Enhancing cadastral mapping using unmanned aerial vehicles

Cilj doktorske raziskovalne naloge je bil razviti pristope k izboljšavi kakovosti katastrskih načrtov v izbranih sistemih zemljiške administracije z uporabo UAV fotogrametrije za ocenjevanje natančnosti podatkov o poteku zemljiških mej in za odkrivanje neskladnosti katastrskih podatkov s stanjem na terenu. Na podlagi fotogrametričnega zajema fotografij z daljinsko vodenimi zrakoplovi oziroma letalniki (angl. unmanned aerial vehicle, UAV), obdelave fotogrametričnega bloka in fotogrametričnega zajema podatkov smo ugotovili neusklajenosti v podatkih o poteku katastrskih zemljiških mej in predlagali model odkrivanja neusklajenosti med posestnimi in formalnimi katastrskimi zemljiškimi mejami. V raziskavi smo tudi razvili delovni proces za izdelavo katastrskih načrtov na podlagi UAV fotogrametrično zajetih in obdelanih podatkov, s poudarkom na ročnem in avtomatskem izrisu zemljiških mej, ki smo jih nato primerjali z rezultati konvencionalnih tehnik izmere zemljiških meja na terenu. V raziskavi smo ugotovili, da je kartiranje zemljiških mej s pomočjo UAV fotogrametrije dovolj natančno, hkrati pa tudi hitrejše in učinkovitejše od tradicionalnih metod, kar pomeni, da gre za stroškovno učinkovit postopek za katastrske namene. Predlagani procesni model za katastrsko kartiranje zemljiških mej na podlagi UAV fotogrametrije vključuje odkrivanje vidnih zemljiških mej, georeferenciranje podatkov, ocenjevanje točnosti, izris predvidenih zemljiških mej v vektorski obliki in preverjanje skladnosti s podatki obstoječih katastrskih načrtov. Čeprav je bil procesni model preizkušen s pomočjo podob, zajetih z daljinsko vodenimi zrakoplovi, se lahko predlagan procesni model uporabi tudi za satelitske ali druge zračne posnetke. Ta metoda je uspešna in stroškovno učinkovita še posebej pri odkrivanju območij, ki zahtevajo posodobitve katastrskih načrtov. Odkrite vidne zemljiške meje lahko služijo kot vhodni podatki za posodabljanje katastrskih načrtov in drugih katastrskih podatkov. Vendar je pri tem pomembno opozoriti, da odkrite vidne zemljiške meje ne predstavljajo končnih katastrskih mej, ampak le začasne meje za hitro analizo kakovosti katastrskih načrtov in njihovih skladnosti z rabo zemljišč v naravi. Vzdrževanje katastrskih sistemov je pomembna naloga v razvitih državah. Naš izdelan avtomatiziran pristop bi lahko predvsem pomagal hitreje reševati identifikacijo območij, kjer so posodobitve katastrskih načrtov potrebne, in s tem olajšati delo državnih katastrskih služb. Čeprav so avtomatske metode zajemanja podatkov o zemljiških mejah hitrejše, vendar manj točne glede na terestrično izmero, pa lahko kombiniranje takih metod z ustrezno interpretacijo zagotovi visoko točnost ter višjo učinkovitost.This research work aimed to enhance cadastral mapping and maps in selected land administration systems by developing a concept for using unmanned aerial vehicles (UAVs) photogrammetry to evaluate the accuracy of data on land boundaries and to detect inconsistencies in cadastral maps. Based on photogrammetric data captured by a UAV and photogrammetric image processing, we identified inconsistencies in land boundary data and proposed a maintenance model to detect inconsistencies between physical (possession) and formal (cadastral) land boundaries. In the study, we also developed a workflow for cadastral mapping based on UAV photogrammetric data acquisition and processing, with a focus on manual and automatic boundary delineations, which was compared to the mapping results using conventional ground-based land surveying techniques. The results of our study demonstrated that UAV-based mapping of land boundaries was faster and more efficient than traditional methods and produced accurate results, making it a cost-effective tool for cadastral applications. The proposed workflow for cadastral mapping using UAV photogrammetry involves detecting visible land boundaries, data georeferencing, accuracy assessment, vectorising the predicted boundaries, and revising the existing cadastral maps by comparison to the acquired data. Although tested with UAV imagery, this approach can also be used for satellite or other aerial imagery. It has been shown that this method is efficient and cost-effective in identifying areas that require updates in cadastral maps. The detected visible land boundaries can serve as input data for updating cadastral maps or other cadastral data. However, it is important to note that the identified visible land boundaries do not represent the final cadastral boundaries but rather preliminary boundaries for quick analysis of the quality of cadastral maps and their consistency with the land possession boundaries. The maintenance of cadastral systems is a significant issue in developed countries, and this automated approach could help narrow down the challenge for national cadastral agencies by identifying areas where cadastral updates are needed. Although automatic methods are faster but less accurate than conventional cadastral surveying, combining them with manual corrections can provide high accuracy while reducing user effort