Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "true-ortho" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Ocena jakości NMPT tworzonego metodą dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych
Evaluation of DSM quality generated from digital matching of aerial imagery
Autorzy:
Biegała, T.
Preuss, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131008.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
NMT
NMPT
true ortho
modele 3D miast
dopasowanie obrazów
LIDAR
cyfrowe zdjęcia lotnicze
DTM
DSM
true-ortho
3D city models
matching
lidar
digital aerial images
Opis:
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.
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.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 20; 25-34
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie danych fotogrametrycznych do inwentaryzacji zieleni na terenach zurbanizowanych
Use of the photogrammetric data for vegetation inventory on urban areas
Autorzy:
Kubalska, J.
Preuss, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129966.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
NMPT
true ortho
modele 3D miast
klasyfikacja obiektowa
cyfrowe dopasowanie obrazów
ALS
cyfrowe zdjęcia lotnicze
DTM
DSM
classification of digital images
true-ortho
matching
lidar
digital aerial photos
Opis:
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.
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.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2014, 26; 75-86
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyzacja procesu przetwarzania danych obrazowych
Automation of image data processing
Autorzy:
Preuss, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129781.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
DTM
DSM
image data
image-based systems
image matching
image-based georeference products
true ortho
dane obrazowe
systemy obrazowania
cyfrowe dopasowanie obrazów
obrazowe produkty georeferencyjne
Photoscan firmy Agisoft
Opis:
Niniejszy artykuł omawia aktualne możliwości automatyzacji procesu przetwarzania danych obrazowych na przykładzie wykorzystania programu PhotoScan firmy Agisoft. Obecnie dla tworzenia produktów fotogrametrycznych wykorzystuje się dane obrazowe pozyskiwane różnymi systemami rejestracji (kamery pomiarowe, niemetryczne) umieszczonymi na samolotach, satelitach czy coraz częściej na systemach UAV. Wykonuje się wielokrotne rejestracje obiektu (obszaru terenu) w celu wyeliminowania zjawiska martwych pół oraz dla podniesienia finalnej dokładności opracowania fotogrametrycznego - w efekcie tworzone są duże zespoły zdjęć. Geometria tak powstałych zespołów (bloków) zdjęć znacznie odbiega od standardowej konfiguracji zdjęć. Dla szybkiego odtworzenia orientacji zewnętrzne zdjęć w takim bloku wykorzystuje się obecnie automatyczne algorytmy dopasowania obrazów. Mogą one tworzyć model bloku w układzie lokalnym lub zewnętrznym układzie odniesienia wykorzystując dodatkowe dane w postaci pomierzonych środków rzutów oraz punktów osnowy terenowej (fotopunkty). W przypadku opracowania zdjęć niemetrycznych na tym etapie możliwym jest przeprowadzenie procesu samokalibracji. Algorytm dopasowania obrazów jest również wykorzystany w kolejnym kroku do generowania gęstej chmury punktów rekonstruującej kształt przestrzenny obiektu (obszaru). W kolejnych krokach przetwarzania mogą powstać standardowe produkty fotogrametryczne w postaci ortomozaiki, NMT lub NMPT oraz fotorealistycznego modelu bryły obiektu (terenu). szystkie wymienione kroki przetwarzania są realizowane w jednym programie, a nie jak to jest w standardowych oprogramowaniach komercyjnych w wielu modułach programowych. Dla określonego zestawu rejestracyjnego cały proces przetwarzania zdjęć na georeferencyjne produkty finalne może odbywać się w pełni automatycznie (wsadowo) poprzez sekwencyjne realizację ustalonych kroków przetwarzania przy wcześniej ustalonych parametrach sterujących. W artykule prezentowane będą praktyczne rezultaty zastosowania analizowanego programu dla całkowicie automatycznego generowania ortomozaiki zarówno z bloku standardowych zdjęć metrycznych wykonanych kamerą Vexcel jak również bloku zdjęć niemetrycznych pozyskanych systemem UAV.
This article discusses the current capabilities of automate processing of the image data on the example of using PhotoScan software by Agisoft. At present, image data obtained by various registration systems (metric and non-metric cameras) placed on airplanes, satellites, or more often on UAVs is used to create photogrammetric products. Multiple registrations of object or land area (large groups of photos are captured) are usually performed in order to eliminate obscured area as well as to raise the final accuracy of the photogrammetric product. Because of such a situation the geometry of the resulting image blocks is far from the typical configuration of images. For fast images georeferencing automatic image matching algorithms are currently applied. They can create a model of a block in the local coordinate system or using initial exterior orientation and measured control points can provide image georeference in an external reference frame. In the case of non-metric image application, it is also possible to carry out self-calibration process at this stage. Image matching algorithm is also used in generation of dense point clouds reconstructing spatial shape of the object (area). In subsequent processing steps it is possible to obtain typical photogrammetric products such as orthomosaic, DSM or DTM and a photorealistic solid model of an object. All aforementioned processing steps are implemented in a single program in contrary to standard commercial software dividing all steps into dedicated modules. Image processing leading to final georeferenced products can be fully automated including sequential implementation of the processing steps at predetermined control parameters. The paper presents the practical results of the application fully automatic generation of othomosaic for both images obtained by a metric Vexell camera and a block of images acquired by a non-metric UAV system.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2014, 26; 119-127
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies