Ein Leitfaden für Drohnendaten in der Vermessung


Dieser Artikel soll dem Leser einen Überblick über die Produkte geben, die aus Drohnendaten erstellt werden können. Zunächst werden die Grundlagen von Drohnendaten erläutert, z. B. welche Daten Drohnen erfassen, dann werden verschiedene Produkte und Anwendungen beschrieben. Schließlich wird erläutert, wie diese Produkte erzeugt werden können, indem einige Drohnenlösungen wie die Zenmuse P1 und L1 und die Phantom 4 RTK (P4RTK) von DJI sowie die Verarbeitungs- und Nachbearbeitungssoftware wie DJI Terra und LiDAR360 vorgestellt werden.

Inhalt
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Warum sollte ich eine Drohne verwenden?


Weit verbreitete Bilder und Videos zeigen realistische 3D-Modelle von Szenen wie Gebäuden, Baustellen und Gelände, die von Drohnen erstellt wurden. Diese Daten werden auch verwendet, um andere nützliche Produkte für die Nutzer zu erstellen, z. B. Höhenlinien, digitale Höhenmodelle (DEMs) und volumetrische Messberichte. Aber wie werden diese Daten generiert, und welche Daten erfassen Drohnen eigentlich?

Es gibt zwei Haupttypen von Sensoren, die auf Drohnen montiert sind: RGB-Sensoren (Kameras) und LiDAR-Sensoren. 

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LiDAR

LiDAR-Sensoren senden Tausende von Laserimpulsen pro Sekunde aus, die von der Zieloberfläche zum Sensor zurückreflektiert werden. Anhand der Rücklaufzeit des Laserpulses lassen sich die Entfernung und die Position berechnen. Dieser Vorgang wird für jeden Impuls wiederholt, wobei Daten für Millionen von Punkten, wie Position und Intensität, gesammelt werden. Diese Daten werden in einer speziellen Software zusammen mit den Positionsdaten der Drohne verarbeitet, um eine genaue georeferenzierte Punktwolke zu erstellen, ähnlich der Punktwolke aus der Photogrammetrie, die in der Regel ebenfalls Millionen von Punkten enthält. Einige Lidar-Sensoren sind auch mit einer RGB-Kamera ausgestattet, so dass die Lidar-Punkte in Echtfarbe eingefärbt werden können.

RGB

RGB-Sensoren sind in der Lage, eine Szene auf eine Art und Weise zu erfassen, die dem menschlichen Sehen am ähnlichsten ist, d. h. sie nehmen ganz normale Fotos auf. Um ein 3D-Produkt zu erzeugen, werden die Fotos, die sich in hohem Maße überschneiden, mit einer Photogrammetrie-Software verarbeitet, die gemeinsame Pixel in den Bildern erkennt und mit ein wenig Magie 3D-Punkte erzeugt. In der Regel werden Millionen dieser Punkte aus Projekten mit einigen hundert Fotos erzeugt. Aus dieser Punktwolke kann zusätzlich eine Oberfläche auf der Grundlage der Positionen der Punkte erstellt werden, wodurch ein 3D-Modell entsteht.

Was kann ich mit den Daten der Drohnenerhebung machen?


Sie haben also eine Punktwolke mit Millionen von Punkten oder ein 3D-Oberflächenmodell, aber wie können diese Daten genutzt werden? Welche nützlichen Produkte können Sie daraus gewinnen?

Im Folgenden finden Sie eine Liste mit vielen möglichen Ergebnissen und Anwendungsfällen:


  • Erstellung von Punktwolken, 3D-Modellen und Orthofotos
  • Erstellung von digitalen Erd- und Oberflächenmodellen
  • CAD-Zeichnungen
  • Daten-/Benutzerportale für die Projektverwaltung
  • Vollständige Projektunterstützung des Kunden (Beratung, Ausrüstung, Schulung und Projektdurchführung)
  • Berechnungen von Länge, Fläche und Volumen
  • Bewertung der Genauigkeit der Ergebnisse durch unabhängige Messungen
  • Dokumentation - Position der Anlagen
  • Berichte über die Gefährdung der Stromleitung durch Vegetation und Durchhangsanalyse
  • Topografische Vermessung
  • Bestandsaufnahme
  • Scannen der Fassade
  • Inspektion und Vermessung von Anlagen
  • Berechnung von Erdarbeiten und Haldenvolumen
  • Überwachung, Kontrolle und Deformationsmessungen
  • Inspektion von Windkraftanlagen
  • Dokumentation von Rohrleitungen und Brücken
  • Thermische Inspektion
  • Inspektion von Strommasten


Im folgenden Abschnitt werden einige der spezifischen Daten, die für viele der oben aufgeführten Anwendungsfälle erforderlich sind, näher erläutert.


Eine von einer Drohne aufgenommene Punktwolke eines Lagerhauses.

DEM (Digital Elevation Model)

Ein DEM ist ein gängiges Produkt, das aus Drohnendaten erstellt wird. Es ist einfach eine Datei, die aus Pixeln besteht, wie ein Foto, aber jedes Pixel enthält Höheninformationen, die die Oberfläche darstellen. Ein DEM zeigt die Form des Geländes ohne die Oberflächenobjekte, wie z. B. Gebäude, während ein DSM (Digitales Oberflächenmodell) alle Oberflächenmerkmale enthalten würde. Diese Werte werden häufig je nach Höhenlage eingefärbt, so dass ein Produkt wie unten dargestellt entsteht. Alternativ können die Pixel auch in Echtfarben dargestellt werden, um wie ein Foto zu wirken. Ein DEM vermittelt einen guten Eindruck von der Form des Geländes.

Wofür genau Sie ein DEM verwenden können, hängt von dem jeweiligen Projekt und den gewünschten Ergebnissen ab. Es ist jedoch ein sehr gebräuchliches Datenformat für GIS-Aufgaben, das entweder als Endprodukt oder als Vorstufe für das gewünschte Produkt verwendet wird. Sie können zum Beispiel für die Modellierung des Wasserflusses und der Wasseransammlungen, für die Analyse der Sichtlinie (was ist von einem bestimmten Punkt aus zu sehen) oder für die Visualisierung archäologischer Gebiete von Interesse verwendet werden. Sie sind besonders nützlich für groß angelegte Erhebungen, bei denen eine Punktwolke einen enormen Speicherbedarf und eine hohe Rechenleistung für die Darstellung erfordern würde. Ein DEM hingegen hat eine relativ geringe Datenmenge und lässt sich viel einfacher darstellen.

Das Bild auf der linken Seite ist ein DEM einer Baustelle. Gelb zeigt höhere Erhebungen, lila zeigt niedrigere Erhebungen.


Höhenlinien

Höhenlinien sind Linien, die entlang einer Linie gleicher Höhe verlaufen, z. B. 10 m, 15 m, 20 m und so weiter. Sie sind nützlich, weil sie die Form und die Neigung des Geländes verdeutlichen, was in einem DEM oder einer Punktwolke vielleicht nicht so deutlich ist. Dies ist zum Beispiel hilfreich, wenn Sie ein Grundstück bebauen wollen und wissen möchten, ob das Gelände in Bezug auf Höhe und Neigung geeignet ist, oder um das Ausmaß der erforderlichen Abtrags- und Auffüllarbeiten zu erkennen. Auf der Grundlage des Original-DEM können auch zusätzliche Produkte wie z. B. ein Neigungsraster oder ein Höhenschattenraster erstellt werden, wie unten dargestellt.

Das Bild links zeigt Höhenlinien, die aus einer Punktwolke generiert wurden, überlagert mit einem DEM. Sie können auch aus einem DEM erzeugt werden. Die Höhe der einzelnen Höhenlinien wird gespeichert und kann auf Wunsch angezeigt werden.

Die Abbildung oben zeigt ein Neigungsraster, das auf einem DEM basiert. Hellere Farben zeigen Bereiche mit höheren Neigungen, z. B. Mauern und Bäume.

Das Bild oben zeigt ein auf einem DEM basierendes Hangraster. Es simuliert den Schatten einer Lichtquelle und gibt eine andere Perspektive auf die Form des Geländes.

Volumenmessung

Eine sehr nützliche Berechnung, die mit von Drohnen aufgenommenen Daten durchgeführt werden kann, ist die Volumenmessung. Dies ist für viele Anwendungen nützlich. Wenn Sie z. B. die Erschließung eines Geländes planen und wissen möchten, auf welcher Höhe Sie im Hinblick auf Abtrag und Aufschüttung optimal bauen sollten, kann Ihnen ein Volumenmessungs-Tool zeigen, auf welcher Höhe das betreffende Gebiet gleichmäßig abgetragen und aufgefüllt würde, was die Effizienz der Erdarbeiten erhöht. Wenn Sie planen, das Land auf eine bestimmte Höhe auszuheben oder anzuheben, werden die geschätzten Abtrags- und Aufschüttungsmengen ebenfalls angezeigt.

Die Abbildung links zeigt die Messung des Abtrags und der Aufschüttung für eine mögliche Bebauung auf einer bestimmten Höhe.


Messung von Lagerbeständen

Eine weitere wichtige Anwendung ist die Messung des Volumens von Lagerbeständen. Traditionell ist es sehr schwierig, diese mit einem hohen Maß an Genauigkeit zu messen. Mit präzisen Messungen von Drohnensensoren wie L1 und P1 können jedoch Werkzeuge eingesetzt werden, die eine schnelle und effiziente Volumenmessung der Halde ermöglichen. Dies ist eine sehr effiziente Methode, die im Bergbau und im Baugewerbe breite Anwendung finden könnte.


Klassifizierung

Die Klassifizierung von Punktwolken ermöglicht es dem Benutzer, zu klassifizieren, was jeder Punkt in der Punktwolke darstellt. Übliche Beispiele sind Boden, Vegetation, Gebäude, Stromleitungen, Dächer usw. Punkte einer bestimmten Klassifizierung können extrahiert werden, um Nachbearbeitungsvorgänge zu optimieren. So kann z. B. die Vegetation aus der Punktwolke entfernt werden, um eine einfachere Volumenmessung zu ermöglichen, oder es können Bodenpunkte extrahiert werden, um aus dem ursprünglichen DSM des Gebiets ein erdfreies DEM zu erstellen.


Sobald die Punkte klassifiziert sind, können weitere Nachbearbeitungstechniken angewandt werden. Ein Beispiel dafür ist die Inspektion von Stromleitungen, die weiter unten beschrieben wird. Ein weiteres Beispiel ist die forstwirtschaftliche Analyse. Einzelne Bäume können aus der Punktwolke segmentiert und verschiedene statistische Analysen auf sie angewendet werden. Dies wäre für viele Anwendungen nützlich, z. B. für Forstverwalter (für Holz), Waldbrandbekämpfung, Naturschutz, Überwachung des Waldzustands, Analyse von Kohlenstoffsenken und vieles mehr.


Gefahrenstellen von Stromleitungen

Ebenfalls auf der Grundlage der Punktwolkenklassifizierung können Punkte, die Stromleitungsmasten und -kabel darstellen, klassifiziert und dann vektorisiert werden, um eine Gefahrenpunktanalyse zu ermöglichen. Diese vergleicht die Positionen der klassifizierten Vegetationspunkte mit den Stromkabeln und zeigt dann auf der Grundlage eines benutzerdefinierten Schwellenabstands auf, welche Bäume beschnitten werden müssen, um einen möglichen Kontakt zu vermeiden, der andernfalls zu Stromausfällen und Waldbränden führen könnte, wenn er nicht kontrolliert wird. Die Analyse des Durchhangs von Stromleitungen lässt sich mit Drohnen-LiDAR-Daten, wie denen des L1, einfach und effizient durchführen. Zusätzliches Zubehör wie die eingebauten Stereokameras und das CSM-Radar verhindern Kollisionen und liefern visuelle Abstandsinformationen, um Drohnenflüge in der Nähe von gefährlichen Objekten sicher durchzuführen.

Wie kann dies erreicht werden?


Jetzt, da Sie wissen, was mit von Drohnen aufgenommenen Daten erreicht werden kann, fragen Sie sich wahrscheinlich, wie dies tatsächlich geschehen kann.

Die Ausrüstung


Für die Datenerfassung gibt es eine Reihe von Lösungen. DJI verfügt über mehrere Drohnenplattformen und Nutzlasten, mit denen Daten für diese Produkte erfasst werden können. Die Zenmuse L1 und P1 sind die aktuellen Flaggschiff-Nutzlasten von DJI, die mit DJIs Flaggschiff-Drohne für Unternehmen, der Matrice 300 RTK (M300 RTK), kompatibel sind. Der 45MP 1" CMOS-Sensor der Zenmuse P1 ist DJIs höchstauflösender RGB-Sensor und eignet sich für hochdetaillierte photogrammetrische Aufnahmen. DJI gibt an, dass die P1 in der Lage ist, eine absolute Genauigkeit von 3 cm in der horizontalen und 5 cm in der vertikalen Achse zu erreichen. Diese Werte wurden anhand von Fotos mit einem Bodenabtastabstand (GSD) von 3 cm ermittelt. Von Epotronic durchgeführte Testflüge ergaben jedoch, dass bei einer Flughöhe von 50 m (AGL), die eine GSD von 0,63 cm ergibt, in DJI Terra Genauigkeiten von 1-2 cm in der horizontalen und vertikalen Achse erreicht wurden.

Der Zenmuse L1 ist der erste Lidar-Sensor von DJI, der offiziell in der Lage ist, eine horizontale und vertikale Absolutgenauigkeit von 10 cm bzw. 5 cm zu erreichen, was ebenfalls eine attraktive Lösung darstellt. In Tests, die von Epotronic durchgeführt wurden, haben wir jedoch eine absolute vertikale Genauigkeit von 2,1 cm bei einem Flug in 50 m AGL und 5,1 cm bei einem Flug in 100 m AGL gemessen, zusammen mit einer vertikalen Präzision von +/- 3 bis 5 cm bzw. +/- 7 bis 11 cm. Trotz der geringeren Genauigkeit des L1 im Vergleich zum P1 bietet der LiDAR-Sensor Vorteile gegenüber der RGB-Lösung, wie z. B. die Möglichkeit, bei schwachem oder keinem Licht zu arbeiten, geringere Anforderungen an die Verarbeitung und Datenspeicherung sowie die Möglichkeit, Details hinter bestimmten Objekten, z. B. Glas oder Bäumen, zu erfassen.

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Die Verarbeitung


Die anfängliche Verarbeitung sowohl der Fotos von RGB-Sensoren als auch der Lidar-Rohdaten zu brauchbaren Punktwolken kann in DJI Terra erfolgen. Da diese Software vom Weltmarktführer für Drohnen und Drohnensensoren stammt, ist der Arbeitsablauf bei der Verwendung von DJI-Drohnen und -Sensoren nahtlos. DJI Terra verfügt über eine sehr einfache Benutzeroberfläche, die es dem Benutzer ermöglicht, die Foto- oder Lidar-Daten, z. B. von der Zenmuse P1, Phantom 4 RTK oder Zenmuse L1, zu importieren, einige Einstellungen wie Ausgabekoordinatensystem, Auflösung und Markierung von Bodenkontrollpunkten im Falle von Fotos zu ändern, und dann kann die Software die Punktwolke erzeugen. Für Photogrammetrie-Punktwolken kann auch ein optionales Modell erstellt werden. Die Punktwolke kann in DJI Terra angesehen, gemessen (Messungen von Punkten, Längen, Flächen und Volumen, die alle gespeichert und exportiert werden können) und mit Anmerkungen versehen werden. Die Punktwolke und das 3D-Modell können schließlich in einer Vielzahl gängiger Dateiformate wie z.B. LAS exportiert werden. Details zu den genauen Verarbeitungsschritten finden Sie in den Tutorial-Videos von Epotronic, die Sie unter den folgenden Links finden:


In DJI Terra erstelltes 3D-Modell

Um die beschriebenen Produkte zu erzeugen, kann eine Vielzahl von Nachbearbeitungssoftware verwendet werden. Bei allen Programmen können die exportierten Produkte von DJI Terra direkt importiert werden.

LiDAR360 von GreenValley kann viele der beschriebenen Produkte erzeugen. Mit ein paar Klicks lassen sich ein DEM, ein DSM (der Unterschied besteht darin, dass ein DEM die nackte Erde und ein DSM alles auf der Oberfläche darstellt) und Konturen erstellen. Je nach den Anforderungen des Benutzers kann eine Vielzahl verschiedener Einstellungen vorgenommen werden. LiDAR360 ist auch in der Lage, Punkte zu klassifizieren, indem es automatisch Bodenpunkte erzeugt und Algorithmen des maschinellen Lernens anwendet, um alle Punkte in einer Punktwolke auf der Grundlage einer kleinen Stichprobe zu klassifizieren, die der Benutzer manuell klassifiziert. Auf diese Weise können Werkzeuge wie Baumsegmentierung und statistische Waldanalysen durchgeführt werden. Auch Volumenmessungen können mit verschiedenen Methoden durchgeführt werden, wobei Schnitt- und Füllwerte angezeigt werden, die exportiert werden können.

Ein weiteres Programm von GreenValley, LiPowerline, ist ebenfalls in der Lage, Gefahrenstellen in der Vegetation wie zuvor beschrieben zu markieren. Die Software ist ebenfalls sehr benutzerfreundlich und erfordert nur wenige Schritte, bevor Berichte exportiert werden können, die speziell für die Anleitung des für die Vegetationsbeschneidung zuständigen Teams entwickelt wurden. Weitere Funktionen wie Durchbiegungsanalyse, Wettersimulation, Vegetationswachstum und Modelle zur Vorhersage von Baumstürzen sind ebenfalls verfügbar und geben weitere Warnungen vor zukünftigen Risiken.

Analyse der Gefahrenpunkte von Stromleitungen. Vegetation, die sich in der Nähe befindet, ist rot hervorgehoben.

TerraSolid ist ein weiteres Programm, das mehr als 1000 Nachbearbeitungsfunktionen für Punktwolken bietet, wie z. B. Kalibrierung, Registrierung (Zusammenfügen von Punktwolken), Analyse von Stromleitungen, Forstwirtschaft, Straßen- und Schienenverkehr und vieles mehr. Ein Bild der automatischen Objekterkennung ist unten abgebildet. Auch diese Funktion ist für Kunden des Zenmuse L1 bis Ende 2022 kostenlos verfügbar.

Die Punktwolken können auch in AutoCAD importiert werden, wo 2D-CAD-Zeichnungen erstellt werden können, was selbst in der 3D-Welt immer noch ein häufig gewünschtes Ergebnis ist. Die Daten können auch zur Erstellung von BIMs und digitalen Zwillingen verwendet werden, indem sie in Programme wie AutoCAD Revit importiert werden. Mehr dazu finden Sie in unserem anderen Artikel: "Wie man Drohnen für BIM-Workflows und die Erstellung digitaler Zwillinge verwendet".

Die Daten von Drohnen können auf viele verschiedene Arten genutzt werden. Was auch immer Sie mit zentimetergenauer Genauigkeit erreichen wollen, es ist problemlos möglich. Vermessungsgenauigkeit kann von professionellen Vermessungsingenieuren erreicht werden oder sollte mit herkömmlicher Ausrüstung oder von Fachleuten überprüft werden. Gängige Industrieformate können mit einer breiten Palette von Nachbearbeitungssoftware, wie DJI Terra, exportiert und in verschiedene Software importiert werden, um georeferenzierte 3D-Modelle oder Punktwolken zu bearbeiten.

Abschluss


Die Möglichkeiten von Drohnen können die Arbeitsabläufe vieler Fachleute wie Vermessungsingenieure, Architekten und Projektmanager revolutionieren. Die Flexibilität und das breite Spektrum an Daten, die von Drohnen erzeugt werden, ermöglichen eine nahtlose Integration in aktuelle Arbeitsabläufe. Die neuesten Versionen von Spitzenherstellern wie DJI ermöglichen den bisher effizientesten Arbeitsablauf, von der Planung über die Ausführung bis hin zur Erstellung der Ergebnisse, und das alles mit nur einem Softwareprogramm oder sogar mit nur zwei, wenn eine breite Palette von Nachbearbeitungswerkzeugen enthalten ist. Die Investition in Drohnensysteme wird Unternehmen und Branchen als Ganzes in das digitale Zeitalter führen und hat das Potenzial, die Effizienz der aktuellen Projektbudgets und Zeitpläne erheblich zu verbessern.


Die hier beschriebenen Lösungen und weitere finden Sie in unserem Online-Shop unter epotronic.com, wo Sie auch viele relevante Informationen in unserem Blog finden können.

Wenn Sie Fragen haben, zögern Sie bitte nicht, sich mit uns in Verbindung zu setzen: info@epotronic.com.

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