Dataverwerking met IMAGINE UAV

3 augustus 2017

Beeldmateriaal uit drones

 

Het gaat hard met het gebruik van drones in Nederland. Ondanks scherpe wet- en regelgeving zijn er steeds meer instanties die een drone aanschaffen of pilots laten uitvoeren met deze Unmanned Aerial Vehicles, kortweg UAV’s.

Door Patrick de Groot

 

Hoewel op zich drones al jaren bestaan en ook in de geo-wereld diverse partijen hier al bijna een decennium mee werken, is er toch de laatste twee tot drie jaar sprake van een stroomversnelling. Dat heeft in mijn ogen drie oorzaken. Het wordt ten eerste steeds goedkoper om een drone met enige gebruiksmogelijkheden aan te schaffen. Verder wordt het steeds eenvoudiger om ruwe data vanuit een dronevlucht op te werken tot bruikbare informatie in een geo-omgeving. Tot slot wordt de businesscase om met een drone te werken, mede dankzij bovenstaande aspecten, steeds positiever. Voor de gemiddelde geo-specialist telt van bovenstaande argumenten vooral het tweede argument. In dit artikel, voornamelijk geschreven voor die geo-specialist, zullen we dan ook met name op het punt van verwerking van informatie ingaan. Die verwerking is in veel gevallen onderdeel van een keten en staat niet op zichzelf. Met IMAGINE UAV is het nu mogelijk om de verwerking van drone-data op te nemen in een (al dan niet geautomatiseerde) verwerkingsworkflow.

Mijn drone is geland, en dan?
Voorheen was het zo dat data uit drones in een flink aantal gevallen verwerkt moesten worden met de specifieke software die bij de drone geleverd werd. Dit kan ertoe leiden dat die informatie niet eenvoudig te combineren is met andere gegevensbronnen, voor zover geen gebruik wordt gemaakt van industriestandaarden. Inmiddels is dat stukken verbeterd. Binnen Hexagon Geospatial is een module ontwikkeld als add-on op ERDAS IMAGINE, met de naam IMAGINE UAV. De add-on op deze omgeving is een logische, aangezien IMAGINE het vlaggenschip is waar het gaat om beeldverwerking; dat is uiteindelijk ook wat er met drone-data gebeurt. Veel van de verwerking van ruwe beelden uit drones berust op fotogrammetrische principes. Onder de motorkap van IMAGINE UAV draait AgiSoft Photoscan, een bekend pakket op het gebied van UAV-dataverwerking. De combinatie met ERDAS IMAGINE is zeer krachtig, daarover later meer. Als de drone na een vlucht geland is, moeten de data geïnterpreteerd worden. IMAGINE UAV is zo ingericht dat voor iedere drone/camera-combinatie eenmalig een profiel kan worden ingesteld, waarin de belangrijkste kenmerken van het toestel in combinatie met de sensor worden vastgelegd. Dat betreft niet alleen de fysieke kenmerken, maar bijvoorbeeld ook bepaalde correctieparameters en opbouw van de uitvoerbestanden. Met dit profiel is het mogelijk om bij iedere volgende vlucht direct de data op de juiste manier te interpreteren, en direct uitvoerproducten te maken.

Eén opname, vele uitvoerbestanden
Een van de belangrijkste basisproducten is de gebiedsdekkende orthofoto van het werkgebied. Dit bestand wordt automatisch aangemaakt door de genomen foto’s aan elkaar te rekenen en met behulp van de GPS-gegevens op het aardoppervlak te positioneren. Deze ‘foto’ is wel wat anders dan de standaard orthofoto die de meeste mensen kennen, waarin omvalling van hoge objecten voor vertekening kan zorgen. Binnen IMAGINE UAV begint in feite alles met een dense matched puntenwolk, dus waarbij de individuele pixels zoveel als mogelijk op hoogte worden gelegd. Door die vervolgens weer aan elkaar te rekenen tot een TIN en de tussenliggende ruimte in te kleuren met de verlooptinten vanuit de drie hoekpunten, ontstaat een zeer scherp, totaal dekkend true-orthobestand, waarin alle omvalling is verwijderd. Je zou hiermee dus kunnen gaan karteren zonder dat correcties nodig zijn voor dit fenomeen. Je karteert dan echter wel in het platte vlak en niet, zoals bij stereokartering, op hoogte. Het mooie van IMAGINE UAV is echter dat ook dat product, een fotogrammetrische blockfile, als uitvoer gekozen kan worden, waardoor je dus in je vertrouwde stereokarteeromgeving daadwerkelijk 3D-objecten uit de foto’s kunt halen.

Terreinmodellen
Er is nog meer dat IMAGINE UAV geautomatiseerd kan opleveren. Dit begint bij de dense matched puntenwolk zelf, zeer vergelijkbaar met de puntenwolken die uit traditionele luchtfoto’s worden verkregen met bijvoorbeeld AutoDTM. Doordat een drone meestal veel lager vliegt dan een bemand toestel, hebben de foto’s een kleinere pixelresolutie, waardoor een puntenwolk met veel meer detail ontstaat. Naast de eerder genoemde true-ortho kan hieruit ook een terreinmodel (ook wel een DEM genoemd) worden geëxporteerd, dat als input kan dienen voor automatische mutatiesignalering. Imagem heeft hiervoor inmiddels een breed scala aan detectiemodellen ontwikkeld, die ook inzetbaar zijn bij drone-inspecties.

Verregaand te automatiseren
Alle uitvoerproducten kunnen wizard-gestuurd geselecteerd worden, waarna de data geautomatiseerd worden aangemaakt. Voor sommige gebruikers gaat dat echter nog niet ver genoeg. Als alle parameters van hardware en gewenste uitvoer bekend zijn, waarom dan nog keer op keer door een wizard moeten lopen? Dit is waar de basisomgeving van ERDAS IMAGINE weer om de hoek komt kijken. Meer en meer wordt ERDAS IMAGINE namelijk aangestuurd met behulp van modellen, die op hun beurt weer bestaan uit zogenaamde operators, dat zijn kleine bouwblokjes die een stukje functionaliteit bevatten en door een gebruiker op een zelf te bepalen volgorde aan elkaar kunnen worden geknoopt om een automatische workflow te creëren. En dit is ook mogelijk met de functionaliteit van IMAGINE UAV.

 

 

De interface van IMAGINE UAV

De operators van IMAGINE UAV

 

Alles automatisch, of juist meer eigen controle?
Door het model eenmalig te configureren en onder een knop te zetten, kunnen nieuw ingewonnen data met slechts één klik worden omgezet tot alle hierboven beschreven uitvoerproducten. Gaat dat nog niet ver genoeg, dan kan ERDAS IMAGINE zelfs zo worden ingericht dat de applicatie zelf bepaalde bestandslocaties in de gaten houdt waar nieuwe ruwe data kunnen worden neergezet. Zodra dat het geval is, start de applicatie vanzelf het verwerkingsmodel en wordt de uitvoer geprepareerd. Met ERDAS IMAGINE als basisplatform zijn ook alle reeds aanwezige operators beschikbaar om mee te nemen in de verwerkingsmodellen. Zo kunnen naast de standaard uitvoerproducten die IMAGINE UAV al levert ook andere afgeleide producten worden berekend, zoals automatische volumeberekeningen, automatische mutatiesignalering, gecomprimeerde opslag en nog veel meer.

Workflow
De workflow van de UAV-data vormt hiermee het begin, waar vervolgens andere processen op ingrijpen en een totale productieketen ontstaat, helemaal tot aan onder meer de analyse, de opmaak van de kaart en de export naar GeoPDF. Hiermee kunnen standaard uitvoerproducten volledig gemodelleerd worden en vormt IMAGINE UAV een geïntegreerd onderdeel van die productieketen. Er zijn ook gebruikers die in plaats van volledige automatisering (de ‘black box’-benadering) juist veel meer controle willen hebben over parameters. Ook hierbij helpen de operators in de Spatial Modeller. Die operators geven namelijk gespecialiseerde parameters vrij die niet in de standaard wizard-gestuurde interface zijn opgenomen en bieden de geavanceerde gebruiker zo nog meer controle over het uitvoerproduct.

Platform
IMAGINE UAV combineert dus toonaangevende drone-software met een krachtig en flexibel beeldverwerkingsplatform, waardoor gebruikers snel en met volledige controle hun drone-data kunnen verwerken tot de specifieke eindproducten waar zij behoefte aan hebben. De module is in de Benelux verkrijgbaar via Imagem. Aangezien AgiSoft als onderliggend platform wordt gebruikt, geldt voor bestaande gebruikers een kortingstarief om deze omgeving te upgraden naar IMAGINE UAV.

Patrick de Groot patrick.degroot@imagem.nl is manager sales & operations bij Imagem.

Website Imagem

Comments are closed.