Toujours la même histoire. Un géomètre fait deux heures de route pour se rendre sur un site isolé, installe son matériel, commence la collecte de données… puis passe l’heure suivante à dépanner une connexion NTRIP qui se coupe ou une liaison instable avec une station de base locale. Ou bien il rentre au bureau et se rend compte que les corrections intermittentes ont compromis son géoréférencement. Les données sont bien là, mais leur qualité n’est pas à la hauteur.
Ce qui m’a frappé, c’est à quel point ces difficultés sont évitables. Les données GNSS sous-jacentes sont enregistrées. Le SLAM . Le balayage est bon. Le problème réside dans une dépendance vis-à-vis des communications que nous pouvons contourner par des moyens techniques – et c’est exactement ce que fait le PPK.
Le RTK (Real-Time Kinematic ) est l'approche traditionnelle. Elle consiste à transmettre en continu des données de correction en temps réel depuis une station de base vers votre rover pendant que vous effectuez la capture. Lorsqu'elle fonctionne, elle est excellente. Mais elle dépend d'une connexion stable et à faible latence sur le terrain, ce qui est difficile à obtenir dans les zones reculées ou partout où les distances sont importantes ou où le relief fait obstacle au signal.
Le PPK (Post-Processed Kinematic ) inverse le modèle. Au lieu de calculer les corrections en temps réel, vous enregistrez les données GNSS brutes pendant votre mission et les traitez par la suite. La précision est équivalente – vous obtenez toujours un géoréférencement au centimètre près – mais vous éliminez totalement la dépendance à la connectivité. Le travail sur le terrain et le traitement des données sont dissociés, ce qui change considérablement la manière dont vous planifiez et réalisez un levé.
Comment cela fonctionne-t-il Aura dans Aura ?
Pendant la collecte de données, votre récepteur GNSS enregistre, comme d'habitude, les observations GNSS brutes parallèlement à vos données LiDAR IMU. Une fois de retour du site, vous importez les données de votre station de base – qu'il s'agisse d'une station locale que vous avez mise en place ou d'une station CORS à proximité – et vous traitez ces corrections à l'aide d'un logiciel de traitement RINEX afin d'obtenir une trajectoire géoréférencée. Cette trajectoire corrigée est ensuite fusionnée avec Emesent SLAM produire un nuage de points géoréférencé et corrigé.
L'essentiel est que la qualité de votre géoréférencement ne dépend plus de ce qui se passait avec votre signal pendant le balayage. Vous travaillez à partir de l'ensemble complet des données enregistrées, traitées dans des conditions contrôlées.
Oui – la prise en charge du PPK dans cette version s'applique uniquement aux flux de travail de balayage au sol – plus précisément lorsqu'elle est utilisée dans des configurations portables, sur mât, à dos ou montées sur véhicule. Elle n'est actuellement pas prise en charge pour les déploiements par drone. Si vous utilisez Hovermap un UAV, votre flux de travail de géoréférencement reste inchangé pour l'instant.
Il convient également de noter que le PPK nécessite toujours des données de station de base pour le post-traitement. Vous devez soit enregistrer les données de votre propre station de base pendant le balayage, soit avoir accès à une station CORS située à une distance de base raisonnable. Cela supprime la dépendance vis-à-vis des communications en temps réel, mais n'élimine pas complètement le besoin d'une source de référence.
La topographie à distance et en région est un cas d'école : partout où la couverture cellulaire est inégale ou où les réseaux CORS sont clairsemés. Nous recevons également de nombreux retours d'équipes travaillant dans des environnements d'exploitation à ciel ouvert et de minage de surface, où les longues lignes de visée rendent le RTK peu fiable.
Il convient également de mentionner que la prise en charge du PPK ne se limite pas à Aura cette version : Commander . Commander a été mis à jour pour prendre également en charge les flux de travail PPK, de sorte que l'expérience de bout en bout est cohérente sur l'ensemble de la plateforme. C'est un bon exemple de la manière dont ces outils sont conçus pour fonctionner ensemble plutôt que de manière isolée. Je vous guide à travers l'ensemble du processus de géoréférencement PPK, de la capture sur le terrain au nuage de points, dans cette vidéo explicative.
Plus généralement, je pense que cela redonne aux géomètres quelque chose qu’ils n’auraient jamais dû avoir à abandonner : la certitude que les données qu’ils capturent seront exploitables, quelle que soit la qualité du signal.