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案例 | mdLiDAR1000方案应用于山西省某露天矿测量项目

转载 2020-07-31 13:41 镁科众思市场部 来源:Microdrones
镁科众思科技(佛山)有限公司







2020年年初,应某山西省某矿产公司的需求,Microdrones(镁科众思)飞行团队携mdLiDAR1000集成方案前往该露天矿,对排土场进行土方量测量,以协助该矿产公司核算工作量。客户之前使用传统测量方式(GNSS RTK)。这项工作危险且耗时,需要3人小组连续工作1周来完成。客户希望转用更高效的方法:无人机测量,1天之内出成果。数据要求:精度要求:生成误差小于5cm的彩色点云,生成等高线,客户将据此计算土方量。应用难点:

测区海拔较高,正值北方初春时节,风力较大;测区高低起伏较大;现场风沙很大,特别起风之后,对飞机的防护等级要求较高;



使用设备:mdLiDAR1000集成方案测区概览图





数字可交付成果



实施方案Microdrones端对端工作流程:



规划



1)项目要求、精度和可交付成果



2)目标区域 





3)参数输出

可交付成果:点云

       - 投影:CGCS2000 CM111E       - 坐标参照系:CTRF2000       - 垂直参照系:Ellipsoidal H

可交付成果:DSM 生成

       - 网格 10 厘米

       - GeoTiff 格式

4)工作流程

在短时间内地形大量变动的区域(例如矿山或建筑工地)需要最新的DSM才能使用“仿地飞行”选项。


默认情况下,mdCockPit 软件使用全局地形模型SRTM,在地形平缓或常年不会变动的区域使用是非常方便的,但在矿山上不建议使用。





将默认 mdCockPit 模型(绿色)与实际区域的横截面(红色)进行比较



默认 mdCockpit DSM5)飞行参数    mdSolution:mdLiDAR1000方案

多功能

易于运输,安装于md4-1000无人机

 LiDAR,最大限度减少后处理

 满足项目要求的高效解决方案



高度设置:50 米

为达到预期表面反射率设置的最大高度

点云密度要求

效率

煤矿的反射率与新沥青相似



速度:4 米/秒

点云密度

视角:85°

每个图像带覆盖的最大区域



重叠度:40%

不规则地形

可能有垂直的峭壁



路线:仿地飞行不断变化的地形会影响传感器和旁向重叠,存在 150 米的高程变化。目标 — GCP/检查点:至少2个

在矿场顶部设置一个 GCP

在矿场底部设置一个 GCP



目标



Smart Target飞行方向:平行于坡度线

飞行效率(省电)

矿场每层最大的旁向重叠





时间范围:大约 2 小时

规划了 4 次飞行

通过 mdFlight Performance App (mdFPA) 可大致了解在测区当前海拔和温度条件下,单块电池可支持的最长飞行时间;

我们规划的每次飞行时间都在预估飞行时间以内(36 分钟);

请记住,此应用程序给出的是包括无人机设备展开的整个飞行时间,无人机需要时间进行校准以及前往/返回任务的起飞地点;

飞行员需要备用电池,以防出现意外情况。



恢复航点

可一次完成整个任务规划。

一个架次结束更换电池后,可以通过“恢复航点”功能继续飞行。

这种方法的优点是系统将从上次的最后一个航点继续执行任务,确保数据是连续的。



飞行参数摘要





预期的项目误差



注:基于系统设计规格飞行与数据采集







数据收集-系统:mdLiDAR1000-高度:50 米-速度:4 米/秒-使用“最新”DSM 进行仿地飞行-飞行方向:平行于坡度线-飞行次数:4 次-地面检核点:5 个(使用徕卡GS09)-视角:85-重叠:40%-覆盖的区域:1000x900 米



飞行时间:-1:25 分钟-2:26 分钟-3:27 分钟-4:17 分钟-共计:95分钟



数据处理与展示



目标的质量控制

所有目标都在目标区域内所有目标都被完全覆盖所有目标都不存在初始化的问题







mdInfinity:轨迹处理和 Sbet 生成



mdInfinity —处理所有飞行的状态



mdInfinity — 轨迹RMS(X 轴、Y 轴和 Z 轴)

数值为零,意味着数据质量非常好

XYZ三个方向的轨迹精度都非常好

每个架次都不存在 IMU 差距

mdInfinity软件:LiDAR 定向

载荷校准报告:





mdInfinity 界面:



LiDAR定位点云:



精度增强

横截面

蓝色:原始点云

橙色:精度增强





GIS软件:可交付测绘成果的生成



点云



DSM


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