Оцифрування великого земельного банку. Досвід SmartFarming

В цьому кейсі, команда SmartFarming провела точний обмір та оцифровувала земельний банк клієнта, що виходячи з договорів оренди, карт розпаювання, інших картографічних матеріалів, становив 80 408 га.

Перед нами постали такі завдання:

• провести обмір та створити максимально точну електронну карти полів господарства враховуючи їх рельєф;
• отримати точні контури полів для використання в техніці з інструментами точного землеробства;
• порівняти фактичний обробіток з даними кадастрів, виявити технічні втрати та необґрунтоване використання земель компанії. 

Планування робіт та підбір обладнання

Масштаб проекту — 3 області та 94 сільські ради. Для початку робіт нам потрібно розуміти де знаходяться поля і бачити їх приблизні контури. Для цього можна використовувати сервіс Google Earth, де господарство позначає всі поля і передає нам у вигляді kml-файлів. Землевпорядники, працюючи з XML-обмінними файлами і даними в форматі .in4, мають можливість просто зберегти межі ділянок і полів в форматі Google-карт.

У компанії замовника були жорсткі вимоги до точності: роздільна здатність знімків — 5 см/піксель, визначення розташування точок і об’єктів на місцевості з точністю до 20 см. Виходячи з цих вимог, підібрали набір обладнання.

Уже в офісі, виходячи з взаємного розташування полів, було виконано планування польотів.

Передпольотна підготовка

В місцях проведення аерофотозйомки нами були помічені або встановлені розпізнавальні знаки — статичні об’єкти, які будуть помітні на знімках для їх геопросторової прив’язки. Для отримання точних координат розпізнавальних знаків використовувалась технологія GNSS-спостереження. В нашому випадку максимальна похибка склала 20 мм і ми отримали точні та достовірні координати, які потрібні для проведення обмірів дроном. 

За весь час роботи над проектом, ми виконали вимірювання і отримали координати 4106 розпізнавальних знаків.

У нашому випадку окремі поля знаходилися в закритих для використання повітряного простору зонах – дуже близько до діючого аеропорту. Це означає, що просто так приїхати на місце і почати літати заборонено. Відповідно до встановленої процедури, ми отримали дозволи для виконання польотів та в подальшому узгоджували з авіадиспетчером кожен наш виліт.

Оскільки у нас з собою завжди возиться величезна кількість обладнання – купа змінних акумуляторів до дронів, приймачів, GNSS-станції, планшети, ноутбуки і т.д, з собою беремо мобільну сонячну станцію на 120 ватт з власним акумулятором на 10 200 mAh. При роботі в полі протягом всього дня, це незамінний інструмент.

Зйомка земельного банку

І так, перейдемо до безпосереднього проведення обмірів.

Для точного позиціонування дрона в польоті ми використовуємо наземну GNSS-станцію, яка обмінюється сигналами з супутниками та отримує свої точні координати. Такі ж дані для вимірювань записує в польоті другий GNSS-приймач, який встановлений безпосередньо на борту дрона. Показники станції та дрона порівнюються обчислюються точні координати центрів знімків. На знімках віднаходяться встановлені нами розпізнавальні знаки, а їх координати звіряються з раніше отриманими. Задовільною вважається точність при отриманій різниці вимірів, що не перевищує 20 см. Таким чином точність знімків тричі проходить повірку. 

Якщо не робити повірку, отримаємо «зсув» координат на 10-20 метрів. З таким явищем фермери стикаються при проведенні агромоніторінгу, але там вони не критичні, оскільки мета — оцінка стану вегетації культур. Якщо ж виконувати обмір полів без урахування всіх поправок, ми не зможемо використовувати отримані координати створення карт завдань для техніки через занадто високу похибку.

Перекриття при зйомці становило 70%. Це означає, що кожний знімок частково захоплює зону попереднього, якщо був порив вітру або фото не виходило з іншої причини, сусідні фотографії перекривають площу. Дрон робить тисячі знімків, які потім «зшивають» в єдиний, деталізований ортофотоплан.

Обробка знімків

Етапи обробки знімків:

• геотегування знімків;
• вирівнювання знімків;
• створення цифрової моделі поверхні;
• завантаження знімків і “зшивання” ортофотоплану;
• векторизація контурів полів;
• створення цифрових моделей полів.

Після отримання кінцевих даних ми вирівнювали координати центрів знімків і проводили їх точну прив’язку. 

Необхідні дані можуть бути записані тільки в форматі RINEX/ORBEX. Вони несуть навігаційну інформацію, точні орбіти руху супутників, отримані від NASA, мітки точного часу згідно з атомним годинником, а також іоносферні моделі Землі. Для роботи з даними використовувався набір математичних бібліотек і інструментів RTKlib.

Сама по собі камера не має GNSS-приймача і робить знімки без геоприв’язки. Необхідно було записати кожну фотографію, щоб вони займали правильне положення в просторі відносно одна одної.

Потім знімки «зшивалися» і ми отримали ортофотоплан місцевості. «Зшивання» ми виконуємо в AgiSoft або Pix4Dmapper. Програма Pix4D на відміну від близького аналога DroneDeploy має безкоштовну функцію прив’язки контрольних точок. У DroneDeploy прив’язка однієї точки коштує $50, відповідно вартість виконання проекту через це може зрости на $10-20 тис.

Максимальна кількість фотографій при зшиванні масиву в хмарному продукті Pix4D — 2500 фото. Якщо поле велике, то кількість фото може перевищувати максимально допустиму кількість. Розрізання поля ускладнюється переплетенням зображень внаслідок 70% перекриття при зйомці. Рішенням проблеми стала обробка знімків на власних серверах SmartFarming з контролем усіх налаштувань, в тому числі максимальної кількості фото в масиві.

Для векторизації контурів полів використовувалась програма QGIS. ГІС-фахівець виконував векторизацію кожного поля вручну для забезпечення більшої точності.

За готовими контурами були обрізані моделі рельєфу для створення цифрової моделі кожного поля. Через програму Surfer обраховувалась фактична площа поля без необроблюваних ділянок.

Результати проекту

Площа земельного банку до виконання обмірів становила 80 408 га. Після зшивання ортофотоплану уточнена площа склала 82 763 га, а з урахуванням перепадів рельєфу зросла до 83 507 га. Таким чином фактична площа полів виявилася більшою на 3 099 га  (близько 4% земельного банку). Як бонус підприємство отримало карту виконання технологічних операцій, зокрема пропусків сівалок і цифрову модель місцевості.

Складнощі проекту

Проект виконувався з квітня по жовтень. Це оптимальний час, оскільки наявність снігу унеможливлює визначення контурів полів, серпанок і туман погіршують якість знімків і разом з довжиною світлового дня обмежують час проведення польотів.

Важливо, щоб замовник розумів для чого виконує обміри — для точного землеробства, чи для земельної служби? 

Земельна служба працює в системі координат СК-63, в ній весь кадастр. Для точного землеробства (завантаження контурів в техніку) — використовується система WGS-84. Готовий ортофотоплан не можна просто перевести з однієї системи в іншу, його необхідно повністю “перешивати”, перераховувати кожен центр знімка під іншу систему координат.

В нашому випадку найбільш складними були передача та обробка даних.

При проведенні високоточної зйомки “вага” одного фото становить 25-30 Мб. За день проводиться зйомка 2-3 тис га, а це 100-200 Гб інформації. Готельний інтернет не дозволяє передати такий масив даних на сервери для їх обробки, тому ми всі дані записували на жорсткі диски, які передавались в Київ через доставку “Нової Пошти”.

Друга складність — обробка даних, впирається в наявне «залізо». Обрахунок вимагає якісний набір налаштувань робочого середовища, зокрема потужну відеокарту. На момент виконання проекту (осінь 2019 року) жодна компанія в країні не надавала для користувачів потужності необхідного нам рівня. Закордоном є сервісні компанії з необхідними потужностями, але проект затягнувся б через складнощі з передачею інформації, тому було прийнято рішення обробляти на власних хмарних серверах. Ми об’єднували групи комп’ютерів в кластер, в якому всі дані і оброблялись. В нашому випадку, такий кластер мав 92 ядра CPU, 200+ гб оперативної пам’яті та 10 відеокарт рівня GTX 1080.