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Aplicação de LiDAR UAV Apus e Scanner SLAM Lixel X1 na aquisição eficiente de dados detalhados



Introdução

Levantamentos topográficos em larga escala são caracterizados por uma ampla área de levantamento, ambiente complexo e demanda por alta precisão de mapeamento. Baseado em uma operação de ponto único, o método tradicional pode ser demorado e não atende aos requisitos de alta precisão e eficiência do mapeamento topográfico. Atualmente, a tecnologia de varredura a laser é uma das soluções mais precisas e rápidas para obter dados específicos de informação geográfica. Uma solução LiDAR de UAV (veículo aéreo não tripulado) pode obter dados de nuvem de pontos de grande área, alta eficiência e alta precisão. A tecnologia de varredura a laser baseada em SLAM, que pode operar sem GNSS, adquire dados de nuvem de pontos de alta resolução de forma rápida e precisa. Este estudo de caso apresenta a combinação de duas tecnologias baseadas em LiDAR para obter rapidamente dados espaciais de alta resolução e melhorar a integridade dos dados em comparação com um único método de medição. Necessidade do projeto

A área de levantamento é de cerca de 1,5 quilômetros quadrados, com diferença de altura de 30 metros, cerca de 60% de cobertura vegetal e vilas com fileiras de casas conectadas por paredes laterais, além de instalações de vila emaranhadas com um grande número de barracos de lata. Os resultados do mapeamento exigem um erro de elevação inferior a 5 cm e nenhuma lacuna nos dados de áreas protegidas, como barracos de lata e beirados.




Desafio

Obter dados topográficos precisos e detalhados do solo em áreas com vegetação densa com o método de fotogrametria pode ser desafiador devido ao ambiente complexo da área de levantamento. Métodos de levantamento tradicionais, como estação total e operação RTK, podem ser demorados e podem não cobrir efetivamente áreas grandes ou inacessíveis.



Solução

Durante o processo de captura de dados, a missão enfrentou vários desafios, como áreas densamente florestadas e paisagens acidentadas. Para escanear efetivamente a grande área, o sistema LiDAR APUS foi integrado ao DJI M350RTK. Essa combinação mostrou ser altamente eficaz na captura de dados precisos e detalhados, mesmo em áreas de difícil acesso. Além do sistema LiDAR APUS, o scanner SLAM LixelX1 foi usado para aumentar os dados em casos em que partes da estrutura foram bloqueadas por barracos ou telhados. Isso permitiu uma varredura mais completa e detalhada de toda a área de levantamento. Para garantir a precisão dos dados, vários pontos de verificação RTK foram coletados em toda a área de levantamento. Esses pontos de verificação foram usados ​​para verificar a nuvem de pontos de fusão e garantir que os dados resultantes fossem o mais precisos possível. Especificações do projeto

  1. Equipamento Scanner SLAM LixelX1 com módulo RTK, sistema LiDAR APUS, DJI M350RTK, receptor GNSS SatLab SL900 + rede CORS.

  2. Software Lixel Studio, Sat-LiDAR.

A nuvem de pontos, que tinha alta integridade e resolução centimétrica, foi processada usando o software Sat-LiDAR para classificar pontos terrestres. Isso permitiu a recuperação de informações claras do solo sob a área protegida, resultando em modelo digital de elevação (DEM) e gráfico de linha digital (DLG) precisos.




Conclusão


A combinação das tecnologias LiDAR UAV e scanner SLAM é uma ferramenta poderosa para melhorar a precisão e confiabilidade dos dados de levantamento. A tecnologia LiDAR UAV pode criar mapas 3D altamente detalhados do terreno e objetos abaixo, enquanto a varredura SLAM pode localizar e posicionar com precisão o UAV durante o levantamento. Essa combinação garante que os dados do levantamento sejam completos e precisos, tornando-o uma fonte de dados confiável para várias aplicações, como planejamento urbano, monitoramento de construção e gestão de recursos naturais. Com sua capacidade de capturar dados de levantamento precisos e extensos, essa tecnologia tornou-se cada vez mais popular em vários setores, proporcionando benefícios significativos aos profissionais dessas áreas.








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