СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ В СОЗДАНИИ ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ МЕСТНОСТИ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ ИНЖЕНЕРНЫХ ИЗЫСКАНИЙ

MODERN APPROACHES IN CREATING A DIGITAL TERRAIN MODEL WHEN PERFORMING ENGINEERING SURVEYS

Andrey Maryashov

Master’s degree student,  Saint Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering,

Russia, Saint Petersburg

АННОТАЦИЯ

При создании цифровой модели местности при выполнении инженерных изысканий современные подходы включают использование систем дистанционного зондирования, лазерного сканирования, аэрофотосъёмки. Эти решения помогают в значительной степени повысить точность, эффективность и скорость получения данных о местности и ее особенностях. Применение новых технологий в этой области делает процесс инженерных изысканий более удобным, точным и надежным. В целом, применение БПЛА в инженерных изысканиях в строительстве способствует повышению эффективности, точности и безопасности работ. В статье проведен анализ применения БПЛА для воздушного лазерного сканирования и аэрофотосъёмки для создания цифровой модели местности и цифровой модели рельефа.

ABSTRACT

Creating a digital terrain model when performing engineering surveys, modern approaches include the use of remote sensing systems, laser scanning, and aerial photography. These solutions help to significantly improve the accuracy, efficiency and speed of obtaining data about the terrain and its features. The use of new technologies in this area makes the engineering survey process more convenient, accurate and reliable. In general, the use of UAVs in engineering surveys in construction helps to increase the efficiency, accuracy and safety of work. The article analyzes the use of UAVs for airborne laser scanning and aerial photography to create a digital terrain model and a digital elevation model.

Ключевые слова: БПЛА, воздушное лазерное сканирование, аэрофотосъемка, облако точек, LiDAR.

Keywords: UAV, airborne laser scanning, aerial photography, point cloud, LiDAR.

Введение

В настоящее время инновационные технологии играют важную роль. Современные методы измерения, новое оборудование в геодезии и маркшейдерии дают возможность автоматизировать процесс работ, что сокращает сроки их выполнения и обеспечивает необходимые точность и качество [1]. Приобретает популярность применение при съемке беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). С развитием БПЛА появилась возможность установки разного рода полезной нагрузки — как цифровой фотокамеры, так и лазерного сканирующего устройства (LiDAR). На сегодняшний день передовыми технологиями съемки для создания топографических планов и карт являются ВЛС и АФС [2]. В современной горной отрасли БПЛА применяются для построения цифровых моделей местности и рельефа, а также для подсчета объемов добытых полезных ископаемых на открытых складах. По результатам съемки, выполненной БПЛА, строится ортофотоплан, на основе которого создаются топографические планы и карты [3].

Методы для создания цифровой модели местности

Существует несколько разновидностей БПЛА: самолетного типа, вертолет- ного типа и мультикоптеры (квадрокоптеры, гексакоптеры, октокоптеры) [4]. Использование оборудования первых двух типов предполагает длительную съемку протяженных объектов, а с помощью мультикоптеров возможно оставаться в одной точке, что позволяет увеличить число снимков, например, для составления панорамного фотоизображения [5]. Лазерное сканирование — это технология измерения поверхностей, а точнее, получения пространственных координат характерных точек поверхностей при помощи лазерного сканера [6]. Лазерный сканер — это прибор, позволяющий дистанционно создавать плотное «облако» точек. Прибор излучает лазерные лучи, отражаясь, они возвращаются на датчик прибора и обрабатываются в ПО оборудования. При этом лазерное сканирование бывает трех видов: наземное, воздушное и мобильное [7]. Воздушное лазерное сканирование — лазерное сканирование, которое производится с воздуха при помощи летательных аппаратов [8]. Аэрофотосъемка с помощью БПЛА — это фотографирование поверхности определенной территории с привязкой к координатным данным и создание серий снимков рельефа, которые формируются с небольшим перекрытием [9]. Объект работ — склон горы Айкуайвенчорр, расположенный на территории Кировского района Мурманской области, на берегу озера Большой Вудъявр, рисунок 1.

Рисунок 1. Схема участка работ

В георографическом отношении территория расположена на южной части хребта Хибинских гор. Рельеф территории альпинотипный, низко- и среднегорный. Размах абсолютных высотных отметок колеблется от 575 до 1047 м, рисунок 2.

Рисунок 2. Ландшафт местности района работ

Воздушное лазерное сканирование (далее ВЛС) осуществлялось с применением БПЛА «DJI Matrix 300 RTK», оснащенного лазерным сканером Zenmuse со встроенным двухчастотным L1L2 ГНСС-приемником геодезического класса. Совместно с ВЛС выполнялась аэрофотосъемка (далее АФС) с БПЛА «DJI Air 2S PPK». Все работы выполнены в соответствии с ГОСТ Р 59328-2021 «Аэрофотосъемка топографическая. Технические требования» и ГОСТ Р 59562-2021 «Съемка аэрофотопографическая. Технические требования» [10]. Результаты аэросъемки обработаны в несколько этапов с помощью ПО Agisoft Metashape Professional [11], рисунок 3.

Рисунок 3. Ортофотоплан, созданный в ПО Agisoft Metashape Professional

Сравнительный анализ методов АФС и ВЛС

Выполнен сравнительный анализ результатов, полученных при выполнении ВЛС и аэрофотосъемки с БПЛА высокогорного участка местности вблизи озера Большой Вудъявр при выполнении инженерных изысканий для строительства инфраструктуры горнолыжного комплекса. Сканирование объекта выполнялось с использованием оборудования «DJI Matrix 300 RTK». В качестве полезной нагрузки на БПЛА установлен лазерный сканер Zenmuse со встроенным GNSS-приемником и возможностью подключения аэрофотосъемочной камеры Canon с фокусным расстоянием 70 мм (дальность действия системы сканирования — до 300 м, точность определения положения точки составляет ±20 мм). При аэрофотосъемке участка использовался БПЛА «DJI Air 2S PPK» (максимальная высота полета — 5000 м, скорость полета — до 48 км/ч) [12]. Рассмотрены процессы обработки результатов измерений. ВЛС было обработано с использованием ПО Lidar 360. Аэрофотосъемка обработана с использованием ПО Agisoft Metashape Professional [13]. В обработке ортофотоплана и «облака» точек первой ступенью является классифицирование точек и отрисовка контуров объектов поверхности. Обработка осуществляется в программе AutoCAD Civil 3D [14]. Конечным итогом работ являются цифровые топографические планы М 1:500 с сечением рельефа горизонталями через 0.5 м. Отметим, что пространственное разрешение ортофотоплана составило 5 см/пкс. По полученным данным можно сделать вывод о корректном выполнении двух методов съемки. Для анализа данных при воздушном лазерном сканировании и аэрофотосъемке была принята следующая методика исследования. С помощью ПО LiDAR 360 производилась классификация точек воздушного лазерного сканирования и данных, полученных при обработке аэрофотосъемки. По итогам классификации были выделены точки рельефа местности. Полнота заполнения площади точками рельефа показана на рисунке 4.

Рисунок 4. Облако точек, градация по высотной отметке

Для точного анализа данных приведены скриншоты при съемке с помощью ВЛС, рисунок 5 и АФС, рисунок 6.

Рисунок 5. Облако точек, полученное при помощи ВЛС

Рисунок 6. Облако точек, полученное при АФС

 Для расчета заполнения площади земной поверхности точками рельефа была вычислена плотность точек на 1 м2. Рассчитано теоретическое количество точек, при которых блок будет заполнен на 100%, и проведено сравнение с фактическим количеством. Результаты расчетов приведены в таблице 1.

Таблица 1

Сравнительные теоретические и фактические характеристики точек в блоках при АФС и ВЛС

На основании вычисленных данных были составлены столбчатые диаграммы сравнений плотностей точек и процентов заполнения пространства. По итогам подсчета процентов заполнения площади земной поверхности точками лазерных отражений (ТЛО) и точками, полученными после обработки АФС, были получены следующие результаты:

• при ВЛС процент покрытия площади земной поверхности варьируется от 69% до 95%;

• при АФС этот же показатель не превышает 25%, что в 3 раза меньше, чем при ВЛС.

Это связано с тем, что на участке имеются места с плотным лесным массивом, рисунок 7.

Рисунок 7. Диаграмма заполнения земной поверхности точками, полученными при ВЛС и обработке АФС

Плотность точек при ВЛС превышает плотность точек при АФС в 2,5 раза, рисунок 8.

Рисунок 8. Диаграмма сравнения плотностей точек, полученных при ВЛС и обработке АФС

На основании заполнения точками площади земли в этих участках было проведено сравнение результатов аэрофотосъемки и воздушного лазерного сканирования. Необходимо отметить, что при перекрытии кронами деревьев поверхности земли более чем на 50% в облаке точек АФС наблюдается неполнота данных. Соответственно, в связи с этим нельзя объективно оценивать рельеф местности в данных участках.

Заключение

По результатам сравнительной оценки выделены преимущества ВЛС и АФС на объекте работ [16—21]. ВЛС целесообразно использовать в условиях съемки участков земной поверхности с плотным лесным массивом по следующим причинам:

- позволяет передать фактический рельеф местности за счет того, что сканер, работающий в импульсном режиме, проводит дискретное сканирование  местности и объектов, в результате формируется плотное облако точек даже в условиях густой залесённости;

- обеспечивает среднюю квадратическую ошибку цифровых моделей рельефа, равную 10 см;

- результаты могут быть получены при камеральной обработке в любой системе координат;

- может выполняться на объектах с любой сложностью рельефа и независимо от времени суток.

При создании топографических планов для участков с лесным массивом и значительным перепадом абсолютных высот применение ВЛС предпочтительно, так как у данного вида съемки относительно АФС процент покрытия площади земной поверхности точками рельефа в 3 раза выше. В случаях отсутствия лесного массива (например, карьер) и при съемках больших площадей рациональней использовать аэрофотосъемку с помощью БПЛА. АФС также позволяет получить большой массив данных и обеспечить высокую точность.

По точности оба метода соответствуют требованиям, предъявляемым к планам масштаба 1:500.

При съемке участков, в которых встречаются площади с лесным массивом, имеющим кроны деревьев, перекрывающие поверхность земли более чем на 55%, рекомендуется использовать воздушное лазерное сканирование, так как аэрофотосъемка не может в полном объеме обеспечить объективность рельефа местности.

Стоит отметить, что оба метода в отдельности не решают всех задач, возникающих при проведении инженерно-геодезических изысканий для строительства на участках обширной площади, где необходим индивидуальный подход к решению задач и разработке комплексного метода.

Список литературы:

1. Брынь М. Я., Баширова Д. Р. Сравнительная оценка эффективности мобильного лазерного сканирования и аэрофотосъемки с беспилотных летательных аппаратов при съемке автомобильных дорог // Вестник СГУГиТ. — 2021. — Т. 26. — № 3. — С. 20—27. DOI: 10.33764/2411-1759-2021-26-3-200-27.
2. Рыльский И. А. Лазерное сканирование и цифровая аэрофотосъемка: новый уровень детальности // Геоматика. — 2015. — № 4. — С. 53—56.
3. Косоногов П. В., Филатова А. В. Применение беспилотных летательных аппаратов для решения картографических задач в г. Самара // Вестник научных конференций. — 2017. — № 10-4 (26). — С. 47—48. DOI: 10.17117/cn.2017.10.04.
4. Костин А. С. Классификация гражданских беспилотных летательных аппаратов и сферы их применения // Системный анализ и логистика. — 2019. — № 1. — С. 70—80.
5. Полякова Е. В., Гофаров М. Ю. Применение аэрофотосъемки с беспилотного ле- тательного аппарата при составлении цифровой модели местности (на примере субан- тарктического термального урочища Пымвашор) // Известия Коми научного центра УрО РАН. — 2012. — № 3(11). — С. 52—55.
6. Солодунов А. А., Сарксян Л. Д. Воздушное лазерное сканирование / Научное обе- спечение агропромышленного комплекса: Сборник тезисов по материалам Всероссий- ской (национальной) конференции. — Краснодар: КубГАУ, 2019. — С. 494—495.
7. Andriolo U., Gonçalves G., Bessa F., Sobral P. Mapping marine litter on coastal dunes with unmanned aerial systems. A showcase on the Atlantic Coast // Science of the Total Environment. 2020, vol. 736, article 139632. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.139632.
8. Kim M., Stoker J., Irwin J., Danielson J., Park S. Absolute accuracy assessment of li- dar point cloud using amorphous objects, USA // Remote Sensing. 2022, vol. 14, no. 19, arti- cle 4767. DOI: 10.3390/rs14194767.
9. Хлебникова Т. А., Ямбаев Х. К., Опритова О. А. Разработка технологической схемы сбора и обработки данных аэрофотосъемки с использованием беспилотных авиацион- ных систем для моделирования геопространства // Вестник СГУГиТ. — 2020. — Т. 25. — № 1. — С. 106—118. DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-1-106-118.
10. Баборыкин М. Ю. Воздушное лазерное сканирование — нормативно-технические документы и регулирование ценообразования // Наука и мир. — 2017. — № 6-2(46). — С. 70—73.
11. Кочнева А. А., Мальченко Е. Л. Оценка качества цифровых моделей рельефа, по- строенных по данным воздушного лазерного сканирования / Научные тенденции: вопро- сы точных и технических наук. Cборник научных трудов по материалам VI международ- ной научной конференции. — СПб.: ЦНК МНИФ «Общественная наука», 2017. — С. 48—51. DOI: 10.18411/spc-12-05-2017-16.
12. Талыпов К. К., Назаралиева А. Т., Суюмкулов А. А., Альбрехт А. С. О вычислитель- ных экспериментах по обработке данных аэрофотосъемки с БПЛА «Геоскан 201» // Наука и инновационные технологии. — 2019. — № 11. C. 7—15.
13. Талыпов К. К., Назаралиева А. Т., Суюмкулов А. А. Обработка данных аэрофото- съемки с беспилотного летательного аппарата в прикладных задачах // Вестник Кыр- гызского национального университета имени Жусупа Баласагына. — 2019. — № S1. — С. 49—51.
14. Шарох Н. Н., Гуцаки М. А. Технология обработки материалов аэрофотосъемки с беспилотных летательных аппаратов // Земля Беларуси. — 2019. — № 3. — С. 28—31.
15. Реджепов М. Б., Колесникова С. А. Анализ применения наземного и воздушного лазерного сканирования / Актуальные проблемы землеустройства, кадастра и природоо- бустройства. Материалы I Международной научно-практической конференции факульте- та землеустройства и кадастров ВГАУ. — Воронеж: ВГАУ, 2019. — С. 292—300.
16. Хабарова И. А., Хабаров Д. А., Яворская И. Д., Иванов И. Н. Обзор современных достижений в фотограмметрии и аэрофотосъемке // Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». — 2019. — № 4-2. — С. 15—33.
17. Согорин А. А. Исследование точности воздушного лазерного сканирования // Проб- лемы разработки месторождений углеводородных и рудных полезных ископаемых. — 2022. — Т. 1. — С. 479—484.
18. Suziedelyte-Visockiene J., Puziene R., Stanionis A., Tumeliene E. Unmanned aerial ve- hicles for photogrammetry: Analysis of orthophoto images over the territory of Lithuania // In- ternational Journal of Aerospace Engineering. 2016, vol. 2016, article 4141037. DOI: 10.1155/ 2016/4141037.
19. Nurunnabi A., Teferle F. N., Li J., Lindenbergh R. C., Hunegnaw A. An efficient deep learning approach for ground point filtering in aerial laser scanning point clouds / The Inter- national Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2021, pp. 24—31. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2021-31-2021.
20. Noordermeer L., Orka H. O., Bollandsås O. M., Næsset E., Gobakken T. Comparing the accuracies of forest attributes predicted from airborne laser scanning and digital aerial photo- grammetry in operational forest inventories // Remote Sensing of Environment. 2019, vol. 226, no. 2-3, pp. 26—37. DOI: 10.1016/j.rse.2019.03.027.
21. Yifang Shi, Tiejun Wang, Skidmore A. K., Heurich M. Improving LiDAR-based tree species mapping in Central European mixed forests using multi-temporal digital aerial colour- infrared photographs // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2020, vol. 84, article 101970. DOI: 10.1016/j.jag.2019.101970.