Miten GSD- ja operaattoridrone-tyypit vaikuttavat 3D-mallin suhteelliseen tarkkuuteen

Edellisessä artikkelissa Kuinka maatason ohjauspisteet ja PPK-tiedot vaikuttavat 3D-mallin suhteelliseen tarkkuuteen, olemme maininneet, että GCP- ja PPK-tietojen lisäksi GSD- ja kantajadroneilla on myös tietty vaikutus 3D-mallin suhteelliseen tarkkuuteen. Joten teemme toisen testin varmistaaksemme sen.

Koe 1: GSD:n vaikutus 3D-mallin suhteelliseen tarkkuuteen;

Ehto 1

Kantoalus drone	Vino kamera	GCP:t	PPK
CW10 VTOL	DG4pros	EI	EI

Tulostaulukko 1:

Objektien lukumäärä	mittauspituus (L0)	3D-mallin pituus (L1) GSD = 2 cm	3D-mallin pituus(L2）GSD=1,5cm	DS1 (L0-L1)	DS2 (L0-L2)
1	7.210	7.18	7.20	0,030	0,010
	8.706	8.69	8.65	0,016	0,056
	10,961	10.89	10.90	0,071	0,061
2	7.010	6.88	6.86	0,130	0,150
3	1,822	1.76	1.76	0,062	0,062
4	10.410	10.38	10.37	0,030	0,040
5	10,718	10.65	10.68	0,068	0,038
6	13,787	13.72	13.71	0,067	0,077
7	11.404	11.41	11.38	-0,006	0,024
	12.147	12.13	12.12	0,017	0,027
8	7.526	7.44	7.49	0,086	0,036
	13,797	13.83	13.77	-0,033	0,027
9	10,374	10.35	10.35	0,024	0,024
10	2.109	1.98	2.09	0,129	0,019
	4.281	4.14	4.19	0,141	0,091
11	14,675	14.55	14.64	0,125	0,035
	8.600	8.58	8.57	0,020	0,030
12	13,394	13.36	13.38	0,034	0,014
13	12.940	12.95	12.91	-0,010	0,030
14	7.190	7.21	7.20	-0,020	-0,010
15	13,371	13.36	13.38	0,011	-0,009
	6.435	6.37	6.43	0,065	0,005
16	3,742	3.74	3.70	0,002	0,042
17	6.022	6.03	5.99	-0,008	0,032
18	3,937	3.91	3.94	0,027	-0,003
19	8.120	8.09	8.12	0,030	0.000
	14.411	14.40	14.37	0,011	0,041
20	6,077	6.06	6.04	0,017	0,037
21	13,696	13.68	13.65	0,016	0,046
RMSE: DS1 = 0,0397 m, DS2 = 0,0356 m

Ehto 2

Kantoalus drone	Vino kamera	GCP:t	PPK
CW10 VTOL	DG4pros	Joo	Ei

Tulostaulukko 2:

Objektien lukumäärä	mittauspituus (L0)	3D-mallin pituus (L1) GSD = 2 cm	3D-mallin pituus(L2）GSD=1,5cm	DS1 (L0-L1)	DS2 (L0-L2)
1	7.210	7.18	7.21	0,030	0
	8.706	8.68	8.68	0,026	0,026
	10,961	10.91	10.87	0,051	0,091
2	7.010	6.92	6.88	0,090	0.13
3	1,822	1.79	1.76	0,032	0,062
4	10.410	10.39	10.38	0,020	0,03
5	10,718	10.66	10.72	0,058	-0,002
6	13,787	13.77	13.79	0,017	-0,003
7	11.404	11.38	11.38	0,024	0,024
	12.147	12.12	12.13	0,027	0,017
8	7.526	7.47	7.53	0,056	-0,004
	13,797	13.83	13.78	-0,033	0,017
9	10,374	10.34	10.37	0,034	0,004
10	2.109	2.03	2.11	0,079	-0,001
	4.281	4.18	4.28	0,101	0,001
11	14,675	14.59	14.67	0,085	0,005
	8.600	8.57	8.58	0,030	0,02
12	13,394	13.35	13.39	0,044	0,004
13	12.940	12.92	12.9	0,020	0,04
14	7.190	7.21	7.19	-0,020	0
15	13,371	13.36	13.37	0,011	0,001
	6.435	6.43	6.42	0,005	0,015
16	3,742	3.72	3.7	0,022	0,042
17	6.022	6.00	5.98	0,022	0,042
18	3,937	3.94	3.91	-0,003	0,027
19	8.120	8.09	8.07	0,030	0,05
	14.411	14.41	14.38	0,001	0,031
20	6,077	6.03	6.04	0,047	0,037
21	13,696	13.65	13.65	0,046	0,046
RMSE: DS1 = 0,0328 m, DS2 = 0,0259 m

Ehto 3

Kantoalus drone	Vino kamera	GCP:t	PPK
CW10 VTOL	DG4pros	EI	JOO

Tulostaulukko 3:

Objektien lukumäärä	mittauspituus (L0)	3D-mallin pituus (L1) GSD = 2 cm	3D-mallin pituus(L2）GSD=1,5cm	DS1 (L0-L1)	DS2 (L0-L2)
1	7.210	7.20	7.20	0,01	0,01
	8.706	8.71	8.69	0,00	0,02
	10,961	10.87	10.88	0.09	0,08
2	7.010	6.89	6.87	0.12	0.14
3	1,822	1.79	1.75	0,03	0,07
4	10.410	10.39	10.38	0,02	0,03
5	10,718	10.67	10.69	0,05	0,03
6	13,787	13.75	13.78	0,04	0,01
7	11.404	11.39	11.38	0,01	0,02
	12.147	12.13	12.12	0,02	0,03
8	7.526	7.51	7.49	0,02	0,04
	13,797	13.79	13.78	0,01	0,02
9	10,374	10.35	10.34	0,02	0,03
10	2.109	2.03	2.02	0,08	0.09
	4.281	4.15	4.21	0.13	0,07
11	14,675	14.61	14.65	0,07	0,03
	8.600	8.60	8.57	0,00	0,03
12	13,394	13.37	13.40	0,02	-0,01
13	12.940	12.88	12.89	0,06	0,05
14	7.190	7.20	7.18	-0,01	0,01
15	13,371	13.36	13.38	0,01	-0,01
	6.435	6.40	6.46	0,03	-0,03
16	3,742	3.75	3.75	-0,01	-0,01
17	6.022	5.97	5.97	0,05	0,05
18	3,937	3.93	3.91	0,01	0,03
19	8.120	8.10	8.08	0,02	0,04
	14.411	14.40	14.38	0,01	0,03
20	6,077	6.04	6.05	0,04	0,03
21	13,696	13.65	13.67	0,05	0,03
RMSE: DS1 = 0,0342 m, DS2 = 0,0328 m

Ehto 4

Kantoalus drone	Vino kamera	GCP:t	PPK
CW10 VTOL	DG4pros	JOO	JOO

Tulostaulukko 4:

Objektien lukumäärä	mittauspituus (L0)	3D-mallin pituus (L1) GSD = 2 cm	3D-mallin pituus(L2）GSD=1,5cm	DS1 (L0-L1)	DS2 (L0-L2)
1	7.21	7.21	7.21	0,00	0,00
	8.706	8.68	8.7	0,03	0,01
	10,961	10.90	10.89	0,06	0,07
2	7.01	6.98	6.99	0,03	0,02
3	1,822	1.80	1.78	0,02	0,04
4	10.41	10.40	10.39	0,01	0,02
5	10,718	10.70	10.69	0,02	0,03
6	13,787	13.77	13.76	0,02	0,03
7	11.404	11.39	11.39	0,01	0,01
7	12.147	12.13	12.12	0,02	0,03
8	7.526	7.49	7.51	0,04	0,02
8	13,797	13.81	13.8	-0,01	0,00
9	10,374	10.36	10.35	0,01	0,02
10	2.109	2.02	2.11	0.09	0,00
10	4.281	4.16	4.28	0.12	0,00
11	14,675	14.66	14.68	0,02	0,00
11	8.6	8.54	8.53	0,06	0,07
12	13,394	13.35	13.37	0,04	0,02
13	12.94	12.89	12.91	0,05	0,03
14	7.19	7.18	7.2	0,01	-0,01
15	13,371	13.35	13.35	0,02	0,02
15	6.435	6.41	6.4	0,02	0,03
16	3,742	3.72	3.71	0,02	0,03
17	6.022	5.98	5.98	0,04	0,04
18	3,937	3.89	3.89	0,05	0,05
19	8.12	8.12	8.1	0,00	0,02
19	14.411	14.40	14.39	0,01	0,02
20	6,077	6.03	6.03	0,05	0,05
21	13,696	13.66	13.64	0,04	0,06
RMSE: DS1 = 0,0308 m, DS2 = 0,0249 m

Johtopäätökset

Kokeen 1 muuttujat ovat:

1: PPK-datan kanssa/ilman.

2: GCP:llä/ilman.

3: erilainen GSD: 1,5 cm tai 2 cm

Neljän kokeellisen datasarjan analysoinnin jälkeen voimme tehdä seuraavat johtopäätökset:

Kun vinokamera on DG4Pros:

(1) Maaohjauspisteen (GCP) ja PPK-tietojen kanssa/ilman AT-kolmioinnissa, olipa kyseessä sitten VTOL tai moniroottorinen drone, onko GSD 2 cm tai 1,5 cm, 3D-malli, jonka on rakentanut vino kamera DG4Pros voi täyttää suhteellisen tarkkuusvirheen vaatimukset Ds≤10cm (itse asiassa ≤5cm).

(2) Kun GSD on yksittäinen muuttuja, 3D-mallin suhteellinen tarkkuus GSD = 1,5 cm on parempi kuin GSD = 2 cm.

Koe 2: Drone-tyyppien vaikutus 3D-mallin suhteelliseen tarkkuuteen

Ehto 1

Vino kamera	GCP:t	PPK	GSD
DG4pros	EI	EI	1,5 cm

Tulostaulukko 1:

Objektien lukumäärä	mittauspituus (L0)	3D-mallin pituus (L1) CW10	3D-mallin pituus (L2) M600Pro	DS1 (L0-L1)	DS2 (L0-L2)
1	7.21	7.20	7.19	0,010	0,02
	8.706	8.65	8.70	0,056	0,01
	10,961	10.90	10.91	0,061	0,05
2	7.01	6.86	6.98	0,150	0,03
3	1,822	1.76	1.79	0,062	0,03
4	10.41	10.37	10.39	0,040	0,02
5	10,718	10.68	10.69	0,038	0,03
6	13,787	13.71	13.76	0,077	0,03
7	11.404	11.38	11.38	0,024	0,02
	12.147	12.12	12.12	0,027	0,03
8	7.526	7.49	7.50	0,036	0,03
	13,797	13.77	13.77	0,027	0,03
9	10,374	10.35	10.33	0,024	0,04
10	2.109	2.09	2.02	0,019	0.09
	4.281	4.19	4.20	0,091	0,08
11	14,675	14.64	14.65	0,035	0,03
	8.6	8.57	8.57	0,030	0,03
12	13,394	13.38	13.35	0,014	0,04
13	12.94	12.91	12.92	0,030	0,02
14	7.19	7.20	7.17	-0,010	0,02
15	13,371	13.38	13.35	-0,009	0,02
	6.435	6.43	6.41	0,005	0,02
16	3,742	3.70	3.70	0,042	0,04
17	6.022	5.99	5.99	0,032	0,03
18	3,937	3.94	3.89	-0,003	0,05
19	8.12	8.12	8.08	0.000	0,04
	14.411	14.37	14.36	0,041	0,05
20	6,077	6.04	6.06	0,037	0,02
21	13,696	13.65	13.65	0,046	0,05
RMSE: DS1 = 0,0356 m, DS2 = 0,342 m

Ehto 2

Vino kamera	GCP:t	PPK	GSD
DG4pros	JOO	EI	1,5 cm

Tulostaulukko 2:

Objektien lukumäärä	mittauspituus (L0)	3D-mallin pituus (L1) CW10	3D-mallin pituus (L2) M600Pro	DS1 (L0-L1)	DS2 (L0-L2)
1	7.21	7.21	7.21	0	0,00
	8.706	8.68	8.70	0,026	0,01
	10,961	10.87	10.91	0,091	0,05
2	7.01	6.88	6.98	0.13	0,03
3	1,822	1.76	1.80	0,062	0,02
4	10.41	10.38	10.39	0,03	0,02
5	10,718	10.72	10.70	-0,002	0,02
6	13,787	13.79	13.75	-0,003	0,04
7	11.404	11.38	11.38	0,024	0,02
	12.147	12.13	12.13	0,017	0,02
8	7.526	7.53	7.49	-0,004	0,04
	13,797	13.78	13.79	0,017	0,01
9	10,374	10.37	10.35	0,004	0,02
10	2.109	2.11	2.07	-0,001	0,04
	4.281	4.28	4.21	0,001	0,07
11	14,675	14.67	14.66	0,005	0,02
	8.6	8.58	8.57	0,02	0,03
12	13,394	13.39	13.35	0,004	0,04
13	12.94	12.9	12.93	0,04	0,01
14	7.19	7.19	7.18	0	0,01
15	13,371	13.37	13.36	0,001	0,01
	6.435	6.42	6.42	0,015	0,01
16	3,742	3.7	3.71	0,042	0,03
17	6.022	5.98	6.00	0,042	0,02
18	3,937	3.91	3.91	0,027	0,03
19	8.12	8.07	8.10	0,05	0,02
	14.411	14.38	14.35	0,031	0,06
20	6,077	6.04	6.06	0,037	0,02
21	13,696	13.65	13.67	0,046	0,03
RMSE: DS1 = 0,0259 m, DS2 = 0,256 m

Johtopäätökset

Kokeen 2 muuttujat ovat:

1: GCP:llä/ilman.

2: Eri kantoaaltodroni: VTOL-drooni tai usean roottorin drone

Kahden kokeellisen datasarjan analysoinnin jälkeen voimme tehdä seuraavat johtopäätökset:

Kun vinokamera on DG4Pros:

(1) Maaohjauspisteellä (GCP) tai ilman sitä, olipa kyseessä sitten VTOL tai moniroottorinen drone, vinokameran DG4Pros rakentama 3D-malli voi täyttää suhteellisen tarkkuusvirheen vaatimukset Ds≤10cm(Oikeastaan ≤5cm).

(2) Kun kantajadronetyypit on yksittäinen muuttuja, moniroottorisen 3D-mallin suhteellinen tarkkuus on parempi kuin VTOL-mallin, mutta ero ei ole kovin suuri.

Edellinen:Kuinka polttoväli vaikuttaa 3D-mallinnuksen tuloksiin

Seuraava:Synkronointialtistus

Palata

RIY vinot kamerat

RIE yksilinssiset kamerat

Lisätarvikkeet

Ammattilainen

Parempi kuin kevyempi

Säästää aikaa

Opi toiminta 10 minuutissa

Korkea kuvanlaatu ja tarkkuus

Synkronointialtistus

Tukeva ja turvallinen

Voidaan integroida monen tyyppisiin droneihin

Kysely/GIS

Älykäs kaupunki

Rakentaminen/kaivostoiminta

Matkailu/vanhojen rakennusten suojelu

Sotapoliisi

Artikla

Koe 1: GSD:n vaikutus 3D-mallin suhteelliseen tarkkuuteen;

Ehto 1

Tulostaulukko 1:

Ehto 2

Tulostaulukko 2:

Ehto 3

Tulostaulukko 3:

Ehto 4

Tulostaulukko 4:

Johtopäätökset

Koe 2: Drone-tyyppien vaikutus 3D-mallin suhteelliseen tarkkuuteen

Ehto 1

Tulostaulukko 1:

Ehto 2

Tulostaulukko 2:

Johtopäätökset

TUOTTEET+

SOVELLUKSET+

Artikla+

Meistä+

OTA MEIHIN YHTEYTTÄ