Giriş Giriş Giriş
Fotogrammetri - fotoğraftan ölçüm yapma bilimi - her iki veri satın alma sürecinde ortaya çıkan hataların bir temel taşı haline geldi, boyutsal tutarsızlıklar ve endüstriyel denetimler.Bu hataların yüksek çözünürlüklü 3D modelleri ve doğru veya sonomosaics doğru bir şekilde doğrulanması, ancak kaynakları doğru bir şekilde yürütürken, son teslim protokolleri ve işlemenin gerektirdiği hataların, son işlemenin boyutsal inkonomikülasyonlara yol açtığına yol açıyor.
Fotogrammetride Hataların Yaygın Kaynakları
Çözümleri keşfetmeden önce, hataların nereden geldiğini tanımlamak önemlidir. Bunlar, ilgili ve işleme ile ilgili hataların geniş ölçüde kategorize edilebilir.
Devralma-Related Hatalar
- [FONT:0]İmage kalitesi sorunları: [Dönetici: [Dönetici: 0,8|Dönderlik, hareket veya yanlış odaklanma, kötü tanımlanmış özellikler yaratır, özellik tespiti ve eşleşen güvenilmezler yapar.Exexposed veya underexposed görüntüleri yüksek hacimli alanlarda detay kaybeder, etkili sayıda kravat puanını azaltır.
- [FONT:0)Inadequate görüntü çakışması: Başarı görüntüleri arasında yeterince örtüşme işlemiş, triangulation için gerekli geometrik zinciri bozar. Endüstri standardı en az% 60 ön çakışma ve% 30'luk bir arada, karmaşık yüzeyler daha yüksek değerlere ihtiyaç duyabilir. Low çakışma gücü, yazılımları otomatik olarak ekspeçelemeye teşvik eder.
- [FONT:0]Variable kamera ayarları: [Dönetici: Birperture, panjur hızını, ISO veya bir veri kümesindeki odak mesafedeki varsayımını geçersiz kılar.
- [FONT=0)Poor aydınlatma koşulları:[Dönetici] Harsh gölgeleri hareket kenarlarını ve dokusuz alanları yaratırken, diffüz, düşük hacimli aydınlatma özellikleri ayırt eder.Akılış gölgeleri (örneğin, bulutlardan veya hareketli nesnelerden) daha karmaşık ayarlamalar sağlar.
- [FONT:0)Environmental müdahale: [DÜDÜDÜDÜDÜDÜ:0) Atmosferik bir kırılma, ısı fındık ve dalgalanan nem özellikle uzun temellerden gelen titreşimler de keskinliği değiştirebilir.
İşleme-Related Hatalar
- [FONT:0)Incorrect kamera kalibrasyonu: Eski veya kötü tahmin edilen bir kalibrasyon modeli, 3D yeniden yapılanmalara yol açan sistematik bozulmaları ortaya koyar.Kendi kendine güvenen yazılım avantajları iyi bir başlangıç kalibrasyonu.
- [[FONT:0)Poor görüntü eşleştirme:[Döneticileri, düşük doku veya büyük temel değişikliklerle bölgelerde, yazılımlar, paket ayarlamalarını düzelten sahte yazışmalar oluşturabilir.
- [FONT:0)Inadequate zemin kontrolü: Doğru zemin kontrol noktaları olmadan (GCPs), fotogrammetrik modeller sadece yerel ölçeklenmiş ve geri dönüşümlü olarak JJS'ler çok az, düşük doğrulukla dağıtıldığında ciddi hale gelir.
- [[Dönoptimal işleme parametreleri:[Dönetici: 0:0) Anahtar nokta ekstraksiyonu, yoğun eşleştirme veya ağ nesli, özellikle zorlu ortamlardaki sparse veya gürültülü nokta bulutları ile sonuçlanabilir. Parametre ayar her proje için önemlidir.
Veri Edinme sırasında Hataları Minik için Stratejiler
Veri satın alınması başarılı bir fotogrammetrik projenin temelidir. Aşağıdaki en iyi uygulamalar kapak donanımı, yazılım ve operasyonel prosedürlerdir.
Kamera ve Lens Kalibrasyon
Bilinen, istikrarlı bir kalibrasyon ile bir kamera kullanın. Laboratuarda tam bir kalibrasyon veya tüm görüntülerde bir çekerboard modeli veya özel bir kalibrasyon alanı kullanarak. Anahtar parametreler aynı ayarları kullanarak aynı ayarları kullanarak, odak uzunluğu ve lens devrimiler (radial ve tangential).Fotoğraflar için kalibrasyon profili ve özellikle de tüm görüntülerle karşı karşıya.UAV fotogrammetri için, calibrate aynı ayarları kullanarak lensleri kullanarak.
Consistent Camera Kons
Tüm maruz kalma ayarlarını tek bir sete doğru kaydırın, keskin, iyi pozlanmış görüntüler. Hızlı veya daha küçük bir başlangıç hızıyla yüksek çözünürlükte kullanın. ISO'yı en düşük yerel değere (örneğin, ISO 100) uygun bir şekilde ayarlamak için sabit bir görüntüyü en aza indirmek için.
Uçuş Planlaması ve Overlap
Plan görüntü satın alma, arazi varyasyonu ve engel kontrolü için hesapların tutulması için minimum% 70 ön çakışmayı garanti etmek için, konuyla sabit mesafe ve açısal çerçeve ile çakışan bir ağ modeli takip etmek; ayrıntılı kültürel miras nesneleri için, 80 çakışma veya daha fazla uçuş planlama yazılımı kullanın. Arazi varyasyonu ve engeli için hesapların tutulması için alan içi sabitleme ve görüntü devreleri gözden geçirmek için.
Aydınlatma ve Çevre Kontrol
Sert gölgeleri ve spekülleri azaltmak için altın saat boyunca ateş. Kapalı veya stüdyo çalışması için, titrek bir kamera veya vibrasyonlu kamera arsaları kullanarak, lens hızlarını arttırmak veya hareketli bir ışık kullanmak için yerleştirilen LED paneller veya yumuşak kutular kullanın.Eğer yapay ışık gerekliyse, beyaz bir bulutlu sıcaklıkları karıştırmak için nötr gri kartı kullanın.
Ground Control ve Scale Bars
Doğru gereksinimlerine bağlı olarak en az 1000-3000 görüntüleyicinin yoğunluğu ile anket alanında bile (GCPs) kontrol noktaları (örneğin, 12-bit kodlu işaretler veya kare çekerleri) görüntülenmenin en az üç katı kadar tespit edilmesi kolay.GNSS için, mutlak ölçek ve yönlendirmeli hedefler kullanmak için bilinen uzunlukta ölçekler kullanın.
Data Processing Hassasiyetini Geliştirme Teknikleri
Yüksek kaliteli görüntüler ele alındığında, işlem seçimleri önemli ölçüde son doğruluğu etkiler. Bir metodolojik işlem akışı sistematik ve rastgele hataları azaltır.
Pre processinging and Image Selection
Fotoğrafları fotogrammetri yazılımına aktarmadan önce, hesaplamalı kaynaklar sınırlısa, ancak PhotoScan'ın (şimdi Metashape) “Estimate Image Quality” veya açık kaynak senaryoları gibi kullanım araçları kullanın.Devrimci görüntüler sadece hesaplama kaynakları kısıtlayıcı işlemden kaçınmak için, ancak son yoğun veri eşleştirmesi için orijinal çözümü tutar.If images have different white bakiye, turn to 16-bit TIFF in a lineer color space (e.g.
Kamera Kalibrasyon ve Kendi kendini kınayan
İlk bir kalibrasyonla bile, modern yazılım, uygun bozulma modeli (örneğin, Brown'un modelini) otomatik olarak incelerken, son derece geniş kablolu lenslere (örneğin, balıkgöz) izin verin. Uygun kamera modelini kullanın ve yakınlaştırma modelini kontrol edin (örneğin, oturma alanı ve kalibrasyon parametrelerinin standartlarını kontrol edin.For kameralar için son derece genişleyen 1.5 puanlar (e.g., fisheye), uygun kamera modelini kullanın.
Ground Control Point (GCP) Entegrasyon
Mark GCPs, en az üç görüntüde yüksek hassasiyetle (pikreatif doğrulukla) manuel işaret hataları azaltmak için mevcut olan GCP'nin konumunu gösteren yazılım araçlarını kullanın.S.In the current Orient to reduce manual işaret hataları.Assign appropriate reliable ağırlıks: Genellikle 0.1-0.5 cm for total-station-surveyd GCPs, and 2-5 cm for RTK GNSS. In the package revision, enable GCP constraint.
Özel Ekstraksiyon ve Eşleştirme
Donanımınızın en yüksek anahtar noktası (feature) yoğunluğu seçin. Maksimum kravat puanlarını artırmak (örneğin, 4000-6000 görüntü) dokulu sahneler için “evsiz” veya “imkansız” maksimum eşleştirme modu çıkarmak için.Enable “reference preselection”, 10-15'ten fazla düzeltme veya projeksiyon ile daha büyük doğrulukla kontrol etmek için daha büyük bir puanlar uygulayın.
Dense Point Cloud Generation ve Quality Control
Yoğun eşleştirme için, "Ultra Yüksek" veya "Yüksek" kaliteli ayarları maksimum derinlik bilgisi elde etmek için kullanın. Sahne kenarlarında “Aggressive" nesneleri için sert kenarlar ve “Bayanlar için iyi doku (örneğin, bitki örtüsü) ile ilgili boşluklar gösterir.Eğer gürültü azaltma için bulutu oluşturmak için, üçüncü taraf yazılımı (örneğin, CloudCompare) gerekli olan araçları kullanarak.
Meşru, Texture ve Dem Generation
Bir ağ oluşturmada, 3D model ve “2.5D” arazi yüzeyler için “DSM/DTM” için "Dense Cloud" veya "Average" bağlantılarını manuel olarak temizlediyseniz, "Renkli yüksek seslenişme"yi düzeltin, ancak bu bulanık kenarlar için aşırı yüklemeyin.For orthomosaic nesli için "Mosaic" veya "Average" gereksinimlerini kullanarak "Renkli" karıştırmak için "Renkli" kullanın.
Hata raporlaması ve doğrulama
Çoğu fotoğrafgrammetri yazılımı, reprojeksiyon hatası (RMSE in piksel), GCP ikamet eden hataları (XYZ RMSE), ve bağlantı noktası istatistikleri.Bu konuları teşhis etmek için bunları kullanın: reprojeksiyon hatası > 1.0 piksel, kenardaki hataların doğruluğunu gösterir; büyük GCP rekranasyon ölçüm veya sistemsel kalibrasyon hataları.
Gelişmiş Hata Mitigation Teknikleri
Olağanüstü yüksek doğruluk gerektiren projeler için (örneğin, deformasyon izleme, havacılık kısmı denetim), ek yöntemler aşağıdaki hataların 110.000'i temelin altında tutabilir.
GNSS / IMU Data ile Sensör
GNSS ve IMU verilerinin tamamını (örneğin, UAV'nun PPK veya RTK sistemi) ilk kamera pozisyonları ve yönlendirmelerini dramatik bir şekilde azaltan ve paket ayarlama kararlılıklarını sağlayan yönlendirmeler sağlar.
Multi-View Stereo ve Deep Learning Denoising
Gelişmiş yoğun eşleştirme algoritmaları (örneğin, Semi-Global Matching) daha yüksek kaliteli derinlik haritaları üreterek, özellikle düşük seviyeli COLM’nin sunduğu bazı ticari paketler şimdi makine öğrenme modellerini öğrenilen tanımlayıcılarla (örneğin, SuperPoint) uyumlu hale getirir.
Radyometrik Kalibrasyon ve Renk Düzeltme
Fotogrammetri, spektral analizi için kullanılır (örneğin, tarım NDVI), sahnedeki bir panel kullanarak radyometrik kalibrasyon önemlidir. doku için sadece modelleme, bir renk düzeltme algoritması uygulayın (örneğin, histogram eşleştirme veya vignetting düzeltme) tüm görüntülerle uyumsuz olarak yorumlanabilir.
Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç
Fotogrammetrik veri alımı ve işlemedeki hataların azaltılması, ilk panjurdan nihai rapora kadar disiplinli bir yaklaşım gerektirir.Süresel olarak şarj edilen donanım, tutarlı alan uygulamaları, titiz işlem parametreleri ve geçerlilik - en iyi uygulamalarla birlikte, profesyonel ve araştırmacılar için önemli kalacaktır.
Daha fazla okuma için aşağıdaki yazar kaynaklarına danışın:
- [FONT=0)ASPRS – Photogrammetric Surveying).
- [FONTS:0)ISPRS – Photogrammetric Engineering & Remote Sensing Journal).
- [0]OpenCV Camera Kalibrasyon ve 3D Yeniden Yapıtılması).
- [0]Agisoft Metashape Kullanıcı Kılavuzu - Hassas Optimizasyon[Dönetici:0)
- [0]Pix4D White Paper: Drone Mapping[Dönlemsel Değerlendirmesi[Dönetici: 1 )