Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство общего и профессионального образования Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Национальный Минерально-Сырьевой Университет «Горный»

Кафедра инженерной геодезии

Курсовой проект

По дисциплине: Аэрокосмические съемки

Разработка технического проекта летно-съемочных работ для создания по аэро- и космоснимкам топографического (плана) карты местности

Выполнил: студентка гр. ИГ-11-1 _____________ /Коваленко Е.О./

Проверил : ассистент ______________ /Боголюбова А.А./

Санкт-Петербург

2015

Министерство общего и профессионального образования

Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Национальный Минерально-Сырьевой Университет «Горный»

Кафедра инженерная геодезия

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

По дисциплине аэрокосмические съемки

ЗАДАНИЕ

Студенту группы ИГ-11-1 __Коваленко Е.О.

(шифр группы) (Ф.И.О.)

1. Тема: Разработка технического проекта летно-съемочных работ для создания по аэро- и космоснимкам топографического (плана) карты местности

2. Задание к проекту: Необходимо составить проект летно-съемочных работ для целей землеустройства и кадастра недвижимости в масштабе 1:25000 на равнинной местности с углами наклона до 2

3. Содержание пояснительной записки: введение, разработка АФС для создания топографической карты (плана), дешифрирование аэркосмоснимков, полученных в результате аэркосмической съемки, построение матрицы ошибок и расчет статистических показателей

4. Перечень графического материала: 8 таблиц Microsoft Word, 9 рисунок и 3 приложения

5. Срок сдачи законченного проекта __________

Руководитель проекта ассистент ________________ /_Боголюбова А.А./

(должность) (подпись) (Ф.И.О.)

Дата выдачи задания: 12 октября 2015г.

Оглавление

Введение

1. Разработка АФС для создания топографической карты (плана) масштаба 1:25000 на равнинной.

1.1 Общие сведения об аэрофотосъемке

1.2 Расчет высоты фотографирования и масштаба аэрофотосъемки

1.3 Расчет плотности планово-высотной привязки аэрофотоснимков

1.4 Аэрофотосъемочные расчеты

1.5 Проектирование аэрофотосъемочных маршрутов

1.6 Проектирование планово-высотных и высотных опознаков

1.7 Проектирование геодезических работ для планово-высотной привязки снимков

2. Дешифрирование аэркосмоснимков, полученных в результате аэркосмической съемки

2.1 Классификация и анализ аэро- и космических снимков

2.2 Выбор метода классификации

2.3 Апробация методики автоматизированного дешифрирования

3. Построение матрицы ошибок и расчет статистических показателей

Заключение

Список используемой литературы

Аннотация

В данном курсовом проекте были закреплены навыки составления проекта летно-съемочных работ традиционным способом. Освоены навыки дешифрирования цифровых снимков на основании составления обучающей выборки для классификации снимка методом максимального правдоподобия. Выполнен расчет матрицы ошибок.

Пояснительная записка содержит 48 страниц, 3 приложения, 9 рисунков и 8 таблиц.

Summary

In this course paper there were assigned skills of development of aerial survey project in a traditional way. Also, skills of decryption of digital air survey images were mastered by making up learning samples for classification of objects on the image for future processing with maximum likelihood method. A calculation of error matrix is made too.

This paper contains 48 pages, 3 applications, 9 figures and 8 tables.

Введение

Топографическая карта масштаба 1:25000, согласно инструкции по топографическим съемкам в масштабах 1:10000 и 1:25000 [11], используется:

· в сельском хозяйстве - при составлении схем районной планировки, землеустройстве сельхозугодий, при региональных противоэрозионных мероприятиях, почвенных и геоботанических обследованиях и съемках и т.п.:

· в геологической разведке - при проведении поисковых и поисково-разведочных работ и при геофизических исследованиях;

· при разработке нефтяных и газовых месторождений - для предварительного проектирования промыслов;

· в гидротехническом строительстве - при обосновании схем использования рек и каналов, проектировании участков под гидроузлы, водохранилища (с установлением их объемов и площади затопления), проектировании магистральных каналов и судоходных трасс и др.;

· в линейном строительстве - при изысканиях и проектировании железных и автомобильных дорог, выборе вариантов трасс трубопроводов, линий электропередачи и связи и т.п.;

· в лесном хозяйстве- при проектировании лесоустройства, организации лесхозов и леспромхозов, разработке предварительных проектов мелиорации и др.;

· в промышленном, городском, поселковом и сельском строительстве - при предварительной разработке проектов планировки и застройки населенных пунктов, при составлении оперативных схем городского хозяйства, разработке проектов планировки пригородных зон и др.

На сегодняшний момент топографические карты масштаба 1:25000 в основном предназначены для детального изучения и оценки местности, целеуказания и ориентирования на местности; выполнения проектно-изыскательских работ; обеспечения строительства и реконструкции; поисково-разведочных работ; землеустройства и лесоустройства; решения задач в интересах обороны страны (обеспечения боевой подготовки войск, планирования и ведения боевых действий войск и т.д.); использования топографической основы при создании карт более мелкого масштаба, различных тематических карт и других картографических документов.

На районы, значительная площадь которых занята посевами, аэрофотосъемку следует выполнять при малой высоте растительности или после уборки урожая.

Высота сечения рельефа горизонталями, в зависимости от данного характера местности и масштаба карты, устанавливается в соответствии с табл. 1 инструкции [11]: 2.5 м.

Цель выполнения данной работы - это составление проекта летно-съемочных работ для землеустройства и кадастра недвижимости в масштабе 1:25000 на равнинной местности с углами наклона до 2°.

Для достижения данной цели необходимо выполнить следующие задачи:

1.Провести аэрофотосъемочные расчеты.

2.Выполнить проектирование аэрофотосъемочных маршрутов, планово-высотных и высотных опознаков, геодезических работ для планово-высотной привязки снимков.

3.Выполнить автоматизированное дешифрирование.

4.Построить матрицу ошибок и выполнить расчет статистических показателей.

1. Разработка АФС для создания топографической карты (плана) масштаба 1:25000 на равнинной

1.1 Общие сведения об аэрофотосъемке

аэрофотосъемка плановый высотный привязка

Аэрофотосъемка - это совокупность работ по получению аэронегативов и аэроснимков или цифровых снимков местности с целью последующего их использования для создания планов и карт местности. Термин «Аэрофотосъемка» объединяет ряд взаимосвязанных процессов, в частности:

- летно-съемочные работы, включающие разработку технических условий аэрофотосъемки, составление проекта и его исполнение;

- полевые фотолабораторные работы, в случае традиционной аэрофотосъёмки, включающие фотографическую обработку экспонированных аэрофильмов, изготовление по ним отпечатков и иной первичной продукции;

- полевые фотограмметрические работы, включающие регистрацию материалов аэрофотосъемки и оценку качества исполненной фотосъемки.

Результатом традиционных работ являются аэронегативы, аэроснимки, а также зафиксированные в полете показания специальных приборов.

Аэронегативы (аэроснимки) - фотографические изображения местности, покрывающие без разрывов заданный участок земной поверхности. Они используются для последующего преобразования и создания по ним карт и планов. Для обеспечения последующих работ смежные аэронегативы (аэроснимки) должны иметь перекрытия расчетной величины. Метрические и фотометрические характеристики аэронегативов в значительной степени зависят от выполнения технических условий аэрофотосъемки и выбора параметров применяемых для аэрофотосъемки фотографических материалов и оптических систем.

Точность и качество аэронегативов, в свою очередь, определяет качество создаваемых по ним карт и планов, сроки фотограмметрической обработки, организацию работ и т.п. Для получения полноценных аэронегативов и их эффективного использования необходимо согласование летно-съемочных работ, и в первую очередь их параметров, с организацией всего топографо-геодезического производства.

В отличии от традиционной аэрофотосъёмки, цифровая аэрофотосъёмка выполняется по двум технологиям, которые зависят от типа цифровых камер:

- летно-съемочные работы, в которых используют камеры с ПЗС линейками, обязательно сочетаются две системы GPS + INS, то есть Глобальная система позиционирования и Инерциальная система, для определения положения изображения ПЗС-линейки в пространстве в каждый момент времени. Эта съёмочная система часто используется также при космических съёмках. Бортовой компьютер и программное обеспечение позволяют интегрировать обработку данных GPS -приёмника и данных INS - инерциальной системы и объединить трансформированное по ним изображение в полные снимки. В самолётном варианте изменения в высоте платформы, на которой установлена камера, трудно предсказуемы. Поэтому разработан и реализован второй технологический подход - матричный сенсор;

- летно-съемочные работы, выполняемые на основе матричного сенсора (ПЗС - матрица), больше напоминают традиционный аналоговый метод аэрофотосъёмки, когда все элементы матрицы одновременно экспонируются. В этом методе внутрипиксельная геометрия известна и строго определена, по сравнению с линейной технологией, в которой размеры пикселя меняются в зависимости от продольной скорости носителя.

В соответствии с законами центрального проектирования, по которым строится изображение местности, аэронегатив (аэроснимок) содержит ряд искажений, величины которых определяются углом наклона оптической оси аэрофотоаппарата и колебанием рельефа местности. Устранение этих искажений осуществляется в процессе их фотограмметрической обработки, и в частности - фотографического или цифрового преобразования, называемого трансформированием. В связи с этим использование аэроснимков без их предварительного трансформирования для картографического (топографического) обеспечения выполняемых работ, в том числе в качестве основы ГИС, ограничивается влиянием указанных искажений.

Показания специальных приборов и оборудования, зафиксированные в процессе аэрофотосъемки, обеспечивают стабилизацию съемочной камеры в полете или последующее определение по ним пространственного положения аэроснимков в абсолютной или относительной системе координат с целью последующего их использования при выполнении фотограмметрических работ и преобразовании аэроснимков в планы и карты. К числу таких приборов относят гироскопы, системы глобального позиционирования, барометрические высотометры, а также аэронавигационные системы и др. Наличие указанных данных во многом определяет технологию камеральной обработки материалов аэрофотосъемки, существенно влияет на оперативность, точность фотограмметрических построений и объемы полевых работ по их обеспечению.

Аэрофотосъемочные работы выполняются специализированными подразделениями топографо-геодезической или землеустроительной службами на специально оборудованных летных средствах.

1.2 Расчет высоты фотографирования и масштаба аэрофотосъемки

В соответствии с инструкцией [12] к аэрофотосъемкам (АФС) масштаба 1:25000 прилагаются следующие рекомендации:

· Для аэрофотосъемки равнинных и всхолмленных открытых районов используют аэрофотоаппараты с fк = 70 мм;

· Масштаб фотографирования 1:30000;

· Перекрытие снимков 60*30%.

Согласно заданию курсового проекта (КП) необходимо обоснованно подтвердить расчетами выбор высоты фотографирования и масштаб аэросъемочных работ. Поэтому нужно провести соответствующие вычисления.

При проектировании аэрофотосъемочных маршрутов, согласно методическим указаниям [1], надлежит следовать условию соотношения (1), то есть стремиться к максимальному соотношению масштабов съемки и картографирования:

>1, (1)

где k - коэффициент, который обеспечивает заметное уменьшение числа снимков; m - коэффициент масштаба съемки, t - коэффициент картографического масштаба.

Данное соотношение необходимо выполнять и учитывать, что увеличение значения коэффициента k приводит не только к уменьшению количества снимков в маршруте, но и к увеличению ошибки фотоизображения. Из этого следует, что необходимо знать метрические свойства снимка и требования к точности изображения объектов местности на плане. Поэтому масштаб съемки определяется по формуле (2):

, (2)

где , - соответственно допустимая погрешность положения точки на плане и линейная разрешающая способность фотоизображения совместно с ошибками отождествления и измерения координат точки на снимке (мм); t - знаменатель масштаба картографирования (в данной работе t=25000). Средняя ошибка определения на карте (плане) планового положения точки согласно требований к топографической съемке [1] необходимо, чтобы не превышала 0,35 мм.

Важно отметить, значение обычно представляют в виде выражения вида (3):

= , (3)

где r - линейная разрешающая способность объектива АФА (мм); c - коэффициент, зависящий от вышеназванных факторов, который изменяется в пределах от 1,5 до 3,0.

Основную часть ошибки составляет линейная разрешающая способность съемочной системы. Разрешающая способность определяется числом раздельно воспроизводимых черных линий в 1 мм изображения при таком же белом интервале между ними. Ее определяют путем съемки штриховой или радиальной миры (специальный тест-объект). Данная технология актуальна для аналоговых камер.

Снимок, полученный с цифровой камеры (ЦК) можно рассматривать практически в любом масштабе. Поэтому понятие масштаб съемки по отношению к ЦК является некорректным.

Из этого следует, что необходимо задать размер пикселя на местности в соответствии с нормативно-технической документацией. Но на сегодняшний момент никаких требований к пространственному разрешению в зависимости от масштаба выходной информации автором данной работы не было обнаружено, за исключением инструкции [12]. В ней изложена методика расчета размера пикселя при сканировании аналогового снимка в зависимости от масштаба фотографирования и масштаба создаваемой карты.

Прямого отношения эта методика к требованиям размера пикселя на местности при цифровой аэрофотосъемке не имеет. В данной методике представлены формулы (4) и (5):

, (4)

, (5)

где 2 - коэффициент, учитывающий потерю точности из-за процесса обработки: сканирования, опознавания, стереонаведения и измерения точек; Vs - точность определения плановых координат (0.2 мм); Mc - масштаб обрабатываемых снимков, Mk - масштаб карты (плана); 70 - размер полутонового пикселя на бумаге (мкм).

Преобразовав формулы (3)-(4) к виду (6)-(7), позволяющему в некоторых случаях [14] оценить размер пикселя на местности (мм):

, (6)

, (7)

можно рассчитать размер пикселя для масштаба 1:25000: Ps=2500 мм и Рр=1750 мм.

Согласно инструкции [12], за окончательный размер пикселя берется минимальное значение, полученное из формул (5)-(6).

С.А. Кандичанский в своей статье [14] доказывает необоснованность использования данных размеров пикселя и предлагает свой ряд значений пикселя на местности в зависимости от масштаба карты (рис.1.1).



Рис.1.1 Размер пикселя на местности в зависимости от масштаба карты (плана)

Учитывая тот факт, что для пользователей аналоговых камер понятие масштаб съемки есть отношение размеров объектов на пленке к их реальным размерам, то логично предположить, что отношение размера пикселя на матрице к его размеру на местности и есть масштаб съемки. В качестве подтверждения данного заключения можно обратиться к другой статье [15] Кадничанского С.А.

В данном материале [15] представлена методика сравнения производительности цифровых аэросъемочных систем. Интерес представляет формула (3) в статье [15] - расчет высоты аэрофотосъемки через фокусное расстояние f, физический размер пикселя p и размер пикселя на местности G:

, (8)

Если вспомнить курс фотограмметрии, то логично предположить, что знаменатель масштаба съемки m рассчитывается по формуле (9):

. (9)

На данном этапе написания КП выбор цифровой системы и камеры не осуществлен. Поэтому масштаб съемки рассчитан для моделей цифровых камер, обзор которых подготовил Зинченко О.Н. в 2013 г. [8]. В данной статье приведены технические характеристики камер, рассматриваемых авторов статьи.

Если за размер пикселя принимать значение, полученное согласно расчетам инструкции [12], то рассчитанный знаменатель масштаба съемки примерно совпадает с рекомендациями данной нормативно-технической документации (рис.1.2).

Рис.1.2. Значение знаменателя масштаба при заданном GSD 1,75 м

Но считать полученный результат за верное значение необоснованно. Так как размер, вычисленный по формуле (4), основан на требовании к графическому качеству напечанного на бумаге ортофотоплана. Поэтому знаменатель масштаба, полученный таким образом, не пригоден для дальнейшего проектирования съемочных работ.

Если в расчетах за размер пикселя принять его номинально рекомендуемое значения, то есть 0,80 м, то знаменатель масштаба уменьшится примерно в два раза (рис.1.3).

Рис.1.3. Значение знаменателя масштаба при заданном GSD 0,80 м

Такое значение знаменателя масштаба съемки противоречит условию соотношения (1). Отсюда следует, что расчет разрешения ЦК по данной методики не применим к данной ситуации.

Попробуем применить к ЦК подход расчета линейной разрешающей способности исходя из расчета различимости пространственных частот рсс на снимках. Рассчитаем ее по формуле (10):

, (10)

где р - динамически устойчивое разрешение, пар линий/мм. Данная величина иллюстрирует значение пространственной частоты, на которой зафиксированы линии. В нашем случае она эквивалента линейному разрешению снимка [20].

Максимальное разрешение снимка находится по формуле (11):

, (11)

где N - количество пикселов по длинной стороне кадра; L - размер матрицы по длинной стороне кадра, мм; 3 - поправочный коэффициент, показывающий качество динамической устойчивости принимаемого сигнала.

При условии, что различимость пространственных частот достигается при максимальном разрешении снимка, то есть при равенстве рсс=рс, можно найти разрешение по формуле (12):

. (12)

Получим значение масштаба съёмки и соотношение этого масштаба и масштаба карты для различных ЦК (рис.1.4). Набор для выбора ЦК расширили.

Рис.1.4. Расчет значений масштаба съемки

Соотношение масштаба плана (карты) и аэрофотосъемки должно быть . Поэтому выбор ЦК останавливается на A3 или RMK-DX.

Следующим этапов необходимо рассчитать высоту фотографирования. Основным критерием при выборе (обосновании) высоты фотографирования является высота сечения рельефа горизонталями и точность подписываемых на плане высот точек. Согласно инструкции [12], средние погрешности съемки рельефа составляют принятой высоты сечения рельефа. Следовательно, максимальная высота фотографирования не может быть больше величины [1], вычисленной по формуле (13):

, (13)

где составляет от hс.

Таким образом, получим:

м.

Определим фокусное расстояние по формуле:

. (14)

Полученные расчеты оформим в таблицу (см.рис.1.5).

Рис.1.5. Результат вычислений

К сожалению, по техническим характеристикам ЦК А3 не подходит для данной съемки, если учитывать рекомендации инструкции [12] и методические указания [1] по размеру фокусного расстояния, так как фокусное расстояние этой камеры равно 300 мм. Поэтому для проектирование съемки будем рассматривать ЦК RMK-DX (f=92 мм), потому что среди всех анализируемых камер коэффициент соотношения наиболее близок к 10.

Технические характеристики выбранной ЦК:

· размер пикселя 7.2 мкм;

· фокусное расстояние 92 мм;

· радиометрическое разрешение 14 бит/пиксель;

· число пикселей результирующего кадра вдоль/поперек маршрута 11200*11712

Окончательно имеем: f=92 мм, Н =2500 м, m=Н/f= 27173=27000. Так как знаменатель масштаба съемки округли высота фотографирования:

м

Как видим, соотношение масштабов k:

Формат снимка 81*84 мм.

1.3 Расчет плотности планово-высотной привязки аэрофотоснимков

Плановая привязка делится на сплошную, выполняемую непосредственно для трансформирования одиночных снимков, и разреженную -- используемую для увязки фототриангуляционных сетей. При сплошной привязке каждый аэроснимок обеспечивают четырьмя опорными точками, расположенными по углам рабочей площади. Такая привязка существенно повышает стоимость работ, поэтому чаще используют разреженную привязку. Но важно заметить, что сплошную подготовку аэроснимков используют [1] при крупномасштабном картографировании плоскоравнинной территории с малой высотой сечения рельефа (0,25; 0,50 м).

В данном проекте ведется разреженная привязка снимков (ведется мелкомасштабное картографирование с высотой сечения рельефа 2,5 м), а для восполнения недостающих опорных точек выполняется, фотограмметрическое сгущение. Аналитическая пространственная фототриангуляция является основным методом фотограмметрического сгущения.

Точность получаемых координат и высот точек данным способом зависит от высоты фотографирования, от величины фокусного расстояния АФА, от инструментальной точности стереокомпаратора, от числа стереопар (n), от формата снимков и от их перекрытия.

При маршрутной фототриангуляции маршрут делят на две секции, каждая из которых должна быть обеспечена необходимым количеством опорных точек для внешнего (геодезического) ориентирования фотограмметрической сети и включать по n стереопар (базисов). Слабые места в определении координат и высот точек находятся в серединах этих секций.

На стадии проектирования АФС необходимо выполнить предварительный расчет точности пространственного фототриангулирования. Это выполняется, чтобы точки фотограмметрического сгущения удовлетворяли требованиям, предъявляемым к опорным точкам при составлении карт и планов.

Для маршрутной фототриангуляции формулы предрасчета точности имеют следующий вид (15):

(15)

где Н - высота фотографирования, f - фокусное расстояния АФА, - точность измерений на стереокомпараторе, у - значения максимальной ординаты внутри рабочей площади стереопары, в - базис фотографирования в масштабе АФС.

Базис фотографирования в масштабе АФC (16):

в = lх ·(100 - Р)/100)=81*((100-60)/100)=31,6 мм (16)

Максимальное значение ординаты внутри рабочей площади стереопары у:

у = ly·(100-Q)/100)=81*((100-30)/100)=58,0 мм (17)

Согласно методическим указаниям [1] плановые опознаки при разреженной привязке снимков проектируются через n базисов фотографирования.

n=17,4 =17,4·=16,5=17 штук (18)

Приняв = 0,2 · 2,5 м = 0,5 м, = 0,02 мм, в = 31,6 мм, у=58,0 мм (при P = 61% и формате снимка 81Ч84 мм), подсчитаем теперь плотность высотных опознаков (19):

n= 0,5 n= 0,5 · 17 = 9 штук. (19)

После подстановки вычисленных данных в правую часть уравнений (15) в его левой части получим значение 2,3 м.

Следовательно, n должно быть меньше 9. Удовлетворяет уравнению число 3, т. е. n = 3 (подбор значения приведен в приложении 4).

Таким образом, плотность плано-высотных опознаков, вычисленная по формуле (20), будет равна:

n=2 n=2*=6 штук (20)

1.4 Аэрофотосъемочные расчеты

Основными аэрофотосъемочными элементами являются:

- абсолютная высота фотографирования (H);

- высота фотографирования над средней плоскостью участка съемки (H);

- тип АФА, его фокусное расстояние и формат кадра (f и );

- продольное и поперечное перекрытия снимков (P, Q);

- расстояние между смежными точками фотографирования (базис фотографирования B);

- расстояние между осями смежных маршрутов (D);

- максимальное время экспонирования (выдержка), при котором смаз изображения (точка местности изображается на снимке отрезком) не превышает заданного предела (обычно 10-20 мкм), измеряется в секундах и представляется в виде дроби с числителем, равным единице, причем знаменатель округляют до целых десятков;

- количество маршрутов (n) и снимков (k) в каждом из них;

- потребное количество пленки (в рулонах, в каждый из которых входит 300 кадров, округляют до их целого числа в сторону увеличения);

- интервал между экспозициями ().

Скорость самолета V можно рассчитать по формуле, предложенной Сечиным А.Ю. в статье [24]:

, (21)

FPS - скорость съемки, определяется числом кадров в секунду (в паспорте ЦК дан минимальный интервал фотографирования равный 2 секунды); S - размер кадра в пикселях вдоль полета, f - фокусное расстояние в пикселях.

Рассчитанная скорость является нереальной для данного проекта, поэтому воздушное судно было выбрано из анализа его стоимости. Выбор остановлен на вертолете Ка-26. Согласно [1], технические показатели этого воздушного судна следующие:

· максимальная высота 3000 м;

· средняя скорость 140 км/ч;

· дальность 400 км.

Основные данные внесены в табл. 1.

Таблица 1

Основные данные для проектирования АФС

Наименование сведений для проектирования АФС	Значение
Протяженность объекта картографирования вдоль оси абсцисс (запад - восток), м	Lу =12000
Протяженность объекта картографирования вдоль оси ординат (юг - север), м	Lх =16000
Масштаб картографирования (проект)	1:25000
Сечение рельефа горизонталями (h), м	2,5
Расчетное (предварительное) продольное перекрытие снимков (P), %	60
Расчетное (предварительное) поперечное перекрытие снимков (), %	30
Формат снимка, мм	81*84
Фокусное расстояние АФА (проект), мм	92
Линейная разрешающая способность объектива АФА, мм	0,011
Минимальная выдержка затвора АФА, с	2
Допустимый смаз изображения, мм	0,02
Крейсерская скорость самолета (V), м/с	39
Высота фотографирования над средней плоскостью объекта съемки (проект), м	2484
Масштаб аэрофотосъемки (проект)	1:27000
Масштаб карты для составления проекта АФС (1:М)	1:100000
Число базисов фотографирования (nпл) между планово-высотными опознаками	6
Число базисов фотографирования (nв) между высотными опознаками	3
Максимальная высота местности на объекте (Zmax), м	21,4
Минимальная высота местности на объекте (Zmin), м	15,5

Вычисление вышеназванных элементов выполнено по формулам, приведенным в табл. 2. Расчет объема флэшпамяти представлен в приложении 1.

Таблица 2

Расчет аэрофотосъемочных элементов

Наименование элементов АФС	Значение
Отметка средней плоскости на объекте (Aср = 1/2(Amax + Amin)), м	18,4
Абсолютная высота фотографирования (Hа = H + Aср), м	2502,4
Максимальное превышение (h) над средней плоскостью (h = Amax - Aср), м	2,9
Проектируемое продольное перекрытие (Р= Р0 + 50·h/H), %	61
Проектируемое поперечное перекрытие (Q= Q0 + 50·h/H), %	31
Базис фотографирования в масштабе АФC (в = lх ·(100 - Р)/100), мм	31,6
Базис фотографирования АФС (В = в·m/1000), м	852,9
Базис фотографирования на схеме проекта (вх = вm/M), мм	8,5
И Расстояние между осями АФС в масштабе съемки (d= ly · (100 - Q)/100), мм	58,0
Расстояние между осями АФС на местности (D = d · m/1000), м	1564,9
Расстояние между осями АФС на схеме проекта (dy = d · m/М), мм	15,6
Количество снимков (k) в маршруте АФС ((Lx/B) + 3)	17
Число маршрутов (n) АФС (Lу/D + 1)	11
Общее количество снимков (N = k · n)	187
Максимальная выдержка, при которой смаз изображения не превышает величины 0,02 мм (1/(50 000 V/m)), с	1/73
Интервал между экспозициями (ф = В/V), с	22
Потребное количество аэрофотопленки (число рулонов) / требуемое количество флэшпамяти	218,9 МВ

Расчет аэросъемочных параметров производился по методу традиционной аэрофотосъмки. В данном проекте используется цифровая камера, поэтому традиционный способ расчета параметров является не совсем корректным. Но специалисты отмечают, что различие в результате незначительны и на составления проекта влияния не оказывают.

1.5 Проектирование аэрофотосъемочных маршрутов

По завершению расчетов готовится графическая часть проекта. На нее наносят границы съемочного участка, оси маршрутов и ориентиры. Также необходимо показать центры будущих снимков (см. приложение 2). Важно отметить, что полетная схема несет в себе расчетные ошибки: расстояние между осями АФС, а, следовательно, и число маршрутов изначально посчитаны были неверно.

1.6 Проектирование планово-высотных и высотных опознаков

Для внешнего ориентирования маршрутной фототриангуляции необходимы опорные геодезические точки. Такая фототриангуляция строится в пределах двух секций.

В данном проекте одна секция равняется длине 4 базисов фотографирования. На схеме (приложение 2) получается две секции и остается часть маршрута в 1 базис, поэтому длина секции была увеличена на 0,5 базиса фотографирования. Это выполнялось для того, чтобы первый и последний ряды опознаков были планово-высотными и располагались за границами объекта картографирования (напротив первого и последнего центров снимков маршрута) (см. приложение 2).

Помимо планово-высотного обоснования на схеме, согласно инструкции [11], необходимо указать урезы воды, отметки которых должны определяться в местах пересечения водоемов нивелирными и высотными ходами.

Так как на снимаемой территории преимущественно расположены сельскохозяйственные угодья, то необходимо выполнить маркировку опознаков.

В соответствии с инструкцией [11], для маркировки выкладывают на земле четырехлучевой знак (крест) со свободной площадкой в центре. Длина одного луча в масштабе аэроснимка 0,15 мм, ширина 0,05 мм при расстоянии луча от центра, равном 0,05 мм. Для маркировки следует использовать материалы белого цвета, так как фон окружающего ландшафта темный (почва) или зеленый (растительность).

1.7 Проектирование геодезических работ для планово-высотной привязки снимков

В данном КП для определения координат опознаков, согласно инструкции [11] и методическим указаниям [1], проектируют прямые, обратные или комбинированные засечки.

Важно отметить [11], геодезические построения должны опираться на пункты геодезической основы. Висячие цепочки, опирающиеся на одну сторону, не допускаются. Углы треугольников, как правило, должны быть не меньше 20 °, а стороны-порядка 1,5- 5,0 км не короче 150 м. (см. приложение 2)

Определение точек съемочного обоснования прямыми засечками следует производить не менее чем с трех пунктов, а обратными засечками - не менее чем по четырем пунктам или точкам, координаты которых известны.

Высоты опознаков, согласно методическим указаниям [1], определяют тригонометрическим нивелированием при съемке с высотами сечения рельефа 2,5 м. Согласно требованиям инструкции [11], для данного проекта допустимая длина хода - 20 км, невязка хода - 0,5 м.

2. Дешифрирование аэркосмоснимков, полученных в результате аэркосмической съемки

Дешифрированию снимков, полученных в процессе аэрокосмической съемки, уделяется наибольшее внимание. Данный этап обработки снимков несет в себе важную решаюшую роль в получение необходимой продукции. Существует большое количество способов обработки снимков. Но на данном этапе КП необходимо сделать выбор метода классификации объектов на снимки и обосновать его.

2.1 Классификация и анализ аэро- и космических снимков

Классификация цифрового снимка заключается в группировке пикселей в конечное количество классов в соответствии с выбором метода. Существует два основных подхода к классификации, а также многообразие видов этих подходов. Иерархию классификации хорошо иллюстрирует рис. 2.1, взятый из статьи [16].



Рис.2.1. Иерархическая структура методов тематической обработки изображений ДЗЗ

2.2 Выбор метода классификации

Целесообразно в данном КП применять контролируемую классификацию, так как заранее известно какие объекты находятся на снимке и что количество классов небольшое. Важно учитывать, что на обрабатываемом снимке преимущественно находится сельскохозяйственные угодья. Это значит, что спектральные характеристики разных классов могут быть схожими - близкими по своему значению, то есть классы могут пересекаться. Из этого следует, что наиболее подходящим методом классификации являются: метод минимального расстояния и метод максимального правдоподобия. Но метод максимального правдоподобия отличается повышенной точностью дешифрирования, поэтому выбор остановлен на данном методе.

2.3 Апробация методики автоматизированного дешифрирования

Классификация выполнена поэтапно в соответствии с методическими указаниями [1].

Первым делом были определены классы объектов. Данные представлены в табл. 3.

Таблица 3

Наименование классов объектов

КЛАСС	НАИМЕНОВАНИЕ	ОБЛАСТЬ
1	Водные объекты
2	Поля, готовые к уборке
3	Поля на этапе всхода
4	Пашня
5	Поля, пострадавшие вследствие пожара

Затем необходимо составить обучающую выборку. Для каждого из классов объектов выбираются типичные для него области пикселей. Размер такой области в данном КП 7*7 пикселей. Количество оттенков цвета в каждом классе не регулировалось. Единственным требованием было выставлено, чтобы на завершающем этапе формирования «мозаики» количество областей пикселя определенного оттенка в каждой строчке (классе) доводилось до одинакового значения (при их недостатке в строке производилось дублирование).

Помимо составления мозайки необходимо каждому классу присвоить определенный цвет (см. рис. 2.2).

Рис.2.2. Образец обучающей выборки

Вычисление расчета параметров для обучающей выборки осуществлялось в приложении Maximum likelihood classifier (результат представлен в приложении 3).

В результате вычислений для каждой области определяется эталон - совокупность спектральных признаков, задающих один класс пикселей на цифровом снимке. После этого каждый пиксель снимка относится к тому или иному классу на основании последовательного сравнения со всеми созданными эталонами (см. рис. 2.3)

Рис.2.3. Результат классификации

Наилучший результат, как видно из рис.2 .3, показал 2 класс (поля, готовые к уборке), 4 класс (поля на этапе всхода) и класс 5 (пашня). Наихудший результат показал 1 класс (водные объекты). Логично предположить, что данный класс показал неважный результат по той причине, что вода на снимке плохо выражена и еле различима. При формировании обучающей выборки область выбиралась размером 7*7 пикселей. Для формирования области водных объектов с этого снимка данный размер является большим. Такой квадрат захватывает объекты, расположенные близ реки. Таким образом, можно сделать заключение, что выбор квадратной формы области пикселей для линейных объектов не лучший вариант.

Снимок картографируемой территории и результат его классификации представлен на следующем рисунке (см. рис. 2.4).

Рис.2.4. Снимок до и после классификации

Важно отметить, что наличие на снимке облаков нарушает «правдивость» снимка. Основной причиной плохой классификации водных объектов может быть наличие в обучающей выборке «неопределенных» пикселей. Такие пиксели вносят ложную информацию на обработанный снимок, так как их спектральные характеристики несут неопределённый характер, потому что плохо различимы среди классов. Поэтому при формировании выборки необходимо учитывать данный фактор.

3. Построение матрицы ошибок и расчет статистических показателей

Согласно [1], для определения точности классификации наиболее простым методом является сравнение схожих участков двух карт, которые относятся к выделенным классам объектов. Информация, собранная с участков карт представлена в табл.5.

Таблица 5

Формирование матрицы ошибок

Опорный растр	Тематическая карта
	Водные объекты	Поля, готовые к уборке	Поля на этапе всхода	Пашня	Поля, пострадавшие вследствие пожара	Сумма по строкам
Водные объекты	282	1	124	54	29	490
Поля, готовые к уборке	0	459	0	0	31	490
Поля на этапе всхода	40	0	450	0	0	490
Пашня	7	0	0	483	0	490
Поля, пострадавшие вследствие пожара	21	112	2	8	347	490
Сумма по столбцам	350	572	576	545	407	2450

Необходимо выполнить расчет параметров матрицы.

Общая точность классификации в процентах, рассчитывается согласно формуле (22):

(22)

где T - общая точность классификации, - сумма значений диагональных элементов в матрице ошибок, N - общее количество пикселей в матрице ошибок.

Точность производителя, рассчитывается согласно формуле (23):

(23)

где РА - точность производителя, Dij - количество правильно классифицированных пикселей в в i-ой строке в ячейке по диагонали, Ri - общее количество пикселей в i-ой строке.

Точность пользователя, рассчитывается согласно формуле (24):

(24)

где UА - точность пользователя, Dij - количество правильно классифицированных пикселей в j-ом столбце в ячейке по диагонали, Сj - общее количество пикселей в j-ом столбце.

Ошибка упущения, рассчитывается согласно формуле (25):

q = 100- РА. (25)

Ошибка комиссии в каждом, рассчитывается согласно формуле (26):

k = 100- UА . (26)

После расчета показателей точности тематической карты производится расчет средней точности пользователя () и средней точности производителя () по формулам (27) и (28):

 (27)

где - суммарная точность производителя по всем классам, M - общее количество классов.

(28)

где - суммарная точность пользователя по всем классам, M - общее количество классов.

Расчеты представлены в табл. 5.

Таблица 5

Расчет матрицы ошибок и показателей точности тематической карты в пикселах

Количество пикселей	Классифицируемые данные	Расчет показателей точности
Эталонные данные	Водные объекты	Поля, готовые к уборке	Поля на этапе всхода	Пашня	Поля, пострадавшие вследствие пожара	Сумма по строкам	Producer's accuracy	Error's of omission
Водные объекты	282	1	124	54	29	490
Поля, готовые к уборке	0	459	0	0	31	490
Поля на этапе всхода	40	0	450	0	0	490
Пашня	7	0	0	483	0	490
Поля, пострадавшие вследствие пожара	21	112	2	8	347	490
Сумма по столбцам	350	572	576	545	407	2450	-	-
User's accuracy						T=0,825	MUA=0,825	MPA=0,175
Errors of commission						-	-	-

Каждая ячейка матрицы содержит количество пикселей, которые были получены на основе сравнения информации с эталонной карты и с карты, полученной на основе автоматизированной классификации изображения методом максимального правдоподобия.

Для простоты и удобства оценки точности классификации рекомендуется расчеты перевести в проценты. Результат данной операции представлен в табл. 6.

Таблица 6

Расчет матрицы ошибок и показателей точности тематической карты в процентах

Количество пикселей	Классифицируемые данные	Расчет показателей точности
Эталонные данные	Водные объекты	Поля, готовые к уборке	Поля на этапе всхода	Пашня	Поля, пострадавшие вследствие пожара	Сумма по строкам	Producer's accuracy	Error's of omission
Водные объекты	11,5	0,0	5,1	2,2	1,2	20,0	57,6	42,4
Поля, готовые к уборке	0,0	18,7	0,0	0,0	1,3	20,0	93,7	6,3
Поля на этапе всхода	1,6	0,0	18,4	0,0	0,0	20,0	91,8	8,2
Пашня	0,3	0,0	0,0	19,7	0,0	20,0	98,6	1,4
Поля, пострадавшие вследствие пожара	0,9	4,6	0,1	0,3	14,2	20,0	70,8	29,2
Сумма по столбцам	14,3	23,3	23,5	22,2	16,6	100,0
User's accuracy	80,6	80,2	78,1	88,6	85,3	82,5	82,5	17,5
Errors of commission	19,4	19,8	21,9	11,4	14,7

Проанализировав расчеты, математически доказывается, что хуже всего обработан 1 класс (водные объекты). Видно, что оценка точности классификации во многом зависит от того, как сформирована обучающая выборка. Более полной мерой точности классификации является коэффициент Каппа. Этот коэффициент сравнивает количество пикселей в каждой из ячеек матриц с возможностью распределения пикселей как случайной величины.

Коэффициент Каппа (), рассчмтываемый по формуле (29):

(29)

где - коэффициент Каппа, N - количество пикселей снимка (объем выборки), m - общее количество классов, - сумма диагональных элементов матрицы ошибок (сумма правильно классифицированных пикселей по всему снимку), Ri - общее количество пикселей в i-ой строке (сумма пикселей по i-ой строке), Cj - общее количество пикселей в j-ом столбце (сумма пикселей по j-му столбцу.

Таблица 7

Критерий согласия для коэффициента Каппа Коэна

Значение коэффициента Каппа	Критерий согласия
	почти полностью согласуются
	существенно согласуются
	умеренное согласие
	небольшое согласие
	плохо согласуются
	не согласуются

При подстановке соответствующих значений в формулу (29) коэффициент Каппа равен 0,78.

Согласно табл. 7, где представлены значения критерия согласия, предложенные Лэндис и Коэн для коэффициента Каппа, данное значение характеризует критерий согласия автоматизированного дешифрирования аэроснимков по алгоритму максимального правдоподобия при их нормальной функции распределения как «существенно согласуются».

Заключение

В данной работе был составлен проект летно-съемочных работ для целей землеустройства и кадастра недвижимости в масштабе 1:25000 на равнинной местности с углами наклона до 2°. Для проектирования съемки использовалась ЦК RMK-DX (f=92 мм), потому что среди всех анализируемых камер коэффициент соотношения у данной камеры наиболее близок к 10 и фокусное расстояние удовлетворяет рекомендациям инструкции [11]. Но, хотелось бы заметить, что цифровые камеры находят все более широкое практическое применение и их «разброс» по цене, характеристикам, требованиям к наличию дополнительного оборудования значительно шире, чем для аналоговых камер. Это дает возможность выбора наиболее подходящего оборудования для применения его в конкретных условиях, но и создает некоторые трудности в ориентировании на рынке ЦК.

Проектировалась разреженная привязка снимков, так как картографирование - мелкомасштабное, с высотой сечения рельефа 2,5 м, а для восполнения недостающих опорных точек выполнялось фотограмметрическое сгущение.

В данной работе применялась контролируемая классификация, потому что заранее известно, какие объекты находятся на снимке и что количество классов небольшое. Трудность классификации заключалась в том, что на обрабатываемом снимке преимущественно находятся сельскохозяйственные угодья. Это значит, что спектральные характеристики разных классов схожи - близки по своему значению, то есть, классы пересекаются. Поэтому был использован метод максимального правдоподобия.

Наихудший результат дешифрирования показал 1 класс (водные объекты). Логично предположить, что данный класс показал неважный результат по той причине, что вода на снимке плохо выражена и еле различима. Погрешность в дешифрирование вносило и наличие на снимке облаков, которое нарушает «правдивость» снимка.

Основной причиной плохой классификации водных объектов является наличие в обучающей выборке «неопределенных» пикселей. Такие пиксели вносят ложную информацию на обработанный снимок, так как их спектральные характеристики несут неопределённый характер, потому что плохо различимы среди классов.

Рассчитав и проанализирован матрицу ошибок можно сделать заключение о неплохом результате дешифрирования снимка. Для того чтобы улучшить результат, необходимо составить более точную выборку класса водных объектов. Расчет матрицы ошибок является важным этапом в процессе классификации, так как он дает возможность определить точность тематической карты.

Подводя итог проделанной работе, можно утверждать, что навыки проектирования аэрофотосъемочных маршрутов и составления полетной карты были восстановлены, закреплены навыки создания планово-высотного обоснования аэрофотосъемки, изучены возможности дешифрирования снимков способом контролируемой классификации методом максимального правдоподобия с помощью обучающей выборки, освоен метод оценки точности дешифрирования построением матрицы ошибок.

Список используемой литературы

1. АЭРОКОСМИЧЕСКИЕ СЪЕМКИ: Методические указания к курсовому проектированию / Национальный минерально-сырьевой университет «Горный». Сост. асс. А.А. Боголюбова, доц. Ю.Н. Корнилов. СПб, 2016, 60 с.

2. Боголюбова А.А. Методика построения матрицы ошибок и оценка общей точности классификации аэрофото- и космоснимков / Маркшейдерский вестник. 2010. № 4. С. 22-25.

3. Богомолов Л.А. Дешифрирование аэроснимков. - М.: «Недра», 1976. - 145 с.

4. Бровко Е.А., Ефимов С.А., Козлова Л.М. Анализ современного состояния работ в области топографического мониторинга на основе ДЗЗ. Отечественный и зарубежный опыт. Под ред. Е.А. Бровко - Обзорная информация. - М.: ЦНИИГАиК, 2007. - 128 с.

5. Вольпе Р.И., Подобедов Н.С. Топографическое дешифрирование аэроснимков при создании карт масштабов 1: 10 000 и 1:25 000. - Рига: Геодезиздат, 1961. - 257 с.

6. Единые нормы выработки (времени) на геодезические и топографические работы. Полевые работы. М.: Недра, 1982.

7. Единые нормы выработки (времени) на геодезические и топографические работы. Камеральные работы. М.: Недра, 1982.

8. Зинченко О.Н. Цифровые камеры для топографической аэросъемки. Обзор моделей (декабрь, 2013) http://www.racurs.ru/wiki/index.php

9. Зотов Р. В. Аэрогеодезия: учебное пособие: в 2 книгах. Книга 1 / Р. В. Зотов. - Омск: СибАДИ, 2012. - 216 с.

10. Инструкция по дешифрированию аэрофотоснимков и фотопланов в масштабах 1:10 000 и 1:25 000 для целей землеустройства, государственного учета земель и земельного кадастра. - М.: ВИСХАГИ, 1978. - 142 с.

11. Инструкция по топографическим съемкам в масштабах 1:10 000 и 1:25 000. Полевые работы. - М.: Недра, 1978.

12. Инструкция по фотограмметрическим работам при создании цифровых и топографических карт и планов. - М.: ЦНИИГАиК, 2002.

13. Кашкин В.Б. Цифровая обработка аэрокосмических изображений. Версия 1.0 [Электронный ресурс]: электрон. учеб. пособие / В.Б. Кашкин, А.И. Сухинин. - Красноярск: ИПК СФУ, 2008.

14. Кадничанский С.А. Сравнительный анализ материалов цифровой АФС и космической съемки для создания и обновления карт / Геопрофи. 2009. №4. С. 4-8.

15. Кадничанский С.А. Сравнительная оценка производительности цифровых аэрофотосъемочных систем / Геопрофи. 2011. №8. С. 18-24.

16. Кочуб Е.В., Топаз А.А. Анализ методов обработки материалов дистанционного зондирования Земли / Вестник Полоцкого государственного университета. 2012. Серия F. С. 132-140.

17. Назаров А.С. Средства получения цифровых снимков и методы их фотограмметрической обработки / А.С. Назаров. - Мн., 2009, - 263 с.

18. Назаров А.С. Фотограмметрия: учеб.пособие для студентов вузов. - Мн.: ТетраСистемс, 2006. - 368 с.

19. Обиралов А.И., Лимонов А.Н., Гаврилова Л.А. Фотограмметрия и дистанционное зондирование - М.: Колос, 2006 г. - 335 с.

20. Основные положения по аэрофотосъемке, выполняемой для создания и обновления топографических карт и планов ГКИНП-09-32-80. М.: Недра, 1982. 16 с.

21. Разрешающая способность - теория.CCD vs. Super CCD vs. Пленка

22. Руководство по оценке качества исходных материалов аэрокосмических съемок и производной продукции в цифровой и аналоговой форме ГКИНП(ОНТА)-12-274-03.

23. Павлов В.И. Фотограмметрия. Теория одиночного снимка и стереоскопической пары снимков: учеб.пособие / Спб, 2006. 75с.

24. Сечин А.Ю. Некоторые аспекты использования современных цифровых фотограмметрических камер

Приложение 1

Приложение 2

Number of features: 3

Number of classes: 5

Class color: R G B

Number of all pattern pixels: 2450

class 0: 0 0 0 Nj: 490 pj: 0,2

class 1: 0 162 232 Nj: 490 pj: 0,2

class 2: 34 177 76 Nj: 490 pj: 0,2

class 3: 237 28 36 Nj: 490 pj: 0,2

class 4: 239 228 176 Nj: 490 pj: 0,2

Covariance matrix :

class :0

0,044 -0,063 0,019

-0,063 0,135 -0,069

0,019 -0,069 0,056

class :1

0,039 -0,025 -0,012

-0,025 0,048 -0,013

-0,012 -0,013 0,02

class :2

0,028 -0,038 0,003

-0,038 0,078 -0,024

0,003 -0,024 0,025

class :3

0,075 -0,04 -0,029

-0,04 0,046 -0,001

-0,029 -0,001 0,024

class :4

0,075 -0,022 -0,029

-0,022 0,149 -0,091

-0,029 -0,091 0,086

Determinant of covariance matrix :

class 0 :61251,384

class 1 :353697,489

class 2 :155255,533

class 3 :223909,09

class 4 :16107,075

Mean vectors :

class 0 :80,837 89,592 81,063

class 1 :76,771 93,969 70,522

class 2 :78,412 99,402 71,288

class 3 :107,553 123,192 127,888

class 4 :123,865 139,457 145,4

Приложение 3

Размещено на Allbest.ru