1 • Převod středové projekce snímků do ortogonální roviny. • Orientací modelu a překreslením jsou odstraňovány především distorze způsobené převýšením terénu, sklonem snímku, dále zkreslením objektivu, zakřivením země, atmosférickými refrakcemi atd. • Překreslením vzniká ortofotosnímek Digitální ortofoto • Z ortofotosnímku vzniká ortofotomapa • Doplnění vektorové kresby, vrstevnic, … • Doplnění snímku do podoby mapové kompozice • Převedení do kladu mapových listů Vytváření ortofotosnímku (diferenciální překreslení) Do procesu ortorektifikace vstupují: 1) původní snímky, 2) parametry vnitřní a vnější orientace 3) model terénu (případně DSM – viz. dále) Opravy polohy bodů v důsledku převýšení Ortofotosnímek (princip diferenciálního překreslení) Trojúhelník FDC je podobný s trojúhelníky ABC a A’B’C’ Pro posun bodu C’ do bodu B’ lze psát: terénupřevýšení bodupolohyoprava r _ __ tan = a tedy: rterénupřevýšeníbodupolohyoprava tan___ ⋅= • Odstranění relativních změn v poloze bodů je dosaženo tak, že pro každý pixel modelu terénu se hledá odpovídající pixel na snímku. • Hodnota stupně šedi je určena některou z metod převzorkování. • Parametry modelu terénu musí vyhovovat požadovaným parametrům ortofotomapy. Není vhodné překreslovat snímek s velikostí pixelu 0,1 m na model s relativní výškovou chybou 2 m. Přesnost použitého modelu terénu ovlivňuje přesnost ortofoto. • Pro nadirové snímky vystačíme s méně přesným DTM, naopak snímky šikmé (“off nadir“) vyžadují přesnější model terénu. • Pro letecké fotografie s přibližným měřítkem 1: 60 000 a větším se doporučuje vertikální přesnost DTM kolem 1 m. • Velikost obrazového prvku výsledného ortofoto by měla být stejná či větší něž velikost pixelu vstupního snímku. • Problémy u skokově převýšených objektů u kterých exaktní korekce není zcela možná. • Tyto lze částečně řešit zmenšením obrazového úhlu kamery či zvětšením překryvu (viz. true ortofoto). Digitální ortofotosnímky Programy pro podporu a tvorbu ortofotomap • Geometricky „správné“ překreslené snímky je nutné upravovat, tak aby tvořily jeden celek – aby byly „správné“ radiometricky • Jednotlivé snímky mají různou barevnost, vignetaci, sluneční skvrny, …) – je zapotřebí je spojit do jednoho celku bez zřetelných přechodů. • Pro vlastní mozaikování se definují spojovací hrany – seamlines (automaticky, manuálně, import). • Probíhají úpravy histogramu (histogram matching) – radiometrické vyrovnání, vyrovnání jasu a kontrastu. Programy pro podporu a tvorbu ortofotomap Zdroj: http://www.hansaluftbild.de/en/technologie/photogrammetrie/orthophototechnik.html Ortofotosnímek před a po mozaikování 2 Programy pro podporu a tvorbu ortofotomap Zdroj: http://www.hansaluftbild.de/en/technologie/photogrammetrie/orthophototechnik.html Automatické vs. manuální definování tzv. break lines Programy pro podporu a tvorbu ortofotomap Zdroj: http://www.hansaluftbild.de/en/technologie/photogrammetrie/orthophototechnik.html Ortofotosnímek před a po radiometrických úpravách Přizpůsobení histogramu: Nadefinuje se rozsah výsledné mozaiky a umístí se do ní první snímek. Na základě vybraného vzorku pixelů z cílového snímku se vypočte zobrazovací tabulka (LUT). Histogram každého dalšího snímku připojovaného do mozaiky je upraven podle vzorové zobrazovací funkce Výsledkem je radiometricky vyrovnaný obraz Úpravy kontrastu na styku dvou snímků (blending) Kartografické práce • Rozdělení mozaiky do jednotlivých mapových listů • Doplnění ostatními základními kompozičními prvky mapy (název, měřítko, legendu a tiráž). • Vlastní mapové pole je často doplňován o průběh administrativních hranic, anotací význačných objektů, čísla parcel, zákres některých liniových prvků, vrstevnic, atd. • Doplnění nadstavbových kompozičních prvků (směrovka, logo, vedlejší mapy, tabulky, grafy, schémata, textové pole, blokdiagramy, …) V závislosti na dodaných dalších kompozičních prvcích rozlišujeme: • Fotoplán – obsahuje rám a některé rámové údaje, případně síť souřadnic. • Fotomapa – je doplněna písmem, kartografickými značkami, liniovými prvky a často také kresbou vrstevnic S digitálními snímky lze jistým způsobem řešit i některé problémy, které v prostředí analogové či analytické fotogrammetrie byly neřešitelné: • problém zakrytých prostor - určení výšek jednotlivých budov, automatické či manuální posunutí střech objektů nad jejich půdorys • využití DEM na místo DTM k vlastní ortorektifikaci • „digital building model“ - DBM • problém stínů • snímkování z více pozic, tak aby každý bod byl alespoň na jednom snímku • vytváření „True ortofoto“ Pravé ortofoto (True orthophoto) 3 Zdroj. http://www.geodis.cz/sluzby/ortocity Porovnání „klasického“ překreslení s projevem "kácení" budov v centru města Brna a výsledku překreslení snímku v podobě true orthophoto . Pravé ortofoto (True orthophoto) True orthophoto Problém zakrytých prostorů a chybějících obrazových dat Ortofotosnímky zastavěných oblastí • detekce stínů • detekce uzavřených oblastí (okluze) Problém stínů Řeší se problém tzv. vržených stínů Délka stínu závisí na výšce budovy a zenitovém úhlu slunce Orientace je dána vzájemnou polohou budovy a slunce K řešení je zapotřebí znát DBM a polohu slunce Oprava zastíněných ploch se řeší až po opravě tzv. uzavřených ploch Oprava je založena na úpravě histogramu (histogram matching) Detekce a úprava části zastíněných ploch na snímku Ortofotosnímky zastavěných oblastí Detekce a kompenzace uzavřených oblastí 4 Detekce a kompenzace uzavřených oblastí • „dense“ DSM • spojení DTM a DSM • Z-buffer algoritmus 1. Ortofoto generované s využitím DTM 2. Ortofoto generované s využitím DBM 3. Spojení obou korigovaných snímků Detekce uzavřených oblastí Další postupy využívající principů fotogrammetrie • Pixometrie • Laserové snímání Pixometrie (PixoView) je speciální způsob leteckého snímkování, při kterém se využívá šikmých snímků. Umožňuje získat snímky i s výškou budov a vytvářet perspektivní pohledy. http://www.pictometry.com/home/home.shtml http://www.geodis.cz/sluzby/sikme-snimkovani-pixoview • Snímkování pomocí 5-ti kamer s různou osou záběru • Vertikální slouží k tvorbě ortofoto, • Šikmé – pod úhlem 40 stupňů, výška letu 2000 m pixel 30 cm (community images) resp. 1500 a 10 cm (neighborhood images) • GPS/IMS • Známy souřadnice každého pixelu Pixometrie 5 Vytváření perspektivních pohledů s využitím šikmé fotografie 3D modely měst Airborne Laser Scanning (ASL) LIDAR Technika vytváření modelu terénu (DTM) i modelu povrchu (DSM). Snímání lze provádět ve dne i v noci, také omezení v důsledku nepříznivých povětrnostních podmínek jsou daleko menší. Vyvinuta v první polovině 90. let v Německu, v roce 1995 byly v operativním provozu 3 systémy, v roce 2000 jich bylo více jak 50. Principy fungování Základní komponenty: • laserový skener • navigační systém (GPS) a INS. • infračervené laserové paprsky • časový interval mezi vysláním a přijetím paprskem slouží k určení 3D polohy snímaného bodu. • Změna intenzity signálu slouží k určení charakteru objektu, od kterého se signál odrazil. Principy fungování • U vegetačního krytu se signál, vzhledem k použitým krátkým vlnovým délkám odráží nejen od povrchu vegetace, ale proniká i vlastní vrstvou. • Prvotní odraz – od horní vrstvy vegetačního krytu • Poslední odraz – od zemského povrchu • Ze zaznamenaných charakteristik lze vypočíst DTM, DSM i výšku vegetačního krytu (např. výšku lesního porostu). Technické vybavení • První systémy pracovaly s frekvencí 2 kHz (2000 pulsů za sekundu), současné s frekvencí 33 kHz. Vyšší frekvence umožňuje vytvářet podrobnější kostru bodů – v současné době 1 bod na 2 – 4 m2. Problém je takto hustou síť bodů zpracovat při současných SW možnostech. • LIDAR původně pracoval ve výškách kolem 500 m, v současnosti může operovat od 2 do 6 km. S rostoucí výškou trpí přesnost. Při výšce letu 1 km vertikální přesnost 15 cm, horizontální přesnost 10 – 50 cm • Skenery pracují s vlnovou délkou v intervalu 1040 – 1060 nm. Mnoho současných LIDARových systémů je spřaženo s videokamerou nebo s digitálním fotoaparátem za účelem generování ortofoto. 6 Zpracování dat • Data vyžadují poměrně složitý postprocesing, při kterém se vypočítá nejen přesná trojrozměrná poloha každého snímaného bodu ale i jeho charakteristiky • Nedostatek komerčních SW nástrojů pro zpracování laserových dat. Nutné je také vyřešit problematiku komprese těchto dat. • Je vyřešena automatická klasifikace odrazů od země a ostatních povrchů. Řeší se otázky podrobnější tematické interpretace (fůze dat). • Objektová analýza laserových dat má velké možnosti v automatickém rozpoznávání pravidelných tvarů – budovy. http://photogrammetrydevelopment.blogspot.com/search/label/Lidar%20Tutorial Zpracování dat http://photogrammetrydevelopment.blogspot.com/search/label/Lidar%20Tutorial Letecké laserové skenování - svislý profil bodovým mračnem Zpracování dat Letecké laserové skenování - svislý profil terénem LIDAR - Aplikace • Tvorba digitálního modelu terénu • Vodní hospodářství • Lesní hospodářství • Telekomunikace • 3D vizualizace LIDAR Digitální model povrchu - řeka Svitava Zdroj: http://www.geodis.cz/sluzby/letecky-laserscanning LIDAR Digitální model terénu - řeka Svitava Zdroj: http://www.geodis.cz/sluzby/letecky-laserscanning 7 Tvorba digitálního modelu terénu LIDAR - aplikace Vodní hospodářství LIDAR - aplikace Lesní hospodářství LIDAR - aplikace Telekomunikace LIDAR - aplikace