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Usando drones para inspecionar uma auto-estrada

Uma auto-estrada na Suíça precisava ser inspecionada - mas estava em um viaduto nas montanhas. Descubra como os mapas aéreos ajudaram.

A Suíça tem uma rede de auto-estradas com mais de 1.400 quilômetros. Estas transportam pessoas e mercadorias dos planaltos do vale até as passagens mais altas dos Alpes. A manutenção dessas rodovias mantém o país funcionando sem problemas. É fácil ver como é importante a manutenção das rodovias, mas o desafio é minimizar as interrupções ao consertar estradas ou identificar falhas.

O mapeamento aéreo das estradas facilita isso, e os topógrafos precisam identificar os elementos-chave das estradas - como câmaras de visita, bueiros e plintos. Para um levantamento rodoviário bem sucedido, estes objetos precisam ser identificados com coordenadas precisas a um grau de precisão com uma margem de erro máxima de 10 centímetros. Devido à topografia montanhosa da Suíça, um desafio adicional é que algumas dessas estradas estão em pontes ou viadutos. Seu estado é crítico de se conhecer, mas difícil de se acessar. A coleta de dados deve ser equilibrada com a segurança do levantamento rodoviário - como, por exemplo, manter os inspetores seguros, bem como não distrair os motoristas. A coleta de dados aéreos pode ser feita de forma rápida, segura e sem comprometer o nível de detalhamento necessário.

Um modelo 3D de uma auto-estrada permite uma inspeção segura e completa

Usando o mapeamento de drones para pesquisas rodoviárias na Suíça

O Studio Calastri utiliza drones e scanners a laser para pesquisas de terrenos e edifícios. Eles estão sediados na parte italiana da Suíça, em Sementina. Eles foram contratados para fazer uma pesquisa pelo Escritório Federal de Estradas da Suíça, USTRA. Eles precisavam fazer um levantamento das características existentes nas estradas, incluindo as paredes ou guarda-corpos próximos. O Studio Calastri fez a vistoria sem fechar temporariamente a rodovia para minimizar as perturbações. Eles escolheram usar um software especializado de fotogrametria PIX4Dmapper para processar suas imagens aéreas, e depois PIX4Dmapper para extrair e vetorizar o conjunto de dados. Uma opção mais rápida poderia ser usar o PIX4Dmatic, que é especialmente projetado para projetos de grande escala e de corredor, para um processamento mais rápido antes da exportação para o PIX4Dsurvey.

O conjunto de dados foi inicialmente processado com PIX4Dmapper

Detalhes do projeto

UsuárioStudio Calastri
LocalizaçãoSuíça
SoftwarePIX4Durvey
PIX4Dmapper
HardwareMatrice 300 RTK
Zenmuse P1
Imagens capturadas4.000
Processar hardwareDell PC, i7-10700KF, CPU 23,80 GHZ
GSD1,26 cm

Como vigiar um viaduto nos Alpes com drones?

O viaduto em questão se estendeu por uma grande distância e teve uma mudança de altitude de 250 metros devido a estar na encosta de uma montanha. Isto dificultaria a obtenção de uma distância única de amostra de solo porque voar a uma altitude consistente veria mudanças na distância da amostra de solo (GSD ) após o processamento. Em vez disso, o Studio Calastri queria obter um conjunto de dados que pudesse render um modelo básico de superfície digital. O levantamento foi realizado em janeiro de 2022, no meio do inverno na Suíça, então eles planejaram fazer o levantamento pela manhã para minimizar a distorção causada pelas sombras que se moviam na mudança da luz.

O Studio Calastri usou um drone DJI Matrice 300 RTK, com a câmera Zenmuse P1. Eles completaram a coleta de dados durante 3 manhãs, e reuniram 4000 imagens. Embora os carros estivessem na estrada durante suas pesquisas, graças à sobreposição entre as imagens e a tecnologia por trás do PIX4Dsurvey, eles sabiam que isso não seria um problema quando vetorizassem e extraíssem elementos.

Road vectorization with PIX4Dsurvey
Algumas características da estrada podem ser extraídas automaticamente pelo PIX4Durvey

Como a extração automática auxilia as pesquisas aéreas em estradas

As imagens foram processadas com PIX4Dmapper, e graças ao uso de um drone RTK, o conjunto de dados foi preciso dentro de 10 centímetros. Esta precisão específica foi solicitada pela USTRA. Em seguida, a nuvem de pontos 3D foi exportada para o PIX4Durvey.

PIX4Durvey é um software especializado para vetorizar e analisar o terreno a partir de projetos de fotogrametria ou nuvens de pontos. Ele possui ferramentas de extração automática de características e o filtro do terreno remove características não-terrenas como carros do conjunto de dados - o que significa que apesar de coletar imagens quando a estrada estava em uso, o Studio Calastri podia ver a totalidade das estradas. O software identificava automaticamente as câmaras de visita e os drenos. Objetos que estavam próximos a artefatos (como as paredes e o guarda-corpos) eram extraídos manualmente da nuvem de pontos ou diretamente das imagens.

A curving road in PIX4Dsurvey
A estrada curva tinha guarda-corpos para proteger os motoristas ao longo das partes mais altas do viaduto

Uma vez extraídos os dados necessários, eles foram exportados para software CAD. PIX4Dsurvey faz a ponte entre a fotogrametria e o CAD, o que torna todo o fluxo de trabalho desde a coleta e processamento de dados até o CAD sem problemas. Suas características especializadas para análise e classificação do terreno o tornam uma ferramenta útil para os agrimensores profissionais.

Benefícios do uso de drones para mapas rodoviários

O projeto do Studio Calastri foi entregue com sucesso à USTRA, com um GSD total de 1,26 cm, dando um alto grau de detalhe sobre as condições da estrada. Isto é ideal para o planejamento da manutenção e também para a atualização dos registros da USTRA.

Pix4D é a ferramenta que você precisa no escritório após um bom vôo com seu drone para entregar resultados ao seu cliente da maneira mais fácil" - Giacomo Cariboni, Geomatics Digital Models Department no Studio Calastri

Este projeto pode ser replicado e expandido pelo Studio Calastri para outras estradas na Suíça e na região local, pois é simples e minimiza as interrupções. O Studio é um usuário de longo prazo do software Pix4D e confia que os resultados precisos serão ideais para pesquisas em larga escala e criação de resultados confiáveis.



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