Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
Программа Agisoft PhotoScan - универсальный инструмент для генерации трехмерных моделей поверхностей объектов съемки по фотоизображениям этих объектов. PhotoScan с успехом применяется как для построения моделей предметов и объектов разных масштабов – от миниатюрных археологических артефактов до крупных зданий и сооружений, так и для построения моделей местности по данным аэрофотосъемки и генерации матриц высот и ортофотопланов, построенных на основе этих моделей. Обработка данных в PhotoScan предельно автоматизирована – на оператора возложены лишь функции контроля и управления режимами работы программы.
Построение и привязка модели местности в программе состоит из трех основных этапов:
Затем полученная модель используется для генерации ортофотопланов и матриц высот.
С точки зрения оператора процесс работы с программой выглядит следующим образом:
Приведенные скриншоты окна программы наглядно иллюстрируют процесс обработки материалов аэрофотосъемки на примере съемки полигона "Заокский", материалы которой предоставлены ОАО "Газпром космические системы". Обработка данных материалов на ПК, оснащенном 4-хядерным процессором Intel Core i7 2600K и имеющем 16 Гб оперативной памяти, заняла порядка трех-четырех часов – от загрузки фотографий до экспорта ортофотоплана и цифровой модели местности в формате GeoTiff. Из этого времени около одного часа ушло на дешифирование и маркирование опорных точек – ручной труд оператора, а остальное время заняло выполнение расчетов.
Во время работы всегда можно сохранить промежуточные результаты расчетов в файле проекта.
Имеется возможность формирования пакетного задания на обработку. Загрузив исходные снимки, можно сразу указать параметры для каждого из этапов, и программа самостоятельно выполнит весь цикл обработки.
Непосредственно в графическом интерфейсе программы можно производить базовые измерения на полученной модели — измерять расстояния, площадь поверхности и объем модели.
Развитый API позволяет создавать скрипты на языке Python, управляющие обработкой и отображением данных, что позволяет еще более автоматизировать решение типовых задач.
1) Фотографии загружены. В свойствах проекта видно, что проект состоит из блоков (chunks) – обрабатываемых независимо частей проекта со своими фотографиями, моделью, СК, параметрами калибровки оптики и т.п. В данном проекте - один блок, состоящий из 415 фотографий. Метки NA (not aligned) рядом с фотографиями показывают, что положение этих снимков в пространстве модели еще не известно. 2) Выбор системы координат | |
3) Загрузка данных телеметрии – координат центров фотографирования (КЦФ). Программа распознает данные в форматах txt, csv, tel и позволяет указать из каких столбцов считывать данные 4) Метки в форме синих шариков отображают взаимное расположение точек съемки (КЦФ), после уравнивания они будут заменены метками другого вида, соответствующим положению плоскостей кадров | |
5) После выполнения первого этапа обработки – первичного уравнивания и построения точечной модели, формируется облако точек, описывающее модель, и набор параметров взаимного ориентирования фотоснимков. Положение выбранного снимка отображается в области просмотра модели. Снимки, которые не удалось уравнять, по-прежнему отображаются сферами/шариками, и в списке фотографий отмечены меткой NA (not aligned). В данном проекте таких нет 6) Установка маркеров (меток опорных точек). Если известно положение маркеров на снимках (в системе координат снимка), можно просто импортировать эти данные в PhotoScan. Если маркеры еще не дешифрированы, придется задавать их расположение прямо в программе. Для каждого маркера достаточно отметить их положение на одном-двух снимках, и PhotoScan автоматически определяет их положение на других снимках, выделяя снимки, на которых присутствует выбранный маркер, специальными метками. На каждом снимке можно подтвердить итли уточнить автоматически выбранное положение маркера | |
7) Маркеры расставлены. Можно выполнять построение модели местности 8) Модель готова. Ее можно экспортировать как матрицу высот (цифровую модель местности) и сформировать на основе этой модели ортофотоплан местности. | |
9) В завершение можно построить текстуру модели и рассматривать ее прямо в программе. 10) Внутреннее представление модели поверхности Землки в PhotoScan - сеть триангуляции Делоне, TIN модель | |
11) Ортофотоплан всего участка съемки. 12) Цифровая модель местности всего участка съемки |
Получение карт на основе ортофотопланов в ГИС Панорама
Комплекс автоматизированного дешифрирования и векторизации по данным ДЗЗ, разработанный на базе ГИС "Карта 2011", предназначен для автоматической векторизации линейных и площадных объектов по цветным растровым изображениям земной поверхности.
Процесс автоматической векторизации состоит из следующих основных этапов:
Предварительная обработка является необязательным этапом, включает масштабирование и фильтрацию растра. Масштабирование позволяет значительно ускорить обработку при избыточном разрешении снимка. Фильтрация уменьшает шумы изображения, что положительно влияет на результаты распознавания.
Классификация – процесс определения принадлежности отдельных пикселей исходного растра тому или иному распознаваемому объекту. Классификация состоит из трех основных этапов. На первом этапе пользователь определяет обучающие выборки – указывает области на снимке, однозначно принадлежащие распознаваемым объектам. Затем происходит обучение классификатора – процесс выявления и запоминания статистических дешифровочных характеристик, присущих распознаваемым объектам. Эти данные используются собственно в классификации - определения принадлежности отдельных пикселей исходного растра распознаваемому объекту.
Вычисление статистических дешифровочных характеристик при обучении и классификации выполняется для скользящего окна. При обучении окно перемещается в пределах обучающих выборок, при классификации на всем остальном снимке. В качестве статистических дешифровочных характеристик используется спектральные (средний цвет) и текстурные характеристики (контраст, энергия, корреляция).
К загруженному ортофотоплану в формате GeoTiff применяется технология классификации и распознования.
Результатом классификации является растр классификации – растр принадлежности пикселей исходного растра тому или иному распознаваемому объекту. Растр классификации содержит много шумов – неправильно классифицированных пикселей. Их можно отфильтровать исходя из предположения, что плотность расположения неправильно классифицированных пикселей меньше правильно классифицированных.
На следующем этапе производиться фильтрация лишней информации, ее сглаживание и перевод с в линейный и площадной вид.
Для этого используются морфологические операции - изменение бинарного состояния пикселя на основе анализа состояния его соседей. К таким операциям относятся:
После обработки растр классификации преобразуется в набор векторных объектов – линий или площадей. В процессе преобразования в линии создаются непересекающиеся линейные объекты. При преобразовании в площади создаются площадные объекты, имеющие общие части контура. На окончательном этапе распознанные объекты объединяются или удаляются на основе анализа их взаимного расположения. Объединенная сеть объектов совместно сглаживается и фильтруется перед сохранением в создаваемую карту.
Результат автоматизированного дешифрирования и векторизации ортофотопланов можно посмотреть и отредактировать в ГИС "Карта 2011"
При обновлении цифровых карт имеющиеся контура объектов используются для автоматического обучения программы дешифрирования и векторизации. При необходимости оператор может выбрать отдельные участки, которые попадают на наиболее характерные изображения дешифрируемых объектов.
Программа сопоставляет контура объектов и соответствующие им области снимков, запоминает свойства изображения и выполняет уточнение контуров объектов по реальным границам областей с подобными свойствами изображения. При этом создаются и новые объекты в тех местах снимка, где будут найдены близкие по изобразительным свойствам области.
Литература
1. Инструкция по фотограмметрическим работам при создании цифровых топографических карт и планов ГКИНП (ГНТА)-02-036-02. Москва, ЦНИИГАиК, 2002
Дата публикования: 2014-11-19; Прочитано: 4160 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!