Cookie instellingen

  • Wij plaatsen functionele cookies, waarmee wij het gebruik van de website kunnen meten.

nlen
Terug naar overzicht

Waarom wij voor foto’s uit vliegtuigen kiezen in plaats van drones of satellieten

Als we vertellen dat we luchtfoto’s vertalen naar informatieproducten, veronderstellen de meeste mensen, dat we gebruik maken van beelden die zijn opgenomen met drones of satellieten. Wanneer wij ze echter vertellen, dat wij vooral data vanuit vliegtuigen gebruiken, reageren ze verbaasd.  Een korte toelichting, waarom wij voorlopig vasthouden aan luchtfoto’s gemaakt vanuit vliegtuigen.

Factoren

Er zijn 5 verschillende factoren waar rekening mee gehouden moet worden wanneer je een afweging maakt tussen foto’s gemaakt uit drones, vliegtuigen of satellieten. Niet alleen de eigenschappen van de beelden, zoals de resolutie, spelen een rol. Maar ook of beelden in stereo zijn opgenomen, wat de dekking is, de frequentie van de opnames en uiteraard de kosten. Deze factoren bespreken we eerst samen met de eisen die Readar hieraan stelt, daarna beschrijven we hoe de drie opnametechnieken zich tot elkaar verhouden.

1. Resolutie

We starten met hetgeen vaak als bepalende factor wordt meegewogen in de beslissing voor het type luchtfoto: de resolutie. In vaktermen noemen we dit de grondresolutie (GSD of Ground Sampling Distance). De grondresolutie bepaalt hoeveel detail een foto bevat.  Figuur 1a en 1b laten luchtfoto’s vanuit een vliegtuig zien, beide van hetzelfde gebied, maar alle twee met een andere GSD (resp. 10 en 25 cm). Figuur 2a en 2b laten ook twee foto’s van hetzelfde gebied zien, maar dan genomen vanuit de satelliet. De GSD is daar 50 cm en 80 cm. Het is duidelijk dat de kwaliteit van foto 1a het beste is.

Figuur 1a: Luchtfoto vanuit vliegtuig met een GSD van 10 cm
Figuur 1b: Luchtfoto vanuit vliegtuig met een GSD van 25 cm
Figuur 2a: Foto vanuit satelliet met een GSD van 50 cm (Superview)
Figuur 2b: Foto vanuit satelliet met een GSD van 80 cm (Triplesat)


De afmetingen van het object, waar we naar op zoek zijn is leidend voor de minimale vereiste resolutie. Vaak is 200 pixels een goede richtlijn om enigszins betrouwbaar (geautomatiseerd) een object te kunnen herkennen. Dit is echt heel weinig, als je bedenkt dat een foto van je smartphone miljoenen pixels bevat. Figuur 3 laat bijvoorbeeld zien hoe Van Goghs beroemde zelfportret eruitziet in 288 pixels.

Figuur 3: zelfportret van Gogh in 288 pixels (bron IXXI).

Readar focust zich op de bebouwde omgeving met objecten vanaf enkele vierkante meters (een zonnepaneel is ca 1,5 m2, een dakkapel of schuurtje 6 m2).  Een grondresolutie van 25 cm resulteert zo in 24 pixels op een zonnepaneel en is dus net bruikbaar, vooral aangezien een installatie vaak uit 8-14 panelen bestaat. Een grondresolutie van 10 cm resulteert in 150 pixels op ditzelfde zonnepaneel en werkt consistent goed om deze te kunnen herkennen. Met een grondresolutie van 5 cm kunnen we bijvoorbeeld ook het patroon van golfplaten onderscheiden: ideaal voor het herkennen van bijvoorbeeld asbestcement daken. Boven de 5 cm voegt extra resolutie weinig meer toe aan de kwaliteit van het uiteindelijke eindproduct.

2. Stereofoto’s

De meeste mensen kennen luchtfoto’s van Google Earth; één grote aaneengesloten foto. In vaktermen een orthofoto. Aan de basis van zo’n foto, liggen allemaal losse foto’s die als het ware allemaal aan elkaar zijn geplakt. Dit wordt heel zorgvuldig gedaan, snijlijnen lopen bijvoorbeeld niet door gebouwen, maar langs een weg. Overgangen tussen foto’s zijn daardoor nauwelijks zichtbaar.

Als we teruggaan naar die losse luchtfoto’s zien we dat deze met veel overlap zijn genomen, zoveel overlap dat elk punt op Aarde op minimaal twee verschillende foto’s staat. Deze foto’s noemen we stereofoto’s: op dezelfde wijze als je met twee ogen diepte kan zien, kun je met behulp van stereofoto’s hoogte zien.

Hoogte-data levert heel veel extra informatie op, bijvoorbeeld ten behoeve van mutatiesignalering. Een nieuw schuurtje zorgt bijvoorbeeld voor een hoogteverschil van bijvoorbeeld 2,5 meter, eenvoudig detecteerbaar. Veel mutaties zijn dus veranderingen in hoogte, en met stereofoto’s zijn deze veel beter te herkennen dan met behulp van enkel de kleur (RGB-waardes).

De hoogtedata heeft nog een belangrijk voordeel: het is mogelijk om elke pixel op de juiste positie te leggen. Dat in een normale luchtfoto de pixels niet altijd op de goede plek liggen, is te zien aan een effect dat we omvalling noemen. Dit betekent dat objecten aan de randen van de foto, vanaf de zijkant worden bekeken. Je ziet bijvoorbeeld gevels van gebouwen op de plek waar eigenlijk het dak al is begonnen, en straatjes vlak naast gebouwen zijn niet zichtbaar omdat het dak hier overheen valt. Bij het geautomatiseerd verzamelen van informatie is het een groot voordeel als alle pixels wel op de juiste plek liggen. We gebruiken weer het voorbeeld van mutatiesignalering, als twee normale orthofoto’s op elkaar worden gelegd is het door het verschil in perspectief bijna onmogelijk om een geautomatiseerde vergelijking uit te voeren. Met een true-orthofoto is dat wel mogelijk, omdat het perspectief gelijk blijft. Naast het verschil in perspectief is schaduw een andere complicerende factor voor mutatiesignalering, objecten die op de ene foto in de schaduw liggen en op de andere foto in de zon hebben hele verschillende RGB waardes, terwijl het object ongewijzigd is. Met behulp van hoogtedata in combinatie met het opnametijdstip/de positie van de zon kunnen we voor elke pixel uitrekenen of deze in de zon of schaduw lag, hiermee kunnen we onjuiste detecties veroorzaakt door schaduw aanzienlijk terug brengen.

Figuur 4: normale orthofoto en true-orthofoto van hetzelfde gebouw

3. Dekking

Veel van onze klanten zijn landelijk actief. Dit betekent dat ze landelijke data nodig hebben en dat betekent ook dat onze brondata landsdekkend moet zijn.

4. Update frequentie

De meeste gebruikers willen het liefst real-time data, maar als we verder doorvragen blijken veel organisaties ook met een updatefrequentie van een jaar te kunnen volstaan. Een hogere frequentie is natuurlijk altijd prettig, maar die extra kosten wegen vaak niet op tegen het voordeel. 

5. Kosten

Uiteraard spelen kosten ook een rol in het bepalen van de meest geschikte brondata. De twee grootste variabelen zijn resolutie en frequentie, beide zijn bijna lineair verbonden met de kosten. Dus een 2 keer zo hoge resolutie of een 2 keer zo hoge frequentie brengt nagenoeg de dubbele kosten met zich mee.

Dronebeelden

Het grootste voordeel van dronebeelden is dat je eigenlijk met elke gewenste grondresolutie en elke gewenste frequentie foto’s kunt maken. Dit komt omdat er geen beperking is aan hoe laag je kunt vliegen, en hoe lager je vliegt hoe meer detail je kunt zien. De beelden van drones worden ook nog eens vrijwel altijd als stereofoto’s ingewonnen.

De grootste handicap is dat het met drones onmogelijk is om een landsdekkende luchtfoto te maken. Er zijn simpelweg te veel gebieden waar niet gevlogen mag worden, denk aan snelwegen, Schiphol en mensenmassa’s. Aangezien de bestuurder van de drone zicht moet houden op de drone is het verzamelen van data met een grote dekking ook erg bewerkelijk, diegene zou het hele land moeten afrijden.  Dat maakt dat dronebeelden met grote dekking ook hoge kosten met zich meebrengen, die alleen maar hoger worden als de frequentie omhooggaat. Dronebeelden zijn daarmee meer geschikt op buurt-/projectniveau en niet voor een toepassing op landelijke schaal.

Satellietbeelden

Aan het andere uiterste van het spectrum staan satellietbeelden: hierbij is niet de dekking maar de grondresolutie beperkend. De hoogst beschikbare resolutie vanuit satellieten is 0,31 meter (Worldview III). Dit zijn zwart-witbeelden, in kleur is de resolutie aanzienlijk lager. Hier kun je zeker wat mee voor veel toepassingen, maar het is wel aan de krappe kant voor ons werkgebied. Omdat een satelliet door een veel dikkere laag atmosfeer moet heen kijken is in de praktijk op een 30 cm luchtfoto ook net iets meer te zien dan op een 30cm satellietbeeld. Inwinnen in stereo is bij satellieten minder gebruikelijk. Het kan wel, maar het werkt niet optimaal, zeker niet voor hoogtereconstructie op het detailniveau waarop Readar dat nodig heeft.

Dekking is de grote troef van satellietbeelden: Satellieten kennen geen beperking in de dekking en in principe is wereldwijd data beschikbaar. De frequentie wordt beperkt tot hoe vaak de betreffende satelliet over komt en of het op dat moment helder weer is (anders zie je op de satellietbeelden alleen wolken). Er zijn satellieten die elke dag de hele aarde fotograferen, maar die hebben een hele lage resolutie. Voor een satelliet met een enigszins bruikbare resolutie ligt de capaciteit aanzienlijk lager. In de praktijk is een landsdekkende jaarlijkse update met een resolutie van 30-50cm goed haalbaar.

De kosten van 31 cm stereobeelden afkomstig van een satelliet zijn erg hoog, bij voorkeur wordt daarom vaak gewerkt met orthofoto’s met een lagere grondresolutie. In Nederland stelt het NSO gratis beelden beschikbaar van Superview (50 cm) en Triplesat (80 cm). In onze ervaring valt de bruikbaarheid van deze 50 en 80 cm beelden echter fors tegen voor het analyseren van gebouwen (zie figuur 2a en 2b).

Een veel gehoorde reactie is: “maar satellieten worden toch elk jaar beter.” Men is dat men gewend van computers en smartphones. Er kan ook wel meer, maar dan moet u meer denken aan defensietoepassingen. We kunnen een paar jaar vooruitkijken, omdat nieuwe satellieten ruim voor de lancering bekend worden gemaakt. Op basis daarvan lijkt de grens voor commerciële toepassingen voorlopig bereikt. Niet omdat het technisch niet kan, maar omdat het commercieel niet interessant is en/of omdat dit politiek gevoelig ligt. We kunnen de toekomst niet voorspellen en we blijven uiteraard de ontwikkelingen op de voet volgen!

Luchtfoto’s uit vliegtuigen

Luchtfoto’s uit vliegtuigen vormen de middenweg tussen drone- en satellietbeelden. De resolutie van luchtfoto’s uit vliegtuigen is in Nederland 25 cm of beter. Dit is voor onze werkzaamheden voldoende. We komen bij opdrachtgevers zelfs luchtfoto’s tegen met een resolutie van 3cm. Foto’s met een nog kleinere resolutie worden in de praktijk niet gemaakt. Net als bij dronebeelden worden deze foto’s in stereo ingewonnen.

Vliegtuigen maken in Nederland minimaal twee keer per jaar landsdekkende foto’s, één in 25 cm en één in 10 cm of hoger. In de rest van Europa en de Verenigde staten zijn vrijwel overal luchtfoto’s beschikbaar. Omdat het in laten winnen van luchtfoto’s kostbaar is, krijgt het de grote voorkeur om gebruik te maken van deze al beschikbare luchtfoto’s, dit zorgt er wel voor dat updatefrequentie beperkt is.

Conclusie

Dronebeelden vallen voor ons af omdat het niet mogelijk is om landsdekkende data in te winnen. Bij satellietbeelden zorgt de beperkte grondresolutie en de beperkte beschikbaarheid van stereobeelden ervoor dat het erg lastig is om de kwaliteit van onze informatieproducten te garanderen. Voor vrijwel al onze toepassingen blijven luchtfoto’s gemaakt uit vliegtuigen dan ook het meest geschikt.