Criando um gêmeo digital em escala nacional
Para melhorar a segurança nacional, o Sultanato de Omã queria criar um gêmeo digital detalhado de, aproximadamente, 250 quilômetros quadrados do país do Oriente Médio. Eles contrataram a Khatib & Alami para capturar, aproximadamente, 330 mil imagens com veículos aéreos não tripulados (VANTs) e construir um modelo de realidade 3D que incluía 43 mil edifícios totalmente texturizados. Para atender às necessidades de Omã, a Khatib & Alami teve que fornecer um alto nível de precisão e cumprir um prazo rigoroso de 125 dias, com apenas 14 dias disponíveis para voar e capturar imagens. O clima representou um desafio com luz solar severa, altas temperaturas, umidade elevada e condições ventosas. Trabalhando contra um horário de voo rigoroso, eles precisavam garantir que as imagens capturadas fossem precisas antes de perderem a oportunidade de voar.
Superando desafios ao buscar as aplicações certas
Os desafios de voo exigiram um gerenciamento cuidadoso, com equipes trabalhando em paralelo para verificar a precisão das imagens capturadas durante o tempo de voo limitado. Buscar o melhor software para capturar dados e produzir um modelo de realidade foi fundamental para cumprir o prazo e o alto nível de precisão necessário. Antes do início do projeto, a Khatib & Alami examinou várias aplicações para determinar o que funcionaria melhor. Uma aplicação produziu imagens em tamanhos muito grandes, evitando o trabalho rápido em uma área de produção grande. Outra aplicação não pôde produzir cálculos precisos de distância da amostragem do solo (GSD) suficientes, enquanto um terço não conseguiu produzir grade qualidade em uma área extensa.
Obtendo sucesso novamente com as aplicações da Bentley
A Khatib & Alami finalmente encontrou a solução para seus desafios com o ContextCapture. Eles rapidamente perceberam que a aplicação oferece suporte à modelagem da realidade de grandes áreas e pode produzir rapidamente informações em diversos formatos para uma integração SIG completa e tranquila. O suporte a ladrilhos os ajudou a superar erros de dados durante a captura, encontrando correspondências para as imagens corretas. Algoritmos de reconstrução os ajudaram a integrar perfeitamente diferentes níveis de brilho da imagem e ângulos. A Khatib & Alami aproveitou a interoperabilidade do ContextCapture para exportar os dados capturados para uma aplicação de terceiros com a qual eles estavam familiarizados para produzir o modelo de realidade 3D. Com o LumenRT, eles deram vida aos gêmeos digitais com vídeos animados, que poderiam simular possíveis inundações e produzir um ciclo diurno/noturno.
Economizando dinheiro ao superar as expectativas
Com a ajuda das aplicações da Bentley, a Khatib & Alami superou em muito as expectativas de Omã. Seus voos de VANT capturaram mais dados do que o previsto e eles conseguiram expandir a área de inspeção de 250 quilômetros quadrados para 280 quilômetros quadrados, tudo dentro do mesmo prazo de 14 dias. Embora o plano original fosse atingir um GSD de 10 centímetros e uma precisão DSM de 20 centímetros, o resultado tinha uma precisão GSD e DSM de 5 centímetros. Mesmo com os resultados consideravelmente melhorados, as aplicações da Bentley ajudaram a economizar dinheiro durante o processo de projeto. A automação permitiu que a equipe reduzisse as horas de recurso, o que economizou USD 150 mil. Eles terminaram o projeto em apenas 90 dias, em vez dos 125 dias esperados, reduzindo os custos em mais USD 48 mil. A economia de custos agora é passada para o governo de Omã para alavancar o gêmeo digital para planejamento de cenários complexos e soluções otimizadas, mantendo o país seguro e preparado para quaisquer possíveis interrupções.
Manual do projeto: ContextCapture, LumenRT