Nyereség:
- Az SfM fotogrammetria, az ortofotó, a DSM/DTM és a földi irányítási pontok megfelelő kontextusban való használatának képessége az AI-val
- Képes UAV repüléstervezésre, lefedettségi rátára és pontossági elvárásokra AI által támogatott számításokkal és ellenőrző listákkal
- Képesség a fotogrammetriai kimenet pontosságának értékelésére független vezérlőpontokkal és RMSE logikával
A fotogrammetria a tárgyak háromdimenziós helyzetének és alakjának mérési technikája átfedő fényképekből. Napjainkban a leggyorsabban növekvő gyártási módszer a felmérési tervezésben az, hogy az UAV (unmanned Aerial Vehicle, közismert nevén drone) által gyűjtött több száz fényképből ortofotókat és magassági modelleket készítenek. Ebben a részben bemutatjuk, hogy a mesterséges intelligencia hogyan támogatja ezt a folyamatot, a repülés tervezésétől a pontosság felméréséig. Az elv megváltoztathatatlan: szoftver és mesterséges intelligencia állítja elő a modellt; A helymeghatározási pontosság elfogadása a földi irányítópontokon és a független irányításon keresztül a mérnöknél marad.
Tisztázzuk a feltételeket. Az SfM (Structure from Motion) egy olyan módszer, amely a különböző szögekből készült fényképek közös pontjainak egyeztetésével oldja meg a 3D geometriát és a kamerapozíciókat; Ez a modern fotogrammetriai szoftver magja. Az ortofotó megfelelő léptékű légifelvétel, mint egy térkép, kiküszöbölve a perspektíva és a magassági torzulásokat. A DSM (Digital Surface Model) a felső felület domborzati modellje, beleértve az épületeket és a fákat. A DTM (Digital Terrain Model) a csupasz talaj magassági modellje. A GCP (Ground Control Point, angolul GCP) olyan megjelölt pontok, amelyek pontosan mérve a terepről, fényképeken jelennek meg, és összekapcsolják a modellt a valós koordinátákkal. Az átfedési arány az egymást fedő szomszédos fényképek százalékos aránya.
Az AI szerepe a fotogrammetriában
Az AI négy helyet támogat ebben a munkafolyamatban:
- Repülés tervezés és számítás. Segít a repülési magasság, a fedőarány és a fényképek számának kiszámításában a kívánt földi mintavételi távolsághoz (GSD: az a méret, amelyet minden pixel lefed a talajon), és ellenőrző listát készít.
- Minőségi előzetes ellenőrzés. Olyan szkennelési logikát hoz létre, amely megjelöli az elmosódott fényképeket, az elégtelen elzárást és a GCP-elosztási problémákat.
- Kimenet osztályozás és tisztítás. Segít az olyan feladatokban, mint az objektum (épület/fa) szűrése és a felhő/árnyék észlelése ortofotóban, hogy DTM-et generáljon a DSM-ből.
- Jelentés és pontossági összefoglaló. Olvashatóvá teszi az RMSE (Root Mean Square Error; a kontrollpontok eltéréseinek mértéke) táblázatot és a pontossági jelentést.
Holttér: A mesterséges intelligencia nem látja a repülés fizikai körülményeit és a terep valóságát. Ha nem megfelelő a GCP, rossz a fedél vagy szeles repülés, akkor ezt később semmilyen szoftver/AI nem tudja teljes mértékben kijavítani. Az integritás a pályán kezdődik.
Tipp: A pontossági célt számokban állítsa be a kezdetektől fogva. A „legyen nagy hűség” kétértelmű; Ez egy mérhető cél "vízszintesen ±3 cm-re és függőlegesen ±5 cm-re célozva, az RMSE független ellenőrzési pontokkal megerősítve."
Lépésről lépésre: UAV fotogrammetriai munkafolyamat
- Állítsa be a pontosságot és a GSD-célt. A kívánt pontosság határozza meg a GSD-t és ezáltal a repülési magasságot. Általános szabály: a helymeghatározási pontosság néhány GSD nagyságrendje.
- Tervezze meg a repülést. Lefedettségi arány (jellemzően előre 75-80%, oldalra 65-70%), repülési magasság, fotók száma. Az AI elkészítheti ezt a számítást és ellenőrző listát.
- Helyezze el és mérje meg a GCP-ket. Pontosan mérjen meg GNSS-sel elegendő számú GCP-t a sarkokban és a közepén, hogy egyenletesen lefedje a területet. Ezek egy részét különítse el független vezérlőpontokként, amelyek nem lépnek be a modellbe.
- Feldolgozni. Igazítás SfM-mel, georeferencia GCP-vel, sűrű pontfelhő, DSM, ortofotó generálás.
- Készítsen DTM-et. Váltson DSM-ről DTM-re a földön kívüli objektumok kiszűrésével.
- Ellenőrizze. Számítsa ki az RMSE-t az egyes ellenőrzési pontokon; Eltalálja a célt?
Földi irányítópontok és RMSE
A fotogrammetriai modell valós világhoz való illesztése a GCP-ktől függ. A GCP-k méretarányt és elhelyezkedést adnak a modellnek; Ha ezek száma nem elegendő, vagy rosszul oszlanak el (mindegyik az egyik sarokban), a modell az egyik régióban pontos, a másikban ferde lesz. A pontosság őszinte mérésének módja az, hogy néhány GCP-t független vezérlőpontként tartunk meg úgy, hogy nem igazítjuk őket egymáshoz, és az RMSE-t úgy számítjuk ki, hogy összehasonlítjuk a modellben szereplő értékeket a tényleges mért értékekkel. A modell csak azért nem tekinthető helyesnek, mert a GCP-n alacsony az illeszkedés (maradék); Ez olyan, mint a siker az edzési adatokon.
Figyelem: Ha az összes megjelölt pontot GCP-ként használja, és nem hagy független ellenőrző pontot, akkor nem lesz független bizonyítéka a pontosság mérésére. Mindig tartson fenn néhány pontot az ellenőrzésre.
Három mini tok: a számok szerint
1. eset – GCP-elosztási hiba. Egy 40 hektáros területen a 6 GCP-ből 5 a tábla déli felében volt. A modell délen ±3 cm, északon ±25 cm eltérést adott. A független ellenőrzőpontok feltárták ezt a regionális torzulást; A GCP-k egyenletes elosztása és a repülés újrafeldolgozása után a pontosság ±4 cm-re csökkent északon.
2. eset – DSM összetévesztése DTM-mel. A térfogatszámítás során a csapat körülbelül 12%-kal túlbecsülte az ásatási mennyiséget, feltételezve, hogy a DSM-et közvetlenül egy erdős területen őrölték. Amikor a DTM-et mesterséges intelligencia által támogatott talajszűréssel generálták, és a számítást megismételték, a hangerő közelebb került a valósághoz. Tanulság: A DTM-et a volumen- és farmermunkában használják.
3. eset – Nem megfelelő lefedettség. Amikor a lefedettség egyes vonalakon 55%-ra esett a szél miatt, az SfM gyenge egyezést produkált ezen a területen, és a modell lyukakkal jött ki. A minőségi előzetes ellenőrzés az alacsony borítási régiót jelölte meg; Azt a részt megint repítették. Tanulság: burkolat a helyszínen biztosított, később nem gyártható.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge felszólítás:
Megyek drónnal térképet készíteni, mondd meg mit csináljak.
Erőteljes felszólítás:
Feladat: UAV fotogrammetriai repülési és pontossági tervet készíteni. Kontextus:- Terület: ~40 ha, lapos-enyhén lejtős, gyéren erdős- Célpontosság: vízszintes ±3 cm, függőleges ±5 cm- Kamera: [érzékelő/fókusz], kívánt GSD: 2 cmKérések:1) Írd meg a hozzávetőleges repülési magasságot és logikát GSD 2 cm-hez.2) Lefedettség/eloszlás) Stratégia száma és ajánlása3. Hányat érdemes FÜGGETLEN ellenőrzőpontként lefoglalni?4) Írja le a DSM/DTM megkülönböztetést, és melyik feladathoz melyik kimenet szükséges.5) Ellenőrzés: megerősítési lépés RMSE-vel független ellenőrzőpontokon.
A hatékony prompt numerikus célt, terepi állapotot és ellenőrzési tervet tartalmaz; A kimenet alkalmazhatóvá válik.
Négy másolható sablon
1) Repülési paraméterek számítása:
Hozzávetőleges repülési magasság a kívánt GSD-hez [x cm] és a kamerához [érzékelő/fókusz], javaslat fedőarány, becsült fényképek száma. Írja le egyértelműen a feltételezéseit; Vegye figyelembe, hogy a pontos értékhez szoftveres megerősítés szükséges.
2) GCP tervezés:
Javasoljuk a GCP elrendezési stratégiát [terület/méret/forma] számára: hány pontot, hogyan kell elosztani, mennyit kell fenntartani a független vezérléshez. Magyarázza el a rossz elosztás kockázatát (mind egy sarokban).
3) DSM->DTM munkafolyamat:
Írja meg a földi szűrési lépéseket a DTM létrehozásához egy pontfelhőből/DSM-ből. Adja meg, hogy mely objektumokat (épület, fa) kívánja kibontani, és hogyan ellenőrizheti az eredményt a profilszakasszal. Magyarázza el, miért van szükség DTM-re a hangerő/szintű munkához.
4) Pontossági jelentés:
Számítsa ki a vízszintes és függőleges RMSE-t a következő egyedi vezérlőpont-eltérésekből, hasonlítsa össze a célpontossággal, készítsen megfelelő/nem megfelelő értelmezést, és mutasson rá a gyenge területekre. Adatok: [kontrollpont eltérések]
Fotogrammetriai termékek összehasonlítása
Termék
Mit jelképez?
Tipikus használat
Figyelem
ortofotó
Méretezés pontos légi kép
Alaptérkép, digitalizálás
Éltorzítások
DSM
Felső felület (épület+fa)
Árnyék/láthatóság elemzés
Ez nem a talaj
DTM
csupasz talaj
Farmer, térfogat, lejtő
Szűrési minőség
pontfelhő
3D sűrű pontok
3D mérés, keresztmetszet
zajtisztítás
YKN
Georeferencia alap
az igazság alapja
Eloszlás kritikus
Gyakori hibák
- DSM használata DTM helyett. Nagy hiba a magasság- és térfogatszámításoknál.
- Független ellenőrző pontok nélkül. Nem maradt független bizonyíték a pontosság mérésére.
- Rosszul terjesztik a GCP-ket. Az egyik terület helyes, a másik torz.
- A lefedettség elégtelensége a pályán. Nem helyreállítható, perforált modell.
- Nem a számok pontosságát tűzi ki célul. A "nagy pontosságot" nem lehet mérni vagy megerősíteni.
- Azt gondolva, hogy az ortofotó teljesen helyes a méréshez. Az élek és a magas tárgyak körül torzulás lép fel.
Összefoglalva
Mesterséges intelligencia az UAV fotogrammetriában; Hatékony segítség a repülési terv kiszámításában, a minőség előzetes ellenőrzésében, a DSM-ből való DTM generálásában és a pontosság jelentésében. A helymeghatározási pontosság alapja azonban a terepen van lefektetve: a megfelelő számú és egyenletesen elosztott földi irányítópontok, megfelelő fedezet és számszerű pontossági célok. A pontosság őszinte mércéje az RMSE, amelyet a modellbe nem belépő egyes kontrollpontokon számítanak ki. Mindig használja a DTM-et farmer- és tömeges munkákhoz; A DSM a felső felület.
Pályázati feladat
UAV projekt tervezése: határozza meg a mező méretét, a cél GSD-t és a numerikus pontossági célt (pl. vízszintes ±3 cm). A mesterséges intelligencia generáljon repülési magasságot, fedezési arányt és GCP stratégiát; Írja le, hogy hány pontot tart fenn a független ellenőrzésre. Ezután számítsa ki az RMSE-t egy hipotetikus kontrollpont eltérési táblázatán, és kérdezze meg, hogy „eltalálta a célt?” Kommentelje és erősítse meg az eredményt.
ellenőrző lista
- [ ] Numerikus pontossági célt és GSD-t állítottam be.
- [ ] A lefedettségi arányt (előre/oldalra) megfelelően megterveztem.
- [ ] A GCP-ket egyenletesen osztottam el és használtam kellő számban.
- [ ] Fenntartottam néhány pontot a független ellenőrzésre.
- [ ] Nem DSM-et, hanem DTM-et készítettem farmer/volumen számára.
- [ ] A talajszűrést a profilszelvénnyel igazoltam.
- [ ] RMSE-t számoltam az egyes kontrollpontokon.
- [ ] A pontosság elfogadását mérnöki jóváhagyásnak vetettem alá.