Рис. 1. Самолет вертикального взлета SUPERCAM SX350 c лазерным сканером TOPODRONE LIDAR 200 ULTRA на борту.

Сегодня мы хотим рассказать о практическом применении совершенного нового решения VTOL SUPERCAM SX350 с TOPODRONE LiDAR 200 ULTRA на борту, которое, по нашему мнению, по-настоящему изменит правила игры на рынке воздушного лазерного сканирования, где всем заправляли огромные компании, имеющие в своем арсенале самолеты и многомилионные аэрофотосъемочные и сканирующие системы, что позволяло им быть вне конкуренции при выполнении проектов на обширных площадях или сотнях километров линейных объектов, где счета за базирование авиатехники, ГСМ и закупку оборудования превышали бюджет «маленькой страны» ну или нескольких десятков компаний.

Одновременно хотим поблагодарить компанию ООО «ВОСТОК» (г. Магадан) за предоставленные данные и фотографии, которая первая в мире на практике решилась использовать все преимущества профессиональных сканирующих систем TOPODRONE LiDAR 200 ULTRA c рабочей дальностью измерений до 200 метров и шириной полосы съемки в 350 метров, а также надежность, мобильность и продуктивность самолетов вертикального взлета SUPERCAM SX350.

Рис. 2. Подготовка VTOL SUPERCAM SX350 перед стартом.

В результате получилось уникальное решение, которое сочетает возможность вертикального взлета и посадки в стесненных условиях, продолжительность полета до 1,5 часов, профессиональную полезную нагрузку - RGB и/или мультиспектральную камеру, воздушный лазерный сканер и способно за один полет закрывать до 5-6 кв.км (500-600 га) площадной съемки или 150 километров линейно протяжённого объекта. В данной системе совмещены многолетний опыт в разработке одних из самых надежных в мире беспилотников самолетного типа и новейшие технологии в области воздушного лазерного сканирования.

При этом данная система обеспечивает получение детального облака точек с плотностью от 125 до 25 точек на квадратный метр, цифровых моделей рельефа и ортофотопланов с точностью, удовлетворяющей требованиям масштаба 1:500 на незастроенных территориях.

Отдельно следует обратить внимание на мобильность комплекса и возможность его перевозки в обычном транспортном кейсе любой авиакомпанией, а также неприхотливость в выборе места взлета и посадки. Для эксплуатации комплекса достаточно всего лишь пары обученных сотрудников, наличие базовой станции (стандартного ГНСС приемника) и ноутбука для планирования маршрутов и первичной обработки данных.

Рис. 3. Подготовка SUPERCAM SX350 перед полетом.

Рис. 4. Наземная станция управления.

Все перечисленные выше характеристики и преимущества делают данную систему незаменимым инструментом при выполнении изысканий на обширных территория месторождений, автомобильных дорог, магистральных трубопроводов, в труднодоступной местности, где невозможно использовать дроны с меньшим радиусом действия.

В этой статье мы не будем рассказывать вам о технологии обработки данных, так как она ничем не отличается от описанных в предыдущих публикациях этапов. Более подробно с данной тематикой вы можете ознакомиться в наших ранних статьях или пройти обучение в учебном центре TOPODRONE. Достаточно лишь отметить, что всего лишь после 1,5 часов полета и 30 минут камеральной обработки вы получите облако точек, представленное ниже, выполните автоматическую классификацию рельефа, а также построите горизонтали, независимо от типа рельефа местности и растительности.

Присоединяйтесь к нашему миру доступных и точных систем воздушного лазерного сканирования и будьте на гребне волны, изменившей мир геодезии!

Рис. 5. Маршруты воздушного лазерного сканирования, совмещенные с облаком точек.

Рис. 6. Цифровая модель рельефа, построенная по результатам автоматической классификации облака точек.

Рис. 7. Горизонтали, построенные по цифровой модели рельефа.

Рис. 8. Облако точек воздушного лазерного сканирования в RGB цветах.

Рис. 9. Облако точек, раскрашенное по высоте.

Рис. 10. Горизонтали, построенные по результатам автоматической классификации.

Рис. 11. Облако точек, раскрашенное по высоте.

Рис. 12. Облако точек воздушного лазерного сканирования в RGB цветах.

Рис. 13. Горизонтали, построенные по результатам автоматической классификации.