De plus en plus de capteurs LiDAR pour drones arrivent sur le marché, avec des promesses de modèles 3D précis et de cartes de terrain. Comment les professionnels du drone abordent-ils le choix d’un capteur LiDAR ? La plongée en profondeur sur les options : ce qu’elles sont et ce qu’elles font.

Ce qui suit est un article invité de Aigle tacheté de DouglasFondateur et directeur de la programmation éducative à Groupe de médias de Sundance. DRONELIFE n’accepte ni n’effectue de paiement pour les publications d’invités.

2022 est clairement l’année du LiDAR.

À tous les salons UAS aux États-Unis, au Mexique, au Canada et dans l’UE, le sujet brûlant est le LiDAR en 2022, et 2023 s’accélère pour être plus du même, avec une croissance significative.

Le LiDAR est un capteur de « détection et télémétrie de la lumière », utilisant un laser, un miroir à position contrôlée, une IMU (unité de mesure inertielle) et un traitement interne pour enregistrer les données de géolocalisation.

Un capteur LiDAR émet une impulsion de lumière vers la cible (le sol). La lumière est réfléchie par la surface/la terre (un point) et renvoyée au capteur. Le récepteur détecte le signal de retour et calcule la distance parcourue par la lumière. En utilisant la position du capteur, du miroir, de l’IMU, la direction dans laquelle la lumière a été envoyée et la distance calculée. Suite à ce retour et à ces calculs, la position 3D où le signal a été renvoyé peut être déterminée. Avec des millions de réflexions frappant une surface terrestre et retournant au capteur LiDAR, ces « points » de contact sont utilisés pour générer le modèle 3D ou ortho recréer la zone cible dans un environnement numérique.

Étant donné que les capteurs LiDAR génèrent leur propre impulsion de signal, l’éclairage provenant d’autres sources (par exemple, le soleil), de nombreux opérateurs/pilotes LiDAR capturent des données la nuit. Tant que rien n’interfère entre le capteur et la surface, il est donc possible de collecter des données sous la couverture nuageuse (ou dans l’obscurité). Le LiDAR peut offrir un accès extrêmement flexible aux zones nécessitant des analyses, étant donné la possibilité de voler la nuit ou lorsque la couverture nuageuse a un impact négatif sur un site où la photogrammétrie peut ne pas être possible en raison des conditions d’éclairage.

Les capteurs LiDAR étaient auparavant relégués aux aéronefs à voilure fixe ou rotatifs en raison du poids et du coût, désormais accessibles par n’importe quel UAS moyen ou lourd.

L’image ci-dessus est la première expérience de l’auteur avec LiDAR ; un Velodyne VLP16 avec Geodetics IMU, monté sur un hexcopter Yuneec H920.

Avec une efficacité de vol toujours croissante associée à un poids et un coût réduits des capteurs LiDAR, il existe plusieurs aéronefs et systèmes LiDAR disponibles à des prix abordables pour convenir à pratiquement tous les budgets. Bien que LiDAR ne soit pas encore destiné aux pilotes occasionnels, les pilotes commerciaux signalent un retour sur investissement complet quasi immédiat avec LiDAR en raison de la rareté actuelle de systèmes complets.

Les capteurs peuvent être achetés en tant que solution complète/totale avec un avion, un logiciel de support et une charge utile, ou les propriétaires de systèmes de portance moyenne peuvent acheter des capteurs LiDAR séparément pour les monter sur n’importe quel avion avec lequel ils sont familiers et à l’aise. Par exemple, de nombreuses charges utiles LiDAR sont disponibles pour la plate-forme DJI Matrice 300, Inspired Flight, Freefly, Yuneec, Maptek, Microdrones et d’autres systèmes.

Les packages LiDAR peuvent être autonomes, combinés avec des caméras RVB séparées pour la photogrammétrie, ou assemblés avec les deux dans un seul boîtier. Par exemple, le très populaire package GeoCue 515 propose non seulement un capteur Hesai XT32 LiDAR, mais également deux caméras RVB 20MP pour la colorisation du nuage de points ou pour les livrables de photogrammétrie. De plus, le système est conçu pour mettre à l’échelle correctement et précisément les données RVB sur le nuage de points 3D, fournissant non seulement un modèle très précis et précis, mais également des données colorisées et photoréalistes pour les ingénieurs, les géomètres, les équipes de construction, les graphistes, les concepteurs de jeux, etc.

Les pilotes, les ingénieurs, les gestionnaires de programme et les géomètres voudront tenir compte de plusieurs facteurs lors du choix d’une charge utile LiDAR à acheter ou à louer.

• Coût
• Pénétration
• Résolution
• Coût/flexibilité du logiciel
• Difficulté de fonctionnement

Différents capteurs donneront des résultats différents. Vous trouverez ci-dessous des exemples tirés du DJI L1la Velodyne VLP16 (Microdrones HR), Hesaï Pandar XT32 et le Reigl Vux1 capteurs. Les profils/coupes transversales capturés à partir du LP360 illustrent les données de surface des différents capteurs et constituent une méthode fiable d’affichage de la pénétration de la végétation.

Sur la photo ci-dessus, le DJI L1 est incapable de pénétrer efficacement à travers la végétation ou d’autres zones poreuses. De plus, l’alignement des bandes peut être difficile dans certains scénarios. Ces données ont été capturées, initialement traitées dans DJI Terra, puis traitées dans GeoCue LP360.

Le profil vu ici, démontre les capacités de pénétration des Microdrones RH VLP16 charge utile. Notez la plus grande résolution des données sous les arbres, à la fois feuillus et palmiers.

Dans cette image, il n’y a pas d’espace sous les arbres. Au centre, une dépression uniforme est visible. La Hesaï Pandar XT32 était capable de « voir » sous la surface de l’eau peu profonde. Dans ce cas, environ 12 pouces de profondeur d’eau, mais le fond du ruisseau est solide (visible). Bien que les données sous-marines ne soient pas viables pour la mesure, elles fournissent des données plus importantes pour des considérations techniques.

Ces deux illustrations proviennent du Riegl Vux1 capteur. Ce capteur offre la résolution la plus élevée des quatre images comparées ici, avec un prix beaucoup plus élevé pour correspondre à la qualité de l’image. Notez que dans le profil agrandi, les rails/voies de train sont non seulement visibles, mais mesurables avec précision. Il n’y a pas de trous dans la surface sous aucun des arbres, et le détail des arbres est suffisant pour classer les types d’arbres.

QU’EN EST-IL DES SYSTÈMES LIDAR SOLIDES ?

Il convient de noter que les systèmes LiDAR à semi-conducteurs sont en augmentation et très en développement pour une plus longue portée avec une densité élevée. La technologie ne s’est pas améliorée au point où le LiDAR à semi-conducteurs pourrait être largement applicable aux travaux UAS, alors que la technologie s’est avérée prometteuse en raison de son poids plus léger, de sa consommation d’énergie réduite et de sa vitesse. Cependant, le développement est actuellement fortement axé sur les véhicules autonomes, mais il est tout à fait prévu que nous verrons bientôt des LiDAR à semi-conducteurs disponibles pour des applications aériennes.

EN QUOI LE LIDAR EST-IL DIFFÉRENT DE LA PHOTOGRAMMÉTRIE ?

La photogrammétrie utilise plusieurs images avec des géodonnées intégrées, des pixels correspondants et des informations de données pour créer une orthomosique. Les nuages ​​de points peuvent être dérivés d’images avec une précision légèrement inférieure, mais un engagement de temps significatif. Un champ de 50 acres traité comme un nuage de points dérivé de photos peut prendre jusqu’à 12 heures sur un ordinateur moyen, tandis que le même ordinateur traitera le nuage de points d’origine LiDAR en moins de 30 minutes. LiDAR est nettement plus rapide à piloter que les drones conçus pour la photogrammétrie, car le besoin de chevauchement profond est réduit dans le flux de travail LiDAR.

De plus, LiDAR peut voler la nuit (sauf si une colorisation est nécessaire) tandis que la photogrammétrie nécessite des heures de clarté.

D’autre part, les missions de photogrammétrie peuvent être effectuées alors qu’il y a de l’eau au sol après une inondation ou de fortes précipitations. LiDAR fonctionne mieux dans des environnements secs et non réfléchissants. Les fenêtres en miroir, l’eau se reflétant sur les feuilles, les étangs, les ruisseaux, etc. s’afficheront sous forme de zones noircies dans un balayage LiDAR.

Dans cette analyse du fleuve Colorado, les zones contenant de l’eau s’affichent en noir.

LOGICIEL

Toutes les applications logicielles ne sont pas compatibles avec tous les différents capteurs LiDAR. La façon dont les trajectoires sont lues/affichées, la façon dont les données sont gérées/traitées, même les fonctionnalités de base sont très différentes entre les différents outils logiciels disponibles aujourd’hui. Par exemple, jusqu’à récemment, les données du système L1 LiDAR de DJI ne pouvaient être initialement traitées que dans le logiciel DJI Terra, qui est assez limité, et beaucoup pensent qu’il est « kludgy et lent ». Ce n’est pas non plus une plate-forme connue pour être stable.

Récemment, GeoCue a ajouté le DJI L1 à sa plate-forme de compatibilité, permettant aux utilisateurs DJI d’utiliser le logiciel LP360 avec des données L1, avec une grande stabilité, flexibilité et rapidité.

Lors du choix d’un système LiDAR, il y a de nombreuses considérations, dont la plus importante est l’importance de la haute résolution et de la précision au sol pour les projets/flux de travail. Le budget prend souvent cette décision. Cependant, les besoins nets et les besoins à long terme sont souvent en contradiction les uns avec les autres; il est sage de dépenser « jusqu’à » pour un capteur LiDAR de qualité supérieure lorsque la satisfaction du client est en tête de liste. La recherche nécessite également souvent des capteurs de qualité supérieure.

Lors du choix d’un système LiDAR, tenez compte de l’aéronef transportant la charge utile, du logiciel requis pour traiter les données et des temps de vol. Deux heures de vol avec un capteur à faisceau étroit contre 30 minutes d’un capteur à faisceau plus large peuvent faire toute la différence, en particulier lorsque l’entreprise a un carnet de commandes important et se concentre sur l’efficacité.

Que LiDAR une organisation soit prête pour LiDAR maintenant ou plus tard, il n’y a jamais eu de meilleur moment pour en savoir plus sur LiDAR, les nuages ​​de points et les différences entre le traitement des données et les workflows de photogrammétrie.

Remerciements particuliers à Brady Reisch de KukerClassement pour les tranches de profil de données.

Douglas Spotted Eagle est le fondateur et directeur de la programmation éducative à Groupe de médias de Sundance. SMG agit en tant que consultant au sein de l’industrie des sUAS, offrant des formations et des conférences sur des sujets sUAS : cinématographie UAV, applications sUAS commerciales et infrastructurelles, gestion des risques sUAS, vol de nuit UAV, systèmes de sécurité aérienne et formation 107.

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Miriam McNabb est rédactrice en chef de DRONELIFE et PDG de JobForDrones, un marché de services de drones professionnels, et une observatrice fascinée de l’industrie émergente des drones et de l’environnement réglementaire des drones. Miriam a écrit plus de 3 000 articles axés sur l’espace des drones commerciaux et est une conférencière internationale et une figure reconnue dans l’industrie. Miriam est diplômée de l’Université de Chicago et possède plus de 20 ans d’expérience dans la vente et le marketing de haute technologie pour les nouvelles technologies.
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