Avaliação da Acurácia Posicional de Sensor LiDAR Incorporado em Smartphones
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v18.2.p1247-1262Palavras-chave:
LiDAR, Dispositivos móveis, Acurácia, Nuvem de pontos, Engenharia e GeociênciasResumo
Recentemente, foram introduzidos, pela Apple Inc. dispositivos móveis com sensor LiDAR incorporado. Esses dispositivos podem oferecer uma alternativa econômica e versátil, superando algumas das limitações dos sistemas tradicionais baseados em LiDAR. Nesse contexto, este trabalho avaliou a precisão de nuvens de pontos gerados por smartphones com a tecnologia LiDAR incorporada. A metodologia empregada envolveu a análise das coordenadas tridimensionais de pontos de interesse na nuvem de pontos com coordenadas tridimensionais dos mesmos pontos levantadas por meio de uma estação total. Os testes numéricos demonstraram consistência nas coordenadas, com discrepâncias absolutas abaixo de 8,5 cm e uma distribuição normal das discrepâncias em torno da média. A acurácia média dos pontos foi de 2 cm, com a maioria dos pontos apresentando precisão entre 1,6 cm e 2,5 cm. Esses resultados indicam que os dispositivos móveis equipados com LiDAR são capazes de produzir modelos digitais de terreno com precisão suficiente para aplicações na maioria dos trabalhos em engenharia e geociências, fornecendo uma alternativa acessível e conveniente em relação aos levantamentos com laser scanner topográfico.
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Referências
Apple Inc. (2021). iPhone 13 Pro Max - Especificações técnicas - Suporte da Apple (BR). Apple Support. https://support.apple.com/kb/SP848?locale=pt_BR
Błaszczak-Bąk, W., Janicka, J., Dumalski, A., & Masiero, A. (2023). Integration of terrestrial laser scanning and smartphone LiDAR: The case study of Lidzbark Castle. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 48, 51–56. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-1-W1-2023-51-2023
Gonçalves, E. M., Albarici, F. L., Oliveira, H. C. de, & Reberte, J. C. B. (2024). Análise do registro de nuvens de pontos obtidas por SVLT e por VANT para aplicação no cadastro territorial multifinalitário. Revista Brasileira de Cartografia, 76, Article 70655. https://doi.org/10.14393/rbcv76n0a-70655
Luz Melo, L. F., de Melo Fagundes, L. J., de Melo Torres, M. T. G., de Araujo, M. S., de Oliveira, J. E. F., Soares, A. M. F., ... & de Oliveira, S. T. (2021). Estudo aplicado ao software ACIC Normalidade 2.0. Brazilian Journal of Development, 7(5), 45014–45038. https://doi.org/10.34117/bjdv.v7i5.29354.
Geosystems. (2023). Estação total manual Leica FlexLine TS03. Leica-Geosystems.com. https://leica-geosystems.com/pt-br/products/total-stations/manual-total-stations/leica-flexline-ts03
Gollob, C., Ritter, T., Kraßnitzer, R., Tockner, A., & Nothdurft, A. (2021). Measurement of forest inventory parameters with Apple iPad Pro and integrated LiDAR technology. Remote Sensing, 13(16). https://doi.org/10.3390/rs13163129
Hakim, N. N. A. N. A., Razali, R., Mohd Said, M. S., Muhamad, M. A. H., Abdul Rahim, H., & Mokhtar, M. A. (2023). Accuracy assessment on detail survey plan using iPhone 13 Pro Max LiDAR sensor. International Journal of Geoinformatics, 19, 79–86. https://doi.org/10.52939/ijg.v19i5.2665
King, F., Kelly, R., & Fletcher, C. G. (2022). Evaluation of LiDAR-derived snow depth estimates from the iPhone 12 Pro. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 19, 1–5. https://doi.org/10.1109/lgrs.2022.3166665
Kottner, S., Thali, M. J., & Gascho, D. (2023). Using the iPhone’s LiDAR technology to capture 3D forensic data at crime and crash scenes. Forensic Imaging, 32, 200535. https://doi.org/10.1016/j.fri.2023.200535
Luetzenburg, G., Kroon, A., & Bjørk, A. A. (2021). Evaluation of the Apple iPhone 12 Pro LiDAR for an application in geosciences. Scientific Reports, 11, 22221. https://doi.org/10.1038/s41598-021-01763-9
Mikita, T., Krausková, D., Hrůza, P., Cibulka, M., & Patočka, Z. (2022). Forest road wearing course damage assessment possibilities with different types of laser scanning methods including new iPhone LiDAR scanning apps. Forests, 13(11), 1763. https://doi.org/10.3390/f13111763
Murtiyoso, A., & Grussenmeyer, P. (2021). Experiments using smartphone-based videogrammetry for low-cost cultural heritage documentation. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives, 46(M-1–2021). https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVI-M-1-2021-487-2021
MundoGeo. (2022). Matterport Axis, MC250 Pro2 Câmera e MC300 Pro3 Laser Scanner. Www.youtube.com. https://youtu.be/d79hk2NQtvY
Oliveira, P. H. S. M., Albarici, F. L., de Oliveira, H. C., & Ribeiro, L. H. R. (2021). Análise da integração de nuvens de pontos obtidas por varredura LASER terrestre estática e varredura de luz estruturada cinemática. Revista Brasileira de Geomática, 9(4), 273-293. https://doi.org/10.3895/rbgeo.v9n4.13601
Ren, Y., Dai, Z., Lu, P., Ai, C., Huang, Y., & Tolliver, D. (2022). Rail gage-based risk detection using iPhone 12 Pro. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part F: Journal of Rail and Rapid Transit, 237(4), 429–437. https://doi.org/10.1177/09544097221093753
Rutkowski, W., & Lipecki, T. (2023). Use of the iPhone 13 Pro LiDAR Scanner for inspection and measurement in the mineshaft sinking process. Remote Sensing, 15(21), 5089. https://doi.org/10.3390/rs15215089
Tatsumi, S., Yamaguchi, K., & Furuya, N. (2022). ForestScanner: A mobile application for measuring and mapping trees with LiDAR-equipped iPhone and iPad. Methods in Ecology and Evolution, 14(8), 1603–1609. https://doi.org/10.1111/2041-210x.14009
D Scanner App. (2024). 3D Scanner App. 3dScannerapp.com. https://3dScannerapp.com
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