Son on yılda, drone fotoğraflarından doğru 3D haritalar ve modeller oluşturma süreci, “Drone Mapping“, uzun bir yol kat etti. Drone ile veri yakalama yetenekleri ve fotogrametri işleme yazılımı ve hizmetleri, 3D dijital ikizlerin ölçme ve inceleme işlerinin ayrılmaz bir parçası olmasıyla maliyet ve verimlilik açısından iyileşti.
Bu modelleri doğru yapmak ve herhangi bir araştırmanın temeli olan doğruluğu kanıtlamak, ki yaptığımız bütün ölçümlerin temelinde de doğruluk önemli bir yer kaplar, uzun bir süreçten geçti. Asya Pasifik Yer Ölçümü ve Mekansal Bilim Enstitüsü jeodezi / keşif / GNSS araştırmacısı Rob Klau, “Drone Mapping” veri yakalama yöntemlerinin adım adım farklılıklarını açıklayarak sorularımıza cevap veriyor.
Alışılagelmiş ama ne kadar verimli?
Tipik bir drone ile veri yakalama sürecinde, her bir fotoğraf yerleşik bir GNSS ile 35 m hassasiyette çekilir. Fotogrametri yazılımında bunları bir araya getirirseniz bir 3D model elde edebilirsiniz! Bununla birlikte, bu model etkileyici görünebilir, ancak uzayda yüzüyor gibi görünür ve gerçek dünya iyi bir temsil ettiği pek söylenemez.
Fotogrametri yazılımları, örtüşen fotoğraflarda pikselleri eşleştirmek, kamera odak uzaklığı ve mercek bozulmaları, kamera yönleri, kamera konumları ve bir fotoğraftaki pikselin başka bir fotoğraftaki pikselle aynı nokta olup olmadığını tahmin etmek için elinden gelenin en iyisini yapar. Bu süreçte, mümkün olan en iyi sonucu (3D model) istatistiksel olarak elde etmeye çalışırken birçok hata ortaya çıkar.
Bu model etkili bir şekilde şekillendirilebilir ve bazı parametreleri gerçek dünya değerlerine sabitleyebildiğimizde, bu modeli alabilir ve gerçek dünyada bulabileceğimiz sınırlara uyacak şekilde eğebilir, gerebilir, bükebiliriz. Bu durumda harita mühendisleri, model üzerindeki ölçümlerinin gerçek dünya değerlerine eşit olduğunu doğrulayabilmelidir.
YKN’lerin önemi
Bunun ilk yolu, bilinen bir koordinat sisteminde bilinen koordinatları olan, tipik olarak bir ölçme elamanı tarafından zemine yerleştirilen YKN (Yer Kontrol Noktası) kullanmaktı. Bu ise tüm çalışma alanını ölçüm ekipmanı ile seyahat etmeyi veya “akıllı” YKN yerleştirmeyi ve toplamayı gerektirdiğinden, zaman alan bir saha işine ihtiyaç duyulmasına sebep oluyordu. İşlem süresi operatörün hem bu YKN’leri seçmesi hem de YKN’lere ve bağlantı noktalarına (tie points) bağlı olarak kamera konumlarını tekrar tekrar yinelemek zorunda kalması yüzünden oldukça zaman alırdı. Sistemdeki hatalar genelde mercek bozulmaları (lens distortions) nedeniyle meydana gelir ve YKN’ler arasındaki yüzeyin bozulmasına sebep olur.
Kumandayı kameraya koymak iş akışını tersine çevirir. Kameranın her fotoğraf için nerede olduğunu bilerek, fotogrametride AT (aerial triangulation-hava üçgenleme veya eşleştirme) süreci, artık varsayılan kamera konumlarından tersine mühendislik yapmadığımız için daha güvenilir ve çok daha hızlıdır. AT zor yüzeylerde daha iyi çalışır. Tüm proje yüzlerce kontrol noktasından oluşan bir yüzeyle kaplıdır.
Daha doğru, daha güvenilir, daha verimli
RTK (real-time kinematic) bunu mümkün kılmanın ilk yoluydu. On yıllarca mühendisler tarafından kullanılan RTK, koordinatı bilinen bir baz istasyonundan drone’a iletilen verileri kullanarak drone’nun gerçek koordinatlarını gerçek zamanlı olarak hesaplar. Genellikle 5 cm doğruluktadır. Bununla birlikte, drone uçuşunda oluşan eğimler ve sarsılmalar nedeniyle yüzeye ‘kilitlenememe’ sorunu, yanlış bir başlatma ve baz istasyonu radyo bağlantısının sınırlı aralıklarla gelmesi gibi sebeplerle, RTK genellikle drone ortamında güvenilir bir yöntem değildir.
PPK‘nın (post-processed kinematic) RTK’ya göre daha sağlam bir alternatif olduğu kanıtlandı. Doğru koordinatları gerçek zamanlı olarak hesaplamaya çalışmak yerine, ki bu genellikle gerekli değildir, GNSS verileri drone ve baz istasyonu alıcısında saklanır. Uçuştan sonra, veriler bir araya getirilir ve her kamera konumu için en doğru ve güvenilir sonuçları belirlemek için ileri ve geri işlenir.
Güvenilir PPK kamera koordinatlarının YKN’lere olan ihtiyacı ortadan kaldırıp kaldırmadığı konusunda çok fazla tartışma var. Yapabilirler. Sistemde kalan ana hata kamera merceği, gerçek odak uzaklığı ve bozulmaların bilinmemesidir. Kamera parametreleri kalibre edilmiş, bilinen ve stabil ise, YKN olmadan mükemmel sonuçlar elde etmek için fotogrametrik çözüme kullanılabilir. Ancak, herhangi bir harita mühendisinin de bildiği gibi, bu hiçbir zaman yeterli değildir. 3D modelinizin tam olarak ne kadar doğru olduğunu öğrenmek için ölçebileceğiniz ve karşılaştırabileceğiniz, ister hedefler, ister bilinen özellikler olsun, yerde kontroller yapmak önemli ve gereklidir.
Doğruluğun gelişimi
Sözün kısası, gelişim devam etmekte. PPK, RTK ile benzerdir, çünkü çoklu takımyıldızları uydulardaki saatlerden, faz belirsizliğini çözmek için iyonosferik modelleme uygulamaya, bir baz ile gezici arasındaki bağıl uzaklık verileri elde etmeye kadar birçok problemin çözümünde çift frekanslı GNSS taşıyıcı faz verileri kullanır. Yani oldukça ağır görevleri vardır! Esasen, baz istasyonundan drone’a giden vektörü, saniyede birçok kez çok doğru bir şekilde ölçmenin karmaşık bir yolu da diyebiliriz. Bu nedenle, bir baz istasyonuna veya CORS‘tan (Continually Operating Reference Station – Sürekli Çalışan Referans İstasyonu) gelen verilere ihtiyacınız vardır. PPK ile baz istasyonundan RTK’ya oranla çok daha fazla uzağa gidebilirsiniz, ancak yine de genellikle en iyi ihtimalle 30 km’lik bir yarıçap içerisinde ölçüm yapabilirsiniz. Bu da bizi “gelişimdeki” bir sonraki “aşamaya” getiriyor: Make It Accurate (MIA).
MIA, gezici drone verilerinizi dünyanın herhangi bir yerinde, baz istasyonu verileri olmadan doğru hale getirecektir. MIA, ham taşıyıcı faz GNSS verilerine hassas saat ve yörünge düzeltmeleri uygulayan PPP (precise point positioning) teknolojisine dayanır. Her uydunun tam olarak nerede olduğunu ve kesin saat hatalarını bilerek, drone’un bağımsız gerçek konumu 5 cm hassasiyetle belirlenebilir. Bu sonuç, birçok ülkede, bölgedeki yer istasyonlarından gelen verileri birleştirerek 2-3 cm’lik mutlak doğruluk elde edilmek üzere daha da geliştirilmiştir. Baz istasyonu veya CORS girişi olmadan, her yere uçun. Birden fazla saha, uzak alanlar, uzun koridorlar fark etmez… her yere.
Yine de, hangi sistemi kullanırsanız kullanın, yersel kontrollerinizi yaparak, doğruluğunuzdan emin olun.