Was versteht man unter einer Drohnenvermessung?

Bei der Drohnenvermessung handelt es sich um eine Fernerkundungstechnologie für die Erstellung zwei- und dreidimensionaler Karten eines Gebiets mithilfe von Daten von Sensoren, die an einer Drohne bzw. einem unbemannten Luftfahrzeug (UAV) angebracht sind.

Die so entstehenden Karten sind in der Regel geografische Karten mit bestimmten realen Standortkoordinaten für jeden Datenpunkt. Die eingebetteten Vermessungsdaten ermöglichen die Durchführung realer Messungen für Anwendungen wie Landvermessungen, Bau, Landwirtschaft und Stadtplanung.

Für die Drohnenvermessung sind drei Komponenten erforderlich:

1. Drohne bzw. UAV: Drohnen können entweder manuell gesteuert werden oder autonom über den zu vermessenden Bereich fliegen.
   1. Manuell gesteuerte Drohnen werden in einer Bodenstation mittels einer Fernsteuerung gesteuert, die Kommunikationsprotokolle wie beispielsweise MAVlink nutzt.
   2. Autonome Drohnen können ohne einen Piloten über das zu vermessende Gebiet fliegen und manövrieren und die Daten für die Drohnenvermessung erfassen.
2. Drohnensensoren: Bei den Sensoren, die zum Zweck der Drohnenvermessung an Drohnen befestigt werden, handelt es sich in der Regel um eine Kombination aus Kameras und LiDAR-Sensoren.
   1. Kameras erfassen sich überlagernde Bilder sequenziell. Am häufigsten werden folgende Arten von Kameras verwendet:
      1. Kameras für sichtbare Bilder – normale Kameras, die visuelle Bilder (aus dem sichtbaren Lichtspektrum) erfassen, die in RGB dargestellt werden. Dies sind die am häufigsten in der Drohnenvermessung eingesetzten Kameras.
      2. Spektralkameras, die Bilder aus dem sichtbaren und unsichtbaren Lichtspektrum erfassen. Die Bilder können mit drei bis 15 Bändern multispektral oder mit Hunderten von Bändern, die als Datenwürfel dargestellt werden, hyperspektral sein.
   2. LiDAR-Sensoren erfassen Punktwolkendaten mithilfe von LiDAR (Light Detection and Ranging – optische Ortung und Abstandsmessung).
3. Kartierungssoftware: Die Software der Drohnenvermessung verarbeitet die von den Sensoren erfassten Daten, um Merkmale aus aufeinanderfolgenden Daten zu extrahieren und abzugleichen und sie anschließend zusammenzufügen, um dreidimensionale Karten des Bereichs zu erstellen. Auf Basis der Sensoren sind die zwei am häufigsten genutzten Prozesse für die Drohnenvermessung:
   1. Fotogrammetrie: Bei der Drohnenvermessung mit Kameras können die erfassten Bilder anhand der sich überlagernden Regionen zusammengefügt werden, um ein dreidimensionales Modell des Bereichs zu erstellen. Diese Methode wird als „Fotogrammetrie“ bezeichnet. Sie können MATLAB^® mit der Computer Vision Toolbox™ für die Implementierung von Fotogrammetrie nutzen.

   Aufgrund der großen Verbreitung von Kameras ist Fotogrammetrie das günstigere und einfachere Verfahren. Allerdings ist sie auch stark von der Sichtbarkeit von Merkmalen in den Kameradaten abhängig. Die Sichtbarkeit wird von der Flughöhe der Drohne sowie Umgebungsaspekten wie Dunkelheit, Wolken und Nebel beeinflusst.

   2. LiDAR-Vermessung: Bei der Drohnenvermessung mit LiDAR kann die Luftbild-LiDAR-Vermessung zur Erstellung dreidimensionaler Karten genutzt werden. Bei diesem Ansatz werden die gemeinsamen Merkmale aus sich überlagernden LiDAR-Punktwolken gefunden. Anschließend werden aus mithilfe dieser Merkmale die Punktwolken zu dreidimensionalen Karten zusammengefügt. Die Lidar Toolbox™, die mit MATLAB verwendet werden kann, liefert Algorithmen und Funktionen zur Erstellung dreidimensionaler Karten aus LiDAR-Daten.

   Der größte Vorteil der LiDAR-Vermessung liegt darin, dass sie unabhängig von der Sichtbarkeit in der Umgebung funktioniert. Darüber hinaus können LiDAR-Sensoren auch Bereiche mit dichter Vegetation durchdringen und eignen sich daher ideal für forstwirtschaftliche Anwendungen. Allerdings sind LiDAR-Sensoren teurer und schwerer als Kameras.

MATLAB bietet außerdem simulierte Umgebungen, in denen Sie synthetische Kamera- und LiDAR-Daten erstellen können, um Ihre Algorithmen für die Drohnenvermessung zu testen, bevor Sie sie tatsächlich bereitstellen. Sie haben auch die Möglichkeit, mit der UAV Toolbox eine Verbindung zu externer Bodenstations-Software wie beispielsweise QGC herzustellen und mit Autopiloten wie PX4^® zu kommunizieren.

Dieser Workflow zeigt die Schritte für den Einsatz von Fotogrammetrie/LiDAR-Vermessung zur Erstellung dreidimensionaler Karten mithilfe von an einer Drohne angebrachten Sensoren.

1. Datenerfassung: Die Drohnenvermessung beginnt mit der sequenziellen Erfassung der gewünschten Daten, indem die Drohne über den zu vermessenden Bereich fliegt.
2. Datenvorverarbeitung: Nachdem die Daten erfasst wurden, können Sie mithilfe von MATLAB die Bild- oder LiDAR-Daten verarbeiten, um sie für die Kartenerstellung vorzubereiten. Dies umfasst Methoden wie das Entfernen von Rauschen und Downsampling.
3. Kartenerstellung: Nach der Vorverarbeitung fügen Sie die Daten zusammen und erstellen daraus eine dreidimensionale Karte des Bereichs. Dieser Schritt nutzt in der Regel die gemeinsamen Merkmale aus dem sich überlagernden Bereich von zwei sequenziellen Datenpunkten, um die Transformation zwischen ihnen zum Zweck der Zusammenfügung zu finden.
4. Pose-Graphen-Optimierung: Im Falle von Loop-Closures (geschlossene Erfassungsschleifen) in der Flugbahn der Drohne können Sie Pose-Graph-Optimierung implementieren, um die Genauigkeit der erstellten dreidimensionalen Karte zu erhöhen.