UAV LIDAR 지오레퍼런싱 및 데이터 처리
UAV에 통합된 LiDAR 시스템은 정확한 3D 포인트 클라우드를 생성하기 위해 비행 중 정확한 방향 및 안정화에 의존합니다. IMU 및 INS와 같은 관성 시스템은 드론의 롤, 피치, 요, 고도 및 위치에 대한 실시간 데이터를 제공합니다. 이 정보는 비행 중 움직임이나 드리프트를 고려하여 LiDAR 시스템의 레이저 펄스를 조정하는 데 매우 중요하며 수집된 데이터가 일관되고 신뢰할 수 있도록 보장합니다.
임업 및 도시 지역에서 관성 시스템은 UAV를 안정적으로 유지하여 접근하기 어려운 지역의 정밀한 매핑을 보장합니다. GNSS와 INS의 조합은 UAV의 위치를 지구 좌표계에 정확하게 참조하여 LiDAR 데이터의 지리적 참조를 가능하게 합니다.
지리적 참조는 UAV가 캡처한 이미지를 특정 지리적 좌표에 연결하므로 사진 측량의 중요한 구성 요소입니다. INS의 도움으로 UAV는 각 이미지를 실시간으로 지리적으로 참조할 수 있어 데이터 처리 워크플로 속도가 크게 향상됩니다.
IMU 데이터를 GNSS와 통합하면 사진 측량 데이터 세트가 정확하고 실제 좌표와 정렬되도록 보장합니다. 이 기능은 실행 가능한 결과를 생성하기 위해 높은 정밀도가 요구되는 토지 조사와 같은 대규모 프로젝트에 특히 중요합니다.
사진 측량용 관성 시스템
사진 측량은 UAV에서 고해상도 이미지를 캡처하여 상세한 2D 및 3D 지도를 만드는 것을 포함합니다. 관성 시스템은 비행 중 UAV의 정확한 위치 및 방향을 보장하여 UAV 사진 측량 임무의 정확성과 효율성을 향상시킵니다.
사진 측량 애플리케이션의 경우 각 이미지가 올바른 위치와 각도에서 캡처되도록 하려면 정확한 위치 측정이 필수적입니다. INS 시스템은 UAV의 위치, 방향 및 속도에 대한 실시간 정보를 제공하여 드론이 미리 정의된 경로를 따라 비행하고 겹치는 이미지를 캡처할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 나중에 이러한 이미지를 함께 스티칭하여 정확한 지도 또는 3D 사진 측량 모델을 만듭니다.
관성 시스템은 UAV가 바람이나 난기류 속에서 안정적인 비행을 유지하도록 도와 선명하고 왜곡되지 않은 이미지를 보장합니다. 건설 및 인프라와 같은 산업은 정확한 계획, 측정 및 모니터링을 보장하기 위해 안정적인 데이터에 의존합니다.
RTK 관성 솔루션을 활용한 사진 측량 및 LiDAR 정확도 향상
RTK(Real-Time Kinematic) 기술은 UAV가 수집한 위치 측정 데이터의 정밀도를 향상시키는 데 사용됩니다. RTK는 GNSS 신호의 실시간 보정에 의존하여 UAV 위치 데이터의 정확도를 센티미터 수준의 정밀도로 향상시킵니다. 그러나 도시 협곡이나 울창한 숲과 같은 특정 환경에서는 GNSS 신호가 저하되거나 손실될 수 있습니다. 여기서 관성 시스템이 작동합니다.
사후 처리 워크플로는 INS 및 GNSS 데이터의 융합으로 인해 크게 향상됩니다. 이러한 통합을 통해 특히 GNSS 신호를 간헐적으로 잃는 환경에서 궤적을 보다 정확하게 재구성할 수 있습니다.
SBG Systems의 INS는 신호 손실 중에도 지속적으로 데이터를 수집하여 시스템이 항상 UAV의 정확한 위치를 알 수 있도록 보장합니다. 사후 처리 중에 이 데이터를 GNSS 정보와 병합하여 비행 중에 발생한 부정확성을 수정합니다.
LiDAR 및 사진 측량 시스템을 갖춘 UAV는 RTK 정밀도와 사후 처리를 결합하여 고정밀 데이터를 제공합니다. 측량 및 도시 계획과 같은 산업은 정확하고 정보에 입각한 의사 결정을 지원하기 위해 정확한 지리 공간 데이터에 의존합니다.
LiDAR 및 사진 측량(photogrammetry)을 위한 관성 솔루션
SBG Systems는 UAV LiDAR 및 사진 측량 애플리케이션의 요구 사항을 충족하도록 모션 및 내비게이션 제품을 맞춤화합니다. GNSS 수신기가 있는 SBG Systems의 고성능 INS 솔루션은 실시간 위치, 내비게이션 및 방향 데이터를 제공하여 항공 측량에 대한 최고 수준의 정확성과 신뢰성을 보장합니다.
Quanta Micro
Quanta Plus
Quanta Extra
매핑 애플리케이션 브로셔
브로셔를 받은 편지함으로 바로 받아보십시오!
사례 연구
SBG Systems의 제품이 전 세계 UAV LiDAR 및 사진 측량 애플리케이션에 성공적으로 통합된 방법을 알아보십시오. SBG Systems의 사례 연구는 SBG Systems의 관성 시스템이 항공 사진 측량 또는 항공 LiDAR 매핑 프로젝트의 정확성, 신뢰성 및 효율성을 개선한 실제 사례를 보여줍니다.
대규모 인프라 매핑에서 환경 모니터링에 이르기까지 SBG Systems의 관성 시스템은 광범위한 애플리케이션에서 그 가치를 입증했습니다.
그들은 우리에 대해 이야기합니다.
SBG Systems 기술을 도입한 혁신가와 고객으로부터 직접 들어보십시오.
그들의 사용 후기와 성공 사례는 당사 센서가 실제 UAV 내비게이션 애플리케이션에 미치는 중요한 영향을 보여줍니다.
다른 매핑 및 UAV 애플리케이션을 살펴보십시오.
SBG Systems의 고급 관성 내비게이션 기술이 광범위한 매핑 및 UAV 애플리케이션 전반에서 성능을 어떻게 향상시키는지 알아보십시오. 고정밀 매핑에서 중요한 항공 운영에 이르기까지 SBG Systems의 솔루션이 가장 까다로운 환경에서도 정확성, 안정성 및 효율성을 어떻게 향상시키는지 살펴보십시오.
궁금한 점이 있으십니까?
FAQ 섹션에 오신 것을 환영합니다! 여기에서는 SBG Systems에서 소개하는 애플리케이션에 대한 가장 일반적인 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다. 찾고 있는 내용이 없으면 언제든지 직접 문의하십시오!
LiDAR란 무엇입니까?
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 레이저 광을 사용하여 물체 또는 표면까지의 거리를 측정하는 원격 감지 기술입니다. 레이저 펄스를 방출하고 빛이 대상에 부딪힌 후 되돌아오는 데 걸리는 시간을 측정하여 LiDAR는 환경의 모양과 특성에 대한 정확한 3차원 정보를 생성할 수 있습니다. 일반적으로 지구 표면, 구조물 및 식생의 고해상도 3D 지도를 만드는 데 사용됩니다.
LiDAR 시스템은 다음을 포함한 다양한 산업 분야에서 널리 활용됩니다.
- 지형 매핑: 풍경, 숲 및 도시 환경을 측정합니다.
- 자율 Lidar 차량: 항법 및 장애물 감지용.
- 농업: 작물 및 밭 상태를 모니터링합니다.
- 환경 모니터링: 홍수 모델링, 해안선 침식 등을 위해 사용됩니다.
LiDAR 센서는 드론, 비행기 또는 차량에 장착할 수 있어 넓은 지역에서 빠른 데이터 수집이 가능합니다. 이 기술은 울창한 숲이나 험준한 지형과 같은 까다로운 환경에서도 상세하고 정확한 측정을 제공하는 능력으로 높이 평가됩니다.
사진 측량법이란 무엇입니까?
사진 측량은 사진을 사용하여 물체 또는 환경의 거리, 크기 및 특징을 측정하고 매핑하는 과학 및 기술입니다. 다양한 각도에서 촬영한 겹치는 이미지를 분석하여 정확한 3D 모델, 지도 또는 측정을 생성할 수 있습니다. 이 프로세스는 여러 사진에서 공통점을 식별하고 삼각 측량 원리를 사용하여 공간에서 해당 위치를 계산하는 방식으로 작동합니다.
사진 측량은 다음과 같은 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.
- 사진 측량 지형 매핑: 풍경 및 도시 지역의 3D 지도 제작.
- 건축 및 엔지니어링: 건물 문서화 및 구조 분석용
- 고고학 분야의 사진 측량: 유적지 및 유물 기록 및 재구성
- 항공 사진 측량 매핑: 토지 측정 및 건설 계획용.
- 임업 및 농업: 작물, 산림 및 토지 이용 변화 모니터링.
사진 측량 기술이 최신 드론 또는 UAV(무인 항공기)와 결합되면 항공 이미지를 신속하게 수집할 수 있어 대규모 매핑, 건설 및 환경 모니터링 프로젝트를 위한 효율적인 도구가 됩니다.
지상 샘플링 거리란 무엇입니까?
지상 샘플링 거리(GSD)는 원격 감지 및 항공 이미지에서 사용되는 측정값으로, 이미지에서 지상의 연속된 두 픽셀 중심 사이의 거리를 나타냅니다. 간단히 말해, 드론이나 위성과 같은 항공 플랫폼에서 촬영한 이미지에서 단일 픽셀이 커버하는 지상 영역의 크기를 나타냅니다.
예를 들어, GSD가 5cm인 경우 이미지의 각 픽셀은 지상에서 5cm x 5cm 영역을 나타냅니다. GSD가 낮을수록 해상도가 높아져 이미지에서 더 세밀한 디테일을 캡처할 수 있으며, GSD가 높을수록 디테일이 줄어듭니다.
GSD는 다음과 같은 요인의 영향을 받습니다.
- 카메라 또는 센서의 고도: 고도가 높을수록 GSD가 커지고 이미지 해상도가 낮아집니다.
- 카메라 렌즈의 초점 거리: 초점 거리가 길수록 GSD를 줄이고 해상도를 높일 수 있습니다.
- 이미지 센서 크기: 더 큰 센서는 더 많은 디테일을 캡처하여 GSD를 향상시킬 수도 있습니다.
GSD는 정확한 측정 및 상세한 이미지가 필요한 사진 측량, 매핑 및 측량과 같은 응용 분야에서 매우 중요합니다.