Sammenligning av ulike droner basert på nøyaktighet og arbeidsflyt
Bachelor thesis
Permanent lenke
http://hdl.handle.net/11250/2623132Utgivelsesdato
2019Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
Fotogrammetri med drone blir stadig mer vanlig til landmålingsoppgaver. Hvilket resultat kan man oppnå med denne type kartlegging sett opp mot absolutt nøyaktighet? Vår problemstilling er å teste to droner og sammenligne resultatet mot en referansedata, samt undersøke arbeidsflyten ved å se om det er tidsbesparelse imellom dronene fra innhenting av data til ferdig prosessert resultat. Testen er gjort i området ved Veidekkes prosjekt på E6 der omgivelsene var kuperte og variert med vegetasjon. Dronene ble flydd for å dekke det samme arealet, der det på forhånd var målt inn kontrollpunkter/passpunkter for sammenføying og koordinatfeste bildene i etterprosesseringen. Det ble brukt 2 programmer for å undersøke nøyaktigheten. Først Pix4d for sammenstilling og generering av en modell og punktsky. Deretter en kontroll med Gemini terreng av punktskyen mot en referansedata i form av en TIN-modell. Dronene eBee Classic og DJI Phantom Pro 4 ble flydd i ulik høyde. eBee fløy høyest som innbar at den dekket samme område med færre bilder. Antall bilder er den største virkningen av prosesseringstid mellom dronene. eBee har ut ifra kriteriene til arbeidsflyt, vært en raskere og mer effektiv drone. Ut ifra antall bilder og flyhøyde er det elementer som skiller de to dronene for gangen videre i undersøkelsen. Resultatet som kom i Pix4D og Gemini terreng pekte i ulik retning. eBee var nærmest modellen i Pix4D med avvik målt gjort mot kontrollpunkter. DJI Phantom sin punktsky lå nærmere referansedataen, som er fasiten for å sjekke absolutt nøyaktighet. Dette resultatet av nøyaktighet, kombinert med usikkerheter i kontrollpunktene gjør at vi ikke kan fastslå med sikkerhet om hvilken av de 2 dronene som har best absolutt nøyaktighet. Photogrammetry with drone is increasingly common in surveying tasks. What result can be achieved with this type of mapping compared to absolute accuracy? Our problem is to test two drones and compare the results to a reference data, as well as to examine the workflow by seeing if there is a time saving between the drones from obtaining data to finished processing. The test has been done in the area at Veidekke's project on the E6, where the surroundings were rugged and varied with vegetation. The drones were flown to cover the same area, where control points for joining and coordinating the images were pre-measured in the post-processing. Two programs were used to investigate the accuracy. First, Pix4d for assembling and generating a model and point cloud. Then a control with Gemini terrain of the point cloud against a reference data in the form of a TIN model. The drones eBee Classic and DJI Phantom Pro 4 were flown at different heights. The eBee flew the highest that recognized that it covered the same area with fewer pictures. The number of images is the greatest effect of processing time between the drones. eBee has, based on the criteria for workflow, been a faster and more efficient drone. Based on the number of images and flight height, there are elements that distinguish the two drones for the time in the survey. The result that came in Pix4D and Gemini terrain pointed in different directions. eBee was closest to the Pix4D model with deviations measured against control points. DJI Phantom's point cloud was closer to the reference data, which is the norm of checking absolute accuracy. This result of accuracy, combined with uncertainties in the control points, makes it impossible for us to determine with certainty which of the two drones has the best absolute accuracy.