Bezzałogowe statki powietrzne, znane jako drony, przekształcają geodezję, wprowadzając nowe standardy w akwizycji danych przestrzennych i pomiarach terenowych. Wyposażone w RTK, kamery wysokiej rozdzielczości i czujniki laserowe, zapewniają szybkie, precyzyjne i ekonomiczne pomiary na skalę nieosiągalną tradycyjnymi metodami.

Dzięki możliwości mapowania trudno dostępnych obszarów, tworzenia modeli 3D i monitorowania infrastruktury, drony stają się narzędziem pierwszego wyboru wszędzie tam, gdzie liczy się dokładność, czas i bezpieczeństwo pracy.

Fundamentalne technologie i możliwości techniczne dronów geodezyjnych

Drony geodezyjne łączą zaawansowane pozycjonowanie, obrazowanie i czujniki w spójny system pomiarowy. Najważniejsze elementy ich wyposażenia to:

  • RTK (real-time kinematic) – korekty ze stacji referencyjnych w czasie rzeczywistym, typowa dokładność 1–2 cm w XY i 2–3 cm w Z; w Polsce wsparcie zapewnia ASG‑EUPOS;
  • PPK (post-processed kinematic) – porównywalna dokładność po przetworzeniu danych po locie, większa elastyczność bez wymagania łączności w czasie rzeczywistym;
  • GNSS wielokonstelacyjne – obsługa GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou zwiększa niezawodność i ogranicza błędy pozycjonowania;
  • kamery fotogrametryczne – matryce ≥20 Mpix CMOS, migawka mechaniczna, GSD rzędu 2–3 cm przy 100 m AGL, brak zniekształceń rolling shutter;
  • LiDAR (ALS) – skaning laserowy generujący chmurę punktów o wysokiej gęstości, „przenika” przez roślinność i wiernie odwzorowuje powierzchnię gruntu;
  • kamery multispektralne – wskaźniki wegetacyjne (np. NDVI) do oceny kondycji upraw i wczesnego wykrywania problemów;
  • kamery termowizyjne – zdalne pomiary temperatury, inspekcje PV, detekcja strat ciepła, monitoring linii energetycznych.

Dokładność i precyzja pomiarów wykonanych dronami

Wysoka dokładność to efekt połączenia precyzyjnego pozycjonowania, dobrego planowania misji i poprawnego przetwarzania danych. Systemy RTK zapewniają geotagowanie zdjęć z precyzją ok. 1 cm w XY i 1,5 cm w Z.

Kluczowa jest aerotriangulacja, która wyrównuje tysiące ujęć w spójny model. Wytyczne techniczne zakładają RMS ≤3,5 cm w XY i ≤5 cm w Z.

Fotopunkty kontrolne GCP stabilizują układ odniesienia. Wytyczne GUGIK zalecają min. 8 GCP równomiernie rozmieszczonych i widocznych na ≥5 zdjęciach; już 1–2 GCP potrafią znacząco ograniczyć błędy wysokościowe.

Gęstość LiDAR w Polsce sięga 4 pkt/m² (obszary wiejskie) do 20 pkt/m² (miasta), co przekłada się na lepszą reprezentację detali. Mimo wiatru, opadów i roślinności drony często zapewniają bardziej powtarzalne wyniki w terenie niż zespoły naziemne narażone na ograniczenia dostępu.

Zastosowania dronów w różnych sektorach geodezji i budownictwa

Drony znajdują zastosowanie w wielu branżach. Poniżej najważniejsze obszary wraz z typowymi korzyściami:

  • budownictwo – ortofotomapy placów, monitoring postępu, weryfikacja zgodności z projektem; dokładność ortofotomap do kilkunastu centymetrów umożliwia pomiary powierzchni i objętości;
  • górnictwo odkrywkowe – obliczanie objętości mas ziemnych z błędem ok. 0,5%, kontrola hałd i składowisk; drony eliminują ryzyko dla pracowników przy materiałach niebezpiecznych;
  • infrastruktura transportowa – inspekcje dróg, mostów i linii kolejowych z użyciem 30× zoom i termowizji; wykrywanie przegrzań, uszkodzeń i kolizji roślinności;
  • gospodarka wodna – monitoring zbiorników, kontrola wałów, szybkie mapowanie terenów zalanych; dane w czasie rzeczywistym dla sztabów kryzysowych i analiza zmian z LiDAR;
  • rolnictwo precyzyjne – multispektralne i hiperspektralne analizy (NDVI, NDRE), mapy aplikacyjne dla nawożenia i nawadniania, niższe koszty i mniejszy wpływ na środowisko;
  • nieruchomości i konserwacja – szybkie inspekcje dachów i elewacji, termowizja do wykrywania mostków cieplnych, modele 3D do planowania remontów;
  • archeologia i dziedzictwo – LiDAR ujawnia ukryte struktury; wizualizacje (np. SVF) uwydatniają detale niewidoczne klasycznie.

Porównanie dronów z tradycyjnymi metodami geodezyjnymi

Drony wygrywają szybkością, kompletnością danych i bezpieczeństwem pracy, a metody naziemne zachowują przewagę w precyzyjnych pomiarach punktowych i tyczeniach.

Dla czytelnego zestawienia kluczowych różnic:

Kryterium Drony Metody tradycyjne
Szybkość kilkanaście–kilkadziesiąt hektarów w kilka godzin, pełne pokrycie terenu pomiary punkt po punkcie, dni/tygodnie na duże obszary
Dokładność centymetrowe geotagi RTK; wysoka rozdzielczość całej powierzchni (ortofoto, chmury punktów) centymetrowa na punktach dostępnych z ziemi; ograniczona gęstość próbkowania
Bezpieczeństwo brak ekspozycji na zagrożenia terenowe; inspekcje z powietrza praca w trudnym terenie, rusztowania, ruch drogowy
Koszty inwestycja 40–100 tys. zł, szybki zwrot w projektach dużych/cyklicznych niższy próg wejścia dla małych zadań; większe koszty robocizny przy dużych obszarach
Nisze zastosowań rozległe mapowania, objętości mas, inspekcje trudno dostępne tyczenia, inwentaryzacje powykonawcze, pomiary wewnątrz budynków

Najlepsze efekty daje podejście hybrydowe – drony zapewniają kompletne dane obszarowe, a instrumenty naziemne weryfikują punkty wymagające najwyższej precyzji.

Technologie przetwarzania i analizy danych z dronów

Od surowych zdjęć do produktów końcowych (ortofotomapy, NMT/NMPT, chmury punktów) prowadzi sekwencja wyspecjalizowanych etapów i narzędzi. Popularne środowiska to Agisoft Metashape, Pix4D i DJI Terra.

Standardowy workflow wygląda następująco:

  1. wyrównanie zdjęć i budowa chmury punktów – dopasowanie cech, analiza stereo, generowanie gęstej chmury (miliony–dziesiątki milionów punktów);
  2. aerotriangulacja – orientacja zdjęć, samokalibracja kamery, eliminacja błędów; włączenie GCP dla skalowania i georeferencji;
  3. ortorektyfikacja i ortofotomapa – korekcja perspektywy i ukształtowania, nadanie pikselom dokładnych współrzędnych;
  4. modele wysokościowe – tworzenie NMT (grunt) i NMPT (pokrycie terenu), eksport do formatów GIS.

W przypadku LiDAR kluczowa jest klasyfikacja chmury punktów (grunt, roślinność, budynki, woda, szum), którą realizuje się automatycznie (ML) lub ręcznie. Analizy i wizualizacje ułatwiają CloudCompare i LiMON Viewer; publiczne dane LiDAR dostępne są w Geoportalu.

Duże naloty wymagają mocy obliczeniowej – coraz częściej stosuje się przetwarzanie w chmurze i techniki przyspieszające renderowanie (np. 3D Gaussian Splatting), a w DJI Terra – tryby klastrowe dla bardzo dużych zestawów zdjęć.

Regulacje prawne i operacyjne dla lotów dronów geodezyjnych

Operacje w Polsce reguluje ULC w oparciu o przepisy EASA (od 31.12.2020). Kategorie operacji i ich główne założenia przedstawiono poniżej:

Kategoria Zakres ryzyka Typowe wymogi Przykłady operacji
Otwarta niskie VLOS, do 120 m AGL, masa do 25 kg, rejestracja operatora ≥250 g lokalne naloty fotogrametryczne na otwartych terenach
Szczególna pośrednie oświadczenie STS/NSTS lub zezwolenie ULC BVLOS, operacje nad obszarami zaludnionymi, inspekcje infrastruktury
Certyfikowana wysokie certyfikacja systemu i operatora, licencje, rygorystyczne procedury złożone operacje o podwyższonym ryzyku

Każdy lot należy zgłosić w PAŻP poprzez systemy teleinformatyczne, sprawdzając dostępność przestrzeni i uzyskując ewentualne zgody. W kategorii otwartej obowiązuje pułap 120 m AGL, a strefy wokół lotnisk wyznaczane są indywidualnie.

Operatorzy profesjonalni powinni ukończyć szkolenia teoretyczne i praktyczne u podmiotów zarejestrowanych w ULC. Od 13 listopada 2025 r. wymagane będzie ubezpieczenie OC dla dronów o masie 250 g–20 kg.

Wyzwania i przyszłe perspektywy technologii dronów w geodezji

Najważniejsze bariery wdrożeniowe obejmują:

  • koszt wejścia – profesjonalny zestaw z RTK, LiDAR i oprogramowaniem to wydatek od kilkudziesięciu do ponad setek tysięcy złotych;
  • regulacje – tempo zmian prawnych bywa niższe niż rozwój technologii, ograniczając m.in. loty BVLOS;
  • pogoda – wiatr, deszcz i mgła obniżają jakość danych i skracają okna operacyjne;
  • kompetencje – niedobór operatorów z wiedzą geodezyjną zwiększa wagę szkoleń i standaryzacji.

Kierunki rozwoju, które najszybciej zwiększą wartość operacji dronowych:

  • AI i uczenie maszynowe – automatyczna klasyfikacja, detekcja zmian, inspekcje predykcyjne;
  • łączność 5G – transmisja danych w czasie rzeczywistym i większa autonomia misji;
  • miniaturyzacja sensorów – zaawansowane ładunki na mniejszych, tańszych platformach;
  • autonomia lotów – planowanie i optymalizacja tras na bazie doświadczeń i kontekstu terenowego;
  • integracja z GIS/BIM i IoT – spójne środowiska decyzyjne, śledzenie integralności danych (np. blockchain).