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Pix4D-将图像转化为可执行的数据:如何在火灾救援中更好地利用无人机
应用案例  来源: Pix4D  作者: Pix4D  2018-09-19

2017年的秋天,一场大火肆虐加利福尼亚北部。干燥的气候加上每小时80多公里的强阵风使得大火在短短几天内就烧毁了数万亩区域。


圣罗莎是火灾情势最严重的城市,当地政府出动无人机采集灾情数据,并且使用Pix4D无人机测绘软件,得到了灾区的二维正射影像和三维模型等数据,为支持灾难应急响应和恢复活动起到了关键性的作用。

火灾发生后,当地警局即刻接到任务:使用无人机采集信息以支持灾后应急响应和应急恢复。警局拥有一支小型的无人机队伍,并且获取了联邦航空管理局下发的临时飞行许可。


在对灾情进行了快速调查后,警长Tom找到了专业无人机服务公司Scholar Farm的Greg,在此次任务中负责数据的采集和后处理工作。


灾难过后


Tom和Greg来到了当地灾情最严重的Coffey Park社区,这片1.2平方公里的地区有近3500处住宅被烧为灰烬,现场一片焦黑,断壁残垣惨不忍睹。

Tom回忆说:“我们急需一张灾情地图来协调现场应急人员,设置警戒线,以及确保居民返回这个区域时不会受伤。另外,这些地图还将帮助居民了解房屋和财产的损失情况。“

 

警局无人机队使用的是1200万像素级别的大疆精灵4无人机。Greg指导团队如何使用无人机采集图像,如飞行路线的选择、图像重叠度的设置等。清晰、曝光正确、以及有合适重叠度的图像才能确保后续数据处理的正常进行。


由于飞行限制,无人机只能在30米高度飞行,这比Greg通常设置的120米飞行高度低了4倍,而飞行高度的降低意味着飞行时间和照片数量的增加。最后团队在飞行了20几个架次后完成了整个区域的图像采集,总共生成了近10000张照片(50GB),分辨率约为2厘米/像素,另外他们还花费了几小时拍摄了一些全景照片。


从空中视角分析灾情


Tom和Greg发现数据后处理才是此次任务的最大的挑战——在SD卡、移动硬盘、电脑之间传输数据,从云端上传或下载数据都需要大量时间。然而无论是当地政府还是媒体,都希望在一个较短的周期内得到处理成果!


Greg表示:“我从来都没有和如此大量的数据打过交道。于是我打电话给Pix4D旧金山办公室的技术人员寻求帮助,因为我知道他们在这方面很有经验。“


在Pix4D的帮助下,Greg把10000张照片导入到同一个Pix4Dmapper项目中进行处理,仅仅使用了46小时就生成了一张高清二维正射影像图(1GB),以及三维点云和三维模型。


Greg补充道,“Pix4Dmapper的强大之处在于能够将图像快速处理成超高分辨率的地图。“

▼Coffey Park社区的正射影像镶嵌图

▼Coffey Park社区的正射影像镶嵌图.webp.jpg


人人都能看到的在线地图


为了让警长Tom和他的团队更方便地浏览这些数据成果,Greg联系了开源地图平台Mapbox。Mapbox在24小时内创建了一张线上地图,嵌入了从Pix4D软件输出的成果,除此之外还加入了街道信息,住户地址,以及全景照片。


这些地图不仅限于警局浏览,也开放给普通民众。这样被疏散的居民在被允许回到灾区之前就可以看到房屋受灾的详细情况。


使用无人机和Pix4D软件,当地灾难应急部门获得了灾情的第一手资料。他们使用这些资料来协调各机构开展工作,帮助居民了解其财产损失情况。当然,这些数据的价值还不止于此——对于研究野火的科学家来说,这些数据对于了解野火如何通过居民区具有重大意义;而天然气和电力公司可以使用这些数据来指导相关设施的重建工作。



 ▼ Mapbox为这次火灾创建的线上地图融合了多种数据,以下是线上地图在不同放大级别下的截图。

▼ Mapbox为这次火灾创建的线上地图融合了多种数据,以下是线上地图在不同放大级别下的截图。.webp.jpg

▼ Mapbox为这次火灾创建的线上地图融合了多种数据,以下是线上地图在不同放大级别下的截图。▼ Mapbox为这次火灾创建的线上地图融合了多种数据,以下是线上地图在不同放大级别下的截图。.webp.jpg

▼ Mapbox为这次火灾创建的线上地图融合了多种数据,以下是线上地图在不同放大级别下的截图。▼ Mapbox为这次火灾创建的线上地图融合了多种数据,以下是线上地图在不同放大级别下的截图。▼ Mapbox为这次火灾创建的线上地图融合了多种数据,以下是线上地图在不同放大级别下的截图。.webp.jpg

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