Letzte Woche haben wir uns angesehen, wie Datenerfassungsvorgänge mit Drohnen durchgeführt werden. Um einen kurzen Überblick zu geben: Drohnen machen viele Bilder und jedes einzelne hat GPS-Koordinaten in den Metadaten. Nachdem die Daten so erfasst wurden, müssen sie verarbeitet werden. Erstens dürfen Helligkeitsänderungen während des Fluges die Fotos nicht beeinträchtigen. Die Drohne von TerraSharp wendet die Korrektur in Echtzeit an, aber andere Modelle verwenden ein radiometrisches Ziel. Dieses Messobjekt hat einen bekannten Lichtreflexionsgrad, so dass alle anderen Bilder auf der Grundlage der an ihm gemessenen Werte neu kalibriert werden. Dann wird die GPS-Genauigkeit der Bilder verbessert. Drohnen haben, wie Smartphones, eine GPS-Genauigkeit von 5-10 Metern, aber um Präzisionsweinbau zu betreiben, reicht das nicht aus, man muss auf eine Genauigkeit von wenigen Zentimetern runtergehen. Im nächsten Artikel werden wir erklären, wie eine solch hohe Genauigkeit erreicht werden kann und wie man sie bei der Analyse anwendet.

Wenn diese ersten beiden Vorarbeiten abgeschlossen sind, werden die einzelnen Bilder in eine spezielle Software wie Pix4d eingegeben. Es ist in der Lage, die Bilder nach ihren GPS-Koordinaten zu ordnen und sie dann zusammenzufügen. Das Zusammenführen von Bildern ist ein äußerst heikler Prozess; damit er korrekt durchgeführt werden kann, muss die Software nämlich gemeinsame Punkte zwischen mehreren Bildern finden. Aus diesem Grund wird es bei Drohnenflügen zu einer starken Überlappung der Bilder kommen. Im Allgemeinen werden Tausende von gemeinsamen Punkten zwischen zwei aufeinanderfolgenden Bildern gefunden. Anschließend werden weitere Prozeduren durchgeführt und das Endergebnis sind Dateien, die den gesamten Flug der Drohne enthalten. Zunächst haben wir ein oder mehrere Orthomosaike, die die visuelle Vereinigung aller aufgenommenen Fotos darstellen. Dann gibt es die Punktwolken, Dateien, die für jedes Pixel alle Informationen des Pixels enthalten. Schließlich gibt es digitale Geländemodelle (DSM), die die Höhe jedes Pixels relativ zum Boden darstellen. Ein Baum hat zum Beispiel einen ganz anderen DSM-Wert als ein Auto. Diese Modelle sind sehr nützlich für die Untersuchung von Feldneigungen.

Im nächsten Artikel werden wir erklären, wie hochpräzise GPS-Punkte gewonnen werden und wie sich dies auf die endgültige Qualität der Verarbeitung auswirkt.

Bis bald!

Das TerraSharp Team