Фотограмметрическая технология построения цифровой модели
Фотограмметрические методы ЦМР основаны на использовании полиномов, нерегулярной сети треугольников TIN и регулярной сети DEM. Непосредственно по аэроснимкам модель рельефа строится на сети треугольников, а для ортотрансформирования, проведения горизонталей и некоторых других операций она преобразуется в регулярную модель DEM. Обязательное условие создания ЦМР – наличие элементов взаимного и внешнего ориентирования снимков, полученных в процессе построения и уравнивания фототриангуляционной сети.
Некоторое представление о размере сторон (ребер) нерегулярной сети треугольников TIN и шаге регулярной сети DEM могут дать следующие данные: для правильного отображения рельефа на плане масштаба 1:2000 путем линейной интерполяции между точками с известными высотами необходимо, чтобы среднее расстояния между ними были не менее:
20 м – для плоскоравнинной местности со слабой расчлененностью;
10 м -для волнообразной поверхности с гладкими формами;
5м-для сильно расчлененной местности с большим числом оврагов, промоин.
Современные цифровые фотограмметрические системы реализуют несколько стратегий моделирования рельефа, каждая из которых используется в границах выбранной пользователем локальной зоны. В большинстве случаев модель создается на основе триангуляции Делоне, но в зависимости от конкретных условий и характера местности, могут применяться и другие:
«гладкая» модель – построена с помощью полиномиальной функции вида.
«адаптивная» или «регулярная» модели TIN, построенные по точкам в узлах сетки с заданным шагом с некоторыми дополнительными условиями;
модель, построенная по векторным объектам, полученным путем оцифровки по стереоизображению структурных линий, точки которых определены в плане и по высоте.
Полученная
перечисленными способами ЦМР может
быть дополнена структурными линиями,
что существенно повысит ее детальность,
точность и надежность. Линии водоразделов,
бровки оврагов, береговые линии, тальвеги
и другие структурные линии, «встроенные»
в триангуляцию Делоне приблизят
поверхность к реальной, что скажется
на качестве последующего ортотрансформирования.
С точки зрения фотограмметрии наибольший интерес представляет адаптивная и регулярная модели рельефа и модель по векторным объектам, построение которых требует автоматического отождествления точек с помощью коррелятора. Технология построения таких моделей может включать операции:
1. Определение границ области моделирования (глобальной области).
2.Определение границ подобластей моделирования, различающихся характером рельефа местности и возможностями применения того или иного метода построения ЦМР.
Построение регулярной сети со сторонами, параллельными осям X и У с шагом, зависящими от характера рельефа местности.
Присвоение всем узлам сетки высот, равных отметке средней плоскости снимка, номера
Идентификация узлов регулярной сети на правом и левом снимке с помощью коррелятора, определение их координат хп, уп и вычисление пространственных координат X, У, Z точек па формулам прямой фотограмметрической засечки.
Построение сети неперекрывающихся треугольников с вершинами в узлах регулярной сетки (модели TIN) на основе алгоритма Делоне с ограничениями.
Операции 3-6 выполняются в автоматическом режиме, без участия оператора.
Если в пределах области моделирования выбрано несколько локальных зон, объединяющих участки с различными формами рельефа, то для последующей их увязки в границах глобальной области и объединения в единую модель рельефа они должны перекрываться между собой или между ними не должно быть разрывов.
Положение узлов регулярной сетки и совпадающих с ними вершин сети треугольников намечается автоматически, без учета характера местности. В связи с этим узлы TIN могут оказаться на крышах домов, на крутых склонах, на водной поверхности, что предопределяет необходимость корректировки построенной сети треугольников путем изменения положения ее вершин в процессе стереоскопических наблюдений эпиполярных изображений.
Один
из способов построения таких изображения
заключается в трансформировании
фрагментов левого и правого цифровых
изображений, соответствующих зонам их
продольного перекрытия, на плоскость
SXY
базисной координатной системы.
Эпиполярные изображения характеризуются отсутствием поперечных параллаксов наблюдаемых точек, что создает удобства для измерения стереомодели и повышает надежность работы коррелятора.
Современные средства построения ЦМР по цифровым изображениям обладают достаточно мощными технологическими средствами ее визуального и статистического контроля. Средствами такого контроля являются:
преобразование элементов сети треугольников в пространственные объекты с последующим их вращением и визуальной оценкой локальных «выбросов»;
расчет уклонов и анализ их экстремальных значений;
статистический анализ экстремальных значений высот точек;
оценка точности моделирования по уклонениям высот контрольных точек от аппроксимирующей поверхности.
В качестве
контрольных точек используются опорные,
связующие и другие точки, включенные в
сеть фототриангуляции. С этой целью
вычисляются их отметки по построенной
модели поверхности и сравниваются с
отметками, полученными из построения
фотограмметрической сети или на основе
полевых данных.
Высокоточные 3D модели с помощью фотограмметрии и ВЛС » Вcероссийский отраслевой интернет-журнал «Строительство.RU»
Сегодня все больше изыскательских компаний применяют беспилотные технологии для создания ортофопланов, получения высокоточных цифровых моделей местности и рельефа. Одновременно с этим проектные организации, перешедшие на BIM технологии, начали внедрять дроны в своей работе. В этой статье специалисты компании Aeromotus рассказывают о преимуществах использования беспилотных технологий и открывающихся возможностях.
Современные беспилотники – это мощный и гибкий инструмент, который может быть адаптирован под целый спектр задач в строительной области. Технологии фотограмметрии и воздушного лазерного сканирования могут быть внедрены как для проведения предпроектных изыскательских работ, так и во время разработки проекта, и при контроле этапов строительства.
Проект ОНХП с беспилотным комплексом DJI для ВЛС
Применение профессиональных беспилотников ощутимо снижает сроки и финансовые затраты, качественно поднимает уровень выполняемых работ. Благодаря дронам можно эффективно осуществлять обследование труднодоступных удаленных мест. Например, один из заказчиков Aeromotus, компания ОНХП, лидер инжиниринговых услуг cо специализацией на особо опасных, технически сложных и уникальных проектах в сфере нового строительства и реконструкции внедрила беспилотный комплекс для воздушного лазерного сканирования DJI Matrice 300 RTK с полезной нагрузкой Zenmuse L1 для проекта туристическо-рекреационной зоны на Камчатке.
Беспилотный комплекс для воздушного лазерного сканирования DJI Matrice 300 RTK + Zenmuse L1
Воздушное лазерное сканирование рекомендуется использовать для получения максимальной точности, а также при съемках с такими помехами как, например, лесополосы и другие препятствия.
Несмотря на наличие деревьев, лазерный сканер при съемке с дрона создает точную топографическую карту с отображением рельефа местности под кронами и привязкой к координатам местности.
Пример облака точек лазерного сканирования лесистой местности и строений
Кроме того, применение лазерного сканирования актуально для разового и планового мониторинга технического состояния зданий и сооружений. Сравнение облаков точек позволяет определять различные дефекты и деформации, а также их развитие во времени.
Облако точек моста в условиях города (обследование сложного объекта)
Технология фотограмметрии также позволяет получать трехмерные изображения и облака точек. Однако, в отличие от лазерного сканера, который собирает координаты точек поверхности, фотограмметрия подразумевает использование высокоточной камеры для создания серии перекрывающих фотографий под разными углами. Комбинация большого массива перекрывающих изображений одних и тех же объектов позволяет создавать фотореалистичные трехмерные изображения.
Для фотограмметрии оптимальным вариантом стоит использовать беспилотный комплекс на основе универсальной промышленной летной платформы DJI Matrice 300 RTK и фотограмметрической камеры Zenmuse P1. Применение данного оборудования позволяет добиться сантиметровой точности и значительно оптимизировать задачи по съемке и картографированию, выведя из на новый уровень.
Беспилотный комплекс для фотограмметрии DJI Matrice 300 RTK + Zenmuse P1
Воздушное лазерное сканирование применяется обычно в случаях, когда нужно обследовать сложные участки с помехами (деревья, растительность и др). В то же время фотограмметрия рекомендована для организаций, которым нужно более бюджетное решение и/или визуально реалистическая съемка.
Фотограмметрическая съемка, благодаря маневренности и компактности дронов, позволяет выполнять все процедуры удаленно, избавив бригады инженеров от непосредственного присутствия на местности.
Фотограмметрическая 3D-съемка с помощью ZenmuseP1. Вид сверху
Ниже представлены 3D-модели жилых застроек в ракурсе сбоку с DJI Matrice 300 RTK + Zenmuse P1. При фотограмметрической съемке мы всегда получаем трехмерные представления.
3D-модели по итогам фотограмметрической съемки
Данные съемки представлены специалистами Aeromotus из реальных проектов. О преимуществах методов, а также больше живого опыта можно узнать в разделе кейсов.
Компания Aeromotus, официальный дилер DJI, является интегратором беспилотных решений для коммерческих, промышленных и научных организаций в России. Особенностью работы компании Aeromotus является комплексный подход к внедрению беспилотного оборудования. Специалисты анализируют и подбирают оптимальные решения под задачи предприятия, выполняют пуско-наладочные работы и тестовые запуски, проводят обучение сотрудников пилотированию дронов и камеральной обработке полученных данных.
Также, на протяжении всего срока эксплуатации, специалисты Aeromotus осуществляют постоянную техническую поддержку для операторов дронов. Такой подход позволяет максимально эффективно использовать преимущества беспилотных технологий и избежать различных форс-мажорных ситуаций.
SfM Фотограмметрия для 3D-картографирования местности
В качестве действенной альтернативы традиционным фотограмметрическим методам был предложен метод, известный как структура из движения (SfM). В проекте в Глазго, Великобритания, для оценки геометрической точности технологии SfM для 3D-картографирования местности на небольшой площади использовался основанный на RTK метод проверки «точка-точка», основанный на двух наборах случайно выбранных наземных опорных точек.
SfM-фотограмметрия — это метод обработки изображений, который позволяет реконструировать точные 3D-модели из перекрывающихся последовательных фотографий, сделанных камерами под разными углами с наземными контрольными точками (GCP) или без них.
Точность модели, полученной из SfM, можно оценить либо путем сравнения ее с эталонной моделью, либо путем измерения отклонения контрольных точек, определенных на модели. Измерения проводятся классическими методами топографической съемки и геодезическими приборами повышенной точности. Чтобы внести свой вклад в знания о применимости, для оценки геометрической точности технологии SfM для трехмерного картографирования местности над небольшая площадь.
RTK GNSS Survey В общей сложности 15 целей (GCP) были равномерно распределены и скоординированы в районе исследования в Глазго, Великобритания (рис. 1) с использованием глобальной навигационной спутниковой системы Leica network RTK (GNSS). Координация целей была связана с постоянно действующей опорной станцией GLAS (CORS) через Smartnet.
Рисунок 1: План полета, показывающий опорные точки (цели) и расположение камер в районе исследования, с зеленой линией, следующей за положением камер, начиная с исходной точки.
Для сбора данных с помощью беспилотного летательного аппарата (БПЛА или дрона), DJI Phantom 3 Professional с фокусным расстоянием 20 мм (эквивалент 35 мм) и датчиком 12,76 мегапикселей.
был использован. Траектория полета была предварительно определена в программном обеспечении для картирования дронов. Исходная точка дрона была установлена от нулевой базы до одной точки, и изображения были сняты последовательно в соответствии с сеткой, показанной на рисунке 1, чтобы обеспечить хорошее покрытие и видимость. При высоте полета 60 м над уровнем земли и оптимальном перекрытии (75 % фронтального и 65 % бокового перекрытия) система захватила 49изображений за один полет над территорией длиной 153 м и шириной 129 м. Высота полета 60 м была выбрана, чтобы обеспечить захват набора данных с высоким разрешением, избегая при этом каких-либо помех дрона окружающим деревьям. Это также позволило оптимально получить фотографии и свести к минимуму время обработки. Все захваченные изображения были геолокированы, и было достигнуто расстояние выборки земли 2,63 см.
Обработка данных проводилась с использованием программного обеспечения Pix4Dmapper.
Рабочий процесс обработки начался с начальной обработки, которая обрабатывает выравнивание изображения и создает разреженные облака точек. Для этого проекта половинный размер изображения был выбран по двум причинам: (i) для сокращения времени обработки и (ii) для устранения низкой текстуры на захваченных изображениях для улучшения результатов. 15 опорных точек были импортированы и сопоставлены (привязаны к местности) с помощью меню редактора rayCloud, доступного в Pix4D. Отчет об обработке показал, что точность пространственной привязки находится в допустимых пределах (со средним среднеквадратичным отклонением 27 мм). Следующим этапом стало уплотнение облака точек. Здесь использовалась передискретизация до четверти исходного разрешения на основе рекомендации для проектов с растительностью. Для каждого входного изображения конечное облако точек автоматически сохранялось в формате файла лидара (.las), выбранном на этапе начальной обработки, который является одним из наиболее распространенных форматов для обмена облаками точек.
Рисунок 2: Цифровая модель поверхности (DSM) и ортомозаика, созданная в районе исследования.
Проверочный тест Существует три известных метода проверки точек данных SfM: i) точка-точка (точки данных, которые напрямую сравнивают два облака точек), ii) точка-растр (точки данных, которые сравнивают растры, полученные из SfM, такие как как DSM с точками из топографических данных, например, GNSS и тахеометров, и iii) растр в растр (точки данных, которые сравнивают полученные из SfM DSM с эквивалентными продуктами на основе растровых данных, полученными с помощью другого метода съемки, такого как наземное лазерное сканирование). Однако выбор метода проверки зависит от имеющихся справочных данных. Поскольку эталонный набор данных был основан на координатах целевого перекрестия, полученных с помощью RTK GNSS, был принят метод проверки «точка-точка».
Пошаговая проверка проводилась двумя способами; во-первых, используя пять контрольных точек в качестве контрольных точек, а во-вторых, используя оставшиеся десять. Это было сделано для оценки влияния количества контрольных точек на полученные среднеквадратические ошибки (RMSE). При высоте полета этого проекта 60 м ожидаемая среднеквадратическая ошибка для двухточечной проверки составляет 80 мм. Результаты, полученные при использовании десяти контрольных точек, оказались в пределах ожидаемого диапазона (20,93 мм, 18,48 мм и 46,05 мм по координатам X, Y и Z соответственно). Однако при использовании пяти контрольных точек были получены несколько более высокие среднеквадратичные отклонения (45,90 мм, 22,27 мм и 75,26 мм в координатах X, Y и Z соответственно).
Операция уплотнения облака точек позволила получить 3 386 259 точек со средней плотностью 140,46 точек на м 2 . Созданное 3D-облако точек показано на рис.
3. Этот результат очень интересен, учитывая показанный уровень детализации. Однако, как видно на врезке (А), были черные области (пробелы), вызванные тенями от некоторых деревьев. Пробелы возникли в этих областях из-за недостаточного количества точек обзора камеры. Это означает, что лучшие результаты могут быть достигнуты, если некоторые исходные параметры, такие как перекрытие (спереди и сбоку) и высота полета (60 м), варьируются. Тем не менее, эти изменения могут также происходить за счет возможностей хранения и скорости обработки из-за большого объема данных, которые будут задействованы. Тем не менее, принцип экономии точности, то есть установление баланса между стоимостью и точностью, ожидается в каждом проекте. Таким образом, это также было рассмотрено в этом исследовании.
В этой статье рассмотрено применение фотограмметрии SfM для трехмерного картографирования местности.
По сути, двухточечный метод проверки с использованием координат, полученных RTK GNSS, использовался для понимания достижимой точности технологии SFM. При оценке учитывались такие важные факторы, как перекрытие, высота полета и наземные контрольные точки. Проверочные тесты показывают, что большее количество контрольных точек, равномерно распределенных в пределах изучаемой территории, может повысить точность модели. Однако потребуется дальнейший анализ для проверки влияния не только количества наземных контрольных точек на точность, но и их конфигурации. Чтобы избежать черных областей (пробелов) в модели, необходимо иметь много точек обзора камеры и достаточное количество опорных точек, равномерно распределенных в интересующей области. Как правило, в соответствии с литературными данными следует отметить, что качество собранных данных зависит от принятой методологии и должно приниматься во внимание.
Рисунок 3: 3D-реконструкция облака точек, показывающая пробелы в исследуемой области.
Благодарности
Авторы выражают благодарность Школе географических наук и наук о Земле Университета Глазго, где полевые исследования для этой статьи проводились в рамках курсовой работы по программе геопространственных и картографических наук. Особая благодарность и признательность службе поддержки Pix4D, которая сделала свои справочные файлы бесплатными и доступными.
Дальнейшее чтение
Ихэтуру, Си Джей, Айоделе, Э. Г., и Околи, Си Джей (2020). Оценка точности фотограмметрии структуры по движению (SfM) для трехмерного картографирования местности. Геоматика, землеустройство и ландшафт , 2, 65–82. https://doi.org/10.15576/gll/2020.2.65
Эта статья была опубликована в
GIM – Выпуск 4 – 2021
Прочитать выпускАрхив выпуска
Ценность в геоматике?
Оставайтесь на карте благодаря нашим профессионально подготовленным информационным бюллетеням.
Мы предоставляем образовательные идеи, новости отрасли и вдохновляющие истории, которые помогут вам учиться, расти и полностью раскрыть свой потенциал в своей области. Не пропустите — подпишитесь сегодня и убедитесь, что вы всегда информированы, образованы и вдохновлены.
Выберите свой информационный бюллетень(и)Chima IheaturuАвтор
Чима Ихэтуру — менеджер ГИС и базы данных Общества охраны дикой природы Нигерии. Он держит холостяк…
Эммануэль АйоделеАвтор
Д-р Эммануэль Айоделе получил докторскую степень в области гражданского строительства (транспорт) в Инженерной школе Ньюкасла…
Чуквума ОколиАвтор
Чуквума Околье — преподаватель кафедры геодезии и геоинформатики Университета Лагоса. Его рез…
Моделирование местности — Карты и не только
- В терминологии Цифровая Модель рельефа , известная как DEM , фактически представляет собой трехмерную структуру, полученную с помощью фотограмметрических методов, LiDAR, RADAR, топографических и других методов и методов. (Ли и др., 2005). Таким образом, ЦМР может быть структурой с регулярными пространствами XY, выраженной в линейных или географических единицах, или структурой, подобной облаку точек. Z-значение каждой сетки или точки представляет собой высоту рельефа (или поверхности) относительно вертикальной исходной точки.
- Цифровая модель поверхности (DSM) – это трехмерное графическое представление, включающее все элементы рельефа (все объекты на этой поверхности). Когда мы используем термин высоты географического местоположения, мы имеем в виду высоту относительно системы отсчета (геодезическая система с вертикальной системой отсчета). Система отсчета на самом деле представляет собой систему координат и набор опорных точек, используемых для точного определения любого местоположения на Земле.
- Цифровая модель местности (DTM) представляет реальную поверхность местности без объектов, таких как здания, растительность, мосты и т. д. . Согласно спецификациям Геологической службы США, в некоторых странах ЦММ является синонимом ЦМР, в то время как в Соединенных Штатах ЦММ на самом деле является векторной структурой данных, состоящей из точек и трехмерных линий, называемых линиями и «линиями перегиба». На практике ЦММ представляет собой улучшенную версию ЦМР благодаря наличию откосов, нарисованных в 3D.
(Ли и др., 2005). Таким образом, ЦМР может быть структурой с регулярными пространствами XY, выраженной в линейных или географических единицах, или структурой, подобной облаку точек. Z-значение каждой сетки или точки представляет собой высоту рельефа (или поверхности) относительно вертикальной исходной точки.
На практике ЦММ представляет собой улучшенную версию ЦМР благодаря наличию откосов, нарисованных в 3D.Поэтому можно сказать, что DEM — это общий термин, используемый как для DSM, так и для DTM. Мы говорим о DSM или DTM, мы имеем в виду ЦМР, которая подвергалась автоматическим/полуавтоматическим и ручным вмешательствам для улучшения качества/точности.
В некоторых ситуациях мы можем говорить о DSM, что означает выборочную модель поверхности и ее конечное использование. Такая ситуация имеет место в случае истинно-ортогенерации, когда модель ЦСМ содержит (в качестве наземного элемента) только антропные элементы (без растительности), в идее генерации надирального ортофото для всех элементов сильно влияет перспектива. Техника истинного орхо применяется только в случае специального полета с использованием вертикальной перспективной камеры с охватом изображения 80%-80%, как бокового (вдоль полос), так и продольного (между полосами), или с помощью наклонной пентакамеры.