إنشاء النماذج من التصوير المساحي وصور الطائرات بدون طيار

المكاسب:

• القدرة على استخدام التصوير المساحي SfM، والتصوير التقويمي، وDSM/DTM ومفاهيم نقطة التحكم الأرضية في السياق الصحيح باستخدام الذكاء الاصطناعي
• القدرة على إنشاء تخطيط لرحلات الطائرات بدون طيار ومعدل التغطية وتوقعات الدقة باستخدام الحسابات وقوائم المراجعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
• القدرة على تقييم دقة مخرجات القياس التصويري باستخدام نقاط تحكم مستقلة ومنطق RMSE

التصوير المساحي هو تقنية قياس موضع وشكل الأشياء ثلاثي الأبعاد من الصور الفوتوغرافية المتداخلة. اليوم، تتمثل طريقة الإنتاج الأسرع نموًا في هندسة المسح في إنتاج صور تقويمية ونماذج ارتفاع من مئات الصور الفوتوغرافية التي تم جمعها بواسطة UAV (مركبة جوية بدون طيار، والمعروفة باسم الطائرات بدون طيار). في هذه الوحدة، نغطي كيفية دعم الذكاء الاصطناعي لهذه العملية، بدءًا من تخطيط الرحلة وحتى تقييم الدقة. المبدأ غير قابل للتغيير: البرمجيات والذكاء الاصطناعي ينتجان النموذج؛ يبقى قبول الدقة الموضعية مع المهندس من خلال نقاط التحكم الأرضية والتحكم المستقل.

دعونا توضيح الشروط. SfM (الهيكل من الحركة) هي طريقة تحل الهندسة ثلاثية الأبعاد ومواضع الكاميرا عن طريق مطابقة النقاط المشتركة في الصور الملتقطة من زوايا مختلفة؛ إنه جوهر برامج التصوير المساحي الحديثة. Orthophoto هي صورة جوية ذات مقياس صحيح، مثل الخريطة، مع إزالة تشوهات المنظور والارتفاع. DSM (نموذج السطح الرقمي) هو نموذج ارتفاع للسطح العلوي بما في ذلك المباني والأشجار. DTM (نموذج التضاريس الرقمية) هو نموذج الارتفاع للأرض العارية. GCP (نقطة التحكم الأرضية؛ GCP باللغة الإنجليزية) هي نقاط محددة يتم قياسها بدقة من الميدان، وتظهر في الصور الفوتوغرافية وتربط النموذج بالإحداثيات الحقيقية. نسبة التداخل هي النسبة المئوية للصور المجاورة التي تغطي بعضها البعض.

دور الذكاء الاصطناعي في التصوير المساحي

يدعم الذكاء الاصطناعي أربعة أماكن في سير العمل هذا:

1. تخطيط الرحلة وحسابها. فهو يساعد في حساب ارتفاع الرحلة ونسبة التغطية وعدد الصور الفوتوغرافية لمسافة أخذ العينات الأرضية المطلوبة (GSD: الحجم الذي يغطيه كل بكسل على الأرض)، وإنشاء قائمة مرجعية.
2. فحص الجودة مسبقًا. فهو ينشئ منطق المسح الذي يشير إلى الصور الباهتة والحجب غير الكافي ومشكلات توزيع Google Cloud Platform.
3. تصنيف المخرجات والتنظيف. فهو يساعد في مهام مثل تصفية الكائنات (المبنى/الشجرة) واكتشاف السحابة/الظل في الصورة التقويمية لإنشاء DTM من DSM.
4. التقرير وملخص الدقة. يجعل جدول RMSE (جذر متوسط ​​مربع الخطأ؛ قياس الانحرافات في نقاط التحكم) وتقرير الدقة قابلاً للقراءة.

النقطة العمياء: لا يرى الذكاء الاصطناعي الظروف المادية للطيران وواقع التضاريس. في حالة عدم كفاية برنامج Google Cloud Platform أو التغطية الضعيفة أو الطيران العاصف، فلن يتمكن أي برنامج/ذكاء اصطناعي من تصحيح ذلك بشكل كامل لاحقًا. النزاهة تبدأ في الملعب.

نصيحة: حدد هدف الدقة بالأرقام من البداية. "فليكن على درجة عالية من الإخلاص" غامضة؛ إنه هدف قابل للقياس "يستهدف ±3 سم أفقيًا و±5 سم عموديًا، وهو ما أكدته RMSE بنقاط تحكم مستقلة".

خطوة بخطوة: سير عمل التصوير المساحي للطائرات بدون طيار

1. ضبط الدقة وهدف GSD. تحدد الدقة المطلوبة GSD وبالتالي ارتفاع الرحلة. القاعدة العامة: الدقة الموضعية تكون في حدود عدد قليل من أجهزة GSD.
2. خطط للرحلة. نسبة التغطية (عادة للأمام 75-80%، الجانب 65-70%)، ارتفاع الرحلة، عدد الصور. يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء هذه الحسابات وقائمة المراجعة.
3. مكان وقياس نقاط التحكم الأرضية. قم بقياس دقيق باستخدام GNSS لعدد كافٍ من نقاط التحكم الأرضية في الزوايا وفي المنتصف لتغطية المنطقة بالتساوي. فصل بعضها كنقاط تحكم مستقلة لا تدخل في النموذج.
4. معالجتها. المحاذاة مع SfM، والإسناد الجغرافي مع GCP، وسحابة النقاط الكثيفة، وDSM، وتوليد الصور الفوتوغرافية.
5. إنتاج DTM. قم بالتبديل من DSM إلى DTM عن طريق تصفية الكائنات الموجودة خارج الأرض.
6. يؤكد. حساب RMSE في نقاط التحكم الفردية؛ هل يصيب الهدف؟

نقاط التحكم الأرضية وRMSE

يعتمد ملاءمة النموذج المساحي التصويري للعالم الحقيقي على نقاط التحكم الأرضية. توفر نقاط التحكم الأرضية النطاق والموقع للنموذج؛ إذا كانت غير كافية من حيث العدد أو موزعة بشكل سيئ (جميعها في زاوية واحدة)، فسيكون النموذج دقيقًا في منطقة واحدة ومنحرفًا في منطقة أخرى. طريقة قياس الدقة بأمانة هي الاحتفاظ ببعض نقاط التحكم الأرضية كنقاط تحكم مستقلة من خلال عدم محاذاتها وحساب RMSE من خلال مقارنة قيمها في النموذج مع القيم المقاسة الفعلية. لا يعتبر النموذج صحيحًا لمجرد أن الملاءمة (المتبقية) في GCP منخفضة؛ هذا مثل النجاح في بيانات التدريب.

تنبيه: إذا استخدمت جميع النقاط المميزة كنقاط تحكم أرضية ولم تترك أي نقاط تحكم مستقلة، فلن يكون لديك أي دليل مستقل لقياس الدقة. احتفظ دائمًا ببضع نقاط للفحص.

ثلاث حالات صغيرة: بالأرقام

الحالة 1 - خطأ في توزيع Google Cloud Platform. وفي حقل مساحته 40 هكتارًا، كانت 5 نقاط اتصال أرضية من أصل 6 تقع في النصف الجنوبي من الحقل. أعطى النموذج انحرافًا قدره ± 3 سم في الجنوب و ± 25 سم في الشمال. وكشفت نقاط التفتيش المستقلة عن هذا التشوه الإقليمي؛ وعندما تم توزيع نقاط التحكم الأرضية بالتساوي وإعادة معالجة الرحلة، انخفضت الدقة إلى ±4 سم في الشمال.

الحالة 2 - الخلط بين DSM وDTM. في حساب الحجم، بالغ الفريق في تقدير حجم الحفر بحوالي 12% بافتراض أن DSM تم طحنه مباشرة في منطقة حرجية. عندما تم إنشاء DTM باستخدام التصفية الأرضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتكررت الحسابات، أصبح الحجم أقرب إلى الواقع. الدرس المستفاد: يتم استخدام DTM في الحجم وعمل الجينز.

الحالة 3 - التغطية غير الكافية. عندما انخفضت التغطية إلى 55% على بعض الخطوط بسبب الرياح، قدمت SfM تطابقًا سيئًا في تلك المنطقة وخرج النموذج به ثقوب. كان الفحص المسبق للجودة بمثابة علامة على منطقة الغطاء المنخفض؛ تم نقل هذا الجزء مرة أخرى. الدرس المستفاد: الغطاء يتم توفيره في الميدان، ولا يمكن تصنيعه فيما بعد.

موجه ضعيف / موجه قوي

حث ضعيف:

سأرسم خريطة بطائرة بدون طيار، أخبرني بما يجب أن أفعله.

مطالبة قوية:

المهمة: إنشاء رحلة مسح مساحي للطائرات بدون طيار وخطة الدقة. السياق: - المنطقة: ~ 40 هكتارًا، منحدر مسطح قليلاً، قليل الأشجار - دقة الهدف: أفقي ± 3 سم، عمودي ± 5 سم - الكاميرا: [المستشعر/التركيز]، GSD المطلوب: 2 سم الطلبات: 1) اكتب ارتفاع الطيران التقريبي والمنطق لـ GSD 2 سم.2) توصية نسبة التغطية (للأمام/الجانب) والمبرر.3) عدد نقاط التحكم الأرضية واستراتيجية التوزيع؛ كم منهم يجب أن أحجز كنقاط تفتيش مستقلة؟ 4) اكتب تمييز DSM/DTM وأي مخرجات مطلوبة لأي وظيفة. 5) التحقق: خطوة التأكيد مع RMSE عند نقاط التفتيش المستقلة.

تتضمن المطالبة القوية هدفًا رقميًا وحالة الحقل وخطة التحقق؛ يصبح الإخراج قابلاً للتطبيق.

أربعة قوالب قابلة للنسخ

1) حساب معلمة الرحلة:

ارتفاع الطيران التقريبي لـ GSD المطلوب [x سم] والكاميرا [المستشعر/التركيز]، واقتراح نسبة التغطية، وتقدير عدد الصور. اكتب افتراضاتك بوضوح؛ لاحظ أن القيمة الدقيقة تتطلب تأكيد البرنامج.

2) تخطيط برنامج Google Cloud Platform:

يوصى بإستراتيجية تخطيط Google Cloud Platform لـ [المساحة/الحجم/الشكل]: كم عدد النقاط، وكيفية التوزيع، وكم عدد النقاط التي يجب حجزها للتحكم المستقل. شرح مخاطر سوء التوزيع (كل ذلك في زاوية واحدة).

3) DSM->سير عمل DTM:

اكتب خطوات التصفية الأرضية لإنشاء DTM من سحابة نقطية/DSM. حدد الكائنات (المبنى والشجرة) التي تريد استخراجها وكيفية التحقق من النتيجة من خلال قسم الملف الشخصي. اشرح سبب الحاجة إلى DTM للعمل على مستوى الحجم/المستوى.

4) تقرير الدقة:

قم بحساب RMSE الأفقي والرأسي من انحرافات نقاط التحكم الفردية التالية، وقارنها بدقة الهدف، وقم بتفسير النجاح/الفشل وحدد أي مناطق ضعف. البيانات: [انحرافات نقطة التحكم]

مقارنة المنتجات التصويرية

المنتج

ماذا تمثل؟

الاستخدام النموذجي

انتبه

orthophoto

مقياس الصورة الجوية الدقيقة

خريطة الأساس، والرقمنة

تشوهات الحافة

DSM

السطح العلوي (المبنى+الشجرة)

تحليل الظل/الرؤية

إنها ليست الأرض

دي تي إم

أرض عارية

الدنيم، الحجم، المنحدر

جودة التصفية

سحابة النقطة

نقاط كثيفة ثلاثية الأبعاد

قياس ثلاثي الأبعاد، مقطع عرضي

تنظيف الضوضاء

YKN

قاعدة المرجعية الجغرافية

أساس الحقيقة

التوزيع حاسم

الأخطاء الشائعة

• استخدام DSM بدلاً من DTM. خطأ كبير في حسابات الارتفاع والحجم.
• عدم ترك أي نقاط تفتيش مستقلة. لا يوجد دليل مستقل لقياس الدقة.
• سوء توزيع نقاط التحكم الأرضية (GCPs). منطقة واحدة صحيحة، والآخر مشوه.
• ترك نسبة التغطية غير كافية على أرض الملعب. نموذج مثقوب غير قابل للاسترداد.
• عدم تحديد هدف الدقة في الأرقام. لا يمكن قياس أو تأكيد "الدقة العالية".
• معتقدًا أن الصورة التقويمية صحيحة تمامًا للقياس. يحدث التشوه حول الحواف والأشياء المرتفعة.

في ملخص

الذكاء الاصطناعي في التصوير المساحي للطائرات بدون طيار؛ إنها أداة مساعدة قوية في حساب خطة الطيران، والفحص المسبق للجودة، وتوليد DTM من DSM وإعداد التقارير الدقيقة. ومع ذلك، تم وضع أساس الدقة الموضعية في الميدان: العدد الصحيح ونقاط التحكم الأرضية الموزعة بالتساوي، والغطاء المناسب والدقة العددية للأهداف. المقياس الصادق للدقة هو RMSE المحسوب في نقاط التحكم الفردية التي لا تدخل النموذج. استخدم دائمًا DTM للأعمال المصنوعة من الدنيم والكميات الكبيرة؛ DSM هو السطح العلوي.

مهمة التطبيق

تصميم مشروع الطائرات بدون طيار: تحديد حجم الحقل، والهدف GSD، وهدف الدقة العددية (على سبيل المثال الأفقي ±3 سم). اطلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء ارتفاع الطيران ونسبة التغطية واستراتيجية Google Cloud Platform؛ اكتب عدد النقاط التي ستحتفظ بها للتحكم المستقل. ثم احسب RMSE على جدول انحراف نقطة التحكم الافتراضي واسأل "هل أصاب الهدف؟" قم بالتعليق وتأكيد النتيجة بنفسك.

قائمة مرجعية

• [ ] قمت بتعيين هدف الدقة العددية وGSD.
• [ ] لقد خططت لنسبة التغطية (الأمام/الجانب) بشكل مناسب.
• [ ] لقد قمت بتوزيع نقاط التحكم الأرضية بالتساوي واستخدمتها بأعداد كافية.
• [ ] لقد احتفظت ببعض النقاط للتحكم المستقل.
• [ ] لقد أنتجت DTM، وليس DSM، للدنيم/الحجم.
• [ ] لقد قمت بالتحقق من ترشيح الأرض باستخدام قسم الملف الشخصي.
• [ ] قمت بحساب RMSE في نقاط التحكم الفردية.
• [ ] لقد أخضعت قبول الدقة لموافقة المهندس.