INSTRUMENTOS:

• ESTACIÓN MÓVIL D-RTK2 

Estación Móvil D-RTK2

La Estación móvil D-RTK 2 es un receptor GNSS mejorado de DJI que es compatible con las principales constelaciones satelitales existentes, ofreciendo correcciones en tiempo real.

Se utiliza de igual forma como una Base GNSS que se monta en un trípode especial de DJI, la cual mediante su tecnología de comunicación OcuSync es capaz de enviar la corrección a diferentes sistemas UAS compatibles, como Phantom 4 RTK, Matrice 300 RTK, MAVIC 3E RTK, entre otros; ya sea estableciéndose en una coordenadas conocida o navegada en terreno.

Se utiliza para corregir en tiempo real las imágenes capturadas por el dron, de manera que tenga menor relevancia la utilización de puntos de control en terreno (GCP), minimizando el tiempo en terreno.

• PHANTOM 4 RTK.  

El Dron Phantom 4 RTK de DJI es un aparato de alta calidad diseñado para obtener resultados precisos sin comprometer la comodidad del usuario. Está equipado con un sistema de posicionamiento preciso conocido como Real Time Kinematic (RTK), el cual usa una combinación de GPS, IMU (Unidad de Medición Inercial) y sensores de vuelo internos para proporcionar un software de navegación de alta precisión.

Esto significa que el dron Phantom 4 RTK puede obtener mediciones de hasta 5 cm de exactitud, lo que lo convierte en una herramienta ideal para aplicaciones geoespaciales, topográficas, mineras, de ingeniería, de arquitectura y de fotogrametría.

• MATRICE 300 RTK

El Matrice 300 RTK es uno de los drones más avanzado de DJI, diseñado para tareas comerciales complejas. Está equipado con una serie de innovaciones para ofrecer un rendimiento y precisión de vuelo avanzado. Está equipado con el sistema de navegación inteligente de DJI, que utiliza una combinación de sensores de última generación para optimizar el vuelo automático.

El Matrice 300 RTK ofrece una mayor estabilidad, incluso cuando se usa en entornos complicados. Además, ofrece una mejor resistencia al viento que los drones anteriores de DJI. El Matrice 300 RTK también está equipado con un sistema de detección de obstáculos con seis direcciones de imagen para evitar los obstáculos durante el vuelo. Está equipado con una gama de sensores ópticos y ultrasónicos, lo que ayuda a mejorar la precisión de la posición y el rendimiento de vuelo. También cuenta con una batería de alta capacidad para alargar la duración de los vuelos y cuenta con la gran capacidad de incorporar diferentes sensores en él.

• CAMARA ZENMUSE L1

La Zenmuse L1 de DJI es un sensor LiDAR y RGB. Está diseñado para su uso con drones y aplicaciones terrestres. El sensor tiene tres componentes clave: una unidad LiDAR, una cámara RGB y una unidad de medición inercial (IMU). La unidad LiDAR se utiliza para cartografiar automáticamente el terreno y reconstruir objetos en 3D, trabaja mediante pulsos de láser, que son capaces de recopilar más información. La cámara RGB se utiliza para grabar vídeos e imágenes fijas en color y la unidad de medición inercial se utiliza para detectar cambios de movimiento y dirección. La Zenmuse L1 es una herramienta potente y versátil para la topografía y la cartografía, así como para la identificación y clasificación de objetos sobre el terreno.

• AGISOFT METASHAPE

Agisoft Metashape es un potente software de fotogrametría utilizado para la reconstrucción y cartografía en 2D y 3D. Puede utilizarse para crear orto mosaicos a partir de imágenes digitales, como fotografías o imágenes de drones, o para crear modelos 3D a partir de nubes de puntos.

Metashape ofrece una amplia gama de funciones que ayuda a la reconstrucción de modelos, como la alineación automática, la extracción de características, la calibración automática de la cámara y la generación de texturas fotorrealistas. También dispone de un sofisticado editor 3D para refinar el modelo, que incluye herramientas para fusionar múltiples modelos 3D, fusionar múltiples nubes de puntos y fusionar múltiples texturas. Además de sus funciones de reconstrucción, Metashape también ofrece herramientas avanzadas para editar y manipular modelos 3D, como el suavizado y la fijación de bordes y creación de modelos digitales.

• DJI TERRA

DJI Terra es un software potente y fácil de usar desarrollado por DJI para hacer que las complejas tareas de cartografía y topografía sean fáciles y eficientes. Está diseñado para funcionar con drones DJI y se puede utilizar para capturar, analizar y almacenar rápidamente datos aéreos. Terra está equipado con una variedad de características que lo convierten en una gran herramienta para la topografía y la cartografía, fotogrametría de alta resolución, procesamiento de imágenes multiespectrales, termales, entre otros. Además, Terra es compatible con diversos formatos de datos, como GeoTIFF, Shapefiles y KML, lo que permite a los usuarios recopilar y exportar datos para utilizarlos en otras aplicaciones. Con su interfaz intuitiva y sus potentes funciones, DJI Terra es una gran elección para profesionales y aficionados que quieran sacar el máximo partido a su dron.

OBJETIVO

OBJETIVO PRINCIPAL:

Demostrar los alcances y posibilidades de realizar un vuelo con un sensor L1 y procesar la información obtenida con DJI Terra con el objetivo de entender la capacidad y la efectividad de esta tecnología.

Objetivos Secundarios:

• Identificar una zona apta para capturar información con LiDAR.

• Vuelo con dron y la obtención de un DSM preciso.

• Vuelo efectivo con el sensor L1 para obtener datos LIDAR de alta calidad.

• Procesar la información obtenida en DJI Terra para obtener resultados precisos y confiables.

• Identificar los puntos de mejora que servirán para un próximo desarrollo.

DESARROLLO:

Antes de empezar con el proyecto, tuvimos que tomar una decisión importante: elegir el lugar adecuado para realizar el vuelo con el dron. Después de considerar varios factores, llegamos a la conclusión de que el lugar ideal sería el Cajón del Maipo por ser un área de alta vegetación. La razón es que la tecnología LiDAR es muy efectiva para penetrar la vegetación densa, lo que permitiría obtener resultados más precisos y detallados.

Elegir un lugar con alta vegetación también nos permitiría aprovechar al máximo las capacidades del LIDAR, lo que sería esencial para lograr los objetivos que nos hemos propuesto. Además, un lugar con alta vegetación también sería un desafío para el dron, ya que requerirá un manejo más preciso y cuidadoso para garantizar la seguridad y la integridad de los datos recogidos.

Una vez llegamos al Cajón del Maipo, comenzamos a preparar el dron para el vuelo. Usamos un Phantom 4 RTK, un dron de alta precisión que cuenta con un sistema RTK que corrige las imágenes en tiempo real. Para garantizar la seguridad, hicimos un vuelo a una altura fija en la cual nos aseguramos de que el dron no chocara con ningún objeto.

Además, conectamos el dron a la Base D-RTK2, lo que nos permitió obtener imágenes aún más precisas y detalladas. Todo esto es importante para generar un Modelo Digital de Superficie (DSM), que será fundamental para el vuelo con el Matrice 300 y el Sensor LiDAR L1.

El siguiente paso luego de realizar el vuelo con el PHANTOM 4 RTK fue el procesamiento de las imágenes obtenidas. Para ello, se utilizó el software Agisoft Metashape, el cual permitió la obtención de un Modelo Digital de Superficie (DSM) preciso y georreferenciado. Este Modelo Digital de Superficie (DSM) será incorporado en el vuelo del Matrice 300 para lograr una mayor precisión en términos de GSD (Ground Sample Distance), al mantener una altura constante del terreno que previamente se había determinado. De esta manera, se logrará penetrar con mayor facilidad y precisión a través de la densa vegetación y obtener una representación digital 3D más precisa del terreno.

El siguiente paso en el proceso fue realizar el vuelo con el Matrice 300 equipado con el sensor L1. Para garantizar una mayor precisión de vuelo, se conectó la base D-RTK2, que corrigió los datos obtenidos en tiempo real. Además, se incorporó el Modelo Digital de Superficie (DSM) generado anteriormente para que el Matrice 300 pudiera seguir el terreno con precisión, lo que permitió una mayor penetración en la vegetación densa.

El procesamiento de los datos LiDAR capturados en el terreno se llevó a cabo en la oficina, utilizando el software DJI Terra. Con su potente software y variados parámetros seleccionables, se logró incorporar la información de manera precisa y georreferenciada, gracias a la utilización de la base D-RTK2. La nube de puntos obtenida representa la zona de interés y está coloreada en base a las imágenes capturadas con la cámara RGB del sistema. Con ello, se logró una representación visual y detallada de la zona estudiada.

RESULTADOS:

• Modelo Digital de Superficie (DSM):

Modelo digital que se generó a partir de las imágenes capturadas por el dron Phantom 4 RTK, las cuales son georreferenciadas y corregidas en tiempo real por la Base D-RTK2. Este modelo que fue creado por el software Agisoft Metashape permite tener una representación precisa de la superficie terrestre, y es una herramienta fundamental para la obtención de información detallada sobre la topografía de una zona determinada.

Datos de vuelo con el dron Phantom 4 RTK:

Modelo Digital de Superficie (DSM):

• Nube de Puntos LiDAR:

Nube de puntos LiDAR obtenida en el vuelo con el Matrice 300 RTK equipado con el Sensor Zenmuse L1 es una información precisa y georreferenciada, gracias a la conexión con la Base DRTK2. Los datos fueron procesados en el software DJI Terra, lo que permitió asignar un sistema de coordenadas conocido, elegir el formato de salida y visualizar la nube de puntos tanto en 3D como en 2D y en diferentes formatos, como RGB, Reflectividad, Altura y Retorno.

Datos de vuelo con el dron Matrice 300 RTK más Sensor L1 en base a DSM:

Nube de Puntos:

CONCLUSIONES:

Para concluir, el proceso realizado ha sido un éxito en cuanto a la obtención de información geográfica y topográfica precisa. Mediante el uso de tecnología LiDAR, se ha logrado generar una nube de puntos de alta calidad que representa a la perfección la zona de interés.

Además, gracias al uso de la Base D-RTK2, se ha logrado una georreferenciación precisa de la nube de puntos, lo que permite tener una representación aún más detallada de la zona. El resultado final es una nube de puntos coloreada que muestra la topografía del terreno, las estructuras y otros elementos relevantes, todo con una gran precisión.

En resumen, el proceso realizado ha sido un éxito en cuanto a la obtención de información topográfica y geográfica precisa, lo que permite una representación detallada y fiable de la zona de interés. La combinación de tecnología LiDAR y el uso de la Base D-RTK2 ha permitido lograr un resultado final de alta calidad, lo que demuestra la eficacia de estas herramientas en la generación de información topográfica.

Por otro lado, se puede comparar los datos obtenidos del LiDAR con lo que se puede obtener con un sensor RGB, y se pudo concluir que la utilización de un sensor LiDAR en el proceso de captura de información geográfica produce una nube de puntos de mayor calidad en comparación con la obtenida mediante a un sensor convencional. La claridad en la separación entre el suelo y los objetos es una de las principales diferencias, lo que permite una mejor representación de la zona de interés.

Sin embargo, siempre hay margen para mejorar y en este caso existen algunos puntos que podrían ser considerados para futuras misiones de vuelo.

Una de las sugerencias es la realización de una misión de vuelo 3D, ya que esto permitiría obtener una información más precisa y completa en lugares más complicados, como las laderas de los cerros. Además, también podría ser útil capturar información manualmente con el dron en zonas difíciles de llegar, como debajo de puentes, para no perder ningún dato relevante.

Otro aspecto que podría ser mejorado es el software utilizado, DJI Terra. Sería conveniente incorporar funciones de limpieza, filtrado y clasificación de los puntos, para tener un software más completo. Asimismo, sería un avance futuro utilizar la nueva función incorporada en el software, que permita incorporar puntos de control para determinar la precisión en la nube de puntos.