Studium przypadku: Historie sukcesu BSP w projektach mapowania na dużą skalę

Bezzałogowe statki powietrzne (BSP) zrewolucjonizowały mapowanie. Są szybsze niż tradycyjne metody geodezyjne i kartograficzne i dostarczają stosunkowo dokładniejsze dane niż zdjęcia satelitarne w czasie rzeczywistym. Poniżej przedstawiono kilka studiów przypadku, które pokazują, jak korzystne okazały się systemy bezzałogowe (UAS).

Innowacyjne wykorzystanie danych z BSP przez Kenijski Czerwony Krzyż do zarządzania osiedlami dla uchodźców

W celu rozwiązania problemów, z którymi borykają się osoby wewnętrznie przesiedlone i uchodźcy w północnej Kenii, Kenijski Czerwony Krzyż, we współpracy z OpenStreetMap i UNHCR, zebrał wysokiej rozdzielczości zdjęcia 7600 ha gruntów zajmowanych przez uchodźców. Użyto drona WingtraOne Gen II, który został wybrany ze względu na łatwość obsługi, zdolność do zbierania wysokiej jakości danych oraz wytrzymałość na wysokie temperatury panujące w północnej Kenii.

Proces zbierania danych trwał 37 dni. Uzyskane ortofotomapy i NMT (Numeryczne Modele Terenu) miały być wykorzystane do modeli uczenia maszynowego w celu aktualizacji map w przyszłości. Wynikowe dane miały również informować interesariuszy o najlepszych miejscach na infrastrukturę, obiekty użyteczności publicznej i udogodnienia społeczne.

Przeczytaj więcej na ten temat tutaj.

Ochrona ekosystemu lasów deszczowych Amazonii za pomocą mapowania dronowego

Las deszczowy Amazonii jest największy na świecie, ale przez lata był narażony na zajmowanie gruntów i wylesianie. Aby chronić pozostałe obszary, organizacje pozarządowe, takie jak Wilderness International, kupują te regiony i dążą do ich utrzymania. Aby oszacować całkowitą masę, muszą najpierw je zmapować.

W 2022 roku, Wilderness International zmapowało 3000 hektarów lasu amazońskiego, generując ortofotomapy i dane multispektralne, które później wykorzystano do analizy zdrowia roślin. Użyto drona Quantum-Systems Trinity F90+, a zebrane obrazy (łącznie 30 000 zdjęć) zostały przetworzone za pomocą Pix4DMatic, ponieważ jest on przeznaczony do obsługi dużych zbiorów danych.

Mossy Earth, inna organizacja, która kupiła część lasu amazońskiego, również użyła DJI Mavic 3 Multispectral do zebrania 1000 zdjęć i przetworzyła je za pomocą Pix4dMatic.

Wykrywanie lawin w Norwegii

Yellowscan udostępnił projekt, w którym wykorzystano czujniki RGB i LiDAr na pokładzie bezzałogowego helikoptera Velos V3 do mapowania i wykrywania lawin. Uzyskane dane wykorzystano do zapobiegania katastrofom wzdłuż dróg Norwegii, aktualizacji poprzednich map oraz stworzenia mapy bazowej do mapowania BSP w regionie. Projekt ten zademonstrował zdolność BSP do działania w trudnych warunkach, takich jak zimno, wiatr i śnieg.

Mapowanie autostrad w Niemczech

Microdrones niedawno zakończyło projekt mapowania dronowego 9-kilometrowego odcinka autostrady w Niemczech. Celem było wygenerowanie Numerycznego Modelu Terenu (NMT) do planowania i rozbudowy autostrad. Projekt ten pokazał dokładność systemu mapowania BSP, biorąc pod uwagę, że dokładność jest kluczowa w projektach mapowania dróg.

Mapowanie BSP do dokumentacji i monitorowania projektów budowlanych

Webcor jest jedną z firm inżynieryjnych zaangażowanych w rozbudowę Uniwersytetu Kalifornijskiego w Merced, projekt Merced 2020. Podobnie jak w większości projektów budowlanych sektora publicznego i prywatnego, interesariusze potrzebują regularnych aktualizacji.

Ponieważ budowa obejmowała obszar 219 akrów, Webcor potrzebował sposobu na dokumentowanie budowy i dostarczanie interesariuszom regularnych aktualizacji, a drony okazały się rozwiązaniem. Zlecili to firmie Multivista, która wykorzystała BSP do fotografii lotniczej. Pomogło to w śledzeniu materiałów, weryfikacji i kontroli jakości (QA/QC), zapewniając, że projekt pozostał w ramach ustalonego harmonogramu i budżetu.

Podsumowanie

Drony lub BSP okazały się pomocne w wielu projektach mapowania na dużą skalę na całym świecie. Powyższe przykłady pokazują, jak cenne może być mapowanie dronowe w projektach od ochrony środowiska, przez monitorowanie budowy, po planowanie autostrad i infrastruktury oraz zapobieganie katastrofom.