCPs foram organizados para avaliar os pontos de verificação que se encontram fora do bloco controlado. A diferença vertical entre os valores medidos e os valores derivados de Pix4D são mostrados em azul e barras de escala foram adicionadas. Observe que as grades medem 200 por 200 pés. As diferenças mais baixas estão ao longo das linhas de tendência de fundo, que se encontram em uma estrada razoavelmente plana. O relevo vertical total para os pontos mais baixos e mais altos levantados é de cerca de 180 pés, como mostrado abaixo.

As elevações relativas são mostradas na Figura 5, com a porção mais baixa ajustada a 0 pés. O ponto mais alto está ao longo do lado superior da pedreira com uma diferença relativa de elevação de 180 pés.

Na Figura 6, a extensão horizontal máxima desde o bloco controlado até o ponto de verificação mais distante é de aproximadamente 1.300 pés. O local tem aproximadamente 180 pés de diferença vertical entre o ponto de verificação mais baixo e o mais alto/GCP, que aumenta do sudeste para o noroeste. A maior diferença vertical entre os pontos de verificação e os valores derivados de Pix4D é de 0,31 pés, que fica perto do topo da pedreira. Em geral, as diferenças verticais tendem a aumentar com a distância horizontal e com as mudanças no relevo vertical.

Surpreendentemente, os valores são razoavelmente baixos para as distâncias envolvidas e podem ser considerados úteis para a maioria dos projetos de mapeamento topográfico. O RMSE vertical geral para esta configuração é de 0,16 pés.

Na Figura 7, sete GCPs são usados no lado leste do projeto e os valores verticais de RMSE são exibidos para os 14 pontos de verificação restantes. Como você pode ver, os pontos de verificação dentro da área controlada são precisos até um décimo de um pé e a mudança vertical aumenta a distância que se obtém da área controlada. A maior diferença vertical máxima (0,44 pés) neste exemplo é maior do que o exemplo anterior, mas ainda assim seria útil para fins de mapeamento topográfico geral e modelagem. A RMSE vertical geral para esta configuração é de 0,22 pés.

Na Figura 8, os pontos de controle do solo foram dispostos em um padrão estreito e linear ao longo do lado verticalmente inferior do projeto. Como indicado, a seta azul na figura mostra tanto as mudanças horizontais quanto verticais ao longo dessa linha. A diferença máxima neste modelo é de 0,60' e ocorre perto da parte superior da pedreira e a tendência geral é uma diminuição da precisão à medida que o relevo vertical aumenta. Deve-se notar que a configuração dos GCPs neste exemplo é muito menos que ideal, mas pode acontecer onde o acesso ao local é limitado a um corredor rodoviário ou outro layout estreito. O RMSE vertical geral para esta configuração é de 0,33 pés.

A Figura 9 é semelhante ao exemplo anterior, exceto que o número de GCPs foi reduzido em 4 para um total de 7. Surpreendentemente, a diferença vertical máxima é de 0,44 pés e o RMSE vertical é de 0,24 pés, indicando que o modelo pode ser mais preciso do que a configuração anterior que utilizava mais GCPs. Como visto anteriormente, os maiores erros verticais tendem a ocorrer onde há grandes mudanças verticais, tais como o extremo sudoeste deste exemplo.

Mais GCPs não significam mais precisão

A configuração, o número e a localização dos pontos de controle no solo controlam em última análise a precisão da reconstrução, mas há pouco a ganhar com a adição de muitos. Pix4D recomenda o uso de aproximadamente 5 a 10 GCPs e indica que "mais GCPs não contribuem significativamente para aumentar a precisão ".

resultados dos testes (mostrados na Tabela 1) concordam com a noção de que há um limite para quantos GCPs podem ser adicionados antes que haja um aumento insignificante na precisão. O tempo necessário para colocar, pesquisar e registrar as metas aéreas parece ter um retorno negativo sobre o investimento em tempo, especialmente quando se considera que o aumento de minutos na precisão pode ser menor do que a distância real de amostragem do solo (Tabela 2).

Também parece possível extrapolar dados 3D para além da área controlada de uma pesquisa, com resultados razoáveis. Naturalmente, isto não é recomendado quando a precisão é primordial, porque os dados só podem ser assumidos como razoáveis, e não há pontos de verificação com os quais se possa verificar a reconstrução. Isto pode ser uma ferramenta eficaz a ser usada se o controle terrestre não puder ser colocado devido à segurança do trabalhador, dificuldades na propriedade da terra ou mudanças na área de interesse após a coleta de dados. A precisão das nuvens de pontos parece ser especialmente sensível a mudanças verticais no relevo topográfico, embora grandes variações (> 1 pé) na reconstrução não tenham sido observadas.

Em resumo, os pontos de controle terrestres são necessários para o mapeamento preciso dos produtos e seu layout deve ser considerado uma parte vital do planejamento da missão do drone ou do UAV. Os pontos de controle devem ser adquiridos e desempenhar um papel importante no relatório de avaliação da precisão. A integração destes elementos cruciais ajudará a criar uma reconstrução precisa que pode ser medida e verificada para o usuário final.