Добивки:
- Способност да се користат концептите на SfM фотограметрија, ортофото, DSM/DTM и копнена контролна точка во вистински контекст со AI
- Способност да се конструира планирање на летот на UAV, стапка на покриеност и очекувања за точност со пресметки и листи за проверка поддржани од вештачка интелигенција
- Способност да се оцени точноста на фотограметрискиот излез со независни контролни точки и RMSE логика
Фотограметријата е техника на мерење на тродимензионалната положба и обликот на предметите од фотографии кои се преклопуваат. Денес, најбрзо растечкиот метод на производство во геодетското инженерство е производство на ортофотографии и модели на височина од стотици фотографии собрани од UAV (беспилотно воздушно возило, попознато како беспилотно летало). Во оваа единица, покриваме како вештачката интелигенција го поддржува овој процес, од планирање на летот до проценка на точноста. Принципот е непроменлив: софтверот и вештачката интелигенција го произведуваат моделот; Прифаќањето на точноста на положбата останува кај инженерот преку контролните точки на земјата и независната контрола.
Ајде да ги разјасниме условите. SfM (Структура од движење) е метод кој решава 3D геометрија и позиции на фотоапаратот со усогласување на заедничките точки на фотографиите направени од различни агли; Тоа е јадрото на современиот софтвер за фотограметрија. Ортофотографијата е воздушна слика со правилна скала, како карта, со елиминирани изобличувања на перспективата и висината. DSM (Digital Surface Model) е модел на висинска висина на горната површина вклучувајќи згради и дрвја. DTM (Digital Terrain Model) е висински модел на голо тло. GCP (Ground Control Point; GCP на англиски) се означени точки кои се прецизно измерени од теренот, се појавуваат на фотографии и го поврзуваат моделот со вистинските координати. Соодносот на преклопување е процентот на соседните фотографии кои се покриваат една со друга.
Улогата на вештачката интелигенција во фотограметријата
ВИ поддржува четири места во овој работен тек:
- Планирање и пресметка на летот. Помага во пресметувањето на висината на летот, соодносот на покривање и бројот на фотографии за саканото растојание за земање примероци од земја (GSD: големината што секој пиксел ја покрива на земјата) и создава листа за проверка.
- Претходна проверка на квалитетот. Воспоставува логика на скенирање што означува заматени фотографии, недоволна оклузија и проблеми со дистрибуцијата на GCP.
- Класификација и чистење на излезот. Помага во задачи како што се филтрирање на објекти (зграда/дрво) и откривање облак/сенка во ортофото за да се генерира DTM од DSM.
- Резиме на извештај и точност. Ги прави читливи табелата RMSE (Root Mean Square Error; мерка на отстапувања во контролните точки) и извештајот за точност.
Слепа точка: ВИ не ги гледа физичките услови на летот и реалноста на теренот. Ако има несоодветен GCP, лоша покривка или ветровито лет, ниеден софтвер/ВИ не може целосно да го поправи ова подоцна. Интегритетот започнува на теренот.
Совет: од самиот почеток поставете ја вашата цел за точност во бројки. „Нека биде со висока верност“ е двосмислена; Тоа е мерлива цел „насочена на ±3 cm хоризонтално и ±5 cm вертикално, потврдена од RMSE со независни контролни точки“.
Чекор по чекор: Работен тек на фотограметрија на UAV
- Поставете ја точноста и целта на GSD. Посакуваната точност ја одредува GSD, а со тоа и висината на летот. Општо правило: позиционата точност е од редот на неколку GSDs.
- Планирајте го летот. Сооднос на покриеност (обично напред 75-80%, страна 65-70%), висина на летот, број на фотографии. AI can produce this calculation and checklist.
- Поставете и измерете GCP. Прецизно измерете со GNSS доволен број на GCP во аглите и во средината за рамномерно да ја покриете областа. Одделете некои од нив како независни контролни точки кои не влегуваат во моделот.
- Обработете го. Порамнување со SfM, геореференцирање со GCP, облак со густа точка, DSM, генерирање на ортофото.
- Направете DTM. Префрлете се од DSM на DTM со филтрирање на предмети кои се надвор од земјата.
- Потврди. Пресметајте RMSE на поединечни контролни точки; Дали ја погодува целта?
Контролни точки на земјата и RMSE
Прилагодувањето на фотограметрискиот модел во реалниот свет зависи од GCP. GCP му даваат размер и локација на моделот; Ако тие се недоволни по број или слабо распоредени (сите во еден агол), моделот ќе биде точен во еден регион, а искривен во друг. Начинот на искрено мерење на точноста е да се задржат некои од GCP како независни контролни точки со тоа што не се усогласуваат и да се пресмета RMSE со споредување на нивните вредности во моделот со вистинските измерени вредности. Моделот не се смета за точен само затоа што одговарањето (остатокот) на GCP е ниско; This is like success on training data.
Внимание: ако ги користите сите означени точки како GCP и не оставите независни контролни точки, нема да имате независен доказ за мерење на точноста. Секогаш резервирајте неколку точки за проверка.
Три мини случаи: според бројките
Случај 1 - Грешка во дистрибуцијата на GCP. Во поле од 40 хектари, 5 од 6-те ГЦП беа во јужната половина од полето. Моделот даде отстапување од ±3 cm на југ и ±25 cm на север. Независните контролни пунктови го открија ова регионално нарушување; Кога GCPs беа распределени рамномерно и летот беше повторно обработен, точноста се намали на ±4 cm на север.
Случај 2 - Грешка DSM за DTM. Во пресметките на волуменот, тимот го прецени обемот на ископувањето за приближно 12% претпоставувајќи дека DSM бил директно сомелен во шумска област. Кога DTM беше генериран со филтрирање за земја поддржано од вештачка интелигенција и пресметката се повтори, јачината на звукот се приближи до реалноста. Лекција: ДТМ се користи во работата со волумен и фармерки.
Случај 3 - Несоодветна покриеност. Кога покриеноста падна на 55% на некои линии поради ветерот, SfM направи лош натпревар во таа област и моделот излезе со дупки. Претходната проверка на квалитетот го означи регионот со ниска покривка; That part was flown again. Лекција: капакот е обезбеден на терен, не може да се произведува подоцна.
Слаба навестување / Силен навестување
Слаба навестување:
Ќе направам мапа со дрон, кажи ми што да правам.
Моќен потсетник:
Задача: Креирајте план за лет и точност за фотограметрија на UAV. Контекст:- Површина: ~40 ха, рамно-малку наклон, ретко пошумена- Точност на целта: хоризонтална ±3 cm, вертикална ±5 cm- Камера: [сензор/фокус], посакуван GSD: 2 cm Барања: 1) Напишете ја приближната висина на летот и логиката за препорака за летање2) на страната/ratage на страна 2. оправдување.3) Број на GCP и стратегија за дистрибуција; Колку од нив треба да резервирам како НЕЗАВИСНИ контролни пунктови?4) Напишете ја дистинкцијата DSM/DTM и кој излез е потребен за која работа.5) Верификација: чекор за потврда со RMSE на независни контролни пунктови.
Моќниот промпт вклучува нумеричка цел, состојба на терен и план за верификација; Излезот станува применлив.
Четири шаблони за копирање
1) Пресметка на параметарот на летот:
Приближна висина на летот за саканиот GSD [x cm] и камерата [сензор/фокус], предложи сооднос на покривање, процени број на фотографии. Напишете ги вашите претпоставки јасно; Забележете дека точната вредност бара потврда на софтверот.
2) Планирање на GCP:
Препорачај стратегија за распоред на GCP за [област/големина/облик]: колку поени, како да се распределат, колку треба да се резервира за независна контрола. Објаснете го ризикот од погрешна распределба (сите во еден агол).
3) ДСМ->ДТМ работен тек:
Напишете ги чекорите за филтрирање на земјата за да се генерира DTM од точкаст облак/DSM. Наведете кои објекти (зграда, дрво) да се извлечат и како да се потврди резултатот со делот за профил. Објаснете зошто DTM е потребен за работа со волумен/ниво.
4) Извештај за точност:
Пресметајте ги хоризонталните и вертикалните RMSE од следните поединечни отстапувања на контролната точка, споредете со точноста на целта, направете интерпретација на поминување/неуспех и посочете ги сите слаби области. Податоци: [отстапувања на контролната точка]
Споредба на фотограметриски производи
Производ
Што претставува тоа?
Типична употреба
Внимание
ортофото
Скалирај точна воздушна слика
Базна карта, дигитализација
Изобличувања на рабовите
ДСМ
Горна површина (зграда+дрво)
Анализа на сенка/видливост
Тоа не е земјата
ДТМ
гола земја
Деним, волумен, наклон
Квалитет на филтрирање
точка облак
3D густи точки
3D мерење, пресек
чистење на бучава
YKN
Геореферентна база
основа на вистината
Дистрибуцијата е критична
Вообичаени грешки
- Користење на DSM наместо DTM. Голема грешка во пресметките на кота и волумен.
- Не оставајќи независни контролни пунктови. Не остана независен доказ за мерење на точноста.
- Лошо дистрибуирани GCP-и. Едната област е точна, другата е искривена.
- Оставајќи ја стапката на покриеност недоволна на теренот. Неповратен, перфориран модел.
- Непоставување на целта за точност во бројките. „Високата точност“ не може да се измери или потврди.
- Мислејќи дека ортофотографијата е апсолутно точна за мерење. Изобличувањето се јавува околу рабовите и високите објекти.
Сумирано
Вештачка интелигенција во UAV фотограметријата; Тоа е моќна помош во пресметката на планот за летање, пред-проверката на квалитетот, генерирањето на DTM од DSM и известувањето за точноста. Сепак, основата на позиционата точност е поставена на терен: правилен број и рамномерно распоредени контролни точки на земјата, соодветна покривка и цели за нумеричка точност. Искрена мерка за точност е RMSE пресметана на поединечни контролни точки кои не влегуваат во моделот. Секогаш користете DTM за тексас и работа на големо; DSM е горната површина.
Задача за апликација
Дизајнирајте проект за UAV: одреди ја големината на полето, целниот GSD и целта за нумеричка точност (на пр. хоризонтална ±3 cm). Дали вештачката интелигенција генерира висина на летот, сооднос на покривање и стратегија за GCP; Запишете колку поени ќе резервирате за независна контрола. Потоа пресметајте го RMSE на хипотетичка табела за отстапување на контролната точка и прашајте „дали ја погоди целта?“ Коментирајте и сами потврдете го резултатот.
листа за проверка
- [ ] I set a numerical accuracy target and GSD.
- [ ] Адекватно го планирав односот на покриеност (напред/страна).
- [ ] Ги дистрибуирав GCP рамномерно и ги користев во доволен број.
- [ ] Резервирав некои точки за независна контрола.
- [ ] Произведов DTM, не DSM, за тексас/волумен.
- [ ] Ја потврдив филтрацијата за заземјување со делот за профили.
- [ ] Го пресметав RMSE на поединечни контролни точки.
- [ ] Го подложив прифаќањето на точноста на инженерско одобрување.