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Was ist ein unbemanntes Luftfahrzeug?<\/h5>\n\n\n
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In den letzten Jahren wurden vermehrt Flugzeuge eingesetzt, die keinen bemannten Piloten an Bord haben. Diese unbemannten Luftfahrzeuge (UAV) werden auch als Drohnen, unbemannte Luftfahrtsysteme (UAS) oder ferngelenkte Luftfahrtsysteme (RPAS) bezeichnet. F\u00fcr die Zwecke der folgenden Beschreibungen werden diese Begriffe synonym verwendet. Drohnen in allen Formen und Gr\u00f6\u00dfen werden seit vielen Jahren im Milit\u00e4r eingesetzt. Die Vorteile, die sich durch immer effizientere und anpassungsf\u00e4higere Herstellungsverfahren (z. B. 3D-Druck) und die Miniaturisierung elektronischer Komponenten ergeben haben, haben den Einsatz von Drohnen in zivilen Kontexten deutlich erleichtert. Der Zugang zur Technologie ist nun so weit, dass es f\u00fcr den Normalverbraucher ein Leichtes ist, eine Drohne zu kaufen, das Fliegen zu \u00fcben und Kameras und andere Sensoren anzubringen, um Bilder von der Umgebung zu machen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
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Herausforderungen der Luftbildkartierung<\/h5>\n\n\n
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Seit Mitte der 1900er Jahre werden an Flugzeugen montierte Kameras f\u00fcr \u00dcberwachungs- und Kartierungszwecke eingesetzt. Wenn Bilder von Luftbildkameras f\u00fcr die Photogrammetrie verwendet werden, um die Topographie oder die Bodenbedeckung zu kartieren oder um Neigungswinkel oder die Volumetrie von Minen zu berechnen, ist es nicht nur notwendig, die Spezifikationen (internes Modell) der verwendeten Kamera oder des Sensors zu verstehen, sondern auch:<\/p>\n
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Wie sich die \u00e4u\u00dfere Ausrichtung des Bildsensors \u00e4ndert (d. h. wie sich der Sensor relativ zum Boden bewegt).<\/li>\n
Die Auswirkung von Verzerrungen, die die dreidimensionale Bodengeometrie auf die Messungen und Entfernungen in der Kartierungsausgabe hat, wenn sie von oben aufgenommen wird.<\/li>\n<\/ul>\n
Die Navigationssysteme des Flugzeugs liefern Informationen \u00fcber die Flugroute und den Teil der Welt, den das Flugzeug \u00fcberfliegt. F\u00fcr die Erstellung und Aktualisierung von Karten mussten der Standort und die Grundfl\u00e4che der Kamerafotos \u00fcber bekannte Koordinaten von Landschaftsmerkmalen (Bodenkontrollpunkte - GCP), die auf den Fotos zu sehen sind, verankert werden. Unebenheiten in der Topografie des Bodens k\u00f6nnen durch die Anwendung von Aerotriangulationsgleichungen ber\u00fccksichtigt werden, um sowohl die Fotos miteinander zu verbinden als auch die Merkmale im Bild mit den x,y,z-Koordinaten der GCPs zu verkn\u00fcpfen. Dies ist jedoch ein manuelles und kostspieliges Verfahren, bei dem die Qualit\u00e4t des Ergebnisses von Faktoren wie der Anzahl der verwendeten GCPs und den Mustern abh\u00e4ngt, nach denen die GCPs angeordnet sind.<\/p>\n
Diese Methode der Georeferenzierung auf die Koordinaten bekannter GCPs wurde haupts\u00e4chlich f\u00fcr die Vermessungskontrolle von UAV-Luftaufnahmen verwendet. Da UAV-Plattformen zunehmend auf immer breitere M\u00e4rkte ausgerichtet sind, wurden die Berechnungssysteme und damit die Kosten gesenkt, um g\u00fcnstigere Preise f\u00fcr die Plattformen selbst zu erm\u00f6glichen. Methoden zur weiteren Verfeinerung der GPS-Messungen auf der UAV-Plattform, wie z. B. der Empfang von atmosph\u00e4rischen und zeitlichen Korrekturen von einer lokalen Basisstation entweder \u00fcber eine Echtzeit-Funkverbindung (kinematisches Echtzeit-GPS) oder \u00fcber einen nachbearbeiteten differentiellen GPS-Workflow, sind heute gang und g\u00e4be. Dennoch wird dadurch die Verwendung von GCPs nicht au\u00dfer Acht gelassen, und es kann leicht passieren, dass man die Zeit \u00fcbersieht, die f\u00fcr die Einrichtung der Vermessungskontrolle oder die Durchf\u00fchrung dieser erforderlichen Aerotriangulationsverfahren erforderlich ist.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n
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Direkte Georeferenzierung<\/h5>\n\n\n
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Viele der bei Luftaufnahmen auftretenden Verzerrungen sind auf Ver\u00e4nderungen der \u00e4u\u00dferen Ausrichtung zur\u00fcckzuf\u00fchren, die dadurch verursacht werden, dass sich Plattformen in der Luft selten v\u00f6llig stabil und eben bewegen. Die Plattform selbst neigt sich um Kurven, und die atmosph\u00e4rischen Bedingungen f\u00fchren dazu, dass sie sich neigt und giert. Selbst wenn die Kamera an einer selbstnivellierenden Kardanaufh\u00e4ngung befestigt ist, kann es unter extremen Umst\u00e4nden vorkommen, dass eine Kamera nicht immer senkrecht zur Bodenoberfl\u00e4che ausgerichtet ist. Au\u00dferdem ist die Erde nicht eben. Unebenheiten des Bodens unterhalb des Flugzeugs (H\u00fcgel, Berge, T\u00e4ler, Geb\u00e4ude) sowie H\u00f6henunterschiede der Luftplattform f\u00fchren zu perspektivischen Ver\u00e4nderungen des aufgenommenen Bildes und infolgedessen zu Verzerrungen der gemessenen Entfernungen.<\/p>\n
Um zuverl\u00e4ssige Kartierungsprodukte aus Luftbildern zu erstellen, werden Karten aus \u00fcberlappenden Stereofotopaaren oder aus bearbeiteten Orthofotos digitalisiert. Das Ziel dieser beiden Techniken ist es, die Auswirkungen von Unebenheiten in der Landschaft im Wesentlichen zu normalisieren, um ein Kartierungsprodukt zu erstellen, bei dem die Entfernungen stimmen. F\u00fcr eine moderne, automatisierte Kartierung m\u00fcssen nicht nur die Koordinaten des Aufnahmeortes erfasst werden, sondern auch das Kameramodell sowie die Daten \u00fcber die Gesamttrajektorie der Kamerabewegung und ihre Orientierungsparameter zum Zeitpunkt der Aufnahme des Fotos.<\/p>\n
Die Orientierungsinformationen werden von einer IMU abgeleitet, genauer gesagt von einem Berechnungsmodul, das sowohl die Positionsdaten des GPS-Systems (an Bord und von der \u00f6rtlichen Basisstation) als auch die Orientierungsinformationen der IMU statistisch verarbeitet, um eine bestm\u00f6gliche Gesamtbewertung der Kamerabahn vorzunehmen. Dieses Berechnungsmodul erm\u00f6glicht die Erstellung zuverl\u00e4ssiger Kartierungsprodukte, w\u00e4hrend sich die Luftfahrzeugplattform bewegt, und diese Systeme werden als Inertialnavigationssysteme (INS) bezeichnet. Kartierungsf\u00e4hige INS-Systeme werden seit Ende der 1990er Jahre in gro\u00dfem Umfang auf bemannten Flugplattformen eingesetzt. Bei vielen der auf bemannten Plattformen eingesetzten luftgest\u00fctzten Kartierungssensoren ist die IMU-Komponente des INS inzwischen in den Sensor selbst integriert.<\/p>\n
Die direkte Georeferenzierung erm\u00f6glicht nicht nur die effiziente Erfassung von Luftbildern, sondern gilt auch f\u00fcr alle anderen Arten von Kartierungssensoren wie Light Detection and Ranging (LiDAR)-Systeme und andere bildgebende Sensoren (z. B. solche, die in Hyperspektralb\u00e4ndern messen).<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
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Luftbildaufnahmen und andere bildgebende Sensoren<\/h5>\n\n\n
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UAVs werden in der Regel mit preiswerteren Kameras geflogen als bemannte Fotografen, und oft wurden diese Kameras urspr\u00fcnglich nicht f\u00fcr den Einsatz in der Luft entwickelt. Dementsprechend ist es selten, dass diese Kameras bereits \u00fcber hochentwickelte INS-Systeme f\u00fcr den Einsatz auf dem UAV verf\u00fcgen. Dies bedeutet, dass es umso wichtiger ist, die Integration eines INS in eine UAV-Plattform in Betracht zu ziehen, um die Effizienz und Qualit\u00e4t eines Kartierungsprojekts zu verbessern. Idealerweise wird das INS so nah wie m\u00f6glich am Kartierungssensor montiert, um die beste Sch\u00e4tzung seiner Position und Ausrichtung des Kartierungssensors w\u00e4hrend der gesamten Mission zu erhalten. Bei bemannten Flugplattformen kann das INS-System aufgrund der Gr\u00f6\u00dfe des Flugzeugs noch in einiger Entfernung von der Kamerahalterung angebracht sein. In diesem Fall m\u00fcssen ein relativer Abstand, ein Winkel und eine Ausrichtung zwischen dem INS-Geh\u00e4use und dem Kamerarahmen berechnet werden, was den so genannten Hebelarmvektor ergibt.<\/p>\n
Aufgrund der geringeren Gesamtgr\u00f6\u00dfe sind die Abst\u00e4nde zwischen dem INS-Geh\u00e4use und der Mitte des Kamerarahmens bei einem UAV wahrscheinlich viel kleiner als bei einer bemannten Plattform. Oft wird der Kartierungssensor direkt auf oder unter dem INS montiert; dennoch wird die Berechnung des Hebelarmvektors die direkt georeferenzierten Ergebnisse weiter verbessern.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
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Fest montiert oder kardanisch?<\/h5>\n\n\n
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Wenn die Kamera fest montiert ist, wird die vom INS gemessene Bewegung des UAV-K\u00f6rpers direkt in eine Bewegung der r\u00e4umlichen Position der Kamera umgesetzt. Wenn die Kamera nicht in einem konventionellen Nadir (d. h. direkt unter der Drohne), sondern in einem schr\u00e4gen Winkel montiert ist, ber\u00fccksichtigt die korrekte Berechnung des Hebelarmvektors f\u00fcr das INS den Winkel, in dem die Kamera montiert ist, und erm\u00f6glicht eine direkte Georeferenzierung des Bildes.<\/p>\n
H\u00e4ufig werden kardanische Halterungen an UAVs verwendet, um den Befestigungswinkel der Kamera zum Boden unabh\u00e4ngig von der Bewegung der UAV-Plattform zu stabilisieren. Theoretisch bedeutet dies, dass die Kamera waagerecht zum Boden bleibt, w\u00e4hrend sich die Drohne drehen, neigen oder gieren kann. Der Gimbal ber\u00fccksichtigt jedoch keine dynamischen H\u00f6hen\u00e4nderungen oder dieselben Bewegungen der UAV-Plattform, die sich ebenfalls auf die Position der Kamera im Raum auswirken. Ein Gimbal macht auch nicht das Erfordernis eines INS zur Berechnung einer bestm\u00f6glichen Gesamtsch\u00e4tzung der Position w\u00e4hrend der gesamten Vermessung zunichte. Selbst wenn die Kamera kardanisch aufgeh\u00e4ngt ist, liefert die Verwendung eines INS also immer noch das beste direkt georeferenzierte Ergebnis f\u00fcr das Kartierungsprojekt.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
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Lidar-Sensoren<\/h5>\n\n\n
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Lidar-Systeme bieten viele Vorteile f\u00fcr bestimmte Arten von Kartierungsprojekten, z. B. in der Forstwirtschaft und im Bergbau. Im Gegensatz zu Kamerasensoren, die Daten in der Regel passiv \u00fcber Bildrahmen erfassen, sind Lidarsysteme aktive Systeme. Ein Lidar sammelt Daten, indem es einzelne Lichtimpulse aussendet und die Zeit berechnet, die dieser Lichtimpuls ben\u00f6tigt, um zum Lidar-Sensor zur\u00fcckzukehren. Viele tausend Lichtimpulse pro Sekunde werden \u00fcber einen Streifen, die so genannte Scanlinie, ausgesendet. Da die Lichtgeschwindigkeit bekannt ist, kann die Entfernung jedes Impulses zu seinem Ziel (z.B. dem Boden) berechnet werden. Die Berechnung der x-, y- und z-Koordinaten des Ziels setzt voraus, dass die genaue Position und Ausrichtung des Flugzeugs bekannt ist und jedem dieser Impulse dynamisch zugeordnet werden kann. Daher ist eine direkte Georeferenzierung des UAV-gest\u00fctzten Lidars unter Verwendung eines hochwertigen INS-Systems unerl\u00e4sslich. Wie bei anderen Kartierungssensoren, z. B. Luftbildkameras, werden die besten Ergebnisse erzielt, wenn das INS- und das Lidarsystem zusammen auf dem UAV montiert sind und wenn Hebelarme berechnet werden, die den Montagewinkel des Lidars ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
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Warum Tr\u00e4gheitsnavigationssysteme f\u00fcr UAV-gest\u00fctzte Kartierungsarbeiten unerl\u00e4sslich sind<\/h5>\n\n\n
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Sie sind zwar kleiner, k\u00f6nnen mit geringeren Anfangskosten implementiert werden und werden in der Regel \u00fcber kleineren Gebieten betrieben als bemannte Systeme, aber UAV-basierte Kartierungen m\u00fcssen dennoch effizient arbeiten, um die Vorteile einer kosteng\u00fcnstigeren Plattform besser nutzen zu k\u00f6nnen. In der Regel wird ein UAV-basiertes Kartierungsprojekt zu einem niedrigeren Preis als ein bemanntes Projekt durchgef\u00fchrt. Um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben, m\u00fcssen UAV-Betreiber die Kosten f\u00fcr die Zeit, die sie f\u00fcr die Vermessungsarbeiten vor Ort aufwenden, im Auge behalten. Herk\u00f6mmliche Georeferenzierungsaufgaben unter Verwendung von GCPs sind bekannterma\u00dfen sehr arbeitsintensiv. Unabh\u00e4ngig vom verwendeten Sensor bietet die direkte Georeferenzierung unter Verwendung eines INS, \u00e4hnlich wie bei der bemannten Vermessung, eine M\u00f6glichkeit zur genauen Erfassung von Kartierungsdaten von einem UAV aus und ist f\u00fcr den Einsatz fortschrittlicher Sensoren wie LiDAR unerl\u00e4sslich.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":2578,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[6,54,51,53],"tags":[],"class_list":["post-2564","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry-articles","category-uav","category-xnav650","category-xred"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2564","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2564"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2564\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2577,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2564\/revisions\/2577"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2578"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2564"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2564"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/oxts.mwb.digital\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2564"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}