Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wykorzystanie danych fotogrametrycznych do inwentaryzacji zieleni na terenach zurbanizowanych

Kubalska J., Preuss R.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2014

|

Vol. 26

75--86

PL

Niniejszy artykuł omawia metodykę wykonania inwentaryzacji zieleni na obszarze zurbanizowanym z wykorzystaniem danych fotogrametrycznych w postaci „prawdziwej” barwnej ortofotomapy (trueortho) w podczerwieni (CIR) oraz Numerycznego Modelu Pokrycia Terenu (NMPT) utworzonego z danych pochodzących z lotniczego skaningu laserowego (ALS) lub alternatywnie z automatycznej korelacji obrazów zdjęć lotniczych. Proces inwentaryzacji zieleni został przeprowadzony metodą klasyfikacji na podstawie analizy cech zawartych w pikselach georeferencyjnego trueortho z jednoczesnym uwzględnieniem danych wysokościowych NMPT w postaci grid. Dla przeprowadzenia tej klasyfikacji zastosowano oprogramowanie Erdas Imagine. Właściwy proces klasyfikacji był poprzedzony utworzeniem danych wejściowych do tego zadania. Dane te uzyskano w wyniku przetwarzania cyfrowych zdjęć lotniczych wykonanych kamerą UltraCam firmy Vexcel o rozdzielczości terenowej GSD = 10cm oraz chmury punktów pozyskanych techniką ALS. Przetwarzanie to obejmowało wygenerowanie Numerycznego Modelu Terenu w środowisku SCOP++ oraz Numerycznego Modelu Pokrycia Terenu w środowisku Opals i Inpho. Porównanie utworzonych NMPT z dwóch różnych źródeł danych wykazało ich pełną spójność i jednorodność oraz możliwość zastosowania obydwu modeli do generowania produktu trueortho z cyfrowych zdjęć lotniczych. Prace wykonano na fotogrametrycznej stacji cyfrowej INPHO. „Prawdziwą” cyfrową ortofotomapę generowano zarówno ze zdjęć czarnobiałych w podczerwieni (NIR) jak i zdjęć barwnych (CIR). Przeprowadzona klasyfikacja zieleni w oprogramowaniu Erdas Imagine dowiodła, iż oprogramowanie to w zupełności nadaje się do przeprowadzenia klasyfikacji na podstawie cech zawartych w pikselach z jednoczesną analizą danych wysokościowych. Wykorzystanie równoczesne zarówno danych z lotniczego skaningu laserowego jak i zdjęć barwnych w podczerwieni pozwoliło na wykonanie dokładnej klasyfikacji zieleni na bardzo trudnym terenie, jakim jest zabudowany obszar miejski. Rezultaty klasyfikacji poddano ocenie dokładności poprzez ich wizualną weryfikację w aplikacji Google Street View. W czasach, gdy platformy lotnicze posiadają na swoim pokładzie jednocześnie rejestrujące dwa sensory t.j. wysokorozdzielczą kamerę cyfrową oraz skaner laserowy fuzja danych staje się powszechnie stosowaną metodą. Dzięki temu możliwe jest połączenie zalet obydwu typów danych, a przeprowadzona inwentaryzacja roślinności na obszarze miasta jest jednym z wielu możliwych zastosowań połączenia danych ALS i CIR.

EN

This paper discusses the methodology of the implementation of an inventory of vegetation in an urban area using photogrammetric data in the form of color NIR "true-orthophotomap" (true-ortho) and the digital surface model (DSM) created with data from airborne laser scanning, or alternatively, with an automatic correlation of images. The vegetation inventory was conducted by classification on the basis of the characteristics contained in pixels of georeferenced true-ortho while taking into account the elevation data in the form of gridded DSM. To carry out the classification Erdas Imagine software was used. The correct classification process was preceded by the creation of the input data for this task. This data was obtained from the processing of digital aerial photos taken by a Vexcel UltraCam camera with the ground resolution GSD = 10cm and point clouds acquired from ALS. This processing included the generation of digital terrain model in the SCOP++ environment and the digital surface model in an Opals and Inpho environment.The Comparison of DSM created from two different sources of data showed the overall consistency and uniformity and the ability to use both models to generate a true-ortho product from digital aerial photographs. The work was performed on an INPHO photogrammetric workstation. "True-ortho" was generated from both the black and white NIR images and colour images. The classification carried out with the Erdas Imagine software proved that this software is suitable for classification based on the features extracted from the pixels with the simultaneous analysis of elevation data. Simultaneous use of data both from airborne laser scanning and colour infrared images made it possible to make an exact classification of vegetation on very difficult terrain, like built up urban areas. The results of the classification accuracy were evaluated by the visual verification in Google Street View application. At a time when airborne platforms are equipped by both sensors, ie high resolution digital camera and laser scanner, data fusion is a commonly used approach. This makes it possible to combine the advantages of both types of data, and carrying out an inventory of the vegetation in the town area is one of many possible applications of the combined data from ALS and CIR.

2

Dokładność NMPT tworzonego metodą automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych

Kubalska J.L., Preuss R.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2013

|

Vol. Spec.

47--58

PL

NMPT stanowią w bazach danych GIS coraz częściej samodzielny produkt, jak również są niezbędnymi danymi inicjalnymi do tworzenia innych produktów takich jak modele 3D miast, true-ortho czy klasyfikacja obiektowa. W niniejszym artykule prezentowane są wyniki badań praktycznych generowania NMPT na potrzeby klasyfikacji zieleni na terenach zurbanizowanych. Posiadane dane źródłowe pozwoliły na wytworzenie potrzebnego produktu zarówno stosując metodę automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć wykonaną kamerą Ultra Cam-D firmy Vexel, jak również poprzez przetwarzanie chmury punktów zarejestrowanych techniką lotniczego skaningu laserowego (ALS). Do utworzenia NMPT z zastosowaniem techniki automatycznego dopasowania zastosowano program Match –T DSM firmy INPHO. Program ten optymalizuje konfiguracje stereogramów z bloku wykorzystywanych zdjęć do tego procesu, co gwarantuje wysoką dokładność wysokościową wyznaczanych punktów i minimalizuje obszary martwych pól. Ocena uzyskanej dokładności wysokościowej punktów metodą matchingu została dokonana poprzez porównanie NMPT wytworzonego programem Match–T DSM z modelem wygenerowanym na podstawie danych lidarowych. Dalsze przeznaczenie tworzonego NMPT zadecydowało, że został on utworzony w siatce GRID o wymiarze oczka siatki 1m. Przy takich parametrach wyznaczono model różnicowy, który pozwolił na wyznaczenie dokładności względnej porównywanych modeli. Przeprowadzona analiza wskazuje, że generowanie NMPT techniką automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć jest konkurencyjne względem modeli opracowanych z chmury punktów pozyskanej techniką ALS. Dlatego też jeżeli na dany obszar terenu wykonywane są cyfrowe zdjęcia lotnicze o geometrii minimalizującej w praktyce obszary martwych pól dodatkowa rejestracja przy pomocy techniki skaningu laserowego wydaje się zbędna.

EN

Digital Surface Models (DSM) areused inGISdatabasesas single product more often. They are also necessary to create otherproducts such as3D city models, true-ortho and object-orientedclassification. This article presents results of DSM generatation for classification of vegetation in urban areas. Source data allowed producing DSM with using of image matching method and ALS data. The creation of DSM from digital images, obtained by Ultra Cam-D digital Vexcel camera, was carried out in Match-T by INPHO. This program optimizes theconfiguration ofimages matching process, which ensures high accuracy andminimize gap areas. The analysis of the accuracy of this process was made by comparison of DSM generated in Match-T with DSM generated from ALS data. Because of further purpose of generated DSM it was decided to create model in GRID structure with cell size of 1 m. With this parameter differential model from both DSMs was also built that allowed determining the relative accuracy of the compared models. The analysis indicates that the generation of DSM with multi-image matching method is competitive for the same surface model creation from ALS data. Thus, when digital images with high overlap are available, the additional registration of ALS data seems to be unnecessary.

3

Analiza wpływu zjawiska BRDF na jasność obiektów w obrębie bloku zdjęć lotniczych

Królewicz S.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2010

|

Vol. 21

201--210

PL

Zjawisko dwukierunkowego odbicia spektralnego (BRDF) dotyczy analizy wielkości odbicia spektralnego w zależności od kierunku oświetlenia i obserwacji obiektu położonego na powierzchni Ziemi. Większość kamer lotniczych wyposażona jest w obiektywy o stożkowym polu widzenia, czego jedną z konsekwencji jest zmienność kąta obserwacji w płaszczyźnie zdjęcia lotniczego. Zdjęcia lotnicze, wykonywane najczęściej w szeregach stanowiących blok, charakteryzują się dużym wzajemnym pokryciem. Niektóre odfotografowanie obiekty mogą być zarejestrowane nawet na 6 zdjęciach. Ten sam obiekt na każdym zdjęciu posiada różną jasność/barwę w poszczególnych kanałach spektralnych. W praktyce powoduje to trudności w wyrównaniu jasności/barw pomiędzy sąsiadującymi zdjęciami, a dla dużych obszarów problemy z zaklasyfikowaniem takich samych obiektów do jednej klasy. Zmiany jasności wskutek odmiennej pozycji kamery dla wyznaczonych obiektów w czterech kanałach spektralnych wynosiły od 3DN (0.07% do 29% zakresu rozdzielczości radiometrycznej (12-bit) do 1162DN (28%), średnio 128 DN (3%). Dla całego bloku zdjęć lotniczych (131 zdjęć), które są w dyspozycji autora, a nie są bezpośrednio wykorzystywane w niniejszej pracy, przeciętnie 95% wszystkich pikseli mieści się w zakresie 1200 jednostek DN. W tym kontekście średnie zmiany jasności wskutek zmiany pozycji kamery na kolejnych zdjęciach stanowią już średnio 10% a nie 3% (w odniesieniu do pełnego zakresu rozdzielczości radiometrycznej).

EN

The phenomenon of bidirectional spectral reflectance (BRDF) is concerned with analysis of spectral reflectance as dependent on the direction of illumination and observation of a facility located on the surface of the Earth. Most aerial cameras are equipped with conical view lenses. One consequence is variation of observation angle in the plane of an aerial photograph. Aerial photographs, performed mostly in strips constituting a block, are characterized by a large overlap. Some photographed objects can be registered on up to 6 photos. The same object in every picture has different brightness in different spectral channels. In practice, this makes it difficult to offset the brightness / color between adjacent images, and for large areas – problems with classifying same objects to a single class. In this work 6 photographs were analyzed for brightness change. Due to changes in camera position for designated sites the brightness changed in four spectral channels from 3DN (0.07% of 12-bit radiometric resolution) to 1162DN (28%). The average change of brightness was 128 DN (3%). For the whole block of aerial photographs (131 pictures) that are available to the author, and are not directly used in this study, an average of 95% of all pixels are in the range of 1200 units of DN. In this context, the average brightness changes due to changes in camera position on subsequent images are already the average of 10% instead of 3%.

4

Ocena jakości NMPT tworzonego metodą dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych

Biegała T., Preuss R.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2009

|

Vol. 20

25--34

PL

Niniejszy artykuł prezentuje rezultaty badań uzyskane w zakresie budowy gęstego numerycznego modelu pokrycia terenu (NMPT) na podstawie chmury punktów generowanego przy pomocy programu Match-T DSM firmy INPHO. Do badań wykorzystano zdjęcia cyfrowe sporządzone kamerą Ultra Cam-D o pikselu terenowym 9 cm co pozwala przyjąć, że wyznaczone parametry jakościowe są reprezentatywne dla obszarów miejskich – zurbanizowanych. Określono istotne czynniki, które wpływają na przebieg automatycznego procesu korelacji. Finalnie na obiekcie eksperymentalnym uzyskano NMPT w strukturze GRID o rozmiarach 0.5 m wygenerowanej przeciętnie z ponad 30 punktów źródłowych przypadających na jedno oczko, wyznaczonych w procesie automatycznej korelacji zdjęć. Jakość geometryczną tak utworzonego produktu oceniono poprzez porównanie go z danymi pozyskanymi dla tego samego terenu techniką lotniczego skaningu laserowego (ALS). Utworzone wysokościowe modele różnicowe potwierdzają, że NMPT utworzony techniką automatycznej korelacji cyfrowych zdjęć lotniczych charakteryzuje się dokładnością wysokościową wyższą niż 0.20 m. Dodatkowo stwierdzono, że przy zastosowaniu większego pokrycia podłużnego i poprzecznego zdjęć następuje znaczne ograniczenie martwych pól (gdzie punkty NMPT nie są wyznaczane). Stosowanie stereogramów o zmiennym stosunku bazowym prowadzi do utworzenia NMPT o zróżnicowanej charakterystyce dokładnościowej. Przeprowadzone badania wskazują, że tworzenie gęstego NMPT drogą dopasowania obrazów zdjęć cyfrowych może być konkurencyjne do uzyskiwanego z lotniczego skaningu laserowego.

EN

This paper presents the evaluation of very dense DSM received from point clouds generated with Match-T DSM software. The digital photographs were taken with an Ultra Cam-D camera. The received GSD of 10 cm can be representative for very dense urban areas. The main factors which had an influence on the matching process were determined. The final DSM with 0.5 metre grid points was generated from a very dense cloud of points (30 points for each grid point on average). To evaluate the quality of this product, the DSM from imagery matching was compared with DSM generated from LIDAR data. The differential elevation models have confirmed that the DSM from imagery matching has accuracy better than 0.20 m. In addition, it was observed that by using larger overlap between photographs in and between strips, the obscured areas are considerably limited. However, it was also found, that by using stereo-pairs with various base to flying height ratios, DSMs with different accuracy can be obtained. In conclusion, the research has confirmed that the dense DSM from imagery matching is competitive with that from LIDAR data.