Оценка точности геопозиционирования снимков в линейных проектах при различном количестве маршрутов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В настоящее время для экологических исследований широко используются результаты фотограмметрической обработки снимков, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), - ортофотопланы, цифровые модели рельефа и т. п. Такие материалы особенно актуальны и востребованы при экологическом мониторинге труднодоступных объектов. Кроме того, материалы съемки с БПЛА незаменимы при импактном мониторинге, когда проводятся наблюдение, оценка и прогноз состояния природной среды в районах расположения опасных и потенциально опасных (АЭС) источников антропогенного воздействия. Независимо от способа геопозиционирования снимков - прямого или косвенного - оценка точности созданного продукта выполняется по наземным контрольным точкам. Цель исследования - оценить точность фотограм-метрических построений в зависимости от количества маршрутов при съемке с БПЛА линейных объектов и от количества опорных точек, используемых при косвенном геопозиционировании. Проведено пять групп экспериментов по три в каждой группе с различным количеством маршрутов (от одного до трех). Пять групп условно объединены в две секции. В первой секции использовались методы прямого и косвенного геопозиционирования с тремя локально расположенными опорными точками. Во второй секции использовался метод косвенного геопозиционирования с различным количеством опорных точек: шестью, двенадцатью и тридцати четырьмя. Оценки точности различных тестов показали, что не всегда увеличение количества маршрутов ведет к повышению точности.

Об авторах

Амр Махмуд Елшештави

Государственный университет по землеустройству; Университет Аль-Азхар

Автор, ответственный за переписку.
Email: amrshesht82@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0668-2375

аспирант, кафедра дистанционного зондирования и цифровой картографии, Государственный университет по землеустройству; преподаватель, кафедра гражданского строительства, инженерный факультет в Каире, Университет Аль-Азхар

Российская Федерация, 105064, Москва, ул. Казакова, д. 15; Арабская Республика Египет, пров. Каир, Эль-Дарб эль-Ахмар, ул. Мохаммеда Абду, д. 15

Анатолий Николаевич Лимонов

Государственный университет по землеустройству

Email: limonov.anatoly@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4382-5200

кандидат технических наук, доцент, профессор, кафедра дистанционного зондирования и цифровой картографии

Российская Федерация, 105064, Москва, ул. Казакова, д. 15

Лариса Анатольевна Гаврилова

Государственный университет по землеустройству

Email: gavrilova.a.larisa@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7095-3224

кандидат технических наук, доцент, декан, факультет городского кадастра

Российская Федерация, 105064, Москва, ул. Казакова, д. 15

Мохамед Абделвадод Елшеви

Государственный университет по землеустройству; Университет Аль-Азхар

Email: mimoelshewy@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8367-207X

аспирант, кафедра геодезии и геоинформатики, Государственный университет по землеустройству; преподаватель, кафедра гражданского строительства, инженерный факультет в Каире, Университет Аль-Азхар

Российская Федерация, 105064, Москва, ул. Казакова, д. 15; Арабская Республика Египет, пров. Каир, Эль-Дарб эль-Ахмар, ул. Мохаммеда Абду, д. 15

Список литературы

  1. Shahbazi M, Théau J, Ménard P. Recent applications of unmanned aerial imagery in natural resource management. Gisci. Remote Sens. 2014;51:339-365. http://dx.doi.org/ 10.1080/15481603.2014.926650
  2. Anderson K, Gaston KJ. Lightweight unmanned aerial vehicles will revolutionize spatial ecology. Front. Ecol. Environ. 2013;11:138-146. http://dx.doi.org/10.1890/120150
  3. Liu P, Chen A, Huang Y, Han J, Lai J, Kang S, Wu T, Wen M, Tsai M. A review of rotorcraft unmanned aerial vehicle (UAV) developments and applications in civil engineering. Smart Struct. Syst. 2014;13:1065-1094. http://dx.doi.org/10.12989/sss.2014.13.6.1065
  4. Anai T, Sasaki T, Osaragi K, Yamada M, Otomo F, Otani H. Automatic exterior orientation procedure for low-cost UAV photogrammetry using video image tracking technique and GPS information. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2012. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXIX-B7-469-2012
  5. Bahr T, Jin X, Lasica R, Giessel D. Image registration of high-resolution UAV data: the new hypare algorithm. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2013. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-1-W2-17-2013
  6. Boccardo P, Chiabrando F, Dutto F, Tonolo FG, Lingua A. UAV deployment exercise for mapping purposes: evaluation of emergency response applications. Sensors. 2015; 15:15717-15737. http://dx.doi.org/10.3390/s150715717
  7. Turner D, Lucieer A, Wallace L. Direct georeferencing of ultrahigh-resolution UAV imagery. IEEE Trans. Geosci. Remote. 2014;52:2738-2745. http://dx.doi.org/10.1109/ TGRS.2013.2265295
  8. Xiang H, Tian L. Method for automatic georeferencing aerial remote sensing (RS) images from an unmanned aerial vehicle (UAV) platform. Biosyst. Eng. 2011;108:104-113. http://dx.doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2010.11.003
  9. Chiang KW, Tsai ML, Chu CH. The development of an UAV borne direct georeferenced photogrammetric platform for ground control point free applications. Sensors. 2012;12:9161-9180. http://dx.doi.org/10.3390/s120709161
  10. Turner D, Lucieer A, Watson C. An automated technique for generating georectified mosaics from ultra-high resolution unmanned aerial vehicle (UAV) imagery, based on structure from motion (SfM) point clouds. Remote Sens. 2012;4:1392-1410. http://dx.doi.org/10.3390/rs4051392
  11. Chiang KW, Tsai ML, Naser ES, Habib A, Chu CH. New calibration method using low cost MEMS IMUs to verify the performance of UAV-borne MMS payloads. Sensors. 2015;15:6560-6585. http://dx.doi.org/10.3390/s150306560
  12. Ai M, Hu Q, Li J, Wang M, Yuan H, Wang S. A robust photogrammetric processing method of low-altitude UAV images. Remote Sens. 2015;7:2302-2333. http://dx.doi.org/10.3390/rs70302302. [CrossRef] [Google Scholar]
  13. Wu CT, Hsiao CY, Chen CS. An assessment of errors using unconventional photogrammetric measurement technology with UAV photographic images as an example. J. Appl. Sci. Eng. 2013;16:105-116.
  14. Remondino F, Fraser C. Digital cameras calibration methods: considerations and comparisons. Proceedings of the ISPRS Commission V Symposium on Image Engineering and Vision Metrology. Dresden; 2006. p. 266-272.
  15. Rieke-Zapp D, Tecklenburg W, Peipe J, Hastedt H, Haig C. Evaluation of the geometric stability and the accuracy potential of digital cameras-comparing mechanical stabilisation versus parameterisation. ISPRS J. Photogramm. 2009;64:248-258. http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2008.09.010
  16. Yang Y. Robust estimation for dependent observation. Manuscr. Geod. 1994;19:10-17.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».