Crie modelos de elevação com imagens tiradas por drones

Graças às imagens tiradas por drones e à plataforma OpenDroneMapOpenDroneMap, podemos obter de forma mais simples e econômica modelos fotográficos de qualquer superfície do planeta, em que todos os elementos estarão na mesma escala, livres de erros e deformações (ortofotografia).

Também podemos obter esse serviço contratando diretamente empresas satelitais ou aviões que voam a grande altitude. Esses serviços caros não falham e nos oferecem uma escala perfeita da região registrada (precisam estar em escala regional (>1 km²)), ao contrário das fotos tiradas com drones (que têm esse defeito).

Mas para resolver esse problema existe uma plataforma chamada OpenDroneMap que processa imagens tiradas com drones. A escala regional (>1 km²) é ideal para realizar estudos de recursos hídricos e ambientais. E assim determinar os fluxos de águas superficiais e subterrâneas em relação à sua interação com o ecossistema.

O que é OpenDroneMap?

OpenDroneMap é uma plataforma completa para o processamento de imagens tiradas com drones. O ambiente dispõe de diferentes ferramentas para o processamento e análise de imagens:

• Nuvens de pontos
• Malhas
• Rasters como GDAL
• OpenSfm
• OpenCV
• Pdal
• Gerar uma nuvem de pontos geoespaciais
• Gerar ortofotos
• Criar modelos de elevação

Para otimizar todas as dependências do OpenDroneMap, recomenda-se executá-lo em um ambiente de virtualização como Docker.

Inserir os dados de entrada no OpenDroneMap

Para realizar esse método, você precisa ter as fotografias. Se não tiver as fotos, pode baixar imagens de amostras do site “Adobe Buttes – Delta, Colorado”. Cada pacote tem cerca de 500 imagens; neste teste, dividimos as imagens em três subgrupos (cerca de 150 imagens cada grupo).

Agora vamos copiar os comandos do Linux para armazenar a data e os comandos do Docker para executar no OpenDroneMap:

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

Análise de desempenho usando Python:

Com o Python registramos e processamos o tempo de início e término do processamento do OpenDroneMap (quantidade e tamanho das fotos processadas).

Se realizarmos o cálculo de simulação para um computador médio (Arquitetura: x86_64 - CPU(s): 8 / Intel(R) Core(TM) i7-4790 CPU @ 3.60GHz / MHz de CPU: 3899.047) foi de cerca de 6 horas, para cerca de 500 imagens (peso total de 3000 MB).

A seguir, você deve fazer o confronto entre o número de imagens contra o tempo computacional (linha de tendência e equação de regressão), com relação aos três pacotes montados (cerca de 150 fotos cada) que têm melhor desempenho, contrastado com a inserção de um único pacote (500 fotos). Sim, claramente isso não é para iniciantes, mas sim para pessoas que sabem o que querem fazer e têm conhecimento sobre como fazê-lo.

Graças ao agrupamento de imagens por localização, melhoramos muito o tempo de cálculo, embora em alguns testes a distância diferencial da sobreposição das imagens resultantes tenha sido superior a 1 metro. Dependendo das suas necessidades, este programa pode ser útil.

Sítio oficial: