Kaldfotograafia edulugu

Kaldfotograafia õnnestumise juhtum

——Kasutage kõrghoonete katastrimõõdistamise tegemiseks 3D-mudelit

1. Ülevaade

Pärast mitmeaastast arengut on nüüd Hiinas kaldfotograafiat laialdaselt kasutatud maapiirkondade katastriuuringute projektides. Kuid seadmete tehniliste tingimuste piirangu tõttu on kaldus pildistamine endiselt nõrk suurte stseenide katastrimõõtmiseks, peamiselt seetõttu, et kaldkaamera objektiivi fookuskaugus ja pildiformaat ei vasta standardile. Pärast aastatepikkust projektikogemust leidsime, et kaardi täpsus peaks jääma 5 cm piiresse, siis GSD peab olema 2 cm piires ja 3D mudel peab olema väga hea, hoone servad peavad olema sirged ja selged.

Üldjuhul on maapiirkondade katastrimõõtmisprojektide jaoks kasutatav kaamera fookuskaugus vertikaalselt 25 mm ja kaldus 35 mm. 1:500 täpsuse saavutamiseks peab GSD olema 2 cm piires. Ja selle tagamiseks on droonide lennukõrgus üldiselt vahemikus 70–100 m. Selle lennukõrguse järgi ei ole võimalik andmete kogumist 100 m kõrguste hoonete kohta lõpule viia. Isegi kui teete lennu niikuinii, ei saa see tagada katuste kattumist, mille tulemuseks on mudeli halb kvaliteet. .Ja kuna võitluskõrgus on liiga madal, on see UAV-le äärmiselt ohtlik.

Selle probleemi lahendamiseks viisime 2019. aasta mais läbi linna kõrghoonete jaoks mõeldud Oblique Photography täpsuse kontrollimise testi. Selle testi eesmärk on kontrollida, kas RIY-DG4prosi kaldus kaameraga ehitatud 3D-mudeli lõplik kaardistamise täpsus vastab 5 cm RMSE nõudele.

2. Testimisprotsess

Varustus

Selles testis valime DJI M600PRO, mis on varustatud viie objektiiviga Rainpoo RIY-DG4pros kaldkaameraga.

Mõõdistusala ja kontrollpunktide planeerimine

Vastuseks ülaltoodud probleemidele ja raskuste suurendamiseks valisime testimiseks spetsiaalselt kaks lahtrit, mille keskmine hoone kõrgus on 100 meetrit.

Kontrollpunktid on GOOGLE kaardi järgi eelseadistatud ning ümbritsev keskkond peaks olema võimalikult avatud ja takistusteta. Punktide vaheline kaugus jääb vahemikku 150-200M.

Kontrollpunkt on 80 * 80 ruut, mis on jagatud punaseks ja kollaseks vastavalt diagonaalile, et tagada punkti keskpunkti selgelt tuvastamine, kui peegeldus on liiga tugev või valgustus on ebapiisav, et parandada täpsust.

UAV marsruudi planeerimine

Tööohutuse tagamiseks reserveerisime ohutuks kõrguseks 60 meetrit ja UAV lendas 160 meetri kõrgusel. Katuse kattuvuse tagamiseks suurendasime ka ülekatte määra. Pikisuunaline kattuvus on 85% ja põiksuunaline kattuvus 80% ning UAV lendas kiirusega 9,8 m/s.

Õhutriangulatsiooni (AT) aruanne

Kasutage originaalfotode allalaadimiseks ja eeltöötlemiseks tarkvara Sky-Scanner (arendatud Rainpoo poolt), seejärel importige need ühe klahviga 3D-modelleerimistarkvarasse ContextCapture.

15h.

Kellaaeg: 15h.
23h.

3D modelleerimine

aeg: 23h.

Objektiivi moonutuste aruanne

Moonutuste ruudustiku diagrammil on näha, et RIY-DG4prode objektiivi moonutus on äärmiselt väike ja ümbermõõt ühtib peaaegu täielikult standardruuduga;

Ümberprojekteerimise viga RMS

Tänu Rainpoo optilisele tehnoloogiale saame RMS väärtust juhtida 0,55 piires, mis on 3D mudeli täpsuse oluline parameeter.

Viie objektiivi sünkroniseerimine

Näha on, et vertikaalläätse keskpunkti põhipunkti ja kaldläätsede põhipunkti vaheline kaugus on: 1,63 cm, 4,02 cm, 4,68 cm, 7,99 cm, millest on lahutatud tegelik asendi erinevus, veaväärtused on järgmised: - 4,37cm, -1,98cm , -1,32cm, 1,99cm, maksimaalne asendivahe on 4,37cm, kaamera sünkroonimist saab juhtida 5 ms jooksul;

Täpsustage viga

Ennustatud ja tegelike kontrollpunktide RMS on vahemikus 0,12 kuni 0,47 pikslit.

3. 3D modelleerimine

Mudeli ekraan

Detailsaade

Näeme, et kuna RIY-DG4pros kasutab pika fookuskaugusega objektiive, on 3D-mudeli allosas asuv maja väga hästi näha. Kaamera minimaalne särituse intervall võib ulatuda 0,6 sekundini, nii et isegi kui pikisuunalist kattuvust suurendatakse 85% -ni, ei teki fotoleket.
Kõrghoonete jalajooned on väga selged ja põhimõtteliselt sirged, mis tagab ka selle, et saame hiljem maketile täpsemaid jalajälgi.

4. Täpsuse kontroll

Me kogume tahvliga kontrollpunktide asukohaandmeid ja impordime seejärel DAT-faili CAD-i. Seejärel võrrelge punktide asukoha andmeid otse mudelis, et näha nende erinevusi.
Me kogume tahvliga kontrollpunktide asukohaandmeid ja impordime seejärel DAT-faili CAD-i. Seejärel võrrelge punktide asukoha andmeid otse mudelis, et näha nende erinevusi.

5. Järeldus

Selles testis on raskuseks stseeni kõrge ja madal langus, maja suur tihedus ja keeruline põrand. Need tegurid toovad kaasa lennu raskuse suurenemise, suurema riski ja halvema 3D-mudeli, mis toob kaasa katastrimõõdistamise täpsuse vähenemise.

Kuna RIY-DG4prosi fookuskaugus on pikem kui tavalistel kaldkaameratel, tagab see, et meie UAV saab lennata piisavalt ohutul kõrgusel ja et maapealsete objektide pildi eraldusvõime on 2 cm piires. Samas võib täiskaaderobjektiiv aidata meil suure tihedusega hoonestusaladel lennates majadest rohkem nurki jäädvustada, parandades nii 3D-mudeli kvaliteeti. Eeldusel, et kõik riistvaraseadmed on garanteeritud, parandame ka lennu kattuvust ja kontrollpunktide jaotustihedust, et tagada 3D-mudeli täpsus.

Katastrimõõdistamise kõrghoonete kaldfotograafiat saab kunagi seadmete piiratuse ja kogemuste puudumise tõttu mõõta ainult traditsiooniliste meetoditega. Kuid kõrghoonete mõju RTK signaalile põhjustab ka mõõtmise keerukust ja halba täpsust. Kui saame andmete kogumiseks kasutada UAV-d, saab satelliidisignaalide mõju täielikult kõrvaldada ja üldist mõõtmise täpsust oluliselt parandada. Seega on selle testi edu meie jaoks väga oluline.

See test tõestab, et RIY-DG4pros suudab tõepoolest juhtida RMS-i väikese väärtuseni, neil on hea 3D-modelleerimise täpsus ja seda saab kasutada kõrgete hoonete täpsetes mõõtmisprojektides.

Eelmine:Milline on DG4Prosi töötõhusus? Kuidas määrata vastavaid parameetreid?

Järgmine:Kuidas kromaatiline aberratsioon ja moonutused mõjutavad kujutist

Tagasi