HxGN SmartNet do inwentaryzacji obiektów

HxGN SmartNet - Usługi precyzyjnego pozycjonowania satelitarnego do inwentaryzacji obiektów

Celem projektu było opracowanie systemu do gromadzenia i przechowywania danych o obiektach w oparciu o oprogramowanie ESRI ArcGIS i urządzenie Leica Zeno 15 GIS oraz możliwość łatwej oceny tych danych i dokładności geoprzestrzennej.

Ukończenie studiów magisterskich z zakresu geoinformatyki i kartografii na Uniwersytecie w Glasgow było główną siłą napędową do realizacji tego projektu. Rozsądnym wydawało się przygotowanie i ocena systemu, który mógłby być przydatny dla firmy Colin Bradford Estates Technical Surveyor w North Ayrshire.
Po przeanalizowaniu istniejących standardów danych i wymagań użytkowników, wybrano oprogramowanie Leica Zeno Field i dostosowano je w zakresie pasków narzędzi oraz formularzy do wprowadzania atrybutów. Mapa nadrzędna została utworzona w ArcGIS, a wszystkie niezbędne elementy, w tym warstwy, symbolika, mapy podkładowe itp. zostały przesłane do Leica Zeno 15 GIS za pomocą formatu AXI ESRI.

Schemat pracy

Pozyskano dane o obiektach obejmujące atrybuty i dane geoprzestrzenne. Dane zostały przesłane w formacie AXI ESRI za pośrednictwem stacji dokującej Leica Zeno. Po zebraniu, dane zostały przesłane do ESRI ArcMap w celu ich przechowywania, przeglądania i analiz.

Ocena dokładności

Osobna ocena dokładności geoprzestrzennej została przeprowadzona na podstawie dokładności otrzymanej z użyciem sieci HxGN SmartNet i poprawek SBAS (EGNOS). Podstawą były dwa główne kryteria. Były one następujące:

Dokładność względem Ordnance Survey Mastermap Topography Layer osiągnięto za pomocą poprawek SBAS i HxGN SmartNet poprzez transformację OSTN02. Obejmowało to zbieranie danych za pomocą odbiornika Leica Zeno 15 GIS przy użyciu normalnych metod pracy, tj. trzymanie urządzenia nad obiektem. Wybrano dużą próbkę dobrze zdefiniowanych obiektów na mapie OS, a pozycje zostały zmierzone przy użyciu oprogramowania Leica Zeno Field. Obliczono błąd przemieszczenia poziomego na podstawie względnych punktów na mapie, a skrócone wyniki przedstawiają się następująco:

System poprawek RTK Średni błąd odległości poziomej (m) RMSE błędów odległości poziomej (m)
SBAS (EGNOS) 0,98 1,01
HxGN SmartNet 0,48 0,54

To oszacowanie może również wskazywać inne czynniki związane z błędami na mapach OS, poza oceną dokładności odbiorników Zeno GNSS.

Dokładność bezwzględna uzyskana za pomocą SBAS i HxGN SmartNet. Podstawą tej oceny było dziesięć zdefiniowanych punktów stałych, których współrzędne zostały obliczone w post processingu i zostały pozyskane za pomocą dwuczęstotliwościowego odbiornika GPS, w trakcie pomiaru statycznego. Punkty te następnie pomierzono dwukrotnie używając Leica Zeno 15 / Zeno Field z dołączoną anteną / montażem na statywie, korzystając z poprawek SBAS jak i HxGN SmartNet RTK. Dało to próbę o wielkości dwudziestu dla obu metod RTK. Obliczona bezwzględna dokładność uzyskana za pomocą Leica Zeno w obu metodach przesyłania poprawek RTK była następująca:

System poprawek RTK Średni błąd odległości poziomej (m) RMSE błędów odległości poziomej (m)
SBAS (EGNOS) 0,77 0,81
HxGN SmartNet 0,20 0,22

Po przeprowadzeniu oceny dokładności, Colin Bradford doszedł do wniosku, że HxgN SmartNet zapewnia dokładność, która była więcej niż wystarczająca do przedstawienia danych. Jeżeli SmartNet będzie niedostępny z powodu braku sygnału GSM / GPRS, to zadowalającym substytutem będzie SBAS.

Podsumowanie

Opracowanie dokładnej metody inwentaryzacji umożliwiło efektywne zarządzanie obiektami. Wstępnym warunkiem sprawnego zarządzania były dokładne, wiarygodne dane dotyczące wszystkich istotnych obiektów, które umożliwiły lepsze planowanie i zarządzanie zasobami w oparciu o dane dotyczące stanu, rodzaju obiektu, lokalizacji itp. GIS stanowi doskonałą platformę do przechowywania tych danych.

Chcesz dowiedzieć się więcej? Jesteśmy tutaj, aby odpowiedzieć na twoje pytania.