Zasoby do obliczania geometrii na fotografiach ukośnych

Obecnie używam nadzorczych algorytmów klasyfikacyjnych do obliczania zagospodarowania terenu na określonym obrazie, przy czym problem polega na tym, że obrazy pochodzą z fotografii o dużym nachyleniu. Znam ogniskową i wymiary używanego aparatu oraz pozycję GPS miejsca, w którym zostały wykonane zdjęcia.

Szukam zasobów, które pozwolą mi obliczyć obszary użytkowania gruntów na podstawie informacji, które już posiadam. Chodzi o to, że znając geometrię fotografii będę w stanie obliczyć względną odległość między każdym pikselem. Myśli?

Ogólnym procesem rozwiązania tego problemu jest ortorektyfikacja , w celu przekształcenia danych w kartezjańską przestrzeń współrzędnych, gdzie każda komórka reprezentuje w przybliżeniu ten sam zasięg przestrzenny. Pakiet OSSIM zapewnia ortorektyfikacji, podobnie jak GRASS . Będziesz potrzebować danych pomocniczych do przeprowadzenia naprawy, i może to być czasochłonny proces, ale daje doskonałe wyniki. Po przekształceniu w rzutowaną przestrzeń obszar obliczeniowy powinien być prostą operacją w dowolnym GIS.

Jeśli potrafisz pracować w środowisku GIS, GRASS może to zrobić: Naszkicowaliśmy procedurę w naszym dokumencie:

M. Neteler, D. Grasso, I. Michelazzi, L. Miori, S. Merler i C. Furlanello, 2005: Zintegrowany zestaw narzędzi do rejestracji, łączenia i klasyfikacji obrazów. International Journal of Geoinformatics, 1 (1), ss. 51–61 http://www.grassbook.org/neteler/papers/neteler2005_IJG_051-061_draft.pdf

Zwykle, jak sugeruje scw , najlepiej przeprowadzić ortorektify, a następnie przeprowadzić analizę. Na szczęście wiele pakietów GIS wykona taki przepływ pracy. W celu uzyskania krótkich informacji ilościowych na temat ortorektyfikacji, strona internetowa Przegląd technik ortorektyfikacji obrazu cyfrowego autorstwa dr FI Okeke zawiera przegląd kilku popularnych algorytmów.

Jeśli tworzysz zautomatyzowany lub rozszerzony system rzeczywistości, który wykonuje takie pomiary analityczne, te dwa projekty open source zapewniłyby przydatne użyteczne biblioteki fundamentalne: NASA Vision Workbench i kuzyn Photosyntha, Bundlera .

Myślę, że też będziesz potrzebować DEM. Interesujące jest korzystanie z DEM do rejestrowania zdjęć ukośnych i kamer internetowych .

Aktualizacja : Z drugiej strony, jeśli masz wiele zdjęć tej samej sceny, możesz utworzyć chmurę punktów 3D znanych obiektów bez DEM, tak jak robi to Photosynth . Jednak nigdy nie widziałem fotosynte jako narzędzia GIS.

Update2 Oto fotosynth zbudowany ze zdjęć lotniczych .

Jeśli ukośne zdjęcie zostało zrobione z wystarczającej odległości, transformacja środkowych obszarów mapy mogłaby zostać przybliżona za pomocą projekcji równoległej , która będzie o wiele łatwiejsza w obsłudze niż projekcja w pełnej perspektywie .

Jak wspomniał Kirk , będziesz potrzebować DEM, aby móc uwzględnić zmienne nachylenie powierzchni. Oczywiście da to tylko przybliżone wyniki, więc jeśli potrzebujesz dokładniejszych pomiarów, zastosuj podejście ortorektyfikacyjne wspomniane w odpowiedzi scw .

Zdjęcie ukośne zwykle wymaga DEM, w przeciwnym razie narzędzia georef bardzo zniekształcają obraz.

Możesz przeczytać ten artykuł ... www.uibk.ac.at/geographie/personal/corripio/.../corripio04_ijrs.pdf