Fotogrammetrie - otázky vypracované.PDF

Fotogrammetrie a laserové skenování I. 1. Fotogrammetrie – historie, typy kamer, snímky, princip pořizování a zobrazování, optika, objektivy, hloubka ostrosti, formáty kamer a vztah clony a rychlosti závěrky Historie fōtos, „světlo“ a ,,grafé, „zobrazení pomocí...

Fotogrammetrie a laserové skenování I. 1. Fotogrammetrie – historie, typy kamer, snímky, princip pořizování a zobrazování, optika, objektivy, hloubka ostrosti, formáty kamer a vztah clony a rychlosti závěrky Historie fōtos, „světlo“ a ,,grafé, „zobrazení pomocí čar či „kreslení“ Využívá světla k vytvoření obrazového záznamu - princip popsali již Aristoteles či Euklid (5.-4. st. př. n.l.) Důležitý byl i objev dusičnanu stříbrného a chloridu stříbrného -> zachycení obrazu na snímek V 16. st. Fabricius a Daniele Barboro popsali způsob reakce světla na některé chemikálie Camera obscura (temná komora) sloužila k promítání převrácených obrazů (vznik ve starověké Číně) - > inspirovalo renesanční malíře (Leonardo da Vinci) i vědce V roce 1826 vytvořil francouz Nicéphore Niépce první dochovaný snímek Typy kamer Podle polohy kamery: o Pozemní kamery (blízká, terestrická) o Letecké kamery (letouny s osádkou, drony) o Družicové Podle typu snímače: o Analogové (filmové) o Digitální (CCD, CMOS snímače) Podle úhlu záběru: Širokoúhlé, Normální, Teleobjektivy Podle počtu snímků: Jednosnímková, Vícesnímkovová (stereofotogrammetrie) Snímky a princip pořizování a zobrazování Fotogrammetrie využívá princip středové projekce, při které se trojrozměrný prostor převádí na dvourozměrný obraz prostřednictvím projekčního centra (např. čočky kamery) -> bod v prostoru je spojen přímkou s projekčním centrem a jeho obrazem na rovině senzoru, což vytváří perspektivní zkreslení Při pořizování snímků je klíčová orientace kamery: o Vnitřní orientace: Parametry kamery (ohnisková vzdálenost, zkreslení objektivu) o Vnější orientace: Pozice a rotace kamery (souřadnice projekčního centra X 0, Y0 a Z0 a úhly orientace ω, φ a κ) Vytvoření 3D modelů je třeba překrytí více snímků z různých úhlů (stereo nebo multi-view rekonstrukce) Optika a objektivy Objektiv zaostřuje světlo z bodů reálného světa na obrazový senzor. Kvalita objektivu (rozlišení, zkreslení, chromatická aberace) ovlivňuje přesnost výsledků. 1  Typy zkreslení (distorze): Radiální zkreslení (zakřivení směrem od nebo k optickému středu), Tangenciální zkreslení (způsobeno nesouosostí čoček v objektivu) Hloubka ostrosti Účelem je zajistit, aby veškeré světlo cestující z jednoho bodu v reálném světě, které zasáhne objektiv, bylo zaostřeno na stejný bod na obrazovém senzoru Hloubka ostrosti je oblast před a za zaostřeným bodem, která je na snímku ostrá Závisí na: Ohniskové vzdálenosti objektivu, velikosti clony (větší clona – menší hloubka ostrosti), vzdálenosti k objektu Clona reguluje množství světla procházejícího objektivem a ovlivňuje hloubku ostrosti Hyperfokální vzdálenost: Ostřicí vzdálenost, při níž je ostré jak popředí, tak pozadí snímku Formáty kamer – Digitální kamery: CCD (Charge-Coupled Device, zpracovává světlo jako elektrický náboj, který se přenáší přes senzor) CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor, zpracovává světlo přímo v pixelu, což umožňuje rychlé čtení a nižší spotřebu energie. Je levnější, ale má o něco více šumu) Velikosti senzorů: Full-frame, APS-C, Micro Four Thirds Analogové kamery: Filmové formáty (např. 35 mm, střední formát) Vztah clony a rychlosti závěrky Clona (f/číslo): Ovlivňuje množství světla procházejícího objektivem. Menší clona (větší otvor) propouští více světla. Rychlost závěrky: Určuje dobu expozice světla na senzor. Delší čas umožňuje více světla, ale může způsobit rozmazání pohybujících se objektů. Clona a rychlost závěrky jsou vzájemně propojeny: změna jedné veličiny vyžaduje kompenzaci druhou pro zachování správné expozice 2. Princip 3D rekonstrukce, centrální projekce, prvky vnitřní a vnější orientace, matice kamery, Princip stereovidění a stereovyhodnocení Princip 3D rekonstrukce 3D rekonstrukce se zaměřuje na vytvoření trojrozměrného modelu z 2D obrazů nebo dat, která mohou pocházet z různých zdrojů, například z kamer, skenerů nebo fotogrammetrie Fáze: získání obrazových dat (z kamer, LIDAR nebo skenerů), kalibrace kamery (určení vztahu mezi 3D a 2D), výpočet geometrie (např. triangulace nebo bundle adjustment), rekonstrukce 3D modelu Centrální projekce = geometrická metoda, která popisuje, jak se body ve 3D prostoru přenášejí na 2D plochu Všechny paprsky procházejí jedním bodem (optickým středem kamery) -> obraz v kameře je deformován na základě vzdálenosti objektu od kamery Prvky vnitřní a vnější orientace Vnitřní orientace: souřadnice projekčního centra a konstanta kamery (ohnisková vzdálenost, principal point (centrální bod obrazu), zkreslení objektivu) Vnější orientace: Pozice a rotace/orientace kamery (souřadnice projekčního centra X 0, Y0 a Z0 a úhly orientace ω, φ a κ) 2 Matice kamery = matematický nástroj, který popisuje vztah mezi 3D souřadnicemi v reálu a projekcí na 2D Matice vnitřní orientace fx, fy… ohnisková vzdálenost cx, cy… souřadnice hlavního bodu (optického středu kamery) s… koeficient šikmosti a sklonu pixelu Matice vnější orientace 3x4 - popisuje prostorovou orientaci kamery R je rotační matice 3x3, která popisuje orientaci kamery v prostoru (např rotaci kolem x, y, z) t je translační vektor 3x1, který popisuje pozici kamery v prostoru Princip stereovidění a stereovyhodnocení Stereovidění: dva obrazy z různých úhlů (stereodvojce) pohledu k rekonstruování 3D scény Stereovyhodnocení: využití k výpočtu hloubky (vzdálenosti) objektů v prostoru -> pomocí disparity (rozdíl mezi pozicemi shodných bodů v obou obrazech) je možné spočítat vzdálenosti a získat tak 3D rekonstrukci scény stereovyhodnocení= vektorová kresba polohopis a výškopis Pro získání prostorového vjemu musí být snímky orientovány (musí být známy prvky vnější orientace) 3. Souřadnicové systémy a transformace ve fotogrammetrii. Souřadnicové systémy Kamerový souřadnicový systém (Camera Coordinate System): o Tříosý systém (X, Y, Z) spojený s kamerou, osa Z směřuje podél optické osy kamery o Používá se pro vyjádření polohy bodů ve vztahu k objektivu Obrázkový souřadnicový systém (Image Coordinate System): o Slouží k popisu polohy bodů na fotografii nebo obraze o Osy X a Y jsou definovány v rovině obrazu, se středem souřadnic v hlavním bodu snímku (optický střed kamery) Terénní (geodetický) souřadnicový systém (Ground Coordinate System): o Popisuje body v prostoru vzhledem k povrchu Země – globální souřadnice (S-JTSK, WGS84) o Zajišťuje propojení fotogrammetrických dat s geodetickými měřeními Pixelový souřadnicový systém: o Popisuje polohu bodů na digitálním obraze v jednotkách pixelů Transformace souřadnic (rovinné transformace) Shodnostní - má 3 parametry (úhel pootočení, dva posuny) 3  o Žádné měřítkové změny (např. při použití neměřických kamer v blízké fotogrammetrii, když za rámové značky používáme rohy snímku) Podobnostní - má 4 parametry (úhel pootočení, dva posuny a měřítkový koeficient) o Měřítková změnu Afinní - 6 parametrů (úhel pootočení, 2 posuny, 2 měřítkové koeficienty, úhel popisující kosost) o Používána pro převod naměřených snímkových souřadnic x, y (přístrojových souřadnic) do pravých snímkových souřadnic x, y Kolineární transformace - 8 parametrů o Bere v úvahu perspektivní zkreslení způsobené centrální projekcí (paprsky se sbíhají ve středu projekce, což způsobuje zkreslení obrazu) -> převod mezi kamerovým a geodetickým systémem Polynomická transformace – dříve se používala pro odstranění vlivu systematických chyb v řadové aerotriangulaci, dnes v kartografii (odstranění deformací obrazu) Aplikace transformací ve fotogrammetrii: georeferencování, modelování terénu 4. Blízká fotogrammetrie, kamery, způsob snímkování, metody zpracování, přesnost, kalibrace. Blízká fotogrammetrie Aplikace na malou vzdálenost (1–100 m) Využití: dokumentaci fasád, měření deformací stavebních konstrukcí, podklady pro rekonstrukce Kamery Měřické kamery: Přesné a stabilní prvky vnitřní orientace, malá zkreslení objektivu Neměřické kamery: Standardní fotoaparáty, často digitální, mají větší zkreslení objektivu -> kalibrace Částečně měřické kamery: Kombinace vlastností měřických a neměřických kamer, vybavené mřížkou pro eliminaci deformací Způsob snímkování Konvergentní snímkování: Více snímků z různých stanovisek směřuje na stejný objekt Použití vlícovacích bodů: Tyto body obklopují objekt rovnoměrně a zajišťují geometrickou přesnost Metody zpracování -> určení prvků vnitřní a vnější orientace Metoda svazkového vyrovnání (Bundle Adjustment): Souřadnice bodů, prvky vnitřní a vnější orientace můžeme určit vyrovnáním o Linearizací zobrazovacích rovnic centrální projekce získáme rovnice oprav -> V případě, že hodnoty prvků vnitřní orientace považujeme za měřené, doplníme rovnice oprav pro prvky vnitřní orientace a podobně pro souřadnice vlícovacích bodů Přímá lineární transformace (Direct Linear Transformation - DLT): jednodušší, méně přesná, vyžaduje více vlícovacích bodů (alepoň 6) o Transformace je popsána 11 parametry (prvky vnitřní a vnější orientace, měřítka os a nekolmost) o Postup: rovnice centrální projekce->výpočet transformačních koeficientů->použití transformace 4 Přesnost Závisí na: měřítku, úhel protnutí paprsků (optimální úhel je 90°, běžně se používá kolem 30°), rozmístění vlícovacích bodů, snímkování z více stanovisek, počet snímků, počasí Kalibrace Cíl: Eliminace chyb způsobených objektivu nebo nepřesností prvků vnitřní orientace Použití kalibračních protokolů a testovacích terčů Digitální kamery vyžadují přesnou kalibraci pro odstranění zkreslení objektivu 5. Pořízení leteckých snímků, typy kamer, plánování letu, digitalizace analogového snímku, smaz a jeho eliminace, rozlišovací schopnost snímku. Pořízení leteckých snímků Snímky jsou pořízeny z letadel vybavených kamerami, které používají centrální uzávěrky pro zajištění stabilního snímání a obsahují gyroskopy a srovnávací senzory pro eliminaci vlivu větru (snosu) Snímek je co možná geometricky nej bližší centrální projekci s projekčním centrem ve vzdálenosti a´ z hlavního bodu snímku. Poloha hlavního bodu H' a zejména konstanta kamery (prvky vnitřní orientace) jsou parametry matematicko-geometrického modelu popsaného zobrazovacími rovnicemi Optická osa by měla obsahovat středy všech sférických ploch čoček, což není vždy realizovatelné. Místo toho je definován hlavní paprsek, jehož průsečík s obrazovou rovinou se nazývá hlavní bod autokolimace (PPA) Rámové značky bývaly 4, nyní je 8 značek Typy kamer Kalibrace kamer se provádí v laboratoři pomocí optického goniometru a poskytuje informace o vnitřní orientaci kamery, jako jsou souřadnice projekčního centra a radiální zkreslení Digitální kamery: pro velkoformátové letecké snímkování, obsahují více senzorů a zpracování dat v reálném čase o Př.: DMC, UltraCam (Vexcel – Microsoft) o Velké rozlišení, možnost propojení s GPS/IMU pro určování prvků vnější orientace, elektronická eliminace smazu, ale velký rozměr a hmotnost a vysoké náklady Středoformátové kamery: menší a levnější, používané pro menší projekty Plánování letu Podélný překryt je obvykle 60 %, příčný překryt je obvykle 25 % Plánování letu zahrnuje stanovení pozice letových čar, výpočty souřadnic projekčních center a přenos těchto dat do navigačního počítače letadla, který řídí snímkování Digitalizace analogového snímku 5  Postup: Skenování analogových snímků -> Výstupní digitální obraz (např. TIFF, JPEG)-> Korekce a kalibrace (geometrická korekce (zkreslení), radiometrická korekce, odstranění vad) -> georeferencování Smaz a jeho eliminace -> bod na snímku je zobrazen jako úsečka Smaz je způsoben pohybem letadla během otevření uzávěrky kamery Teoretický smaz závisí na rychlosti letadla, expoziční době a měřítku snímku Digitální kamery: TDI (Time Delighted Integration), což je technologie, která řídí vyčítání řádků snímače, čímž eliminuje efekt smazu Rozlišovací schopnost snímku Rozlišovací schopnost je ovlivněna optickými vlastnostmi objektivu, zrnem filmu a dalšími faktory Teoretická rozlišovací schopnost je dána ohybem světla Typy rozlišovacích schopností: o Geometrická: Udává, jaké detaily lze na snímku rozlišit - závisí na velikosti pixelu o Radiometrická: rozdíly v intenzitě světla (jasu) a barvy - vyjadřuje se vpočtu bitů o Spektrální: zaznamenat části spektra světla (např. viditelné světlo, infračervené záření) Záleží na: kvalitě kamery, výšce letu, počasí, typu senzoru 6. Přímá orientace snímače, fyzikální podstata, přínos pro fotogrammetrii a letecké skenování, navigační souřadnicové systémy – transformace mezi systémy senzorů, systémem nosiče a geodetickým systémem. Přímá orientace snímače (Direct Sensor Orientation) Metodu, při níž jsou polohové a orientační parametry (pozice a rotace) snímače stanovovány pomocí senzorů umístěných přímo na zařízení -> GNSS (Global Navigation Satellite System) a IMU (Inertial Measurement Unit) – přesná pozice, náklon a zrychlení Fyzikální podstata GNSS: určuje polohu na základě časových údajů signálů vysílaných družicemi o Pseudovzdálenost: Časový rozdíl mezi odesláním a přijetím signálu, přepočtený na vzdálenost o Efemeridy: Přesné údaje o poloze družice v čase o Rovnice GNSS obsahuje: vzdálenost přijímače a družice, souřadnice družice, rychlost světla, chyba času hodin přijímače o Vliv fyzikálních faktorů: atmosféra, odrazy signálů IMU: měří zrychlení (akcelerometr) a úhlovou rychlost (gyroskop) Princip integrace GNSS a IMU: cílem je využít přednosti obou systémů a eliminovat jejich slabiny o Fúze dat: IMU kompenzuje výpadky GNSS a GNSS koriguje dlouhodobé chyby IMU (drift) o Matematický model: data z GNSS a IMU jsou kombinována pomocí filtrace (Kalmanova filtrace) Přínos pro fotogrammetrii a letecké skenování Pro fotogrammetrii: Urychluje proces zaměřování, zejména v nepřístupném terénu, vyšší efektivita, zvýšená přesnost (data z GNSS a IMU jsou synchronizována) Pro letecké skenování: přímá georeferencování (data z leteckých skenerů (např. LiDAR) jsou rovnou propojena s geodetickým systémem -> eliminuje zbytečné kroky při transformaci dat), flexibilita v různých oblastech Navigační souřadnicové systémy - transformace mezi systémy senzorů, systémem nosiče a geodetickým systémem Navigační souřadnicové systémy Používají se k popisu polohy a orientace objektů v prostoru (každý systém má své specifické vlastnosti) o Globální referenční rámce (WGS84, ETRS89), lokální souřadnicové systémy 6  o Navigační systémy senzorů: Popisují polohu a orientaci ve vztahu k senzorům o Systém nosiče: Popisuje polohu a orientaci ve vztahu k platformě, na které jsou senzory namontovány (např. letadlo, UAV) o Souřadnicové systémy senzorů: Každý senzor (GNSS, IMU, kamera) pracuje ve svém vlastním souřadnicovém systému Transformace mezi senzorem a systémem nosiče Aby bylo možné přesně kombinovat data z různých zdrojů (např. GNSS a IMU) a přenášet je mezi systémy senzoru, nosiče a geodetického systém Typy transformací: rotace, translace, komplexní transformace (rotace a translace) Provádí se pomocí rotační matice (R) a translačního vektoru (t) Postup: Kalibrace senzoru a nosiče (učení jejich vzájemné polohy a orientace), definice souřadnicových systémů, určení transformačních parametrů (translace, rotace), homogenní transformační matice a transformace dat, ověření přesnosti Transformace mezi systémem nosiče a geodetickým systémem Využívá data z GNSS a IMU: GNSS poskytuje polohu nosiče v globálním systému a IMU měří rotaci a naklonění nosiče Provádí se přepočet mezi souřadnicemi platformy (lokální systém) a geodetickým referenčním rámcem (např. WGS84) pomocí transformačních parametrů 7. Snímková orientace, princip aerotriangulace, vyrovnání bloku svazků, přesnost snímkové orientace, přídavné parametry, GNSS a IMU v aerotriangulace. Snímková orientace Určuje pozici a orientaci snímku v prostoru, tedy jak byly pořízeny ve vztahu k zemskému povrchu Vnitřní orientace: souřadnice projekčního centra a konstanta kamery (ohnisková vzdálenost, principal point (centrální bod obrazu), zkreslení objektivu) Vnější orientace: Pozice a rotace/orientace kamery (souřadnice projekčního centra X 0, Y0 a Z0 a úhly orientace ω, φ a κ) o Lineární prvky [X0, Y0 a Z0] = geodetické souřadnice středu vstupní pupily o Úhlové prvky (φ, κ, ω): ▪ κ - pootočení snímku ▪ φ - orientace, vodorovný úhel kolem osy základy ▪ ω - sklon osy záběru, svislý úhel kolem osy základny Princip aerotriangulace Metoda využívaná k určení prostorových souřadnic bodů na základě leteckých snímků a jejich vzájemných vztahů Proces, při kterém se určuje prostorová orientace snímků a souřadnice bodů na zemi na základě kombinace snímků z různých pohledů, jejich vzájemného překrytí a geodetických měření Vyrovnání bloku svazků (Bundle Block Adjustment) Tento přístup je přesnější (neuplatní se vliv zbytkových systematických chyb z relativní orientace, jak je tomu u modelového řešení), lépe se zde přidávají parametry a další měření do vyrovnání Vyrovnání bloku snímků je proces, při kterém jsou zjišťovány prostorové souřadnice bodů v bloku snímků tak, aby byly minimalizovány chyby měření a geodetické odchylky 7  Během vyrovnání se zohledňují vzájemné vztahy mezi snímky, což znamená optimalizaci vzorců triangulace. Pomocí matematických algoritmů, jako je metoda nejmenších čtverců, se upravují pozice snímků a počítají se přesné souřadnice. Důležité je minimalizovat chyby, které mohou vzniknout v důsledku nepřesností při snímání nebo při geodetických výpočtech Souřadnice bodů, prvky vnitřní a vnější orientace můžeme určit vyrovnáním o Linearizací zobrazovacích rovnic centrální projekce získáme rovnice oprav -> V případě, že hodnoty prvků vnitřní orientace považujeme za měřené, doplníme rovnice oprav pro prvky vnitřní orientace a podobně pro souřadnice vlícovacích bodů Vstupní data: o Měřené snímkové souřadnice VB o Souřadnice navazovacích a určovaných bodů o Objektové souřadnice VB o Přibližné prvky prvků vnější orientace (buď se zadají před výpočtem jako vstupní data nebo jsou vypočteny z jiných údajů (měřítko snímku, konstanta kamery, azimut letu..)) Přesnost snímkové orientace Je závislá na řadě faktorů jako jsou měřítko snímku, přesnost měření snímkových souřadnic, počet navazovacích bodů, použitý matematický model, geometrie bloku, počet, poloha a přesnost VB V případě, kdy se nepodaří eliminovat zbytkové systematické chyby, přesnost může být 2x – 3x nižší Přídavné parametry Jsou navrhovány pro kompenzaci systematických chyb Používají se k definování počátečních podmínek pro orientaci snímků Jsou to: Kalibrační parametry, prvek pro eliminaci smazu, prvky vnitřní a vnější orientace GNSS a IMU v aerotriangulaci GNSS: Používá se k určení polohy a orientace letadla, určuje souřadnice projekčního centra IMU: Skládá se z akcelerometrů a gyroskopů, které měří pohyb a rotaci letadla, což umožňuje získat úhlovou orientaci a dynamické změny polohy Integrace GNSS a IMU: Kombinace GNSS a IMU dat poskytuje vyšší přesnost a kontinuitu měření. GNSS poskytuje absolutní polohu, zatímco IMU měří relativní pohyb mezi snímky, což umožňuje korekci a zlepšení orientace a následné aerotriangulace. 8. Fotogrammetrické mapování. Přesnost stereo-vyhodnocení. Digitální ortofoto, digitální analýza a zpracování snímků, digitální obrazová korelace, vyhledání zájmových (klíčových) bodů, analýza korespondencí. Fotogrammetrické mapování 8  Proces získávání informací o povrchu Země a jeho objektech na základě analýzy fotografických snímků (leteckých, satelitních nebo blízkých) Výsledkem je: digitální model terénu (DMT), ortofotomapy, 3D modely Přesnost stereo-vyhodnocení Stereo-vyhodnocení je proces získávání 3D informací ze dvojice snímků s překryvem Postup: o Vstupními daty pro stereo-vyhodnocení jsou: snímky, VB, údaje o kameře o Výstupní data: obrazové soubory (ortofotosnímky), seznamy souřadnic, vektorové výkresy, protokoly o Prostorové souřadnice bodu a souřadnice pro normalizovaný snímek mají rozdílné vzorce -> na základě obou rovnic získáme vztah, který popisuje závislost snímků Pro stereo-vidění je nutná separace snímků Zaměření bodů ve stereu: body musíme umístit na body na zemi, nikoliv na budovy či stromy o Při tvorbě hran (breaklines) použijeme funkci Vectro – create layer with classificator. Vytvoříme si námi požadované vrstvy a jejich potřebné atributy (např. linie, bod, polygon). Následně zaměříme všechny podstatné hrany a body a uložíme Vertikální a horizontální paralaxa o Vertikální paralaxa – rozdíl snímkových souřadnic téhož bodu na levém a pravém snímku stero- dvojice ve směru kolmo na fotogrammetrickou základnu o Horizontální paralaxa – rozdíl ve směru fotogrammetrické základny; využívá se pro určení vzdálenosti pozorovaného bodu Faktory ovlivňující přesnost: kvalita snímků (rozlišení, ostrost), přesnost orientace snímků (vnější a relativní orientace), geometrie snímání (zorný úhel, překrytí snímků) Typická přesnost: o Hlavní souřadnice (X, Y): v řádu desítek centimetrů o Výšky (Z): v řádu centimetrů až decimetrů Digitální ortofoto Ortofotosnímek: Geometricky upravený letecký snímek, odstraněné zkreslení Přesnost: Vysoká, vhodná pro měřítkové analýzy a plánování Digitální analýza a zpracování snímků Zahrnuje: o Filtrace (odstranění šumu, zvýraznění hran) o Korekce geometrického zkreslení o Radiometrické úpravy (jas, kontrast) o Tvorbu ortofoto Digitální obrazová korelace (Digital Image Correlation, DIC) Sladění dvou digitálních obrazů za účelem identifikace odpovídajících bodů Princip: Automaticky vyhledává a přiřazuje odpovídající body na dvou snímcích o Obraz je rozdělen na menší části (okna), ve kterých se hledají odpovídající vzory o Pro každé okno z prvního snímku se hledá odpovídající oblast na druhém snímku o Míra podobnosti mezi vzory je vyjádřena pomocí korelačního koeficientu (R) 9  o Hledá se místo s maximálním korelačním koeficientem, které má největší podobnost mezi vzory o Na základě polohy odpovídajících bodů se vypočítává posun mezi snímky Použití: Stereo-vyhodnocení, aerotriangulace, tvorba 3D modelů Vyhledání zájmových (klíčových) bodů Klíčové body = body, které jsou jednoznačně rozpoznatelné na snímcích (rohy budov, silniční křižovatky) Použití: pro orientaci snímků (vnější i vnitřní orientace), jako vlícovací body pro transformace Analýza korespondencí Porovnání bodů mezi snímky k určení odpovídajících bodů a výpočtu jejich polohy v 3D prostoru Postup: identifikace klíčových bodů, hledání odpovídajících si klíčových bodů, výpočet geometrických vztahů, odstranění chyb Použití: určení stereo-vjemu, vytváření digitálních modelů povrchu (DMT/DMP), mapování a měření objektů Stereo-vjem = prostorové vidění 9. Automatizace fotogrammetrických úloh – obrazová korelace, interest operátory, Structure from Motion, dense matching – princip, použití, význam. Obrazová korelace (viz digitální obrazová korelace) Obrazová korelace slouží k nalezení homologických bodů na dvou nebo více snímcích Vyhledávání odpovídajících bodů probíhá na základě podobnosti pixelových hodnot ve vymezených oknech (obvykle čtvercové matice) Použití: stereo-vyhodnocení (identifikace bodů pro triangulaci a výpočet 3D polohy) automatická orientace snímků Umožňuje automatizované zpracování velkých datasetů, např. z UAV nebo leteckého snímkování Minimalizuje manuální práci a zrychluje proces analýzy Interest operátory = algoritmy navržené k detekci bodů, které jsou významné a snadno rozpoznatelné na více snímcích Typické vlastnosti bodů zájmu: hrany nebo rohy (rohy budov, křížení linií), oblasti s vysokým kontrastem Použití: automatická detekce klíčových bodů, stereo-vyhodnocení a orientaci snímků Interest operátory jsou základem pro automatické zpracování obrazových dat Structure from Motion (SfM) Metoda fotogrammetrie, která rekonstruuje 3D strukturu scény a trajektorii kamery na základě více snímků pořízených z různých úhlů Postup: o Detekce klíčových bodů na snímcích (např. pomocí SIFT, SURF) o Vyhledání odpovídajících bodů mezi snímky (pomocí obrazové korelace nebo deskriptorů) o Výpočet relativní orientace snímků a 3D souřadnic homologických bodů o Optimalizace výsledků pomocí metod, jako je Bundle Adjustment Význam: umožňuje rekonstrukci 3D struktury bez nutnosti manuálního zaměření kontrolních bodů, klíčová metoda pro aplikace využívající UAV nebo vícesnímkovou analýzu Dense Matching Identifikuje homologické body pro každý pixel obrazu, což vede k vytvoření hustého mračna bodů (Dense Point Cloud) -> Tvorba DMT/DMP 10  Přenost: automatizované algoritmy zpracovávají velké objemy dat rychleji a přesněji než manuální metody Algoritmy jako SfM a Dense Matching minimalizují chyby způsobené lidským faktorem 10. Ortofotosnímek, ortofotomapa. Orotofotosnímek Snímek převedený z centrální projekce do ortogonální projekce Je na něm eliminován vliv náklonu osy kamery od svislého směru a vliv výškových rozdílů mezi body v předmětovém prostoru Pro výpočet ortofotosnímku potřebujeme: o původní digitální snímek (centrální projekce) o znalost prvků vnitřní a vnější orientace o digitální model terénu (reliéfu) nebo povrchu (reliéf včetně budov, porostů,..) ▪ DMT – nepravé ortofoto – objekty mimo terén (budovy, porost) jsou zobrazené zkreslené ▪ DMP – true ortofoto – nejsou vidět fasády,... => střechy jsou správně polohově umístěné Ortorektifikace = proces odstranění geometrického zkreslení měřického snímku, způsobeného nestejnou předmětovou vzdáleností předmětu měření Postup pro výpočet souřadnice Z: o Pro pozemní prvek s danými souřadnicemi X, Y je nutné zjistit výšku Z z digitálního modelu terénu o Pokud je DMT definováno jako mřížka (čtvercový rastr), Z je určeno interpolací z nejbližších 4 bodů. Postup pro výpočet intenzity: o Intenzita nového prvku ortofotosnímku je získána z nejbližších 4 pixelů původního snímku, podobně jako u výpočtu souřadnice Z Jiné metody pro výpočet: o Metoda nejbližšího souseda: Převezme se hodnota z nejbližšího pixelu, což může vést k mírnému rozostření výsledného obrazu o Interpolace vyššího stupně: Zvyšují se nároky na výpočetní čas, ale zlepšuje se kvalita výsledného obrazu Ortofotosnímek je letecký snímek, který byl georeferencován, tedy transformován do zeměpisného souřadnicového systému (např. WGS84), čímž se odstranily perspektivní a geometrické zkreslení způsobená sklonem snímače a topografií terénu Výsledkem je obraz, který je v měřítku a georeferencován, což znamená, že může být přímo použit pro prostorové analýzy, měření vzdáleností, ploch a dalších geografických aplikací. Ortofotosnímek je přesný a odpovídá skutečným vzdálenostem na zemi Ortofotmapa Mozaikování = spojování ortofotsnímků do ortofotomapy Přesnost ortofotomapy je nejvíce závislá na kvalitě DMT Je v ss s kartografickým zobrazením (S-JTSK) Ortofotomapa může být interaktivní a obsahovat informace o výškách, typech zemního pokryvu nebo jiných geografických prvcích 11. Pozemní skenování – principy, přesnost, aplikace. Laserové skenování Technologie pro bezkontaktní určování prostorových souřadnic s následujícím 3D modelování Vysoká rychlost, až stovky tisíc bodů za sekundu Laserový skener je vysokofrekvenční laserový dálkoměr Rozdělení skenování: o Statické – pevná poloho skenovacího systému 11  o Dynamické – dopravní prostředky (letecké a pozemní Principy Bezkontaktní metoda sběru prostorových dat pomocí pozemního laserového skeneru Poloha bodů je určena v lokálním ss přístroje z měřených prostorových polárních souřadnic Laserový paprsek je rozptylován pomocí rotujícího zrcadla nebo hranolu, čímž se vytváří hustá síť měřených bodů (mračno bodů) Postup: Rekognoskace, volba stanovisek skeneru, signalizace vlícovacích a spojovacích bodů, skenování, spojení skenů, filtrace (čistění) dat, vektorizace, modelování objektu, vizualizace Výsledkem je přesná 3D rekonstrukce objektů (fasád, soch, skal, apod.) Souřadnice bodů se počítají v lokálním souřadnicovém systému skeneru a následně transformují do geodetického systému pomocí vlícovacích bodů Přesnost Dosahuje přesnosti v rozmezí 1–3 mm (pro krátké vzdálenosti) až 15–30 mm (stovky metrů) Přesnost závisí na kvalitě skeneru, podmínkách prostředí a odrazivosti materiálu Aplikace Zaměřování složitých objektů (budovy, sochy, skalní útvary), kontrola deformací konstrukcí a fasád, dokumentace historických objektů, monitorování těžby, modelace skládek a lomů 12. Letecké skenování – principy, přesnost, aplikace. Rozdělení leteckých skenerů o DR skenery (discrete return) – skenery, které snímají jednotlivé diskrétní odrazy o FEF skenery (Full – wav – formy) – skenery, které umožňují zachytit neomezený počet odrazů Určení geometrické polohy Principy Letecký laserový systém (LiDAR) je instalován na letadlech nebo vrtulnících Laser vysílá pulzy směrem k zemi a měří jejich odrazy, což umožňuje sběr prostorových bodů Poloha a orientace skeneru jsou kontinuálně určovány pomocí GNSS/IMU Skenery mohou zaznamenávat první a poslední odrazy paprsku, což umožňuje měření výšky vegetace nebo konstrukcí Přesnost Výšková přesnost: 0,1–0,5 m Polohová přesnost: 0,1–1 m Přesnost GPS/IMU – 0,10 m Přesnost závisí na výšce letu, hustotě bodů a kvalitě systému, počasí Aplikace Tvorba DMT a DMP (např. zaměření krajiny), mapování liniových staveb (elektrická vedení, silnice, železnice), analýza vegetace, monitorování sesuvů půdy 13. Mobilní mapování, UAV: princip, přesnost, aplikace. Mobilní mapování Princip o Sběr dat z pohybujícího se prostředku 12  o Podle aplikace se mapovací systém skládá z několika snímačů – obvykle z: kamery, laserů, GPS/IMU o Prostředky: automobily, speciální drážní vozidla, lodě o Výhody – rychlost, možnost práce v noci, dosah, přesnost Sběr dat o Výpočet trajektorie o Integrace dat z GPS přijímače, IMU a externích odometrů (měří vzdálenost, kterou vozidlo ujelo) o Zpracování snímků z panoramatické kamery a z laserových skenerů o Testování přesnosti Observační režimy o Stop-and-go – na vozidle je namontován skener - statický režim - během skenování se pozice a orientace skeneru mění o On the fly – vozidlo se pohybuje po trajektorii bez zastavení a laserový skener skenuje nepřetržitě Přesnost o Přesnost závisí na kvalitě GNSS a IMU, prostředí (kaňony, lesy) a kalibraci senzorů o Je v řádu centimetrů až decimetrů, při použití korekčních GNSS metod (např. RTK) Aplikace: městské mapování (silnice, budovy), správa majetku a technických sítí, 3D model, navigace UAV (Unmanned Aerial Vehicles – bezpilotní letadlo) Drony, pevnokřídlé UAV Princip o Plánování letu (GNSS určuje trasu a body sběru dat) o Sběr dat během letu (letecké snímky, mračna bodů, videa) o Zpracování dat (např. generování ortofotosnímků, digitálních modelů terénu) Přesnost o Přesnost dat UAV závisí na výšce letu, typu senzorů, kvalitě GNSS a metodě zpracování o Bez GNSS korekcí se přesnost pohybuje v řádu desítek centimetrů Aplikace: dokumentace stavebních projektů (malých území – lomy, doly, památky), mapování terénu o Výstupy: 3D model, ortofoto, tematická mapa, DTM Šikmé snímkování o optická osa kamery není kolmá na zemský povrch o mírné šikmé snímky (úhel naklonění je menší než 30°), vysoce šikmé snímky o slouží k měření vzdáleností, výšek, ploch 13