如何借助无人机进行数据采集

　　如何借助无人机进行数据采集

　　无人机作为现今现代化的黑科技，高效安全实效性仍然是无人机的优点，很多情况假如有了无人机，利用无人机航拍采集数据，然后3D建模，可以规避好多灾难和纠纷的发生，并且可以借助无人机的数据采集让好多违规*敏*感*词*的事情大白于天下，今天就让山东启飞小编来给你们介绍一下怎样用无人机进行数据采集。

　　

　　1988年，我3岁的儿子在他的后院失联。在其时纽约的农村，房屋后是零乱的丘陵地形，山洞，热带雨林，以及陡峭的湖泊。差人带着军犬和整个社区联合查找，也没有找到他。他掉入河边了吗？是有人带走了他吗？

　　几个小时后，他呈现了，街坊的猫牵引着他。他们都浸湿了，我推测他掉进了河边，是街坊的猫把他救了上来，应该嘉奖这只猫。但这不是最重要的，重要的是没有人能找到他。差人，嗅探犬，整个社区的人都难以找到他。森林很密集，传统的搜寻方式历时耗力作用低。

　　现在我们就来谈谈无人机。

　　今天，搜索搜救工作只是无人机作为革命性工具的其中一个应用领域。许多市场和行业也使用它们来监控区域，获得地形和资源的信息，并最终作出基于数据的决策（如管线检查，评估风暴水灾，农业养殖等）。

　　无人机一直存在着一些争议，它牵扯到一些道德问题。但不可证实的是，无人机可以抵达人们去不了的地方——无论是出于安全，成本缘由难以抵达，还是由于在技术操作性上的困难未能抵达。它们可以获取这些直升机难以获取的东西，并且更实惠，更高效。此外，它们输出的数据及时，并且高质量。

　　整体而言，无人机是一个全新的、安全的，并且投入成本低的高质量数据搜集平台。

　　用无人机采集数据面临的挑战

　　首先是，需要起码耗费8000元订购一台无人机。

　　如果你已然拥有一台无人机了，那就来谈谈数据的部份。无人机数据包括影像、视频、激光扫描、遥测文件等等，通常这种数据量都比较大，这意味着在数据管理、数据处理和数据分发这几方面存在的挑战不小。

　　此外，新的技术领域意味着会形成大量新的数据，甚至形成全新的文件类型和格式。这可能会造成一些严重的兼容性问题，特别是当你去映射无人机搜集的位置数据的时侯，问题会更易显露。

　　下面是我所推荐的在无人机数据采集任务中几个重要的步骤。

　　1、飞行前计划

　　从无人机任务规划开始说起。

　　开始前请了解并遵循空域和机场规定。机场和空域的数据可能是AIXM格式，我们可以将它转换成KML格式，以便在GoogleEarth中进行观看。在起飞之前，你还须要留心无人机航行通告、天气、风向信息、限制空域、森林火警和其他民航活动，比如滑翔伞，跳伞等。

　　

　　将AIXM转换成KML，通过GoogleEarth查看机场和空域数据

　　规划航线/航线点。可以借助类似于Litchi这样的app/website，在地图上勾画你须要的航线点，并以CSV格式导入。在这里，你可以考虑创建一个手动生成航线点的工作流，比如通过估算管线中心线手动生成航线点。也可以在GoogleEarth(KML)上规划航线路径并转换到Litchi(CSV)上。

　　集成多种数据格式。多方面展示采集地区的外貌，包括实时地图、CAD建筑结构、GIS地图、以及基础设施数据库。

　　飞行预览。获得真实的飞行预览太关键，结合数据源，并转换成KML格式，看看在GoogleEarth上预览飞行将会是哪些样子。对于软件服务公司来说，你可以建立一个web服务，方便用户通过web浏览器查看飞行预览和对用户上传的飞行路径进行手动检测校准。

　　检查飞行路径。用肉眼和无人机软件上的自动化检测程序来评估飞行路径的风险与错误。所使用的自动化检测程序须要对飞行计划和路径执行各类测试，比如，你须要在什么空域进行飞行，是否须要批准等等。

　　从校准结果生成报告。同样，对于软件服务公司，你创建的web服务，还可以为用户上传的飞行计划手动生成报告。

　　

　　在Litchi网页版上预览飞行计划

　　2、飞行

　　启动无人机，然后等待其搜集数据。

　　通常，自动化能降低好多的人为错误。让飞行任务自动化能更有效地借助有限的飞行时间并执行更安全的操作，并且自动化的系统更能应对环境条件的变化要求。另外，自动化的流程还可以容许你为多次飞行计划生成多个任务，而毋须自动计划和自动飞行每位航线点。

　　无人机可以储存大量的信息：飞行日志、栅格、点云、视频、视频sidecar文件（SRT格式）、以及所有嵌入了座标值的信息（每个无人机搜集的数据都稍有不同，但一般图象数据都储存为JPEGEXIF或NFO）。

　　高存储量数据在处理工作流的各个阶段都是一种挑战。因此，在飞行过程中，在搜集数据时，应当尽量遵守「MYO（最低最优）」原则。

　　3、飞行后检测

　　当无人机飞回来后，取出存储卡，将数据复制到笔记本上。根据你任务的复杂性，你可能会处理成千上万的图片，视频和激光扫描文件。

　　后期处理可能包括变化测量、分类、渲染点云、添加z值、或者其他的任务，这取决于你准备用这种数据干哪些。

　　创建一个目录来索引所有的数据，使用Excel是一种好方式，你也可以使用HTML，这时你会发觉有很多用户界面体验更好的终端应用来处理这一块工作。

　　对图象数据进行转换，将图片转换到其他的输出平台，比如GoogleEarth。对此，你的工作流就须要包括：从JPEG提取经纬度、影像校正、以及将图象加载到KML。此外，一些飞行数据也可以储存为SRT格式的飞行路径信息。

　　利用自动化，这是太关键的，巨大的数据量是潜在的困局，所以，需要确保持续优化无人机数据处理的工作流，以便将其自动化或重复使用。

　　自动化地理插值会大大提升效率

　　4、数据分发

　　数据分发的重点将数据转换成目标用户须要的格式。

　　将数据放在云上，以便其他人可以直接下载任务结果。

　　此外，软件服务公司可以以此提供付费下载数据、报告/总结、飞行路线的web服务以获得赢利。你也可以考虑借助象EsriSurvey123这样的应用程序使用户更新主数据库内数据。

　　生成的报告，可以是Excel电子表格、HTML、PDF、BI软件，或任何你须要的格式，自动化的报告汇总和分发有利于快速作出决策。

　　在无人机任务周期的每位阶段，都须要考虑怎样通过把工具和API对无人机进行集成。使用DJIGS、OpenDroneMap、DroneDeploy、Drone2MapforArcgis的时侯要注意，它们的常见输出格式为XML，CSV和JSON。此外，你还可以在任务周期中使用Microsoft、Google、或Watson的服务——比如，自动化读取图片收录的信息。

　　结语

　　如何借助无人机进行数据采集？数据采集、集成、可视化、自动化和分发都是无人机任务周期的一部分。我们看见了无人机在采集数据方面展示了其自身强悍的易用性和高效性，而实际中，很多行业也着手使用无人机采集数据，但在数据采集后怎样进行快速有效的剖析虽然才是关键，而这对于软件服务公司来说，或许是一个比较好的切入点。