Обратная фотограмметрическая засечка: 4.8 Двойная обратная пространственная фотограмметрическая засечка

4.2 Зависимость между координитами точки местности и координатами ее изображения на паре снимков.. 64

4.3 Элементы взаимного ориентирования пары снимков.. 68

4.4 Уравнение взаимного ориентирования пары снимков.. 70

4.5 Определение элементов взаимного ориентирования.. 72

4.6 Построение модели с преобразованием связок проектирующих лучей.. 77

4.7 Внешнее ориентирование модели.. 77

4.8 Двойная обратная пространственная фотограмметрическая засечка.. 80

4.9 Особенности теории наземной фотограмметрии.. 80

4.9.1 Основные виды наземной стереофотограмметрической съемки. 82

5 Стереоскопическое зрение, измерение снимков и модели. 83

5.1 ОСНОВЫ СТЕРЕОСКОПИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ. 83

5.2 СТЕРЕОСКОПИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ, простейшие стереоприборы. 87

5. 3 Особенности измерения цифровых снимков.. 93

5. 3.1 Средства измерений. 93

5.3.2 Принципы измерений. 94

5.3.3 Механизм корреляции изображений. 98

5. 3.4 Внутреннее ориентирование снимка в системе координат цифрового изображения. 99

5.4 ФИЗИЧЕСКИЕ ИСТОЧНИКИ ОШИБОК СНИМКА.. 102

6. Технологии фототопографических съемок.. 104

6.1 Основные технологические схемы.. 104

6.2 Стереотопографический метод АФС.. 105

6.2.1 Технологически схемы.. 105

6.2.2 Летносъемочный процесс. 107

6.2.3 Трансформирование снимков и составление фотоплана. 110

6.2.3.1 Общие положения. 110

6.2.3.2 Перспективное трансформирование. 111

6.2.4 Составление фотоплана. 115

6.2.5 Понятие о привязке снимков. 117

6.2.6 фототриангуляция. 118

6.2.6.1 Основные понятия. 118

6.2.6.2 Аналитическая маршрутная фототриангуляциа. 119

6.2.6.4 Деформация модели и точность построения фотограмметрической сети. 122

6.2.7 Понятие о топографическом дешифрировании снимков. 123

6.2.8 Технологии, основанные на обработке фотоснимков. 125

6.2.8.1 Классификация универсальных аналоговых стереоприборов. 125

6.2.8.2 Оптические универсальные аналоговые стереоприборы.. 126

6.2.8.3 Универсальные приборы механического типа. 128

6.2.8.4 Составление планов на СПР. 130

6.2.8.5 Другие приборы механического типа. 136

6.2.8.6 Ортофототрансформирование. 138

6.2.8.7 Автоматизация обработки снимков на фотограмметрическом оборудовании. 139

6.2.8.8 Понятие об универсальных стереоприборах аналитического типа. 142

6.2.9 Особенности цифрового трансформирования и составления фотоплана. 143

6.2.9.2   Создание цифровых фотопланов. 149

6.2.9.3 Точности цифровых трансформированных фотоснимков и  фотопланов. 154

6.2.10 Основные сведения о векторизации. 155

6.2.11    Построение цифровых моделей. 157

6.2.12    Особенности основных отечественных фотограмметрических станций. 157

6.2.12.1 Пакет PHOTMOD SP. 157

6.2.12.2 Пакет PHOTMOD AT. 161

6.2.12.3 Талка.. 162

6.2.12.4 ЦФС (Digitals/Delta) 164

6.3 Комбинированный метод АФС.. 165

6.4 Особенности аэрофототопографической съемки карьеров.. 166

7 Понятие о дистанционном зондировании. 168

Формат:  doc

Тип задания: Лекции / Конспекты / Книги

Предмет: Фотограмметрия

Количество страниц: 172 (12 шрифт, одинарный интервал)

Есть ли таблицы, рисунки: да

Год написания: 2006

ВУЗ: Санкт-Петербургский государственный горный институт им. Г.В. Плеханова

Цена: 5 $ (возможна покупка части)

Лекция №2 – презентация онлайн

Похожие презентации:

Фотограмметрия. Системы координат точек местности и снимка. Элементы ориентирования снимка. (Лекция 5)

Определение направляющих косинусов. Связь координат соответственных точек местности и снимка

Анализ одиночного снимка

Теория стереопары снимков

Системы координат и элементы ориентирования снимков

Теория пары снимков

Создание трёхмерной математической модели по снимкам

Преобразования систем координат

:Анализ одиночного аэрофотоснимка

Первичные информационные модели в фотограмметрии. Одиночный снимок

1. Теория снимка

2. 1. Элементы ориентирования фотоснимка

5. Непосредственное определение направляющих косинусов

6. Определение направляющих косинусов по ЭВО фотоснимка

10. 1. Зависимости координат точек местности и снимка.

English     Русский Правила

Что такое фотограмметрия?—ArcGIS Pro | Документация

Доступно с расширенной лицензией.

Обзор

Фотограмметрия – это наука о получении надежных измерений с помощью фотографий и цифровых изображений. Результатом фотограмметрического процесса часто являются ортомозаичные карты, символические карты, слои ГИС или трехмерные (3D) модели реальных объектов или сцен. Существует два основных типа фотограмметрии: аэрофотограмметрия и фотограмметрия ближнего действия.

В аэрофотограмметрии датчик находится на борту спутника, пилотируемого самолета или дрона и обычно направлен вертикально вниз к земле. Когда датчик направлен прямо вниз, это называется вертикальным или надирным изображением. Несколько перекрывающихся изображений, называемых стереоизображениями, собираются, когда датчик летит по траектории полета.

При фотограмметрии ближнего действия датчик часто находится близко к объект интереса и, как правило, не в надире, а скорее смотреть горизонтально, наклонно или даже вверх в случае картографирование инженерных сооружений моста. Этот образ смоделирован математически немного по-разному, отсюда и необходимость отличить его от аэрофотограмметрии.

Инструменты и возможности, предоставляемые набором возможностей Esri Ortho Mapping, сосредоточены на продуктах аэрофотограмметрии для поддержки создания и редактирования карт, обнаружения изменений и других приложений для извлечения объектов. Эти инструменты позволяют пользователям делать снимки с воздуха, дронов или спутников и обрабатывать их для создания различных продуктов с ортотрансформацией.

Ортоизображение

Иногда известное положение и ориентация сопровождают изображения, когда оно доставляется пользователю. Если нет, изображение будет необходимо настроить на управление с земли. Процессы корректировки использовать калибровку датчика, информацию об ориентации датчика, контрольные точки, связующие точки и ЦМР для получения точных взгляды и позиции. Это, в свою очередь, позволяет построить ортоизображения с точностью до карты. .

Данные рельефа

Если существует подходящая цифровая модель рельефа (ЦМР), она будет использоваться в процессе ортотрансформирования. В противном случае наборы данных высот, такие как цифровые модели поверхности (DSM) и DTM, должны быть получены из стереоизображений. Стереоизображение создается из двух или более изображений одного и того же наземного объекта, полученных с разных геолокационных позиций. Перекрывающиеся изображения собираются с разных точек зрения. Эта перекрывающаяся область называется стереоскопическим изображением, которое подходит для создания цифровых наборов данных высот. Модель для создания этих наборов 3D-данных требует набора нескольких перекрывающихся изображений без пробелов в перекрытии, информации о калибровке датчика и ориентации, а также контрольных и связующих точек. Затем наборы 3D-данных создаются автоматически с использованием процесса, называемого сопоставлением изображений, при котором перекрывающиеся изображения взаимно коррелируются для создания облаков 3D-точек, определяемых геолокацией (широта, долгота) и высотой.

Необходимость ортотрансформирования

Ортотрансформирование относится к устранению геометрических неточностей индуцируется платформой, датчиком и особенно рельефом смещение. Отображение относится к сопоставлению краев, линии пореза генерация и цветовая балансировка нескольких изображений для создания набор данных ортомозаики. Эти комбинированные процессы называются ортокартографирование.

Цифровые аэрофотоснимки, изображения с дронов, отсканированные аэрофотоснимки и спутниковые снимки важно для общего картографирования, а также для создания данных ГИС и визуализация. На самом деле информация, содержащаяся в большинстве карт и Слои ГИС были созданы из изображений. Во-первых, образ служит фон, который дает слоям ГИС важный контекст, из которого сделать геопространственные ассоциации. Во-вторых, образы используются для создания или пересмотреть карты и слои ГИС, оцифровав и приписав интересующие объекты, такие как дороги, здания, гидрология и растительность.

Прежде чем эта геопространственная информация может быть оцифрована из образы, образы должны быть скорректированы для различных типов ошибки и искажения, присущие способу изображения собрал. Существует два основных типа искажений, влияющих на дистанционное зондирование. imagery:

• Радиометрическое искажение — неточное преобразование значений отражательной способности земли в значения серого или цифровые числа (DN) на изображении. Радиометрическая ошибка вызвана азимутом и высотой солнца, атмосферными условиями и ограничениями датчика.
• Геометрическое искажение — неточное преобразование масштаба и местоположения на изображении. Геометрическая погрешность вызвана смещением местности, кривизной Земли, перспективными проекциями и приборами.

Каждый из этих типов неточностей устраняется в процесс ортотрансформирования и картографирования. Список распространенных типов неточностей изображения см. в таблице ниже. Как только искажения, влияющие на образы, удаляются, а отдельные изображения или сцены объединяются в мозаику для создать ортофотоплан, его можно использовать как символический или тематическая карта для точного измерения расстояния и угла. Преимущество ортоизображения в том, что оно содержит все информация, видимая на снимках, а не только объекты и ГИС слои, извлеченные из изображения и обозначенные на карте. Для Например, дорога, обозначенная на карте, имеет одинаковую ширину, тогда как дорога на ортоизображении имеет переменную ширину и обочины, что позволяет автомобили скорой помощи для проезда в пробках или в здании магазина материал и оборудование.

Процесс ортотрансформирования

Одним из наиболее важных продуктов, полученных с помощью фотограмметрического процесса, является набор ортотрансформированных изображений, называемый мозаикой ортоизображения или просто ортомозаикой. Генерация ортоизображения включает в себя деформацию исходного изображения, чтобы расстояние и площадь были одинаковыми по отношению к реальным измерениям. Это достигается путем установления связи координат изображения x,y с реальными опорными точками для определения алгоритма передискретизации изображения. Точно так же вычисляется математическая связь между наземными координатами, представленными ЦМР, и изображением, которое используется для определения правильного положения каждого пикселя исходного изображения.

Таким образом, характеристики, измеренные в Ортоизображения соответствуют измерению, масштабу и углу одни и те же объекты на земле, независимо от того, существуют ли они на на крутом склоне или на ровной поверхности. Результирующая точность ортоизображения равна на основе точности триангуляции, угла сбора изображений вне надира, разрешения исходное изображение и точность модели высот.

Существует несколько требований к созданию ортоизображения или ортофотоплана из необработанных изображений:

• Цифровые изображения — могут быть в форме цифрового аэрофотоснимка, сканированного изображения или спутникового изображения.
• Файл калибровки камеры — включает измерения характеристик сенсора, таких как фокусное расстояние, размер и форма плоскости изображения, размер пикселя и параметры искажения объектива. В фотограмметрии измерение этих параметров называется внутренней ориентацией (IO), и они инкапсулируются в файле модели камеры. Высокоточные камеры аэрофотосъемки анализируются, чтобы предоставить информацию о калибровке камеры в отчете, используемом для расчета модели камеры. Другие камеры потребительского класса калибруются теми, кто работает с камерами, или они могут быть откалиброваны в процессе настройки во время ортотрансформирования.
• Коэффициенты рационального полинома (RPC) — предоставляются поставщиками спутниковых изображений. RPC вычисляются для каждого спутникового изображения и описывают преобразование трехмерных координат земной поверхности в двухмерные координаты изображения в математической модели датчика, которая выражается как отношение двух кубических полиномиальных выражений. Коэффициенты этих двух рациональных полиномов рассчитываются спутниковой компанией на основе орбитальной позиции и ориентации спутника, а также строгой модели физического датчика. RPC заменяют необходимость в строгой модели камеры и часто называются заменяющими моделями датчиков, если включены матрицы ковариации ошибок.
• Точки уравнивания — состоят из опорных точек, связующих точек изображения и контрольных точек.
  • Наземные опорные точки обычно берутся из местоположения и измерений наземной съемки. Второстепенные контрольные точки также может быть получен из карты или существующего ортоизображения с известной точностью до тех пор, пока известная точность превышает ожидаемая точность нового ортоизображения с линейным коэффициентом от трех до пяти раз. Эти точки на земле должны быть видны на снимках.
  • Связующие точки изображения генерируются в областях перекрытия между соседними изображения, составляющие мозаику. Эти точки служат для связывания воедино всех изображений, составляющих мозаику ортоизображения. Обычно они вычисляются автоматически с использованием методов сопоставления изображений в области перекрытия.
  • Контрольные точки используются для оценки точности процесс ортотрансформирования. Это наземные контрольные точки съемки не используется при вычислении фотограмметрической корректировки.

Приведенная выше информация используется для вычисления ориентации изображения, необходимой для создания ЦМР и ортотрансформированного мозаики изображений из изображений. Полученные параметры ориентации изображения включают положение датчика в момент захвата изображения в таких координатах, как широта, долгота и высота (x, y, z). Положение датчика выражается как омега, фи и каппа (тангаж, крен, курс).

Генерация ортомозаики

В этом разделе описан общий рабочий процесс создания ортофотоплана. ArcGIS Pro предоставляет инструменты, возможности и пошаговые рабочие процессы для работы в процессе создания продуктов DEM и Orthoimage. Подробная информация о том, как создать ортофотоплан с помощью инструментов и мастеров ортомозаики, полностью описана в разделе Ортофотоплан в ArcGIS Pro.

Ориентация изображения

Изображение ориентация является необходимым условием для создания ЦМР и ортофотоплана. Это процесс определения пространственного положение и ориентация датчика во время захвата каждого изображения. Зная высоту датчика над землей, можно рассчитать области перекрытия соседних изображений, которые затем используются для создания связующих точек. Генерация связующих точек процесс правильно поместит все изображения в непрерывный блок. Он использует внутреннюю ориентацию, основанную на характеристиках физического датчика, и внешнюю ориентацию, основанную на наземном управлении и связующие точки между изображениями.

Сбор связующих точек между несколькими перекрывающимися изображениями может быть утомительным и трудоемким. Инструмент Вычислить связующие точки автоматически идентифицирует совпадающие точки в области перекрытия между изображениями с использованием методов взаимной корреляции. Эти связующие точки используются вместе с наземными контрольными точками, которые также видны на нескольких изображениях, для расчета экстерьера. ориентация каждого изображения, составляющего мозаику. Это значит, что наземный пульт управления должен быть фотоидентифицируемым (или видимым) на образы. Типичные наземные контрольные точки с фотоидентификацией: устойчивые и легко определяемые признаки. Они могут быть окрашены целей на шоссе или в центре двух пересекающихся улиц.

Блочное уравнивание

Используя информацию о опорных точках и связующих точках, вычисление группового уравнивания вычисляет внешнюю ориентацию для каждого изображения таким образом, чтобы они соответствовали соседним изображениям. Затем ориентация всего блока изображений корректируется, чтобы соответствовать земле. Этот процесс уравнивания блоков дает наилучшее статистическое соответствие между изображениями для всего непрерывного блока, сводя к минимуму ошибки с связующими точками и наземным контролем. Скорректированное преобразование для каждого элемента изображения, входящего в блок, записывается в таблицу решений и сохраняется в рабочей области ортофотоплана.

Обеспечение качества и контроль качества

Когда блок изображений уравнивается с землей, кажущаяся ошибка скорректированных точек представлена ​​в таблице остаточных ошибок. Грубые ошибки легко выявляются, а точки с высокой остаточной ошибкой либо удаляются, либо чаще вручную перемещаются. Уравнивание пересчитывается до тех пор, пока общая ошибка и остаточная ошибка каждой точки не станут приемлемыми.

Генерация ЦМР

После завершения уравнивания блоков можно создать набор данных высот с помощью мастера ЦМР. Фотограмметрическое облако точек создается для создания ЦМР с использованием методов взаимной корреляции изображений. Затем ЦМР используется в процессе ортотрансформирования изображения для устранения искажений местности и создания ортомозаики.

Могут создаваться ЦМР двух типов:

• ЦМР — цифровая высота земного шара без учета высоты каких-либо объектов на ней. Это также называется возвышением голой земли. Набор данных DTM голой земли используется для создания ортоизображения и ортомозаики.
• DSM — Цифровая высота земли, включая высоту объектов на ней, таких как деревья и здания. DSM представляет собой ценный аналитический набор данных, используемый для классификации особенностей ортоизображений, таких как различение асфальтового покрытия и асфальтовых крыш. Его не следует использовать для ортотрансформирования изображения, за исключением случаев, когда исходное изображение выглядит в надире, без наклона зданий или элементов для создания истинных ортоизображений.

Если лесной массив густо засажен деревьями или имеет другой густой растительный покров, невозможно получить ЦМР поверхности земли, поскольку земля не видна. Наиболее подходящим продуктом поверхности высот для густо засаженного деревьями земного покрова является DSM, который специально создает поверхность, изображающую верхушку кроны дерева.

Мастер ЦМР позволяет определить различные настройки параметров для создания облака точек высот и ЦМР. Затем ЦММ используется в процессе ортотрансформирования изображения для устранения искажений местности и создания ортомозаики.

Ортотрансформирование изображения

Ортотрансформированное изображение имеет постоянный масштаб, так что объекты представлены в их истинное положение по отношению к их наземному положению. Это позволяет точное измерение расстояний, углов и площадей в ортоизображение.

Ортотрансформация осуществляется путем установления отношение координат изображения x, y к реальным GCP для определить алгоритм передискретизации изображения. Сходным образом, математическая связь между наземными координатами, представлена ​​ЦМР, а изображение вычисляется и используется для определить правильное положение каждого пикселя в исходном изображении.

Ортомозаика создается с помощью мастера Ортомозаика. Входные данные включают блочные элементы, включающие коллекцию изображений и ЦММ. Также можно использовать существующую ЦМР голой земли. Мастер ортомозаики позволяет вам определить настройки для создания мозаики ваших ортоизображений, такие как масштаб и формат данных, создание линии сшивки и цветовой баланс между ортотрансформированными изображениями для создания бесшовной ортофотоплана.

Спутниковые снимки высокого разрешения в надире не сильно подвержены искажениям, присущим аэрофотоснимкам, из-за большого расстояния между датчиком и землей, большого фокусного расстояния датчика (порядка 10 метров) и небольшого поля зрения. Эти факторы, вместе с точной информацией об ориентации в форме RPC, приводят к тому, что точность ЦМР и плотные разноски менее важны для создания точных ортоизображений, если скорректированная внешняя ориентация и контрольные точки адекватны. Таким образом, шаг генерации ЦМР часто не используется, и Esri World Elevation (или существующие ЦМР USGS NED или ЦМР SRTM) вместе с точными опорными точками может создавать ортоизображения класса I или класса II в масштабе 1: 5000 или меньше.

Если коллекция вне надира велика или фокусное расстояние мало, для точного ортотрансформирования требуется более точная ЦМР с более высоким разрешением.

Артефакты изображения

Типы артефактов, которые влияют на изображения дистанционного зондирования и устраняются в процессе ортотрансформирования, кратко описаны в таблице ниже.

Похожие темы

Отзыв по этой теме?

10 основных терминов, которые необходимо знать для фотограмметрии

Фотограмметрия — это процесс измерения с помощью изображений. Это могут быть изображения, снятые с помощью широкого спектра устройств, включая дроны, самолеты и портативные камеры, и это лишь некоторые из них. Эти изображения используются для создания точных и точных 2D- и 3D-моделей. Воспользоваться этими реконструкциями могут многие отрасли, начиная от общественной безопасности и заканчивая промышленными инспекциями и сельским хозяйством.

Поначалу теории и концепции фотограмметрии могут показаться сложными, поэтому мы составили список из 10 вещей, которые, по нашему мнению, вам следует знать при использовании фотограмметрии. They are:

1. Geometry
2. Radiometry
3. Triangulation
4. Internal & external parameters
5. Initial and computed parameters
6. RTK & PPK
7. Coordinate system
8. Tie points
9. Ground Sampling Distance
10. Измерение объема

С помощью этого списка вы сможете понять основные идеи фотограмметрии, понять, как работает эта технология, и быть готовыми применить ее в своей области!

Геометрия

Геометрия — это набор характеристик, которые мы используем для определения размера, формы, ориентации и положения чего-либо. Эта информация может быть реконструирована и проанализирована с помощью программного обеспечения для фотограмметрии. Итак, как это работает? Фотография фиксирует «колинеарность». Коллинеарность на базовом уровне означает, что по крайней мере три точки находятся на одной линии. В фотограмметрии мы считаем эту линию лучом света. Таким образом, на этом луче света или линии будут три основные точки: объект, точка, на которой фокусируется камера, и изображение этого объекта на датчике камеры.

Это условие коллинеарности или формула. Вам не нужно знать это, но это то, как программное обеспечение для фотограмметрии преобразует изображения в 3D-модели

Теперь, с правильным программным обеспечением, вы можете интерпретировать, как точки, пересекающие луч света, являются частью более крупной сцены, которая была захвачена камера. На длину и угол «линии» влияет точное положение камеры в момент съемки. Программное обеспечение для фотограмметрии анализирует поведение световых и коллинеарных элементов, чтобы воссоздать геометрию сцены. Для упрощения: наше программное обеспечение для фотограмметрии (PIX4Dmapper, PIX4Dfields, PIX4Dmatic, PIX4Dcloud, PIX4Dinspect) будет использовать данные с камеры и сами фотографии для создания геометрически точной реконструкции области проекта.

Радиометрия

Радиометрия — метод анализа электромагнитного излучения. Это способ измерить, как свет взаимодействует с различными объектами, включая длины волн энергии, которые не видны человеческому глазу. Так какое это имеет отношение к фотограмметрии?

Всякий раз, когда вы смотрите на объект, вы видите отраженный от вас свет определенного цвета. Цветов больше, чем вы можете увидеть — мы воспринимаем только то, что могут обнаружить наши глаза. Например, когда вы смотрите на растения, вы обычно видите преобладание зеленого. Зеленый свет отражается растениями, потому что они не используют его, когда поглощают энергию солнца. С помощью радиометрии вы можете измерить, как растения отражают этот свет, а также количество и вариации света, которые мы не можем увидеть невооруженным глазом.

Радиометрия означает, что изображения мультиспектральных дронов можно использовать для изучения культур с помощью дистанционного зондирования.

Чтобы использовать радиометрию в фотограмметрии, вы можете использовать специальные датчики и камеры, которые улавливают свет в ближнем инфракрасном диапазоне, также известный как мультиспектральный датчик. Эти камеры анализируют свет иначе, чем стандартная камера RGB (красный-зеленый-синий). Данные с этих специализированных камер можно использовать для сельскохозяйственной фотограмметрии. Если вы прогоните эти данные через специальные формулы, вы сможете создать вегетационный индекс. Это 2D-карта урожая или поля, которая анализирует, как растения отражают свет. То, как растение отражает свет, расскажет вам о его здоровье, стадии роста и о том, находится ли оно в состоянии стресса, прежде чем вы сможете увидеть это своими глазами. Благодаря этому методу использования дронов и дистанционного зондирования производители могут использовать фотограмметрию, чтобы узнать о своем урожае больше, чем видно человеческому глазу.

Триангуляция

Фотографии, собранные для фотограмметрии, являются 2D, и для многих выходных данных, таких как цифровые модели поверхности или облака точек, нам необходимо преобразовать эти данные, чтобы их можно было использовать в 3D. Триангуляция — это метод создания трехмерных точечных измерений.

Триангуляция является основой фотограмметрии, где перекрывающиеся изображения используются для воссоздания более широкого изображения или пространства.

Триангуляция также используется нашими глазами. Идея состоит в том, что изображения, полученные из разных мест, можно использовать для создания 3D-модели путем сравнения различий между ними. Каждая фотография представляет разные линии обзора, и их можно сопоставить с другими фотографиями, чтобы найти пересечения между точками. Как мы видели с коллинеарностью и геометрией, вы можете использовать эти данные для измерения расстояний, а добавляя перекрытие между несколькими фотографиями, вы можете использовать триангуляцию для создания 3D-модели. В результате команда поддержки Pix4D рекомендует собирать фотографии с соответствующим количеством перекрытий, чтобы убедиться, что у вас достаточно данных для создания точной 3D-модели без пробелов.

Внутренние и внешние параметры

Мы рассмотрели основные научные принципы преобразования фотографий в 2D- и 3D-модели. Чтобы воспользоваться преимуществами этой технологии, вам необходимо иметь соответствующий инструмент для сбора данных фотограмметрии, такой как дрон или камера.

Каждая камера имеет определенные возможности в рамках своей конструкции. Эти характеристики влияют на то, как работает камера, например, есть ли у нее рольставни. Параметры включают:

• Объектив внутренней камеры
• Положение центра проекции камеры
• Матрица поворота, определяющая ориентацию камеры

Некоторые из этих параметров являются внутренними по отношению к камере (например, объектив камеры), тогда как другие являются внешними, например положение камеры при фотографии сделаны. При обработке фотографий с помощью программного обеспечения для фотограмметрии эти параметры необходимо определить, чтобы убедиться, что они учитываются при обработке. Это обеспечивает точность выходных данных, поскольку программное обеспечение адаптирует свои параметры обработки в соответствии с используемой камерой.

Когда дрон с камерой движется вокруг объекта, собранные изображения будут обрабатываться в соответствии со спецификациями этой камеры. используется для реконструкции сцены: камера (и, если применимо, дрон). Камера может быть определена двумя наборами параметров. Во-первых, внутренние параметры связаны с геометрией самой камеры. То, как камера интерпретирует свет, зависит от камеры и влияет на обработку изображений для трехмерной реконструкции. С другой стороны, внешние параметры определяют положение и ориентацию камеры при съемке.

В идеальном мире эта информация была бы доступна нам с момента захвата изображения через метаданные, но она не всегда точна. В результате специализированное программное обеспечение для фотограмметрии соберет все исходные параметры проекта перед обработкой.

Параметры рассчитываются на этапе 1, начальной обработке для обеспечения точности облака точек и сетки на этапе 2.

Затем программное обеспечение оптимизирует эти параметры или вычисляет набор параметров, которые более точно представляют геометрию камеры, положение и ориентация. Они изменяются с исходных параметров на вычисляемые. Эти изменения обеспечат точность проекта. Чем точнее проект, тем для большего количества приложений его можно использовать. Если точность 3D-модели составляет несколько сантиметров, она может соответствовать отраслевым стандартам, установленным органами по сертификации, такими как Bureau Veritas, и использоваться в крупных строительных или геодезических проектах или даже в судебных расследованиях несчастных случаев и реконструкции места преступления.

RTK и PPK

Мы уже несколько раз упоминали о точности. Точность — одна из главных проблем фотограмметрии: как убедиться, что созданная вами 3D-модель соответствует реальности? Для этого есть несколько методов, и они основаны на точной геолокации — возможности точно определить, где вы находитесь на земле.

RTK (кинематика в реальном времени) и PPK (кинематика постобработки) — это методы измерения и записи геолокационных данных. Обе они представляют собой технологии коррекции GPS, которые собирают данные о местоположении, выявляют ошибки и вносят исправления во время или после съемки.

RTK происходит во время съемки или полета дрона. Дрон или инструмент для сбора данных, такой как ровер viDoc RTK, будет иметь приемник GNSS RTK, который собирает данные со спутников и подключается к локальной базовой станции или сети для сбора геолокационной информации во время захвата изображения. Эти данные отмечаются на фотографиях. Положения камеры рассчитываются в режиме реального времени относительно местной базовой станции. Вычисления используются для корректировки положения камеры, если оно зафиксировано неточно, что помогает довести точность до двух-трех сантиметров по горизонтали и вертикали.

Работа PPK завершается после сбора данных и может использоваться при отсутствии оборудования с возможностями RTK. Дрон записывает геокоординаты на каждое изображение на основе бортового GNSS-приемника дрона. В то же время базовый блок (например, сеть CORS или базовая станция GNSS) также будет записывать информацию о местоположении. Эти данные используются для определения точек геолокации и ориентиров. PPK можно использовать, если RTK не подходит или нет доступных связующих точек, например, в миссиях быстрого картографирования или миссиях аварийного восстановления дронов.

Оба эти метода служат общей цели обеспечения точности проекта, сохраняя его точность с точностью до сантиметра (если все сделано правильно). Есть некоторые споры о том, что лучше, PPK или RTK, и обычно это зависит от проекта. Какой бы из них вы ни использовали, они помогут вам получить профессиональные результаты, которые можно использовать в реальных приложениях, таких как съемка или мониторинг местности.

Системы координат

Система координат — это способ организации опорных линий или кривых для определения местоположений в пространстве. В мире используются разные системы координат, так как в некоторых странах есть свои собственные.

Человек, использующий программное обеспечение для обработки фотограмметрии, должен определить, какую систему координат он использует перед обработкой своих данных. В противном случае программное обеспечение может неправильно интерпретировать данные геолокации и отображать неточные измерения или даже искажать окончательные результаты.

Страны будут использовать разные системы координат, поэтому это необходимо указать до обработки. Вот почему важно знать, какую систему координат вы используете при сборе данных, чтобы ее можно было определить в программном обеспечении во время обработки и дать вам результаты, которые правильно показывают, где вы находитесь, а не ошибочно принимают место вашего проекта за что-то совершенно другое!

Связующие точки

Связующая точка — это точка, общая для нескольких изображений, которую можно использовать для их соединения. Это опорные точки — место, где географическое положение является абсолютным. Существует несколько названий связующих точек (например, наземные контрольные точки или контрольные точки).

Наземные опорные точки или опорные точки — это точки с известными координатами. Они точно измеряются с помощью приемника RTK или PPK GNSS или аналогичного оборудования, известного как тахеометр. GCP используются для точного определения местонахождения проекта, чтобы дать вам реконструкцию, которая соответствует реальности.

Опорные точки — это четкие точки, которые можно легко идентифицировать с помощью программного обеспечения для фотограмметрии во время обработки, как в этом примере (изображение от Sundance Media Group). Вместо этого они используются для оценки геометрической точности проекта.

С опорными точками и контрольными точками геодезист может быть уверен, что его выходные данные фотограмметрии имеют правильную геолокацию, а измерения, сделанные на основе 2D- или 3D-модели, будут точными.

Расстояние выборки грунта

Продолжая тему точности, следует упомянуть расстояние выборки грунта, или GSD. GSD — это расстояние между центрами двух соседних пикселей, измеренное на земле. Это то, как мы соотносим расстояния на экране с расстояниями в реальности.

Чем больше значение GSD, тем ниже пространственное разрешение изображения. Это означает, что у вас меньше деталей.

Это удобно, если вы снимаете обширный ландшафт и хотите получить общий обзор области. Однако, если вы ищете более тонкие элементы для расследования аварии или детальной топографии, вам может понадобиться меньший GSD, чтобы иметь возможность более всестороннего поиска в модели.

GSD рассчитывается на основе того, какие датчики в камере в верхней половине изображения захватывают реальность

GSD определяется высотой полета и характеристиками камеры, включая ширину изображения, ширину сенсора и фокусное расстояние длина. GSD 5 см означает, что один пиксель на изображении соответствует 5 см на земле линейным образом (это означает, что он показывает 25 квадратных сантиметров). GSD 30 см означает, что один пиксель равен 900 квадратных сантиметров (или 30 х 30 см). Разница огромная. Меньшего GSD можно достичь, пролетев ближе к земле, но это приведет к увеличению набора данных и увеличению времени обработки. Профессиональные фотограмметристы адаптируют свой сбор данных в соответствии с GSD, который они хотят.

Измерения объема

Это может быть знакомой концепцией, в отличие от некоторых других, которые мы перечислили! Он также может быть одним из самых простых. Объемы могут быть измерены в соответствии с основанием объекта по сравнению с его высотой или глубиной. Их можно измерить с помощью PIX4Dsurvey, PIX4Dcloud и PIX4Dmapper. Данные для измерения объемов можно собирать с помощью ровера viDoc RTK или дрона.

Измерение объемов с помощью фотограмметрии используется профессионалами в области строительства, работающими над проектами, связанными с управлением запасами, а также геодезистами или службами общественной безопасности, которым необходимо проанализировать местность. Использование фотограмметрии для измерения запасов или объемов сэкономит время и повысит безопасность, поскольку избавит геодезиста от необходимости ходить по свае, чтобы измерить профиль материала. Он устраняет необходимость в громоздком ручном оборудовании и даже может быть дополнен автоматическими полетами дронов и автоматической загрузкой данных в PIX4Dcloud. Весь процесс приводит к экономии времени и денег, принося прямой возврат инвестиций от использования фотограмметрии.

Узнайте больше о науке, лежащей в основе фотограмметрии

Поздравляем, вы дочитали до этого места! Некоторые из тем, освещаемых в этом блоге, носят технический характер и могут быть незнакомы, если вы новичок в отрасли. Фотограмметрия — один из самых захватывающих методов измерения и анализа данных. Хорошей новостью является то, что если вам нужна помощь, вы можете получить помощь — наша база знаний Pix4D на нашем сайте поддержки полна информации, которая легла в основу этой статьи, и наши опытные инструкторы также могут предоставить уроки для людей, плохо знакомых с фотограмметрией и работающих с Pix4D.