RTKLIB: Las pruebas

Una vez realizadas las pertinentes configuraciones me he dispuesto a realizar una batería de pruebas para comprobar si es posible obtener los resultados esperados, que no es otra cosa que las mediciones con sistemas GNSS de bajo coste. Antes de explicar el procedimiento para realizar los ensayos voy a adelantar con 3 preguntas y sus respectivas respuestas mis primeras conclusiones.

¿Es posible utilizar RTKLIB para la obtención de coordenadas con precisión centimétrica?

Si, RTKLIB configurado adecuadamente y con los componentes adecuados permite obtener altas precisiones. En el siguiente vídeo se puede observar 5 nubes de puntos que corresponden a 5 sesiones de mediciones distintas. Tanto la separación de los puntos de la misma sesión como de las mencionadas repeticiones apenas supera unos pocos centímetros. El vídeo sitúa los puntos sobre la ortofotofrafía del Plan de Ortofotografía Nacional de máxima actualidad (PNOA). A pesar de lo impresionante de estos resultados hay que realizar unas importantes consideraciones que da pie a la siguiente pregunta.

¿Es viable usar RTKLIB para trabajos profesionales?

No, al menos con el sistema que he construido personalmente. A pesar de que el vídeo anterior muestra unos resultados esperanzadores, hay que mencionar que dichos resultados son fruto de más de  5 sesiones , las cuales  han sido sometidas posteriormente a una depuración y filtrado.

En cuanto a los inconvenientes que me hacen contestar a la pregunta negativamente, cabe destacar:

1-Los tiempos de mediciones son grandes, para obtener una solución FIX, es necesario esperar una decena de minutos en el mejor de los casos, a lo que hay que sumar otros tantos minutos para conseguir una nube de puntos densa y estable (es frecuente que pase tras alcanzar la solución FIX pase a FLOAT durante un tiempo determinado para restablecerse de nuevo a FIX). Lo dicho anteriormente supone que realizar trabajos profesionales como levantamientos topográficos o mediciones de puntos de control en tierra para ortofotografías con Drones está fuera del alcance de este sistema ULTRA LOW COST.

2-Para la obtención de un solo punto ha requerido de múltiples sesiones. Cuando he realizado una sola observación en un punto del terreno, con su respectiva solución FIX, al realizar repeticiones en el mismo punto, he observado que la nube de puntos obtenidos entre las sesiones puede desplazarse considerablemente (aunque normalmente se sitúa en desplazamientos submétricos). Esto supone que una sola repetición no es fiable si se quieren obtener resultados submétricos, por consiguiente, es necesario realizar múltiples sesiones en un mismo punto y descartar la nube de puntos que se aleja de la concentración. En resumen, el vídeo que os he presentado es el resultado de filtrar y depurar múltiples sesiones en un mismo punto del terreno, lo que supone consumir mucho tiempo en el trabajo de campo y en el posterior procesamiento de oficina.

¿Es viable usar RTKLIB para trabajos no profesionales?

Si. Si por cualquier circunstancia en entornos no profesionales se desea mejorar las precisiones obtenidas con un GPS estándar el uso de RTKLIB es adecuado ya que aún sin realizar procesos de depuración complicados se pueden obtener precisiones submétricas.

¿Merece la pena seguir investigando la herramienta RTKLIB o lo descartamos directamente vistas las conclusiones anteriores?

Es mi opinión personal y estoy convencido que los resultados se pueden mejorar en cuanto al tiempo de adquisición de las soluciones FIX, como a la necesidad de realizar múltiples sesiones en un mismo punto. Los motivos que me planteo son los siguientes:

1-El lugar dónde he realizado las pruebas no ha sido a campo abierto. La zona de medición está situada a pocos centímetros de un cercado metálico, arbolado, etc y a pocos metros de una casa de campo. Habría que comprobar (queda pendiente para las otras sesiones) la respuesta a campo abierto totalmente despejado.

2-El dispositivo construido no es LOW COST sino ULTRA-LOWCOST. Tanto el dispositivo ublox 6 y ublox 8 que he adquirido no están soportados oficialmente por RTKLIB, en ambos casos se usan trucos como mensajes propios o de depuración para activar la obtención de datos RAW. Cabría esperar una mejora con dispositivos soportados oficialmente por RTKLIB a la par que se incrementaría el coste, aunque nada comparable con dispositivos comerciales.

3-La antena usada en las pruebas es de calidad contrastada (TALLYSMAN), aunque existen modelos más potentes que el adquirido. Por otro lado hay que considerar que no se ha seguido estrictamente las recomendaciones sobre la colocación de la antena sobre una superficie metálica debidamente calculada para obtener una mejor recepción de la señal de los satélites “groundplane”. En este caso se ha  montado sobre una tapa metálica de crema hidratante (y si, si se mejora la señal).

4-Existen soluciones comerciales que usan RTKLIB en sus sistemas, como por ejemplo el software usado para el auto-guiado de maquinaria agrícola.

PROCEDIMIENTO PARA EL TRATAMIENTO DE LOS DATOS CON QGIS PARA LA REALIZACIÓN DE LAS PRUEBAS.

Para trabajar con los datos resultantes de las observaciones abrimos un nuevo proyecto en QGIS y nos aseguramos que estamos trabajando en el sistema de referencia adecuado. Esto lo configuramos desde las propiedades del proyecto

Marcamos el sistema de referencia WGS 84 y activamos la opción transformación de SRC al vuelo. Esta última configuración la marcamos para compatibilizar posibles importaciones de capas que se encuentren en otro sistema de referencia. En mi caso he importado la ortofotografía PNOA que se encuentra en el sistema de referencia ETRS89

Para importar los datos de las sesiones de RTKLIB, tenemos que realizar los siguientes pasos:

Nos dirigimos a el menú “Añadir capa de texto delimitado..” o pulsamos sobre el icono que representa una coma.

Buscamos el archivo de texto correspondiente al Output de RTLKIB y lo seleccionamos.

Una vez cargado el archivo de RTKLIB, tendremos que marcar las siguientes opciones:

• El primer registro tiene los nombres de campo: el archivo de texto de RTKLIB escribe en su primera línea los nombres de los campos.
• Descartar campos vacíos: evita que se importen los campos vacíos del archivo de texto
• Definición de geometría: “Coordenadas del punto”, ya que latitud y longitud es el formato que obtenemos de RTKLIB. Tendremos que indicarle que la coordenada X corresponde a “longitude (deg) y la coordenada Y corresponde a “latitude(deg)”.

Realizadas estas selecciones podemos pulsar el botón Aceptar, tras lo cual se nos solicita que optemos por un sistema de coordenadas. Seleccionamos WGS 84, como se muestra en la siguiente imagen.

 

La importación resulta en una representación de la nube de puntos de la sesión. Antes de empezar con la depuración conviene guardar los datos en formato shape fiele de Esri, para ello tendremos que pulsar con el botón derecho del ratón sobre la capa de texto importada y guardarla como shp.

Especificamos un nombre y ubicación en la opción “Guardar como” y marcamos la opción “Añadir archivo guardado al mapa”. Asegúrate que el sistema de coordenadas seleccionado es el WGS 84.

Una vez incorporada la capa como shape file, podemos eliminar la capa de texto originalmente importada.

Los siguientes pasos consisten en depurar la nube de puntos con el objeto de quedarnos con los puntos que representan la precisión buscada.

Si buscamos la tabla de atributos de la capa, veremos que existen muchas columnas de información, de la cual nos interesa la columna “Q” y la columna “ratio”. La columna “Q” nos indica el tipo de solución, siendo Q=5 la solución “Single”, Q=2 “Float” y Q=1 “Fix”.

 De todas estos valores nos interesa eliminar todos los puntos que no sean “Fix”, para ello realizaremos un filtro. En la siguiente imagen se muestra una observación completa sin filtrar

Para depurar los registros pulsamos sobre la capa con el botón derecho del ratón sobre la capa y pulsamos en “Filtrar…”

Escribimos el siguiente filtro “Q”=1, es decir sólo nos quedamos con los puntos que son considerados dentro de la solución “Fix”

Lo normal es que la nube de puntos se reduzca considerablemente

Podemos reducir la nube de puntos a un solo punto mediante el cálculo de la coordenada media siguiendo los pasos que se muestran a continuación:

Guardamos el nuevo punto como capa independiente y la añadimos a nuestro mapa. En la siguiente imagen podemos apreciar cómo la coordenada media “en verde” está a pocos mm de las nubes de puntos.