Обратная фотограмметрическая засечка: Особенности теории наземной фотограмметрии — Студопедия

Содержание

ФОТОГРАММЕТРИЯ. Построение и уравнивание аналитической фототриангуляции

1 БЕЗМЕНОВ В.М. ФОТОГРАММЕТРИЯ. Построение и уравнивание аналитической фототриангуляции Казань 9г.

2 ФИЗИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ БЕЗМЕНОВ В.М. ФОТОГРАММЕТРИЯ ПОСТРОЕНИЕ И УРАВНИВАНИЕ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ФОТОТРИАНГУЛЯЦИИ Учебно-методическое пособие Казань 9

3 Печатается по решению Редакционно-издательского совета физического факультета КГУ. УДК 58.7 Безменов В.М. кандидат технических наук доцент кафедры астрономии и космической геодезии КГУ. Фотограмметрия. Построение и уравнивание аналитической фототриангуляции. / Учебно-методическое пособие для студентов физического факультета КГУ обучающихся по специальности «Астрономогеодезия». КГУ Казань 9 86 с. Учебно-методическое пособие составлено в соответствии с программой курса «Фотограмметрия». В пособии приведены основные сведении из теории построения и уравнивания классической фототрангуляции. Построение и уравнивание аналитической фототриангуляции по способу связок рассматривается с позиции позволяющей учитывать информацию от современных измерительных систем спутниковых навигационных систем и т.п.. В пособии приведены основные сведения о параметрическом методе наименьших квадратов и помехоустойчивом оценивании. Рецензент: доцент к.ф.-м.н В.С. Боровских Методическое пособие издано на средства автора при спонсорской помощи Геодезической Компании «ЗЕНИТ»

4 3 ОГЛАВЛЕНИЕ Введение Основные определения и формулы фотограмметрии Системы координат применяемые в фотограмметрии. 3.. Элементы ориентирования снимка Условие коллинеарности векторов. Основные формулы одиночного cнимка…4. Обратная пространственная фотограмметрическая засечка Основные формулы пары снимков. Прямая фотограмметрическая засечка Элементы взаимного ориентирования Условие компланарности векторов. Уравнение взаимного ориентирования Обратная двойная фотограмметрическая засечка Основные сведения из теории обработки измерений.36.. Параметрический метод наименьших квадратов Сведения о помехоустойчивом анализе 4 3. Теория аналитической фототриангуляции Способ независимых моделей Маршрутная фототриангуляция Блочная фототриангуляция Способ частично зависимых моделей…65

5 3.3. Построение и уравнивание аналитической фототриангуляции по способу связок Формирование математической модели аналитической фототриангуляции Структура системы нормальных уравнений Учѐт не фотограмметрических измерений Решение системы нормальных уравнений..8 4 Литература..86

6 5 Введение Фотограмметрия как научно-техническая дисциплина занимается определением формы размеров положения и типов объектов в пространстве по их изображениям. В настоящее время фотограмметрия находит применение в самых различных сферах человеческой деятельности. Спектр приложения этой науки весьма широк: картографирование земной поверхности геодезия космические исследования география архитектура градостроительство экология кадастр медицина криминалистика военно-инженерное дело артиллерия геоинформационные системы ГИС и т.д. В частности для ГИС системы фотограмметрии представляют не только методы и датчики для сбора исходных данных но и широкий набор алгоритмов процедур и вспомогательных средств для переработки и анализа для описания и визуализации объектов ситуаций и взаимосвязей. Классическая функция фотограмметрических систем в ГИС как модуля сбора данных расширяется и дополняется теперь функцией редактирования анализа и представления данных. Эта новая функция предполагает конечно использование современных фотограмметрических приборов с устройствами отображения цифровой информации. По различным оценкам до 8% информации которая поступает в ГИС обеспечивается именно методами фотограмметрии. В развитии фотограмметрии отмечают три этапа в соответствии с которыми выделяют аналоговую фотограмметрию аналитическую фотограмметрию и цифровую фотограмметрию. Каждый этап характеризуется прежде всего приборами и технологиями которые применяются для обработки снимков с целью получения указанных характеристик объектов. Аналоговая фотограмметрия и аналитическая фотограмметрия охватывают теорию и практику определения формы размеров положения и типов объектов в пространстве по аналоговым полутоновым фотоизображениям.

7 При этом аналоговая фотограмметрия характеризуется тем что фотограмметрическая засечка решается оптико-механическим путем т.е. с использованием оптико-механических приборов. Были сконструированы и построены самые различные аналоговые приборы предназначенные для решения всего ряда задач по обработке фотоснимков. Аналитическая фотограмметрия характеризуется тем что для воспроизведения изображения так же использует оптико-механические устройства а для построения геометрической модели объекта вычислительные устройства. Цифровая фотограмметрия охватывает теорию и практику определения формы размеров положения и типов объектов на плоскости и в пространстве по цифровым полутоновым изображениям на фотограмметрических приборах в которых для воспроизведения изображения и построения геометрической модели объекта используются цифровые вычислительные устройства. Цифровая фотограмметрия характеризуется по крайней мере двумя признаками:. наличием на входе системы изображения в цифровой форме.обработкой цифрового изображения на электронно-вычислительной машине. Для цифровой фотограмметрии не имеет значения каким образом было получено цифровое изображение — либо сразу в результате съемки цифровой съемочной камерой либо путем растрового сканирования ранее полученного аналогового изображения. Цифровое изображение упорядоченный массив цифровых сигналов на магнитном носителе представляющий собой полутоновое изображение при визуализации. Цифровое фотоизображение упорядоченный массив цифровых сигналов полученный в процессе сканирования аналоговых фотоснимков фотосчитывающими устройствами и представленный в стандартном формате на 6

8 магнитном носителе. Под стандартным форматом понимается установленная форма дискретного представления информации об объектах. В практике цифровой фотограмметрии используется термин пиксел который трактуется как элементарный участок дискретного представления фотоизображения ограниченный размерами апертуры фотосчитывающей системы и описываемый координатами x y на плоскости в системе координат прибора и оптической плотностью D. Условно элемент снимка представляется в виде квадрата длина стороны которого называемая размером пиксела характеризует степень разрешения при цифровании. Размер пиксела должен соответствовать информативности изображения которая связана в частности с разрешающей способностью. Линейная разрешающая способность у современных оригинальных фотоснимков на пленке достигает лин/мм и более. Если это соотнести с размером пиксела то получится что он должен быть 5 мкм и менее. В цифровом снимке полученном из фотоснимка форматом 6 6 см при линейном размере элемента изображения мкм — размер пиксела содержится 36 6 пикселов. В настоящее время созданы цифровые фотограмметрические рабочие станции ЦФРС под которыми понимают класс цифровых систем позволяющие решать все фотограмметрические задачи по сбору хранению обработке управлению и выдаче данных. Основное назначение ЦФРС — составление топографических карт определение координат точек местности решение различного рода инженерных задач и т.д. ЦФРС позволяют обрабатывать наземные и аэрокосмические моно одиночные снимки и стереоизображения и позволяют достигать существенной производительности и новых условий точности. Цифровая фотограмметрическая рабочая станция включает в себя компьютер с соответствующим программным обеспечением по обработке растровых изображений диалогу с пользователем системой автоматизированного проектирования а так же устройства ввода-вывода изображения и преобразования результатов обработки изображения в графический 7

9 вид. ЦФРС отличается от классических фотограмметрических приборов по крайней мерее следующим: отсутствием требований высокой точности наличием системы робастных помехоустойчивых измерений свободной от износа отсутствием необходимости в калибровке и ручной обработке изображений стабильностью изображений и неподверженностью деформациям единой системой сбора обработки редактирования хранения и организации данных возможностью работы в режиме “o-le” и “off-le”. Справедливости ради необходимо отметить что развитие цифровой фотограмметрии не всего шло успешно и гладко. Уже в середине 7-хгодов появились достаточно мощные графические станции которые позволяли моделировать отдельные фотограмметрические процессы. Тем не менее первые опыты не дали желаемого результата так как отсутствовали прецизионные сканеры высокого разрешения преобразующие аналоговые изображения — фотоснимки в растровый вид. К середине 8-х годов этот сдерживающий барьер был преодолен и зарубежные фирмы EPSO LEICA IERGRAPH CARL-ZEISS и др. наладили серийный выпуск данного оборудования. С середины 8-х годов началось бурное развитие цифровой фотограмметрии за рубежом. В нашей стране развитие цифровой фотограмметрии сдерживалось отсутствием соответствующей отечественной аппаратуры и недостаточностью импортной аппаратуры. Появление на отечественном рынке относительно дешѐвых персональных компьютеров послужило хорошим импульсом в активизации изысканий отечественной науки в данной области. К развитию методов цифровой фотограмметрии подталкивала разработка и применение новых видов съемочной аппаратуры с цифровой записью 8

10 изображения приближающейся по разрешающей способности к фотографической. Применение такой съемочной аппаратуры позволяет существенно упростить технологическую схему обработки изображений так как при этом отпадает промежуточный процесс преобразования аналоговых снимков в цифровой вид. Более того в этом случае можно добиться наивысшей оперативности в обработке информации такого рода так как данная информация может передаваться непосредственно потребителю по радиоканалу например с борта самолета в процессе аэросъемки. В цифровой фотограмметрической системе процесс стереоскопического наблюдения координат точек изображений очень похож на традиционный. Для стереоскопического наблюдения изображений и их измерений используются различные способы: анаглифический и стробоскопический способы поляризация изображения стереоскопические насадки система измерительных марок и система манипулирования изображением т.е. все как в традиционной классической фотограмметрии только в место громоздких и дорогостоящих оптико-механических устройств используются персональные компьютеры ПК с соответствующим программным обеспечением. Таким образом создание ЦФРС по существу сводится к объединению в единое целое серийно выпускаемых технических средств и разработке соответствующего программного обеспечения. Одним из стандартных элементов современных ЦФРС является построение фототриангуляции. Фототриангуляция сгущение исходной опорной геодезической сети по снимкам аэроснимкам космическим снимкам наземным снимкам. Основная цель пространственной фототриангуляции — максимально сократить трудоемкие полевые геодезические работы по обеспечению опорой опорными точками заменив их на камеральные работы. Фактически сущность фототриангуляции состоит в построении модели местности в современном 9

11 представлении — цифровой модели местности ЦМР и ориентировании ее относительно геодезической системы координат. Фототриангуляция как метод сгущения опорной геодезической сети по аэроснимкам возникла в -х годах века. Первые способы фототриангуляции радиальной плановой фототрангуляции были графическими основанными на замечательном свойстве планового снимка: центральные углы на снимке практически равны соответствующим углам на местности если угол мал а местность равнинная или холмистая. При этом в качестве центральной точки можно выбрать любую точку расположенную в пределах круга с центром в главной точке снимка и радиусом равным :5 фокусного расстояния съемочной камеры. Графические способы фототриангуляции позволяли строить свободные фотограмметрические сети ориентировать их относительно геодезической системы координат по опорным точкам и определять только плановое положение новых опорных точек. В зависимости от технических средств используемых для построения радиальной фототриангуляции ее подразделяют на графическую механическую и аналитическую. Инструментальной базой в графической фототриангуляции являлись простейшие восковки направлений изготовленные по снимкам одного или двух маршрутов а в дальнейшем специальное устройство — надиртриангулятора Ф.В. Дробышева оптические редукторы Н.А. Попова Ф.Н. Дробышева и т.д. В механической радиальной фототриангуляции применяют щелевые шаблоны. Аналитическая радиальная фототриангуляция позволяет определять координаты точек местности с большей точностью чем графическая и механическая. Для измерения центральных углов на снимках служит радиалтри-

12 ангулятор. Теория аналитической фототриангуляции с применением радиалтриангулятора детально разработана в трудах проф. Н.А. Урмаева. Радиальную фототриангуляцию основанную использовании свойств центральных углов на снимках часто называют плоскостной фототриангуляцией или радиалтриангуляцией. С целью дальнейшего сокращения полевых геодезических работ стало необходимо определять по снимкам не только плановое положение точек местности но их высоты. Таким образом возникла пространственная фототриангуляция которая начала развиваться в 3-х годах века Н.А. Урмаев А.С. Скиридов. В зависимости от применяемых технических средств различают три вида пространственной фототриангуляции: аналоговую аналоговоаналитическую и аналитическую. Аналоговая фототриангуляция основана на использовании универсальных стереоприборов позволяющих строить модель местности в пределах каждого маршрута. В аналоговой фототриангуляции ограничены возможности учета систематических ошибок. Аналогово-аналитическая фототриангуляция состоит в создании моделей местности на универсальном стереоприборе и ориентировании их при помощи электронно-вычислительно машины. Аналитическая фототриангуляция строится по измеренным координатам изображений точек снимков. Современная аналитическая фототриангуляция в условиях цифровой фотограмметрии наиболее полно реализует свои возможности позволяя учитывать все систематические ошибки влияние которых можно выразить в математической форме: дисторсию объектива съемочной камеры кривизну Земли атмосферную рефракцию равномерную и неравномерную деформацию снимков и т.п. Особенно важным является то что аналитическая фототриангуляция дает возможность учета различных дополнительных данных среди которых наиболее значимыми явля-

13 ются GPS/ГЛОНАСС – измерения а так же интегрированные данные от систем спутникового позиционирования и инерциальных измерительных систем GPS/IS – систем. Точность аналитической пространственной фототриангуляции может достигать 3-5 см. что удовлетворяет не только требованиям крупномасштабного картографирования но и соответствует требованиям ведения кадастра в городских условиях. Наконец в зависимости от назначения пространственную фототриангуляцию разделяют на каркасную и заполняющую. Каркасная фототриангуляция развивается обычно по маршрутам проложенным перпендикулярно к направлению заполняющих маршрутов с целью обеспечения опорными точками необходимыми для фототриангуляции по заполняющим маршрутам. Заполняющая фототриангуляция обеспечивает опорными точками каждую стереопару для обработки ее при составлении топографической карты.

14 3. Основные определения и формулы фотограмметрии.. Системы координат применяемые в фотограмметрии В фотограмметрии для определения пространственных координат точек объекта изобразившегося на снимке применяется несколько систем координат: принятая в геодезии прямоугольная геоцентрическая система координат фотограмметрическая система координат системы координат связанные со снимком плоская система координат снимка и вспомогательная система координат. Геоцентрическая система координат O Г Г Y Г Z Г которая является общей для всего земного эллипсоида используется при решении фотограмметрических задач на большие площади расстояния. Рис… Геоцентрическая система координат Геоцентрическая система координат является левой системой координат Рис… Начало этой системы в центре земного эллипсоида ось совмещена с полярной осью Z Г O Г P а ось Г установлена в плоскости начального меридиана. Координаты Гаусса в этом случае преобразуют в геоцентрические координаты по формулам известным из курса высшей геодезии.

15 Вектор определяющий положение точки объекта в данной системе координат будет иметь компоненты: 4 R Y Z Г Г Г Г Т.. Фотограмметрическая система координат правая система координат OYZ в общем случае может располагаться произвольно т.е. начало системы координат и направления осей фотограмметрической системы координат может быть любым. В частном случае начало совмещают с какой-либо точкой местности или с центром проекции снимка а плоскость Y устанавливают горизонтально Рис… Рис… Фотограмметрическая система координат Вектор определяющий положение точки объекта в данной системе координат будет иметь компоненты: R Y Z Т..

16 Система координат снимка — плоская правая прямоугольная система координат oxy служит для определения положения точки на снимке т.е. для измерения изображения Рис Рис..3. Система координат снимка Начало координат находится в пересечении прямых соединяющих координатные метки 3 4. Осью x служит прямая или прямая параллельная линии 3. Часто начала координат на снимке совмещают с точкой координаты которой равны средним значениям координат меток 3 4. Вспомогательная система координат S xy z — система координат в которой изображение точки имеет три координаты Рис..4. Оси x и y этой системы координат параллельны соответствующим осям плоской системы координат oxy а ось z совпадает с главным лучом So оптической осью. Компонентами вектора определяющего положение точки снимка – изображения точки объекта в системе S xy z будут: x y и z cost f где f – – фокусное расстояние т.е. r x y f..3.

17 6 Рис.4. Вспомогательная система координат Данная система координат играет важную роль в установлении зависимостей между плоскими координатами изображения точек объекта и координатами точек объекта в пространстве предметов. Кроме упомянутых пространственных систем координат в фотограмметрии используется пространственная система координат S Y Z с началом в центре проекции S. Координатные оси этой системы параллельны соответствующим осям фотограмметрической системы OYZ или осям системы координат принятой в геодезии… Элементы ориентирования снимка Положение снимка в момент фотографирования определяют элементы ориентирования. Они разделяются на две группы: элементы внутреннего ориентирования и элементы внешнего ориентирования Элементы внутреннего ориентирования фокусное расстояние съемочной камеры f и x y координаты главной точки снимка о определя-

18 ют положение центра проекции S относительно снимка. Эти элементы позволяют восстановить связку лучей существовавшую в момент фотографирования. Координаты точки снимка во вспомогательной системе координат S xyz с учетом элементов внутреннего ориентирования будут равны: x x x y y y z f а вектор положения точки на снимке 7 r x x y y f..4. Элементы внешнего ориентирования определяют положение связки лучей относительно пространственной прямоугольной системы координат в момент фотографирования. К ним относятся: три линейных элемента внешнего ориентирования три угловых элемента внешнего ориентирования. Всего элементов внешнего ориентирования — шесть. Линейные элементы внешнего ориентирования — координаты центра проекции S — S S Y Z по отношению к началу выбранной пространственной системы координат OYZ Рис..4. Вектор S R S положения точки фотографирования S относительно начала системы координат OYZ будет иметь компоненты: R Y Z S S S S Т..5 Угловые элементы внешнего ориентирования определяют положение плоскости снимка изображения относительно осей выбранной системы координат. Системы угловых элементов внешнего ориентирования используемых в фотограмметрии являются системами углов Эйлера.

19 Как известно существует систем углов Эйлера. Число систем углов может быть увеличено если один или несколько углов Эйлера взять с противоположным знаком более того иногда пользуются левыми системами координат. В фотограмметрии используется несколько систем углов Эйлера ниже дано описание наиболее распространенных систем углов. Первая система углов t. К этой системе относятся Рис..5 – угол наклона снимка или угол отклонения оптической оси фотокамеры от отвесной линии t дирекционный угол оптической оси фотокамеры угол между осью S и проекцией главного луча на плоскость SY – угол поворота снимка угол на снимке между главной вертикалью и осью y. Вторая система углов. Эта система углов включает Рис..6: – продольный угол наклона снимка заключенный между осью SZ и проекцией главного луча на плоскость SZ – угол поворота снимка угол в плоскости снимка между осью y и следом плоскости проходящей через главный луч и ось SY. 8 Z Y J Z Y S y t S y f o m x M o x P Рис. Рис. Рис..5. Первая система углов АФС Рис..6. Вторая система углов АФС

20 9 Таким образом аэроснимок имеет девять элементов ориентирования три элемента внутреннего ориентирования и шесть элементов внешнего ориентирования. Из шести элементов внешнего ориентирования три линейные три угловые. Из них и t или и фиксируют направление главного луча а — поворот вокруг главного луча. Знание угловых элементов внешнего ориентирования снимка дает возможность сформировать матрицу ортогональных преобразований A позволяющую осуществить переход от вспомогательной системы координат S xyz к системе координат S Y Z и тем самым найти в этой системе вектор R положения точки на снимке: R A r..6 Матрица ортогональных преобразований A будет определяться системой углов Эйлера и для -ой и -ой систем углов ориентирования соответственно равна см. Рис..5 Рис..6: A A A t A Cos S S Cos Cos t St St Cos t Cos S S Cos.7 Cos S Cos S A A A A Cos S S Cos..8 S Cos S Cos

21 Компоненты матрицы A определяться: для углов t : Cos t Cos Cos t Cos t S t Cos S t S t S S Cos Cos S Cos S Cos S Cos S Cos S S t S t Cos t Cos t S Cos S Cos.9 для углов : Cos Cos S Cos Cos S S S Cos Cos S Cos S Cos Cos S Cos S S Cos Cos S S S S S Cos S Cos..

22 .3. Условие коллинеарности векторов. Основные формулы одиночного снимка. В фотограмметрии уравнениями коллинеарности фактически называют два уравнения: уравнение связи между координатами соответственных точек местности и снимка зависимость между координатами точки снимка и координатами соответствующей точки местности. Векторы R и R R R коллинеарны: S R R R S. где – скаляр. Учитывая выражение.5 для R будем иметь A r R R S.. Переходя к координатной форме записи исключая неизвестный скаляр получим соотношения: Y Y S S Z Z Z Z S S 3 3 x x x x x x x x 3 3 y y y y y y y y f f f f..3 Полученные уравнения выражают условие коллинеарности векторов и являются основными формулами одиночного снимка. Формулы.3 выра-

23 жают связь между координатами точки местности и координатами соответствующей точки снимка. Легко получить формулы обратной связи используя равенство. и учитывая свойство ортогональной матрицы A A : r A R R S A R R S..4 Так же осуществив переход к координатной форме записи и исключая неизвестный скаляр получим соотношения: x y x y f f 3 3 S S S S 3 3 Y Y Y Y Y Y Y Y S S S S Z Z Z Z Z Z Z Z S S S S..5 Здесь — есть элементы матрицы A. Полученные уравнения так же выражают условие коллинеарности векторов и устанавливают связь между координатами точки на снимке и координатами соответствующей точки местности. Выражение.5 в дальнейшем будем называть уравнением коллинеарности. Уравнение коллинеарности.5 имеет важное значение в фотограмметрии и прежде всего в построении и уравнивании фототрангуляции способом связок в построении макетных снимков решении обратной фотограмметрической засечки калибровки фотографических систем. В уравнениях.3 и.5 в явном виде представлены элементы внутреннего ориентирования линейные элемента внешнего ориентирования координаты центра проекции. Угловые элементы внешнего ориентирования вошли в значения направляющих косинусов.

24 3 Все это означает следующее: в случае выражения.3 располагая точными значениями координат изображения точки элементов внутреннего и внешнего ориентирования и цифровой моделью рельефа ЦМР мы можем получить только плановые координаты Y точки в пространстве предметов в случае выражения.5 располагая цифровой моделью местности и элементами внешнего ориентирования мы можем вычислить координаты изображения точки..4. Обратная пространственная фотограмметрическая засечка Сущность обратной пространственной фотограмметрической засечки состоит в определении элементов внешнего ориентирования снимка по опорным точкам. Способы определения элементов внешнего ориентирования по опорным точкам можно разделить на две группы:. способы позволяющие в результате решения уравнений непосредственно получить элементы внешнего ориентирования прямые способы. способы в которых предполагается что известны приближенные предварительные значения элементов внешнего ориентирования а в результате решения находят поправки к этим значениям. Способы второй группы допускают применение различных статистических методов что имеет существенное значение особенно для оценки надежности и точности определения элементов внешнего ориентирования. Способы первой группы можно рассматривать как источник предоставления предварительной информации об элементах внешнего ориентирования. Способы второй группы основаны на использовании уравнения коллинеарности.5 и суть их состоит в следующем. Уравнения коллинеарности

25 посредством линеаризации приводятся к линейному виду относительно определяемых параметров элементов внешнего ориентирования т.е. получают уравнения поправок. Далее формируется система уравнений из решения которой находятся поправки к предварительным значениям неизвестных. Решение выполняется методом последовательных приближений с последующей оценкой точности полученных элементов внешнего ориентирования. Для определения элементов внешнего ориентирования снимка необходимо иметь не менее трех опорных точек поскольку одна точка измеренная на снимке будет давать два уравнения. Число неизвестных т.е. элементов ориентирования шесть. Этот способ применим для любых значений элементов внешнего ориентирования. Данный способ позволяет при определении элементов внешнего ориентирования учесть влияние элементов внутреннего ориентирования величины которых в полете могут отличаться от значений полученных в лабораторных условиях. При таком подходе для определения элементов ориентирования внешнего и внутреннего требуется не менее пяти опорных точек поскольку число неизвестных составляет девять. Следует отметить что в случае равнинной местности система уравнений будет плохо обусловлена и точность определения элементов внутреннего ориентирования недостаточна. В этом случае. Изложенный способ будет фактически подробно изложен в разделе 3.3 посвященном построению и уравнивание фототриангуляции аналитическим методом. Обратная фотограмметрическая засечка применяется и для решения различных не топографических задач например для определения траектории скорости и колебаний самолета ракеты и других носителей. 4

26 5.5. Основные формулы пары снимков. Прямая фотограмметрическая засечка. Основные формулы пары снимков определяют зависимость между пространственными координатами точки местности и координатами ее изображений на паре снимков стереопаре. Если элементы ориентирования снимков известны то по этим формулам можно найти положение точек местности методом прямой фотограмметрической засечки. Пусть с концов базиса S S получена пара снимков Рис..7. Величина и направление базиса фотографирования определяются вектором R Y Z с началом в точке S. В фотограмметрии левый снимок стереопары принимают за основной. Рис..7 Связь между координатами точки местности и коор- динатами ее изображения на паре снимков углов АФС

27 6 R = Положение точки в пространстве можно определить вектором Y Z в фотограмметрической системе координат Y Z S совмещенной с центром проекции левого снимка. Вектор R = Y Z определяет положение той же точки в системе координат Y S Z совмещенной с центром проекции правого снимка. Векторы R Y Z и R Y Z — векторы изображений точки в фотограмметрической системе координат и векторы изображений r и r той же точки во вспомогательной системе координат снимков связаны соотношениями.5 : R A r R A r где A и A — матрицы ортогональных преобразований определяемые угловыми элементами ориентирования первого и второго снимков по формулам.9 или.. Векторы R и R R и R коллинеарны: R R. R R С учетом геометрических условий векторов для пары снимков очевидно векторное произведение: R R R или R R R R..6 Переход к координатной форме позволяет получить соотношения для вычисления скаляра : Y Z Z Y Z Z Y Y..7 Y Z ZY Z Z Y Y Положение точки в пространстве определится: R R..8

28 Таким образом наличие второго снимка дает возможность найти неизвестный скаляр который в случае одиночного снимка для решения поставленной задачи требовал его исключения выражение. что приводит к сокращению числа определяемых параметров до двух. Решение прямой фотограмметрической засечки требует знания элементов внутреннего и внешнего ориентирования каждого снимка стереопары Элементы взаимного ориентирования Принято различать две системы элементов взаимного ориентирования. В первой системе неподвижным считают базис фотографирования во второй левый снимок стереопары. Первая система базисная система Рис.8.. Элементами взаимного ориентирования в этой системе являются: — угол в главной базисной плоскости S os левого снимка между главным лучом оптической осью левой связки S o и перпендикуляром к базису: — угол на левом снимке между осью y и следом плоскости S oy — угол в главной базисной плоскости левого снимка между перпендикуляром к базису и проекцией главного луча оптической оси правой связки S o — угол между проекцией главного луча оптической оси правой связки на базисную плоскость левого снимка и главным лучом S o : S. oy — угол на правом снимке между осью y и следом плоскости

29 8 Рис..8. Первая система элементов взаимного ориентирования Углы и называются продольными углами наклона снимков относительно базиса фотографирования наклона а углы и — углами поворота. — взаимным поперечным углом Началом пространственных координат в первой системе служит центр проекции левого снимка ось совмещена с базисом а ось Z находится в главной базисной плоскости левого снимка. Система координат S YZ параллельна системе координат S Y Z. Вторая система система левого снимка Рис.9.. Элементами взаимного ориентирования в этой системе являются: — угол на левом снимке между осью x и следом главной базисной плоскости левого снимка — угол наклона базиса относительно левого снимка

30 — взаимный продольный угол наклона снимков составлен осью Z с проекцией главного луча оптической оси правой связки на плоскость Z — взаимный поперечный угол наклона снимков заключенный между плоскостью Z и главным лучом оптической осью правой связки — взаимный угол поворота снимков угол на правом снимке между осью y и следом плоскости S oy 9 Рис..9. Вторая система элементов взаимного ориентирования Началом фотограмметрических координат служит центр проекции левого снимка но координатные оси и Y направлены параллельно соответствующим осям x и y левого снимка. Ось Z совмещена с главным лучом оптической осью левой связки. Система координат S YZ параллельна системе координат S Y Z.

31 Зная элементы взаимного ориентирования снимков можно найти координаты любой точки модели в фотограмметрической системе координат Условие компланарности векторов. Уравнение взаимного ориентирования. Условие компланарности векторов критерий пересечения соответственных лучей. Пара соответственных лучей пересекается если она лежит в одной базисной плоскости плоскости проходящей через базис съемки. В этом случае можно говорить что снимки стереопары взаимно ориентированы. Критерий взаимного ориентирования можно представить в виде условия компланарности векторов. В общем случае данный критерий будет иметь вид см. Рис..7.: RS RS R R.9 или R R R. где R S и R S — векторы определяющие базис съемки R R и R — векторы определяющие соответственные точки на левом и правом снимках. Не любые изменения взаимного положения снимков нарушают пересечение соответственных лучей. Например если правый или левый снимок взаимно ориентированной пары совершает только поступательное движение и при этом центр проекции его не смещается с линии базиса то пересечение соответственных лучей сохраняется. Это следует и из условия.9. Любой из векторов входящих в это выражение можно разделить на его модуль. Уравнение.9 связывает между собой только направления соответствен-

32 ных лучей и базиса. Длина базиса в этом случае не имеет значения и может быть произвольной. Условие компланарности векторов имеет важное значение в фотограмметрии и находит применение в определении элементов взаимного ориентирования в построении и уравнивании фототрангуляции. Уравнение взаимного ориентирования уравнения связывающие элементы взаимного ориентирования снимков с координатами соответствующих точек стереопары. Условие компланарности векторов в общем случае в координатной форме будет иметь вид : 3 S S Y S Y Y Y s Z s Z Z Z S.. Применительно к первой системе элементов взаимного ориентирования вектор R определяющий базис съемки будет иметь компоненты: R и условие компланарности векторов примет вид: Y Y Z Z.. Здесь векторы R Y Z и R Y Z — векторы изображений точки в фотограмметрической системе координат соответственно на левом и правом снимках определяются выражением.6 : R A r R A r где r и r — векторы изображений той же точки во вспомогательных системах координат снимков определяются формулой.4 A и

33 A — матрицы ортогональных преобразований определяемые угловыми элементами взаимного ориентирования снимков по формулам.. При вычислении матрицы: A — в формулы. вместо углов подставляются углы A — в формулы.9 вместо углов подставляются углы. Условие компланарности векторов в координатной форме применительно ко второй системе элементов взаимного ориентирования учитывая что R Cos Cos Cos S S и R r x y f так как матрица A — единичная будет иметь вид: 3 x tg y Y tg Cos f Z..3 Здесь первая строка разделена на R Y Z — вектор изображения точки в фотограмметрической системе координат определится по формуле.5 : R A r. Вектор изображения r той же точки во вспомогательной системе координат правого снимка определится выражением.4. Матрица ортогональных преобразований A вычислится по угловым элементам взаимного ориентирования по формулам.. При вычислении матрицы A в формулы. вместо углов подставляются углы. Из равенств. и.3 следуют условия: для первой системы элементов взаимного ориентирования

34 Y Z Z.4 Y 33 для второй системы элементов взаимного ориентирования y Z fy tg xz f tg Cos xy y..5 В эти условия входят все элементы взаимного ориентирования пары снимков. Именно данные выражения лежат в основе алгоритмов определения элементов взаимного ориентирования. Рассмотрим принцип определения элементов взаимного ориентирования. В общем случае уравнения.4.5 можно представить в таком виде: для первой системы для второй системы Ф.6 Ф..7 Функции Ф и Ф являются нелинейными относительно определяемых параметров элементов взаимного ориентирования. Поэтому для их определения прибегают к стандартной процедуре: данные функции линеаризуют т.е. приводят к линейному виду посредством разложения в ряд Тейлора в окрестности точки задаваемой вектором предварительных значений неизвестных: — для первой системы элементов — для второй системы элементов.

35 34 В результате строится уравнение поправок: l v.8 где Ф Ф — матрица частых про- изводных вычисляемая по предварительным значениям определяемых параметров соответственно для первой и второй системы элементов взаимного ориентирования — вектор поправок к предварительным значениям определяемых параметров соответственно для первой и второй системы элементов взаимного ориентирования l — свободный член уравнения поправок v — ошибка сюда входит ошибка измерений ошибка линеаризации исходной модели т.к. члены второго порядка при линеаризации отбрасываются. Каждая измеренная точка на снимке дает одно уравнение.8. Поскольку количество неизвестных параметрам равно пяти то для их определения на снимках достаточно иметь пять соответственных точек. Реально определение элементов взаимного ориентирования выполняется по большему количеству точек что позволяет применять известные статистические процедуры изложены в главе и в частности метод наименьших квадратов. В результате формируется система уравнений для всех точек измеренных в зоне перекрытия снимков. Задача определения выполняется методом последовательных приближений итераций с оценкой точности определяемых параметров. В заключение данного параграфа отметим важный факт для определения элементов взаимного ориентирования не требуется наличия на снимках

36 35 опорных точек: элементы взаимного ориентирования определяются только измерениям изображений соответственных точек..8. Обратная двойная фотограмметрическая засечка Если элементы внешнего ориентирования снимков неизвестны но стереопара обеспечена опорными точками то координаты точек местности можно найти методом двойной обратной фотограмметрической засечки. Двойная обратная фотограмметрическая засечка решается в четыре этапа и суть ее состоит в следующем: На первом этапе определяются элементы взаимного ориентирования пары снимков. На втором этапе вычисляются координаты точек местности в фотограмметрической системе координат произвольно ориентированной относительно геодезической системы координат т.е. строится произвольно ориентированная модель местности цифровая модель местности ЦММ в произвольном масштабе. ЦММ подобна местности поскольку она есть совокупность точек пересечения соответственных лучей. Масштаб может быть выбран любым так как расстояние между центрами проекции при взаимном ориентировании выбирается произвольно и длина базиса в общем случае может быть не дана. На третьем этапе определяют элементы ориентирования модели и ее масштаб относительно геодезической системы координат. Данная задача решается по опорным точкам точкам координаты которых известны в фотограмметрической и геодезической системах координат. На четвертом этапе выполняется вычисление геодезических координат определяемых точек местности т.е. строится ЦММ в геодезической системе координат путем пересчета фотограмметрической ЦММ в геодезическую систему координат по элементам ориентирования модели.

37 36. Основные сведения из теории обработки измерений.. Параметрический метод наименьших квадратов. Метод наименьших квадратов МНК является наиболее известной и разработанной процедурой оценивания применяемой в геодезии фотограмметрии а так же других науках. МНК имеет место и применим в случае нормального закона распределения ошибок измерений: F L.. В формуле. E D — известное выражение для плотности многомерного нормального распределения при заданных математическом ожидании E и ковариационной матрице D L а L заданная положительно определенная матрица. Пусть поле измеренных величин U связано с искомыми параметрами переопределенной и несовместной системой нелинейных уравнений связи Ф. Такая система вообще говоря не удовлетворяется никакими значениями неизвестных. Однако всегда можно найти такой вектор при котором вектор поправок V U. обладает свойствами минимальности в смысле метода наименьших квадратов т.е V PV m.3 где V – вектор поправок из уравнивания P – весовая матрица измерений. В самом общем случае алгоритм оценивания по МНК имеет вид:

38 rg m U L U В фотограмметрии измеренными величинами всегда будут координаты изображений на снимках а искомыми параметрами координаты точек местности а так же элементы внешнего ориентирования и в случае калибровки съемочной камеры элементы внутреннего ориентирования и параметры дисторсии. Уравнениями связи нелинейными относительно определяемых параметров будут являться хорошо известные уравнения коллинеарности. В методе Ньютона решение нелинейной переопределенной системы уравнений. получается с использованием линеаризованных итераций. Пусть построена линеаризованная модель переопределенной системы уравнений. как совокупность уравнений поправок которую представим в следующем виде: V.5 где – матрица коэффициентов уравнений матрица частных производных определенных по предварительным значениям неизвестных.6 параметров – вектор поправок к предварительным значениям определяемых – вектор свободных членов V – вектор поправок в измеренные величины U.

39 Переопределенную систему.5 решим по методу наименьших квадратов т.е. под условием.3 при этом получим вектор первого приближения 38 P P.7 а также вектор неизвестных в первом приближении.8 Дальнейшие приближения получаются так: P P.9.. Вычисления заканчиваются если для приближения с номером оказалось что. где – критерии сходимости устанавливаемые pror. В заключение выполняется оценка точности в соответствии с правилами метода наименьших квадратов: m s q ss s.

40 39 где q ss – диагональные элементы обратной матрицы нормальных уравнений P.3 – ошибка единицы веса V PV p..4 Рассмотренная итерационная процедура является не модифицированным методом Ньютона – Рафсона. Если известны очень хорошие начальные приближения то при большой размерности матрицы нормальных уравнений становится более выгодным применять модифицированный итерационный процесс Ньютона – Рафсона в котором процесс вычислений ведется так что элементы матрицы не исправляются от приближения к приближению а фиксированы начальными значениями cost..5 При этом достигается значительная экономия машинного времени так как матрица нормальных уравнений в процессе итераций обращается только один раз. Сходимость Ньютоновского итерационного процесса исследована в работах Л.В.Канторовича. Им доказана теорема об условиях сходимости метода Ньютона. Из этой теоремы следует что не модифицированный метод Ньютона – Рафсона обладает квадратической сходимостью. Модифицированный метод Ньютона – Рафсона сходится медленнее – со скоростью геометрической прогрессии.

41 Из теоремы Л. В. Канторовича следует также что метод Ньютона не обладает абсолютной сходимостью причем сходимость зависит в частности от близости начального приближения к решению системы. Обладая простотой с позиций алгоритмизации МНК тем не менее обладает недостатком который выражается в сильной чувствительности МНКоценок к грубым ошибкам измерений и к отклонениям от принятого нормального закона распределения ошибок измерений. Это связано с принципом минимизации квадратичной формы от вектора невязок. Известно что в результатах измерений может присутствовать до % выбросов. Достаточно всего лишь пары грубых ошибок на измерений что конечный результат оценивания был искажен. Показано что если на практике неизбежны отклонения от условия от нормальности т.е. от условия. то выражение средней квадратической ошибки m / не характеризует точность оценки вектора и им можно пользоваться только при небольших. На практике при оценивании по МНК как правило используют различные эмпирические и полуэмпирические методы очистки от аномальных измерений. 4.. Сведения о помехоустойчивом анализе Помехоустойчивый статистический анализ отражает один из аспектов робастности в статистике. Говоря о полном понятии робастности необходимо отметить что под таковою понимают нечувствительность к минимальным отклонениям от изначально принятых предположений. Методы помехоустойчивого оценивания представляют собой такие процедуры которые ориентированы на обеспечение высокой надежности и стабильности статистических выводов при наличии некоторых отклонений от принятой модели распределения при наличии грубых ошибок измерений. Впервые метод построения помехоустойчивых оценок был предложен Хубером Huber. Эти оценки за их близость к оценкам метода максималь-

42 ного правдоподобия он назвал М-оценками. Хубером была дана общая конструкция помехоустойчивых оценок и показана их асимптотическая оптимальность для класса распределений близких к нормальному проанализирована зависимость вида помехоустойчивого алгоритма от множества F возможных распределений. В настоящее время известны многообразные робастные устойчивые помехоустойчивые методы оценивания. Однако принято считать что наиболее удачным из всех методов помехоустойчивого оценивания является метод основанный методе максимального правдоподобия т.е. метод М-оценок. Этот метод находит широкое практическое применение при обработке различного рода измерений обремененных грубыми ошибками. Причиной тому является относительная простота по сравнению с другими методами помехоустойчивого анализа а так же возможность использования стандартных вычислительных процедур обычного метода наименьших квадратов. Следует отметить что рассмотрение вопросов практического применения помехоустойчивого робастного анализа в геодезии относится к середине 8-х годов -го века. Рассмотрим некоторые теоретические и практические аспекты построения М-оценок. Как уже отмечалось М-оценками являются оценки типа максимального правдоподобия. Из теории максимального правдоподобия следует что всякая оценка определяется из решения экстремальной задачи на минимум. М- оценки минимизируют выражение: 4 m..5 Или имеем уравнение в неявном виде :

43 4.6 где. v Говоря о построении М- оценок важным является то что ни инвариантны относительно масштаба дисперсии. Поэтому с целью инвариантности поступают следующим образом: / s m или / s.7 где s – некоторая помехоустойчивая оценка масштаба. Обычно М-оценки описываются путем задания – функции. В методе М-оценок необходимо определить – функцию так чтобы конечная оценка была защищена от влияния выбросов. Показано что – функция должна быть ограниченной и непрерывной. Для исключения влияния аномальных ошибок наблюдений необходимо чтобы она стремилась к нулю или была раной нулю при больших при абсолютной величине значениях. В качесте примера можно привести несколько – функций обладающих упомянутыми свойствами. Так был найден вид функций и для нормального – загрязненного распределения: F.8 Функции и которые связаны с нормальными распределением имеющим «утяжеленные хвосты» подчиняющихся двойному экспоненциальному распределению имеют вид:

44 Здесь а параметр настройки зависящий от степени загрязнения. Функция.9 носит название -функция Хубера. Хвосты экспоненциального типа могут оказаться тоньше. Чем следовало бы ожидать на практике. В этом случае строятся так называемые сниженные М-оценки. Ниже приведена одна из версий -функций позволяющих получать сниженные М-оценки -функция Эндрюса: S /.. Использование сниженных -функций приносит определенную пользу в присутствии очень резко выделяющихся наблюдений измерений но улучшение оценок определяемых параметров относительно невелико несколько процентов асимптотической дисперсии. При этом данное улучшение оплачивается ценой возрастания минимаксного риска. И использование плохо подобранной -функции сниженной представляется более рискованным чем просто удаление аномальных наблюдений измерений на основе физических условий. Приведем еще некоторые -функции:

45 44 -функция Тьюки: /. -функция Хэмпела: c c b b c b c..3 Необходимо чтобы данный метод давал хорошую эффективность ценок искомых параметров. Так в случае нормального распределения эффективность должна быть не менее 95%. Потеря эффективности это плата за достижение устойчивости оценок когда распределение отличается от заданного. Рекомендуемые значения параметров для -функций при 5% -ой потере эффективности приведены в таблице. Параметры настройки Таблица.. -функций для 95% эффективности оценок -функция -функция -функция -функция Хубера Эндрюса а = 345 а = при известном масштабе а = 339 Тьюки а = 6 при известном масштабе а = 4685 Хэмпела а = 7 b = 34 c = 85

46 Рассмотрим наиболее распространенные алгоритмы построения М – оценок. Наиболее простым из численных методов применяемых при построении данных оценок является итерационная схема вариационновзвешенного метода наименьших квадратов с изменяющимися от итерации к итерации весами т.е. фактически применима схема Ньютона-Рафсона и прежде всего не модифицированного метода Ньютона-Рафсона. При этом веса будут вычисляться на основе -функции. Веса зависящие от выборки сформируют диагональную весовую матрицу определятся по формуле: 45 dg P / s / s.4 где – компоненты вектора ошибок измерений. т.е. V U а s – помехоустойчивая оценка масштаба.7. Другим алгоритмом построения М оценок является алгоритм модифицированных остатков. Решение данным алгоритмом находится следующим образом: / s.5 где – модифицированные остатки b b b — p строка матрицы частных производных В.6 номер итерации.. Модифицированные остатки определяются выражением: s / s..6

47 46 Например вид модифицированных остатков для — функции Хубера следующий: s s s s s..7 В отношении оценки точности определяемых параметров необходимо отметь что вид ковариационной матрицы определяется рядом факторов: симметричностью распределения и др. В большинстве случаев мдля оценки точности можно пользоваться ковариационной матрицей вида: s p / s / s..8 В данном выражении: s помехоустойчивая оценка масштаба число уравнений p количество определяемых параметров — производная – – функции В матрица частных производных.6. Практическое использование подобных алгоритмов предполагает одновременное вычисление s и оценок вектора определяемых параметров. При этом можно производить итерации и по s. В качестве помехоустойчивой оценки параметра масштаба рекомендуется использовать медиану среди абсолютных не равных нулю значений остаточных разностей : s med / Немаловажным вопросом при построении М оценок является выбор начальных приближений. Хорошее начальное приближение само должно быть помехоустойчивым. Существуют различные приближенные методы

48 поиска помехоустойчивых оценок. Однако использование помехоустойчивых оценок в качестве начального приближения будет увеличивать затраты компьютерного времени. Хотя это не должно являться решающим фактором при выборе алгоритма тем более что в настоящее время компьютеры являются достаточно производительными. Наиболее чувствительными к выбору начального приближения являются оценки полученные с использованием немонотонных — функций например — функция Хэмпела. Здесь при неудачном начальном приближении итерационный процесс может сходиться не к глобальному минимуму а к локальному. Если такое начальное и обеспечивает сходимость то для завершения итерационного процесса требуется большое количество итераций. Предварительное решение в случае монотонной — функции например — функция Хубера может быть найдено 47 обычным методом наименьших квадратов. Алгоритм нахождения М-оценок с использованием — функций Хубера будет выглядеть следующим образом: Итерация =.. Построение уравнений поправок.5 построение системы нормальных уравнений и ее решение.7 с единичной весовой матрицей т.е. Р = Е.. Нахождение остаточных разностей т.е. вектора ошибок V.. 3. Нахождение помехоустойчивой оценки масштаба — s. В качестве таковой оценки принимается медиана среди абсолютных не равных нулю значений остаточных разностей.9. При этом на первой итерации поскольку весовая матрица равна единичной нахождение медианы получается путем построения вариационного ряда. 4. Вычисление весовой матрицы.4 с использованием — функции Хубера. На этой процедуре заканчивается первая итерация.

Засечка (определение координат)

Слово «Засечка» имеет и другие значения.

Геодезическая засечка или просто засечка — способ получения информации о координатах расположения точки путём измерения углов и расстояний от этой точки до известных ориентиров (пунктов опорной геодезической сети), который широко используется в практике геофизических, геологических, инженерных, строительных и др. работ. В военном деле методы засечек применяются при ведении сопряжённого наблюдения на открытой и полузакрытой местности для нахождения местоположения целей, ориентиров, реперных точек, координат разрывов артиллерийских снарядов и т. п..

В зависимости от вида измеряемых параметров выделяют линейные, угловые и линейно-угловые геодезические засечки. Линейные и линейно-угловые засечки различаются на полярные и биполярные по числу используемых опорных пунктов на прямые и обратные. Угловые засечки различают в зависимости от расположения вершин измеряемых углов на прямые, обратные и комбинированные.

Линейная засечка

При определении пространственного положения какой-либо точки методом прямой линейной геодезической засечки требуется провести измерение длин трёх отрезков, соединяющих эту точку с ориентирами, координаты которых известны. Если это удаётся сделать, то для нахождения искомых координат достаточно решить систему из трёх уравнений, каждое из которых выражает длину измеренного отрезка через координаты точек.

Прямые линейные засечки выполняют не менее чем с трех точек с известными координатами. Обратные линейные засечки выполняют не менее чем по четырем..

Если же известно, что на область допустимых значений в задаче наложены некоторые дополнительные ограничения, например — известно, что искомая точка расположена на плоскости или на поверхности референц-эллипсоида, то оказывается достаточно знать положение всего двух ориентиров и провести замеры всего только двух длин отрезков от них до искомой точки.

Угловая засечка

Нахождение пространственного положения точки методами угловой геодезической засечки может быть сведено к определению направляющих косинусов направлений на искомую точку от известных ориентиров и расстояний до них.

Как правило, выделяют два основных вида угловой геодезической засечки — прямую и обратную. Прямая является строго биполярной, а обратная полярной.

При прямой угловой геодезической засечке проводится измерение двух углов от двух известных ориентиров на цель, затем зная расстояние между ориентирами и их расположение проводится расчёт положения цели. Основное требование – угол у при определяемой точке должен лежать в пределах 30-150°. Примычные углы измеряют с точностью до 1′.

При обратной угловой геодезической засечке из определяемой точки делается замер двух углов между тремя известными ориентирами, затем вычисление искомых координат осуществляется используя тригонометрические соотношения между измеренными углами и известными расстояниями (см. также задача Потенота).

Полярная и Биполярная

В полярной системе координатами являются расстояние S (r→{\displaystyle {\vec {r}}}) и полярный уголφ{\displaystyle \varphi }. В биполярной системе координатами являются углыφ1{\displaystyle \varphi _{1}} иφ2{\displaystyle \varphi _{2}} относительно двух заданных или расстояниеS1{\displaystyle S_{1}} иS2{\displaystyle S_{2}} (радиус-векторыr→1{\displaystyle {\vec {r}}_{1}} иr→2{\displaystyle {\vec {r}}_{2}}). Наиболее быстро положение точки определяется в полярной системе координат, а наиболее точно в биполярной

Прямая и Обратная

Прямая – засечка, выполняемая с исходных пунктов. Обратная – засечка, выполняемая на определяемой точке.

Простая и Многократная

Многократные засечки представляют собой либо совокупность однократных (простых) засечек, либо содержат избыточные измерения, что в обоих случаях предусматривает уравнительные вычисления. Простые засечки содержат только необходимые измерения (минимальный набор)

Комбинированная засечка

Если работа по определению координат проводились на определяемой точке и на одном из исходных пунктов, то такой способ называется комбинированной засечкой. Проведение комбинированной засечки может быть осуществлено как по измеренным углам, так по измеренным расстояниям и по измеренным расстояниям вместе с углами.

Обратная фотограмметрическая (пространственная) засечка

Сущность обратной (пространственной) засечки состоит из определения шести элементов (!). Для решения которой необходимо не мене трех опорных точек. Применяется при различных топографических задачах (Нахождение пространственных координат точки объекта), при определении траектории полета и колебании воздушных судов и ракет. Строгое решение обратной пространственной засечки является неэффективным. Международным обществом фотограмметрии и дистанционного зондирования (МОФДЗ) рекомендован и развивается подход, при использовании системы углов Эйлера, а так же во избежании конфликта в области терминологии.

Прямая фотограмметрическая засечка

Прямая фотограмметрическая засечка это формулы.

Обычно при выполнении на местности геодезических работ широко используют различные комбинации прямых и обратных геодезических засечек, при этом для надёжности замеру подвергается большее количество величин, чем это необходимо, а положение искомых точек определяется из соответствующих уравнительных вычислений.

При проведении всех видов засечек для топографической привязки в артиллерийских задачах требуется, чтобы углы при искомых точках должны быть не менее 30° (500 тысячных) и не более 150° (2500 тысячных). В зависимости от расстояний углы при точке, координаты которой оцениваются, должны быть не менее 6—15°, а в случае использования звуковой разведки — не менее 30°.

В системе биполярных координат положение точки определяется с двух и более установок инструмента.

  1. // Большая советская энциклопедия / А. М. Прохоров. — 3-е издание. — Москва: Большая советская энциклопедия, 1972. — Т. 09. — С. 380. — 624 с.
  2. Засечка геодезическая // Горная энциклопедия / Гл. ред. Е. А. Козловский. — Москва: Советская энциклопедия, 1986. — Т. 2. — С. 359. — 575 с.
  3. Засечка // Военный энциклопедический словарь. — Москва: Военное издательство Министерства обороны Союза ССР, 1986. — С. 380. — 863 с. —150 000 экз.
  4. Засечки // Словарь ракетных и артиллерийских терминов / Ред. В. М. Михалкин. — Москва: Военное издательство, 1988. — С. 84.
  5. Засечка // Военная энциклопедия / П. С. Грачёв. — Москва: Военное издательство, 1995. — Т. 3. — С. 245-246. — ISBN 5-203-00748-9.
  6. В.Д. Большаков, Е.Б. Клюшин, И.Ю. Васютинский Под Редакцией В.П. Савинных и В.Р. Ященко.[Общие принципы создания планово-высотного обоснования для топографо-геодезических изысканий 4.2 Съемочная геодезическая сеть] // Геодезия изыскания и проектирование инженерных сооружений. — Москва: “Недра”, 1991. — С. 78. — 237 с.
  7. В.Д. Большаков, Е.Б. Клюшин, И.Ю. Васютинский Под Редакцией В.П. Савинных и В.Р. Ященко.[Общие принципы создания планово-высотного обоснования для топографо-геодезических изысканий 4.2 Съемочная геодезическая сеть] // Геодезия изыскания и проектирование инженерных сооружений. — Москва: “Недра”, 1991. — С. 79. — 237 с.
  8. ГУГК руководство по топографическим съёмкам в масштабах 1:5000 1:2000 1:1000 и 1:500 наземные съёмки.ГЛАВА 6 Горизонтальная съемка // Геодезия топографические съемки. — Москва: “Недра”, 1977. — С. 88. — 135 с. —70 000 экз.
  9. ГУГК руководство по топографическим съёмкам в масштабах 1:5000 1:2000 1:1000 и 1:500 наземные съёмки.ГЛАВА 4 Мензульная съемка // Геодезия топографические съемки. — Москва: “Недра”, 1977. — С. 62. — 135 с. —70 000 экз.
  10. ГОСТ 22268-76 Геодезия. Термины и определения п.81, 82
  11. Г. А. Шеховцов.монография // ЕДИНЫЙ АЛГОРИТМ УРАВНИВАНИЯ, ОЦЕНКИ ТОЧНОСТИ И ОПТИМИЗАЦИИ ГЕОДЕЗИЧЕСКИХ ЗАСЕЧЕК. — Нижний Новгород: ННГАСУ, 2017. — С. 3. — 124 с. —500 экз.
  12. ГОСТ 22268-76 Геодезия. Термины и определения п.83
  13. Инженерный вестник Дона, No4 (2018), В.И. Куштин, Н.Ф. Добрынин, Т.М. Пимшина
  14. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. No 6. С. 283–289, В. М. Безменов, К. И. Сафин
  15. РД БГЕИ 03-89: Приборы фотограмметрические. Термины и определения
  • (рус.). . Дата обращения: 3 ноября 2017.
  • (рус.). . Дата обращения: 3 ноября 2017.
  • (рус.). . Дата обращения: 26 мая 2020.

Засечка (определение координат) — Вики

Слово «Засечка» имеет и другие значения.

Геодезическая засечка или просто засечка — способ получения информации о координатах расположения точки путём измерения углов и расстояний от этой точки до известных ориентиров (пунктов опорной геодезической сети), который широко используется в практике геофизических, геологических, инженерных, строительных и др. работ[1][2]. В военном деле методы засечек применяются при ведении сопряжённого наблюдения на открытой и полузакрытой местности для нахождения местоположения целей, ориентиров, реперных точек, координат разрывов артиллерийских снарядов и т. п.[3][4][5].


Виды геодезических засечек

В зависимости от вида измеряемых параметров выделяют линейные, угловые и линейно-угловые геодезические засечки[1][2]. Линейные и линейно-угловые засечки различаются на полярные и биполярные по числу используемых опорных пунктов[2] на прямые и обратные[6]. Угловые засечки различают в зависимости от расположения вершин измеряемых углов на прямые, обратные и комбинированные[2][5].

Линейная засечка

При определении пространственного положения какой-либо точки методом прямой линейной геодезической засечки требуется провести измерение длин трёх отрезков, соединяющих эту точку с ориентирами, координаты которых известны. Если это удаётся сделать, то для нахождения искомых координат достаточно решить систему из трёх уравнений, каждое из которых выражает длину измеренного отрезка через координаты точек[1].

Прямые линейные засечки выполняют не менее чем с трех точек с известными координатами. Обратные линейные засечки выполняют не менее чем по четырем.[7].

Если же известно, что на область допустимых значений в задаче наложены некоторые дополнительные ограничения, например — известно, что искомая точка расположена на плоскости или на поверхности референц-эллипсоида, то оказывается достаточно знать положение всего двух ориентиров и провести замеры всего только двух длин отрезков от них до искомой точки[1].

Угловая засечка

Нахождение пространственного положения точки методами угловой геодезической засечки может быть сведено к определению направляющих косинусов направлений на искомую точку от известных ориентиров и расстояний до них[1].

Как правило, выделяют два основных вида угловой геодезической засечки — прямую и обратную[1]. Прямая является строго биполярной, а обратная полярной.

При прямой угловой геодезической засечке проводится измерение двух углов от двух известных ориентиров на цель, затем зная расстояние между ориентирами и их расположение проводится расчёт положения цели[1]. Основное требование — угол у при определяемой точке должен лежать в пределах 30-150°. Примычные углы измеряют с точностью до 1′.[8]

При обратной угловой геодезической засечке из определяемой точки делается замер двух углов между тремя известными ориентирами, затем вычисление искомых координат осуществляется используя тригонометрические соотношения между измеренными углами и известными расстояниями (см. также задача Потенота)[1][4].

Полярная и Биполярная

В полярной системе координатами являются расстояние S (r→{\displaystyle {\vec {r}}}) и полярный угол φ{\displaystyle \varphi }. В биполярной системе координатами являются углы φ1{\displaystyle \varphi _{1}} и φ2{\displaystyle \varphi _{2}} относительно двух заданных или расстояние S1{\displaystyle S_{1}} и S2{\displaystyle S_{2}} (радиус-векторы r→1{\displaystyle {\vec {r}}_{1}} и r→2{\displaystyle {\vec {r}}_{2}}). Наиболее быстро положение точки определяется в полярной системе координат, а наиболее точно в биполярной[9]

Прямая и Обратная

Прямая — засечка, выполняемая с исходных пунктов. Обратная — засечка, выполняемая на определяемой точке.[10]

Простая и Многократная

Многократные засечки представляют собой либо совокупность однократных (простых) засечек, либо содержат избыточные измерения, что в обоих случаях предусматривает уравнительные вычисления. Простые засечки содержат только необходимые измерения (минимальный набор)[11]

Комбинированная засечка

Если работа по определению координат проводились на определяемой точке и на одном из исходных пунктов, то такой способ называется комбинированной засечкой. Проведение комбинированной засечки может быть осуществлено как по измеренным углам, так по измеренным расстояниям и по измеренным расстояниям вместе с углами[4].[12]

Обратная фотограмметрическая (пространственная) засечка

Сущность обратной (пространственной) засечки состоит из определения шести элементов (!). Для решения которой необходимо не мене трех опорных точек. Применяется при различных топографических задачах (Нахождение пространственных координат точки объекта), при определении траектории полета и колебании воздушных судов и ракет. Строгое решение обратной пространственной засечки является неэффективным. Международным обществом фотограмметрии и дистанционного зондирования (МОФДЗ) рекомендован и развивается подход, при использовании системы углов Эйлера, а так же во избежании конфликта в области терминологии.[13][14][15]

Прямая фотограмметрическая засечка

Прямая фотограмметрическая засечка это формулы.



Практика измерений

Обычно при выполнении на местности геодезических работ широко используют различные комбинации прямых и обратных геодезических засечек, при этом для надёжности замеру подвергается большее количество величин, чем это необходимо, а положение искомых точек определяется из соответствующих уравнительных вычислений[1].

При проведении всех видов засечек для топографической привязки в артиллерийских задачах требуется, чтобы углы при искомых точках должны быть не менее 30° (500 тысячных) и не более 150° (2500 тысячных)[4][5]. В зависимости от расстояний углы при точке, координаты которой оцениваются, должны быть не менее 6—15°, а в случае использования звуковой разведки — не менее 30°[5].

В системе биполярных координат положение точки определяется с двух и более установок инструмента.[9]



Примечания

  1. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Засечка геодезическая // Большая советская энциклопедия / А. М. Прохоров. — 3-е издание. — Москва: Большая советская энциклопедия, 1972. — Т. 09. — С. 380. — 624 с.
  2. 1 2 3 4 Засечка геодезическая // Горная энциклопедия / Гл. ред. Е. А. Козловский. — Москва: Советская энциклопедия, 1986. — Т. 2. — С. 359. — 575 с.
  3. ↑ Засечка // Военный энциклопедический словарь. — Москва: Военное издательство Министерства обороны Союза ССР, 1986. — С. 380. — 863 с. — 150 000 экз.
  4. 1 2 3 4 Засечки // Словарь ракетных и артиллерийских терминов / Ред. В. М. Михалкин. — Москва: Военное издательство, 1988. — С. 84.
  5. 1 2 3 4 Засечка // Военная энциклопедия / П. С. Грачёв. — Москва: Военное издательство, 1995. — Т. 3. — С. 245—246. — ISBN 5-203-00748-9.
  6. В.Д. Большаков, Е.Б. Клюшин, И.Ю. Васютинский Под Редакцией В.П. Савинных и В.Р. Ященко. [Общие принципы создания планово-высотного обоснования для топографо-геодезических изысканий 4.2 Съемочная геодезическая сеть] // Геодезия изыскания и проектирование инженерных сооружений. — Москва: “Недра”, 1991. — С. 78. — 237 с.
  7. В.Д. Большаков, Е.Б. Клюшин, И.Ю. Васютинский Под Редакцией В.П. Савинных и В.Р. Ященко. [Общие принципы создания планово-высотного обоснования для топографо-геодезических изысканий 4.2 Съемочная геодезическая сеть] // Геодезия изыскания и проектирование инженерных сооружений. — Москва: “Недра”, 1991. — С. 79. — 237 с.
  8. ГУГК руководство по топографическим съёмкам в масштабах 1:5000 1:2000 1:1000 и 1:500 наземные съёмки. ГЛАВА 6 Горизонтальная съемка // Геодезия топографические съемки. — Москва: “Недра”, 1977. — С. 88. — 135 с. — 70 000 экз.
  9. 1 2 ГУГК руководство по топографическим съёмкам в масштабах 1:5000 1:2000 1:1000 и 1:500 наземные съёмки. ГЛАВА 4 Мензульная съемка // Геодезия топографические съемки. — Москва: “Недра”, 1977. — С. 62. — 135 с. — 70 000 экз.
  10. ↑ ГОСТ 22268-76 Геодезия. Термины и определения п.81, 82
  11. Г. А. Шеховцов. монография // ЕДИНЫЙ АЛГОРИТМ УРАВНИВАНИЯ, ОЦЕНКИ ТОЧНОСТИ И ОПТИМИЗАЦИИ ГЕОДЕЗИЧЕСКИХ ЗАСЕЧЕК. — Нижний Новгород: ННГАСУ, 2017. — С. 3. — 124 с. — 500 экз.
  12. ↑ ГОСТ 22268-76 Геодезия. Термины и определения п.83
  13. ↑ Инженерный вестник Дона, No4 (2018), В. И. Куштин, Н. Ф. Добрынин, Т. М. Пимшина
  14. ↑ Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. No 6. С. 283—289, В. М. Безменов, К. И. Сафин
  15. ↑ РД БГЕИ 03-89: Приборы фотограмметрические. Термины и определения

Ссылки

Теория одиночного снимка — презентация на Slide-Share.ru 🎓

1

Первый слайд презентации: Теория одиночного снимка

По лекциям проф. Михайлова А.П. проф. Чибуничева А.Г. проф. Краснопевцева Б.В.

Изображение слайда

2

Слайд 2

M S P N f f m p m n

Изображение слайда

3

Слайд 3: Основные элементы центральной проекции (точки и линии)

f c o P 0 P α f S E O H N n n 0 Основные элементы центральной проекции (точки и линии)

Изображение слайда

4

Слайд 4: Некоторые свойства центральной проекции

M S m K L k l D F df S P E N n A B D M a b d m

Изображение слайда

5

Слайд 5: Снимок как центральная проекция местности

S f o P b B A E B 0 b 0 a P 0

Изображение слайда

6

Слайд 6: Влияние неплоскостности поверхности светочувствительного приемника

r 1 f 1 m 0 δ r δ r 1 M r S 1 S f

Изображение слайда

7

Слайд 7: Смещение точек на снимке под влиянием атмосферной рефракции

n f N M H m r H a s h φ λ Δr m’

Изображение слайда

8

Слайд 8: Дисторсия объектива фотокамеры

Δr ф r 0 r Δr K’ K ( 3.1) в которых: , k 1, k 2, k 3 – КОЭФФИЦИЕНТЫ РАДИАЛЬНОЙ ДИСТОРСИИ, P 1, P 2 – КОЭФФИЦИЕНТЫ ТАНГЕНЦИАЛЬНОЙ ДИСТОРСИИ

Изображение слайда

9

Слайд 9: Смещения точек на снимке, вызванные рельефом местности

S M M’ M 0 R P f H-h H N N’ h E m r m 0 n δr h .

Изображение слайда

10

Слайд 10: Системы координат снимка. Элементы внутреннего ориентирования снимка

z M z z a) b) M S y x f o o’ y o z Р S y x f o o’ x o y o 1 2 3 4 Р x o x x y y r r m m , k 1, k 2, k 3 – КОЭФФИЦИЕНТЫ РАДИАЛЬНОЙ ДИСТОРСИИ, P 1, P 2 – КОЭФФИЦИЕНТЫ ТАНГЕНЦИАЛЬНОЙ ДИСТОРСИИ.

Изображение слайда

11

Слайд 11: Внутреннее ориентирование

(x c ) x y o’ 1 2 3 4 (y c ) (o c )

Изображение слайда

12

Слайд 12: Элементы внешнего ориентирования снимков

X Y Z x y z α ω  X Y Z O S o А т A = Е = .

Изображение слайда

13

Слайд 13: Угловые элементы внешнего ориентирования

w w w X( X’ ) Y Z Y’ Z’ S X’ Y'( Y” ) Z’ S X” Z” α α α

Изображение слайда

14

Слайд 14

Изображение слайда

15

Слайд 15: Формулы связи координат соответственных точек снимка и местности

Y Z M X O S x y z o R S R M R r m f, х о, y о

Изображение слайда

16

Слайд 16: Формулы связи координат соответственных точек местности и горизонтального снимка

f, х о, y о  =  =  =0. x0=y0=0 X s =Y s =Z s =0 H = -Z или

Изображение слайда

17

Слайд 17: Определение элементов внешнего ориентирования снимка по опорным точкам (обратная фотограмметрическая засечка)

Y Z X O S x y z o f,x o,y o, x у, X Y Z Xs,Ys,Zs, , ,  -?

Изображение слайда

18

Слайд 18: Решение обратной фотограмметрической засечки

B – матрица коэффициентов уравнений поправок δ – матрица неизвестных поправок к элементам внешнего ориентирования снимка; L –матрица размерностью 1 x m свободных членов; V – матрица поправок в измеренные координаты точек снимка

Изображение слайда

19

Слайд 19

Решение системы линейных уравнений по способу наименьших квадратов поправки к элементам внешнего ориентирования снимка m xi – средняя квадратическая ошибка i -го измерения N – матрица коэффициентов нормальных уравнений Q – обратная матрица коэффициентов нормальных уравнений

Изображение слайда

20

Последний слайд презентации: Теория одиночного снимка: Формулы связи координат соответственных точек горизонтального и наклонного снимков, полученных из одного центра проекции ( формулы трансформирования координат точек снимка)

M S x z z o x o f f P P o r r o m m o o o α

Изображение слайда

Корнилов Ю.Н. Фотограмметрия | Ru.kursak.com

Готовая работа

Корнилов Ю.Н. ФОТОГРАММЕТРИЯ

(конспект лекций 6 семестр)

Содержание

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О ФОТОГРАММЕТРИИ. 2

1. 1 ПРЕДМЕТ ФОТОГРАММЕТРИИ, ЕЕ СОДЕРЖАНИЕ И ЗАДАЧИ. 2

1. 2 ФОТОТОПОГРАФИЯ И ФОТОТОПОГРАФИЧЕСКИЕ СЪЕМКИ. 3

1. 3 ПРИКЛАДНАЯ ФОТОГРАММЕТРИЯ. 4

1. 4 ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ ФОТОГРАММЕТРИИ. 5

2. ОПТИЧЕСКИЕ И ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФОТОГРАММЕТРИИ. 10

2.1 ПОСТРОЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ В ФОТОКАМЕРЕ. 10

2.2. ХАРАКТЕРИСТИКА ФОТОГРАФИЧЕСКИХ ОБЪЕКТИВОВ. 12

2.3. ХАРАКТЕРИСТИКА ФОТОГРАФИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВ. 15

2.4     Принцип получения цифровых снимков.. 18

2.5  ЦЕНТРАЛЬНАЯ ПРОЕКЦИЯ СНИМКА И ОРТОГОНАЛЬНАЯ ПРОЕКЦИЯ ПЛАНА. 24

2.6 ЭЛЕМЕНТЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ПРОЕКЦИИ И ЕЕ СВОЙСТВА. 25

2.7 Получение снимков местности. 29

2.8 ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА АЭРО и наземной ФОТОСЪЕМКИ. 30

2.8.1 Летательные аппараты.. 30

2.8.2 Аэрофотоаппараты.. 31

2.8.3 Вспомогательное аэрофотосъёмочное оборудование. 33

2.8.4 Оборудование для фотографирования с земли. 39

2.8.5 Основные характеристики фотограмметрических цифровых камер. 40

3. АНАЛИТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОДИНОЧНОГО СНИМКА.. 44

3.1. СИСТЕМЫ КООРДИНАТ ТОЧЕК МЕСТНОСТИ И СНИМКА. 44

3.2. ЭЛЕМЕНТЫ ОРИЕНТИРОВАНИЯ СНИМКА. 47

3.3. ЗАВИСИМОСТЬ МЕЖДУ ПРОСТРАНСТВЕННЫМИ И ПЛОСКИМИ КООРДИНАТАМИ ТОЧКИ СНИМКА. 48

3.4. ЗАВИСИМОСТЬ МЕЖДУ КООРДИНАТАМИ ТОЧКИ МЕСТНОСТИ И СНИМКА.. 51

3.5. ЗАВИСИМОСТЬ МЕЖДУ КООРДИНАТАМИ ТОЧКИ ГОРИЗОНТАЛЬНОГО И НАКЛОННОГО СНИМКОВ. 54

3.6. МАСШТАБ СНИМКА. 55

3.7. СМЕЩЕНИЕ ТОЧЕК И Искажение направлений, ВЫЗВАННОЕ НАКЛОНОМ СНИМКА. 57

3.8. СМЕЩЕНИЕ ТОЧЕК И НАПРАВЛЕНИЙ НА СНИМКЕ, ВЫЗВАННОЕ РЕЛЬЕФОМ МЕСТНОСТИ. 59

3.9. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ВНЕШНЕГО ОРИЕНТИРОВАНИЯ СНИМКА.. 61

4. Теория пары снимков. 63

4.1 Стереоскопическая пара снимков и элементы ее ориентирования.. 63

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

6.2.6.3 Понятие о блочной фототриангуляции. 122

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

6.2.9.1   Назначение и области применения цифрового трансформирования снимков. 144

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)

Из того же раздела:

Розробка методики підвищення точності визначення просторових координат точок об’єктів при аерозніманні з БПЛА

Мета. Розробити оптимальний алгоритм, завдяки якому вдасться підвищити точність визначення координат місцевості при застосуванні аерознімального процесу з допомогою безпілотного літального апарату (БПЛА). Методика. Виконується мінімізація функції побудованої на підставі умови колінеарності, що дає уточнення елементів зовнішнього орієнтування (ЕЗО) цифрових зображень, а це у свою чергу приводить до підвищення точності просторових координат точок об’єктів. Причому, запропонована функція – це сума квадратів різниць між вирахуваними та даними спостережень опорних точок на відповідних цифрових зображеннях. Послідовність реалізації запропонованого алгоритму полягає в тому, що урахування умови мінімуму цієї функції дає можливість отримати систему шести нелінійних рівнянь стосовно ЕЗО. Процес визначення ЕЗО виконується двома способами: в першому випадку функцію G мінімізуємо безпосередньо одним з чисельних методів, а в другому – одержуємо як розв’язок системи рівнянь, що дає уточнені значення ЕЗО на підставі початкових наближень, отриманих безпосередньо з телеметрії БПЛА. Для контролю точності визначення ЕЗО застосовуються видозмінені умови мінімуму функції G в яких відсутні операції диференціювання. В результаті, отримаємо остаточні значення ЕЗО в момент знімання. Результати. Розроблений і апробований на макетних на реальних прикладах алгоритм, який дозволяє підвищити точність обчислення координат точок місцевості при застосуванні БПЛА для аерознімального процесу. Наукова новизна. Отримані формули, за допомогою яких підвищується точність створення топографічних матеріалів цифровим стереофотограмметричним методом. Практична значущість. Впровадження розробленого алгоритму дасть змогу суттєво підвищити точність опрацювання великомасштабних ортофотопланів та топографічних планів створених за матеріалами аерознімання з БПЛА.

Главная – Приморская ГСХА

Центр компетенций Приморской ГСХА

Центр компетенций Приморской ГСХА

 

         В марте 2022 года на базе Центра довузовской, целевой подготовки и трудоустройства Приморской ГСХА, в рамках сотрудничества с АНО «Россия – страна возможностей», создано новое подразделение –  Центр оценки и развития управленческих компетенций. Такие Центры, организованные уже во многих российских вузах, призваны стать виртуальным «местом встречи» студентов с потенциальными работодателями и региональной властью, чтобы помочь наиболее эффективному трудоустройству выпускников.

         Главная задача Центра компетенций – формирование и развитие надпрофессиональных навыков и умений обучающихся через образовательную интернет-платформу «Россия – страна возможностей». Эта работа предполагает постоянный мониторинг личностного роста, в том числе, оценку имеющихся компетенций при помощи индивидуального онлайн- тестирования, призванного выявить наличие у студента определённого набора навыков и предложить соответствующую программу развития.

         Для прохождения такого тестирования студенту нужно зарегистрироваться на интернет-платформе «Россия – страна возможностей»    РЕГИСТРАЦИЯ   (просим пройти по указанной ссылке)

https://rsv.ru/

         После регистрации и формирования личного кабинета будет открыт доступ к диагностике, в результате которой будет сформирован цифровой профиль компетенций, построена индивидуальная траектория развития и обучения. Каждый студент, прошедший указанные этапы, получит цифровой сертификат, доступный работодателю и обеспечивающий для студента-выпускника доступ к подходящим вакансиям, стажировкам и проектам.

         По всем вопросам регистрации и работы на платформе «Россия – страна возможностей» обращаться к сотруднику Центра довузовской подготовки и трудоустройства Ващенко Екатерине Валерьевне – каб. 116 Главного корпуса, телефон 8 (4234) 26-54-34

Фотограмметрия для съемки и картографирования БПЛА

Фотограмметрия имеет долгую историю использования в области геодезии и картографии. Фотограмметрию можно использовать для точечных измерений или для создания облаков точек. По сравнению со своим главным конкурентом, LiDAR (Laser Imaging, Detection and Ranging), генерация облаков точек с помощью фотограмметрии является рентабельной, портативной и универсальной, поэтому у нее всегда были верные поклонники среди практиков.

Однако в последние годы интерес к фотограмметрии среди специалистов-геодезистов резко возрос.Эта тенденция была вызвана появлением недорогих коммерческих беспилотных летательных аппаратов, или сокращенно БПЛА. БПЛА обладают рядом преимуществ, делающих фотограмметрию еще более доступной, что привело к возрождению интереса к этой технологии.

Чтобы понять почему, давайте сначала посмотрим, что делает фотограмметрию столь привлекательной для некоторых форм наземной съемки.

Преимущества фотограмметрии в наземной съемке

Фотограмметрия — это процесс создания 3D-модели из набора 2D-фотографий.При съемке это делается путем получения двух или более изображений одной и той же точки под разными углами. Затем эти изображения загружаются в пакет программного обеспечения для фотограмметрии, такой как PhotoModeler, который смещает изображения на базовую линию и использует эти данные для триангуляции высоты этой точки. Сделайте достаточное количество этих изображений, и вы сможете создать подробную сетчатую модель всей области.

Ключевой технологической альтернативой фотограмметрии для моделирования плотных облаков точек является LiDAR, также известный как лазерное сканирование.LiDAR работает, излучая импульсный лазер к точке и измеряя время, необходимое для отражения обратно. Таким образом, в отличие от фотограмметрии, для этого требуется только одна прямая «прямая видимость». Это может сделать его более подходящим для конкретных приложений, таких как картографирование участков с большим количеством растительности.

Несмотря на эти технические различия, фотограмметрия всегда представляла собой очень привлекательное «деловое предложение» по нескольким причинам:

  1. Это выгодно. Оборудование LiDAR стоит дорого и требует специальных знаний для правильной работы.Для фотограмметрии требуется только цифровая зеркальная камера и программное обеспечение, которое можно запустить на обычном компьютере.
  2. Он легко доступен. Из-за потребности в специализированном оборудовании и операторах ресурсы LiDAR часто трудно получить в кратчайшие сроки. Оборудование для фотограмметрии может поместиться в кузове любого геодезического грузовика, и вы можете управлять им самостоятельно.
  3. Он универсальный. Технология фотограмметрии развилась до такой степени, что стала отличным инструментом визуализации общего назначения.LiDAR имеет более конкретные варианты использования из-за технических ограничений, таких как большая часть оборудования и сложность получения изображений с высоким разрешением.

Эти преимущества делают фотограмметрию привлекательным вариантом для определенных типов наземной съемки. Хотя наземный LiDAR определенно имеет свое место, доступность и широкое применение фотограмметрии сделали его простым выбором «по умолчанию» во многих сценариях.

Аэрофотосъемка, однако, это совсем другая история. Хотя многие из вышеперечисленных преимуществ по-прежнему актуальны, у аэрофотограмметрии исторически было одно явное узкое место: сам самолет.Аренда самолета со специальной аэрофотокамерой часто может свести на нет основные сильные стороны фотограмметрии — они дороги, сложны в мобилизации и ограничены по высоте и углам, которые они могут зафиксировать. Из-за этого выбор между аэрофотограмметрией и LiDAR традиционно был менее четким.

Войдите в коммерческий БПЛА.

Как БПЛА изменили аэрофотограмметрию

Хотя БПЛА уже давно используются в военных целях, они лишь недавно стали широко доступны для коммерческого использования.БПЛА произвели революцию в использовании фотограмметрии в геодезии, потому что, в отличие от самолетов, они идеально дополняют ключевые преимущества технологии.

Во-первых, беспилотные летательные аппараты доступны по цене и легко доступны. Доступность фотограмметрии БПЛА не только повысила популярность фотограмметрии для общих геодезических приложений, но и создала совершенно новый рынок, известный как микрокартирование. Это включает в себя съемку участков площадью менее 5 квадратных километров.

Исторически сложилось так, что подобные проекты были нерентабельны, поскольку съемку приходилось проводить с помощью пилотируемого самолета.Высокие затраты на мобилизацию и длительные сроки реализации проектов затрудняли выполнение этих работ традиционными геодезическими фирмами. Однако с беспилотными летательными аппаратами, которые легко помещаются в грузовик геодезиста, провайдеры могут гораздо быстрее мобилизоваться и выполнять эти небольшие проекты менее чем за день.

Кроме того, БПЛА более универсальны, чем самолеты, когда речь идет о позиционировании, уровнях высоты и навигации в ограниченном пространстве. Это делает их пригодными для широкого круга работ.

Например, дроны могут быть использованы для решения проблемы препятствий над головой.Многие БПЛА могут быть запрограммированы на автономную траекторию полета, известную как «путевая точка». Технология путевых точек беспилотника позволяет ему точно перемещаться по труднодоступным местам, в которых пилот-человек не смог бы ориентироваться. Это, наряду с компактными размерами дрона, позволяет ему с легкостью делать снимки под кронами деревьев и другими препятствиями.

Фотограмметрия БПЛА

против LiDAR

Это лишь некоторые из способов, которыми БПЛА изменили аэрофотосъемку. Хотя от этого изменения выиграли как фотограмметрия, так и LiDAR, ясно, что фотограмметрия в данном случае является большим победителем.

Причина этого в том, что БПЛА строятся непосредственно на основных сильных сторонах фотограмметрии: доступность, доступность и универсальность. Избавившись от узкого места, связанного с дорогой арендой самолетов, фотограмметрия становится столь же привлекательной в воздухе, как и на земле.

Напротив, LiDAR на базе БПЛА гораздо менее доступен. Несмотря на то, что компактные системы LiDAR для БПЛА доступны, даже эти системы малого радиуса действия страдают от классической проблемы LiDAR, заключающейся в высокой стоимости и дефиците. При этом качественная камера стоит менее 500 долларов, а профессиональный дрон можно купить менее чем за 1000 долларов.Оба широко доступны в обычных магазинах электроники. Популярные БПЛА (например, DJI) теперь также включают в себя камеры, подходящие для многих фотограмметрических задач.

Кроме того, попытка сократить расходы за счет использования БПЛА LiDAR более низкого уровня может усугубить ключевую проблему с воздушным LiDAR: низкую точность.

Проблема точности БПЛА LiDAR

Исторически сложилось так, что воздушный LiDAR всегда страдал от гораздо более низкой точности, чем его наземный аналог, по двум основным причинам. Оба эти фактора могут усугубляться использованием LiDAR на базе БПЛА.

Первый фактор – неточная информация о местоположении. Чтобы получить точные измерения LiDAR, вам необходимо знать точное положение излучающего датчика и измеряемой точки. Это относительно просто в наземном LiDAR, поскольку точки обычно достаточно близки и полностью стационарны. Однако в воздушном LiDAR излучающий датчик находится намного дальше, и часто наблюдается некоторое движение. Часто бывает трудно точно сказать, где вы находитесь, и это может значительно исказить измерения.

Чтобы решить эту проблему, геодезические самолеты часто оснащаются кинематическими системами GPS в реальном времени (RTK), которые повышают точность информации о местоположении. Хотя эта технология начинает внедряться в высокопроизводительные БПЛА, большинство коммерчески доступных БПЛА не имеют RTK GPS. Это означает, что геодезистам придется выбирать между доступностью и точностью, а это не лучший компромисс.

Второй фактор – неточные угловые измерения. Даже с самыми современными военными датчиками LiDAR наилучшая угловая точность, которую вы можете получить, находится в диапазоне 1/100 th градуса.Это звучит довольно точно и на самом деле часто достаточно для наземного LiDAR. Однако, когда датчик находится на самолете высоко над участком, это может привести к большим расхождениям.

Например, пилотируемый самолет на высоте 3000 футов со смещением 1/100 th градуса означает расстояние выборки 16 см на земле. У БПЛА есть то преимущество, что они могут летать намного ниже, но легкие датчики, которые могут быть установлены на них, также намного менее точны, с ошибками порядка 1/10 градусов.И в этом случае нет даже возможности перейти на модель более высокого класса, поскольку технологии еще нет.

Из-за этих факторов воздушный LiDAR часто дает данные с более низкой точностью, чем наземный LiDAR, по некоторым оценкам, в диапазоне 15–37 см†. И LiDAR на базе БПЛА часто может усугубить эту проблему из-за менее сложной технологии.

Моделирование вертикальной ошибки в цифровых моделях рельефа, полученных с помощью LiDAR, , январь 2010 г. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 65.

Фотограмметрия с БПЛА: точность при ограниченном бюджете

В отличие от проблем с точностью БПЛА LiDAR, фотограмметрия БПЛА может фактически предоставить данные изображений очень высокого качества с использованием недорогого и легкодоступного оборудования.

Основная причина этого в том, что каждая фотография, сделанная дроном, представляет собой полную запись всех данных объекта, захваченных в кадре. Это не зависит от дополнительной информации, такой как позиционирование или направление датчика. Вместо этого программное обеспечение для фотограмметрии строит модель на основе взаимосвязи между различными пикселями в кадре.

Модель также строится на основе сотен или даже тысяч изображений со значительным перекрытием, что позволяет программному обеспечению исключить ошибки и точно вписать каждую географическую точку в модель. Наконец, для дополнительного уровня точности геодезисты могут настроить наземные контрольные точки (GCP). Это позиции, отмеченные и обследованные на земле и видимые с воздуха, которые можно использовать в качестве ориентиров на этапе построения модели.

Если все шаги выполнены правильно, фотограмметрические модели обычно могут давать точность +/- 8 см или даже лучше, если требуется.И это можно легко сделать с помощью доступного в настоящее время готового оборудования. В качестве дополнительного преимущества эти модели отображаются в полноцветном режиме с высоким разрешением, что значительно упрощает визуальное понимание и интерпретацию людьми.

БПЛА и фотограмметрия идеально подходят друг другу

Таким образом, БПЛА опираются на основные сильные стороны фотограмметрии: доступность, доступность и универсальность. Они позволяют геодезистам получать гораздо более точные данные аэрофотосъемки, при этом значительно снижая затраты и эксплуатационные трудности.

Фотограмметрия всегда была ключевой технологией для геодезистов, и развитие технологии БПЛА просто вывело ее на новый уровень. В PhotoModeler мы осознали эту реальность и разработали пакет фотограмметрии, специально предназначенный для использования с фотоданными БПЛА. Для получения дополнительной информации о том, как мы можем помочь вам реализовать преимущества фотограмметрии БПЛА, нажмите здесь.

 

Фотограмметрия – Департамент транспорта штата Арканзас

Секция фотограмметрии Отдела геодезии поддерживает проведение инженерных изысканий, предоставляя топографическую информацию и информацию о рельефе местности, извлеченную из данных, полученных с помощью методов дистанционного зондирования.Эти методы дистанционного зондирования обычно включают фотограмметрическое картирование (использование стереоизображений) и LiDAR. Используя технологии дистанционного зондирования для составления карт, ARDOT может свести к минимуму неудобства для пассажиров и повысить безопасность своего персонала, ограничив их время пребывания на проезжей части или вблизи нее.

Архив аэрофотосъемки

Секция фотограмметрии ведет фотоархив аэрофотоснимков, начиная с 1968 года для аэрофотосъемки, полученной ARDOT, и начиная с начала 1940-х годов для некоторых районов, полученных аэрофотосъемкой Геологической службы США.Фотографии округов делались с интервалом от пяти до семи лет с 1968 по 2000 год для большинства округов Арканзаса. Большая часть фотографий — черно-белые изображения, а некоторые цветные изображения доступны с января 2003 года по настоящее время.

  • 10 x 10 Контактный принт
  • 10 x 10 Увеличение
  • Цвет Контактный контакт
Цены Эффективное 1 января 2018

9002

2

1

1

  • 2
  • 6 $ 700 2
    Размер приблизительно на расширении
    10″x 10″ Контактная информация 7 долларов США.00
    10 “x 10” увеличение / бумага $ 700
    20 “x 20” увеличение / бумаги $ 28.00 40 “x 40” Увеличение / бумага $ 112.00 $ 112.00 $ 112.00
    10 “x 10” Контактный цифровой файл на DVD

    6
    $ 700

    Цены на перечисленные вышеперечисленные репродукции пересматриваются ежегодно и могут быть изменены без предупреждения.
    Если заказ находится между указанными размерами, с вас будет взиматься плата за следующий больший размер.  
    (Заменяет предыдущий прайс-лист от декабря 2017 г.)

    Загрузите наборы данных ГИС и бесплатную аэрофотосъемку с сайта Geostor.

    Объяснение фотограмметрии и аэрофотосъемки

    Аэрофотосъемка, также известная как фотограмметрия, представляет собой метод, используемый для съемки местности, которую было бы невозможно или нецелесообразно проводить на земле. В последние десятилетия достижения в технологиях GPS-слежения и фотоизображения позволили этой практике процветать.Чтобы успешно выполнить аэрофотосъемку, геодезистам потребуется полное понимание процесса и полный комплект необходимого оборудования.

    Определенные условия окружающей среды делают участок земли идеальным для аэрофотосъемки. Земли с высокой концентрацией пешеходного или автомобильного движения трудно обследовать обычными методами, поэтому вместо них выполняются аэрофотосъемки.

    Различия между фотограмметрией и аэрофотосъемкой

    Термины «фотограмметрия» и «аэросъемка» часто используются в Интернете взаимозаменяемо, но между ними есть важные различия.Процесс аэросъемки начинается со сбора высотных фотографий участка земли с помощью самолета или дрона. Фотограмметрия — это получение метрической информации об объекте из фотографии этого объекта. Фотограмметрические измерения можно проводить с наземных фотографий, но комбинация аэрофотоснимков обычно обеспечивает наиболее надежную основу для измерений.

    Как это работает

    Фотограмметрия позволяет геодезистам триангулировать сфотографированные места и создавать трехмерные изображения.Это также помогает в определении географических координат.

    В аэрофотограмметрии вы должны сначала установить камеру на днище самолета и направить ее вертикально на землю. Чтобы убедиться, что каждое место на траектории полета самолета захвачено, камера делает перекрывающиеся фотографии через равные промежутки времени. Затем эти фотографии обрабатываются в цифровом виде и используются вместе для определения физических размеров и характеристик обследуемой территории.

    Оборудование, которое вам понадобится

    Для аэрофотосъемки требуется различное оборудование для использования на земле и в воздухе.Во-первых, важно определить, какой тип самолета вы будете использовать в своей съемке. Варианты варьируются от самых современных дронов до воздушных шаров (вы можете смеяться, но именно так проводились первые воздушные съемки!) Дроны устраняют необходимость в пилоте в воздухе, и хотя их ценники может заставить вас задуматься, их стоимость сравнима со стоимостью оборудования и рабочей силы, которые вам понадобятся для других самолетов.

    Воздушные мишени

    обеспечивают легкий обзор области съемки и помогают определить в ней определенные точки интереса.Маркеры Blue Max Flite хорошо видны и долговечны. Они биоразлагаемы, что снижает воздействие вашего проекта на окружающую среду и дает вам возможность оставить свои цели на земле, если вы не хотите использовать их повторно.

    Лазерные сканеры или 3D-сканеры необходимы для заполнения опросов. Установка 3D-сканера на днище вашего самолета дает вам наилучшую возможную технологию измерения и визуализации. В Engineer Supply вы можете найти крепления и другие аксессуары для обеспечения безопасности и защиты ваших сканеров.Естественно, вам нужно будет убедиться, что устройство надежно закреплено на больших высотах.

    Кейсы для переноски и переносные сумки защищают ваше геодезическое оборудование от несчастных случаев на рабочем месте и нормального износа. Качественное аэрофотосъемочное оборудование ценно, так что обращайтесь с ним хорошо и пусть оно прослужит долго!

    Дополнительные статьи о геодезическом оборудовании и процессе топографической съемки

    Как использовать дрон-фотограмметрию для создания 3D-моделей объектов

    Быстрый ответ: что такое фотограмметрия?

    Фотограмметрия — это наука о сборе физической информации из 2D-фотографий, часто аэрофотоснимков, снятых дронами.

    Путем объединения достаточного количества перекрывающихся изображений одних и тех же объектов программное обеспечение для фотограмметрии можно использовать для создания фотореалистичных трехмерных изображений топографических поверхностей.

    Профессионалы в области геодезии и ГИС используют фотограмметрию дронов вместе с точными данными GPS для создания 3D-карт и моделей для использования в строительстве, управлении отходами, горнодобывающей промышленности и рабочих процессах заполнителя.

    Процесс, используемый для преобразования двумерных изображений дронов в трехмерные модели для анализа на платформе Propeller, может показаться загадочным.Даже давние клиенты, которые летают годами, иногда плохо разбираются в тонкостях фотограмметрии. Хотя картографирование с помощью дронов может показаться совершенно современной наукой, концепция создания карт из фотографий на самом деле восходит к 19 веку.

    В этом посте мы демистифицируем науку, которая помогает нам успешно предоставлять данные с дронов для земляных работ по всему миру. Для создания точных 3D-съемок с дронов требуется всего три компонента: снимки с дронов, хороший наземный контроль и наука о фотограмметрии.

    В этом посте мы сосредоточимся на фотограмметрии. Ознакомьтесь с нашими блогами : основы управления с земли и секреты получения качественных данных , чтобы узнать больше об искусстве и науке 3D-моделирования.

    Что такое фотограмметрия с дронов?

    По сути, «фотограмметрия» — это наука об измерении реальных расстояний по фотографиям. И не просто фото — МНОГО фото.Больше фотографий, чем вы, вероятно, думаете, необходимо. Подумайте о том, как ваши родители фотографируют вас и вашу девушку перед выпускным балом. Чем больше фотографий, тем выше точность, и вам нужны все возможные углы.

    В частности, для создания точных 3D-моделей необходимы четыре компонента:

    1. Оптимальная высота: Дроны должны летать на оптимальной высоте, чтобы достичь наилучшего расстояния до образца земли.
    2. Перекрытие изображения на 80%: Компьютеру требуется достаточно информации, чтобы объединить изображения в ортофото — двухмерное аэрофотоснимок с поправкой на искажения.
    3. Углы: Для создания цифровой модели местности или трехмерного представления формы поверхности местности требуется широкий выбор углов.
    4. Стабильный полет: Для получения высококачественных фотографий для фотограмметрии с дрона требуется стабильный и последовательный полет дрона для получения четких изображений. (Ознакомьтесь с нашей серией блогов Surveyor’s Guide to Drones, чтобы узнать, как лучше всего это сделать.)

    Комбинированные ортофотопланы и цифровые модели местности (также называемые DTM) создают 3D-модели вашего объекта.

    Как работает фотограмметрия с дронов?

    Фотограмметрия использует несколько видов одного и того же объекта или визуально отдельной точки на изображении для триангуляции ее координат x, y и z в пространстве. Чем больше признаков вы сопоставите между изображениями, тем лучше вы сможете связать изображения друг с другом и реконструировать объекты внутри них.

    Программное обеспечение для обработки фотограмметрии

    работает, вычисляя местоположение одного объекта, затем следующего, затем следующего и так далее, пока оно не охватит всю вашу рабочую площадку.Это происходит миллионы раз, чтобы сгенерировать облаков точек или трехмерный набор точек, каждая из которых представляет совпадающий объект, чтобы описать вашу обследованную область для компьютера. Это похоже на 3D-сетку.

    Фотограмметрия в реальной жизни

    Если вам трудно представить себе, как все это работает, вы можете использовать свои глаза — в буквальном смысле. Ваши глазные яблоки постоянно используют фотограмметрию для создания изображений, которые вы видите.

    Ваши глаза подобны двум камерам, которые постоянно обрабатывают происходящее в реальном времени.Ваши глаза расположены так, чтобы обеспечить два входа под немного разными углами. Вы можете проверить это сами, поднеся палец к лицу. Посмотрите на него с закрытым одним глазом, затем другим. Вы заметите, что ваш палец «прыгает» в пространстве относительно фоновых объектов.

    Поскольку ваш мозг знает, как далеко друг от друга находятся ваши глаза, он может обрабатывать полученную информацию в точные геопространственные данные, объединяя оба потока в единую перспективу. Это часто называют восприятием глубины.Вы также можете проверить этот процесс — попробуйте поймать мяч одним закрытым глазом. Вы заметите, что это намного сложнее.

    Ваш мозг создает живую карту трехмерного мира на основе двухмерных входных данных таким же образом, как Платформа Propeller создает трехмерную съемку из двухмерных фотографий.

    Как работает программное обеспечение для фотограмметрии?

    Облака точек обрисовывают формы объектов на рабочей площадке, но для получения фотореалистичной цифровой модели поверхности необходимо сопоставить эти формы с визуальными элементами.Здесь на помощь приходит сшивание изображений, или ортотрансформирование . Компьютер ищет общие черты, общие для нескольких изображений, снятых в одном месте, чтобы совместить изображения и объединить их с облаком точек. Это похоже на очень сложную головоломку.

    Этот процесс хорошо работает на большинстве поверхностей, но возможности компьютера распознавать узоры ограничены. Если поверхность слишком невыразительна или турбулентна, как полированные окна здания или бурлящие волны океана, сшивание не очень хорошо.Вы не можете сопоставить функцию между изображениями, если она есть на одной фотографии и отсутствует на следующей, или если каждая функция выглядит так же, как и все остальные.

    Интересно, чем фотограмметрия отличается от лидара? Посмотрите этот пост для сравнения.

    Видеть общую картину

    Итак, теперь у вас есть облако точек — источник выходных данных «рельефа», таких как сетка DXF, файлы geoTIFF и т. д., — и ортомозаика, придающая этим точкам визуальное значение.Затем эта ортомозаика накладывается на модель рельефа, чтобы создать окончательную измеримую 3D-модель вашей рабочей площадки.

    Оттуда вы можете использовать отраслевые инструменты измерения в платформе Propeller для расчета объемов складских запасов, определения объемов выемки/засыпки, контроля уклонов дорог, отслеживания прогресса в сравнении с проектом и многого другого. Вы также можете экспортировать свои данные для использования в другом программном обеспечении ГИС или САПР, если хотите.

    Однако и везде, где вы собираетесь использовать данные своего дрона, фотограмметрия даст вам более быструю и точную информацию, чем одни только традиционные методы съемки.

    Хотите использовать возможности фотограмметрии дронов на своем рабочем месте? Давай поговорим .

    Выяснение аэрофотосъемки с помощью дрона вместо споров о фотограмметрии и LiDAR

    Профессионалы в области геодезии и картографии уже давно используют как фотограмметрию, так и LiDAR для целей измерения и съемки. Таким образом, вопрос о том, что эффективнее, возникал по-разному.Фактически, утверждение о том, что фотограмметрия сделает лазерное сканирование устаревшим, не так давно наделало много шума. Тем не менее, для любого, кто найдет время, чтобы взглянуть на обе технологии, сразу станет очевидным, что слова «лучше» и «устаревшие» не совсем уместны в такого рода разговорах.

    Это правда, что дроны упростили создание 3D-моделей, и, несомненно, есть люди, которые убеждены, что дешевая камера и дрон — это все, что вам нужно для сбора соответствующих данных для данного проекта.С другой стороны, есть люди, чей единственный опыт был связан с LiDAR, что вынуждает их игнорировать или пренебрегать фотограмметрией. Любой, кто делает одно и то же заявление, смотрит только на конкретное применение другой технологии, или его или ее мотивы движимы чем-то другим, кроме того, что будет лучше для данного пользователя. различия между двумя технологиями и БПЛА придали разговору совершенно новое измерение. Профессионалы, ежедневно работающие с этими инструментами, понимают их сильные и слабые стороны лучше, чем кто-либо другой, и могут дать важную информацию о том, как лучше всего использовать эту технологию. Начните с самого начала Если мы говорим о фотограмметрии и технологиях LiDAR, мы более или менее говорим о фотографиях и лазерах. Фотограмметрия использует фотографии для проведения измерений, в то время как LiDAR (Light Detection And Ranging) использует для этих измерений свет, также известный как лазеры. Воздушный LiDAR, установленный на большой высоте на днище самолета, отличается от LiDAR, установленного на БПЛА, но для целей этой статьи я буду объединять их, хотя информация, которую можно собрать с помощью LiDAR в разные высоты сильно различаются.Различия между фотограмметрией и LiDAR не начинаются и не заканчиваются различными средствами, которые они используют для сбора данных, но важно оглянуться на то, что побудило отрасль дополнить и, во многих случаях, заменить фотограмметрию на LiDAR для создания моделей рельефа. Нет лучшего человека, который преподаст нам этот урок истории, чем Льюис Грэм, президент и главный технический директор корпорации GeoCue. «Традиционная фотограмметрия вычисляет высоту путем триангуляции земли из двух разных изображений одной и той же области на земле», — объяснил Грэм.«Изображения смещены по «базовой линии», что позволяет использовать триангуляцию для определения высоты. Слабость этого метода заключалась в том, что для измерения высоты «луч» от каждого из двух изображений должен был сойтись в точке на земле, которую нужно было измерить. Это сложно в условиях с препятствиями над головой, такими как деревья. Лазерное сканирование (Laser Imaging, Detection and Ranging, LiDAR) имеет явное преимущество, заключающееся в том, что для измерения высоты требуется только один луч». .«Хотя это значительно улучшает 3D-модели, которые можно создавать в регионах с голой землей, на самом деле это снижает качество в областях с растительностью. требуется. LiDAR также требуется для успешного моделирования узких объектов, таких как линии электропередачи, или элементов с острыми краями, таких как края крыш, даже несмотря на то, что новые алгоритмы фотограмметрии могут обеспечить гораздо более плотные модели, а также облака точек естественного цвета.Это важное различие, которое по-прежнему определяет, где и как технология будет лучше всего подходить. Однако технология дронов полностью изменила представления о том, что лучше всего работает для данного проекта или компании.

    Взгляд на облако точек, собранное дроном. Зеленые треугольники обозначают положение камеры. Изображение предоставлено URC Ventures.

      Дроны меняют правила игры Дроны выдвинули фотограмметрию на передний план невероятно мощным способом и позволили вести гораздо более сложные разговоры.Вместо того, чтобы убеждать людей, что 3D-модель можно создать с помощью фотографий, многие люди уже начали задавать вопросы о логистике, лежащей в основе этого процесса. Во многом это связано с тем, что люди осознают, что можно сделать, когда к дрону прикреплены правильные камеры и датчики, но LiDAR также пострадал. «Системы LiDAR для БПЛА открывают новый рынок, который мы называем микрокартированием», — сказал Грейсон. Оманс, генеральный директор Phoenix Aerial Systems. «Обычные поставщики услуг LiDAR с воздуха обычно отказываются от проектов площадью менее 5 квадратных километров из-за высоких затрат на мобилизацию, но теперь с системами LiDAR для БПЛА поставщики услуг могут быстро мобилизовать и выполнить работу такого масштаба менее чем за день.«Перспектива, которую обеспечивает дрон, далека от традиционных методологий захвата, поскольку пользователи могут управлять дроном, чтобы он летел на определенной высоте, чтобы получить определенный процент перекрытия, а также множество других углов и видов. Объем данных, которые они собирают, позволяет пользователям получить то, что часто является идеальным набором изображений, который удовлетворит большинство их потребностей, что сильно отличается от управления человеком, который ходит в пространстве и пытается убедиться, что он получает достаточно изображений. Дроны открыли отрасль для людей с любым уровнем квалификации, и это создало проблемы с точки зрения ожиданий.Тем не менее, некоторым организациям также рекомендуется самим брать данные для захвата, и результаты таких начинаний часто неоднозначны. «Теперь проблема заключается в том, что люди могут пойти в крупный магазин, купить дрон и подключить его к сервису, который обеспечивает автоматизацию полетов и сбор данных», — сказал Дэвид Бордман, генеральный директор URC Ventures. «Итак, мы получаем людей, которые спрашивают, почему это так сложно, когда есть доступные недорогие решения, которые они затем могут сделать сами. Это те люди, которые сталкиваются с известными проблемами и известными проблемами только потому, что у нас так много новых людей в этой области, которые не являются профессионалами в области ГИС или геодезистами.Они пробуют что-то впервые и заново извлекают уроки из прошлого. Это естественно, и это нормально, потому что это то, что происходит, когда вы демократизируете и превращаете технологии в товар, и больше людей могут пользоваться преимуществами, но они также будут испытывать трудности». , но выяснение того, как и почему их подход имеет смысл для данного проекта, должно быть приоритетом, который напрямую связан с тем, как они используют фотограмметрию и/или LiDAR.

    Крупный план приложения для iPhone во время захвата изображения склада. Изображение предоставлено URC Ventures.

      Точность, стоимость и окружающая среда При рассмотрении вариантов фотограмметрии и LiDAR приоритет для пользователей часто сосредоточен на точности. Вы должны знать, какой точности вам действительно нужно достичь. LiDAR дает пользователям возможность быть более точными, но трудно получить высокое разрешение (разрешение более 1 метра) из данных LiDAR. Пользователям необходимо дополнять такие данные изображениями, потому что с камерами вы можете быть настолько близко или далеко, насколько это необходимо.Вы можете использовать макрообъектив, но по-прежнему использовать то же программное обеспечение и механизмы, которые могут обеспечивать различные уровни точности и детализации. иметь еще большее значение. Как правило, люди будут тяготеть к тому, что они знают и что является наиболее доступным, и это проблема, которая распространяется на все технологические решения. Всегда существует баланс между тем, что было бы идеально, тем, что вы можете себе позволить, и тем, что вы знаете.«Слишком часто люди решают проблему с помощью любой технологии, которая у них есть, или технологии, которую они продают», — сказал Бордман. «Таким образом, вы заставите людей принудительно подгонять фотограмметрию и подгонку LiDAR, потому что они знают эти технологии, когда правильный подход — отступить и определить бизнес-цель, а также бюджет. Это может диктовать многое в процессе выбора. Это самый большой драйвер, который я вижу в отрасли, потому что вы должны начать с того, чего вы пытаетесь достичь, а затем идти назад.«Часто люди быстро думают, что фотографии дешевле, и по большей части это правда. Тем не менее, как правило, существуют основные затраты на то, чтобы решение на основе фотографий действительно работало последовательно, надежно и надежно, о чем люди не знают или не думают. Стоимость повторного занятия очень высока, и это последнее, что кто-либо хочет делать. LiDAR делает феноменальную работу по измерению запасов, но может ли организация реально использовать один дрон для выполнения этих измерений на сваях, разбросанных по большой площади. ? Это технически осуществимо, и вы получите невероятно точные ответы, но затраты на это по сравнению с людьми, бегущими с камерами, просто не имеют смысла.Вы можете сделать изображения значительно дешевле, чем лазеры, и получить достаточно хороший бизнес-ответ. Однако проблема не в вопросе «или/или». «Дело не в том, что одно будет лучше другого», — сказал Оманс. «Все они имеют свои преимущества и недостатки. LiDAR, конечно, дороже и имеет меньшую плотность, чем фотограмметрия, но из этих двух технологий это единственная технология, которая позволяет проникать сквозь кроны деревьев или отображать сложные структуры, такие как линии электропередач». бюджет.LiDAR — единственная технология, которая позволит вам создать цифровую модель местности под кронами деревьев. Фотограмметрия не проникнет через крону дерева на землю, чтобы получить цифровую модель местности, но эти условия окружающей среды выходят за рамки таких особенностей. У вас будет хорошее освещение? Будет темно? Это пыльно? Ответы на эти вопросы могут сделать один вариант гораздо более идеальным, чем другой.

    Облако точек, созданное из фотографий, сделанных дроном, с положением камеры, отмеченным зелеными треугольниками.Изображение предоставлено URC Ventures

      Возможности и варианты выбора LiDAR по-прежнему довольно дорог, даже для системы обнаружения ближнего действия. С другой стороны, вы можете использовать камеру за 200 долларов на беспилотнике за 1000 долларов, чтобы получить измерение, которое может работать довольно хорошо при съемке таких областей, как участки голой земли и проекты земляных работ. LiDAR никогда не достигал потребительского уровня, но это не делает его подходящим для каждого профессионального проекта. довольно точно.Для тех областей, где вам нужно измерить недвижимость и выяснить, сколько грязи вы собираетесь очистить, особенно если это голая земля, проще всего использовать фотограмметрию. Это будет достаточно точно даже по сравнению с информацией, полученной от системы LiDAR с дорогим IMU и навигационной системой. Но как только вы добавляете к нему сложную структуру, вам нужна альтернатива. «Поскольку фотограмметрия — это пассивная технология, — сказал Оманс, — хорошее освещение и контрастность имеют решающее значение для работы программного обеспечения.У нас есть клиент, который занимается картографированием прибрежных районов, и недавно он приобрел систему LiDAR из-за проблем с фотограмметрией, создающей точные 3D-модели песчаных дюн». Однако дрон меняет уравнение стоимости для быстрого картографирования при низких затратах. Обычно мобилизация пилотируемого самолета для небольшого проекта по картированию местности нецелесообразна с финансовой точки зрения. С другой стороны, система сбора на основе дронов может быть просто еще одной частью оборудования в грузовике геодезиста, но если вам нужно вернуться и сделать что-то заново, дешевый вариант не представляет собой общие расходы, которые вы понесете. .Организации иногда выбирают фотографии, потому что это был более дешевый вариант, но если у них недостаточно опыта, чтобы сделать то, что им нужно, они в конечном итоге несут большие расходы. «Нет никого, кто любит технологии на основе фотографий больше, чем я, но мы работаем с их изо дня в день, и есть еще много изобретений и инноваций, которые должны произойти, чтобы технологии на основе изображений каждый раз давали вам ответ», — сказал Бордман. «Любой может взять 50, 100, 500 изображений и собрать хорошую демонстрацию, но чтобы создать что-то, что будет давать вам ответы или результаты изо дня в день, вы должны убедиться, что получаете правильные изображения.«Это может произойти с другой стороны с точки зрения попытки навязать решение LiDAR, когда оно не подходит наилучшим образом. Некоторые люди будут использовать лазер, чтобы делать тривиальные вещи, такие как подсчет знаков. Это может случиться, когда кто-то ищет способы оправдать покупку установленного на грузовике лазера за полмиллиона долларов. Они пытаются решить некоторые проблемы, но использование лазеров — это излишество. Если бы они использовали образы, они могли бы решить проблему намного проще и с меньшими затратами. Принимая во внимание все эти переменные, может быть трудно придумать какие-то окончательные решения с точки зрения того, как сделать выбор.Но есть несколько примеров, на которые мы можем обратить внимание и которые могут помочь в принятии решений по выяснению наилучшего соответствия. «Если кто-то делает бизнес, сосредоточившись на чистых складских площадках относительно мелкого материала, то фотограмметрия является экономически эффективным решением», — Грэм. упомянул. «Если, с другой стороны, вы часто сталкиваетесь с проектами, требующими моделирования, которые невозможно выполнить с использованием этой техники, то очевидным выбором будет LiDAR. Если у вас должно быть проволочное моделирование или вам нужно проникновение в растительность, вам придется использовать LiDAR.Я мог бы также добавить, что если требуется исключительная вертикальная точность, то LiDAR, вероятно, является лучшим подходом». и т. д. Это то, чему все учатся, и эти ответы будут продолжать меняться и развиваться.

    Пример разреженного облака точек, полученного с помощью приложения для iPhone. Положения камеры обозначены зелеными треугольниками. Изображение предоставлено URC Ventures.

    Задавайте правильные вопросы и знайте, что вы получаете Глядя на эти две технологии, важно понимать, что дело не в том, что одна будет лучше другой.У них обоих есть свои приложения, и у них также есть свои ограничения. LiDAR дороже и может иметь меньшую плотность, чем фотограмметрия, но люди не понимают условий, которые необходимо выполнить для фотограмметрии. Ни один из инструментов не подходит для каждой работы. «Есть некоторые очевидные ограничения и сильные стороны каждой технологии, которые будут определять решение», — сказал Бордман. «Если вы делаете что-то в темноте, вам не захочется фотографировать. Вы можете добавить немного света и тому подобное, но тогда вы начнете терять преимущества камеры.Затем дело доходит до вопросов масштаба. О какой площади идет речь? Можете ли вы собрать его одним человеком с лидаром или вам нужно отправить 20 человек с камерами? Существует широкий спектр факторов, влияющих на решение использовать лазеры или фотографии. Как всегда, бюджетные ограничения являются тем, чем они являются, и проект может даже не сдвинуться с мертвой точки, если эти ограничения будут раздвинуты слишком далеко. Это может заставить кого-то выбрать наиболее экономически целесообразный вариант, независимо от других деталей.Это выбор, который должны сделать некоторые люди, но продвижение вперед с недорогим решением может означать риски с точки зрения качества данного результата или результата. Люди должны знать об этих рисках, и важно правильно оценить, как используемая вами технология повлияет на потенциальный успех проекта. на месте, чтобы включить камеру на соответствующих станциях для обеспечения надлежащего охвата», — сказал Грэм.«Камера имеет значение. Если вы делаете домашнее задание, желаемая цель достижима. Начать с дешевого на самом деле довольно хорошая идея для самодельщика. Вы разобьетесь и уничтожите оборудование!» При экспериментировании для себя люди должны поговорить с другими людьми, которые пытались решить ту же проблему таким же образом, и посмотреть, в чем заключались проблемы. Покупка дрона и подключение его к недорогому программному обеспечению для обработки данных может быть жизнеспособным вариантом, но любой, кто делает это, должен иметь представление о том, что он получает с таким подходом, а также чего он не получает, пытаясь со всем справляемся сами.Независимо от того, как собирается информация, нельзя выбирать ни LiDAR, ни фотограмметрию, потому что эти технологии по своей сути используются для разных целей. Одна хорошая аналогия, которую упомянул Бордман, заключалась в том, чтобы подумать, хотите ли вы иметь мобильный телефон или ноутбук. Если бы у них был выбор, большинство людей предпочли бы оба, потому что они оба являются идеальными инструментами для разных целей. Всегда важно выяснить, что люди пытаются сделать. «Серебряной пули не существует», — заключил Оманс.«Суть в том, что при хорошем контрасте, хорошем освещении и надлежащих условиях фотограмметрия — отличный инструмент, но как только вы добавите в изображение растительность или сложные структуры, LiDAR всегда будет иметь преимущество. Все дело в правильном инструменте для правильной работы». Взвешивание этих факторов, безусловно, имеет большое значение, и в определенных ситуациях фотограмметрия будет правильным выбором, а иногда и LiDAR. Любой, кто хочет работать в отрасли, должен много знать об обоих, потому что им нужно будет использовать как LiDAR, так и фотограмметрию. Чтобы узнать больше по этой теме, перейдите на сайт SPAR3D и прочитайте Drone LiDAR vs Photogrammetry: A Technical Guide

    Создать 3D-модель, просто сделав множество снимков реального объекта? Да! Фотограмметрия вернулась — и она проще в использовании , дает лучшие результаты и по-прежнему полностью бесплатна !

    Вы ведь читали нашу первую статью о фотограмметрии? Краткий обзор: используя множество изображений, сделанных со всех возможных направлений, программное обеспечение для фотограмметрии пытается найти одни и те же функции, присутствующие на нескольких изображениях.В итоге вы получите так называемое облако точек , набор трехмерных точек, напоминающих объект. Чтобы получить сетку для печати, мы должны триангулировать данные. Это может быть сложно, потому что мы должны отбросить точки, которые принадлежат фону и другим объектам сцены. Немного чистим модель, латаем все дырки, нарезаем и готово к печати!

    Что ж, все это звучит красиво и просто, но на самом деле наш первоначальный урок был довольно сложным .К счастью для нас, все изменилось, и на арену фотограмметрии вышел новый игрок: встречайте Meshroom!

    Мешрум/AliceVision

    Meshroom — бесплатное программное обеспечение для фотограмметрии с открытым исходным кодом и красивым пользовательским интерфейсом. Он построен на основе базовой платформы под названием AliceVision , которая является результатом сотрудничества между несколькими университетами и лабораториями (Чешский технический университет, IMAGINE, INPT, исследовательская лаборатория Simula и Quine) и Mikros Image, французской постпродакшн-компанией. .

    Пользовательский интерфейс сетки

    Основное взаимодействие максимально простое. Перетащите изображения в окно Meshroom, нажмите START и дождитесь готовой модели. Однако с помощью Meshroom вы также можете выполнить расширенную реконструкцию .  Это означает, что вы можете добавить больше изображений к наполовину готовому решению, если вы заметите (в предварительном просмотре), что в некоторых областях требуется больше деталей.

    И даже лучше, с Meshroom вы можете сделать Live Reconstruction! В этом режиме вы многократно делаете наборы изображений, загружаете их в папку и они автоматически обрабатываются.Отображается предварительный просмотр, и вы можете решить, какая часть модели нуждается в дополнительной детализации. Затем вы делаете еще несколько снимков, и весь процесс повторяется до тех пор, пока вы не сфотографируете модель со всех сторон.

    Вы можете скачать последнюю версию Meshroom здесь. Он доступен как для Windows, так и для OSX/Linux (но вы должны скомпилировать его для OSX/Linux). Проверьте вики или документацию Google doc для получения инструкций по установке. Вам понадобится   GPU с поддержкой CUDA, , поэтому только карты NVIDIA 🙁

    Но прежде чем мы начнем играть с Meshroom, давайте рассмотрим несколько важных шагов, которые вы должны выполнить при съемке изображений для фотограмметрии.

    Как делать снимки для фотограмметрии

    Камера и настройки

    Камера смартфона подойдет, но если у вас есть зеркалка, то еще лучше. Если вы будете использовать DSLR, установите диафрагму как минимум на 5-6, чтобы вся модель, которую вы пытаетесь заснять, была в фокусе.

    Рассмотрите возможность съемки в формате RAW, если ваша камера его поддерживает. JPEG, как правило, отлично подходят, но формат файла RAW предоставляет несколько лучших возможностей для настройки параметров изображения, таких как яркость.Если вы обрабатываете изображения RAW или редактируете файлы JPG, убедитесь, что вы не применяете эффекты коррекции объектива или подобные фильтры.

    Съемка фотографий

    Вам нужно сделать не менее 30 снимков . Во время нашего тестирования мы часто снимали 50, 100 или даже больше снимков, чтобы запечатлеть каждую деталь. Это не займет так много времени, как вы ожидаете. Имейте в виду, что некоторые изображения могут быть отброшены, если программа не находит достаточного сходства с другими изображениями или они размыты.

    1. Двигайтесь вокруг целевого объекта кругами. Не перемещайте объект или его окружение между изображениями.
    2. Перекрытие! Вы хотите, чтобы каждая часть модели была захвачена как минимум двумя снимками. В идеале у вас должно быть около 60-80% перекрытия в последующих изображениях.
    3. Избегайте резких теней , используйте рассеянное освещение или фотографируйте на улице в полуоблачный день.
    4. Объект должен занимать значительную часть каждого изображения.
    5. Избегайте очень глянцевых или прозрачных мишеней .

    Статуя Анонтина Дворжака – ссылка STL

    Вы можете использовать зум камеры или даже смешивать изображения с совершенно разных камер, Meshroom действительно великолепен в этом отношении. Однако не изменяйте масштаб без необходимости после каждого изображения только потому, что можете. Хорошо иметь много изображений, снятых одной и той же камерой с одинаковым зумом (фокусным расстоянием), так как это создает необходимые ограничения для внутреннего процесса калибровки камеры, чего мы и хотим.

    Можешь снять видео? Да… но не делай этого.Хотя технически можно использовать видео, преобразованное в отдельные изображения, в качестве входных данных для Meshroom, но качество намного ниже по сравнению со стандартным неподвижным изображением. Метаданные камеры будут отсутствовать (размер сенсора, объектив), и вы будете импортировать сотни изображений. Это означает, что обработка займет целую вечность.

    Что, если сделать снимки на идеально белом фоне и повернуть модель между снимками? Это работает… вроде. Результаты будут хуже.У нас будут только точки на объекте, которые представляют небольшую часть изображения, поэтому параметры камеры менее ограничены, что приводит к менее точным результатам.

    Идеальными мишенями для фотограмметрии являются текстурированные или грубые предметы (например, статуи). Если есть возможность, можно покрыть глянцевые или прозрачные объекты пудрой (распылением муки/мела), чтобы избежать бликов. Или заклейте глянцевую поверхность малярным скотчем.

    Стандартная реконструкция

    Вы, скорее всего, будете использовать стандартную реконструкцию при обработке фотографий, ранее сделанных на улице, и вы не можете просто сделать их больше.Мы предполагаем, что вы уже сделали все необходимые снимки, вернулись домой и теперь хотите реконструировать 3D-модель. Рабочий процесс очень прост:

    1. Скопируйте все фотографии в папку на жестком диске
    2. Перетащите папку (или отдельные изображения) в окно Meshroom
    3. Сохраните проект, используя файл — сохраните в нужном месте (в противном случае реконструкция будет сохранена во временной папке)
    4. Нажмите Запустите или Щелкните правой кнопкой мыши узел Структура из движения   (SFM) и нажмите Вычислить
      • Лучше вычислить SFM , потому что вы увидите предварительный просмотр в течение нескольких минут
    5. Выпейте кофе и подождите — это займет некоторое время 🙂
      • Узлы внизу станут зелеными один за другим по мере завершения
      • Вы можете нажать «Стоп» в любой момент и возобновить реконструкцию позже

    Как только узел Структура из движения будет завершен, вам будет представлен предварительный просмотр (дважды щелкните узел, чтобы загрузить предварительный просмотр, если он не загружается автоматически).Все изображения, успешно использованные в реконструкции, будут отмечены зеленой галочкой.

    Отброшенные фотографии помечаются красным знаком минус

    Если вы заметили, что значительное количество изображений было отброшено, а в предварительном просмотре всего несколько камер, продолжать реконструкцию практически нет смысла. Вам придется либо делать более качественные снимки, дополнять реконструкцию дополнительными изображениями (объясняется в следующей главе), либо играть с настройками.

    После завершения полной реконструкции вы можете дважды щелкнуть узел Texturing , чтобы просмотреть окончательную сетку.

    Вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши любой из завершенных узлов и выбрать Открыть папку. Откройте папку Texturing или MeshFiltering , чтобы найти выходной файл в широко используемом формате Wavefront .obj.

    Настоящая статуэтка Спинкса и готовый принт, скачать модель здесь

    Несмотря на то, что выходной файл можно импортировать непосредственно в Slic3r PE , вы, скорее всего, захотите выполнить хотя бы базовую очистку модели перед ее печатью.

    Вы ищете образцы фотографий, чтобы без особых усилий попробовать фотограмметрию? Создатели 3DF Zephyr, еще одного отличного программного обеспечения для фотограмметрии, разместили образцы фотографий на своей веб-странице, посмотрите их здесь.

    Расширенная реконструкция

    Допустим, вы сканируете что-то дома — симпатичного глиняного динозавра, созданного вашим ребенком, вашей любимой фигуркой или вашей гитарой. Вы сделали около 60 снимков, и реконструкция идет хорошо. За исключением одной области, которую вы засняли не очень хорошо, некоторые снимки были утеряны, и в этой части модели теперь отсутствуют многие детали.

    С Meshroom вы можете просто делать больше снимков и добавлять их к существующей реконструкции! Мы не можем не подчеркнуть, насколько полезна эта функция. Это сэкономило нам много времени во время тестирования.

    Важно, чтобы вы не перемещали объект между отдельными сериями изображений. Если вы его переместили, вы больше не сможете увеличить реконструкцию.

    Когда вам нужно сделать снимки, чтобы заполнить плохо захваченную область, мы рекомендуем сделать от 5 до 10 фотографий.А можно попробовать заполнить сразу несколько областей. Новые фотографии сопоставляются с исходным набором фотографий. Это означает, что добавление новых изображений может даже привести к успешному сопоставлению ранее отброшенных изображений с новой серией.

    Всякий раз, когда вы добавляете серию изображений к существующей реконструкции, в редакторе графиков появляется новая ветвь. Вам нужно только вычислить все до узла StructureFromMotion (щелкните его правой кнопкой мыши и выберите Compute ), что обычно довольно быстро.Как только он станет зеленым, вы можете дважды щелкнуть узел, чтобы обновить предварительный просмотр в окне 3D Viewer.

    Когда вы решите, что у вас достаточно изображений для окончательной реконструкции, щелкните правой кнопкой мыши самый нижний правый узел ( Texturing ) и нажмите Compute. Это может занять очень много времени, поэтому действительно полезно запустить полную реконструкцию только на последней ветке со всеми включенными изображениями.

    Фигурка воссоздана с помощью дополненной реконструкции

     

    Живая реконструкция

    Самый увлекательный способ работы с фотограмметрией! Вы создаете папку, за которой будет следить Meshroom.Всякий раз, когда вы копируете изображения в эту папку, они будут автоматически обработаны и добавлены в реконструкцию. Делайте больше снимков и смотрите, как улучшается модель. В конце концов, вы наконец-то можете позволить Meshroom вычислить полную текстурированную модель.

    Первая серия изображений должна состоять не менее чем из 10-20 изображений и должна фокусироваться на общей форме объекта . Если вы снимаете всю переднюю сторону объекта, а затем всю его заднюю сторону, вероятно, вам придется создать мост между этими сериями снимков.Вы можете сделать это, делая снимки, которые переходят от передней части к задней с небольшими приращениями.

    Настройка
    1. Выбрать Просмотр – Реконструкция в реальном времени
    2. Установите папку изображений и минимальное количество изображений, которые будут обрабатываться на каждом шаге (оставьте выше 4)
    3. Нажмите Пуск на панели Live Reconstruction
    4. Начать копирование изображений в папку изображений

    Минимальное количество изображений по умолчанию установлено на 4, но мы рекомендуем делать еще больше изображений в каждой серии.

    В конце есть небольшая защелка. Чтобы сгенерировать текстурированную модель, вам потребуется повторно связать последний узел StructureFromMotion с узлом PrepareDenseScene .

    1. Щелкните правой кнопкой мыши ссылку между первым узлом StructureFromMotion и PrepareDenseScene
    2. .
    3. Выбрать Удалить
    4. Перетащите новую ссылку из самого нижнего вывода StructureFromMotion на вход PrepareDenseScene
    5. Щелкните правой кнопкой мыши Текстурирование и нажмите Вычислить

    Гидрант – Живая реконструкция

    Подготовка моделей к печати – заделка отверстий и ремонт

    Почти все сетки, созданные с помощью 3D-сканирования или фотограмметрии, имеют отверстие внизу.К счастью для нас, нам нужна плоская основа, которую в любом случае можно было бы легко разместить на печатной платформе, поэтому подойдет простой разрез плоскости в Meshmixer, Blender, 3D Builder (или любой другой программе, которую вы предпочитаете).

    Кроме того, масштаб модели будет в значительной степени случайным, поэтому не удивляйтесь, если после импорта модель окажется действительно крошечной. Просто увеличьте масштаб.

    В частности, есть одна техника, которая идеально сочетается с фотограмметрией, и это лепка . Мы напишем об этом отдельную статью в будущем, а пока не стесняйтесь проверять существующие руководства, такие как этот.

    Мы настоятельно рекомендуем проверить вики Meshroom. Там много информации о том, как решить некоторые ошибки, с которыми вы можете столкнуться, и с какими параметрами стоит поиграться. И если вы хотите внести свой вклад, это еще лучше, отправьте запрос на включение или свяжитесь с разработчиками по электронной почте.

    Галерея фотограмметрии

    Заключение

    Благодаря Meshroom фотограмметрия стала проще, чем когда-либо. Выходные сетки не сразу готовы к печати, но с небольшими правками вы можете получить совершенно потрясающие результаты как для 3D-печати, так и для индустрии игр/анимации.И все это в открытом доступе! Таким образом, мы можем ожидать обновлений или даже улучшений, связанных с 3D-печатью. Особенно, если мы, как сообщество, поддерживаем разработку даже самыми незначительными способами — например, документируя ошибки или делясь хорошими настройками.

    Итак, вы убеждены, что пора дать фотограмметрии еще один шанс? Чего же ты ждешь, иди и сканируй мир! 🙂

    Фотограмметрия – что ЭТО? | Блог о неправомерных приговорах

    Фотограмметрия – это наука об определении размеров по фотографиям.Чаще всего он используется при съемке и картографировании, но в контексте судебно-медицинской экспертизы он также используется для определения размеров мест преступления и реконструкции несчастных случаев; и даже более конкретно, его можно использовать для определения физических размеров преступников по изображениям с камер наблюдения. В простой двумерной ситуации это работает примерно так:

    Мы живем не в двухмерном мире, поэтому фотографии будут содержать разную степень того, что называется «перспективой».Очень важно понимать и учитывать это явление при проведении фотограмметрического анализа, поэтому вот краткое описание визуальной перспективы:

    Визуальная перспектива — это явление, при котором объекты кажутся уменьшающимися в размерах по мере удаления от зрителя (или камеры). Например, если смотреть вниз на длинный участок железнодорожного пути, два рельса «кажутся» тем ближе друг к другу, чем дальше вниз по пути смотришь. Многие архитектурные визуализации нарисованы в перспективе, чтобы показать, как на самом деле будет выглядеть здание.На следующем рисунке показана лестница в перспективе.

    Вот как «выглядит» лестница, когда мы ее видим. Сосредоточьтесь на самом нижнем шаге. Мы знаем, что две длинные стороны ступени на самом деле параллельны, но, как показано, если эти стороны спроецировать назад от зрителя, два «луча» в конечном итоге встречаются в точке, называемой «точкой схода». И, как показано на диаграмме, это относится к каждому прямолинейному ребру на чертеже.

    Теперь несколько слов о камерах наблюдения — в камерах наблюдения для достижения широкого поля зрения используются объективы с коротким фокусным расстоянием.Как следствие этого, изображения, снятые камерой, будут содержать достаточную степень «перспективы». Это хорошо видно на кадрах видео наблюдения, запечатлевшего процесс ограбления:

    Прямолинейные ребра, которые, как мы знаем, на самом деле параллельны, не параллельны в захваченном кадре, и их можно продлить до точки схода. Ниже ссылка на фотограмметрический анализ этой фотографии, который я сделал для определения роста преступника:

    Фотограмметрическая высота преступника

    Базовым размером для этого анализа является внутренняя высота дверной рамы от пола до внутренней части верхней рамы, которая была фактически измерена.Вы можете видеть, где были добавлены линии перспективы, чтобы вернуть это известное измерение назад и туда, где стоит преступник. Учтено, что голова наклонена вперед, на голове бейсболка. Установлено, что рост преступника (босиком) составляет 5 футов 11 дюймов, ± ¾ дюйма. Интересно, что человек, который в настоящее время отбывает тюремный срок за это ограбление, имеет рост 6 футов 4 дюйма — и да, мы работаем над этим делом.

    Вот еще один простой пример. Эта диаграмма использовалась для определения высоты над поверхностью дороги входного ранения в голову водителя Jeep CJ7.Поскольку все интересующие точки очень близки к тому, чтобы находиться в одной и той же плоскости расстояния от наблюдателя, это в основном двумерный анализ.

    Базовым размером здесь является известная 93,4-дюймовая колесная база Jeep CJ7 1983 года. Определенное расстояние по высоте раны затем использовалось при анализе траектории пули для определения точки происхождения огнестрельного выстрела.

    В продаже есть много программных приложений для фотограмметрии, стоимость которых может достигать нескольких тысяч долларов, но анализы, показанные в этом посте, были выполнены «вручную».

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.