Teste de eficiência da senseFly S.O.D.A. 3D
Introdução:
A câmera S.O.D.A. (Sensor Optimised for Drone Applications), foi uma lançada um bom tempo pela empresa suíça senseFly, e foi uma grande revolução tecnológica em sua linha de produtos, trazendo mais eficiência, robustez e qualidade no mapeamento com drones. Recentemente a empresa suíça lançou uma nova versão da S.O.D.A. 3D a aposta da empresa neste sensor é para trazer aos clientes do mundo todo uma forma inovadora de se fazer mapeamento, com modelos 3D e permitindo uma maior eficiência das equipes de campo, ou seja: Aumentando a produtividade e reduzindo custos de operação.
Fizemos alguns testes para comprovar estes ganhos, e mostrar quanto e como os usuários da linha eBee X podem se beneficiar desta nova solução.
Sobre o sensor:
A grande inovação deste sensor é alternar a posição da câmera permitindo tomar imagens anguladas (2 oblíquas, 1 nadir), ideal para gerar modelos 3D muito mais ricos para aplicações nas áreas urbanas, mineração, mapeamento de estruturas verticais como linhas de transmissão, entre outros.
Além disso, o fato de tirar imagens inclinadas, permite reduzir a sobreposição lateral entre as faixas, permitindo um mapeamento de até 5 km² por voo a 122 m (400 pés)
Sobre os testes:
Agora testamos na pratica a S.O.D.A. 3D, embarcada num drone senseFly eBee X, e fizemos a comparação usando dados coletados com a câmera S.O.D.A. standard.
Nossa primeira questão... Quantos graus de inclinação devemos usar?
Isso, depende de cada aplicação, pois quanto menor o ângulo, menos inclinação lateral as imagens terão, ou você pode configurar até 45° de inclinação e tomar imagens quase do horizonte...
Mas para uma estimativa razoável fizemos um cálculo, chegando a um valor médio de 30°, que permite obter informações da fachada de casas e prédios e ainda garantir uma boa amarração entre as faixas.
Agora vamos para os testes práticos...
Teste 1 - Comparação de modelos 3D
Neste primeiro teste, fizemos um vôo sobre uma área urbana para uma análise visual dos ortomosaicos gerados, bem como a quantidade de informação 3D adquirida em objetos verticais como prédios, casas e linhas de transmissão.
Neste teste usamos o seguinte plano de voo:
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S.O.D.A. 3D |
S.O.D.A. Std |
Altura: |
120m |
120m |
Resolução |
3cm |
3cm |
Sobreposição Lateral |
70% |
70% |
Sobreposição Longitudinal |
90% |
70% |
Tilt (inclinação): |
30° |
0° |
Primeira característica que percebemos:
- Como prometido, a qualidade do modelo 3D das estruturas verticais são realmente superiores se comparado com um levantamento tradicional:
Nuvem de pontos 3D em uma área de prédios
Modelo 3D gerado em uma área com torres de linha de transmissão
Uma outra aplicação que nos surpreendeu foi o fato das imagens obliquas permitirem a medição de pontos em áreas de oclusão, ou seja, áreas que nem sempre são visíveis em um levantamento convencional, como por exemplo, embaixo de algumas árvores, coberturas, entre outros.
Percebemos também, neste teste, que os modelos 3D de maior qualidade resultaram em menor distorção das edificações no ortomosaico.
Teste 2 - Comparação da capacidade de mapeamento
Para este teste fizemos questão de usar as condições climáticas locais aqui do Brasil, neste caso em Ribeirão Preto-SP. No dia havia um vento de aproximadamente 5m/s e temperatura média de 32°.
Para fazermos este teste criamos uma área de mapeamento de 460ha (aprox. 2,1km x 2.1km) e voamos como eBee até a bateria chegar em 15% e retornar automaticamente para pouso.
Com a câmera SODA std. utilizamos as sobreposições padrão que os usuários fazem os planejamentos aqui no Brasil (70% de sobreposição lateral), já na SODA 3D reduzimos essa sobreposição para 30% para medirmos o ganho de rendimento.
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S.O.D.A. 3D |
S.O.D.A. Std |
Altura: |
120m |
120m |
Resolução |
3cm |
3cm |
Sobreposição Lateral |
30% |
70% |
Sobreposição Longitudinal |
90% |
70% |
Tilt (inclinação): |
30° |
0° |
Resultados:
Sobre os resultados obtidos:
Sem dúvida, a S.O.D.A. 3D permite aumentar a produtividade da área de cobertura de +100% até +150%, devido à redução da sobreposição lateral;
Fazendo uma simulação no software de planejamento senseFly eMotion podemos perceber um salto no aumento da produtividade usando este sensor.
Mesmo misturando imagens oblíquas com imagens nadir a resolução do ortomosaico gerado usando SODA 3D é melhor ou igual a do "mapeamento padrão soda", e sem dúvida alguma a qualidade do modelo 3D é muito superior aos gerados com sensores convencionais.
Desta forma, vemos uma grande aplicação da câmera S.O.D.A. 3D para os seguintes perfis de usuários:
Com necessidade de maior performance de mapeamento (Grandes extensões), e mapeamento de áreas complexas como cidades, relevos acidentados, Cavas de minério a céu aberto, linhas de transmissão, entre outros
Quais os benefícios e retornos que você pode ter optando pela S.O.D.A. 3D?
Em termos de capacidade de mapeamento de 350ha/voo, você deve considerar que o tempo de o eBee pousar, você trocar a bateria, e decolar novamente o equipamento não leva mais que 2 minutos... Desta forma para mapeamento de grandes áreas você pode considerar que conseguirá fazer tranquilamente até 10 voos num dia, totalizando de até 3.500ha a 120m de altura (GSD: 3cm) na prática, salvo as condições climáticas, claro.
Mas fora os pontos que já expomos, como: maior capacidade de mapeamento, e maior qualidade no modelo 3D, um dos pontos de maior relevância é a redução de custos de operação, pois:
Independentemente do tamanho da area que você vai mapear... seja 10ha ou 10.000ha, com a SODA 3D você fará na metade do tempo, isto significa os seguintes retornos para sua empresa:
Em números:
Caso você tenha interesse ou dúvidas sobre esta solução não deixe de nos procurar. Fale diretamente conosco ou o seu representante mais próximo!