Erstelle Höhenmodelle mit Drohnenaufnahmen

Dank Drohnenaufnahmen und der Plattform OpenDroneMap können wir auf einfache und kostengünstige Weise fotografische Modelle jeder Oberfläche unseres Planeten erstellen, bei denen alle Elemente maßstabsgetreu und frei von Fehlern und Verzerrungen sind (Orthofotografie).

Auch können wir diesen Dienst durch die Beauftragung von Satellitenfirmen oder hochfliegenden Flugzeugen erhalten. Diese teuren Dienste funktionieren zuverlässig und bieten uns einen perfekten Maßstab der erfassten Region (sie müssen regionalen Maßstab (>1 km²) haben), im Gegensatz zu Drohnenaufnahmen (die diesen Fehler aufweisen).

Um dieses Problem zu beheben, gibt es eine Plattform namens OpenDroneMap, die Drohnenbilder verarbeitet. Der regionale Maßstab (>1 km²) ist ideal für wasserwirtschaftliche und umweltbezogene Studien. So lassen sich die Strömungen von Oberflächen- und Grundwasser im Hinblick auf ihre Wechselwirkung mit dem Ökosystem bestimmen.

Was ist OpenDroneMap?

OpenDroneMap ist eine umfassende Plattform für die Verarbeitung von Drohnenbildern. Die Umgebung bietet verschiedene Werkzeuge zur Bildverarbeitung und -analyse:

• Punktwolken
• Netze
• Raster wie GDAL
• OpenSfm
• OpenCV
• Pdal
• Erzeugen einer georäumlichen Punktwolke
• Erzeugen von Orthofotos
• Erstellen von Höhenmodellen

Um alle Abhängigkeiten von OpenDroneMap zu optimieren, empfiehlt es sich, es in einer Virtualisierungsumgebung wie Docker auszuführen.

Eingabe der Daten in OpenDroneMap

Für diese Methode benötigst du die Fotos. Wenn du keine Fotos hast, kannst du Beispielbilder von der Website „Adobe Buttes – Delta, Colorado“ herunterladen. Jedes Paket enthält etwa 500 Bilder; in diesem Test haben wir die Bilder in drei Untergruppen aufgeteilt (jeweils etwa 150 Bilder).

date > outputData/images400start.log
docker run --rm -v "$(pwd)/inputImages/images400:/code/images"
-v "$(pwd)/outputData/odm_georeferencing400:/code/odm_georeferencing"
-v "$(pwd)/outputData/odm_orthophoto400:/code/odm_orthophoto"
opendronemap/opendronemap
date > outputData/images400end.log

Leistungsanalyse mit Python:

Mit Python haben wir die Start- und Endzeit der OpenDroneMap-Verarbeitung erfasst und verarbeitet (Anzahl und Größe der verarbeiteten Fotos).

Wenn wir die Simulationsberechnung für einen durchschnittlichen Computer durchführen (Architektur: x86_64 – CPU(s): 8 / Intel(R) Core(TM) i7-4790 CPU @ 3.60 GHz / CPU-MHz: 3899.047), dauerte es etwa 6 Stunden für etwa 500 Bilder (Gesamtgewicht 3000 MB).

Als Nächstes musst du die Gegenüberstellung von Bildanzahl und Rechenzeit (Trendlinie und Regressionsgleichung) durchführen, und zwar für die drei zusammengestellten Pakete (je etwa 150 Bilder), die eine bessere Leistung aufweisen, im Vergleich zur Einführung eines einzelnen Pakets (500 Bilder). Ja, das ist eindeutig nichts für Anfänger, sondern eher für Personen, die wissen, was sie tun wollen und wissen, wie es geht.

Dank der Gruppierung der Bilder nach Standort haben wir die Berechnungszeit erheblich verbessert, obwohl in einigen Tests der differentielle Abstand der Überlappung der resultierenden Bilder größer als 1 Meter war. Je nach deinen Anforderungen kann dir dieses Programm nützlich sein.

Offizielle Website: