Par Richard Pan et Seven Zhao

Groupe international Hi-Target Limitée

1. Contexte de la recherche

Auparavant, il fallait investir plus de 30 000 dollars pour acquérir des drones de cartographie professionnels et placer un grand nombre de points de contrôle au sol afin d'obtenir des cartes précises et topographiques. Cette situation perdura jusqu'à la sortie par DJI de la série de drones commerciaux Phantom 4, équipés d'une antenne GNSS intégrée et de caméras à nacelle haute définition. Cet article propose une solution commerciale de cartographie par drone, le Phantom PPK, permettant de réduire considérablement le nombre de points de contrôle, explique le processus de travail, les méthodes de test et explique comment les résultats confirment ce niveau de précision.

2. Introduction

Le Phantom 4 RTK (P4R) est un drone grand public, technologiquement avancé et économique, très populaire sur le marché. Flexible, simple d'utilisation, il prend en charge la navigation RTK au centimètre près, la synchronisation de la caméra à la microseconde près et ne nécessite aucun calibrage utilisateur. Il est particulièrement adapté aux zones urbaines denses et aux zones à topographie complexe.

Malgré la présence d'une antenne GNSS RTK intégrée, qui permet au système de pilotage automatique d'intégrer directement les coordonnées de positionnement et les facteurs de précision dans les attributs d'imagerie (EXIF) après avoir accédé aux sources différentielles du réseau NTRIP, le PPK (cinématique post-traitée ; aucune connexion en temps réel entre la station de base et le drone n'est requise) est une méthode plus fiable pour éviter les interruptions de correction fréquentes en zone urbaine et hors couverture 4G. De plus, l'erreur GNSS corrigée est proportionnelle à la distance entre la station de base et le drone (ligne de base). Ainsi, une base PPK installée à quelques centaines de mètres du drone offre des positions de bien meilleure qualité qu'une station de base réseau (CORS NTRIP) potentiellement distante de quelques kilomètres.

La solution de cartographie Phantom 4 PPK se compose des trois composants principaux suivants.

1) Plateforme de drone

Il comprend le drone Phantom 4 RTK, la caméra à cardan, la télécommande, la batterie et les accessoires, qui sont utilisés pour la collecte de données sur le terrain et l'enregistrement de données d'observation statiques brutes.

Figure 2-1 fantôme 4 RTK et inno1 Portable RTK

2) Base au sol PPK

Un RTK portable Hi-Target inno1 est utilisé pour fournir des données d'observation statique brutes stables et fiables pour le traitement PPK. Il peut également servir de mobile RTK pour mesurer les points de contrôle sur site.

3) Logiciel de post-traitement PPK

PPK Go est un logiciel clé en main qui permet aux drones Phantom 4 d'obtenir des données de positionnement de caméra extrêmement précises et fiables, quel que soit le système de coordonnées, sans cibles de mesure ni GCP. Avec une précision de 2 cm sur les dimensions X, Y et Z, le fichier texte de sortie contenant les informations de position ou les images géolocalisées peut ensuite être utilisé directement dans les principaux logiciels de cartographie photogrammétrique ou de modélisation 3D.

3. Validation de l'exactitude

Notre équipe a choisi un parc industriel en milieu urbain typique comme site de test afin de valider la précision des résultats finaux. Le processus de test spécifique est divisé en trois parties, détaillées ci-dessous.

Figure 3-1 Flux de travail principal

3.1 Mission sur le terrain

1) Acquisition de points de contrôle et planification de mission

Les points de contrôle servent à améliorer la précision des modèles aériens. La densité et la distribution influencent l'ajustement de la triangulation aérienne et, par conséquent, la précision des résultats finaux. Pour ce test, comme illustré à la figure 4, huit points ont été répartis uniformément à l'intérieur et à l'extérieur de la zone. P1, P3 et P7 ont été prévus comme points de contrôle, les autres comme points de contrôle.

Les coordonnées des points P1 à P8 ont été acquises à l'aide du RTK portable inno1 lorsque l'erreur de la solution fixe a convergé vers le millimètre. Chaque point a été observé indépendamment trente fois, et la valeur moyenne a été retenue comme résultat de mesure. La distribution détaillée des points et leurs coordonnées mesurées sont présentées respectivement à la figure 3-1 et au tableau 1.

Figure 3-2 Répartition des GCP et des points de contrôle et zone de mission

Notez que les points de contrôle P2, P4 et P6 sont situés hors de la zone de vol. Nous souhaitions tester des situations de levé non optimales.

Tableau 3-1 Coordonnées mesurées de chaque point

Nom du point	X	Oui	Z
P1	742465.791	2543503.116	9.152
P2	742169.699	2543661.506	10.208
P3	742339.347	2543618.654	10.012
P4	742731.754	2543604.535	10.209
P5	742761.276	2543474.312	10.549
P6	742642.264	2543302.036	8.592
P7	742400.706	2543392.754	8.598
P8	742126.295	2543385.074	10.639

2) Acquisition de données

Tout d'abord, installez la station de base sur le point connu, mesurez la hauteur de l'instrument, puis démarrez l'enregistrement statique à un intervalle de 1 Hz avant le vol.

La zone de cartographie a été sélectionnée dans l'application installée sur la télécommande et la mission planifiée selon les paramètres du tableau 2. Nous avons simultanément activé la fonction de géolocalisation RTK (NTRIP) pour comparer la différence de précision des modes RTK et PPK.

Tableau 3-2 Paramètres de la mission de vol

La mission de vol a duré environ 18 minutes et un total de 267 images ont été collectées, toutes géolocalisées avec des coordonnées fixes RTK.

3.2 Traitement PPK

Exécutez le logiciel de post-traitement PPK Go, créez de nouveaux projets et importez séparément les données de la station de base et du projet de vol. Le logiciel vérifie automatiquement l'intégrité du jeu de données et compare les images, les observations brutes et le fichier d'horodatage du dossier.

Après avoir configuré l'ellipsoïde et la projection, puis saisi les coordonnées connues de la station de base, cliquez sur le bouton « Traiter » pour lancer le traitement. Le point de cheminement avec la solution fixe est indiqué en vert sur le graphique de l'interface.

Figure 3-3 Après le traitement PPK, tous les points de cheminement ont été corrigés

Enfin, cliquez sur « Exporter » pour géolocaliser les coordonnées de haute précision traitées dans l'imagerie et les enregistrer en tant que nouvel ensemble de données.

3.3 Traitement d'images et génération DOM/DSM

Il existe actuellement de nombreux logiciels de traitement d'images de drones, tels que Pix4Dmapper, MetaShape, Inpho, Context Capture, Dronedeploy, etc. Leurs fonctionnalités sont similaires. Leurs algorithmes diffèrent, mais chacun présente des avantages. Ce projet de validation a utilisé Pix4Dmapper pour le traitement d'images, un logiciel de traitement d'images aériennes et de données de drones largement utilisé et entièrement automatisé. Il se déroule en trois étapes :

1) Traitement initial

Créez de nouveaux projets, importez des fichiers image, modifiez les coordonnées et fournissez un système de projection. Les informations de géolocalisation de chaque image sont automatiquement lues et affichées dans le champ de propriétés EXIF. Après confirmation et initialisation rapide, le logiciel effectue automatiquement les étapes suivantes.

● Extraction de points clés : identifiez des caractéristiques spécifiques comme points clés dans les images.

● Correspondance des points clés : recherchez les images qui ont les mêmes points clés et associez-les.

●Optimisation du modèle de caméra : Calibrez les paramètres internes (distance focale…) et externes (orientation…) de la caméra.

●Géolocalisation GPS/GCP : localisez le modèle si des informations de géolocalisation sont fournies.

● Des points d'attache automatiques sont créés lors de cette étape. Ils constituent la base des étapes suivantes du traitement.

2) Nuage de points et maillage

Cette étape s'appuiera sur les points de liaison automatiques avec densification de points et maillage texturé 3D.

3) DSM, génération DOM

Une fois le traitement terminé, nous avons cliqué sur l'éditeur de mosaïque pour affiner l'image et terminer la génération du modèle numérique de surface (MNS) et de la carte orthophoto numérique (DOM).

Les trois ensembles de données suivants ont été traités séparément et, finalement, trois ensembles de cartes DOM/DSM ont été générés :

a. Données NTRIP RTK géolocalisées, sans GCP.

b. Données PPK, pas de GCP.

c. Les données NTRIP RTK géolocalisées, P1, P3, P7 ont fonctionné comme des GCP.

Figure 3-4 DSM produit par le logiciel Pix4Dmapper

Figure 3-5 DOM produit par le logiciel Pix4Dmapper

4. Précision du point de contrôle

Une fois les données traitées, nous avons interrogé les coordonnées de chaque point de contrôle sur la carte, puis les avons comparées aux coordonnées RTK correspondantes pour calculer les variances dX, dY et dZ. Les résultats sont présentés dans les tableaux 3 et 5.

dS est l'erreur quadratique moyenne du point calculée selon les dimensions dX et dY. La formule de calcul se réfère à la formule 4-1, dans laquelle dS est l'erreur quadratique moyenne du point de contrôle, Δi est l'écart de la composante de coordonnées, n est le nombre de points pour la précision d'évaluation et les unités sont le mètre.

Tableau 4-1 Tableau statistique de l'erreur quadratique moyenne ponctuelle_Géolocalisé NTRIP RTK_noGCP

Nom du point	Écart de coordonnées			Point RMS	Nom du point	Écart de coordonnées			Point RMS
	dXun	dYun	dZun	dSun		dXun	dYun	dZun	dSun
P1	0.009	-0.016	-0.122	0.018	P5	-0.036	-0.052	-0.139	0.063
P2	-0.029	-0.006	-0.108	0.030	P6	0.026	0.094	-0.112	0.098
P3	-0.027	0.006	-0.142	0.028	P7	-0.026	0.026	-0.178	0.037
P4	-0.044	-0.185	-0.159	0.190	P8	0.025	0.026	-0.199	0.036

Figure 4-1 Distribution de la précision des points de contrôle_Géolocalisé NTRIP RTK_noGCP

Tableau 4-2 Tableau statistique de l'erreur quadratique moyenne ponctuelle_PPK_noGCP

Nom du point	Écart de coordonnées			Point RMS	Nom du point	Écart de coordonnées			Point RMS
	dXb	dYb	dZb	dSb		dXb	dXb	dYb	dZb
P1	0.039	-0.016	-0.052	0.042	P5	0.014	-0.042	-0.069	0.044
P2	-0.029	-0.006	-0.018	0.030	P6	0.046	0.094	-0.042	0.105
P3	0.003	-0.004	-0.072	0.005	P7	0.024	0.036	-0.038	0.043
P4	-0.034	-0.205	-0.069	0.208	P8	0.015	0.046	0.081	0.048

Figure 4-2 Distribution de la précision des points de contrôle_PPK_noGCP

Tableau 4-3 Tableau statistique de l'erreur quadratique moyenne ponctuelle_NTRIP RTK_3 GCP ajustés

Nom du point	Écart de coordonnées			Point RMS	Nom du point	Écart de coordonnées			Point RMS
	dXc	dYc	dZc	dSc		dXc	dXc	dYc	dZc
P1	-0.010	-0.026	0.008	0.028	P5	-0.026	-0.042	0.051	0.049
P2	-0.039	-0.016	0.032	0.042	P6	0.026	0.094	0.038	0.098
P3	-0.037	-0.034	0.018	0.050	P7	-0.026	0.036	-0.028	0.044
P4	-0.044	-0.185	-0.019	0.190	P8	-0.005	0.036	-0.049	0.036

Figure 4-3 Distribution de la précision des points de contrôle_NTRIP RTK_3 GCP ajustés

Comme le montrent les graphiques ci-dessus, la précision horizontale des systèmes NTRIP RTK et PPK est de 5 cm environ sans correction des points de contrôle, ce qui constitue la précision idéale pour les levés topographiques. Concernant l'élévation, la précision du RTK doit être corrigée avec un nombre réduit de points de contrôle pour atteindre le même niveau que celle du PPK. La précision de l'élévation est plus sensible à la correction des points de contrôle que celle de l'horizontale. Compte tenu de l'impact potentiel de la qualité de la communication et de l'environnement de travail sur le NTRIP RTK, le PPK offre une optimisation de la précision plus fiable et plus stable, tout en étant moins dépendant des points de contrôle.

La précision des points P4 et P6 est inférieure à celle des autres, en mode RTK comme en mode PPK. Une fois corrigée par le point de contrôle, sa précision est nettement améliorée. Pour les points situés hors de la zone de couverture de l'itinéraire, la précision est relativement faible avec un GCP nul ; il est donc nécessaire de l'optimiser en élargissant la zone de l'itinéraire ou en plaçant un nombre réduit de points de contrôle.

5. Conclusion

L'analyse expérimentale ci-dessus permet de conclure que la solution Phantom PPK offre une précision constante jusqu'à 5 cm ou moins (selon le GSD) sur l'ensemble du levé. Comparée à la méthode traditionnelle de cartographie par drone, elle réduit considérablement la dépendance aux points de contrôle, allège la charge de travail sur le terrain, améliore l'efficacité et la sécurité, et offre une solution commerciale fiable et économique pour la cartographie par drone.

Références

[1] Liu Jianguo. Recherche sur la méthode de production de produits d'arpentage et de cartographie basés sur des drones DJI [J]. Smart City, 2019(18).

[2] Guo, SM Étude de cartographie à grande échelle et de modélisation tridimensionnelle basée sur la photographie aérienne par drone [D]. 2017.

[3] Zhang Wei, Fu Ling, Chen Xiaosong. Application de la cartographie topographique à l'échelle 1:500 basée sur la photographie par drone[J]. Beijing Mapping, 2017(S1):132-135.

[4] Jiang Lili, Gao Tianghong, Bai Min. Application de la technologie de traitement d'images par drone à la cartographie de base à grande échelle et à l'ingénierie topographique[J]. Cartographie et information géographique spatiale, 2013(07):184-186.

[5] Administration générale de la supervision de la qualité, de l'inspection et de la quarantaine de la République populaire de Chine, Comité national d'administration de la normalisation de Chine. GB/T 7930-2008 1:500 1:1000 1:2000 Norme interne pour la photogrammétrie aérienne de la topographie [S]. Pékin : China Standards Press, 2008.

[6] Zhu SF, Yang L., Peng A. Analyse de précision RTK Phantom 4 dans la cartographie topographique au 1: 500 [J]. Matériaux de construction du Jiangxi, 2019(8).