การประยุกต์ใช้อากาศยานไร้คนขับราคาถูกในการทำแผนที่ความละเอียดสูง : กรณีศึกษาการทำแผนที่มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี พื้นที่การศึกษาราชบุรี
คำสำคัญ:
การสำรวจด้วยภาพถ่ายจากอากาศยานไร้คนขับ, แผนที่ภูมิประเทศ, โดรนบทคัดย่อ
โครงการวิจัยนี้เป็นการทำแผนที่มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี พื้นที่การศึกษาราชบุรี ด้วยเทคนิคการสำรวจด้วยภาพถ่ายจากอากาศยานไร้คนขับชนิดราคาถูก เพื่อสร้างภาพออร์โธแบบจำลองระดับพื้นผิววัตถุ แบบจำลองระดับพื้นดิน และประเมินหาค่าความถูกต้องของแผนที่และแบบจำลอง ในการทำแผนที่ได้เก็บค่าพิกัดฉากจากจุดควบคุมภาพภาคพื้นดินจำนวน 16 จุด และจุดตรวจสอบจำนวน 21 จุด เพื่อนำมาใช้ในการตรึงภาพและประเมินความถูกต้องของแผนที่ จากนั้น ใช้อากาศยานไร้คนขับถ่ายภาพที่ Ground Sampling Distance (GSD) เท่ากับ 5 เซนติเมตร/จุดภาพ ระยะซ้อนทับด้านหน้า 80 เปอร์เซ็นต์ และระยะซ้อนทับด้านข้าง 75 เปอร์เซ็นต์ นำภาพที่ได้ทั้งหมดไปประมวลผลด้วยโปรแกรม Pix4D mapper เวอร์ชั่น 4.4 พบว่า จุดควบคุมภาพมีค่า RMSEX เท่ากับ 1.24 เซนติเมตร ค่า RMSEY เท่ากับ 1.86 เซนติเมตร ค่า RMSEZ เท่ากับ 0.42 เซนติเมตร และค่า RMSET เท่ากับ 1.17 เซนติเมตร ที่จุดตรวจสอบมีค่า RMSEX เท่ากับ 4.75 เซนติเมตร ค่า RMSEY เท่ากับ 4.76 เซนติเมตร ค่า RMSEZ เท่ากับ 6.95 เซนติเมตร และค่า RMSET เท่ากับ 5.48 เซนติเมตร เมื่อเทียบความถูกต้องในแนวราบตาม ASPRS 2014 พบว่า ภาพออร์โธที่ได้นั้นมีค่า RMSEX และ RMSEY น้อยกว่าหรือเท่ากับ 1 จุดภาพ จึงสามารถใช้แผนที่ภาพถ่ายทางอากาศที่ได้ในงานความถูกต้องสูง และเมื่อเทียบกับมาตรฐาน ASPRS 1990 พบว่า จัดเป็นงานชั้น 1 ที่มาตราส่วน 1:400 หรือมาตราส่วนที่เล็กกว่าได้ ในแง่ของความถูกต้องในแนวดิ่งตามมาตรฐาน ASPRS 2014 พบว่า ชั้นความถูกต้องทางแนวดิ่งอยู่ที่ 10 เซนติเมตร ดังนั้น เทคนิคการสำรวจด้วยภาพถ่ายจากอากาศยานไร้คนขับชนิดราคาถูกจึงนับเป็นเทคโนโลยีที่มีความก้าวหน้า และสามารถเข้ามาเปลี่ยนรูปแบบการทำแผนที่แบบเดิม อีกทั้งยังประหยัดทั้งค่าใช้จ่าย เวลา และแรงงานในการทำงานในสนามได้มาก
References
Rakha, T. and Gorodetsky, A., 2018, “Review of Unmanned Aerial System (UAS) Applications in the Built Environment: Towards Automated Building Inspection Procedures using Drones,” Automation in Construction, 93, pp. 252-264.
Crouch, C.C., 2005, “ Integration of Mini-Uavs At The Tactical Operations Level: Implications Of Operations, Implementation, And Information Sharing,” Naval Postgraduate School Monterey CA.
Hassanalian, M. and Abdelkefi, A., 2017, “Classifications, applications, and design challenges of drones: A review,” Progress in Aerospace Sciences, 91, pp. 99-131.
Fornace, K.M., Drakeley, C.J., William, T., Espino, F. and Cox, J., 2014, “Mapping Infectious Disease Landscapes: Unmanned Aerial Vehicles and Epidemiology,” Trends in Parasitology, 30 (11), pp. 514-519.
Ajayi, O.G., Salubi, A.A., Angbas, A.F. and Odigure, M.G., 2017, “ Generation of Accurate Digital Elevation Models from UAV Acquired Low Percentage Overlapping Images,” International Journal of Remote Sensing, 38 (8-10), pp. 3113-3134.
Hamilton, S., 2017, UAV (drone) aerial photography and photogrammetry and its utility for archaeological site documentation, Lakehead University [Online], Available: http://www. apaontario.ca/resources/Documents/APA_OccasionalPaper2_DroneTesting_2017. pdf.[day]
Martínez-Carricondo, P., Agüera-Vega, F., Carvajal-Ramírez, F., Mesas-Carrascosa, F.J., García-Ferrer, A. and Pérez-Porras, F.J., 2018, “Assessment of UAV-Photogrammetric Mapping Accuracy based on Variation of Ground Control Points,” International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 72, pp. 1-10.
American Society for Photogrammetric Engineering and Remote Sensing (ASPRS), 2015, “ASPRS Positional Accuracy Standards for Digital Geospatial Data (Edition 1, Version 1.0., November, 2014),” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 81 (3), pp. A1-A26.
Singhal, G., Bansod, B. and Mathew, L., 2018, Unmanned Aerial Vehicle Classification, Applications and Challenges: A Review.
Day, D., Weaver, W. and Wilsing, L., 2016, “ Accuracy of UAS Photogrammetry: A Comparative Evaluation”, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 82 (12), pp. 909-914.
Torres-Sánchez, J., López-Granados, F., Borra-Serrano, I. and Peña, J.M., 2018, “Assessing UAV-collected Image Overlap Influence on Computation Time and Digital Surface Model Accuracy in Olive Orchards,” Precision Agriculture, 19 (1), pp. 115-133.
Sadeq, H.A., 2019, “ Accuracy Assessment Using Different UAV Image Overlaps,” Journal of Unmanned Vehicle Systems, 7 (3), pp. 175-193.
Akturk, E. and Altunel, A.O., 2019, “ Accuracy Assesment of a Low-cost UAV Derived Digital Elevation Model (DEM) in a Highly Broken and Vegetated Terrain,” Measurement, 136, pp. 382-386.
American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS), 1990, “ASPRS Accuracy Standards for Large-scale Maps,” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 56 (7), pp. 1068-1070.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2020 มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาของบทความที่ตีพิมพ์ในวารสาร Science and Engineering Connect ในทุกรูปแบบ รวมถึงข้อความ สมการ สูตร ตาราง ภาพ ตลอดจนภาพประกอบในรูปแบบอื่นใด เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี การนำเนื้อหา ไม่ว่าจะในรูปแบบใด ของบทความไปใช้ประโยชน์ในเชิงพาณิชย์ ต้องได้รับอนุญาตจากบรรณาธิการวารสารอย่างเป็นลายลักษณ์อักษรก่อนเท่านั้น
