Fotogrametria na era dos drones

Andrei Campos - Gerente de Projetos, Maply
November 1, 2022

Preparamos um artigo para você entender o que é a fotogrametria, como funciona, e como os drones impulsionaram tal técnica com o auxílio da internet, softwares e computadores. Boa leitura!

O que é a fotogrametria

A Fotogrametria nada mais é que a extração de medidas, formas e posições através de fotos. Desde a metade do século 19 (+-1865) pesquisadores já estavam testando o uso da fotografia para mapeamento e medição de áreas. Com o aprimoramento das câmeras digitais e, mais recente, o “boom” dos drones, a fotogrametria ganhou mais amplitude em aplicações práticas. No início de tudo, a técnica era capaz de gerar um mapa 2D com proporções fiéis à realidade da área em questão. Nos dias de hoje, com o avanço dos computadores, é possível gerar modelos 3D extremamente fiéis à realidade.

Drones, fotogrametria e topografia

Afinal, o que drones, fotogrametria e topografia têm em comum? Alguns anos atrás, pelos métodos convencionais, um topógrafo poderia levar dias para mapear um terreno coletando pontos com um teodolito. A precisão da superfície gerada pelo levantamento dependia de quantos pontos o topógrafo era capaz de coletar. Hoje, com auxílio dos drones, o levantamento topográfico é realizado de forma mais rápida, mais detalhada e com menor exposição aos riscos iminentes do campo.

Modelo 3D gerado com a fotogrametria
Imagem 1 – Modelo 3d

Curiosidade

A forma como os nossos olhos produzem a imagem que enxergamos é uma espécie de fotogrametria. Os olhos humanos agem em conjunto para nos dar a noção da profundidade e distância dos objetos em relação ao nosso corpo. A diferença de perspectiva de cada olho, denominado na ciência de paralaxe, é o que nos dá a terceira dimensão da imagem. O efeito da paralaxe é maior quando o objeto está próximo ao observador, razão pela qual um carro que passa próximo ao observador parece mais rápido que um avião voando distante no céu. Sabemos que o avião está se movendo cerca de 10 vezes mais rápido do que o carro, mas não é o que parece.

Um exemplo prático da paralaxe

Abaixo, as imagens 3 e 4 mostram dois cenários, de um mesmo evento, separados por (01) segundo no eixo do tempo, sob a ótica de um observador estático. Note que entre as imagens 3 e 4 o P2 (carro), que está mais perto do observador, se moveu mais do que o P1 (avião), mesmo com o P1 tendo uma velocidade 10x maior. O P1 moveu 55 pixels, enquanto o P2 moveu 1060 pixels. Sendo assim, a lógica da paralaxe nos diz que o P1 está mais distante do observador do que o P2.

Imagem 2 - Paralaxe

A paralaxe e a aerofotogrametria

Na aerofotogrametria, nome dado à fotogrametria aplicada em imagens coletadas por veículos aéreos, o processo é um pouco diferente. Ao invés de termos duas lentes atuando simultaneamente para calcular a paralaxe, o cálculo é realizado pelo deslocamento entre pontos comuns presentes nas várias imagens coletadas por uma mesma lente em diferentes perspectivas. Por exemplo, se um drone se deslocar por 20 metros na horizontal tirando fotos ortogonais, ao analisarmos as imagens do local nas diferentes perspectivas proporcionadas pelo movimento da câmera, um objeto mais distante do drone terá menor deslocamento, no plano, do que um objeto mais próximo a ele.

O aprimoramento dos processamentos realizados em computadores com os programas especializados em fotogrametria é capaz de decodificar essas distâncias e, assim, gerar modelos de superfície tridimensionais altamente precisos.

Como um software de fotogrametria transforma imagens 2D em Modelos 3D

Para que um software de fotogrametria transforme imagens 2D em modelos 3D, ele precisa correlacionar o dataset de imagens (matching). Um pré-processamento de todas as fotos é necessário para facilitar a extração máxima de correlações possíveis entre as imagens. 

Fatores como correção de luz, cor, redução da distorção da lente e da perspectiva do objeto trabalhados nessa etapa. É importante que as imagens tiradas pelo drone tenham a melhor qualidade possível nos termos de luminosidade, foco e quantidade.

Imagem 3 – Correção de imagem em software

Após o pré-processamento, o programa procura por objetos de referência (tie points) nas imagens. Tais pontos de referência, que são um pixel ou um grupo de pixels, são identificados e registrados. Depois, o programa procura as referências já conhecidas em todas as outras imagens, registrando sua posição em cada uma delas. Através do reconhecimento dos pontos de interesse e os cálculos da paralaxe, cada pixel, que inicialmente tinha somente coordenadas X e Y, ganha uma coordenada Z.

Esse cálculo é feito, arduamente, pixel por pixel pelo computador, gerando a distância de cada ponto em relação à lente que capturou as imagens. O resultado é a “famosa” nuvem de pontos (point cloud), que, basicamente, é o posicionamento desses pixels em espaço tridimensional, cada um com sua coordenada (x,y e z) e respectiva cor (RGB).

Qual é o nível de acurácia da fotogrametria com drones?

Os modelos da fotogrametria com drones atingem até 1 cm de GSD (ground sample distance), dependendo da altura do voo e da qualidade da câmera embarcada no equipamento. A resolução do processamento é relativa ao GSD e está diretamente ligada à acurácia do mapa gerado, uma vez que cada pixel representa uma unidade de medida do mundo real. Sendo assim, quanto melhor a câmera e maior proximidade com o solo, menor será o GSD e melhor resolução e acurácia dos dados.  Em geral, a fotogrametria com drones consegue garantir um ponto cada 3-10cm, algo extremamente preciso em comparação aos modelos gerados pela topografia convencional.

Claro que o método pode apresentar problemas. Em um voo de longa extensão, por exemplo, as imagens podem acumular erros devido a diversos problemas como, dificuldade em achar os tie points, diferença de cores e luz que o pré-processamento não conseguiu corrigir, entre outros. A ausência de qualidade e acurácia necessária aos mapas pode, também, estar ligada à falta de sobreposição entre as imagens captadas. Portanto, é preciso se atentar ao máximo nos detalhes ao realizar a fotogrametria com drones.

Boas práticas da fotogrametria com drones

Em geral, para obter um bom resultado no processamento é necessário um mínimo de 75% de sobreposição frontal e 60% de lateral entre as imagens para garantir o alinhamento adequado no processamento. Estes parâmetros devem ser ajustados caso a caso, adaptados a cada mapeamento, de forma a garantir que os resultados obtidos no processamento sejam satisfatórios.

Imagem 4 - Sobreposição frontal
Imagem 5 - Sobreposição das imagens de drones

Em casos onde há muita variação de elevação do terreno na área a ser mapeada é preciso fazer uma boa escolha do ponto de decolagem. Escolher um ponto inicial baixo demais pode fazer com que o voo ocorra em altitude insuficiente para obter uma boa sobreposição em determinados pontos do área, devido à redução do campo de captura da câmera. O oposto, um ponto de decolagem muito alto, não prejudica a sobreposição, porém impacta na resolução da imagem que pode afetar a acurácia do mapeamento.

Para mitigar os erros de acurácia, GCPs, “pontos de controle em solo”, são utilizados. O GCP é um alvo adicionado na área de mapeamento com coordenadas conhecidas, que pode ser utilizado para calibrar o mapa na sua posição geográfica correta. Cada ponto é geograficamente amarrado utilizando o GPS. Isso irá garantir uma precisão centimétrica do modelo, pois os programas irão computar esses dados georreferenciados e posicioná-los corretamente no mapa. Qualquer erro acumulado ou perda de referência será corrigido com isso.

A fotogrametria com drones pode auxiliar no acompanhamento do avanço da sua obra, fale com a nossa equipe e entenda como é simples trabalhar eficientemente com dados aéreos.

Bibliografia

GONZALEZ, Rafael C.; WOODS, Richard E. Processamento de imagens digitais. São Paulo: Edgard Blucher LTDA., 2000.

LINDER, Wilfried. Digital photogrammetry. Berlin: Springer, 2016.

LUHMANN, Thomas; ROBSON, Stuart; KYLE, Stephen; BOEHM, Jan. Close-range photogrammetry and 3D imaging. Berlin: Walter de Gruyter GmbH, 2014.

WOLF, Paul R.; DEWITT, Bon A.; WILKINSON, Benjamin E. Elements of Photogrammetry with Applications in GIS. [S. l.]: M-Graw-Hill Education, 2014.

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