6 research outputs found
Unmanned Aircraft System (UAS) för modellering och 3D-dokumentation av byggnader
Detta projekt undersöker vilken mÀtavvikelse man kan fÄ av punktmoln frÄn Unmanned Aircraft System (UAS)-insamlade bilder i jÀmförelse med terrester laserskanning. Skillnaden i noggrannhet mellan manuell identifiering och automatisk identifiering av markstödpunkter undersöks ocksÄ. Arbetet undersöker Àven vad som krÀvs för att framstÀlla 3D-modeller lÀmpliga för 3D-utskrift utifrÄn UAS-fotogrammetri. Projektet Àr en förstudie för dokumentation av HÀlsingegÄrdar. UAS Àr en teknik som har blivit mer och mer populÀr under senaste Är dÄ det har blivit tillgÀnglig för allmÀnheten efter att tidigare enbart har anvÀnds för militÀrt bruk. UAS bestÄr av en mindre flygfarkost, en sensor, ett tröghetsnavigationssystem (Inertial Navigation System, INS), en Global Positioning System (GPS)-mottagare, en radiolÀnk och en styrdator. 3D-modeller skapade frÄn UAS insamling kan i sin tur anvÀndas för deformationsundersökningar, ombyggnadsprojekt eller friforms-framstÀllning, Àven kallat 3D-utskrift. StudieomrÄdet för detta projekt bestÄr av en byggnad vid Högskolan i GÀvle. UAS som anvÀndes var en AscTec Falcon 8 oktokoper utrustad med Global Navigation Satellite System (GNSS) och en digitalkamera. TvÄ flygningar utfördes, första flygningen tog lodbilder frÄn höjden 75 m, andra flygningen tog snedbilder i höjdintervallet 10-15 m. Bilderna processades i programmet Agisoft PhotoScan inför skapande av ett tÀtt punktmoln. JÀmförelsen mellan automatisk och manuell identifiering av markstödpunkter gjordes i PhotoScan med tvÄ olika sorters markstödpunkter, kodade A4 papper och traditionella 40 x 40 cm pappskivor. Byggnaden skannades ocksÄ in med en LeicaScanStation C10 och punktmolnen fördes samman till ett gemensamt punktmoln i programmet Leica Cyclone. Punktmolnen, frÄn UAS-bilderna och frÄn laserskanningen, jÀmnfördes i form av stickprov i programmet CloudCompare. Fyra digitala 3D-modeller skapades, tvÄ utifrÄn sned- och lodbildernas punktmoln och tvÄ utifrÄn en kobination av lodbildernas och laserskanningens punktmoln. Första modellen skapades i PhotoScan som en Modelling Enviroment for Software and Hardware (MESH). Andra modellen var Àven den en MESH skapad i CloudCompare. Tredje modellen skapades av en kombination av lodbildernas och laserskanningens punktmoln i Cyclone genom att anvÀnda polyface-MESH. FjÀrde modellen skapades i AutoCAD som solida objekt genom att anvÀnda modellen frÄn Cyclone som referens. UtifrÄn stickproven i CloudCompare kan det konstateras att matta ytor med mörka fÀrger eller ytor som ligger i skugga, avviker mer i avstÄnd frÄn laserskanningspunktmolnet. Vid automatisk identifiering av kodade markstödpunkter frÄn PhotoScan kunde programmet inte hitta nÄgra punkter automatiskt. Programmet hade inga problem med att hitta de traditionella 40 x 40 cm markstödpunkterna vid en automatisk identifiering. UtifrÄn resultaten frÄn berÀkningen av mÀtosÀkerhet för 40 x 40 cm markstödpunkterna kan det konstateras att automatisk identifiering Àr noggrannare Àn manuell, vilket ocksÄ har pÄstÄtts i manualen för PhotoScan. DÀremot Àr skillnaden obetydlig och vid val av metod kommer automatisk identifiering vara fördelaktigt tidsmÀssigt. För att fÄ en modell sÄ skalenlig och detaljrik som möjlig sÄ Àr det att föredra att anvÀnda en kombination av laserskanning och punktmoln frÄn lodbilder, tills tekniken för att utvinna punkmoln frÄn snedbilder har utvecklats mer