Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban DOKTORI (Ph.D.) ÉRTEKEZÉS Jancsó Tamás 2005 Nem lineáris modellek fotogrammetriai.

Presentation on theme: "Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban DOKTORI (Ph.D.) ÉRTEKEZÉS Jancsó Tamás 2005 Nem lineáris modellek fotogrammetriai."— Presentation transcript:

1 Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban DOKTORI (Ph.D.) ÉRTEKEZÉS Jancsó Tamás 2005 Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

2 Geokörnyezettudományi kapcsolat Tájékozási folyamat
TARTALOM Dolgozat céljai Geokörnyezettudományi kapcsolat Tájékozási folyamat DDM automatizált ellenőrzése Durvahibaszűrés Alkalmazási példák Saját eredmények Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

3 DOLGOZAT CÉLJAI A sztereó-fotogrammetriai kiértékelés végrehajtásához szükséges tájékozási folyamatot, mint komplex egészet kívánom kezelni. Új, direkt analitikus módszer bemutatása, mely hatékonyan elősegíti a durvahibaszűrés elvégzését valós időben, a kiegyenlítéssel párhuzamosan. A nem lineáris modellek hatékonyságát geokörnyezettudományi szempontból is fontos alkalmazási példán, egy domborzatmodell ellenőrzésén demonstrálni. Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

4 GEOKÖRNYEZETTUDOMÁNYI KAPCSOLAT
Geokörnyezettudomány művelői számára kiemelt fontosságú a következő termékek alkalmazása: ORTOFOTÓ Sztereo-képpár tájékozása (durvahibaszűrés) DDM létrehozása fotogrammetriai kiértékeléssel DDM ÉS ABBÓL LEVEZTHETŐ TERMÉKEK DDM ellenőrzése (hibaszűrés) sztereo-képpár alapján Kiemelt területek: Erdő- és mezőgazdálkodás Geológia Talajtan Területtervezés és ökológia Környezetvédelem Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

5 Klasszikus tájékozási folyamat
Belső tájékozás Relatív tájékozás Abszolút tájékozás Hagyományos mód Direkt megoldás 1. Gröbner-bázis segítségével 2. Gröbner-bázis nélkül Direkt lineáris transzformáció (DLT) Külső tájékozási elemek meghatározása hátrametszéssel Direkt megoldás durvahibaszűréssel Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

6 DDM ELLENŐRZÉSE (HIBASZŰRÉS)
Feladat: Sztero-képpárból automatikusan létrehozott DDM pontjainak ellenőrzése Kiinduló adatok: Sztereo-képpár Belső- és külső tájékozási elemek Illesztő pontok geod. koordinátái DDM pontok koordinátái ASCII formátumban CÉL: Hibás pontok automatizált kiszűrése Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

7 Térbeli hasonlósági transzformáció 1.
Koordináták redukálása súlypontra (eltolási paraméterek kiesnek) Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

8 Térbeli hasonlósági transzformáció 2.
Forgatási mátrix átalakítása Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

9 Térbeli hasonlósági transzformáció 3.
Térbeli hasonlósági transzformáció módosított képlete Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

10 Térbeli hasonlósági transzformáció 4.
Az m méretaránytényező meghatározása minden j-ik kombinációban (n=3 esetén j=36). Az ab,b,c paraméterek meghatározása minden j-k kombinációban. Eltolási paraméterek meghatározása minden j-k kombinációban. Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

11 Térbeli hasonlósági transzformáció 5.
Kiegyenlítés Súlymátrixok Kiegyenlített paraméterek Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

12 Térbeli hasonlósági transzformáció 6.
Teszt Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

13 A terep és a modell összehasonlítása méretarányszámokkal durva hibák szűréséhez 1.
Kiindulás Minden kombinációban Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

14 A terep és a modell összehasonlítása méretarányszámokkal durva hibák szűréséhez 2.
Alapelv Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

15 A terep és a modell összehasonlítása méretarányszámokkal durva hibák szűréséhez 3.
A megengedett hibás háromszögek száma: 84 A felderített hibás háromszögek száma: 57 Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

16 Térbeli hátrametszés direkt megoldása + durvahibaszűrés a kiegyenlítéssel párhuzamosan 1.
Helyette: Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

17 Térbeli hátrametszés direkt megoldása + durvahibaszűrés a kiegyenlítéssel párhuzamosan 2.
Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

18 Térbeli hátrametszés direkt megoldása + durvahibaszűrés a kiegyenlítéssel párhuzamosan 3.
Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

19 Térbeli hátrametszés direkt megoldása + durvahibaszűrés a kiegyenlítéssel párhuzamosan 4.
Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

20 Térbeli hátrametszés direkt megoldása + durvahibaszűrés a kiegyenlítéssel párhuzamosan 5.
ahol Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

21 Térbeli hátrametszés direkt megoldása + durvahibaszűrés a kiegyenlítéssel párhuzamosan 6.
Minden 4-es kombinációban számítjuk az t Nullhipozésis: Statisztika: Számítással: Durva hiba van, ha Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

22 Térbeli hátrametszés direkt megoldása + durvahibaszűrés a kiegyenlítéssel párhuzamosan 7.
Durva hibával terhelt pont beazonosítása a 4-es kombinációk alapján Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

23 DDM automatizált ellenőrzése sztereo-képpárok alapján 1.
Terület alapű mintaillesztés keresztkorrelációval Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

24 DDM automatizált ellenőrzése sztereo-képpárok alapján 2.
Bal képpont nem mozdul H magasság változik, X,Y rögzített Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

25 DDM automatizált ellenőrzése sztereo-képpárok alapján 3.
Kereszt korreláció színcsatornánként (RGB) Kereszt korreláció súlyozással (RGB- súly) Kereszt korreláció egy színcsatornával (Szürke) Kereszt korreláció bináris mintamátrixszal (RGB – 0,1) Kereszt korreláció bináris mintamátrixszal egy színcsatornával (Szürke – 0,1) Kereszt korreláció mintamátrix polarizálásával (RGB – H,V) Mintaillesztés rögzítetett X,Y koordinátákkal (RGB – DDM) Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

26 DDM automatizált ellenőrzése sztereo-képpárok alapján 4.
Kereszt korreláció súlyozással (RGB- súly) : A korrelációs együtthatókat súlyozással és egy textúra koefficienssel pontosítjuk. Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

27 DDM automatizált ellenőrzése sztereo-képpárok alapján 5.
Kereszt korreláció bináris mintamátrixszal (RGB – 0,1): Kereszt korreláció bináris mintamátrixszal egy színcsatornával (Szürke – 0,1): Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

28 DDM automatizált ellenőrzése sztereo-képpárok alapján 6.
Kereszt korreláció mintamátrix polarizálásával (RGB – H,V): Ennél a módszernél az eredeti mintamátrixból két mintamátrixot készítünk úgy, hogy az egyik esetben csak a páratlan sorszámú vízszintes, a másik esetben csak a páratlan sorszámú függőleges sorokat hagyjuk meg. Ezzel egyfajta polarizációt hajtunk végre. Ezután egy hagyományos kereszt korrelációs illesztést hajtunk végre kétszer és ezek közül a nagyobbik korrelációs együttható- értéket visszük tovább. Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

29 DDM automatizált ellenőrzése sztereo-képpárok alapján 7.
Mintaillesztés rögzítetett X,Y koordinátákkal (RGB – DDM): A keresztkorrelációs eljárást különböző Z értékekre megismételjük egy előre megadott lépésközzel (pl. 0.1 m). Ezt a folyamatot addig ismételjük, amíg mindkét irányban el nem érjük a maximálisan megengedett H magassági hibát. Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

30 Saját módszerek implementálása PC-re
A modell és a terep összehasonlítása méretarányszámokkal Térbeli hasonlósági transzformáció Térbeli hátrametszés + durva hibák szűrése DDM automatizált ellenőrzése Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

31 1. Alkalmazási példa (1) Székesfehérvár közelében található fehérvárcsurgói víztározó és környéke. A képek külső tájékozását az általam kidolgozott módszerrel A DDM létrehozása Leica LPS digitális fotogrammetriai munkaállomáson Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

32 1. Alkalmazási példa (2) Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

33 2. Alkalmazási példa (1) Az EuroSDR (European Spatial Data Research) programjának keretében végzett munkára épül. Az ellenőrizendő DDM-et ImageStaion Z/I Imaging digitális fotogrammetriai munkaállomáson állították elő. Cél a DDM pontjainak automatizált ellenőrzése különös tekintettel a magassági hibákra. A keresztkorrelációra épülő kiterjesztett területalapú illesztési eljárásokkal különítettem el a durva hibával terhelt pontokat. Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

34 2. Alkalmazási példa (2) Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

35 SAJÁT EREDMÉNYEK Külső tájékozási elemek meghatározása direkt analitikus módszerrel. Durva hibák szűrése a terepi és a modell koordinátákból számított méretarányszámok összehasonlításával. A térbeli hasonlósági transzformáció iteráció nélküli megoldása Gröbner-bázis alkalmazása nélkül. Durvahibaszűrés megvalósítása a külső tájékozási elemek meghatározásánál. DDM pontok automatizált ellenőrzése sztereo-képpárból 2D-s mintaillesztéssel, a keresztkorrelációs képletek kiterjesztésével . A kidolgozott módszerek számítógépes implementálása példákkal. Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban

36 KÖSZÖNÖM A FIGYELMET! Jancsó Tamás E-mail: t.jancso@geo.info.hu
Nem lineáris modellek fotogrammetriai alkalmazása a geokörnyezettudományban