Thu thập dữ liệu không gian là một quá trình phức tạp và tốn thời gian. Tùy thuộc vào loại dữ liệu không gian bạn cần, bạn cũng có nhiều kỹ thuật khác nhau có sẵn cho mình. Drone đã đổi mới cách thu thập dữ liệu không gian. Theo nhiều cách, chúng cho phép thu thập dữ liệu có độ phân giải cao, chính xác một cách nhanh chóng, dễ dàng và rẻ. Có hai kỹ thuật hàng đầu để thu thập dữ liệu không gian bằng máy bay không người lái, đó là phép đo quang (chụp ảnh) và LiDAR. Phép đo quang đã phổ biến và nhiều người biết, vì vậy chúng tôi sẽ không đi sâu vào nó ở đây, nhưng nó dựa vào việc ghép hàng nghìn hình ảnh lại với nhau. Để tạo lưới 3D của một khu vực yêu cầu chồng phủ tối thiểu 85%. Việc sử dụng Điểm kiểm soát mặt đất (GCP) giúp tăng độ chính xác của mô hình và gắn nó với hệ tọa độ. Lưới được tạo bởi phép đo quang được sử dụng để trích xuất ra một một đám mây điểm, DTM, các phép đo và hơn thế nữa.

Phép đo quang tốt cho những gì? Photogrammetry là tuyệt vời vì nó có yêu cầu đầu vào thấp nhưng nó có một số nhược điểm đáng kể. Điều đầu tiên trong số đó là sự phức tạp. Phép đo ảnh là một trong những thứ mà bạn lấy ra những gì bạn đưa vào. Mặc dù có thể dễ dàng lấy một mô hình từ một trong nhiều phần mềm có sẵn, nhưng độ chính xác của dữ liệu đó có thể không đáng tin cậy. Điều đó không có nghĩa là bạn không thể nhận được dữ liệu chính xác từ phép đo quang.

Tuy nhiên, nó khó hơn nhiều so với những gì mọi người nhận ra và thường đòi hỏi nhiều kiến ​​thức hơn và thiết bị cao cấp hơn. Ngoài ra, bất kể bạn thực hiện nhiệm vụ của mình tốt như thế nào, bạn sẽ phải vật lộn để có được dữ liệu chính xác khi có thảm thực vật cản đường. Phép đo ảnh không thích hợp để sử dụng trong các địa hình có cây cối và đồng cỏ. Bạn không thể dựa vào độ chính xác của dữ liệu để trích xuất một mô hình mặt đất thực sự.

 3 ưu điểm chính của LiDAR vs Photogrammetry Drone LiDAR về cơ bản là một hệ thống LiDAR di động được mang trên một chiếc UAV hay còn gọi là máy bay không người lái. Nó sử dụng cảm biến LiDAR kết hợp với hệ thống IMU (Đơn vị đo lường quán tính) và GNSS chính xác. So với Photogrammetry, bạn sử dụng LiDAR để tạo dữ liệu đám mây điểm có độ chính xác cao. UAV LiDAR cho phép bạn thu thập dữ liệu không gian khi đang bay. Nó không dựa vào các phương pháp xử lý sau phức tạp trước khi bạn biết liệu những gì bạn chụp được có chất lượng cao hay không. Điều này có nghĩa là bạn có thể thu thập dữ liệu không gian chất lượng cao từ một lần. Điều này cho phép bạn kiểm tra dữ liệu của mình tại hiện trường để đảm bảo bạn đã thu được những gì mình cần. Sau đó, bạn có thể tinh chỉnh dữ liệu thu được trong văn phòng.

 Drone LiDAR tự hào có thời gian chụp và xử lý nhanh hơn đáng kể so với phép đo quang. Quá trình chụp ảnh để đo ảnh yêu cầu bạn phải đi lại một phần đáng kể của khu vực, đặt các nút điều khiển trên mặt đất để đảm bảo độ chính xác. LiDAR giảm thời gian phân phối dữ liệu khi so sánh với phép đo quang. Làm như vậy thường cho phép một tập dữ liệu có thể được tạo ra trong vài giờ chứ không phải vài ngày. Số lượng dữ liệu Lượng dữ liệu cần thiết cho một mô hình Đo ảnh chính xác gấp nhiều lần so với đám mây LiDAR Point. Điều này là do khối lượng lớn hình ảnh cần thiết để tạo ra một mô hình 3D.

Khả năng xâm nhập trong thảm thực vật của LiDAR là vượt trội. Điều này đặc biệt xảy diễn ra trong trường hợp hệ thống có thể nhận được nhiều lần trả về của tín hiệu, nghĩa là mỗi xung laser nhận được nhiều lần trả về. Điều này làm tăng cơ hội đọc dữ liệu thông qua thảm thực vật để có được các mô hình mặt đất. Tính năng này của Drone LiDAR cũng mang lại lợi ích phụ là giảm nhu cầu nhập liệu của con người trên mặt đất.

Ưu và nhược điểm của Drone LiDAR vs Photogrammetry

• Phép đo quang- Chụp ảnh:
• Ưu điển chi phí đầu vào thấp ( chi mua sắm thiết bị thấp)
• Nhược điểm: không tách được lớp phủ thực vật, tốn thời gian thiết lập bay chụp và xử lý dữ liệu
• + Phát sinh chi phí cho việc bổ sung và xử lý bổ sung dữ liệu
• + Độ chính xác dữ liệu đầu ra kém
• Lidar:
• Ưu điểm: Dữ liệu đáng tin cậy

+ Khả năng xuyên qua tán cây tốt hơn, hỗ trợ bọc tách lớp phủ

+ Thời gian xử lý ngắn hơn

+ Giảm thiểu rủi ro với ít phụ thuộc hơn vào đầu vào của con người

• Nhược điểm: Chi phí ban đâu cao hơn ( giá thiết bị đắt)