rpc полиномы что это

Rpc полиномы что это

Ортотрансформирование продукта IKONOS Geo Ortho Kit (от компании Space Imaging) и продукта QuickBird Ortho Ready Standard Product (от компании DigitalGlobe) можно провести, используя процесс Автоматической Повторной Выборки Изображения в системе TNTmips (путь в меню Process / Raster / Resample /Automatic) с применением цифровой модели рельефа (DEM) и модели повторной выборки по методу Коэффициента Рационального Многочлена (RPC). Модель RPC использует коэффициенты кубических многочленов для того, чтобы перейти от координат земной поверхности (широта, долгота, высота) к координатам изображения (линия, колонка) для конкретного обрабатываемого изображения. Коэффициенты для модели рационального многочлена поставляются во вспомогательном файле с каждым комплектом RPC изображений. После выбора опции Рациональный Многочлен в меню Модели, пользователю предлагают выбрать файл с коэффициентами RPC модели, цифровую модель рельефа для обеспечения высотных значений и высоты местного геоида.

Изображения высокого разрешения, получаемые со спутников IKONOS и QuickBird снабжаются номинальными (приблизительными) геопривязками, вычисленными по исходному положению спутника на орбите и геометрии изображения. Ортотрансформирование изображения можно провести с номинальной геопривязкой, используя метод RPC, но более точный результат можно получить, выполнив сначала повторную геопривязку изображения по точным равномерно распределенным трехмерным наземным опознавательным знакам, например, из съемки GPS. Опознавательные знаки используются для корректировки значений коэффициентов RPC модели, чтобы уточнить положение каждого элемента изображения. Такая корректировка обеспечивает получение более точного соответствия между изображением и цифровой моделью рельефа (DEM), гарантируя, что в процессе ортотрансформирования для каждого элемента изображения будет использовано правильное высотное значение. Для получения более подробной информации см. цветную иллюстрацию под заголовком Результаты ортотрансформирования для QuickBird.

Небольшая часть панхроматического изображения QuickBird местности Castle Rock в Колорадо (пространственное разрешение 0.7 метра), ортотрансформированного с помощью Автоматического Процесса Повторной Выборки методом RPC

В верхней части изображения в окне View-ln-View показана небольшая часть панхроматического изображения QuickBird местности Castle Rock в Колорадо (пространственное разрешение 0.7 метра), ортотрансформированного с помощью Автоматического Процесса Повторной Выборки методом RPC. Коэффициенты прошли предварительную корректировку с использованием трехмерных наземных опознавательных знаков. Ширина изображенного участка земли равна 490 метрам, топографический рельеф местности на снимке — около 160 метров. При трансформировании использовалась ЦМР (DEM) с 10-метровыми размерами элемента изображения. Вокруг окна расположены цифровые ортотрансформированные изображения с разрешением 1 метр (USGS Digital Orthoquarter Quad). Обратите внимание на великолепное совпадение контуров на краях соседних снимков. Снимки QuickBird и данные по опознавательным знакам любезно предоставлены компанией Digital Globe.

Модель Рационального Многочлена

Модель Рационального Многочлена может также быть полезной в процессе Геопривязки для оценки остаточных погрешностей определения положения наземных опознаков. При выборе этой опции из меню Вам предлагают указать файл, содержащий коэффициенты RPC модели для данного изображения.

Несколько онлайновых калькуляторов высоты геоида

Модель RPC требует применения высотных отметки во Всемирной Геодезической Системе 1984 года (WGS84). Т.к. большинство ЦМР (DEM) используют относительные отметки геоида, пользователю предлагают ввести высоты местного геоида для коррекции высот цифровой модели рельефа. Вспомогательный диалог для окна Prompt содержит интернет-ссылки на несколько онлайновых калькуляторов высоты геоида, которые могут вычислить высоту геоида для любой системы глобального позиционирования, которую укажет пользователь.

Контурная карта высот выделенной территории

Приведена контурная карта высот выделенной территории (высоты даны в метрах). Черные стрелки показывают изменения в положении выбранных деталей изображения QuickBird, прошедшего геопривязку. Эти изменения произошли в результате ортотрансформирования по методу RPC. Направления и величины изменений в основном пропорциональны высотам местности. Самое большое изменение положения составляет около 15 метров и находится в юго-западном углу изображения.

Источник

Rpc полиномы что это

ПИ № ФС 77-69346

ISSN 2541-9250

Журнал научных публикаций
«Наука через призму времени»

Февраль, 2019 / Международный научный журнал
«Наука через призму времени» №2 (23) 2019

Автор: Гизатуллин Алмаз Тимербулатович, студент 2 курса магистратуры
Рубрика: Технические науки
Название статьи: Вычисление коэффициентов рациональных полиномов для позиционирования спутниковой системы в момент съемки

Статья просмотрена: 270 раз
Дата публикации: 7.02.2019

УДК 51-74::528.7

ВЫЧИСЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ РАЦИОНАЛЬНЫХ ПОЛИНОМОВ ДЛЯ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ СПУТНИКОВОЙ СИСТЕМЫ
В МОМЕНТ СЪЕМКИ

Гизатуллин Алмаз Тимербулатович

студент магистратуры 2 года обучения

Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, г. Москва

Аннотация. Это исследование посвящено обзору методики вычисления коэффициентов рациональных полиномов RPC для спутниковых снимков. Использование RPC позволяет более эффективно подойти к позиционированию съемочной системы в момент съемки по сравнению с воспроизводством физическом модели камеры. Применение описываемой методики вычислений обеспечит автоматизированный процесс нахождения коэффициентов.

Вычисление RPC-коэффициентов предполагает собой решение системы уравнений с n неизвестными, где неизвестными являются RPC-коэффициенты [1]. Для формирования этой системы уравнений рассмотрим, что представляет собой модель камеры рациональных полиномиальных функций (RFM – Rational Function Model ).

QUOTE

QUOTE

где r_A – инде кс стр оки (координата пиксела А),

s_A – индекс столбца (координата пиксела А),

X_A, Y_A, Z_A – трехмерные координаты соответствующего объекта.

Степень членов полинома в рассматриваемой модели камеры, как правило, ограничивается m = 3, а число переменных равно n = 3, поэтому количество членов будет составлять:

QUOTE

В общем виде полином 3й степени с переменными X, Y и Z можно записать следующим образом:

QUOTE

где a_ijk – коэффициенты рациональных полиномов (RPC).

Учитывая, что число таких функций равно 4 (уравнение 1), количество коэффициентов RPC будет составлять 4 х 20 = 80.

Дисторсия оптической проекции выражается членами 1-й степени, коррекция за кривизну Земли, атмосферную рефракцию, дисторсия линзы объектива – членами 2-й степени, и прочие дисторсии (вибрация камеры и др.) – членами 3-й степени.

Для минимизирования ошибок и улучшения численной стабильности уравнений проводят нормализацию значений координат ( пиксела и объекта) путем смещения и масштабирования к диапазону [-1,0; +1,0] по следующим формулам:

QUOTE

q₀ – значение смещения ( offset ).

1/ q_s – коэффициент масштабирования ( scale ).

На следующем этапе выбираем значения высот для высотных слоёв, количество которых рекомендуется не менее 3. Исходными данными для выбора высоты служит ЦМР всего мира, поставляемая Геологической службой США (GMTED2010). Высотные уровни должны лежать в диапазоне высот местности, отображенной на снимке. В результате, получаем совокупность высотных уровней (H1, H2, …, Hn ).

QUOTE

QUOTE

Оценка точности RPC производится путем вычисления среднеквадратической ошибки уравнений, которые они образуют. Исходными данными для оценки служит уплотнённая в 2 раза сеть виртуальных 2n*2n*2m точек c координатами.

Таким образом, вычисление RPC – достаточно важной составляющей позиционирования космических снимков представляет собой, с одной стороны, сложную систему решений, с другой – легко автоматизируется и обеспечивает широкий потенциал для дальнейшего применения спутниковых изображений.

Источник

GIS-LAB

Географические информационные системы и дистанционное зондирование

Ортокоррекция космических снимков с использованием RPC

Теоретические основы процесса ортокоррекции данных дистанционного зондирования

Содержание

[править] Введение

[править] Определение

Начнем с определения, что же такое ортокоррекция.
Ортотрансформирование (ортокоррекция) изображения (снимка) – математически строгое преобразование исходного изображения (снимка) в ортогональную проекцию и устранение искажений, вызванных рельефом, условиями съемки и типом камеры. [1]

Иногда употребляют термин орторектификация, который по сути является англоизмом термина orthorectification.
На самом деле orthorectification — ОИ ортотрансформирование, ортоисправление ортокоррекция (orthocorrection) с трансформированием изображения в заданную проекцию [2]

Что такое ортотрансформация? Это процесс геометрической коррекции изображений, при котором устраняются перспективные искажения, развороты, искажения вызванные дисторсией объектива и другие. Изображение при этом приводится к плановой проекции, то есть такой, при которой каждая точка местности наблюдается строго вертикально, в надир. Чтобы выполнить такое преобразование необходимо устранить искажения, вызванные рельефом. Следовательно, для трансформации нужна модель рельефа, нужно знать высоту местности для каждой точки снимка. [4]

Почему нужно выполнять ортокоррекцию космических снимков, ведь КА осуществляют съемку с очень большой высоты (сотни километров) и искажения минимальны? Дело в том, что КА не может все время снимать в надир, иначе пришлось бы ждать очень большое время когда он пройдет над заданной точкой, ведь захват аппаратуры наблюдения не превышает 20 км, а продолжительность полного покрытия межвиткового интервала полосами захвата более 100 дней. Для устранения этого недостатка КА «доворачивают» и большинство кадров получаются перспективными. Следует заметить, что углы съемки могут достигать 45 градусов, и при такой высоте это приводит к значительным искажениям.

Зачем проводить ортокоррекцию космических снимков, если все и так на изображении можно различить, а в результате дополнительных операций качество ухудшится? Если целью стоит только выявление фактов по изображению и никаких требований к точности позиционирования, измерению длин и площадей не предъявляется, то проводить ортокоррекцию вовсе не обязательно. Но если нужны измерительные и позиционные свойства изображения, а также если необходимо точное совмещение разновременных изображений (или даже стыковка перекрывающихся включений), то ортокоррекция крайне рекомендуется.

[править] Необходимые данные

Для проведения ортокоррекции космического снимка необходимо:

[править] Космические снимки

Рассмотрим подробнее комплекты поставки основных компаний рынка детальной космической съемки: GeoEye и DigitalGlobe (образы продукции собраны на отдельной странице).

[править] GeoEye

Продуктовая линейка GeoEye включает в себя [5] :

Подробнее о продуктах компании можно почитать скачав брошюру Product Guide (требует регистрацию, но потом дает прямую ссылку).

Комплект поставки продукции GeoEye включает в себя (на примере Transportation GeoEye-1 Sample):

В комплекте поставки имеются три shape-файла (район заказа, проекции изображений), текстовый файл метаданных, собственно изображение в формате GeoTIFF, уменьшенное изображение в формате JPEG с привязкой и файл с RPC данными. Следует отметить, что программное обеспечение воспринимает изображение не как один файл в формате GeoTIFF, а как набор из файлов, в который входят, для нашего случая, еще и файлы с расширением hdr, tfw, _rpc.txt.

Аналогичный состав имеет комплект поставки материалов съемки с КА Ikonos.

Комплект поставки продукции GeoEye с КА OrbView-3 включает в себя (на примере территории в Белоруссии):

Для ортокоррекции таких файлов необходима предварительная подготовка (см. например, Ортокоррекция космических снимков в wxGIS и Ортокоррекция данных OrbView-3 с помощью GDAL)

[править] DigitalGlobe

Продуктовая линейка DigitalGlobe включает в себя [6] :

В продуктовой линейке нас интересует продукты Basic Imagery и Standard Imagery. Рассмотрим продукт Standard Imagery. Комплект поставки продукции DigitalGlobe включает в себя (на примере QuickBird: Ortho ready standard Bundle 16bit):

Как можно видеть структура папок и файлов в поставке с КА QuickBird отличаются от продуктов компании GeoEye.

Посмотрим, какие данные составляют снимок:

Следует обратить внимание, что если изображение разделено на тайлы, то файл RPC данных будет один для всех растровых файлов. Например, рассмотрим такой набор данных.

Здесь мы видим три растра и один TIL и RPB файл. Рассмотрим, что из себя представляет TIL файл.

Как можно заметить, TIL файл содержит в себе перечень названий растров и их углы в географической, проекционной и пиксельной СК (некоторый аналог VRT формата из библиотеки GDAL). Программное обеспечение работает с таким файлом, как с целым изображением.

Большинство программного обеспечения при работе с TIL выставляет СК WGS84 и использует градусные координаты, что приводит к тому, что растр «сплющивается» с потерей разрешения на местности, а значит и качества. В таком случае, чтобы корректно выполнить ортокоррекцию такого набора, необходимо выполнить мозаику тайлов в единое изображение с тем же именем, как и RPB файл.

[править] Данные RPC

Наиболее часто применяемые методы для трансформирования основаны на использовании модели датчика, которая может иметь два типа: физический или типовой. Главное их различие состоит в том, что физические модели являются строгими и требуют знания параметров определенного датчика, для которого они были разработаны; каждый используемый параметр имеет физическое значение. Типовые модели датчика, со своей стороны, независимы от датчика, они являются общей информацией о датчике и не требуют точных физических значений параметров процесса получения изображения.

Строгая модель позволяет получить точное трехмерное описание и ортотрансформирование изображений. Типовая модель датчика обеспечивает только отношения, существующие между трехмерными координатами объекта и соответствующими координатами изображения в типовой математической форме.

Для проведения ортокоррекции материалов космической съемки необходимы файлы с данными RPC, вычисленными с применением строгой модели сенсора. При использовании файла RPC можно вычислить нормализованную колонку и строку в изображении, как коэффициенты многочленов нормализованной геодезической широты, долготы и высоты. [7] :

Каждый многочлен используется до третьего порядка по P, L, H. Поэтому для каждой комбинации широты, долготы и высоты можно вычислить, какой пиксел (выборку, строку) следует рассматривать.

При использовании файла RPC можно вычислить нормализованную колонку и строку в изображении как коэффициенты многочленов нормализованной геодезической широты, долготы и высоты, Для этих вычислений применяются следующие выражения:

где — нормализованные значения, выраженные как :

Числитель и знаменатель рациональной функции полиномиального уравнения представляет собой сумму 20-ти кубических полиномиальных функций и могут быть представлены в следующем виде:

[8]

Каждый многочлен используется до третьего порядка по P, L, H. Поэтому для каждой комбинации широты, долготы и высоты можно вычислить, какой пиксел (выборку, строку) следует рассматривать. [7]

[править] Информация о рельефе

Для выполнения ортокоррекции необходим файл рельефа в растровом виде (DEM, Digital elevation model). Высотные данные могут быть получены в результате наземных измерений, при помощи горизонталей с топографической карты, с помощью стереосъемки, по радарным данным или из общедоступных грубых ЦМР: SRTM (разрешение 30-90 м) и ASTER GDEM (разрешение (15-90 м).

Наиболее удобным представляется использование данных ASTER GDEM, которые можно получить с этого ресурса (требуется предварительная регистрация). Для поиска необходимых участков ЦМР, очень удобно подставлять в качестве условий поиска шейп-файлы из поставки снимков.

Источник

Анализ точностных характеристик и реализация технологии фотограмметрической обработки снимков, полученных с КА «Канопус-В» и БКА

Долгое время российскую группировку спутников ДЗЗ высокого разрешения составляли космические аппараты, изначально разрабатываемые для нужд министерства обороны РФ. И хотя впоследствии некоторым из этих аппаратов был присвоен гражданский статус, информация, получаемая с них, не предназначалась для широкого использования, круг ведомств и организаций, допущенных к ней, был весьма ограничен, а коммерческая деятельность, вообще была сведена к минимуму. А между тем, в США и ряде других государств уже на протяжении нескольких лет действуют эффективные механизмы взаимодействия государства и рынка. Невозможность получить данные космической съемки с российских аппаратов толкала различные коммерческие организации и некоторые российские государственные учреждения приобретать материалы космической съемки у иностранных поставщиков. Поэтому необходимость создания собственной группировки коммерческих спутников зрела давно.

И вот, 22 июля 2012 года с космодрома Байконур ракетой-носителем Союз-ФГ были запущены два спутника-близнеца ДЗЗ: российский «Канопус-Вулкан» (далее КА «Канопус-В») и белорусский космический аппарат (далее БКА). Разработку и создание этих КА осуществляли предприятия ФГУП «НПП ВНИИЭМ» и ИИЦ «Геоинформационные системы» НАН Республики Беларусь по заказу МЧС России, Росгидромет, МПР России, Российской академии наук и НАН Беларуси. Часть ресурса этих космических аппаратов будет использоваться для коммерческих целей.

Характеристики космических аппаратов «Канопус-В» и БКА

Оба космические аппараты имеют общий внешний вид, схожие характеристики, оснащены одинаковой съемочной аппаратурой и находятся на одной солнечно-синхронной орбите с отстоянием друг от друга в 180 градусов. Они проектировались для работы в тандеме. На рисунке 1 показан внешний вид космических аппаратов. В таблице 1 приведены основные характеристики спутников.

Рис. 1 — Внешний вид КА «Канопус-В» и БКА

Таблица 1 — Основные характеристики КА «Канопус-В» и БКА

Масса полезной нагрузки, кг

период обращения, мин

время пересечения экватора, час

Платформа:
углы отклонения (по крену и тангажу), град
точность ориентации, угл. мин
точность стабилизации, град/сек

Период повторного наблюдения, сутки

Среднесуточная мощность, Вт

Срок активного существования, лет

Космические аппараты «Канопус-В» и БКА предназначены для решения следующих задач:

В настоящее время КА «Канопус-В» является основным российским космическим аппаратом ДЗЗ высокого разрешения и его запуск — это показатель прогресса развития российской космонавтики.

Структурно космические аппараты «Канопус-В» и БКА включают служебную платформу (СП) и комплекс целевой аппаратуры (КЦА). Структурная схема этих космических аппаратов на примере КА «Канопус-В» представлена на рисунке 2.

Рис. 2 — Структурная схема КА «Канопус-В»

Служебная платформа предназначена для навигационного обеспечения, управления движением КА, а также осуществления вычислительных операций для ориентации КА в пространстве. В состав СП входят бортовой комплекс управления (БКУ) и служебные системы (СС). В свою очередь БКУ включает:

Служебные системы включают:

Комплекс целевой аппаратуры предназначен для сбора и формирования видеоданных, последующей их передачи по радиолинии и включает:

В состав измерительной аппаратуры входят две съемочные системы, обеспечивающие съемку поверхности Земли и формирование микрокадров:

Первая позволяет получать видеоданные поверхности земли в одном спектральном диапазоне (панхроматическом) с геометрическим разрешением в 2,1 метр. Вторая система – в четырех основных спектрах, с геометрическим разрешением 10,5 метров.

ПСС имеет отличительную, от многих других съемочных систем, особенность. Регистрация оптической информации (видеоданных) КЦА осуществляется методом «коленчатого вала».

В ПСС находятся 6 матриц ПЗС, расположенных в шахматном порядке в два ряда (относительно направления движения спутника по орбите). В момент съемки все 6 матриц регистрируют видеоданные и в ПСС формируются 6 микрокадров. Фактически, эти 6 микрокадров являются одним кадром видеоданных съемки. Микрокадры видеоданных каждого последующего кадра, заполняют пустоты между микрокадрами предыдущего кадра, тем самым обеспечивается связь между соседними кадрами видеоданных. Схема перекрытия видеоданных, получаемых ПСС, показана на рисунке 3.

Рисунок 3. — Схема перекрытия видеоданных, получаемых ПСС

МСС обеспечивает многозональную съемку посредством фиксации спектральной информации на 4-х независимых друг от друга матрицах, каждая из которых светочувствительна к определенным спектральным диапазонам.

Каждый кадр и микрокадр съемки содержит видеоданные, служебную и телеметрическую информации.

Кадр съемки МСС и микрокадр ПСС содержат по 985 строк и по 1920 столбцов видеоданных. Каждый последующий микрокадр ПСС имеет с предыдущим микрокадром ПСС продольное перекрытие в 80 пиксельных строк. Поперечное перекрытие между микрокадрами составляет 70 пиксельных столбцов. В таблице 3 приведены характеристики и параметры обоих съемочных систем. На рисунках 4 и 5 изображены ПСС и МСС.

Таблица 2 — Основные характеристики ПСС и МСС

Количество спектральных каналов

Панхроматический (0,54 – 0,86)

Синий (0,46-0,52)
Зеленый(0,51-0,60)
Красный (0,63-0,69)
Ближний ИК (0,75-0,84)

Фокусное расстояние, мм

размер матрицы (пиксель)

При съемке в надир:

Геометрическое разрешение, м

Линейное разрешение на местности в зачетных условиях, м

Площадь, снимаемая одномоментно, км

Рис. 4 Внешний вид ПСС

Рис. 5 Внешний вид МСС

В состав блока управления и формирования данных входит энергонезависимое бортовое запоминающее устройство (БЗУ) объемом 2х24ГБ, обеспечивающее как хранение видеоинформации на срок не менее 5-ти суток, так и буферирование ее в режиме непосредственной передачи по каналу РЛЦИ.

Основные характеристики РЛЦИ представлены таблице 3:

Таблица 3 — Основные характеристики РЛЦИ

Диапазон рабочих частот, МГц

Количество каналов передачи

Скорость передачи данных, Мбит/с

Динамическая модель съемки ПСС и МСС

Видеоинформация, получаемая с космических аппаратов высокого и сверхвысокого разрешения, содержит в себе геометрические искажения, возникающие вследствие дисторсии съемочных объективов систем, искривления хода лучей света иллюминатором, внутренней рефракции лучей света из-за разности давления атмосферы внутри отсека с аппаратурой и снаружи, а также погрешности калибровки съемочной аппаратуры. В связи с этим, для производства высокоточных фотограмметрических работ возникает необходимость моделирования съемки с учетом геометрических искажений.

В настоящее время существует около десятка различных методов учета искажений, но, фактически, стандартом описания геометрических искажений для их устранения на снимках стали так называемые RPC (Rational Polynomial Coefficients).

RPC представляют собой набор параметров, необходимых для решения полиномов 3-ей степени, необходимых и достаточных для повышения качества геопривязки видеоданных спутников высокого и сверхвысокого разрешений. Они основаны на соотношениях следующего вида, связывающих нормированные геодезические координаты точки местности с нормированными координатами её изображения на снимке:

Числители и знаменатели этих соотношений представляют собой полиномы третьей степени:

Нормировка пиксельных и геодезических координат производится так, чтобы их нормированные значения по модулю не превосходили 1, и выполняется по следующим формулам:

Как видно из уравнений, исходными параметрами, которые необходимы для решения уравнений, являются:

Расчет коэффициентов рациональных функций производится следующим образом:

Важно знать, что имея корректные RPC, правильно описывающие модель съемки сенсора, можно производить фотограмметрические работы без дополнительного уточнения планово-высотной привязки в процессе работ, то есть без использования уточняющих опорных точек.

Таким вот образом, для каждого кадра съемки космических аппаратов составляются собственные RPC.

На большинстве цифровых фотограмметрических станций в мире, таких как «PHOTOMOD», « ERDAS IMAGINE LPS », «Dat/EM» уже имеются программные модули, позволяющие решать задачи уравнивания космических изображений по RPC. Для моделирования съемок c современных иностранных аналогов КА «Канопус-В» и БКА RPC применяются уже долгое время. Так как доступ к данным КА «Канопус-В» и БКА будет предоставлен не только государственным учреждениям, но и коммерческим организациям, то и возможности обработки изображений должны быть рассчитаны на широкий круг программных продуктов. Исходя из этого, использование RPC, как часть данных, входящих в комплект предоставляемой продукции, является наиболее рациональным техническим решением восстановления геометрической точности космических снимков КА «Канопус-В» и БКА. Примечательно, что RPC будут впервые в российской практике применяться для моделирования съемки с космического аппарата.

Исследования точностных характеристик снимков, получаемых КА «Канопус-В» и БКА

В период летных испытаний отделом цифровой фотограмметрии при компании «Иннотер» была опробована технология фотограмметрической обработки видеоданных, получаемых с рассматриваемых космических аппаратов, и выяснены фактические точностные характеристики снимков КЦА.

В целях реализации технологии построения ортофотопланов были выполнены работы на следующие районы: территория аэропорта «Аль-Мактум» (г. Дубай, ОАЭ), окрестности города Шеньян (Китай), Пятигорский фотограмметрический полигон (г. Пятигорск, Россия), окрестности города Колумбия (штат Миссисипи, США), территория города Варшава (Польша).

Проекты «Аль-Мактум» и «Шеньян»

В проектах «Аэропорт «Аль-Мактум» и «Шеньян» рассматривалась возможность фотограмметрической обработки видео данных без применения RPC-полиномов, универсальным способом, то есть построения ортофотопланов по геопривязанным микрокадрам, цифровой модели местности, опорным и связующим точкам. Обработка видеоданных осуществлялась на цифровых фотограмметрических станциях (ЦФС) «PHOTOMOD 5.2».

Технология обработки заключалась в следующем:

Сводная информация о проектах и результаты уравнивания видеоданных представлены в таблице 4. На рисунках 6 и 7 показаны использованные в обработке изображения. В таблице 5 приведены результаты первичного контроля выпускаемых ортофотопланов. В таблице 6 – данные контроля построения мозаики вдоль порезов. Вторичный контроль продукции представлен в форме сводной таблицы 7.

Таблица 4 — Уравнивание видеоданных в проектах «Аэропорт «Аль-Мактум» и «Шеньян»

Источник