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如何利用无人机进行数据采集

行业资讯 2017-10-13 18:07

  无人机作为现在现代化的黑科技,高效安全实效性一直是无人机的优点,很多情况如果有了无人机,利用无人机航拍采集数据,然后3D建模,可以规避很多灾难和纠纷的发生,并且可以利用无人机的数据采集让很多违法犯罪的事情大白于天下,今天就让江苏启飞小编来给大家介绍一下如何用无人机进行数据采集。

无人机和工作人员.png

  1988年,我3岁的表弟在他的后院失踪。在其时温哥华的农村,房屋后是杂乱的丘陵地形,山洞,热带雨林,以及湍急的河流。差人带着警犬和整个社区联合查找,也没有找到他。他掉进河里了吗?是有人带走了他吗?


  几个小时后,他呈现了,街坊的狗牵引着他。他们都湿透了,我猜想他掉入了河里,是街坊的狗把他救了上来,应该表彰这只狗。但这不是最重要的,重要的是没有人能找到他。差人,嗅探犬,整个社区的人都无法找到他。森林太密集,传统的搜救方法耗时耗力作用低。


  现在我们就来谈谈无人机。


  今天,搜索救援工作只是无人机作为革命性工具的其中一个应用领域。许多市场和行业也使用它们来监控区域,获得地形和资源的信息,并最终做出基于数据的决策(如管道检测,评估风暴灾害,农业种植等)。


  无人机仍然存在着一些争议,它牵涉到一些道德问题。但不可否认的是,无人机可以到达人们去不了的地方——无论是出于安全,成本原因无法到达,还是因为在技术操作性上的困难无法到达。它们可以获取那些直升机无法获取的东西,并且更便宜,更高效。此外,它们输出的数据及时,并且高质量。


  整体而言,无人机是一个全新的、安全的,并且投入成本低的高质量数据收集平台。


  用无人机采集数据面临的挑战


  首先是,需要至少花费8000元购买一台无人机。


  如果你已经拥有一台无人机了,那就来说说数据的部分。无人机数据包括影像、视频、激光扫描、遥测文件等等,通常这些数据量都比较大,这意味着在数据管理、数据处理和数据分发这几方面存在的挑战不小。


  此外,新的技术领域意味着会产生大量新的数据,甚至产生全新的文件类型和格式。这可能会引起一些严重的兼容性问题,特别是当你去映射无人机收集的位置数据的时候,问题会更易凸显。


  下面是我所推荐的在无人机数据采集任务中几个重要的步骤。


  1、飞行前计划


  从无人机任务规划开始说起。


  开始前请了解并遵守空域和机场规定。机场和空域的数据可能是AIXM格式,我们可以将它转换成KML格式,以便在GoogleEarth中进行观看。在起飞之前,你还需要留意无人机航行通告、天气、风向信息、限制空域、森林火灾和其他航空活动,比如滑翔伞,跳伞等。

Google Earth查看机场和空域数据.png

  将AIXM转换成KML,通过GoogleEarth查看机场和空域数据


  规划航线/航线点。可以利用类似于Litchi这样的app/website,在地图上绘制你需要的航线点,并以CSV格式导出。在这里,你可以考虑创建一个自动生成航线点的工作流,比如通过计算管道中心线自动生成航线点。也可以在GoogleEarth(KML)上规划航线路径并转换到Litchi(CSV)上。


  集成多种数据格式。多方面展示采集地区的样貌,包括实时地图、CAD建筑结构、GIS地图、以及基础设施数据库。


  飞行预览。获得真实的飞行预览很关键,结合数据源,并转换成KML格式,看看在GoogleEarth上预览飞行将会是什么样子。对于软件服务公司来说,你可以构建一个web服务,方便用户通过web浏览器查看飞行预览和对用户上传的飞行路径进行自动检查校正。


  检查飞行路径。用肉眼和无人机软件上的自动化检查程序来评估飞行路径的风险与错误。所使用的自动化检查程序需要对飞行计划和路径执行各种测试,比如,你需要在哪些空域进行飞行,是否需要批准等等。


  从校正结果生成报告。同样,对于软件服务公司,你创建的web服务,还可以为用户上传的飞行计划自动生成报告。

在Litchi网页版上预览飞行计划.png

  在Litchi网页版上预览飞行计划


  2、飞行


  启动无人机,然后等待其收集数据。


  通常,自动化能减少很多的人为错误。让飞行任务自动化能更有效地利用有限的飞行时间并执行更安全的操作,并且自动化的系统更能应对环境条件的变化要求。另外,自动化的流程还可以允许你为多次飞行计划生成多个任务,而不必手动计划和手动飞行每个航线点。


  无人机可以存储大量的信息:飞行日志、栅格、点云、视频、视频sidecar文件(SRT格式)、以及所有嵌入了坐标值的信息(每个无人机收集的数据都稍有不同,但通常图像数据都存储为JPEGEXIF或NFO)。


  高存储量数据在处理工作流的各个阶段都是一种挑战。因此,在飞行过程中,在收集数据时,应当尽量遵循「MYO(最低最优)」原则。


  3、飞行后检查


  当无人机飞回来后,取出存储卡,将数据复制到电脑上。根据你任务的复杂性,你可能会处理成千上万的图片,视频和激光扫描文件。


  后期处理可能包括变化检测、分类、渲染点云、添加z值、或者其他的任务,这取决于你打算用这些数据干什么。


  创建一个目录来索引所有的数据,使用Excel是一种好方法,你也可以使用HTML,这时你会发现有很多用户界面体验更好的终端应用来处理这一块工作。


  对图像数据进行转换,将图片转换到其他的输出平台,比如GoogleEarth。对此,你的工作流就需要包括:从JPEG提取经纬度、影像校准、以及将图像加载到KML。此外,一些飞行数据也可以存储为SRT格式的飞行路径信息。


  利用自动化,这是很关键的,巨大的数据量是潜在的瓶颈,所以,需要确保持续优化无人机数据处理的工作流,以便将其自动化或重复使用。


  自动化地理配准会大大提高效率


  4、数据分发


  数据分发的重点将数据转换成目标用户需要的格式。


  将数据放到云上,以便其他人可以直接下载任务结果。


  此外,软件服务公司可以借此提供付费下载数据、报告/总结、飞行路线的web服务以获得盈利。你也可以考虑利用像EsriSurvey123这样的应用程序让用户更新主数据库内数据。


  生成的报告,可以是Excel电子表格、HTML、PDF、BI软件,或任何你需要的格式,自动化的报告汇总和分发有利于快速做出决策。


  在无人机任务周期的每个阶段,都需要考虑如何通过把工具和API对无人机进行集成。使用DJIGS、OpenDroneMap、DroneDeploy、Drone2MapforArcgis的时候要注意,它们的常见输出格式为XML,CSV和JSON。此外,你还可以在任务周期中使用Microsoft、Google、或Watson的服务——比如,自动化读取图片包含的信息。


  结语


  如何利用无人机进行数据采集?数据采集、集成、可视化、自动化和分发都是无人机任务周期的一部分。我们看到了无人机在采集数据方面展示了其自身强大的易用性和高效性,而实际中,很多行业也着手使用无人机采集数据,但在数据采集后如何进行快速有效的分析其实才是关键,而这对于软件服务公司来说,或许是一个比较好的切入点。


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