UAV naudojimas didelio masto fotografijai. Nepilotuojami orlaiviai, skirti fotografuoti iš oro

Aerofotografavimo parametrų skaičiavimas naudojant nepilotuojamą orlaivį

k.s.-kh. Sc., docentas

(SPbGLTA, Sankt Peterburgas, Rusija)

Straipsnyje pateikiamas aerofotografijos planavimo skaitmeninėmis kameromis, naudojant nepilotuojamus orlaivius, parametrų skaičiavimas.

Aerofotografija nepilotuojamais orlaiviais tampa vis plačiau paplitusi, todėl kartu su UAV naudojami šiuolaikiniai skaitmeniniai fotoaparatai, tiek specialiai sukurti, tiek standartiniai. Skaitmeniniu fotoaparatu darytas nuotraukas galima apdoroti iškart po fotografavimo. Antenos kamerų (AFA) naudoti su UAV, priklausančiais Micro ir Mini klasėms pagal tarptautinę klasifikaciją, neįmanoma, nes jie turi gana didelį svorį ir dydį, taip pat turi nemažai trūkumų. Pavyzdžiui, norint gauti aerofotografavimo medžiagą, filmą reikia išryškinti ir nuskenuoti. Tuo pačiu pagrindinis skaitmeninių fotoaparatų trūkumas yra maža gaunamų vaizdų skiriamoji geba, palyginti su AFA užfiksuotais vaizdais, kurių kadro dydis yra 23x23 cm.

Norint planuoti aerofotografavimą, būtina apskaičiuoti pagrindinius parametrus. Skaičiuojant aerofotografavimo su nepilotuojamu orlaiviu su skaitmenine kamera parametrus, reikės šių pradinių duomenų, kurie apibendrinti 1 lentelėje.

1 lentelė

Pradiniai duomenys aerofotografijos parametrams apskaičiuoti

Fotografuojant iš oro skaitmeniniais fotoaparatais, norint gauti reikiamo pikselių dydžio vaizdus ant žemės, būtina fotografuoti tam tikrame aukštyje. Skaitmeninių vaizdų skiriamoji geba paprastai apibūdinama taškų skaičiumi colyje – dpi (iš anglų kalbos taškai colyje) ir pikselių dydžiu ant žemės – GSD(iš anglų kalbos Žemės mėginio atstumas). Skrydžio aukštis apskaičiuojamas pagal šią formulę:

Hgrindų- skrydžio aukštis, m;

GSD- vieno pikselio dydis ant žemės, pikselių skiriamoji geba, m/px;

lX- fotoaparato vaizdo dydis, px.

Kadangi skaitmeninės nuotraukos yra stačiakampio formos, fotografuojant rekomenduojama fotoaparatą dėti ilgąja puse išilgai fotografavimo krypties, nes tai padidins fotografavimo pagrindą ir pagerins fotogrametrinį įpjovą (1 pav.). .

Ryžiai. 1. Santykinė paveikslėlių padėtis maršrute

Pav. 1 aiškiai parodyta, kad jei vaizdo kraštinių santykis yra 2:3, vaizdo padėtis ilgąja puse išilgai fotografavimo krypties leidžia padidinti fotografavimo pagrindą ( b) 1,5 karto. Atitinkamai laikas pailgėja 1,5 karto TRF informacijai įrašyti iš skaitmeninio fotoaparato į saugojimo įrenginį. Todėl minimalus atstumas tarp kadrų Bmin skaitmeninis fotoaparatas pirmiausia priklauso nuo jo techninių charakteristikų ir bepiločio orlaivio greičio V.

Persidengimai tarp gretimų to paties maršruto vaizdų vadinami išilginiais ( Px) . Tiek per maži, tiek per dideli persidengimai yra netinkami gamybai. Stereoskopiniam filmuojamo ploto peržiūrai pakanka 50% išilginio persidengimo. Tačiau aeronuotraukų kraštinės dalys turi nemažai defektų, todėl visos aeronuotraukos ploto stereoskopiškai apžiūrėti neįmanoma. Dideli persidengimai taip pat nepriimtini, nes tai smarkiai sumažina vaizdo garsumą. Beveik 100% persidengiant, gaunamos dvi identiškos aeronuotraukos, kurios neturi stereoskopinio efekto. Persidengimas tarp gretimų vaizdų plokščiomis fotografavimo sąlygomis turėtų būti 56–69%, kalnuotomis sąlygomis - iki 80–90%. Taigi atstumas tarp vaizdų ( B) atsižvelgiant į išilginį persidengimą, nustatoma pagal šią formulę:

Tačiau atliekant aerofotografavimą naudojant UAV, siekiant užtikrinti būtiną išilginį gretimų to paties maršruto vaizdų persidengimą (2 pav.), reikia laikytis šių apribojimų:

Ryžiai. 2. Aikštelės aerofotografavimo schema

Maršruto plotis ant žemės ( L.M.) priklauso nuo rėmo aukščio ( ly) skaitmeninis fotoaparatas, naudojamas kartu su UAV.

Maršrutų sutapimai vadinami skersiniais ( Py). Jų vertė paprastai nustatoma 20–40 proc. Atstumą tarp gretimų maršrutų galite nustatyti naudodami formulę:

Skyriaus ilgis Dx lygus vidutinio maršruto ilgiui išilgine kryptimi nuo pirmosios aerofotografijos kairiojo krašto iki paskutinės aerofotografijos dešiniojo krašto. Teritorijos plotis Dy matuojamas skersine kryptimi viduryje nuo pirmojo maršruto aerofotografijos viršaus iki paskutinio maršruto aeronuotraukos apačios. Taigi, nuotraukų skaičius maršrute Nsn apibrėžiamas kaip atkarpos ilgio ir atstumo tarp vaizdų santykis, atsižvelgiant į išilginį persidengimą.

Maršrutų skaičius bus didesnis vienu ruožo pločio ir atstumo tarp gretimų maršrutų santykiu.

Šūvių skaičius vienoje srityje Nuch apibrėžiamas kaip bendras vaizdų skaičius visuose fotografavimo iš oro maršrutuose.

Vertinant efektyvumą ir ekonominį pagrįstumą, svarbu nustatyti, kiek laiko užtruks aikštelės aerofotografavimas tuch. Tai taip pat leis įvertinti, per kokį laikotarpį geriausia atlikti šį darbą.

Dėl to galima padaryti tokias išvadas:

1. Lyginant su tradiciniais AFA, skaitmeniniai fotoaparatai nusileidžia techniniais rodikliais (vaizdo raiška), todėl fotografuojant iš oro padidėja maršrutų ir vaizdų skaičius juose, o dėl to apsunkinamas tolesnis gaunamų medžiagų apdorojimas.

2. Atliekant UAV aerofotografavimą, siekiant užtikrinti vaizdų persidengimą, būtina atsižvelgti į skaitmeninių fotoaparatų technines charakteristikas, taip pat patartina rinktis UAV su „sklandytuvo“ aerodinamine konfigūracija, kuri leidžia tai padaryti. skristi gana mažu greičiu.

3. UAV gali būti labai efektyviai panaudoti mažų plotų matavimui, pavyzdžiui, mažų teritorijų kadastriniams planams rengti ir operatyviniam situacijos probleminėse teritorijose stebėjimui.

Šis darbas buvo paremtas Rusijos Federacijos prezidento dotacija jauniesiems Rusijos mokslininkams MK-2617.2010.5.

Bibliografija

1. , Vavilovo aerofotografija ir aviacija. Aerofotografavimo kokybės vertinimas: laboratorinių pratimų gairės. L.:LTA, 1s.

2. Nikiforovo nepilotuojami orlaiviai kraštovaizdžio sodininkystės objektams inventorizuoti, kartografuoti ir tvarkyti // Rusijos miškai XXI amžiuje. Pirmosios tarptautinės mokslinės praktinės interneto konferencijos medžiaga. - Sankt Peterburgas: SPbGLTA, 2009. Nr. 1, p. 248-251.

3. Nikiforovo fotoaparatai, naudojami nepilotuojamų orlaivių fotografavimui miškininkystėje // Rusijos miškai XXI amžiuje. Pirmosios tarptautinės mokslinės praktinės interneto konferencijos medžiaga. - Sankt Peterburgas: SPbGLTA, 2010. Nr. 4, p. 65-70

4. , Kadegrov, Rusijos gamybos lėktuvai, naudojami miškininkystės pramonėje // Rusijos miškai XXI amžiuje. Trečiosios tarptautinės mokslinės praktinės interneto konferencijos medžiaga. - Sankt Peterburgas: SPbGLTA, 2010. Nr. 3, p. 144-149.

5. , Užsienio nepilotuojamų orlaivių Munimajevas // PetrSU Miškų ūkio inžinerijos fakulteto darbai. - Petrozavodskas: PetrSU leidykla, 2010. Nr. 8, p. 97-99.

6. Pagrindinės nuostatos dėl aerofotografijos, atliekamos kuriant ir atnaujinant Valstybinio nacionalinio inspekcijos komiteto topografinius žemėlapius ir planus. –M.: Nedra, 1982, -16 p.

7. Sausi metodai miškininkystėje ir kraštovaizdžio statyboje: Vadovėlis. - Yoshkar-Ola: MarSTU, 20 m.

Šiame puslapyje rodomus UAV tyrimo duomenis pateikė . Fotografavimo medžiagų apdorojimo technologiją „Agisoft PhotoScan“ programinėje įrangoje pateikė „Plaza LLC“.

Nepilotuojamų orlaivių (UAV) naudojimas gali žymiai sumažinti fotografavimo iš oro išlaidas. Tradicinės fotogrametrijos požiūriu tokio fotografavimo kokybė greičiausiai bus įvertinta kaip nepriimtina, nes UAV, kaip taisyklė, yra aprūpintos vartotojų segmento kameromis, giroskopo stabilizavimo įranga nenaudojama, o fotografuojant, optinių ašių nukrypimai nuo vertikalios kelių laipsnių nėra neįprasti, o tai labai apsunkina pirminio vaizdo apdorojimo procesą. Tačiau šiuolaikinei fotogrammetrinei programinei įrangai šie trūkumai nesukelia didelių problemų. Be to, tobulėjant skaitmeniniams fotogrametrinio apdorojimo metodams, jau atsirado programų ir programinės įrangos sistemų, galinčių apdoroti net tokius „žemos kokybės“ aerofotografijos duomenis labai automatizuotu režimu, minimaliai dalyvaujant operatoriui.

Apsvarstykite technologinę grandinę topografiniam žemėlapiui gauti naudojant šiuos komponentus:

• UAV fotografavimui iš oro;
• Agisoft PhotoScan programinė įranga kaip fotografavimo medžiagų apdorojimo įrankis;
• GIS Panorama įrankiai, skirti ortonuotraukoms vektorizuoti ir topografiniams žemėlapiams gauti.

Fotografavimas iš oro naudojant UAV

Techniniu požiūriu aerofotografavimo naudojant UAV procesas susideda iš trijų etapų: parengiamojo, faktinio tyrimo ir gautų duomenų tolesnio apdorojimo.

Parengiamasis etapas
Šiame etape atliekami šie veiksmai:

• turimų medžiagų tyrimas; reikalavimų medžiagoms, kurias reikia gauti iš tyrimo rezultatų, formavimas ar rinkimas - žemėlapio tipas ir mastelis, tyrimo objekto ribos; įtraukimas į techninius reikalavimus fotografavimo medžiagoms: skiriamoji geba, fotografavimo zonos kontūro koordinatės, vaizdų sutapimas, fotografavimo centrų koordinačių nustatymo tikslumas, reikalavimai antžeminiam atskaitos tinklui (kombinuotam fotografavimui, pavyzdžiui, kai fotoplanas susietas su antžeminio atskaitos tinklo taškais, CCF tikslumo reikalavimų apibrėžimai iš viso nepateikiami);
• UAV skrydžio misijos formavimas. Ją vykdo į kompleksą įtraukta skrydžių planavimo programa. Operatorius turi pasirinkti naudojamą UAV kompleksą (jei programa leidžia dirbti su keliomis UAV ir fotografinės įrangos konfigūracijomis), nustatyti fotografavimo zonos kontūrą ir apytikslę paleidimo vietos padėtį žemėlapyje, nustatyti reikiamą skiriamąją gebą. ir sutapimas, po kurio programa apskaičiuoja skrydžio planą ir patikrina jo įgyvendinamumą .

Aerofotografavimas
Atvykus į paleidimo vietą:

• paleidimo aikštelės padėties patikslinimas, grįžimo taško nustatymas ir duomenų apie vėjo greitį ir kryptį darbiniame aukštyje įvedimas, jei žinomas;
• automatinis skrydžio plano atnaujinimas ir pakartotinis jo tinkamumo patikrinimas;
• UAV paleidimas iš paleidimo įrenginio;
• fotografavimas automatiniu režimu;
• nusileidimas.

Vietovės tyrimas naudojant UAV

Taikant kombinuotą metodą, nustatomos fiksavimui pasirinktų valdymo taškų koordinatės.

Papildomas duomenų apdorojimas
Susideda iš:

• Duomenų (nuotraukų ir skrydžio žurnalo) gavimas iš lėktuve esančių laikmenų;
• vizualinis nuotraukų kokybės įvertinimas ir „techninių“ kadrų, jei tokių yra, atmetimas. Techniniai kadrai – tai nuotraukos, darytos už fotografavimo zonos ribų – artėjant prie zonos, posūkio lankuose ir pan.;
• sugeneruoti failą, skirtą fotografavimo centrams susieti. Skrydžio metu valdymo įranga fiksuoja įvairius parametrus, įskaitant orlaivio koordinates, greitį ir orientacijos parametrus. Baigus fotografuoti reikia iš skrydžio žurnalo failo parinkti fotografavimo momentus atitinkančias koordinates ir priskirti jas konkretiems vaizdams. Toks apdorojimas, kaip taisyklė, atliekamas toje pačioje programoje – skrydžio misijos planuotoje.

Pagal pramonės instrukcijų reikalavimus, norint gauti 1:2000 mastelio topografinius žemėlapius, reikalingas fotografinis pagrindas, kurio skiriamoji geba yra 15 cm/pikselis ir kurio koordinačių nustatymo klaida kiekviename taške yra ne didesnė kaip 60 cm Šią skiriamąją gebą nesunku pasiekti fotografuojant iš UAV naudojant kompaktinius fotoaparatus. Pavyzdžiui, fotografuojant tokiais fotoaparatais kaip „Canon S-95“ arba „Sony NEX-5“ (su objektyvu SEL30M35) iš maždaug 200–300 m aukščio gaunami 5 cm/pikselio raiškos vaizdai.

Referencinis tikslumas pasiekiamas išmatuojant fotografavimo centrų koordinates, naudojant didelio tikslumo GNSS imtuvus etaloniniame tinkle, arba naudojant antžeminį atskaitos tinklą, kurio taškai atskaitomi su ne didesne kaip 30 cm paklaida.

Aeronuotraukų apdorojimas „Agisoft PhotoScan“ programine įranga

„Agisoft PhotoScan“ programa yra universalus įrankis, leidžiantis iš šių objektų fotografinių vaizdų generuoti trimačius fotografuojamų objektų paviršių modelius. „PhotoScan“ sėkmingai naudojamas tiek objektų, tiek įvairaus mastelio objektų modeliams konstruoti – nuo ​​miniatiūrinių archeologinių artefaktų iki didelių pastatų ir statinių, taip pat reljefo modeliams, remiantis aerofotografijos duomenimis, generuoti aukščių matricas ir jų pagrindu sukurtas ortofotografijas. modeliai. Duomenų apdorojimas PhotoScan programoje yra itin automatizuotas – operatoriui priskiriamos tik programos darbo režimų stebėjimo ir valdymo funkcijos.

Vietovės modelio konstravimas ir susiejimas programoje susideda iš trijų pagrindinių etapų:

• sukurti grubų modelį. Šiame etape atliekamas automatinis bendrų taškų nustatymas ant persidengiančių vaizdų, projektuojamų spindulių atkūrimas, fotografavimo centrų koordinačių ir santykinės vaizdų orientacijos elementų nustatymas, optinę sistemą apibūdinančių parametrų skaičiavimas (iškraipymas, asimetrijos koeficientas, vaizdų padėtis). centrinis taškas) atliekami. Visi šie skaičiavimai programoje atliekami viena operacija;
• gauto modelio susiejimas su išorine (geodezine, geografine) koordinačių sistema ir koreguojant visus sistemos parametrus - fotografavimo centrų ir žemės valdymo taškų koordinates, vaizdo orientavimo kampus, optinės sistemos parametrus naudojant parametrinio reguliavimo metodą. Koregavimo svoriniai koeficientai – tai klaidos nustatant matavimo taškų (fotografijos centrų) koordinates, nustatant antžeminių atramų tinklo taškų koordinates, iššifruojant ir pažymint kontrolinius taškus vaizduose;
• daugiakampio reljefo paviršiaus modelio konstravimas pagal ankstesniame etape nustatytas parametrus. Programa įgyvendina greitąjį metodą, kurį sudaro tik pirmajame etape gautų bendrų taškų trianguliavimas, ir tikslesni apdorojimo metodai, kuriuos sudaro kiekvieno vaizdo pikselio erdvinės padėties nustatymas (atsižvelgiant į nurodytą detalumo laipsnį, kiekvieną pirmąjį , apdorojamas kas ketvirtas, kas šešioliktas ir pan. – tik penki galimi lygiai).

Tada gautas modelis naudojamas ortonuotraukoms ir DEM generuoti.

Operatoriaus požiūriu darbo su programa procesas atrodo taip:

Šios programos lango ekrano kopijos aiškiai iliustruoja aerofotografijos medžiagų apdorojimo procesą, naudojant Zaoksky bandymų aikštelės apžiūros pavyzdį, kurio medžiagas pateikė OJSC „Gazprom Space Systems“. Šių medžiagų apdorojimas asmeniniame kompiuteryje su 4 branduolių Intel Core i7 2600K procesoriumi ir 16 GB RAM užtruko apie tris-keturias valandas – nuo ​​nuotraukų įkėlimo iki ortomosaikos ir skaitmeninio reljefo modelio eksportavimo GeoTiff formatu. Iš šio laiko maždaug viena valanda buvo skirta atskaitos taškų iššifravimui ir žymėjimui – operatoriaus rankų darbui, o likęs laikas – skaičiavimams.

Galima sugeneruoti paketinį apdorojimą. Įkėlę šaltinio vaizdus, ​​galite iš karto nurodyti kiekvieno etapo parametrus, o programa savarankiškai atliks visą apdorojimo ciklą.

Tiesiogiai grafinėje programos sąsajoje galite atlikti pagrindinius gauto modelio matavimus - išmatuoti atstumus, paviršiaus plotą ir modelio tūrį.

Sukurta API leidžia Python programoje kurti scenarijus, valdančius duomenų apdorojimą ir atvaizdavimą, o tai leidžia dar labiau automatizuoti tipinių užduočių sprendimą.

1) Nuotraukos buvo įkeltos. Projekto ypatybėse matosi, kad projektas susideda iš blokų (gabalų) – savarankiškai apdorotų projekto dalių su savo nuotraukomis, modeliu, SC, optikos kalibravimo parametrais ir kt. Šiame projekte yra vienas blokas, kurį sudaro 415 nuotraukų. NA (nesulygiuoti) ženklai šalia nuotraukų rodo, kad šių nuotraukų padėtis modelio erdvėje dar nėra žinoma.

2) Koordinačių sistemos pasirinkimas

4) Mėlynų rutuliukų formos žymės rodo santykines apžiūros taškų (SCP) padėtis, sureguliavus jos bus pakeistos kitokio tipo ženklais, atitinkančiais rėmo plokštumų padėtį.

5) Atlikus pirmąjį apdorojimo etapą – pirminį taškinio modelio derinimą ir konstravimą, susidaro taškų debesis, apibūdinantis modelį, bei parametrų rinkinys santykinei fotografijų orientacijai. Pasirinktos nuotraukos padėtis rodoma modelio peržiūros srityje. Nuotraukos, kurių nepavyko išlygiuoti, vis tiek rodomos kaip sferos / rutuliukai ir nuotraukų sąraše yra pažymėtos NA (nesulygiuotos). Šiame projekte jų nėra

6) Žymeklių (atskaitos taškų žymeklių) įrengimas. Jei žinote žymeklių padėtį ant vaizdų (vaizdo koordinačių sistemoje), galite tiesiog importuoti šiuos duomenis į PhotoScan. Jei žymekliai dar nebuvo iššifruoti, turėsite nurodyti jų vietą tiesiogiai programoje. Kiekvienam žymekliui pakanka pažymėti jų padėtį vienoje ar dviejose nuotraukose, o PhotoScan automatiškai nustato jų padėtį kitose nuotraukose, nuotraukas, kuriose yra pasirinktas žymeklis, paryškindamas specialiais ženklais. Kiekviename paveikslėlyje galite patvirtinti arba patikslinti automatiškai pasirinktą žymeklio padėtį

7) Uždedami žymekliai. Galite sukurti reljefo modelį

8) Modelis yra paruoštas. Jį galima eksportuoti kaip DEM (skaitmeninį reljefo modelį), o remiantis šiuo modeliu galima sugeneruoti reljefo ortomosaką.

9) Galiausiai galite sukurti modelio tekstūrą ir peržiūrėti ją tiesiogiai programoje.

10) Vidinis Žemės paviršiaus modelio vaizdas PhotoScan - Delaunay trianguliacijos tinklas, TIN modelis

11) Viso tyrimo ploto ortofotografija.

12) Skaitmeninis visos fotografavimo zonos reljefo modelis

Žemėlapių gavimas pagal GIS Panorama ortomosaikas

GIS „Panorama“ pagrindu sukurtas automatizuoto dekodavimo ir vektorizacijos kompleksas, pagrįstas nuotolinio stebėjimo duomenimis, skirtas automatiniam linijinių ir plotinių objektų vektorizavimui naudojant spalvotus žemės paviršiaus rastrinius vaizdus.

Automatinis vektorizavimo procesas susideda iš šių pagrindinių etapų:

• rastrinis išankstinis apdorojimas;
• klasifikacija;
• klasifikavimo rastrinis apdorojimas;
• rastro konvertavimas į vektorių;
• vektorinis apdorojimas.

Išankstinis apdorojimas yra neprivalomas veiksmas, apimantis rastrinį mastelio keitimą ir filtravimą. Mastelio keitimas leidžia žymiai pagreitinti apdorojimą, kai vaizdo skiriamoji geba yra per didelė. Filtravimas sumažina vaizdo triukšmą, o tai teigiamai veikia atpažinimo rezultatus.

Klasifikavimas – tai procesas, kurio metu nustatoma, ar atskiri pradinio rastro pikseliai priklauso vienam ar kitam atpažįstamam objektui. Klasifikacija susideda iš trijų pagrindinių etapų. Pirmajame etape vartotojas apibrėžia mokomuosius pavyzdžius – vaizde nurodo sritis, kurios vienareikšmiškai priklauso atpažįstamiems objektams. Tada apmokomas klasifikatorius – atpažįstamiems objektams būdingų statistinių dekodavimo charakteristikų identifikavimo ir įsiminimo procesas. Šie duomenys naudojami pačiam klasifikavimui – nustatant, ar atskiri pradinio rastro pikseliai priklauso atpažintam objektui.

Statistinių dekodavimo charakteristikų skaičiavimas treniruočių metu ir klasifikavimas atliekamas stumdomam langui. Treniruotės metu langas juda mokymo pavyzdžiuose, o klasifikacija taikoma likusiai vaizdo daliai. Spektrinės (vidutinės spalvos) ir tekstūrinės charakteristikos (kontrastas, energija, koreliacija) naudojamos kaip statistinės dekodavimo charakteristikos.

Atsisiųstai ortomosaikai GeoTiff formatu taikoma klasifikavimo ir atpažinimo technologija

Klasifikavimo rezultatas yra klasifikavimo rastras – pradinio rastro pikselių, priklausančių konkrečiam atpažintam objektui, rastras. Klasifikavimo rastre yra daug triukšmo – neteisingai klasifikuotų pikselių. Juos galima filtruoti remiantis prielaida, kad neteisingai klasifikuotų pikselių tankis yra mažesnis nei teisingai klasifikuotų pikselių.

Kitame etape nereikalinga informacija filtruojama, išlyginama ir paverčiama tiesine ir plotine forma.

Tam naudojamos morfologinės operacijos - pikselio dvejetainės būsenos keitimas remiantis jo kaimynų būklės analize. Tokios operacijos apima:

• erozija – pavienių pikselių pakeitimas nuliu, jei šalia yra bent vienas nulinis pikselis;
• pastatymas – nulinio pikselio pakeitimas vienu, jei šalia yra bent vienas pikselis;
• mažų plotų pašalinimas - aštuonių sujungtų vietinių pavienių pikselių grupių pakeitimas nuliais, jei pikselių skaičius yra mažesnis už leistiną nuokrypį;
• mažų skylių užpildymas - aštuonių sujungtų vietinių nulinių pikselių grupių pakeitimas vienetais, jei pikselių skaičius yra mažesnis už leistiną nuokrypį;

Po apdorojimo klasifikavimo rastras konvertuojamas į vektorinių objektų rinkinį – linijas arba sritis. Konvertavimo į linijas procesas sukuria nesikertančias linijos ypatybes. Konvertuojant į sritis, sukuriami ploto objektai, turintys bendras kontūro dalis. Paskutiniame etape atpažinti objektai sujungiami arba pašalinami, remiantis jų santykinės padėties analize. Kombinuotas funkcijų tinklas yra kartu išlyginamas ir filtruojamas prieš išsaugant sugeneruotame žemėlapyje.

Ortofotografijų automatizuoto interpretavimo ir vektorizavimo rezultatą galima peržiūrėti ir redaguoti GIS „Panorama“

Atnaujinant skaitmeninius žemėlapius, esami objektų kontūrai naudojami automatiškai apmokyti dekodavimo ir vektorizavimo programą. Jei reikia, operatorius gali pasirinkti atskiras sritis, kurios patenka į būdingiausius iššifruojamų objektų vaizdus.

Programa lygina objektų kontūrus ir atitinkamas vaizdų sritis, įsimena vaizdo savybes ir patikslina objektų kontūrus pagal realias panašias vaizdo savybes turinčių sričių ribas. Tuo pačiu metu nauji objektai sukuriami tose vaizdo vietose, kur bus randamos panašių vizualinių savybių sritys.

Literatūra
1. Fotogrametrinių darbų instrukcijos kuriant skaitmeninius topografinius žemėlapius ir planus GKINP (GNTA)-02-036-02. Maskva, TsNIIGAIK, 2002 m

Pirmoje straipsnio dalyje „NEPILOVIUOTI ORANKAI: PARAIŠKA DĖL AERALINĖS FOTOGRAFIJAS ŽEMĖLAPIAI“ buvo nagrinėjami bendrosios teorijos klausimai: apžvelgti esami UAV tipai, paaiškinti pagrindiniai su jų naudojimu susiję terminai, apžvelgta keletas UAV. buvo pateikti modeliai, sėkmingai naudojami aerofotografijoje kartografiniais tikslais.

Antroje straipsnio dalyje bus aptariamos nepilotuojamos aerofotografijos fotogrametrinio apdorojimo ypatybės, pateikiamos rekomendacijos dėl jo įgyvendinimo ir pagrindinės bei papildomos įrangos įrengimo UAV laive, siekiant maksimalaus tikslumo.

A.Yu. Sechinas, M.A. Drakinas, A.S. Kiseleva, „Rakurs“, Maskva, Rusija, 2011 m.

Aerofotografavimo duomenų iš UAV ypatybės

Tai iš esmės nesiskiria nuo šaudymo iš „didelio orlaivio“, tačiau turi tam tikrų savybių, kurias svarstysime toliau. UAV skrydis, kaip taisyklė, vykdomas kreiseriniu greičiu 70-110 km/h (20-30 m/s) 300-1500 m aukščio diapazone dažniausiai naudojami 10-20 megapikselių matricos dydis. Paprastai fotoaparatų židinio nuotolis yra maždaug 50 mm (35 mm ekvivalentas), o tai atitinka 7–35 cm žemės pikselių dydį (GSD).

Dažnai UAV vaizdai apdorojami naudojant paprastus, negriežtus metodus (vaizdų afininį transformavimą į plokštumą). Dėl to vartotojas gauna maketavimo montažus, kuriuose, be mažo tikslumo, gretimų vaizdų sandūrose gali būti kontūrų lūžių.

Šiame straipsnyje, nagrinėdami UAV matavimo ypatybes ir rengdami rekomendacijas dėl jo įgyvendinimo, mes vadovausimės griežtu fotogrametrinių duomenų apdorojimu, dėl kurio galime tikėtis gautų rezultatų (dažniausiai ortofotografijos) tikslumo. vieno GSD užsakymo. Taikant aukščiau nurodytus šaudymo parametrus, rezultatai atitinka mastelių ortomosaikų tikslumą nuo 1:500 iki 1:2000, priklausomai nuo šaudymo aukščio.

Griežtam fotogrametriniam oro tyrimo duomenų apdorojimui ir tiksliausiems rezultatams gauti būtina, kad vieno maršruto vaizdai sutaptų trigubai, o gretimų maršrutų vaizdų persidengimas ploto tyrimo metu būtų ne mažesnis kaip 20%. Praktiškai, fotografuojant iš UAV, šie parametrai ne visada išlaikomi. UAV skrydis nėra stabilus, jį veikia vėjo gūsiai, turbulencija ir kiti trikdantys veiksniai. Jei planuojama atlikti matavimus iš įprastų orlaivių su 60% persidengimu maršrute, o tarp maršrutų - 20-30%, tada matavimai iš UAV turėtų būti suplanuoti su 80% persidengimu maršrutuose, o tarp maršrutų - 40%. siekiant, jei įmanoma, pašalinti fototrianguliacijos bloko tarpus

UAV dažniausiai būna su „Canon“ skaitmeniniais fotoaparatais. Taip yra dėl to, kad šios bendrovės kameros yra lengvai valdomos elektroniniu būdu. Buitinių fotoaparatų naudojimas turi ir privalumų (maža kaina, lengvas pakeitimas „kieto nusileidimo“ metu) ir trūkumų.

Pagrindinis trūkumas yra tas, kad buitinės kameros iš pradžių nekalibruojamos – nežinomi tikslūs jų židinio nuotoliai, pagrindinis taškas ir iškraipymai. Tuo pačiu metu netiesiniai optiniai iškraipymai (iškraipymai), priimtini kasdieninei fotografijai, gali siekti kelias dešimtis pikselių, o tai sumažina apdorojimo rezultatų tikslumą dydžiu. Tačiau tokias kameras galima kalibruoti laboratorinėmis sąlygomis, todėl apdorojimo tikslumas yra beveik toks pat kaip ir profesionalių mažo formato fotogrametrinių kamerų.

Tokiose kamerose pageidautina montuoti objektyvus su fiksuotu židinio nuotoliu. Fotografuodami turėtumėte nustatyti fokusavimą į begalybę ir išjungti automatinio fokusavimo funkciją.

Antrasis UAV naudojamų fotoaparatų trūkumas taikomas būtent „Canon“ fotoaparatams – skirtingai nuo profesionalių fotogrametrinių fotoaparatų, jie naudoja plyšinį užraktą, dėl kurio skirtingų vaizdo dalių ekspozicija atliekama skirtingu laiku ir atitinka skirtingas laikmenos pozicijas. . Taigi, jei užrakto greitis fotografuojant yra 1/250 s, tada, kai UAV greitis yra 20 m/s, fotoaparato poslinkis fotografuojant kadrą yra 8 cm, o tai yra palyginama su raiška fotografuojant mažame aukštyje ir sukelia papildoma sisteminė klaida vaizde. Tokios paklaidos gali kauptis fotogrammetrinio sustorėjimo (išlyginimo) proceso metu, matuojant išplėstinius plotus. Norėdami sumažinti šio efekto įtaką ir pašalinti neryškius vaizdus, ​​turėtumėte fotografuoti iš UAV su mažiausiu įmanomu išlaikymu (ne ilgiau kaip 1/250 s, maksimalus užrakto greitis priklauso nuo aukščio). Iš dalies plyšinio užrakto problemą galėtų išspręsti fotoaparatai su centriniu užraktu, kurių objektyvo ir matricos kokybė prilygsta „Canon“ fotoaparatams. Tačiau norint išvengti susiliejimo, užrakto greitis vis tiek turėtų būti ribojamas.

Mėgėjiškų ir profesionalių skaitmeninių fotoaparatų užfiksuoti vaizdai yra stačiakampio formos. Kamerą „naudingiau“ pastatyti taip, kad ilgoji vaizdo pusė būtų skersai skrydžio – tai leidžia nufotografuoti didesnį plotą to paties ilgio maršrutu. Fotografuoti reikia maksimaliai kokybiškai – su mažiausiu jpeg suspaudimu arba RAW formatu, jei įmanoma.

Dabartinis navigacijos priemonių išsivystymo lygis leidžia išmatuoti išorinius orientavimo elementus (EOE) tiesiogiai tyrimo metu. Tipiškas tokių matavimų tikslumas siekia kelis centimetrus erdvinėse koordinatėse X, Y ir Z ir 0,005 laipsnio posūkio, nuolydžio ir posūkio kampuose, kad būtų galima tiksliausiai atlikti ApplanixPOSAV sistemas, įdiegtas „dideliuose orlaiviuose“. Dažnai to pakanka apdoroti nenaudojant atskaitos taškų. Bet kokiu atveju tokių duomenų prieinamumas labai supaprastina apdorojimą ir leidžia kai kuriuos apdorojimo veiksmus atlikti visiškai automatiškai. Šiuolaikiniai mikroelektronikos pasiekimai leidžia surinkti mechaninį (tiksliau MEMS – elektroninį-mechaninį) giroskopą kelių mm dydžio korpuse, kainuojančiame nuo 250 USD. Tokie giroskopai neužtikrina profesionalių tikslumo ir reikalauja didelės priežiūros (maždaug vieno laipsnio per valandą), tačiau jie žymiai supaprastina tolesnį duomenų apdorojimą. Standartiškai pristatant Dozor 50, laive galima įdiegti šias mažo dydžio inercines sistemas - IMU (Dozor-50 yra su IMU, kurį sukūrė Transaz Telematics LLC) ir didelio tikslumo dviejų juostų GPS (TOPCONeuro160 ant Ptero-E4). , Dozor-50 įmontuotas GLONASS/GPS imtuvas). Šių GPS įrenginių vardinis tikslumas yra 10 mm + 1,5 mm × B (B– atstumas iki bazinės stoties km) plane ir 20 mm + 1,5 mm × B aukštyje. Deja, paprastai UAV bortuose montuojami pigesni GPS imtuvai, o IMU jutikliai neįrengiami. Duomenys apie vaizdų projekcijos centrus telemetrinėje informacijoje imami NMEA protokolu ir šiuo atveju yra iki 20-30 m tikslumo, o nuolydžio, posūkio ir posūkio kampai apskaičiuojami per GPS matavimų greičio vektorių. Tokios telemetrijos informacijos posūkio kampo tikslumas yra mažas ir gali viršyti 10 laipsnių, o pačiose reikšmėse yra sisteminių klaidų, kurios apsunkina tolesnį duomenų apdorojimą.

Jei fotografuojant buvo naudojamas dviejų juostų GPS imtuvas diferencialiniu režimu (arba PPP duomenų apdorojimas), tada norint gauti tiksliausius apdorojimo rezultatus, paprastai pakanka 1-2 taškų 100 vaizdų kai kuriais atvejais apdorojimas gali būti atliekamas be kontrolės taškų. Tuo atveju, kai nėra tikslių projekcijų centrų, plano aukščių pagrindimo reikalavimai yra standartiniai: vienas plano aukščio taškas 6-10 matavimų bazių.

Aerofotografijos duomenų iš UAV fotogrametrinio apdorojimo specifika

Aerofotografijos iš UAV apdorojimas skaitmeninėse fotogrammetrinėse sistemose (DPS) paprastai yra panašus į aerofotografijos apdorojimą iš „didelių orlaivių“. Tačiau duomenų iš UAV ypatumai dažnai neleidžia naudoti automatinių standartinių paketų procedūrų – kai kurias operacijas (pavyzdžiui, susiejimo taškų išdėstymą) tenka atlikti rankiniu būdu. Žemiau apžvelgsime aerofotografijos iš UAV apdorojimo PHOTOMOD5.2 skaitmeninėje failų sistemoje ypatybes. Būtent šioje PHOTOMOD versijoje buvo įdiegtos specialios tokių duomenų apdorojimo funkcijos, žymiai supaprastinančios ir automatizuojančios galutinių produktų gamybą.

Kaip ir apdorojant kitus duomenis, pirmiausia CFS sukuriamas projektas, į kurį įvedami vaizdai ir telemetrijos informacija. Remiantis duomenimis apie projekcinius centrus ir kampus, sudaromas blokų išdėstymas ir suskirstytas į maršrutus. Nuotraukos, užfiksuotos UAV posūkiuose, ištrinamos rankiniu būdu. Netikslūs išorinės orientacijos kampiniai elementai lemia gana grubų blokų montavimą (1 pav.):

Ryžiai. 1. Blokų išdėstymas pagal telemetrinę informaciją

Automatinė susiejimo taškų paieška tokiais atvejais yra sudėtinga arba reikalauja daug laiko kompiuteriui. Norėdami paaiškinti blokų išdėstymą tokiais atvejais, PHOTOMOD CFS naudoja vadinamąjį. „automatinis blokų išdėstymas“, kuris nurodo santykinę vaizdų padėtį (2 pav.).

Ryžiai. 2. Blokų išdėstymas po automatinio patikslinimo

Kaip jau minėjome, filmavimas iš UAV atliekamas padidinus persidengimą. Orlaivio skrydžio nestabilumas kartais gali sukelti labai didelį gretimų vaizdų persidengimą, o tai sukelia sunkumų standartinėse fotogrammetrinėse pakuotėse.

Ryžiai. 3. Vaizdų „painiojimas“ su nedideliu fotografavimo pagrindu

Skirtingi gretimų kadrų fotografavimo kampai ir aukščiai padidina susiejimo taškų paieškos sritį ir padidina didelių klaidų skaičių, palyginti su standartiniais skrydžiais iš oro. Sukūrus patobulintą blokų išdėstymą, atliekama automatinio surišimo taškų matavimo procedūra. Pirmaisiais važiavimais bloko išdėstymas vėl nurodomas:

Ryžiai. 4. Blokų išdėstymas po pirmųjų automatinio surišimo taškų matavimo ėjimų

Vėlesniuose pravažiavimuose atliekami papildomi surišimo taškų matavimai. Kai telemetrinėje informacijoje nėra visų orientacijos kampų arba kampai žinomi 10-30 laipsnių tikslumu, reikia atlikti kelis kartus. Jei telemetrinėje informacijoje yra kelių laipsnių vienetų tikslumo kampinės orientacijos elementai, tai užtenka vieno praėjimo – automatinių matavimų patikimumas šiuo atveju padidėja. Siekiant kovoti su galimomis grubiomis paklaidomis atliekant automatinius matavimus, PHOTOMOD5.2 pristatė vadinamojo koncepciją. „ryšio taškų pasitikėjimo grupė“, kai programa ieško didžiausio susiejimo taškų skaičiaus stereo poroms su mažiausiu skersiniu paralaksu, likę į grupę neįtraukti rišimo taškai laikomi klaidingais.

Išmatavus surišimo ir valdymo taškus, atliekama reguliavimo procedūra. DFS PHOTOMOD galite naudoti pradinį aproksimaciją koregavimo algoritmui pagal patobulintą blokinę schemą ir sukonstruotą kitais metodais. Pradedant nuo 5.2 versijos, norint reguliuoti aerofotografavimą iš UAV, rekomenduojame naudoti naują režimą - 3D reguliavimą. Reguliuodami PHOTOMOD ir pakankamą valdymo taškų skaičių, galite naudoti savaiminį kalibravimą. Tai leidžia naudoti nekalibruotas kameras. Tikėtinas išvesties rezultatų tikslumas griežtai apdorojant fotogrammetrinį vaizdą yra maždaug 1–2 GSD horizontaliai ir 2–4 GSD vertikaliai. Po fotogrametrinio reguliavimo, kurio rezultatai lemia išvesties gaminių tikslumą, automatiškai sukonstruojama reljefa (DEM). Esant poreikiui, sureguliavus galima atlikti stereo vektorizavimą – pastatų, konstrukcijų, tiltų, užtvankų ir kitų objektų piešimą rankiniu būdu. Sukonstruotas reljefas naudojamas vaizdų ortorekcijai. Paskutiniame etape iš ortorektuotų vaizdų sukuriama vientisa mozaika - apskaičiuojamos iškirptos linijos, išlyginamas ryškumas, sujungiami kontūriniai objektai. Savaiminį kalibravimą galima įjungti ir nesant atskaitos taškų, tačiau tokiu atveju galima skaičiuoti tik koeficientus k1, k2 radialinis iškraipymas. Kai naudojate plyšinio užrakto kameras, pasirinktinai galite įjungti afininio iškraipymo skaičiavimus. Jei matuojant orientacijos kampai yra stabilūs, toks savaiminis kalibravimas gali padidinti reguliavimo tikslumą.

Jei naudojama nekalibruota kamera ir nėra atskaitos taškų, tai galime kalbėti apie kelių dešimčių metrų tikslumą, kurį lems tikslumas

GPS projekcijos centrai ir objektyvo iškraipymas (iki kelių dešimčių pikselių). Tokiais atvejais galima naudoti supaprastintą automatizuotą apdorojimo seką. Nurodyto tikslumo vientisas blokų montavimas gaunamas transformuojant originalius vaizdus PHOTOMODGeoMosaic modulyje. Šiuo atveju naudojami paprasčiausi transformavimo būdai, kurie neatsižvelgia į reljefą, o kontūrų sujungimas atliekamas naudojant automatiškai apskaičiuotą rišimą. taškai išilgai automatiškai sukonstruotų pjūvio linijų.

Aerofotografijos duomenų iš UAV fotogrametrinio apdorojimo pavyzdžiai

Pažvelkime į kelis pavyzdžius. Visuose pavyzdžiuose apdorojimui buvo naudojama skaitmeninė PHOTOMOD failų sistema. Pažymėtina, kad įvairios organizacijos perdavė daugiau nei 20 aerofotografavimo agregatų iš UAV bendrovei „Rakurs“ išbandyti. Deja, daugelyje blokų nebuvo atskaitos taškų ir (arba) tyrimas buvo atliktas nekalibruotomis kameromis. Tokiais atvejais buvo neįmanoma įvertinti galutinių apdorojimo rezultatų tikslumo.

Pirmasis blokas, kurį apsvarstysime, buvo pašalintas iš UAV ZALA421-04f. Tyrimo duomenis maloniai pateikė OJSC „Gazprom Space Systems“. Bloką sudarė 26 maršrutai. Bendras nuotraukų skaičius bloke buvo 595. Naudotas iš anksto sukalibruotas Canon EOS500D skaitmeninis fotoaparatas. Skrydžio virš reljefo aukštis buvo apie 500 m, pikselių dydis reljefe buvo apie 8 cm. Reljefe buvo išmatuoti ir pažymėti 25 atskaitos taškai, atskaitos taškų koordinačių tikslumas neviršijo 10 cm. Bendras reljefo aukščių skirtumas maždaug 3 kilometrų ilgio yra gana didelis ~ 70 metrų.

Pirma, tas pats aerofotografijos blokas buvo apdorotas automatiškai, naudojant supaprastintą schemą, be reguliavimo ir nenaudojant valdymo taškų. Įrišimas buvo atliktas projekcijos centruose, vaizdų transformacija atlikta iš karto „GeoMosaic“ modulyje, neatsižvelgiant į reljefą. Vėlesnis gautų „pseudo“ ortomozaikų stebėjimas naudojant atskaitos taškus atskleidė neatitikimus atskaitos taškuose, viršijančius 17 m. Toks mažas ortomozaikos tikslumas yra nulemtas tiek didelio aukščių skirtumo, tiek projekcijų centrų matavimo skrydžio metu netikslumo.

Tada blokas buvo griežtai apdorotas fotogrametriškai. Koregavimo metu trys iš išmatuotų kontrolinių taškų buvo laikomi kontroliniais taškais. Koregavimo vidutinė kvadratinė paklaida buvo 15 cm, 16 cm, 12 cm kontroliniuose taškuose, 23 cm, 29 cm ir 57 cm surišimo taškuose neatitikimai 8 cm, 14 cm ir 69 cm Bendras bloko vaizdas pateiktas toliau pateiktame paveikslėlyje.

Ryžiai. 5. Bendras „1 bloko“ vaizdas

Koregavimo metu buvo nustatyta, kad projekcijų centrų koordinatėse iš telemetrinės informacijos yra sisteminė paklaida, kurios pagrindinė dedamoji yra 10,5 metro aukštyje Z. Projekcijų centrų kvadratinės šaknies paklaidos atėmus sisteminė paklaida buvo 84 cm, 239 cm ir 75 cm. Žymiai didelė paklaida Y (skrydžio metu) greičiausiai yra dėl netikslaus fotografavimo momentų nustatymo telemetrijoje. Didelės Z klaidos surišimo taškuose gali atsirasti dėl netikslaus fotoaparato kalibravimo ir sukauptos klaidos fotografuojant su plyšinio užrakto kamera. Didžiausios paklaidos surišimo taškuose pastebimos vaizdų kraštuose ir kampuose.

Ryžiai. 6. Klaidų reikšmės surišimo taškuose

Tolesnis bloko apdorojimas buvo atliktas pagal standartinę schemą. Reljefas buvo pastatytas automatiniu režimu, o ortotransformacija atlikta atsižvelgiant į pastatytą reljefą. Sukonstruotos ortofotonuotraukos fragmentas parodytas sekančiame paveikslėlyje. Konstruojant šį fragmentą ryškumo išlyginimo funkcija nebuvo specialiai įtraukta, kad būtų parodytas gretimų vaizdų kontūrų sutapimas.

Ryžiai. 7. Ortomozinis fragmentas be ryškumo išlyginimo

2011 m. balandį Maskvos valstybinio geodezijos ir kartografijos universiteto Fotogrametrijos katedra (MIIGAIK) atliko aerofotografijos medžiagų, gautų naudojant Ptero UAV, tyrimą, siekdama įvertinti aerofotografijos ir fotogrametrinio apdorojimo kokybę. Fotografavimas buvo atliktas iš maždaug 900 m aukščio virš vidutinės zonos, kuri fotografuojama iš Ptero UAV naudojant CanonEOS5D skaitmeninę kamerą, plokštumos. Kamera buvo iš anksto sukalibruota. Medžiagų kokybei įvertinti buvo panaudotas bloko fragmentas, susidedantis iš 2 maršrutų po 6 vaizdus. Atskaitos taškais buvo panaudota 14 taškų, kurių plano koordinatės XY paimtos iš 1:1000 mastelio planų, o aukštis Z nustatytas iš orlaivio lazerinio skenavimo medžiagų, atlikto apie 20-30 cm tikslumu. Po fotogrammetrinio koregavimo koordinačių vidutinės kvadratinės paklaidos atskaitos taškuose yra atitinkamai 20 cm, 21 cm ir 50 cm buvo 6 cm, 6 cm, 15 cm. Šio GSD bloko pikselių dydis yra apie 12 cm. Bendra bloko schema parodyta toliau.

Ryžiai. 8. „2 bloko“ schema su atskaitos ir sujungimo taškais

Metrologinės pagalbos klausimai

Apskritai, UAV naudojimas fotografuojant iš oro ir norint gauti medžiagas su kartografiniu tikslumu yra ekonomiškas ir veikia. Norint plačiai įgyvendinti tokią aerofotografiją, reikia koordinuoti tiek UAV gamintojų, tiek juos eksploatuojančių naudotojų, tiek skaitmeninių fotogrametrinių sistemų kūrėjų pastangas.

Vienas iš ribojančių veiksnių diegiant UAV, sprendžiant aukščiau išvardytas problemas, yra praktinės jų naudojimo patirties stoka daugumoje organizacijų, taip pat teoriškai pagrįstų rekomendacijų dėl UAV tyrimo įrangos parinkimo ir jų parametrų trūkumas. su jų pagalba atlikta aerofotografija.

Atkreipkime dėmesį į įdomų MIIGAiK projektą – siekiant sukurti ir tirti teritorijos stebėjimo ir kartografavimo technologijas remiantis nepilotuojama aerofotografija, pradėtas darbas kuriant specializuotą tyrimų vietą. Šis sąvartynas, kurio plotas apie 50 kvadratinių metrų. km, kuriamas Tulos srities Zaoksky rajone, mokomosios geologinės aikštelės MIIGAiK, esančios 110 km nuo Maskvos, pagrindu.

Daugiakampio teritorija reprezentuoja unikalią kartografinių objektų įvairovę. Šioje teritorijoje yra įvairių gyvenviečių: miesto tipo gyvenvietės, kaimai, kaimo ir kotedžų gyvenvietės; kelių tinklas geležinkelių, greitkelių, krašto kelių ir lauko kelių pavidalu; įvairios įtampos elektros linijos; vamzdynai. Sąvartyno teritorijoje yra miškai, įvairūs hidrografiniai objektai, įvairios reljefo formos, žemės ūkio paskirties žemė ir gamybos įrenginiai.

Siekiant užtikrinti UAV naudojimu pagrįstų technologijų kūrimą ir tyrimus, bandymų aikštelės teritorijoje pradėtas darbas siekiant sukurti didelio tikslumo plano ir aukščio ženklinimo tinklą (natūralių reljefo kontūrų ir ženklinimo pavidalu). ; Atliekami reljefo charakteringų sričių topografiniai gruntiniai tyrimai 1:500 ir 1:2000 masteliu. Tai pačiai teritorijai sukurti ortofotografiniai žemėlapiai ir skaitmeniniai reljefo modeliai, remiantis aerofotografija ir didelės raiškos palydoviniais vaizdais. Atsiradus naujai filmavimo medžiagai, šie darbai turėtų būti atliekami budėjimo režimu.

Norint įvertinti vaizdų, gautų naudojant UAV, vizualines savybes, bandymo vietoje bus dislokuoti radialiniai pasauliai.

Pirmuosius bandymus planuojama atlikti 2011 m. liepos viduryje. Planuojama atlikti bandomąją bandymų aikštelės aerofotografiją įvairiais masteliais naudojant vietinį UAV „PTERO“, siekiant išbandyti ir ištirti fotogrametrines technologijas, leidžiančias kurti įvairių objektų žemėlapius. svarstyklės iš gautų aerofotografavimo medžiagų. Tikimasi, kad gautų vaizdų fotogrametrinis apdorojimas bus atliktas naudojant PHOTOMOD skaitmeninę fotogrammetrinę sistemą. Rugsėjo mėnesį planuojama išbandyti MIIGAiK X8 UAV, sukurtą MIIGAiK.

Kurdamas bandymų aikštelę ir testuodamas UAV bei jų panaudojimu pagrįstas technologijas, MIIGAiK ketina padėti potencialiems vartotojams įsisavinti ir įdiegti naujas technologijas, o orlaivių ir kamerų sistemų kūrėjams pritaikyti jas esamoms gamybos problemoms spręsti.

Išvados

UAV naudojimas kaip oro tyrimo platforma turi puikių perspektyvų fotografuojant nedidelio ploto objektus ir tiesinius objektus. Duomenys iš UAV leidžia gauti aukštos kokybės kartografinę medžiagą (erdvinius duomenis) šiomis sąlygomis:

tam tikrų (visai įmanomų) reikalavimų filmavimo įrangai ir filmavimo procesui įvykdymas (lubų pakankamumo garantija);

griežtas fotogrametrinis apdorojimas. Šiuo atveju tikslumas padidėja dešimtis kartų ir gali būti maždaug GSD, kaip ir įprastų fotografavimo iš oro ir palydovinių vaizdų atveju.

Mūsų rekomendacijos, kaip gauti maksimalų tyrimo rezultatų tikslumą, yra skirtos tiek naudotojams, valdantiems UAV, tiek dizaineriams, montuojantiems įrangą dronuose ir yra tokios.

UAV naudokite kalibruotas kameras.

Fotografuokite ne ilgesniu nei 1/250 s užrakto greičiu.

Naudokite objektyvus su fiksuotu židinio nuotoliu. Jei tai neįmanoma, turėtumėte pataisyti padidinimą (Mastelio keitimas). Fotografuoti reikia fokusuojant į begalybę ir išjungus automatinio fokusavimo režimą.

Sukurkite apklausą su didesniu persidengimu (80 % išilgai, 40 % visame maršrute).

Patartina naudoti kameras su centrine užraktu.

Patartina naudoti dviejų juostų GPS imtuvus ir diferencialinio matavimo režimą.

Patartina laive naudoti IMU, net jei jis nėra labai tikslus.

Padėkos

Dėkojame šioms įmonėms: ZALA AERO Unmanned Systems, Gazprom Space Systems OJSC, AFM-Servers, Geometer-Center LLC, NPI ir CC Zeminform, Transas CJSC, Limb CJSC už pagalbą rengiant medžiagą, teikiant duomenis ir naudingas diskusijas.

Literatūra

Čibuničevas A.G., Michailovas A.P., Govorovas A.V. Skaitmeninių fotoaparatų kalibravimas: Antroji mokslinė ir praktinė ROFDZ konferencija. Pranešimų tezės. M., 2001, 38-39 p.

Skubievas S.I., Valstybinio žemėtvarkos universiteto „Zeminform“ Žemės informacinių technologijų tyrimų ir gamybos institutas (Rusija), Nepilotuojamų orlaivių naudojimas kartografijos tikslais. 10-mečio tarptautinės mokslinės ir techninės konferencijos „Nuo vaizdo iki žemėlapio: skaitmeninės fotogrammetrinės technologijos“ tezės. Gaeta, Italija, 2010 m.

Ptero UAV lauko tyrimų rezultatai

Drono pasirinkimas

Didelė teritorija ir visiškai pasenę žemės paskirstymo duomenys nepateikia objektyvaus žemės būklės įvertinimo, todėl žemės savininkams tampa ne tik įdomu, bet ir pravartu suprasti, kokius išteklius jie iš tikrųjų valdo (ar neturi).

Tokiems dideliems plotams apžiūrėti naudojama speciali pramoninių skrydžių įranga – orlaivių tipo UAV (sparno tipo konstrukcija). Šie įrenginiai leidžia per vieną skrydžio seansą įveikti iki 1500 km 2 teritorijos ir gauti reikiamos kokybės vaizdus tolesniam tolesniam apdorojimui. UAV pasirinkimas rinkoje yra gana didelis. Tiek importuoti, tiek vietiniai UAV kiekvienai kišenei. Tai tiesa, mielieji, ir, mano nuomone, tai visiškai nepateisinama. Bet matyt rinka tai diktuoja. Kainos nuo 1 mln. už padorų įrenginį. Siūlau padaryti trumpą pertraukėlę ir pažiūrėti trumpą filmuką (2 min. 30 sek.), kurį specialiai Habr skaitytojams nufilmavau šiam straipsniui, kad iš karto suprastumėte, koks tai pramoninis UAV ir kaip jis atrodo.

Apžiūra naudojant UAV

Skrydžio misija

Kas yra šaudymo skalė?

Pagal mastelį aerofotografija tradiciškai skirstoma į itin didelio mastelio (didesnė nei 1:2000, skiriamoji geba iki 20 cm), didelio masto (nuo 1:2000 iki 1:10000), vidutinio masto (nuo 1:10000) iki 1:30000), mažo mastelio (nuo 1:30000 iki 1:100000) ir itin mažo mastelio (mažesnio nei 1:100000). Čia ir toliau kalbame apie objektų dydžių atitiktį realybėje, koreliuojančią su jų vaizdu skaitmeniniame vaizde 1 pikseliui. Tai yra, pavyzdžiui, itin didelio masto 1:2000 vaizde 1 pikselio vaizdas atitinka 20 cm objektą.

Šaudymo vietovė su persidengimu

Sutapimai turi savo ypatumus. Grėblys numeris vienas

Sutapimai tarp gretimų to paties maršruto vaizdų, vadinamų išilginiais (Px), turi savo specifiką. Per maži ir per dideli vaizdų sutapimai netinka teritorijos 3D modelių konstravimo užduočiai. Norint gauti stereoskopinį (tūrinį) vaizdą, teoriškai pakanka 50% išilginio persidengimo. Tačiau dėl kraštų efektų ir vaizdų aberacijų (vaizdo iškraipymų) išilginis persidengimas šiek tiek padidėja. Dideli persidengimai taip pat nepriimtini, nes tai smarkiai sumažina vaizdo garsumą ir dėl to pablogėja 3D modelių konstrukcijos kokybė. Beveik 100% persidengus, gaunamos dvi identiškos nuotraukos, kurios neturi stereoskopinio efekto, ir tai yra nepriimtina. Persidengimas tarp gretimų vaizdų plokščiomis fotografavimo sąlygomis turėtų būti 55–70% kalnuotomis sąlygomis, o esant dideliems reljefo skirtumams, persidengimas gali būti žymiai padidintas iki 80–90%, neprarandant kūrimo kokybės; 3D reljefo modelis.

Norint gauti reikiamą vaizdo skiriamąją gebą, fotografavimas iš UAV turi būti atliekamas griežtai apibrėžtame skrydžio aukštyje H aukšte.

Atstumas tarp gretimų vaizdų (B) vėliau apskaičiuojant jų skaičių išilginiu maršrutu nustatomas kaip

Maršruto plotis žemėje (L M) priklauso nuo matricos dydžio (ordinačių kryptimi) (l y), naudojamos kartu su UAV skaitmeniniu fotoaparatu, ir nustatomas pagal šį ryšį:

Atstumo tarp gretimų tyrimo maršrutų L y nustatymas su skersinio persidengimo sąlyga P y gali būti apskaičiuojamas naudojant formulę

Maršrutų skaičius N m apskaičiuojamas atsižvelgiant į atkarpos plotį D y, kuris matuojamas skersine kryptimi viduryje nuo pirmojo maršruto vaizdo viršutinės pusės iki paskutinio maršruto vaizdo apačios su parašte iš 1 maršruto.

Kaip minėta aukščiau, visi reikalingi aukščiau paminėti fotografavimo parametrai nustatomi automatiškai, atsižvelgiant į šiuolaikinės UAV įrangos, aprūpintos specializuotais valdikliais ir modernią programinę įrangą, naudojimą. Tačiau užtikrinant vidinę darbo kontrolę, būtina kontroliuoti pradinių duomenų įvedimo tikslumą, o gaunamų vaizdų kokybė turi būti selektyviai (arba visiškai) kontroliuojama. Tam būtina saugoti (popierine ar skaitmenine forma) atliktų tyrimų defektų žemėlapius (vaizdų vertinimas atliekamas 5 balų skalėje). Gedimų šalinimas atliekamas vietoje, kad prireikus nesėkmingos atkarpos būtų perfilmuotos, kad daugiau nepasikartotų komandiruotė.

Ir šiek tiek apie orą. Dar vienas grėblys

Atmosferos sluoksnyje, esančiame tarp žemės paviršiaus ir UAV įrengtos vaizdo gavimo sistemos, vienu ar kitu laipsniu visada yra mažyčių (0,01–1 mm) dujų, vandens garų, dulkių ir dūmų dalelių. Dėl jų šviesa išsisklaido atmosferoje ir suteikia papildomo ryškumo pačiame ore, taip sumažinant žemės paviršiaus detalių kontrastą. Atmosferos švytėjimas arba drumstumas, atsirandantis dėl šviesos sklaidos iš ore pakibusių dalelių, vadinamas migla. Kai atmosferoje vyrauja dujų molekulės ir vandens garai, trumpo bangos ilgio spinduliai išsisklaido stipriau, o atmosferos migla vyrauja mėlyna arba mėlyna spalva. Jei vyrauja suspenduotos dulkių dalelės, dūmai ir kiti svetimkūniai, migla vienodai išsklaido visų spektro spalvų spindulius, o pati įgauna pilką ar balkšvą spalvą. Ši migla labiau tikėtina tose vietose, kuriose yra dūmų iš miškų gaisrų ir pramonės įmonių, arba vietose, kur pasiskirsto dulkės ir smėlio dalelės.

Fotografuoti iš oro taip pat galima aukštuose nuolatiniuose debesyse, esančiuose virš tyrimą atliekančio UAV. Didelis nenutrūkstamas debesuotumas leidžia gauti oro nuotraukas be šešėlių su sušvelnintais šešėlių tonais, dėl to miško lajos matomos giliau, geriau matomos užtamsintos jo dalys.

Miško augmenijos iššifravimo tikslais svarbi Saulės aukščio įtaka tyrimo metu: kuo jis didesnis, tuo kontrastingesnis santykis tarp lajų apšviestų ir šešėliuotų kraštų lajose. Šešėliai taip pat metami aiškiau.

Paprastai filmavimas pradedamas ne anksčiau kaip 2 valandos po saulėtekio ir baigiamas likus 3 valandoms iki saulėlydžio. Daugeliu atvejų aerofotografavimo paros laikas yra ribojamas iki trijų keturių valandų, nes po 9-10 valandos, ypač miškingose ​​vietose, atsiranda kamuoliniai debesys, kurie didžiausią išsivystymą pasiekia iki 13-15 valandos. Tai nėra dogma , pastebėjimas iš savo patirties.

Tiesioginis matavimo apribojimas yra stiprus lietus, sniegas, perkūnija arba staigūs vėjo gūsiai, kurių horizontalus greitis didesnis nei 10-15 m/s, o vertikalūs gūsiai didesni kaip 3 m/s. Tačiau nepaisant to, kad šiuolaikiniai pramoniniai UAV gali būti eksploatuojami esant didelei vėjo apkrovai, patartina turėti meteorologinio skrydžio sąlygų stebėjimo sistemas, kurios kartu turėtų būti kontroliuojamos horizontalaus ir vertikalaus vėjo greičio bei oro drėgmės, nes daro didelę įtaką oro tankiui ir dėl to UAV aerodinaminėms savybėms. Nepaisant to, kad UAV gamintojai reklamoje rašo, kad jų įrenginiai skraido beveik bet kokiu oru, skrydžio veiklą geriau vykdyti įprastu oru. Pamesti UAV yra daug brangiau nei laukti tinkamų oro sąlygų. Juk dauguma šių įrenginių miršta dėl dviejų priežasčių – operatorių neatsargumo ir netinkamo oro. Ir vieni, ir kiti yra UAV gamintojų pelnas, nes brangus UAV remontas taip pat yra labai pelningas verslas. Todėl negalima sutaupyti operatoriaus mokymų ir skubėti su noru viską padaryti greitai. Būtent taip yra, kai skubėjimas ir juokas yra tiesiogiai susiję.

Saugokitės, griežti įstatymai!

Taigi, kad būtų laikomasi Teisės aktų keliamų skrydžių veiklos užtikrinimo reikalavimų (bendruoju atveju), būtina atlikti nemažai privalomų priemonių. Būtina parengti Pranešimą apie nepilotuojamo orlaivio skrydžio planą (toliau – pranešimas apie paleidimo planą). Pranešimas – tai informacija apie planuojamą oro erdvės naudojimo veiklą, kurią oro erdvės naudotojas ar jo atstovas siunčia oro eismo paslaugų institucijai (skrydžių valdymui) per aviacijos antžeminį tinklą duomenų ir telegrafo pranešimams perduoti, internetu arba popieriuje, įskaitant fakso pranešimą.

Pranešimas apie paleidimo planą per aviacijos antžeminį duomenų perdavimo ir telegrafo pranešimų tinklą, taip pat popieriuje, įskaitant fakso pranešimą, siunčiamas formalizuotos telegramos forma, kurią sudaro trys dalys: adresas, informacija ir abonementas.

Adreso ir parašo dalys telegramoje pildomos pagal nustatytas telegrafo pranešimų adresavimo ir perdavimo taisykles.

Informacinė telegramos dalis pildoma pranešimų apie orlaivių judėjimą Rusijos Federacijoje lentelės nustatyta tvarka ir taisyklėmis bei teisės aktų reikalavimais.

Pranešimas apie paleidimo planą internetu siunčiamas užpildant informacinę orlaivio skrydžio plano dalį ATS padalinio svetainėje šiame pranešimų lape nustatyta tvarka ir taisyklėmis.

Pranešimo apie paleidimo planą tekstas pildomas spausdintinėmis raidėmis atitinkamais lotyniškos arba rusiškos abėcėlės atvejais. Atsižvelgiant į dinamiškai besikeičiančius teisės aktus oro erdvės naudojimo srityje, šios taisyklės keičiasi. Už šių taisyklių nesilaikymą ar iš dalies įvykdymą fiziniams ar juridiniams asmenims gali būti taikoma administracinė, o atsiradus sunkiems padariniams – baudžiamoji atsakomybė įstatymų nustatyta tvarka.

Reikalavimai UAV operatoriams ir skrydžių vadovui

Jei skrydžio zonoje atsiranda pavojingų reiškinių, jie turi būti nedelsiant sustabdyti, o skrydžio vadovas turi dėti visas protingas pastangas, kad užtikrintų operatorių saugumą ir skubiai palikti pavojingą vietą, pavyzdžiui, artėjant miško gaisrui.

Na, maždaug taip vyksta pasirengimas UAV tyrimams, naudojant pramoninę skrydžių įrangą. Tolesnėse serijose (straipsniuose) apsvarstysime gautų UAV vaizdų apdorojimo ir interpretavimo technologijas, kad būtų galima gauti aukštos kokybės kartografinę informaciją ir 3D reljefo modelius. Taip pat kalbėsime apie įvairių įdomių objektų iššifravimą UAV vaizduose. Bus įdomiau! Geros dienos!

UAV, skirti fotografuoti iš oro civiliniais tikslais, išsprendžia šias užduotis:

• Vestuvių ir įmonių renginių fotografavimas.
• Asmeninių daiktų, namų, individualių pastatų apsauga sklype.
• Įvairių vertybių pristatymas ir pervežimas.
• Prietaisų naudojimas medžioklei ir stebėjimui.
• Pagalba žvalgant sudėtingus kelius nepažįstamose vietose.
• Namų, kotedžų, pastatų fasadų vidaus ir išorės fotografija.
• Panoraminė miestų, miesto rajonų fotografija.
• Sporto renginių (dviračių lenktynių, plaukimo, „Ironman“ ir kt.) fotografavimas iš oro.

Galite įsigyti UAV, skirtą fotografuoti iš oro su reikiamomis tikslinėmis apkrovomis.

Aerofotografavimo drono kaina prasideda nuo 80 000 rublių.

• Pati nepilotuojama transporto priemonė.
• Antžeminio valdymo stotis.
• Atsarginių dalių komplektas.
• Programinė įranga (jau įdiegta).
• Instrukcijos, skrydžio formos.