SVEUČILIŠTE U ZAGREBU - GEODETSKI FAKULTET

UNIVERSITY OF ZAGREB - FACULTY OF GEODESY Zavod za primijenjenu geodeziju; Katedra za upravljanje

prostornim informacijama Institute of Applied Geodesy; Chair of Spatial Information

Management

Kačićeva 26; HR-10000 Zagreb, CROATIA

Web: www.upi.geof.hr; Tel.: (+385 1) 46 39 222; Fax.: (+385 1) 48 28 081

Diplomski studij geodezije i geoinformatike

Usmjerenje: Geodezija

DIPLOMSKI RAD

Mogućnosti primjene bespilotnih letjelica u geodeziji na primjeru bespilotne letjelice "SurveyDrone 01"

Izradio:

Joško Marić

Jasenska 55

Opuzen

jomaric@geof.hr

Mentor: prof. dr. sc. Miodrag Roić

Zagreb, rujan 2015.

2

Zahvala:

Prije svega želio bih se zahvaliti mentoru prof. dr. sc. Miodragu Roiću i komentoru

dr. sc. Mariu Mađeru.

Hvala i mojim kolegama, kolegicama, prijateljima što su mi uljepšali sve ove

godine studiranja, a posebnu zahvalu upućujem svojoj djevojci na potpori tijekom

pisanja.

Najveću zahvalu dugujem svojim roditeljima i sestri na pruženoj mogućnosti

studiranja, razumijevanju te bezuvjetnoj potpori. Veliko hvala i ostalim članovima

obitelji koji su uvijek vjerovali u mene.

3

I. Autor

Ime i prezime: Joško Marić

Datum i mjesto rođenja: 04.08.1991., Dubrovnik

II. Diplomski rad

Predmet: Diplomski rad

Naslov: Mogućnosti primjene bespilotnih letjelica u geodeziji na primjeru

bespilotne letjelice "SurveyDrone 01"

Mentor: prof. dr. sc. Miodrag Roić

Komentor: dr. sc. Mario Mađer

III. Ocjena i obrana

Datum zadavanja zadatka:13.02.2015.

Datum obrane: 18.09.2015.

Sastav povjerenstva pred kojim je branjen diplomski rad:

1. prof. dr. sc. Miodrag Roić

2. dr. sc. Mario Mađer

3. dr. sc. Baldo Stančić

4

Mogućnosti primjene bespilotnih letjelica u geodeziji na primjeru

bespilotne letjelice "SurveyDrone 01"

Sažetak: Diplomski rad opisuje mogućnosti primjene bespilotnih letjelica u

geodeziji na primjeru letjelice ˝SurveyDrone 01˝. Kroz diplomski rad se prikazuje

detaljan opis prikupljanja i obrade podataka dobivenih pomoću bespilotne letjelice

u dva različita programska paketa. Prvi programski paket pomoću kojeg su

obrađivane snimke je Agisoft PhotoScan, a drugi je Pix4D. Također kroz diplomski

rad detaljno se prikazuju prednosti i mane leta na različitim visinama. Prve snimke

koje su se obrađivale bile su na visini leta od 80 m, dok su druge snimljene na

visini od 60 m. Kroz ova dva primjera leta u ovom diplomskom radu, dana je

analiza upotrebe različitih visina leta, kao i programa za obradu podataka te na taj

način prikazana širina primjene bespilotnih letjelica u geodeziji.

Ključne riječi: Bespilotni zrakoplovni sustavi, aerofotogrametrija, Pix4D, Agisoft

PhotoScan

Possibilities of application unmanned aerial vehicle in geodesy

on the example of unmanned aerial vehicle " SurveyDrone 01 "

Abstract: The folowing Master thesis describes the practical use of an

unmanned arial vehicle in geodesy on the example of ˝SurveyDrone 01˝. Through

this thesis entire proces of collecting and processing data from drones is

presented in details in two different software packages. First used softwere for

processing pictures is Agisoft PhotoScan, and the second one is Pix4D. Also

through this thesis advantages and dissadvantages of flying on different height is

presented. The first processed pictures were shot at the altitude of 80 m, while the

other pictures were shot at the altitude of 60 m. Through these two examples of

flight, flying on different altitudes is analized, as well as softwares for data

processing, showing the scope of application of drones in geodesy.

Keywords: unmanned aerial vehicle, aerofotogrametry, Pix4D, Agisoft

PhotoScan

5

SADRŽAJ

1. UVOD .............................................................................................................. 6

2. BESPILOTNI ZRAKOPLOVNI SUSTAVI U GEODEZIJI ................................ 7

2.1. BESPILOTNE LETJELICE ................................................................................ 8

2.2. ZAKONSKA REGULATIVA U REPUBLICI HRVATSKOJ ........................................ 11

2.3. FOTOGRAMETRIJA ...................................................................................... 14

2.3.1. Aerofotogrametrija ............................................................................ 16 2.3.2. Stereo vid ......................................................................................... 18

3. METODE RADA ........................................................................................... 20

3.1. PROGRAMSKA PODRŠKA ............................................................................. 20

3.2. SFM ALGORITAM ....................................................................................... 21

3.3. CROPOS ................................................................................................. 22

4. PLANIRANJE PROJEKTA ........................................................................... 26

5. PRAKTIČNI DIO DIPLOMSKOG RADA ....................................................... 31

5.1. SURVEYDRONE01 ..................................................................................... 31

5.2. OLYMPUS E - P2 ....................................................................................... 32

5.3. KONTROLNE TOČKE ................................................................................... 33

5.4. IZMJERA KONTROLNIH TOČAKA .................................................................... 35

6. OBRADA PODATAKA ................................................................................. 38

6.1. AGISOFT PHOTOSCAN ............................................................................... 38

6.2. PIX4D ...................................................................................................... 42

6.3. USPOREDBA PROGRAMSKIH PAKETA ............................................................ 46

7. ANALIZA DOBIVENIH REZULTATA ........................................................... 50

8. ZAKLJUČAK ................................................................................................ 55

Literatura

Popis slika

Popis tablica

Životopis

6

1. Uvod

Svjedoci smo velikog razvoja tehnologije i znanosti tijekom posljednjih godina, a

sve je to posljedica modernog društva kakvom težimo. U skladu s tim i geodezija

kao znanost, doživljava veliki razvoj koji omogućava novi stupanj tehnološkog

razvitka. U davnim vremenima glavni mjerni instrumenti za geodeziju su bili

konopci i lanci s mjernim podjelama, a korištena je stopa kao mjerna jedinica

(Lasić, 2007). Razvojem instrumentarija, otkrićem dalekozora i razvojem

elektronike danas imamo moderne mjerne stanice, GNSS (engl. Global Navigation

Satelite System) uređaje itd. Jedno od glavnih tehnoloških dostignuća, zahvaljujući

razvoju računalnih sustava i algoritama za obradu fotogrametrijskih podataka, su i

bespilotni zrakoplovni sustavi (engl. UAV photogrammetry) (Eisebeiss, 2009), koji

nisu velika novost na području inovacija jer postoje već duže vrijeme, ali sama

njihova implementacija u geodeziji je još u razvoju. Ovim načinom postupak

prikupljanja prostornih podataka i obrade istih znatno je ubrzan i pojednostavljen,

te se fotogrametrija sve više nameće kao najoptimalnija metoda dobivanja

prostornih podataka za veća područja. Bespilotni zrakoplovni sustavi omogućuju

fotogrametrijsku terensku izmjeru koja je ekonomičnija od dosadašnjih metoda i

primjenu fotogrametrije na do sada nepristupačnim lokacijama. Na kraju postavlja

se pitanje u kojim konkretnim geodetskim zadaćama se bespilotni zrakoplovni

sustavi mogu primijeniti, pritom uzimajući u obzir točnost koju pružaju.

7

2. Bespilotni zrakoplovni sustavi u geodeziji

Prema zakonu o zračnom prometu (URL 1) definicija bespilotnog zrakoplova je:

„Zrakoplov namijenjen izvođenju letova bez pilota u zrakoplovu, koji je ili daljinski

upravljan ili programiran i autonoman.“ Bespilotni zrakoplovi se sve više koriste u

geodetske svrhe zbog razvoja fotogrametrije. Glavni je razlog to što

fotogrametrijski senzori, kao što je obična kamera, vrlo lagani i zbog toga ih se

može stavljati na različite bespilotne letjelice kako bi izveli mjerenja. Također

pomoću zrakoplovnih sustava puno je lakše izmjeriti i nepristupačna područja vrlo

jednostavno i ekonomično. Vrijeme potrebno za obavljanje terenskih poslova je

također kratko, te se ukoliko su neka mjerenja pogrešna može vrlo jednostavno

sve ponoviti. Korištenje bespilotnih letjelica u svrhu izmjere terena predstavlja

relativno novi način izmjere u geodeziji. Bespilotne letjelice napretkom tehnologije

u smislu same izrade letjelica, razvoja GNSS-a, INS-a i digitalnih kamera, te

uzimajući u obzir omjer ekonomičnosti i točnosti snimanja postaju sve zanimljivi

alat u fotogrametriji.

Osnovni zahtjevi koje bespilotne letjelice moraju zadovoljiti da bi se mogli koristiti

za fotogrametrijsko snimanje su:

Mogućnosti izvođenja projektiranog plana leta s visokom točnošću

Mogućnost nosivosti opreme za snimanje i navigaciju

Autonomija leta letjelice

Smanjenje vibracija i ostalih vanjskih utjecaja tokom leta (Kolarek, 2010)

Obzirom na točnost i veličinu područja snimanja fotogrametrijska metoda

prikupljanja podataka pomoću bespilotnih letjelica smjestila bi se između terestičke

metode i aerofotogrametrijske metode (Slika 1.).

8

Slika 1. Prikaz usporedbe različitih metodologija snimanja s obzirom na točnost i veličinu područja snimanja (Eisebeiss, 2009)

2.1. Bespilotne letjelice

Prilikom definiranja pojma bespilotnih letjelica (engl. Unmanned Aerial Veichles –

UAV) u brojnoj literaturi nailazimo na bogat izbor objašnjenja. Razlog tome je

njihova višestruka primjena, kako u vojne, tako i u civilne, ponajviše rekreativne,

svrhe. Najjednostavnije govoreći, bespilotne letjelice su letjelice sposobne izvršiti

kontinuirani let bez pilota (Bento, 2008).

Razvoj bespilotnih letjelica i sam koncept bespilotnog leta započet je 1916. godine

kada Nikola Tesla opisuje u svojoj disertaciji naoružani bespilotni zrakoplov

dizajniran za obranu Sjedinjenih Američkih Država. Samo dvije godine kasnije,

američka vojska proizvodi prve bespilotne letjelice kontrolirane radiosignalom. Od

tada započinje neprestano usavršavanje bespilotnih letjelica, kao i sve šira

9

primjena u gotovo svim većim vojnim operacijama. Iako se i danas bespilotne

letjelice koriste najviše u vojne svrhe, posljednje je desetljeće sve veća njihova

uporaba u znanstvenim, komercijalnim i zadacima javne sigurnosti, s ciljem

akvizicije podataka i snimaka ugroženih područja, izrade karata, komunikacijskog

prijenosa, istraživanja, spašavanja, pregleda prometa i dr. Isprobane su različite

konstrukcije bespilotnih letjelica kao što su cepelini i baloni, ali za fotogrametrijske

potrebe najbolje su se pokazale konstrukcije oblika aviona i helikoptera (Eisebeiss

2004). Konstrukcije aviona i helikoptera su se zbog toga nastavile razvijati što je

doprinijelo većoj autonomnosti i točnosti izvođenja leta (Govorčin i dr. 2012).

Počeci uporabe bespilotnih letjelica za civilnu upotrebu sežu do 1979. godine kada

je tvrtka Hegi iz Przybille (Slika 2.) izvela prvi eksperimentalni let za

fotogrametrijsko snimanje. Letjelica je bila u obliku aviona, duga 3 m, s rasponom

krila 2,6 m i nosivosti 3 kg. Mjerilo snimanja tog leta bilo je 1 : 1000, uz brzinu

zatvarača 1/1000 s. Let za fotogrametrijsko snimanje nije uspio zbog prevelikih

vibracija uzrokovanih rotorom motora koje su bile glavni uzrok mutnih snimaka.

Letovi su izvršeni na visini od 150 m iznad tla i s brzinom od 40 km/h. Primjena

ovog modela aviona bila je ograničena potrebom male piste u blizini područja

snimanja, što je neophodno bilo za polijetanje letjelice. Iz tog razloga daljnji razvoj

bespilotnih letjelica bio je usredotočen na razvoj helikoptera (Govorčin, 2013).

Slika 2. Model aviona tvrtke Hegi (Eisebeiss, 2009)

Nakon toga godine 1980. izveden je let s prvim helikopterom posebno dizajniranim

za fotogrametrijsko snimanje. To je bio model Schlueter Bell 222 koji je mogao sa

10

sobom ponijeti maksimalno 3 kg dodatne opreme (Slika 3.). Na helikopter je

instaliran poseban sustav za ublažavanje utjecaja vibracija te kamera srednjeg

formata, kao što je u to vrijeme bila Rolleiflex SLX ili Hasselblad MK20. Za

izvođenje samog leta bile su potrebne dvije osobe, pilot i navigator. Pilot je imao

zadaću polijetanja, obavljanja leta i slijetanja, a navigator se brinuo o visini leta i

pozicijama za ekspoziciju koje su bile kontrolirane radiovezom(Eisebeiss, 2009).

Slika 3. Model helikoptera Schlueter Bell 222 (Eisebeiss, 2009)

U to doba bespilotne letjelice imale su najviše problema s održavanjem

projektirane visine leta i navigacijom letjelice da slijedi projektirane nizove, a zbog

male nosivosti dodatne opreme samo par modela kamera moglo je biti instalirano

na njih. Razvoj bespilotnih letjelica tog doba za fotogrametrijske svrhe bio je vrlo

ograničen (Kolarek, 2010).

U novije vrijeme što se geodezije tiče najširu primjenu bespilotnih zrakoplova našli

su mikro ili mini zrakoplovi. Ti zrakoplovi lete na visinama do 500 metara, što je

dovoljno da se pokrije velika područja. Mini zrakoplovi u kombinaciji s kamerom

omogućavaju prikupljane velikog broja informacija o terenu i objektima u vrlo

kratkom vremenskom razdoblju. Naravno, njihova najveća prednost i primjena će

doći do izražaja u nepristupačnim, opasnim i velikim područjima. Na tim

11

područjima se zbog ekonomičnosti koriste bespilotne letjelice jer izmjera klasičnim

geodetskim metodama je skuplja i vremenski duže traje (Govorčin i dr. 2012).

Uporaba bespilotnih zrakoplova za prikupljanje podataka fotogrametrijskim

metodama ne spada pod aerofotogrametriju iako se snimanje obavlja iz zraka, već

se radi o kombinaciji terestičke i aerofotogrametrije. Mikro ili mini zrakoplov može

biti konstruiran na način da se njime upravlja radio vezom pomoću kontrolera,

može biti autonoman ili polu-autonoman, a najčešće je riječ o kombinaciji

navedenog što daje veću fleksibilnost pri odabiru načina upravljanja ovisno o

specifičnoj zadaći (Govorčin i dr. 2012).

2.2. Zakonska regulativa u Republici Hrvatskoj

Zakonsku regulativu za korištenje bespilotnih zrakoplovnih sustava u Republici

Hrvatskoj donijelo je ministarstvo pomorstva, prometa i infrastrukture. Prema

pravilniku koji je donesen, bespilotni zrakoplovi kojima se izvode letačke operacije

su klasificirani u 3 klase. Klase su definirane po težini bespilotnih letjelica, tako da

u prvu klasu spadaju letjelice do 5 kg, u drugu klasu od 5 kg do 25 kg, te u

posljednju klasu od 25 kg pa sve do 150 kg. Klase su i prema tome dobile i nazive:

klasa 5, klasa 25 i klasa 150. Osim klasifikacije bespilotnih zrakoplovnih sustava,

također su klasificirana područja letenja i to u 4 klase. Područje u kojem nema

izdignutih građevina ili objekata i u kojem nema ljudi, osim rukovatelja i osoblja

koje je nužno za letenje spadaju u klasu I. U klasu II spada područje u kojem

postoje pomoćni gospodarski objekti ili građevine koje nisu namijenjene za

boravak ljudi i u kojem nema ljudi, osim rukovatelja i osoblja koje je nužno za

letenje. Dozvoljen je samo povremeni prolazak, bez zadržavanja, ljudi kroz

područje (biciklisti, šetači i sl.). Područje u kojem postoje građevine ili objekti

primarno namijenjeni za stanovanje, poslovanje ili rekreaciju (stambene zgrade,

stambene kuće, škole, uredi, sportski tereni, parkovi i slično) spadaju u klasu III,

dok u klasu IV spada područje uskih urbanih zona (središta gradova, naselja i

mjesta). Jedna od važnih značajki pravilnika je i ta da je letenje zrakoplovnim

modelom dozvoljeno u područjima letanja klase I i klase II. Nakon što su određene

klasifikacije letjelica i područja letenja potrebno je napraviti kategorizaciju letačkih

operacija. Kategorizacija letačkih operacija je određivanje razine rizika koji njihovo

12

izvođenje predstavlja za okolinu. Kategorija letačkih operacija izravno ovisi o klasi

bespilotne letjelice, te o klasi područja izvođenja leta (Slika 4.).

Slika 4. Kategorije letačkih operacija (URL 10)

Operator letenja mora ishoditi policu osiguranja u skladu s propisom kojim s

uređuju obavezna osiguranja u prometu, te mora ishoditi odobrenje za korištenje

radio frekvencijskog spektra u skladu s posebnim propisom. Bespilotni zrakoplov

koji se koristi za izvođenje letačkih operacija kao i zrakoplovni model operativne

mase veće od 5 kg mora biti označen identifikacijskom negorivom pločicom.

Označavanje bespilotnog zrakoplova koji se koristi za izvođenje letačkih operacija

mora izvršiti operator. Identifikacijska negoriva pločica ili naljepnica mora

sadržavati sljedeće podatke: ime, adresu i informacije za kontakt operatora ili

vlasnika. Identifikacijska negoriva pločica ili naljepnica mora biti odgovarajuće

veličine koja omogućuje jasnu identifikaciju i mora biti postojanim načinom

pričvršćena. Identifikacijsku oznaku za bespilotni zrakoplov koji se koristi za

izvođenje letačkih operacija kategorije D dodjeljuje Agencija. Identifikacijsku

oznaku za zrakoplovni model određuje vlasnik, odnosno operator za bespilotni

zrakoplov koji se koristi za izvođenje letačkih operacija kategorije A, B i C, na

način da ne smije započinjati velikim latiničnim slovom »D«.

Što se tiče pravila letenja, rukovatelj mora osigurati da se let bespilotnog

zrakoplova izvodi na način da ne predstavlja opasnost po život, zdravlje ili imovinu

13

ljudi zbog udara ili gubitka kontrole nad sustavom bespilotnog zrakoplova i da ne

ugrožava ili ne ometa javni red i mir. Rukovatelj mora: osigurati da se let

bespilotnog zrakoplova odvija danju, prije leta provjeriti i uvjeriti se u ispravnost

sustava bespilotnog zrakoplova, prikupiti sve potrebne informacije za planirani let i

uvjeriti se da meteorološki i ostali uvjeti u području leta osiguravaju sigurno

izvođenje leta, osigurati da je sva oprema ili teret na bespilotnom zrakoplovu

odgovarajuće pričvršćen na način da ne dođe do njegovog ispadanja, osigurati da

bespilotni zrakoplov tijekom uzlijetanja ili slijetanja sigurno nadvisuje sve prepreke,

tijekom leta osigurati sigurnu udaljenost bespilotnog zrakoplova od ljudi, životinja,

objekata, vozila, plovila, drugih zrakoplova, cesta, željezničkih pruga, vodenih

putova ili dalekovoda, ne manju od 30 metara, osigurati da je minimalna

udaljenost bespilotnog zrakoplova od skupine ljudi 150 metara, osigurati da se let

bespilotnog zrakoplova odvija unutar vidnog polja rukovatelja i na udaljenosti ne

većoj od 500 m od rukovatelja, osigurati da se let bespilotnog zrakoplova odvija

izvan kontroliranog zračnog prostora, osigurati da se let bespilotnog zrakoplova

odvija na udaljenosti najmanje 3 km od aerodroma i prilazne ili odlazne ravnine

aerodroma, osim u slučaju kada su posebno predviđene procedure za letenje

bespilotnih zrakoplova definirane naputkom za korištenje aerodroma, i osigurati da

se tijekom leta iz ili s bespilotnog zrakoplova ne izbacuju predmeti (URL 11).

Tijekom izvođenja letačkih operacija rukovatelj mora upravljati sustavom

bespilotnog zrakoplova sukladno primjenjivim propisima i odredbama letačkog

priručnika ili uputa za upotrebu. Pri izvođenju letačkih operacija operator mora

osigurati udovoljavanje operativnim i tehničkim zahtjevima navedenima u Dodatku

4 Pravilnika za namjeravanu kategoriju letačkih operacija. Operator mora

imenovati odgovornu osobu koja ima ukupnu odgovornost nad aktivnostima

operatora, te uspostaviti sustav izvješćivanja o događajima povezanima sa

sigurnošću u zračnom prometu. Operator mora uspostaviti sustav vođenja i

čuvanja zapisa o letu koji sadržava najmanje sljedeće podatke: datum leta, vrijeme

početka i završetka letačkih operacija i trajanje leta, ime i prezime rukovoditelja

koji je obavio let, lokacija izvođenja leta, klasifikacija područja letenja i operativnu

masu bespilotnog zrakoplova (URL 11).

14

Kako bi se na kraju dobilo odobrenje agencije za letenje operator koji namjerava

izvoditi letačke operacije izjavljuje da je sposoban i da ima sredstva za

preuzimanje odgovornosti povezanih s izvođenjem letačkih operacija sustavom

bespilotnih zrakoplova, da sustavi bespilotnih zrakoplova kojima namjerava izvoditi

letačke operacije ispunjavaju primjenjive tehničke zahtjeve, te da će letačke

operacije izvoditi u skladu s odredbama Pravilnika o sustavima bespilotnih letjelica

(URL 11).

2.3. Fotogrametrija

Fotogrametrija i daljinska istraživanja su umijeće, znanost i tehnologija dobivanja

pouzdanih informacija o Zemlji i njenom okružju te ostalim fizičkim objektima i

fizikalnim procesima, pomoću snimki i ostalih senzorskih sustava, bez

neposrednog kontakta s objektom, postupcima prikupljanja, mjerenja, analiza i

predočavanja (URL 2). Malo jednostavnije se može definirati kao znanost o izmjeri

objekata na temelju fotografija tih objekata. Podatke prikupljene na takav način

možemo podijeliti u 4 kategorije (Schanek 2005). U prvu kategoriju spadaju

geometrijski podaci. Geometrijski podaci nam daju informacije o prostornom

položaju objekta i njegovom obliku. Upravo geometrijski podaci predstavljaju

najvažniji izvor informacija u fotogrametriji. Unutar druge kategorije spadaju

fizikalni podaci, koji pružaju informacije o raznim fizikalnim svojstvima materijala

koji tvore snimani objekt. U iduću kategoriju spadaju semantički podaci koji su

povezani sa značenjem pojedinih senzorskih snimki. U zadnju kategoriju spadaju

temporalni podaci koji nam daju informacije o promjenama promatranog objekta u

raznim vremenskim razdobljima. Oni se dobivaju usporedbom više snimki

snimljenih u različito vrijeme.

Fotogrametrija se kroz povijest razvijala usporedno s razvojem znanosti i

tehnologije. Naravno, najveći utjecaj na razvoj imali su izumi fotografije, te razvoj

računala i elektronike. Razvoj fotogrametrije stoga možemo podijeliti u četiri

generacije. Prva generacija započinje otkrićem fotografije od strane Daguerra i

Niepcea 1839. godine. To je razdoblje trajalo od sredine do kraja devetnaestog

stoljeća. Druga generacija, nazvana još i analognom fotogrametrijom, važna je

15

zbog njemačkog fizičara Carla Pulfricha, koji je otkrio stereoefekt (Schanek 2005).

Stereoefekt doveo je do razvoja stereofotogrametrije, koja koristi mogućnost

ljudskog mozga da procijeni dubinu fotografije. Par fotografija identičnog objekta,

snimljenih iz različitih kutova, preklapaju se na temelju identičnih točaka, što

dovodi do prostornog presjeka dviju osi snimanja i dobivanja stereopara (Derenyi

1996). Ako nakon presjeka osoba promatra fotografije sa svakim okom po jednu,

moguće je procijeniti dubinu. Razvoj stereofotogrametrije dovodi do konstrukcije

prvog stereoplotera kojeg je konstruirao Ornel 1908. Treća generacija

fotogrametrije obilježena je razvojem računala. U tom periodu razvija se analitička

fotogrametrija i metode primjene matrične algebre pri fotogrametrijskim

snimanjima, što za rezultat ima povećanje točnosti. Četvrta generacija

fotogrametrije obilježena je razvojem digitalnih kamera. Digitalne kamere

omogućuju veću fleksibilnost u pohrani i obradi fotografija (Schenk 2005). U novije

doba fotogrametrija postaje jeftin i brz način prikupljanja podataka, a razvoj

računalne podrške omogućava obradu podataka i stvaranje mjerljivih modela brzo

i točno. Razvoj mikroprocesora i matematičkih algoritama su ponajviše utjecali na

obradu snimaka. Jedan od tih algoritama je SIFT (engl. Scale Invariant Feature

Transform) algoritam, koji omogućava obradu fotografija bez ikakvih dodatnih

informacija o kalibraciji i orijentaciji kamere te geometriji objekta od interesa

(Niethammer i dr. 2010). To dozvoljava korištenje fotoaparata slabijih

karakteristika, ali prihvatljivijih cijena. Nagli razvoj bespilotnih zrakoplova, kao

pokretnih platformi za prikupljanje podataka, omogućava nove revolucionarne

pristupe fotogrametriji te dozvoljava korištenje fotogrametrijskih metoda za mnogo

bržu i detaljniju izmjeru lokacija i objekata od interesa.

Po definiciji fotogrametrije podaci se mogu prikupljati pomoću snimki i pomoću

stalih senzora, no unutar ovoga diplomskog rada isključivo će se obrađivati podaci

dobiveni pomoću fotografske kamere. Fotogrametriju također možemo podijeliti i s

obzirom gdje se nalazi kamera prilikom prikupljanja podataka, i to na zračnu

fotogrametriju ili aerofotogrametriju i terestičku fotogrametriju. Aerofotogrametrija

ili zračna fotogrametrija u ovom diplomskom radu će dolazi do posebnog izražaja,

jer je cijeli diplomski rad baziran na tome. Aerofotogrametrijske snimke nastaju

kao rezultat snimanja iz zraka pomoću kamera koje su pričvršćene na bespilotni

zrakoplovni sustav ili na zrakoplov. Kod takvog oblika prikupljanja fotogrametrijskih

16

podataka nastoji se postići približno vertikalan položaj osi snimanja. Jedna od

glavnih primjena zračne fotogrametrije ili aerofotogrametrije je snimanje velikih

područja, gdje detaljnost i točnost nisu prioriteti. Dok se terestička fotogrametrija

primjenjuje samo za snimanje vrlom malih područja kako bi se dobila veća

detaljnost. U prošlosti najveći problem terestičke fotogrametrije je bio taj da su se

snimanja morala obaviti s poznatog stajališta, te da je za samo snimanje bila

potrebna dodatna geodetska oprema i pripremni radovi. Zahvaljujući razvoju

matematičkih algoritama koji služe za obradu snimaka znatno se pojednostavljuje i

olakšava postupak snimanja (Niethammer i dr. 2010).

2.3.1. Aerofotogrametrija

Aerofotogrametrija podrazumijeva primjenu fotogrametrije iz zraka, prilikom kojega

se kamera postavlja vertikalno ili približno vertikalno u odnosu na teren (Slika 5.).

Prednosti takve fotogrametrije leže u činjenici da s obzirom na visinu leta, snimak

obuhvaća veće područje u odnosu na terestičku fotogrametriju. Takva

karakteristika omogućuje nam istovremeno pregledavanje i interpretaciju objekata

na velikim područjima kao i utvrđivanje njihovih prostornih odnosa, što ne bi bilo

moguće pomoću snimaka s terena.

Slika 5. Aerofotogrametrija (URL 12)

Da bi se ostvarilo potpuno prekrivanje određenog područja fotogrametrijske izmjere, snimanje je potrebno izvršiti s određenim uzdužnim i poprečnim

17

preklapanjem snimki. Uzdužni preklop (Slika 6.) se planira u iznosu od 60 %, a poprečni (Slika 7.) u iznosu od 30 % (Gajski, 2010).

Slika 6. Uzdužni preklop (Gajski, 2010)

Uzdužni preklop, koji se označava pomoću malog slova p, unutar pojedinačnog niza planira se preklapanjem susjednih snimki tako da zajednički bude 60 %. U tom slučaju baza snimanja iznosi 40 % formata snimke.

Slika 7. Poprečni preklop (Gajski, 2010)

Poprečni preklop, koji se označava malim slovom q, je preklop susjednih nizova. U pravilu se planira u iznosu od 20% do 30%. Mjerilo same snimke povezuje unutarnju i vanjsku orijentaciju kamere, a dobije se kao omjer žarišne duljine objektiva i visine leta iznad terena. Planirani preklop može se umanjiti iz nekoliko razloga. Najvažniji su: uzdužni nagib φ aviona tokom leta, te promjene visine leta i na kraju reljefa terena (Slika 8.).

18

Slika 8. Primjeri gubitka preklopa (Gajski, 2010)

2.3.2. Stereo vid

Prilikom fotografiranja, na temelju projektivne geometrije dolazi do preslikavanja

3D prostora u ravninu, prilikom čega dolazi do djelomičnog gubljenja informacija o

3D prostoru. Postupak rekonstrukcije tih informacija temelji se na principu stereo

vida. Stereo vid ili trodimenzionalnost vida je sposobnost vida da predmete

detektira u tri dimenzije. Naime, svaki čovjek ima dva oka koja su međusobno

blago udaljena. Iz tog proizlazi da se ljudskom mozgu zapravo šalju vizualni

19

podražaji slične, pomaknute scene iz dva različita kuta gledanja. U takvim

situacijama ljudski je mozak u mogućnosti automatizirano spojiti takva dva različita

pogleda u jedinstvenu sliku, odnosno pronaći njihove identične točke. Upravo na

tim principima se temelji i fotogrametrija. Promatranjem scene iz dva različita kuta

kamere, metodom triangulacije dolazi se do 3D koordinata identičnih točaka iz

dviju ili više snimaka (Govorčin, 2013).

20

3. Metode rada

Terenska izmjera obavljena je fotogrametrijskom metodom uz pomoć bespilotnog

zrakoplovnog sustava. Za potrebe obrade postavljene su aerofotogrametrijske

oznake unutar snimljenog područja. Koordinate oznaka i kontrolnih točaka

potrebnih za analizu prostorne točnosti određene su GNSS metodom. Prikupljeni

fotogrametrijski podaci obrađeni korištenjem računalnih programa AgiSoft

Photoscan i Pix4D. U ovom poglavlju u kratkim crtama biti će objašnjene osnovne

metode rada od programske podrške koju smo koristili do mnogo važnijeg SFM

algoritma pomoću kojega smo uspjeli obraditi snimke i sve do CROPOS sustava

pomoću kojega ćemo zapravo provjeriti mogućnosti same fotogrametrije.

3.1. Programska podrška

Za potrebe izrade ovoga diplomskog rada korišten je veliki broj računalnih

programa. Pri terenskoj izmjeri korišten je računalni program Ground Station, a za

naknadnu obradu snimaka korišteni su Agisoft PhotoScan te Pix4D. Na dijelu

terenske izmjere korišten je autonomni mod leta. On zahtjeva da se zrakoplovu

zadaju parametri leta kao što su koordinate lomnih točaka putanje, parametri

kamere, preklop snimaka, visina i brzina leta kako bi isplanirao let i autonomno

odradio. Za tu svrhu korišten je računalni program Ground Station koji također ima

funkciju zemaljske kontrolne stanice za razne vrste bespilotnih zrakoplova.

Program omogućuje učitavanje planirane rute u zrakoplov, podešavanje njegovih

parametara i optimiziranje leta, prikupljanje podataka o letu i dr. (URL 3). Za

naknadnu obradu snimaka postoji velik broj računalnih programa kojima je

primarna funkcionalnost izrada računalnog 3D modela objekta na temelju snimaka

objekta dobivenih kamerom. Agisoft PhotoScan i Pix4D su izabrani za potrebe

ovoga diplomskog rada zbog toga što su jedni od najviše korištenih i

najpopularnijih računalnih programa. Korišteni programi koriste se za

fotogrametrijsko procesiranje koje koristi prilagođenu verziju SFM algoritma i

omogućuje izradu računalnih 3D modela na temelju snimaka objekta u

kontroliranim i nekontroliranim uvjetima.

21

3.2. SFM algoritam

SFM (engl. Structure-From-Motion) algoritam je jedan od najnovijih algoritama koji

služi za izradu 3D modela. Ovaj algoritam omogućuje jeftinu i kvalitetnu

fotogrametrijsku 3D rekonstrukciju visoke rezolucije (Westboy 2012). SFM

algoritam funkcionira na principima koji su isti kao i stereofotogrametrija, odnosno

na paru fotografija, snimljenih iz različitih kutova koje se međusobno preklapaju.

Jedna od glavnih prednosti ove metode je da se orijentacija kamere i njen položaj

ne trebaju definirati, za razliku od konvencionalne fotogrametrije. SFM algoritam

koristi visoko redundantan postupak podešavanja skupa snimaka, baziran na

automatskom određivanju lokalnih značajki (engl. Features) identičnih točaka na

setu od više snimaka na kojima postoji određeno preklapanje (Westboy 2012).

Najzastupljeniji način određivanja lokalnih značajki snimaka je SIFT (engl. Scale

Invariant Feature Transform) algoritam. Nakon detekcije i ekstrakcije lokalnih

značajki identičnih točaka i poravnavanja skupa snimki pristupa se prvom koraku

3D rekonstrukcije snimanog objekta, a to je izrada rijetkog oblaka točaka (engl.

sparse point cloud). Prostorna lokacija pojedinih piksela određuje se triangulacijom

iz dvije ili više snimki. Budući da su provedbom SIFT algoritma snimke postavljene

u prostoru i poznat je njihov relativni položaj, 3D položaj piksela može se dobiti iz

njihovog mjernog položaja na snimkama koje koriste iste lokalne značajke. Na

snimkama je također prisutan i šum mjerenja, zbog toga linija koja prolazi kroz

projekcijsko središte snimke i mjerni položaj pojedinih piksela redovito se ne

presijecaju s korespondentnim linijama na ostalim snimkama. Iz tog razloga

potrebno je predicirati položaj predmetnog piksela na snimkama tako da se ranije

spomenuta greška minimizira (Cipolla 2009). Na slici 9 vidljiv je grafički prikaz

spomenutog problema, gdje C1, C2, ... , Cn predstavljaju projekcijska središta

snimaka, dok u1, u2, ... , un predstavljaju mjerni položaj predmetnog piksela (Slika 9).

X označava presjek pravaca kroz projekcijska središta i procijenjene položaje

piksela na snimkama nakon minimiziranja pogreške, odnosno X predstavlja 3D

položaj lokalne značajke piksela u prostoru.

22

Slika 9. Grafički prikaz procesa triangulacije (Cipolla 2009)

Kako bi se dobila najbolja procjena vrijednosti X, kojom se minimizira suma

kvadrata pogrešaka između mjerenih i procijenjenih položaja piksela, standardno

se provodi robusna nelinearna minimalizacija poznata pod nazivom podešavanje

snopa (engl. bundle adjusment) (Szeliski 2010).

Nakon što se postupkom triangulacije kreira rijetki oblak točaka, pristupa se izradi

gustog oblaka točaka (engl. dense point cloud). Sam proces pogošćivanja točaka

razlikuje se u ovisnosti o korištenoj programskoj podršci. Dobivanje gustog oblaka

točaka zadnji je korak i konačan produkt SFM algoritma. Georeferenciranje samog

modela te dovođenja modela u mjerilo na temelju točaka poznatih koordinata

smatraju se naknadnom obradom (Westboy 2012).

3.3. CROPOS

CROPOS sustav je državna mreža referentnih GNSS stanica koja postavlja nove

standarde određivanja položaja i navigacije u Republici Hrvatskoj te omogućava

primjenu modernih metoda mjerenja i moderne tehnologije u svakodnevnom radu.

Uspostavom sustava Republika Hrvatska je održala korak s razvijenim zemljama u

kojima takvi sustavi postoje nekoliko godina, čime je omogućeno učinkovitije,

jednostavnije, ekonomičnije i pouzdanije obavljanje terenskih mjerenja. Primjenom

CROPOS sustava moguće je određivanje koordinata točaka na cijelom području

23

Republike Hrvatske. Također uspostavom CROPOS sustava ispunjen je jedan od

najvažnijih uvjeta za implementaciju novih geodetskih datuma i kartografskih

projekcija. Unutar CROPOS sustava postavljene su 33 referentne GNSS stanice

na međusobnoj udaljenosti od 70 km (

Slika 10.), tako da ravnomjerno pokrivaju cijelo područje Republike Hrvatske te

prikupljaju podatke mjerenja i kontinuirano ih šalju u kontrolni centar. U kontrolnom

centru podaci mjerenja se provjeravaju, obrađuju, izjednačavaju te na kraju

računaju korekcijski parametri. Korekcijski parametri dostupni su korisnicima

putem mobilnog interneta (GPRS/GSM).

24

Slika 10. CROPOS referentne stanice (URL 4)

Korisnicima CROPOS sustava dostupna su tri servisa koja se međusobno

razlikuju po načinu prijenosa podataka, vremenu dostupnosti podataka te točnosti

određivanja položaja i formatu podataka (Slika 11.).

DPS (diferencijalni pozicijski servis u realnom vremenu) – točnost oko 1 m,

koristi se u: poljoprivredi, preciznoj navigaciji, zaštiti okoliša, šumarstvu,

upravljanju prometom.

VPPS (visoko precizni pozicijski servis u realnom vremenu) – centimetarska

točnost, koristi se za: državnu izmjeru, katastar, inženjersku geodeziju,

hidrografiju.

25

GPPS (geodetski precizni pozicijski servis) – subcentimetarska točnost,

primjena u uspostavi geodetske osnove, za referentne sustave i za

znanstvena i geodinamička istraživanja.

Slika 11. CROPOS servisi (URL 4)

U svrhu izrade ovoga diplomskog rada korišten je CROPOS VPPS servis.

Visokoprecizni servis pozicioniranja u realnom vremenu pruža centimetarsku

točnost. Horizontalna točnost mu je 2 cm, a dok mu je vertikalna 4 cm. Ovaj servis

primjenjuje se za katastar, inženjersku geodeziju, izmjeru državne granice,

aerofotogrametriju i hidrografiju (URL 4). Koordinate točaka za analizu točnosti

fotogrametrijske metode pomoću bespilotnih letjelica, kao i koordinate kontrolnih

točaka dobivene su pomoću CROPOS VPPS servisa. Koordinate kontrolnih

točaka koristiti će se za goereferenciranje snimaka, dok će se koordinate ostalih

točaka koristiti za analizu točnosti digitalnog ortofota dobivenog pomoću snimaka.

26

4. Planiranje projekta

Pri planiranju aerofotogrametrijskog projekta jedna od glavnih stvari na koju treba

paziti je točnost i preciznost samog projekta. Preciznost fotogrametrije izravno

ovisi o odgovarajućoj veličini piksela. Korištenje manjih veličina piksela za

prekrivanje područja od interesa zapravo znači veći broj snimaka koji prekrivaju tu

površinu kao i više vremena za obradu. Stoga je veličinu piksela koja će se koristiti

pri izmjeri u projektima potrebno znati unaprijed radi ispravnog planiranja budućeg

projekta. Veličina piksela neposredno na taj način definira vrstu kamere i objektiva,

kao i samu visinu leta. Ukoliko se usporede mjerilo snimke i mjerilo snimanog

objekta u stvarnosti (URL 8) vidi se da je odnos između njih zapravo isti kao i

odnos udaljenosti do objekta i žarišne duljine (Slika 12.). Također, isti taj odnos je

ujedno i odnos veličine piksela na senzoru kamere i veličine piksela na snimanom

objektu ili terenu.

Slika 12. Omjer snimke i snimanog objekta (URL 8)

Veličina piksela u stvarnosti matematički je jednaka omjeru udaljenosti i žarišne

duljine pomnoženom s veličinom piksela snimke.

veličina pikselastvarnost = d/f x veličina pikselasnimka

27

Nakon što je izračunata veličina piksela u stvarnosti njegovu točnost na snimci

možemo izračunati na način da pretpostavimo da znamo točnost veličine piksela

na senzoru kamere piksela, te upotrebom navedene formule dolazimo do izraza:

ssnimke = spiksela x veličina pikselastvarnost

Točnost snimke koja je u prostoru paralelna sa senzorom kamere će zapravo

predstavljati planimetrijsku točnost, koja predstavlja nesigurnost u određivanju

prave pozicije točke na snimci. Kako je veličina senzora dvodimenzionalna,

snimka koja je paralelna senzoru također je dvodimenzionalna, te za dobivanje

trodimenzionalnog podatka potrebno je odrediti treću dimenziju, tj. dubinu snimke i

njezinu točnost. Za izračunati točnost dubine snimke moramo znati udaljenost

kamere od objekta snimanja kao i udaljenost između samih pozicija kamere

prilikom snimanja (b – bazna udaljenost kamera), tj. njihov odnos (Slika 13.).

Slika 13. Prikaz odnosa kamera i udaljenosti od objekta snimanja (URL 8)

Točnost dubine snimke može se dobiti sljedećim izrazom:

sdubine = (d / b) x s snimke

Naravno, ove vrijednosti su samo teorijske dok je u stvarnosti to doista teško

napraviti jer točnost samog snimanja ovisi o nekoliko ključnih faktora kao što su

kvaliteta snimaka (količina šuma i zamagljenost snimaka), ali i sama točnost

28

kalibracije kamere. Točnost snimke, tj. pogreška odstupanja predikcije točke može

se prikazati i pomoću elipse pogrešaka (Slika 14.). Planimetrijska točnost

predstavlja nesigurnost ravnine koja sječe elipsu pod pravim kutom, dok točnost

dubine snimke predstavlja nesigurnost velike polu osi elipse.

Slika 14. Elipsa pogrešaka snimke (URL 8)

Također iz snimke se može zaključiti da se smanjenjem odnosa baza/udaljenost

elipsa pogrešaka postaje sve izduženija dok se ne ispravi u beskonačnost kad

dvije kamere počinju koincidirati.

Iz svega može se zaključiti da je prilikom planiranja projekta vrlo važno voditi brigu

o odnosu baza/udaljenost. U projektima aerofotogrametrije, tj. snimanju iz zraka

taj odnos je definiran žarišnom duljinom objektiva i preklopom snimaka.

29

Slika 15. Primjer geometrije snimanja kod aerofotogrametrijskog snimanja (URL 9)

Ukoliko za primjer uzmemo (Slika 15.) da je visina leta 120 m i da je bazna

udaljenost 72 m, te da se koristi najčešći ili preporučljivo najmanji preklop snimaka

od 60% dobiti ćemo da je odnos baza/udaljenost 72:120 = 1:1.67, što ukratko

znači da će visinska točnost biti za 1.67 puta manja od planimetrijske točnosti.

Upotrebom većih žarišnih duljina objektiva možemo dobiti isti preklop snimaka ali

sa manjom bazom na istoj visini. Ako povećamo visinu snimanja da bi zadržali istu

bazu možemo dobiti istu veličinu pokrivenosti, no mijenja se geometrija snimanja

(Slika 16.).

30

Slika 16. Primjer promjene geometrije snimanja (URL 9)

Promjenom geometrije snimanja mijenja se i visinska točnost samog snimanja.

Povećanjem visine za 130 m letimo na visini od 250 m (Slika 16) da bi dobili istu

pokrivenost terena i isti preklop između snimaka kao u prethodnom primjeru (Slika

15). Kako se promijenila geometrija snimanja mijenja se i odnos baza/udaljenost

koji sada iznosi 72:250 = 1:3.47 što ukazuje da se visinska točnost pogoršala u

odnosu na prethodni primjer (URL 8).

31

5. Praktični dio diplomskog rada

U prethodnim poglavljima napravljen je kratak pregled teorijske pozadine

diplomskog rada. Praktični dio se sastoji od konkretne primjene teorije, te

objašnjava sam postupak izrade nekog projekta snimanja pa do obrade podataka.

U ovom diplomskom radu taj postupak će se primijeniti na dva leta. Jedan let će

biti na 80 m, dok će drugi biti na 60 m. Aerofotogrametrijsko snimanje najčešće se

odvija u nizovima prilikom čega kamera stoji otprilike vertikalno, te se snimke

snimaju najčešće i preporučljivo s najmanjim preklopom od 60 %. Nizovi se

planiraju na način da obuhvate cijelo zadano područje u potpunosti na zadanoj

visini. Samo planiranje leta napravljeno je u programskom paketu Ground Station,

pomoću kojega se jednostavno s parametrima kamere, određenim preklopom i

visinom leta vrlo jednostavno izračuna najbolji mogući plan autonomnog leta.

Korištena bespilotna letjelica u ovome diplomskom radu je SurveyDrone01, a

korištena kamera Olympus E - P2.

5.1. SurveyDrone01

SurveyDrone je bespilotna letjelica za izmjeru specijalno dizajnirana za geodeziju.

Pomoću nje može se jednostavnije, ekonomičnije te elegantnije svladavati zadatke

kao što su izrada digitalnog ortofota ili računanja volumena. Bespilotna letjelica

posjeduje funkcije za prikupljanje digitalnih snimaka odabranog područja i to vrlo

visoke rezolucije te generiranje visoko točnih izlaznih rezultata (URL 5). Neke od

osnovnih funkcija SureyDrone01 koje se najviše i koriste su autonoman let te

automatski okidač za digitalnu kameru, gimbal s dvoosnom stabilizacijom te

digitalna kamera Olympus E-P2 (Tablica 1).

Tablica 1. Specifikacije SurveyDrone 01 (URL 5)

Tehnički podaci

Dužina / Širina 960 mm

Visina 0,43 m

Materijal Karbonska vlakna

Masa 3.400 g

Masa uzlijetanja 6.500 g

32

Preporučena nosivost 700 g

Maksimalna nosivost 2.500 g

Maksimalna brzina 40 km/h

Broj rotora 6

Uvijeti rada

Temperatura -20°C do 40°C

Tolerancija na vjetar stabilni snimci 10 m/s

Radijus leta Min. 500 m na daljinsko upravljanje, s WP do 20 km

Magla Maks. 90%

SurveyDrone sadrži

Bespilotna letjelica 6 rotora

Gimbal s dvoosnom

stabilizacijom Stabilizacija snimaka tijekom leta

Digitalna kamera s

okidačem Olympus E-P2

Daljinsko upravljanje Spektrum DX8

5.2. Olympus E - P2

Olympus E-P2 kamera koristi 12.3 megapixelni senzor koji također koristi i starija

verzija ove kamere Olympus E-P1. Jedna od glavnih prednosti ove kamere je

njezina težina od 335 g, što omogućuje njeno korištenje kod bespilotnih

zrakoplovnih sustava zbog dužeg perioda letenja. Brzina okidača kamere je od

1/4000 s do 60 sekundi i podešava se ovisno o brzini leta bespilotnog

zrakoplovnog sustava i uvjeta na terenu (URL 6). Također okidač kamere može

okidati fotografije pomoću daljinskog upravljanja preko softvera Ground Station

koji je korišten pri terenskoj izmjeri, a pri autonomnom preletu kamera se također

autonomno okida što je jedna od glavnih prednosti korištenja ove kamere. Žarišna

duljina kamere iznosi 17 mm. Maksimalna rezolucija ove kamere je 4032 x 3024

pixela, dok je veličina senzora 36 x 27 mm (Slika 17.).

33

Slika 17. Olympus E – P2 (URL 6)

5.3. Kontrolne točke

Kontrolne točke moraju zadovoljiti nekoliko kriterija za njihovu uspješnu primjenu u

sklopu aerofotogrametrijskog snimanja. Dimenzije markera, tj. kontrolnih točaka

moraju biti sukladne visini snimanja i rezoluciji snimaka, naime moraju biti vidljive

na snimci. Osim dimenzija moraju biti i određenog oblika kojemu će se najbolje

moći odrediti sredina, tj. pozicija u koja je snimljena terestičkom geodetskom

izmjerom. Najčešći oblici su krugovi, kvadrati i oblici križa. Korišteni marker za

potrebe ovoga diplomskog rada je bijela ploča s dimenzijama 50 cm x 50 cm, s

crnom krugom promjera 35 cm, dok je u sredini crnoga kruga izbušena rupa za

bolcnu (Slika 18.).

34

Slika 18. Korišteni marker

Naravno, osim oblika i dimenzije potrebno je dobro odabrati i boju markera koja

mora biti u kontrastu s okolinom. Među najprikladnije boje spadaju kombinacije

bijele i crne, te kombinacija bijele i crvene. Osim same izrade i oblika markera

potrebno je paziti i na samu poziciju markera postavljenih na terenu. Preporučljivo

je stavljati točke na ravnom terenu s dobrom vidljivosti neba, tj. treba izbjegavati

postavljati markere u blizini objekata, vegetacije ili stabla koji bi mogli stvarati

sjenu ili u nekim slučajevima i pokriti sam marker. Na primjer ukoliko je stablo

visoko 7 m idealno bi bilo postaviti sam marker na udaljenosti 7 m od stabla.

Položaj kontrolnih točaka na terenu možete bolje vidjeti na slici 19.

35

Slika 19. Konfiguracija kontrolnih točaka na terenu

5.4. Izmjera kontrolnih točaka

Izmjera kontrolnih točaka obavljena je pomoću GNSS metode. Korišteni

instrument je bio Trimble R10. On je kao prvi model nove generacije uređaja,

projektiran da omogući efikasniji i produktivniji rad. S novim tehnologijama kao što

su Trimble HD-GNSS, Trimble SurePoint, Trimble CenterPoint RTX i Trimble xFil

integriranim u kućištu, omogućuje pouzdanije i brže mjerenje, bez obzira na težinu

zadatka i radnog okruženja. Trimble HD-GNSS je nova tehnologija procesiranja

signala, koja nadilazi tradicionalne tehnike “fixed/float” inicijalizacije i omogućava

bolju procjenu grešaka mjerenja. Tehnologija Trimble SurePoint, pruža prikaz

elektronske libele na zaslonu kontrolera, omogućavajući brža mjerenja, povećanu

točnost i kontrolu horizontiranja. Trimble 360 tehnologija podržava prijem svih

signala postojećih i planiranih GNSS konstelacija i dopunskih sustava. CenterPoint

RTX Trimble tehnologija omogućuje RTK razinu preciznosti bilo gdje na svijetu,

bez primjene lokalne bazne stanice. Također, tehnologija xFill omogućuje

nesmetan rad u periodu prekida prijema RTK ili VRS korekcija (URL 7).

36

Tablica 2. Specifikacije Trimble R10 (URL 7)

HARDWER

Dimenzije (Širina x Visina) 11.9 cm x 13.6 cm

Težina

1.12 kg s internom baterijom, internim radiom i UHF

antenom, 3.57 kg kompletan RTK rover (prijemnik,

kontroler, štap)

Vibracije MIL-STD-810F,FIG.514.5C-1

RADNE SPECIFIKACIJE

Mjerenja

Simultano praćeni satelitski signali

GPS: L1C/A,L1C,L2,L2E,L5

GLONASS: L1C/A,L1P,L2C/A, L2P,L3

SBAS: L1C/A,L5

Galileo: E1, E5a, E5B

BeiDou (COMPASS): B1,B2

CenterPoint RTX, OmniSTAR HP, XP, G2, VBS pozicioniranje

QZSS, WAAS, EGNOS, GAGAN

Stope pozicioniranja: 1 Hz, 2 Hz, 5 Hz, i 20 Hz

TOČNOST

Kodno diferencijalno pozicioniranje

Horizontalno 0.25 m + 1 ppm RMS

Vertikalno 0.50 M + 1 ppm RMS

Statička GNSS mjerenja

Visoko precizna statička GNSS mjerenja

Horizontalno 3 mm + 1 ppm RMS

Vertikalno 3.5 mm + 1 ppm RMS

Statika i Brza statika

Horizontalno 3 mm + 1 ppm RMS

Vertikalno 5 mm + 1 ppm RMS

Kinematička mjerenja u realnom vremenu

Jedna baza < 30 km

Horizontalno 8 mm + 1 ppm RMS

Vertikalno 15 mm + 1 ppm RMS

RTK mjerenja u VRS mrežama

37

Horizontalno 8 mm + 0.5 ppm RMS

Vertikalno 15 mm + 0.5 ppm RMS

Vrijeme inicijalizacije za definirane

točnosti 2 do 8 sekundi

Koordinate kontrolnih točaka izmjerene su u službenom referentnom koordinatnom

sustavu Republike Hrvatske (Tablica 3). Matematički model za Zemljino tijelo u

referentnom koordinatnom sustavu Republike Hrvatske je elipsoid GRS80 s

veličinom velike poluosi a = 6378137,00 m i spljoštenošću µ = 1/298,257222101.

Položajnom referentnom koordinatnom sustavu Republike Hrvatske u kojem su

koordinate 78 osnovnih geodetskih točaka određene 1996. godine određuje se

naziv Hrvatski terestički referentni sustav za epohu 1995.55, skraćeno HTRS96.

Položajna mreža od 78 osnovnih trajno stabiliziranih geodetskih točaka čije su

koordinate određene u ETRS89 je osnova referentnog koordinatnog sustava.

Koordinatni sustav poprečne Merkatorove projekcije sa središnjim meridijanom

16°30' i linearnim mjerilom na središnjem meridijanu 0,9999 definiran je kao

projekcijski koordinatni sustav Republike Hrvatske za područje katastra i detaljne

državne topografske kartografije. Kartografska projekcija prekriva cijelo područje

Republike Hrvatske jedinstvenim koordinatnim sustavom (Lapaine i dr.).

Koordinate kontrolnih točaka koje su korištene kako bi se georeferencirale snimke,

izmjerene pomoću bespilotne letjelice, nalaze se u tablici 3.

Tablica 3. Koordinate kontrolnih točaka

Br. Y X h

1 510184.049 4782578.350 26.521

2 510260.303 4782560.472 26.280

3 510366.055 4782549.702 27.335

4 510412.150 4782537.903 27.570

5 510343.820 4782450.497 29.849

6 510378.386 4782386.471 31.853

7 510136.379 4782416.300 31.791

8 510195.796 4782401.599 32.005

9 510170.340 4782467.830 29.925

10 510201.494 4782503.040 28.013

38

6. Obrada podataka

Obrada podataka napravljena je u dva različita programska paketa radi usporedbe

mogućnosti obrade podataka. U prvom dijelu ovoga poglavlja objašnjena je

uporaba Agisoft PhotoScana, a u drugom dijelu poglavlja objašnjena je uporaba

Pix4D programskog paketa. Za oba programska paketa korištene su iste snimke

kako bi ulazni podaci za oba programska paketa bili identični. Programski paketi

nisu besplatni te je potrebno tražiti probne verzije programa.

6.1. Agisoft PhotoScan

Za obradu podataka prvo je korišten softver Agisoft PhotoScan. Preko područja

izmjere napravljena su 2 leta. Prvi let je bio na 60 m, gdje je prikupljeno 158

snimaka, od kojih je program koristio 156 snimaka jer nije uspio povezati dvije

snimke s ostalima. Drugi let je bio na visini od 80 m gdje je prikupljeno 108

snimaka. Unutar izviješća mogu se vidjeti točne pozicije kamere kada je snimljena

pojedina snimki označene crnom točkom, kao i broj preklopa snimaka na

pojedinim područjima. Kako snimke na visini od 80 m imaju veću pokrivenost

dovoljno je bilo 50 snimaka manje kako bi se prekrilo identično područje, a da ima

dovoljno preklopa kako bi se snimke mogle dalje obrađivati (Slika 20). Obrada

podataka u Agisoft PhotoScanu podijeljena je na dva dijela. U prvom će dijelu biti

prikazana obrada snimaka na visini od 80 m, a nakon toga u proces obrade ulaze

snimke na visini od 60 m. Programsko sučelje je vrlo jednostavno i praktično.

Snimke se jednostavno dodaju, a iz snimaka program dobiva podatke o kameri

kao što je veličina snimke, broj piksela i žarišnu duljinu kamere. Nakon što se

dodaju snimke prvi proces obrade je preklapanje snimaka (engl. Align

Photos)(Slika 20.).

39

Slika 20. A) Lokacije kamere pri snimanju i preklop snimaka na visini od 80 m

B) Lokacije kamere pri snimanju i preklop snimaka na visini od 60m

Razlika između dva leta na različitim visinama nije samo u broju fotografija. Jedna

od glavnih razlika između dvaju letova je i rezolucija na tlu. Naime kod leta na 80

m rezolucija na tlu je 0.0195652 m/pix, dok je kod leta na 60 m 0.0142746 m/pix.

Razlika je otprilike 5 mm između dvaju letova (Slika 21.). Stoga možemo zaključiti

ukoliko letimo na većim visinama dobivamo s manje snimaka jednaku pokrivenost

željenog terena, a samim time i bržu obradu podataka. Ukoliko letimo na manjim

visinama dobivamo znatno više snimaka, što proces obrade vrlo otežava i

usporava, ali se dobiva bolja rezolucija na tlu. Ovisno o tome koliko detaljno

želimo neko područje izmjeriti, tj. koliku rezoluciju podataka želimo, definirat ćemo

visinu leta.

Slika 21. A) Podaci iz izviješća za let na 80 m B) Podaci iz izviješća za let na 60 m

40

Nakon preklapanja snimaka idući korak pri obradi podataka je stvaranje rijetkog

oblaka točaka (engl. Dense Point Cloud) (Slika 22.). Na lijevoj strani slike 22.

vidimo rijetki oblak točaka koji je generiran snimkama koje su snimljene na visini

od 80 m, dok na desnoj strani vidimo rijetki oblak točaka dobiven snimkama na

visini od 60 m. Naravno odmah je uočljiva razlika između ova dva modela, snimke

na visini od 60 m imaju bolju rezolucija na tlu, a samim time algoritam može

pronaći i razaznati više identičnih točaka jer su objekti jasniji, dok snimke na 80 m

kojima je rezolucija na tlu skoro 2 cm imaju manje generiranih točaka jer je

softveru teže razaznati razlike između objekata zbog slabije rezolucije.

Slika 22. Rijetki oblak točaka na različitim visinama leta

Nakon generiranja rijetkog oblaka točaka iduća faza projekta je generiranje gustog

oblaka točaka (Slika 23.). Na slici 23. kod gustog oblaka točaka velike razlike

između dva modela se ne mogu uočiti. Naravno jedan od razloga je i mjerilo

prikaza, razlika se može vidjeti tek kad se uvećaju modeli (Slika 24.).

Slika 23. Gusti oblak točaka na različitim visinama leta

41

Slika 24. Uvećani gusti oblak točaka na različitim visinama

Kod leta od 60 m generira se veći broj točaka iz razloga jer postoji i više snimaka i

jer je rezolucija na tlu bolja i može se prepoznati više detalja. Ovisno o tome kakvu

detaljnost projekta želimo i kakvu rezoluciju podataka, odlučit ćemo visinu leta.

Ukoliko želimo veći broj detalja i veću razlučivost poželjno je letjeti na manjim

visinama, dok su veće visine ekonomičnije i obrada podataka je znatno brža. Na

njima je poželjno letjeti ukoliko nije potrebna prevelika detaljnost. Konačan produkt

ovoga programskog paketa je teksturni model područja(Slika 25.)(Slika 26.).

Slika 25. Teksturni model područja s visine od 60 m

42

Slika 26. Teksturni model područja s visine od 80 m

6.2. Pix4D

Obrada podataka u programskom paketu pix4D također je podijeljena u dva dijela.

Prvi dio odnosi se na snimke koje su dobivene na visini od 80 m, dok se drugi dio

odnosi na snimke snimljene na visini od 60 m. Prvi dio obrade podataka u pix4D-u

je izrada projekta prilikom čega se odabiru snimke koje će se obrađivati,

koordinatni sustav i korišteni fotoaparat. Programski paket sam prepoznaje

karakteristike kamere, kao i koordinate georeferenciranih snimaka. Snimke koje su

korištene za izradu ovoga rada nisu georeferencirane, što otežava proces

preklapanja snimaka (Slika 27.). Samim georeferenciranjem snimke se same

postavljaju u prostor u neki koordinatni sustav, najčešće su to elipsoidne

koordinate na WGS84 ili GRS80.

43

Slika 27. Izrada projekta u pix4D

Pix4D nudi dvije varijante obrade podataka. Jedna od njih je Cloud processing

pomoću kojega se projekt podigne na web servis tvrtke Pix4D koji je sposoban za

obradu i do 1000 snimaka. Cloud processing ne traži nikakvu interakciju tijekom

rada, a nakon završene obrade korisnik može skinuti finalni produkt s web servisa

tvrtke Pix4D.

Druga varijanta obrade podataka koja je prikazana u ovom diplomskom radu je

Local processing, tj. obrada na računalu korisnika (Slika 28.). Proces je u velikoj

mjeri automatiziran, ali ipak korisnici mogu utjecati na finalni produkt preko

pojedinih opcija u programu. Prvenstveno najveći utjecaj je kod vrste obrade gdje

imamo kompletnu obradu podataka, koja pruža najbolju točnost, te brzu obradu

44

podataka koja smanjuje rezoluciju originalnih snimaka te na taj način smanjuje i

samu točnost. Kako bi se napravila kompletna obrada potreban je i odgovarajući

računalni sustav koji može podržati opterećenje procesora. Unutar ovoga

diplomskog rada napravljena je brza obrada snimaka. Također jedan od velikih

utjecaja na konačan produkt je i sama rezolucija digitalnog modela terena koja se

može stavljati po želji.

Slika 28. Prikaz procesa obrade podataka u programu Pix4D

Prvi korak obrade snimaka nakon što se napravi projekt je početno procesiranje

(engl. Initial Processing). Kod obrade snimaka na 80 m nije bilo poteškoća i

preklopile su se sve snimke, dok kod obrade snimaka na 60 m program nije uspio

procesirati sve snimke (Slika 29). Jedan od mogućih razloga je i to što snimke nisu

bile georeferencirane, pa ih je programski paket morao preklopiti bez približne

pozicije kamere (Slika 27.). Geotag snimke, tj. pozicija okidanja kamere, uvelike

pomaže programu i ubrzava proces preklapanja. Dovoljna točnost kod

geotagiranja snimaka je 5 m horizontalno i do 10 m vertikalno kako bi programski

paket imao neke koristi od toga. Usporedbom izviješća dobivenog u Agisoft

PhotoScanu za visinu leta na 80 m, te izviješća u Pix4D-u za visinu leta na 80 m

vidimo da su programski paketi slični po dobivenim podacima. Programi su uspjeli

procesirati svih 108 snimaka, te imaju približno istu rezoluciju na tlu koja iznosi oko

2 cm. Naravno, velika je razlika između letova na 60 m, gdje Pix4D nije uspio

45

procesirati sve snimke već samo 89 od 158, dok je Agisoft uspio povezati njih 156

od 158. Naravno, Pix4D bi vjerojatno dobio iste rezultate kod kompletne obrade,

ali prijenosno računalo na kojem se radio ovaj projekt nije u mogućnosti izdržati

takvo opterećenje, dok je kod Agisofta uspjelo i povezalo skoro sve snimke.

Nažalost, snimke su trebale biti geotagirane u jednom od koordinatnih sustava

kako bi se mogle obrađivati na web servisu tvrtke Pix4D, što u ovome primjeru nije

slučaj.

Slika 29. Usporedba izviješća za različite visine leta

Drugi korak kod obrade snimaka je dobivanje oblaka točaka i trokutnog modela

(engl. Point Cloud and Mesh). Snimke koje su snimljene na visini od 80 m i koje

su sve preklopljene u početnom procesiranju, prekrivaju dosta veći prostor od

snimaka koje su dobivene na 60 m. Glavni razlog je taj što snimke s visine od 60

m u idući proces obrade ulaze s 89 snimaka, a ne sa svim snimkama kao što je to

slučaj kod snimaka na 80 m (Slika 30).

46

Slika 30. Trokutni model snimaka na različitim visinama leta u Pix4D-u

Zadnji korak obrade podataka u Pix4D-u je konstruiranje digitalnog modela reljefa i

ortomozaika. Zadnji korak ovoga projekta nije napravljen jer prijenosno računalo

korišteno za izradu ovoga projekta nije moglo podnijeti opterećenje.

6.3. Usporedba programskih paketa

Za izradu ovoga diplomskog rada korištena su dva programska paketa za obradu

snimaka. Prvi programski paket bio je Agisoft PhotoScan. Probna verzija Agisoft

PhotoScana traje 30 dana, što je sasvim dovoljno za obradu snimaka korištenih u

ovome radu. Ovaj program je dosta jednostavan i praktičan te ne zahtijeva jak

procesor računala kako bi se mogli obraditi podaci. Jedna od prednosti koje bih

izdvojio je ta što se tijekom obrade podataka može pauzirati cijeli proces ukoliko

se temperatura računala podigne preko 90 °C jer procesor tijekom obrade radi i na

100%. Korišteni procesor za obradu snimaka je intel core i7- 4720 HQ i sasvim je

dovoljan za obradu podataka do 150 snimaka. Također još jedna prednost mu je i

to što ne zahtijeva povezanost s internetom za obradu podataka kao Pix4D. Drugi

korišteni programski paket je Pix4D. Za ovaj program probna verzija koju sam

tražio traje 15 dana, što je također i više nego dovoljno za obradu snimaka. Za

razliku od Agisofta ovaj programski paket se može koristiti i za poljoprivredu kao i

za izradu 3D modela zgrada ili nekih objekata. U poljoprivredi se mogu koristiti za

obrađivanje snimaka pojedinačnih biljaka ili za obrađivanje snimaka velikih

poljoprivrednih područja te analiziranja istih. Jedan od primjera pojedinačnih

biljaka je istraživanje biljaka rajčice (URL 13). Svakim danom rajčice se snimaju, a

zatim obrađuju pomoću Pix4D programa koji odvaja guste oblake točaka kako bi

47

izdvojio parametre na razini organa svake biljke (područje lista, visina stabljike i

trupa)(Slika 31.).

Slika 31. Obrađivanje slika rajčice u Pix4D (URL 13)

U istraživanju provedenom od strane Pix4D-a, dokazano je da programski paket

posjeduje brzo procesiranje snimaka, snažan algoritam preklapanja snimaka i vrlo

gust oblak točaka. Jedna od glavnih prednosti korištenja ovoga programa za

praćenje rasta biljke je to što ova metoda omogućava da biljka ostane netaknuta.

Ostale prednosti su još i niska cijena, informacije o bojama svakog piksela te

fleksibilno prikupljanje podataka pomoću običnog fotoaparata (Slika 32.).

48

Slika 32. Prikaz kontrole rasta rajčice (URL 13)

Drugi primjer je primjena na većim poljoprivrednim područjima. Jedan od primjera

je i usporedba rasta biljke u odnosu na gnojivo koje se koristi (URL 14). Na tri

različita područja korištena su tri različita gnojiva. Područja su se snimala pomoću

bespilotnih letjelica te poslije toga snimke su se obrađivale u programskom paketu

Pix4D. Pomoću ovoga načina primjene u poljoprivredi moguće je saznati koje je

najbolje gnojivo za korištenje. Ovaj način je brz, efikasan i koristan te je sve više

prisutan u poljoprivredi (Slika 33.).

Slika 33. Usporedba korištenih gnojiva (URL 14)

49

Naravno, to su samo neke od opcija koje se odabiru na početku izrade projekta.

Jedna od prednosti ovoga programskog paketa je i cloud point processing. Kod

cloud processinga snimke na kojima su postavljene kontrolne točke samo se

podignu na servis tvrtke Pix4D, te se tamo obrađuju, a korisnici na kraju preuzmu

konačan produkt. Pix4D ima dosta jednostavno sučelje i ima više mogućnosti za

obradu podataka, te korisnik može na više načina utjecati na konačan produkt.

Također jedna od glavnih prednosti ovoga programa je također i upisivanje

kontrolnih točaka koje je dosta preglednije i brže za razliku od prethodnog

programa. Kod upisivanja u izborniku s desne strane vidimo na kojim se

snimkama nalazi kontrolna točka i koje su koordinate, a u izborniku s lijeve stane

svaku točku posebno odabiremo, dok je u sredini prikaz kontrolne točke na tlu i

prikaz snimaka na kojima je točka snimljena (Slika 34.).

Slika 34. Prikaz unošenja kontrolnih točaka u Pix4D-u

50

7. Analiza dobivenih rezultata

Konačan produkt koji će biti analiziran u ovome diplomskom radu, kako bi se što

bolje ispitale mogućnosti primjene bespilotnih letjelica, je ortofoto snimka i trokutni

model terena. Ortofoto i trokutni model dobiveni su pomoću programskog paketa

Agisoft PhotoScan, iz razloga jer prijenosno računalo nije podnijelo opterećenje

eksportiranja podataka. Pomoću ortofoto snimke analizirana je horizontalna

točnost tako da se taj snimak preklopio s točkama koje su izmjerene pomoću

GNSS uređaja Trimble R10. Naime, osim kontrolnih točaka koje su služile kako bi

se cijeli model georeferencirao, pomoću Trimble R10 snimljene su ceste, te objekti

koji se nalaze u blizini. Pomoću koordinata tih točaka, te koordinata točaka koje

smo dobili pomoću ortofoto snimke istih objekata, dobit ćemo zapravo uvid u

mogućnosti primjene aerofotogrametrije (Slika 35.).

Slika 35. Usporedba ortofoto snimke i snimljenih točaka

Horizontalnu točnost uspoređivana je na temelju snimljenog bunara i kontejnera

vidljivih na slici 35. Usporedba je izvršena tako da su koordinate točaka objekata

na ortofoto snimci ispisane iz AutoCAD programa te u programskom paketu

Microsoft Excel uspoređene s koordinatama točaka dobivenim GNSS mjerenjem.

Usporedba je izvršena oduzimanjem koordinata točaka dobivenih pomoću GNSS

mjerenja s koordinatama točaka ortofoto snimke. U tablici 4 vidimo usporedbu

snimljenih koordinata s ortofoto snimkom dobivenom pomoću snimaka na 60 m. Iz

51

tablice je vidljivo da većina koordinata ne odstupa više od 3 cm. Također u tablici 5

vidimo usporedbu snimljenih koordinata s ortofoto snimkom dobivenom pomoću

snimaka na 80 m. Na temelju tablice može se vidjeti da razlike koordinata većinom

iznose oko 3 cm. Iz svega može se zaključiti da visina leta ne utječe puno na

horizontalnu točnost. Naravno da ortofoto na manjoj visini ima bolju rezoluciju, ali

se razlike i rubovi objekata dosta dobro uočavaju.

Tablica 4. Razlike koordinata dobivene snimkama na visini od 60 m

Visina 60 m

Trimble R10 Digitalni ortofoto

Br. točke Y 1 [m] X1 [m] Br. Točke Y 2 [m] X2 [m] Y1-Y2 [m] X1-X2 [m]

11 510160,38 4782496,43 11 510160,43 4782496,44 -0,05 -0,01

12 510159,75 4782494,74 12 510159,81 4782494,73 -0,06 0,01

13 510157,24 4782495,49 13 510157,26 4782495,52 -0,02 -0,03

15 510217,04 4782550,48 15 510217,02 4782550,45 0,02 0,03

9 510219,39 4782550,98 9 510219,35 4782550,95 0,03 0,03

8 510220,60 4782545,09 8 510220,57 4782545,11 0,03 -0,01

7 510218,25 4782544,59 7 510218,29 4782544,61 -0,03 -0,02

14 510157,69 4782497,06 14 510157,69 4782497,10 -0,01 -0,04

10 510158,88 4782496,93 10 510158,88 4782496,94 0,00 -0,01

239 510158,80 4782496,56 239 510158,83 4782496,57 -0,03 -0,01

238 510159,46 4782496,35 238 510159,46 4782496,37 0,01 -0,02

236 510158,63 4782495,98 236 510158,62 4782495,97 0,01 0,00

237 510159,27 4782495,78 237 510159,27 4782495,79 0,00 -0,01

52

Tablica 5. Razlike koordinata dobivene snimkama na visini od 80 m

Nakon što je analizirana horizontalna točnost, isto to je i napravljeno za visinsku

točnost. Visinska točnost ispitivana je na kontejneru koji se nalazi na snimkama.

Naime pomoću Trimble R10 snimljene su rubne točke na krovu te rubne točke na

tlu, tako da imamo visinu svake strane. Jedna od prepreka analiziranja visinske

točnosti je ta što Agisoft PhotoScan nema izlazni format koji je pogodan za

analiziranje. Stoga je korišten još jedan programski paket Global Mapper. Pomoću

njega napravljen je digitalni model terena tako što je unutar programa trokutni

model, kojega smo dobili pomoću Agisoft PhotoScana, procesiran kako bi se

dobila ploha. Nakon toga ta se ploha preklopila s ortofoto snimkom kako bi se

dobio digitalni model terena u boji. Program je vrlo jednostavan za korištenje i

obrađivanje podataka (Slika 36.).

Visina 80 m

Trimble R10 Digitalni ortofoto

Br. točke Y1 [m] X1 [m] Br. točke Y2 [m] X2 [m] Y1-Y2 [m] X1-X2 [m]

11 510160,38 4782496,43 11 510160,38 4782496,46 0 -0,04

12 510159,75 4782494,74 12 510159,76 4782494,7 -0,01 0,04

13 510157,24 4782495,49 13 510157,25 4782495,52 -0,01 -0,03

15 510217,04 4782550,48 15 510217,07 4782550,46 -0,03 0,01

9 510219,39 4782550,98 9 510219,35 4782551,1 0,04 -0,12

8 510220,6 4782545,09 8 510220,62 4782545,09 -0,02 0

7 510218,25 4782544,59 7 510218,25 4782544,57 0,01 0,02

14 510157,69 4782497,06 14 510157,7 4782497,12 -0,02 -0,07

10 510158,88 4782496,93 10 510158,88 4782496,91 0 0,02

239 510158,8 4782496,56 239 510158,81 4782496,59 -0,01 -0,02

238 510159,46 4782496,35 238 510159,44 4782496,36 0,02 -0,01

236 510158,63 4782495,98 236 510158,65 4782495,98 -0,02 0

237 510159,27 4782495,78 237 510159,28 4782495,81 -0,01 -0,03

53

Slika 36. Uvećani prikaz digitalnog modela terena analiziranog objekta

Nakon dobivenog digitalnog modela, u programskom paketu Global Mapper

označe se točke koje su potrebne za usporedbu visinske točnosti, te se

jednostavnom naredbom za izlazne datoteke te točke mogu pregledavati u

programskom paketu AutoCAD, gdje se jasno vide koordinate točaka i visine. U

tablici 6 se vide visinske razlike između točaka koje su izmjerene pomoću Trimble

R 10 uređaja, i točaka na modelu dobivenih pomoću snimaka dobivenih na visini

od 60 m. Vidljivo je da je horizontalna točnost mnogo veća, jer razlike visina su

čak i do 0.89 m. Iz priložene tablice se također zaključuje da nema velike razlike

od visine na tlu i na kontejneru, te da se markantni objekti ne mogu uvjerljivo

prikazati visinski pomoću snimaka na 60 m. U tablici 7 vidljive su visinske razlike

između točaka koje su izmjerene pomoću Trimble R10 uređaja i točaka na

digitalnom modelu dobivenih pomoću snimaka na visini od 80 m. Vidljivo je da su

visinske razlike dosta manje, te da je najveća razlika 26 cm. Iz priloženog se može

zaključiti da je visina leta od 80 m puno pogodnija ukoliko želimo veću visinsku

točnost. Jedan od razloga zbog čega je visinski prikaz bolji sa snimkama na visini

od 80 m je udaljenost između pojedinih snimaka, tj. bazna udaljenost. Naime

bazna udaljenost između snimaka je veća, pa je stoga i visinski prikaz točniji.

54

Tablica 6 Razlike visina dobivene snimkama na visini od 60 m

60 m

Trimble R10 Digitalni model terena Visinske razlike

Visine na tlu h1

[m] Visine na tlu h2 [m] h1 [m] - h1 [m]

8 27,15 8 27,35 -0,2

9 27,16 9 27,83 -0,67

10 27,07 10 27,39 -0,32

Visine na

kontejneru h [m]

Visine na

kontejneru h [m]

11 29,86 11 28,97 0,89

12 29,88 12 29,83 0,05

13 29,87 13 29,44 0,43

Tablica 7 Razlike visina dobivene snimkama na visini od 80 m

80 m

Trimble R10 Digitalni model terena Visinske razlike

Visine na tlu h1

[m] Visine na tlu h2 [m] h1 [m] - h1 [m]

8 27,15 8 27,11 0,04

9 27,16 9 27,27 -0,11

10 27,07 10 27,3 -0,23

Visine na

kontejneru h [m]

Visine na

kontejneru h [m]

11 29,86 11 29,56 0,3

12 29,88 12 29,87 0,01

13 29,87 13 29,61 0,26

55

8. Zaključak

Bespilotne letjelice otvaraju mnoge nove mogućnosti u geodeziji. Najveća

primjena bespilotnih letjelica je zasigurno na nepristupačnim područjima, te na

područjima koja predstavljaju potencijalnu opasnost za ljudske živote. Također,

brzina prikupljana podataka te mogućnost ponovnog snimanja samo su neke od

prednosti prikupljanja podataka pomoću bespilotnih letjelica. Točnost prikupljenih

podataka je zasad ograničena na nekoliko centimetara u horizontalnom smislu, te

nekoliko decimetara u vertikalnom, ovisno o visini leta, ali napredak tehnologije bi

trebao u budućnosti unaprijediti i te dijelove. Primjena bespilotnih letjelica u

geodeziji još je u počecima i još se istražuju mogućnosti upotrebe. Odabir visine

preleta, kao i programskog paketa za obradu podataka ovisi kao i kod bilo kojeg

geodetskog zadatka o postavljenim zahtjevima projekta. Na primjeru ovoga

diplomskog rada moguće je vidjeti da prednost imaju više visine preleta zbog toga

što je visinska točnost puno bolja, a horizontalna veoma slična. Naravno, jedina

razlika je u rezoluciji koja je bolja kod nižih preleta. Od uspoređivanih programskih

paketa svaki ima svoje prednosti. Ukoliko želimo brzo obraditi fotografije te dobiti

konačan proizvod i to s relativno snažnim računalom, prednost ima Agisoft

PhotoScan, dok ukoliko želimo više utjecati na konačan produkt te dobiti još neke

različite konačne produkte, ili ukoliko želimo snimati građevine ili poljoprivredna

zemljišta Pix4D ima prednost. Odabir visine preleta kao i upotrebe programskih

paketa predodređuje se zahtjevima projekta, na način da se ti zahtjevi ispune

kvalitetno i ekonomično.

56

Literatura:

Bento, M. F. (2008): Unmanned Aerial Vehicles: An Overview, Inside GNSS.

Cipolla, R. (2009): Structure from motion, University of Cambridge, Cambridge.

Derenyi, E.E. (1996): Photogrammetry: The Concepts, Department of geodesy

and geomatics engineering, University of New Brunswick, Fredericton,

Kanada.

Eisenbess, H., (2009): UAV Photogrammetry, doktorska disertacija, ETH Zurich,

Zurich.

Gajski, D., (2010): Predavanja iz kolegija fotogrametrija, Geodetski fakultet,

Sveučilište u Zagrebu.

Govorčin, M. (2013): Diplomski rad, Bespilotne letjelice u geodeziji: usporedba dva

različita primjera primjene bespilotnih letjelica za izradu digitalnog modela

terena, Sveučilište u Zagrebu.

Govorčin, M., Kovačić, F., Žižić, I. (2012): Bespilotne letjelice SenseFly Swinglet

CAM, Ekscentar br. 15, str.62-68.

Kolarek, M. (2010): Bespilotne letjelice za potrebe fotogrametrije, Ekscentar br. 12,

str. 70 – 73.

Lapaine, M., Tutić, D. (2007): O novoj službenoj projekciji Hrvatske – HTRS96/TM,

Sveučilište u Zagrebu, Zagreb.

Lasić, Z., (2007): Interna skripa kolegija Geodetski instrumenti, Geodetski fakultet,

Sveučilište u Zagrebu, Zagreb.

Schenk, T. (2005): Introduction to Photogrammetry, Department of civil and

environmental engineering and geodetic science, The Ohio State University,

Columbus, Ohio.

Szeliski, R. (2010): Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer.

Niethammer, U., Rothmund, S., James, M. R., Travelletti, J., Joswig, M. (2010):

UAV- based remote sensing of landslides, rad na simpoziju ISPRS

Commision V Mid-Term Symposium ''Close Range Image Measurement

Techniques'' održanom 21.-24.06.2010. u Newcastleu

Westoby, M.J., Brasington, J., Glasser, N.F., Hambrey M.J., Reynolds, J.M.

(2012): „Structure-from-Motion“ photogrammetry: A Low-cost, Effective Tool

for Geoscience Applications, Geomorphology, 179, 300-314.

57

POPIS URL-ova:

URL 1. Zakon o zračnom prometu, http://www.zakon.hr/z/177/Zakon-o-zračnom-

prometu, (30. 07. 2015.)

URL 2. International Society for Photogrammetry and Remote

Sensing, http://www.isprs.org/documents/Default.aspx, (25. 07. 2015.)

URL 3. Groudn Station programski paket, http://www.dji.com/product/pc-ground-

station, (27. 07. 2015)

URL 4. CROPOS VPPS servis, http://www.cropos.hr/servisi/vpps, (27. 07. 2015.)

URL 5. SurveyDrone 01, http://geocentar.com/proizvod/surveydrone-bespilotna-

letjelica-za-snimanje-iz-zraka/, (27. 07. 2015.)

URL 6. Olymups E – P2, http://www.dpreview.com/reviews/olympusep2, (27. 07.

2015.)

URL 7. Trimble R10, http://www.trimble.com/survey/TrimbleR10.aspx, (27. 07.

2015.)

URL 8. Portal tvrtke Adam Tehnology, Točnost aerofotogrametrije,

http://www.adamtech.com.au/Blog/?p=167, (14. 08. 2015.)

URL 9. Portal tvrtke Adam Tehnology, Aerofotogrametrija,

http://www.adamtech.com.au/Blog/?p=245, (15. 08. 2015.)

URL 10. Dodatak pravilnika o sustavima bespilotnih letjelica, http://narodne-

novine.nn.hr/clanci/sluzbeni/dodatni/435818.pdf, (27. 08. 2015.)

URL 11. Pravilnik o sustavima bespilotnih letjelica, http://narodne-

novine.nn.hr/clanci/sluzbeni/2015_05_49_974.html, (27. 08. 2015.)

URL 12. Službena stranica Geomatike Smolčak, http://www.geomatika-

smolcak.hr/, (30. 08. 2015.)

URL 13. Pix4d službena stranica, istraživanje rasta rajčica, http://blog.pix4d.com/post/111277464646/plant-monitoring-and-phenotyping-using-pix4dmapper, (06. 09. 2015.)

URL 14. Pix4D slu