การศึกษาประสิทธิภาพการใช้อากาศยานไร้คนขับ 2 รุ่นสำหรับการสร้างแผนที่ความละเอียดสูงกรณีศึกษา: การทำแผนที่มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน วิทยาเขตขอนแก่น
คำสำคัญ:
แผนที่ความละเอียดสูง , ภาพถ่ายทางอากาศ , อากาศยานไร้คนขับบทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินประสิทธิภาพและความแตกต่างของแผนที่ความละเอียดสูงที่ได้จากอากาศยานไร้คนขับรุ่น DJI Phantom 4 Pro และ DJI Mavic 3 Enterprise ในพื้นที่ศึกษามหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน วิทยาเขตขอนแก่น ครอบคลุมพื้นที่ประมาณ 161,600 ตร.ม. ด้วยเทคนิคการภาพถ่ายที่กำหนดค่าความละเอียดของจุดภาพพื้นบนดิน (GSD) เท่ากับ 5 ซม. แนวการบินส่วนซ้อนทับระหว่างภาพด้านหน้าและข้างเท่ากับร้อยละ 70 กำหนดจุดควบคุมภาคพื้นดินจำนวน 13 ตำแหน่ง และจุดตรวจสอบจำนวน 7 ตำแหน่ง จากนั้นนำภาพที่ได้ทั้งหมดไปประมวลผลด้วยโปรแกรม Agisoft Photoscan และคำนวณค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย (RMSE) ผลการศึกษาพบว่าภาพถ่ายจากอากาศยานไร้คนขับจำนวน 2 รุ่น สามารถสร้างแผนที่ความละเอียดสูงของพื้นที่การศึกษาได้อย่างประสิทธิภาพ ซึ่งภาพถ่ายดิ่งจากอากาศยานไร้คนขับจำนวน 2 รุ่นสามารถสร้างแผนที่ความละเอียดสูงที่มาตราส่วน 1:300 และมีค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยในทางราบเท่ากับ 0.015 และ 0.018 ม. และทางดิ่ง 0.052 และ 0.057 ม. ตามมาตรฐาน ASPRS ไม่แตกต่างกัน อากาศยานไร้คนขับเป็นเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพในการทำแผนที่สามารถเก็บข้อมูลภาพถ่ายทางอากาศได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ซึ่งช่วยลดระยะเวลาและงบประมาณในการดำเนินงาน
เอกสารอ้างอิง
Hayat S, Yanmaz E, Muzaffar R. Survey on unmanned aerial vehicle networks for civil applications: a communications viewpoint. IEEE Commun Surv Tutor. 2016;18(4):2624-61.
Tziavou O, Pytharouli S, Souter J. Unmanned aerial vehicle (UAV) based mapping in engineering geological surveys: considerations for optimum results. Eng Geol. 2018;232:12-21.
Broekman A, Gräbe PJ. A low-cost, mobile real-time kinematic geolocation service for engineering and research applications. HardwareX. 2021;10:e00203.
Laphitchayangkul T, Bhatsada A, Wangyao K. Application of low-cost unmanned aerial vehicle for accurate mapping: case study at King Mongkut's University of Technology Thonburi, Ratchaburi Residential College. KMUTT R&D J. 2020;43(3):311-24.
Agüera-Vega F, Carvajal-Ramírez F, Martínez-Carricondo P. Assessment of photogrammetric mapping accuracy based on variation ground control points number using unmanned aerial vehicle. Measurement. 2017;98:221-7.
Yordanov ES, Mollov IA. Comparing two models of UAVs (drones) as a monitoring tool for freshwater turtles. Ecol Balk. 2022 Jun 2.
American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS). ASPRS positional accuracy standards for digital geospatial data. Photogramm Eng Remote Sens. 2015;81(3):A1-26.
Authority TV. Geospatial positioning accuracy standards part 3: national standard for spatial data accuracy. Virginia (NV): National Aeronautics and Space Administration; 1998.
Suknak P, Phetthong N, Phatsada A, Wangyao K, Laphisayangkun T. The study of flight elevation and speed of UAV photogrammetric accuracy for mapping. Proceedings of the 25th National Convention on Civil Engineering; 2020 Jul 15-7; Chonburi, Thailand.
Nagendran SK, Tung WY, Ismail MA. Accuracy assessment on low altitude UAV-borne photogrammetry outputs influenced by ground control point at different altitude. IOP Conf Ser Earth Environ Sci. 2018 Apr 24-5; Kuala Lumpur, Malaysia.
Samad AM, Kamarulzaman N, Hamdani MA, Mastor TA, Hashim KA. The potential of unmanned aerial vehicle (UAV) for civilian and mapping application. 2013 IEEE 3rd International Conference on System Engineering and Technology; 2013 Aug 19; Shah Alam, Malaysia.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารวิจัย มข. (ฉบับบัณฑิตศึกษา)
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
