Опции уравнивания для цифровых аэрофотоснимков Reality Mapping

Доступно для организации ArcGIS organization с лицензией ArcGIS Reality.

Параметры, использующиеся в блочном уравнивании, задаются в диалоговом окне Уравнивание. Опции уравнивания определяются в соответствии с типом рабочей области, заданной при настройке проекта Reality mapping. Например, для аэрофотоснимков выполняется триангуляция кадра.

Блочное уравнивание

Настройки блочного уравнивания для цифровых аэрофотоизображений описаны ниже. Эти параметры используются при вычислении точек привязки и наземных опорных точек (GCP), а также при вычислении блочного уравнивания.

Для получения информации об опциях уравнивания для изображений с дронов см. Опции уравнивания для изображений Reality mapping с дронов.

Выполнение калибровки камеры

Автоматическая калибровка камеры вычисляет и улучшает геометрические параметры камеры, включая внутреннюю ориентацию и искажение объектива, при определении ориентации изображения и наземных координат изображения. Если камера не была откалибрована, выберите эту опцию ниже, чтобы улучшить общее качество и точность настройки блока уравнивания. Камеру можно откалибровать во время блочного уравнивания, чтобы повысить точность параметров этой камеры. Большинство высококачественных цифровых камер откалиброваны, и в этом случае эти параметры не следует проверять. Это установка по умолчанию.

  • Фокусное расстояние - Уточняет фокусное расстояние объектива камеры
  • Главная точка - Уточняет основную точку автоколлимации
  • K1,K2,K3 - Уточняет коэффициенты радиального искажения
  • P1,P2 - Уточняет коэффициенты тангенциального искажения
  • Фиксировать положение изображения для высокоточных GPS — Эта опция применяется только для изображений, полученных с данными высокоточных дифференциальных GPS, например, Real Time Kinematic (RTK) или Post Processing Kinematic (PPK). Если эта опция включена, то процесс будет корректировать только параметры ориентации изображений, оставляя фиксированными GPS-измерения. При выборе этой опции наземные опорные точки (GCP) не требуются.

Для получения дополнительной информации об опциях калибровки см. Схема таблицы камеры.

Примечание:
Для получения наилучшего блочного уравнивания и конечного продукта рекомендуется увеличить продольное и поперечное перекрытия.

Пороговое значение ошибочной точки (в пикселах)

Связующие точки с невязкой, превышающей значение Пороговое значение ошибочной точки, не будут использоваться при вычислении уравнивания. Единицами измерения невязки являются пикселы.

Первичные настройки точности

Предварительная настройка точности позволяет указывать точность данных ориентации из систем измерений положения и ориентации (POS), таких как Applanix. Различные POS могут предоставлять разную информацию о точности. Например, одна POS может выводить только точность позиционирования, а другая может обеспечивать точность по x, y и z. В результате нужно только ввести доступную информацию о точности. Значение по умолчанию для этой категории - null.

Цифровые бортовые платформы измеряют внешнее ориентирование с помощью POS. Вы можете ввести измеренную точность этих параметров, чтобы улучшить качество уравнивания.

Местоположение изображения (метр)Описание

X

Точность координаты x обеспечивается бортовой POS. Единицы измерения должны совпадать с PerspectiveX.

Y

Точность координаты y обеспечивается бортовой POS. Единицы измерения должны совпадать с PerspectiveY.

Z

Точность координаты z обеспечивается бортовой POS. Единицы измерения должны совпадать с PerspectiveZ.

Плоскостной

Точность координат x,y обеспечивается бортовой POS. Единицы измерения должны совпадать с PerspectiveX или PerspectiveY.

Положение

Точность координат x,y,z обеспечивается бортовой POS. Единицы измерения должны совпадать с PerspectiveX, PerspectiveY или PerspectiveZ.

Угловое положение (градусы)Описание

Omega

Точность угла Омега обеспечивается бортовой POS. Единицами измерения являются десятичные градусы.

Phi

Точность угла Phi обеспечивается бортовой POS. Единицами измерения являются десятичные градусы.

Kappa

Точность угла Kappa обеспечивается бортовой POS. Единицами измерения являются десятичные градусы.

Настройки GNSS

GNSS предоставляет возможность откалибровать смещение между антенной GPS, камерой и глобальным смещением сигнала GPS при пакетном уравнивании. Чтобы использовать настройки GNSS, в уравнивание должны быть включены наземные опорные точки GCP.

Для некоторых данных с воздуха антенна GPS расположена отдельно от системы камеры. Следующие параметры позволяют корректировать смещения в измерениях положения из-за физического смещения между камерой и антенной GPS.

  • Вычислить смещение антенны - Корректирует ошибки в положении сенсора, вычисляя физическое смещение между камерой и бортовой антенной GPS
  • Вычислить сдвиг - Корректирует инструментальное смещение нуля в сигнале GPS

Вычислить апостериорное среднеквадратическое отклонение для точек решений и изображений

Следующие опции позволяют вычислить среднеквадратическое отклонение для каждого параметра внешней ориентации изображения и координат точки решения:

  • Вычислить апостериорное среднеквадратическое отклонение для изображений - Вычисляет апостериорное среднеквадратическое отклонение для точек решений после уравнивания. Вычисленные значения среднеквадратического отклонения сохраняются в таблице Solution.
  • Вычислить апостериорное среднеквадратическое отклонение для точек решений - Вычисляет апостериорное среднеквадратическое отклонение положения и ориентации каждого изображения после уравнивания. Вычисленные значения среднеквадратического отклонения сохраняются в таблице Solution Points.

Перепроецировать связующие точки

Часть процесса корректировки включает в себя вычисление и отображение каждой связующей точки в правильном местоположении на 2D-карте. Это необязательный шаг, который поддерживает только визуальный анализ связующих точек с помощью 2D-карты. После корректировки необходимо использовать опцию Перепроецировать связующие точки в ниспадающем меню Управление связующими точками.

Примечание:

При работе с большими проектами, содержащими более 1000 изображений, этот шаг можно пропустить, чтобы сократить продолжительность обработки корректировки без какого-либо негативного влияния на качество корректировки.

Сопоставление связующих точек

Связующие точки - это точки, представляющие одни и те же объекты или местоположения в перекрывающихся областях смежных изображений. Эти точки используются для повышения геометрической точности при блочном уравнивании. Категория Сопоставление связующих точек в инструменте Уравнять включает опции для поддержки автоматического вычисления связующих точек для перекрывающихся изображений. Отметьте Попарное сопоставление полного кадра, чтобы включить автоматическое вычисление связующих точек. Для получения оптимальных результатов необходимо соблюдение следующих условий:

  • Характер местности на изображении очень изменчив, например, холмистая местность с большими перепадами высот.
  • Проценты прямого и бокового перекрытия между изображениями ниже рекомендуемого значения.
  • Низкая точность параметров ориентации исходного изображения и координат центра проекции.
  • Изображения имеют большие углы наклона.

Точность местоположения изображения

Присущая изображениям точность позиционирования зависит от геометрии обзора сенсора, типа сенсора и уровня обработки. Описание точности позиционирования обычно является частью получаемых изображений. Выберите ключевое слово, которое наилучшим образом описывает точность изображения.

Значения включают три настройки, которые используются в алгоритме вычисления связующих точек для определения числа использующихся соседних изображений. Например, если точность Высокая, алгоритмом будет использоваться меньшее количество соседей для определения совпадающих объектов на перекрывающихся изображениях.

НастройкиОписание

Low

Изображения характеризуются низкой точностью местоположений и большими ошибками в ориентации сенсора (поворот более 5 градусов). Для расчета сопоставления точек используется алгоритм преобразования объекта с неизменным масштабом (SIFT), который имеет большой диапазон поиска пикселов.

Средняя

Изображения характеризуются средней точностью местоположений и небольшими ошибками в ориентации сенсора (поворот менее 5 градусов). Для расчета сопоставления точек используется алгоритм Harris с диапазоном поиска пикселов около 800. Это установка по умолчанию.

High

Изображения характеризуются высокой точностью местоположений и небольшими ошибками в ориентации сенсора. Эта настройка подходит для спутниковых изображений и аэрофотоснимков, для которых есть данные внешней ориентации. Для расчета сопоставления точек используется алгоритм Harris с небольшим диапазоном поиска.

Сходство связующих точек

Выберите уровень замыкания для сопоставления связующих точек между парами изображений.

НастройкиОписание

Low

Допуск сходства для сопоставления пар изображений будет низким. Эта настройка создает пары по наибольшему сходству, но некоторые совпадения могут иметь более высокий уровень ошибки.

Средняя

Допуск сходства для совпадения пар будет средним. Это установка по умолчанию.

High

Допуск сходства для сопоставления пар будет высоким. Эта настройка создает наименьшее число сопоставленных пар, но каждая сопоставленная пара будет иметь низкий уровень ошибки.

Плотность связующих точек

Выберите количество связующих точек, вычисляемых между парами изображений.

НастройкиОписание

Low

Будет создано минимально возможное число связующих точек.

Средняя

Будет создано среднее число связующих точек. Это установка по умолчанию.

High

Будет создано большое число связующих точек.

Распределение связующих точек

Определяет, будет ли у выходных точек нормальное или случайное распределение.

  • Случайное – точки создаются случайным образом. Случайно расположенные точки лучше подходят для перекрывающихся областей с неправильными формами. Это установка по умолчанию.
  • Нормальное – точки создаются на основе фиксированного образца.

Полигональные объекты маски

Класс полигональных объектов, используемый для исключения областей, которые вы не хотите использовать при расчете связующих точек.

В таблице атрибутов класса объектов, поле mask управляет включением или исключением областей при вычислении связующих точек. Значение 1 показывает, что области, ограниченные полигонами (внутри), будут исключены из вычисления. Значение 2 показывает, что области, ограниченные полигонами (внутри), будут использоваться в вычислениях, а все области вне полигонов будут исключены.

Справочная информация

Lowe, David G. (1999). "Object recognition from local scale-invariant features". Материалы International Conference on Computer Vision. Vol. 2. pp. 1150–1157.

Chris Harris и Mike Stephens (1988). "A Combined Corner and Edge Detector". Alvey Vision Conference. Vol. 15.

Связанные разделы