O rio Yangtze é a tábua de salvação de Zhenjiang e uma ameaça constante. Para se preparar para enchentes, as autoridades locais fizeram um grande mapa de drones.
Zhenjiang é um dos portos mais movimentados da China. Mais de 140 milhões de toneladas de carga passaram pelo porto fluvial interior apenas em 2013. Por causa de sua proximidade com o rio Yangtze e o Grande Canal, Zhenjiang tem sido um importante centro de transporte por séculos.
Mas as vias navegáveis que trazem tanta prosperidade à prefeitura ocasionalmente transbordam.
Para entender melhor os riscos de inundação, fortalecer e manter a ecologia da margem do rio e entender a forma como a margem do rio está sendo desenvolvida e usada, o Governo Municipal Popular de Zhenjiang encomendou uma ortofoto de alta resolução. Mais de 400 quilômetros quadrados foram mapeados usando MMC drone e Pix4Dmapper.
O Zhenjiang Municipal Flood Control Bureau fica a uma curta caminhada do rio Yangtze. Em julho de 2019, a equipe pôde ver claramente o rio do escritório: não das janelas, mas em uma enorme ortofoto criada a partir de 21.000 imagens, representando 400 quilômetros quadrados.
Mapeamento de drones em grande escala para um projeto de grande escala
O Bureau Municipal de Controle de Enchentes tinha um objetivo claro: produzir ortofotos de alta resolução dos 100 km da costa do rio Yangtze e 500 metros de cada lado. A área do projeto se estendia do rio Dadao na cidade de Jurong, no oeste, até a cidade de Xilaiqiao, na cidade de Yangzhong, incluindo algumas ilhas no rio.
A área de 400 quilômetros quadrados deveria ser mapeada com uma distância de amostragem de solo de apenas 8 cm.
Enquanto mapeamento de drones em grande escala já foi alcançado antes, é um grande desafio para qualquer equipe. Com o drone Griflion M8, o Departamento Municipal de Controle de Inundações acreditou ter a ferramenta certa para o trabalho.
Os drones verticais de decolagem e pouso (VTOL) combinam as vantagens dos drones de asa fixa e multirotor. Como os drones multirotores, os drones VTOL podem decolar e pousar em praticamente qualquer lugar, mas eles têm a velocidade de voo mais rápida e maior duração da bateria associados aos drones de asa fixa.
A equipe escolheu um MMC Griflion M8 drone equipado com câmera de alta resolução e sistema RTK/PPK para mapeamento preciso.
Verificações prévias: garantindo resultados precisos
RTK/PPK é notavelmente preciso, mas para um projeto tão grande e importante, a equipe queria confirmar a precisão de seus resultados e uma forma de ilustrar o sucesso do projeto.
Dois dias antes do início do voo, a equipe do projeto marcou pontos de controle adicionais em toda a área de pesquisa. Seguindo as melhores práticas para um projeto de mapeamento de corredor, os pontos de controle de solo foram cuidadosamente colocados em um padrão de deslocamento ou 'zigue-zague'. Todos os pontos de controle de solo foram pesquisados, para que a equipe pudesse ter absoluta certeza de seus resultados. O projeto finalizado tinha um total de 160 pontos de controle de solo e postos de controle.
Colocando o plano em ação
No início da manhã, o drone zumbiu para a vida. Suas asas laranja se estendiam por dois metros e meio, destacando-se contra o céu.
Antes da decolagem, o piloto carregou a rota pré-planejada para o drone. Para garantir uma reconstrução precisa e atingir o GSD de 8 cm necessário, a equipe definiu uma sobreposição frontal de 75% e lateral de 70%.
A equipe rastreou o drone enquanto ele completava o primeiro dos 41 voos necessários para o projeto. Uma hora após o lançamento, o Griflion voltou com segurança: além de garantir a precisão, sua estação base RTK o ajudou a encontrar o caminho de casa.
Após uma rápida inspeção, o piloto colocou o drone no carro e dirigiu até o próximo ponto de lançamento. Nos dias seguintes, o processo foi repetido mais 40 vezes.
Processamento diário de dados
Os voos dos drones duraram 15 dias, mas, de volta ao escritório, a equipe não esperou que os voos fossem concluídos antes de começar o trabalho.
Minyi Pan, da Pix4D, explica: “Devido ao escopo deste projeto, era especialmente importante começar o processamento com antecedência. Dirigir de volta para uma área de vôo que já havia sido coberta para retomar as imagens perdidas seria uma perda de tempo e energia. Encontrar qualquer problema em potencial no início pode economizar muito tempo para a equipe.”
Os membros da equipe importaram os dados para o Pix4Dmapper e verificaram a sobreposição da imagem. A opção Processamento rápido do Pix4Dmapper permitiu que a equipe revisasse até grandes conjuntos de dados rapidamente e o Relatório de Qualidade confirmou que os resultados eram confiáveis. Com um projeto de longo prazo em larga escala, o clima era um problema. À medida que a luz mudava de um dia para o outro, também mudava a luminosidade das imagens, causando faixas nas saídas mescladas.
“Às vezes, o tempo estava claro em um segundo e tempestuoso no próximo”, continua a Sra. Pan. “Nesta parte da China, ventos de categoria seis ou sete não são incomuns. No entanto, apesar do mau tempo e de outros desafios, ficámos muito contentes com os resultados.”
Após 15 dias de vôo, a equipe MMC cobriu 400 quilômetros quadrados e capturou mais de 21.000 imagens de drones de alta qualidade, com resolução de 42 milhões de pixels. Depois que a equipe verificou os dados processados rapidamente, eles foram reprocessados em um nível superior.
Fluxo de trabalho simples, resultados precisos
Em uma pesquisa informal, a maioria de nossos usuários concorda que um projeto “grande” tem mais de 10.000 imagens.
O projeto do rio Yangtze consistia em mais de 21.000 imagens de 42 megapixels cada.
No entanto, apesar do tamanho do projeto, o processamento no Pix4Dmapper foi direto.
Graças ao RTK/PPK e aos pontos de controle de solo, a equipe conseguiu usar um fluxo de trabalho padrão. “O clássico ‘fluxo de trabalho em três etapas’ dá a maior parte do trabalho para o computador!” acrescenta a Sra. Pan. As imagens foram costuradas em uma imagem contínua, não distorcida e mensurável: uma ortofoto.
A equipe obteve ótimos resultados com as configurações padrão e descobriu que, embora o Pix4Dmapper levasse algum tempo para processar um conjunto de dados tão grande, ele precisava apenas de uma intervenção humana mínima.
A equipe apoiou-se no rayCloud para marcar pontos de controle no solo. Depois de marcar manualmente alguns pontos de amarração, o software assume e marca automaticamente o restante dos pontos. Embora possa ser necessário um pequeno ajuste manual, a equipe relatou que o recurso é “muito conveniente e prático!”
Os resultados foram verificados no Relatório de Qualidade para garantir que fossem mapeados para os requisitos do projeto.
Por que usar drones para mapeamento em grande escala?
Os drones podem parecer uma escolha incomum para um projeto desse porte. Mas as aeronaves leves são proibitivamente caras para voar e logisticamente difíceis. As imagens de satélite podem parecer a resposta, mas simplesmente não têm a resolução necessária.
Enquanto nossos céus estão repletos de satélites, as imagens disponíveis nem sempre estão atualizadas. Um exemplo claro é uma quadra de basquete, que não foi concluída quando as imagens de satélite foram capturadas, mas é fácil de detectar na ortofoto.
As ortofotos têm outra vantagem sobre as imagens de satélite costuradas: precisão. Exceto nas raras áreas em que o terreno é perfeitamente plano, a junção de imagens apresenta artefatos onde as fotos estão desalinhadas. As ortofotos retificadas levam em consideração a altura do terreno através do DSM (modelo digital de superfície) para dar conta disso. As ortofotos produzidas com imagens de drones são mais precisas.
A equipe ficou mais do que satisfeita com as cores de aparência natural das ortofotos e a boa sobreposição significava que havia muito poucas lacunas.
A água é muito difícil de reconstruir como um ortomosaico. Algumas 'rachaduras' apareceram no rio, mas a equipe conseguiu tapar os buracos com a ferramenta de superfície no rayCloud, melhorando muito a aparência do modelo finalizado.
O resultado final foi entregue apenas um mês após o primeiro voo do drone.
“Para anotação de dados, a precisão e a resolução dessas ortofotos excedem em muito nossas necessidades”, comentou o chefe do Departamento Municipal de Controle de Inundações. “O Pix4D não é apenas poderoso, mas também fácil de operar, rápido para começar e não requer muito conhecimento profissional.”
Ele continuou: “Costumamos usar pequenos drones para fotografar pequenos rios e lagos, nosso próprio trabalho. O pessoal pode executar o processamento de dados para produzir ortofotos de alta precisão. Este projeto usando o Pix4D para processar centenas de quilômetros quadrados de dados foi bem-sucedido, aumentando nossa confiança na capacidade de processamento de grandes áreas.”
Os resultados estão chegando, mas o projeto continua. O Departamento Municipal de Controle de Inundações da Cidade de Zhenjiang planeja atualizar regularmente a ortofotografia do rio Yangtze e estender a tecnologia a mais rios e lagos em Zhenjiang. Com este projeto como exemplar, a equipe espera que mais cidades iniciem programas semelhantes de drones. Além de melhorar a resiliência da área às inundações, isso pode significar que, eventualmente, todos os 6.300 quilômetros do rio Yangtze serão mapeados.
