МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский горный университет» Кафедра инженерной геодезии КУРСОВОЙ ПРОЕКТ По дисциплине: Аэрокосмические съемки (наименование учебной дисциплины согласно учебному плану) Тема: Выполнение аэрофотосъемочных работ линейных изыскания при проектировании железной дороги (ЖД) Выполнил: студент группы ИГ-14-1 (шифр группы) Проверила: доцент (должность) (подпись) (подпись) Дата: _____________ Оценка: _____________ Санкт-Петербург 2019 /Комарчук А.Д./ (Ф.И.О.) /Боголюбова А. А./ (Ф.И.О.) Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное общеобразовательное учреждение высшего образования Санкт-Петербургский горный университет УТВЕРЖДАЮ Заведующий кафедрой /Мустафин М. Г./ (подпись) " Кафедра (Ф.И.О.) _____ г. " Инженерной геодезии КУРСОВОЙ ПРОЕКТ По дисциплине Аэрокосмические съемки (наименование учебной дисциплины согласно учебному плану) ЗАДАНИЕ Студенту группы ИГ-14-1 Комарчуку Артему Дмитриевичу (шифр группы) 1. Тема работы: «Разработка технического проектирования ЖД в масштабе 1:2 000» (Ф.И.О.) проекта летно-съемочных работ для 2. Исходные данные к работе: масштаб документа: 1:2 000, тип местности: равнинная с преобладающими углами наклона до 2°, назначение документа: для проектирования ЖД 3. Содержание пояснительной записки Титульный лист, задание на курсовую работу, аннотация, оглавление, номера разделов, заключение, список использованной литературы 4. Перечень графического материала Рисунки, таблицы, приложения 5. Срок сдачи законченной работы 6. Задание выдал (руководитель работы) /доц. Боголюбова А.А./ (подпись) 7. Задание принял к исполнению студент (должность, Ф.И.О.) /Комарчук А.Д./ (подпись) (Ф.И.О.) 8. Дата получения задания: 2 Аннотация Курсовой проект содержит расчеты для выполнения аэрофотосъемочных работ с целью линейных изысканий при строительстве ЖД для равнинной местности с углами наклона до 2° в масштабе 1:2000. В работе рассчитаны основные данные для проектирования, масштаб, плотность полевой геодезической привязки аэрофотоснимков и составлена полетная карта в масштабе 1:8 000. С помощью метода максимального правдоподобия выполнена автоматическая классификация снимка, а также проведен анализ точности результатов классификации. Пояснительная записка содержит 26 страниц, 5 таблиц, 10 рисунков. Summary The course project contains calculations for performing aerial photography for linear surveys in the construction of railways for flat terrain with inclination angles up to 2 ° at a scale of 1: 2000. The basic design data, scaling, geodetic reference and field aerial photographs and a composite flight map are calculated. An automatic classification of images was performed, and an analysis of the results of accuracy measurements was performed. The explanatory note contains 26 pages, 5 tables, 10 figures. 3 Оглавление Введение…………………………………………………………………………………………5 1. Составление проекта летно-съемочных работ…………………………………………...7 1.1.Исходные данные………………… ………………………………………………..7 1.2 Обоснование подхода к выбору цифровой камеры………………… ……………8 1.3 Расчет выбора высоты фотографирования и масштаба аэрофотосъемки… ……9 1.4 Расчет плотности планово-высотной привязки аэрофотоснимков……………...11 1.5 Аэрофотосъемочные расчеты……………………………………………………...13 1.6 Проектирование планово-высотных опознаков………………………………….15 1.7 Проектирование аэрофотосъемочных маршрутов……………………………….17 2. Дешифрирование снимков………………………………………………………………….18 2.1 Подготовка эталонной выборки и классификация снимка……………………...18 2.2 Построение матрицы ошибок и расчет статистических показателей… ……….20 Заключение……………………………………………………………………………………..23 Список литературы…………………………………………………………………………….24 Приложение 1…………………………………………………………………………………..25 Приложение 2…………………………………………………………………………………..26 4 Введение Инженерные изыскания линейных объектов являются трудоемким и дорогостоящим видом топографо-геодезических работ. При строительстве железных дорог изыскания проводятся с целью сбора топографо-геодезических материалов и данных, необходимых для составления проекта строительства. Технологии аэрофотосьемки (АФС) позволяют значительно повысить производительность без потерь точности и перенести основной объем работ в камеральные условия что в свою очередь значительно удешевляет проект, также повышается безопасность ведения работ. Цель курсового проекта - составить проект летно-съемочных работ и планововысотной подготовки снимков с целью создания топографического плана масштаба 1:2 000, выполнить автоматическое дешифрирование полученных в результате съемки снимков и провести оценку точности результатов дешифрирования, а также теоретически изучить вышеописанные задачи. В курсовом проекте рассматривается методика выполнения аэрофотосъемочных работ для решения задачи, связанной проектированием ЖД. Аэрофотосъемка — это метод дистанционного зондирования Земли с летательных аппаратов, широко применяемый при создании и обновлении топографических карт и планов различных масштабов. Перед выполнением съемочных работ специалистами разрабатывается задание на аэрофотосъемку, в котором определяется высота и маршрут съемки, процент перекрытия смежных кадров, характеристики используемого оборудования. Высота съемки и фокусное расстояние объектива, применяемого аэрофотоаппарата зависят от масштаба плана и рельефа местности. Аэрофотосъемка обычно выполняется специализированными цифровыми камерами высокого разрешения. В процессе съемки регистрируются параметры положения камеры в пространстве, что упрощает дальнейшую обработку результатов съемки. Процесс обработки отснятых материалов зависит от продукта, который требуется получить. Для создания плана изображение преобразуется из перспективной в ортогональную проекцию, из него убираются искажения, вызванные рельефом местности. Для выполнения этой операции необходимо иметь готовую цифровую модель рельефа. Полученный ортофотоснимок может использоваться для векторизации или в качестве картографической подложки. 5 Более широкие возможности предоставляет стереофотосъемка. По паре аэрофотоснимков, снятых с перекрытием, можно определить взаимное положение объектов не только в плане, но и по высоте. Современное автоматизировать фотограмметрическое процесс обработки программное стереопар. обеспечение Конечным продуктом позволяет является топографический план местности с горизонталями или цифровая модель рельефа. Для привязки материалов аэрофотосъемки к местности и повышения точности взаимного ориентирования отснятых кадров, как правило, используют опорные точки на земле, координаты которых определяют традиционными или спутниковыми методами. При создании топографических карт и планов необходим также этап полевого дешифрирования, заключающийся в нанесении на план характеристик объектов, которые невозможно определить по снимкам. Формирование снимков земной поверхности и объектов на ней с помощью специализированной цифровой фототехники, базирующейся на борту летательного аппарата. В результате формируются аэрофотоснимки, расположенные в последовательности, совпадающей с траекторией полета судна. Аэрофотоснимки подвергаются специальной обработке и привязке, называемой ортотрансформированием. В результате формируются ортофотопланы – снимки, расположенные в определенном координатном пространстве ГИС, каждая точка которых имеет свои координаты. Такие снимки позволяют проводить измерения объектов, дешифрирование ситуации и прочее. Используются так же, как и материалы космической съемки, но в основном как источник обновления картографических данных ГИС и в проектировании. 6 1. Составление проекта летно-съемочных работ 1.1. Исходные данные Заданием курсового проекта является разработка проекта аэрофотосъемки для решения задач проектирования участка ЖД в масштабе 1:2 000 на равнинной местности с преобладающими углами наклона до 2°. В данной работе изысканием является процесс проектирования летно-съемочных работ и выбор местности для дальнейшей прокладки ЖД. Объект съемки – участок железной дороги более , соединяющий пос. Мишинская и г. Луга (рисунок 1). Масштаб исходного снимка 1:60 000. Рисунок 1. Аэроснимок объекта картографирования 7 1.2 Обоснование подхода к выбору цифровой камеры В нашем случае для съемки небольшого участка местности целесообразнее выбрать аэрофотосъемку с помощью беспилотного летательного аппарата (БПЛА) самолетного типа. Этот выбор целесообразен с экономической точки зрения так как аэродромы в районе проведения работ отсутствуют. Основными критериями выбора БПЛА являлись высота полета и возможность монтажа камеры с удовлетворяющими характеристиками для съемки данной местности. Поэтому было выбрано беспилотное воздушное судно ZALA 421-16, с характеристиками, также данный БПЛА имеет достаточно точные системы управления и возможность корректировки курса в режиме реального времени, что позволяет выбрать предварительное продольное перекрытие со значением 60%, съемка будет производится на скорости 165 км/ч, технические характеристики БПЛА представлены на рисунке 2. Рисунок 2. Основные характеристики ZALA 421-16 Производителем БПЛА под наши цели было предложено использовать камеру Canon EOS Rebel SL1 / 100D, технические характеристики которой представлены на рисунке 3. Рисунок 3. Характеристики камеры Canon EOS Rebel SL1 / 100D 8 Так как на данную камеру можно устанавливать различные объектив, был выбран наиболее подходящий объектив с хорошим показателем светосилы, что позволит получать качественное изображение даже в пасмурную погоду. [1] Фокусное расстояние используемого объектива f=200 мм. Разрядность X=14 После расчета параметра GSD становится ясно, что камеру можно развернуть длинной стороной матрицы вдоль маршрута, для уменьшения количества снимков. 1.3 Расчет выбора высоты фотографирования и масштаба аэрофотосъемки Для того чтобы определить соотношение масштаба плана и снимка, необходимо знать метрические свойства снимка и требования к точности изображения объектов местности на плане. Аналитически это соотношение выглядит так: 𝑚≤ 𝛿пл 𝛿сн ∙ 𝑡, (1) где 𝛿пл , 𝛿сн – соответственно допустимая погрешность положения точки на плане и линейная разрешающая способность фотоизображения совместно с ошибками отождествления и измерения координат точки на снимке в мм. В соответствии с требованиями к проведению топографических работ необходимо, чтобы средняя ошибка 𝛿пл определения на карте (плане) планового положения точки не превышала 0.35 мм. Вторая составляющая 𝛿сн обусловлена возможностями зрительного аппарата человека в отождествлении соответственных (одноименных) точек на смежных снимках и инструментальной точностью стереокомпаратора, на котором измеряются координаты точек. Суммарное значение 𝛿сн представлено в виде: 𝛿сн = 𝑐 ∙ 𝑟, (2) где r – линейная разрешающая способность объектива камеры в мм; c – коэффициент, зависящий от вышеназванных факторов, который изменяется в пределах от 1.5 до 3.0. Линейная разрешающая способность цифровых камер вычисляется по формуле: 1 𝑟 = 2∙𝑅𝑠, (3) где Rs – динамически устойчивое разрешение цифровой камеры в пар линий на мм, которое определяется формулой: 𝑅𝑠 = 𝑁/𝐿 3 , (4) где L – размер матрицы по длинной стороне кадра в мм, N – количество пикселей по длинной стороне кадра. 9 В нашем случае N = 5184 пикселя, т.к. размер пикселя составляет 4.3 мкм, то получаем L = 5184·0.0043 = 22.291 мм. Подставим эти значения в формулу (4): 𝑅𝑠 = 5184 пикс/22.291 мм 3 = 77.5 пар линий на мм. Теперь рассчитаем линейную разрешающую способность камеры по формуле (3): 𝑟= 1 = 0.007 мм. 2 ∙ 77.5 Для данного случая примем с = 2, тогда формула (2) примет вид: 𝛿сн = 2 ∙ 0.007 мм = 0.014 мм. Получим соотношение масштабов по формуле (1): 𝑚≤ 0.35 мм ∙ 2 000 = 50 000. 0.014 мм Для определения максимальной высоты воспользуемся формулой: 𝐻𝑚𝑎𝑥 = 5000 ∙ 𝛿ℎ, (5) где 𝛿ℎ составляет 1/4 от hс. П2.14 [3] В соответствии с инструкцией по топографическим съемкам в масштабе 1:2 000, высота сечения рельефа горизонталями для равнинной, пересеченной и всхолмленной местности с уклоном местности до 2°устанавливается 0.5 м. Таблица 1 [3] 1 Поэтому 𝛿ℎ = 4*hc=0.125 м. Тогда, следуя формуле (5) получим: H max 5000 0.5 1 625 , м. 4 Зная максимальную высоту полета и фокусное расстояние (200 мм = 0.2 м), можно рассчитать масштаб съемки по формуле (6): 𝐻 𝑚 = 𝑓, 𝑚= (6) 625 м = 3 125. 0.20 м Согласно таблице 1 [6] предложено масштабом съемки выбрать 1:5 000. При проектировании аэрофотосъемочных маршрутов необходимо стремиться к предельному значению коэффициента редуцирования [2]. Это ведет к снижению затрат при составлении топографических карт по снимкам, так как увеличение числа ведет к уменьшению снимков, что в свою очередь сокращает полевые и камеральные работы, снижает затраты картографического производства. Чтобы не увеличивать стоимость проекта воспользуемся масштабом 1:8 000, съемку в масштабе 1:10 000 вести невозможно в связи с ограничениями по высоте полета данного БПЛА. 10 𝑘= 𝑘= Таким образом, 𝑚 𝑡 ≥ 1, (7) 8 000 = 4.0. 2 000 коэффициент редуцирования выбранного масштаба фотографирования не превышает заданного, таблица 1[2]. При выбранном масштабе 1:8000 и фокусном расстоянии 200 мм фотографирование должно производиться с высоты 1 600 м. 1.4 Расчет плотности планово-высотной привязки аэрофотоснимков Процесс планово-высотной привязки аэрофотоснимков необходим для уравнивания фототриангуляционной сети и ориентирования блока изображений на местности и заключается в распознавании на снимках точек с известными плановыми и/или высотными координатами, полученными из геодезических измерений. Такие точки называются плановыми, планово-высотными и высотными опознаками соответственно. Планово-высотная привязка аэрофотоснимков может быть сплошной и разреженной. В случае, когда на каждом снимке или стереопаре достаточно опознаков для проведения фотограмметрической обработки, речь идет о сплошной привязке, в противном случае – о разреженной. Разреженная привязка предпочтительнее сплошной, так как предполагает намного меньший объем полевых работ, а, следовательно, и меньшие экономические затраты. Для дальнейшего восполнения недостающих опознаков выполняется фотограмметрическое сгущение или фототриангуляция. Точность координат, получаемых фототриангуляционным методом, зависит от высоты фотографирования, величины фокусного расстояния камеры, точности используемой ЦФС, формата снимков и их перекрытия, а также число n используемых стереопар (базисов между смежными опознаками). Чтобы ошибки фотограмметрического сгущения удовлетворяли требованиям нормативных документов [3, 6], необходимо уже на стадии проектирования аэрофотосъемки выполнить предрасчёт точности для маршрутной фототриангуляции по представленным формулам (8), (9) [4]: 𝑚𝑧 = 𝐾𝑧 ∗ 𝐺𝑆𝐷 ∗ 𝑓/𝑏 ∗ 𝑚𝑞 √𝑛3, (8) 𝑚𝐷 = 𝐾𝑥𝑦 ∗ 𝐺𝑆𝐷 ∗ 𝑚𝑥,𝑦 ∗ √𝑛3, (9) где mZ и mD – средние квадратические ошибки определения, отметок и координат точек съемочной сети соответственно, м; mx,y и mp,q – средние квадратические погрешности измерения плоских координат и параллаксов на цифровом снимке можно принять равным 1 пикселю. 11 Kz и Kx,y – коэффициенты, зависящие от способа уравнивания и исключения систематических ошибок в сетях триангуляции. Для аналитической блочной фототриангуляции, построенной объединением маршрутов с последующим уравниванием коэффициенты Kz и Kx,y равны 0.23 и 0.31 соответственно; Н – высота фотографирования над средней плоскостью, м; b – базис фотографирования в масштабе снимка, мм; f – фокусное расстояние камеры, пикс; n – количество базисов между ближайшими рядами опознаков. При использовании формул (10) (11), получаем количество площадных базисов 21 количество высотных равно 6. При этом достигаются следующие предварительные точности фотограмметрического сгущения: Точность определения планового положения точек является постоянной величиной в масштабе плана (0,35 мм), т.е. mDдоп=0.35*8 000=7 м. (10) mZдоп=1/3∙ ℎс = 0,17 м. (11) mD=0.23 ∗ 0.035 ∗ 46512 1978 ∗ 1 ∗ √2^3 = 0.53 м.< mDдоп mz=0.31 ∗ 0.035 ∗ 1 ∗ √63 = 0.16 м.<mzдоп Расчет величины базиса b в масштабе снимка, использовавшийся при вычислениях, приведен в разделе 1.5. 12 1.5 Аэрофотосъемочные расчеты Для того, чтобы приступить к проектированию маршрутов, используя основные данные из таблицы 1, Расчетное (предварительное) продольное перекрытие снимков (P) взято за 60% т.к. выбранный БПЛА имеет современные системы стабилизации и возможность отслеживания процесса съемки в режиме реального времени, что поможет скорректировать курс или переснять неудачный участок незамедлительно. Карта проекта составлена в программном продукте AutoCAD 2016 в масштабе 1:8 000, на печать выведена в масштабе 1:60 000. На поворотах ж/д осуществляется разворот летательного средства, съемка проектируется с дополнительным снимком до и после разворота. Проведем расчеты основных аэрофотосъемочных элементов, представленных в таблице 2. Таблица 1. Основные данные для проектирования АФС Наименование сведений для проектирования АФС Протяженность объекта картографирования вдоль ординат (запад – восток), м Протяженность объекта картографирования вдоль абсцисс (юг – север), м Масштаб картографирования (проект) Значение Lу= 100 Lх = 32 260 1:2 000 Сечение рельефа горизонталями (h с ), м 0.5 Расчетное (предварительное) продольное перекрытие снимков (P), % 60 Формат снимка, пикс, мм 5184 × 3456 22,3 × 14,9 Фокусное расстояние камеры, пикс, мм 46 512 200 Ground sample distance, мм 0.035 Линейная разрешающая способность объектива камеры, мм 0.007 Допустимый смаз изображения, мм 0.05 Крейсерская скорость БПЛА (V), м/с 45.8 Масштаб аэрофотосъемки 1:8 000 Масштаб карты для составления проекта АФС (1:М) 1:8 000 Число базисов фотографирования (nпл) между плановыми опознаками 2 Число базисов фотографирования (nв) между высотными опознаками 12 Максимальная высота местности на объекте (Zmax), м 72 Минимальная высота местности на объекте (Zmin), м 52 Число поворотов трассы АФС (N) 1 Протяженность 1 участка, м d1 18451 Протяженность 2 участка, м d2 13809 13 Таблица 2. Расчет аэрофотосъемочных элементов Расчетная формула Значение Наименование элементов АФС Отметка средней плоскости на объекте Zср, м 0.5 Z max Z min (13) 62 Абсолютная высота фотографирования Ha, м H a H Z ср (14) 1662 Максимальное превышение h над средней плоскостью, м h Z max Z ср (15) 10 P P0 Ph P H Проектируемое продольное перекрытие Р, % 61 (16) b l x 100 P /100 8.9 (17) (1978) 𝐵 = 𝑏 GSD (18) 69.2 𝑏пр = 𝑏 m/M (19) 8.9 Ширина снимка на местности LM LM = GSD ∙ ly (0) 121 Количество снимков на участке k1 d1/B+1 (21) 255 Количество снимков на участке k2 d2/B +1(22) 191 𝑘1 + 𝑘2 (23) 446 Базис фотографирования в масштабе снимка b, мм (пикс) Базис фотографирования B, м Базис фотографирования на схеме проекта bпр, мм Общее количество снимков Максимальная выдержка, при которой смаз изображения не (24) 1 115 B / V (25) 1.59 2 l x l y X / (8 1024 ) (26) 29.9 J k (27) 13.02 0.05∗𝐻 𝑓𝑣 превышает величины 0,05 мм, с Интервал между экспозициями , с Требуемое количество флэш-памяти для одного кадра J, Мб Требуемое количество флэш-памяти Jобщ, Гб Р0 - минимально продольное перекрытие снимков, %; ∆РН - навигационная поправка, 6 % от заданной величины продольного перекрытия; ∆Ph - поправка за рельеф местности, которая в свою очередь, вычисляется по формуле (17): ∆𝑃ℎ=ℎ/(𝐻−ℎ)∙(100−𝑃0), (28) где H – высота фотографирования, м; h – наибольшее превышение точек местности над средней плоскостью съемочного участка, м. ∆𝑃ℎ=1.77% ∆𝑃H=3.36% 14 1.6 Проектирование планово-высотных опознаков Согласно расчетам, выполненным по формулам (10) (11), максимальное количество базисов между плановыми и высотными опознаками составило 6 и 2 базиса соответственно. Следует отметить, что построение фототриангуляционной сети сопровождается погрешностями, что приводит к деформации фототриангуляционной сети точек как в плане, так и по высоте. Деформация маршрутной модели выявляется по остаточным после внешнего ориентирования расхождениям координат и высот на опорных точках. Исследованиями установлено, что для полного выявления и частичного исключения деформации маршрутной модели необходимо иметь не менее 5-6 опорных точек. Немаловажным является и тот факт, что в настоящее время геодезическое определение координат опознаков выполняется преимущественно с использованием ГНСС-технологий, что существенно сокращает время полевых работ и ведет к возможности увеличения числа проектируемых опознаков. Так как геодезические работы предполагается проводить с использованием ГНСС-оборудования, то целесообразно у высотных опознаков определить и плановые координаты, что не увеличит объем полевых работ. В результате максимальные ожидаемые ошибки фотограмметрического сгущения составят 0.53 м. в плане и 0.16 м. по высоте. Для определения планово-высотных координат, запроектированных опознаков был выбран метод ГНСС-измерений, позволяющий, с учетом относительно большой площади участка изысканий, значительно повысить производительность полевых работ. Участок работ находится в зоне действия референцной базовой станции, следовательно, можно использовать съемку в режиме RTK, несмотря на то, что Инструкция [5] не рекомендует использовать этот режим для создания съемочного обоснования, уровень развития современного спутникового оборудования позволяет в режиме RTK получить планово-высотные координаты опознаков с точностью, удовлетворяющий требованиям Инструкции [3]. Для широкого ряда предлагаемого оборудования на рынке геодезических приборов ошибка определения координат в плане составляет 10 мм+1 мм/км и 15 мм+1 мм/км по высоте. Для наших задач достаточно одного приемника PRINCE I80 AIR KIT он представлен ниже на рисунке 5 характеристики выбранного приемника приведены на рисунке 6. 15 Рисунок 5. Комплект приемника prince i80 air kit Рисунок 6. Характеристики приемника prince i80 air kit Выбор приемника выполнялся на основании следующих показателей: точность в режиме работы RTK, количество каналов, время работы и вес. Выбранное оборудование отвечает всем требованиям к оборудованию, используемому в данном виде изысканий (п. 5.6 Инструкции [3]). Набор точек местности для привязки представлен в приложении 2. 16 1.7 Проектирование аэрофотосъемочных маршрутов По результатам расчетов, была составлена полетная карта (приложение 1). Согласно методическим указаниям [2], на карту были нанесены граница съемочного участка, оси маршрутов и их направления, магнитно-путевые углы МПУ, высота фотографирования Н, количество маршрутов N, а также склонение магнитной стрелки на 2018 год 2018. Первый снимок маршрута спроектирован за границей съемки объекта картографирования на расстоянии половины базиса 0.5b=4.46 мм. . На поворотах трассы осуществляется разворот летательного средства, снимки проектируются за границей маршрута с перекрытием. Для каждого маршрута были выбраны ориентиры, в качестве которых принимались легко опознаваемые на местности объекты: тропы, края полей, пересечения дорог. Магнитно-путевые углы для направлений маршрутов рассчитывались по формуле. МПУ Ат , (29) где α – дирекционный угол, значение которого может отличаться в зависимости от направления полета летательного аппарата; γ - сближение меридианов; δ – склонение магнитной стрелки. Сближение меридиан в данной зоне =-2º32', 1=12°, 2=13° Магнитное склонение для территории изысканий на год составления полетной карты было определено с помощью онлайн-сервиса «Калькулятор магнитного склонения» (http://go-hiking.ru/tools/declination/). Для расчетов использовались координаты центра картографируемого участка, полученные в программе Google Earth (B=58°45ʹ10ʺ, L=29°59ʹ12ʺ, Н=58 м). Вычисленное значение магнитного склонения 2019= 10°5'23" E (рис. 7). Рис. 7. Определение магнитного склонения В результате расчетов значение магнитно-путевого угла для 1 и 2 направлений составило 0°08’ и 1°8’ Составленная полетная карта приведена в Приложении 1. 17 2. Дешифрирование снимков 2.1 Подготовка эталонной выборки и классификация снимка Дешифрирование – это процесс распознавания: объектов, их свойств, взаимосвязей по их изображениям на снимке. Это и метод изучения и исследования объектов, явлений и процессов на земной поверхности, который заключается в распознавании объектов по их признакам, определении характеристик, установлении взаимосвязей с другими объектами. Камеральное дешифрирование — это распознавание объектов на снимке в лабораторных условиях, путем сопоставления изображения с имеющимися эталонами и знаниями и опыту самого дешифровщика. Существует два метода камерального дешифрирования: 1. Визуальное – выполняет дешифровщик по фотоматериалам и на экране монитора. 2. Автоматизированное — выполняется приборами — на персональных компьютерах или на специальных приборах (требует качественных снимков). Возможности автоматизированного дешифрирования: Анализ изображения выполняется на уровне отдельных пикселов. Количественные оценки (площадь, длина и т.д.) получаются с высокой точностью. Детальный и точный анализ яркостных различий ограничен лишь свойствами цифрового снимка. Возможен хороший анализ многозонального снимка. Форма объекта в пространстве может быть определена по паре смежных снимков. Результаты цифровой обработки объективны, но зависят от параметров, заданных исполнителем. Компьютерные технологии обработки снимков по специальным алгоритмам и программам дают точность 70 - 85 %. Для обработки аэрокосмических снимков на персональных компьютерах можно использовать коммерческое программное обеспечение общего назначения. В основе автоматизированного дешифрирования снимков лежит классификация объектов. При этом исходят из того, что каждому пикселу многозонального снимка соответствует набор значений спектральных признаков, или вектор в спектральном пространстве, размерность которого равна числу съемочных зон. Тогда процесс классификации сводится к распределению всех элементов растра по классам в соответствии с отражательной способностью (значением спектральной яркости) каждого объекта в одной 18 или нескольких зонах спектра, например, типов растительности или категорий использования земель. Трудности классификации связаны, прежде всего, с изменчивостью. Часто классификация бывает неопределенной, поскольку элементы растра могут принадлежать сразу нескольким классам — это так называемые «смешанные элементы». Но в процессе классификации неопределенность игнорируется, и каждый элемент помещается в один из классов. Правило классификации обычно формируют на основе признаков типичных объектов, принадлежность которых к данному классу заранее установлена. Алгоритмы подразделяют на два типа: алгоритмы контролируемой и неконтролируемой классификации. При контролируемой классификации правила перехода от показателей спектральной яркости к классам объектов вырабатывают на «учебном» (тестовом, эталонном) участке, а затем автоматически применяют и на остальной части снимка. Эти алгоритмы называют классификацией с обучением. В данном проекте дешифрирование выполнялось автоматизированным методом методом контролируемой классификации. Дешифрируемый снимок представлен на рисунке 8. Рисунок 8. Дешифрируемый снимок масштаба ~ 1:60000 Дешифрирование выполнялось в программе Maximum Likelihood Classifier. Оно включало в себя следующие этапы: 1. Определение классов объектов: гидрография, леса, пашни и луга и дорожная сеть. 2. Выбор эталонных участков, то есть формирование обучающей выборки (рис 9.) 3. Выбор цвета для каждого класса и присвоение в соответствии с обучающей выборкой (рис 10.). 4. Создание классификатора с применением программы. 5. Дешифрирование снимка с помощью полученного классификатора. 19 Рисунок 9. Обучающая выборка Рисунок 10. Цвета, присвоенные обучающей выборке Для дешифрирования необходимо обучающую выборку и исходный снимок разложить на 3 составляющих по каналам (красный, синий и зеленый). Результатом дешифрирования является тематическая карта (рис. 11). Рисунок 11. Результат дешифрирования 2.2 Построение матрицы ошибок и расчет статистических показателей Теперь необходимо получить оценку точности классификации снимка для того, чтобы в дальнейшем мы могли посчитать матрицу ошибок и определить точность тематической 20 карты. То есть. узнать насколько точно было дешифрирование исходного снимка эталонными цветами участков. Таблица 3. Результат классификации Ожидаемый результат Класс земного покрова 1. Древесная растительность 2. Гидрография Полученный результат 3. Здания и сооружения 4. Луга и С/Х земли 5. Дорожная сеть Затем необходимо посчитать матрицу ошибок и показателей точности тематической карты. Таблица 4. Расчет матрицы ошибок и показателей точности тематической карты Точность Расчетный класс производит еля Фактический класс Древесная растительнос Гидрография ть Лесная Луга и Здания и с/х сооружения Дорога угодья Сумма Точность по производит строкам еля % Проп уск Проп уск % 1287 10 0 3 2 1302 98.8 1.2 23 708 11 0 2 744 95.2 4.8 2 23 741 224 312 1302 56.9 43.1 Пашня 5 0 130 678 24 837 81.0 19.0 Дорога 14 0 190 60 201 465 43.2 56.8 1331 741 1072 965 541 3615 MUA 73.8 растительность Гидрография Здания и сооружения Сумма по столбцам Общее Точность пользователя 96.7 95.5 69.1 70.3 37.2 MPA % число пикселей в 4650 матрице = Ложная классификация 3.3 4.5 30.9 29.7 62.8 75 T= 77.7 % Теперь можно определить общую точность классификации по формуле: 𝑇= ∑ 𝐷𝑖𝑗 𝑁 ∙ 100%, (30) Далее рассчитаем среднюю точность пользователя (mean user's accuracy (MUA)) и среднюю точность производителя (mean producer's accuracy (MPA)), т.к. нам известны показатели точности тематической карты по формулам (15) и (16): 𝑀𝑃𝐴 = ∑ 𝑃𝐴𝑖𝑗 𝑀 , (31) 21 где ∑ 𝑃𝐴𝑖𝑗 – суммарная точность производителя по всем классам, M – общее количество классов. 𝑀𝑈𝐴 = ∑ 𝑈𝐴𝑖𝑗 𝑀 , (32) где ∑ 𝑈𝐴𝑖𝑗 – суммарная точность пользователя по всем классам, M – общее количество классов. Далее по формуле (17) вычислим коэффициент Каппа, который сравнивает количество пикселей в каждой из ячеек матриц с возможностью распределения пикселей как случайной величины. 𝑚 𝑁 ∑𝑚 𝑖=1 𝐷𝑖𝑗 −∑ 𝑖=1 𝑅𝑖 ∙𝐶𝑗 ̂= Κ 𝑗=1 𝑗=1 𝑁 2 −∑𝑚 𝑅 𝑖=1 𝑖 ∙𝐶𝑗 𝑗=1 , (33) ̂ - коэффициент Каппа, N – количество пикселей снимка (объем выборки), m – общее где Κ количество классов, ∑ 𝐷𝑖𝑗 - 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). ̂ = 0.719 означает, что полученная ранее точность классификации на 71.9 % Κ превышает ту, которая была бы при случайном распределении пикселей по классам. Согласно критериям согласия Лэндиса и Коэна для коэффициентов Каппа критерий согласия почти полностью согласуется. Таким образом, определенная точность классификации всей карты равна 77.7 %, что позволяет сделать вывод о том, что наибольшее значение ошибок имеют объекты, отнесенные к классам «Дорожная сеть» и «Здания и сооружения» , т. к. сложно выделить участки дорог и контуры зданий для обучающей выборки при малом разрешении исходного снимка. 22 Заключение В курсовом проекте был разработан проект выполнения аэрофотосъемочных работ с целью наблюдения за состоянием участка железной дороги. При выполнении расчетов учитывались требования нормативных документов и рельеф картографируемой территории. для проведения АФС были выбраны БПЛА ZALA 421-16 камера Canon EOS Rebel SL1 / 100D и объектив с фокусным расстоянием 200мм. Помимо инструкций и нормативов на выбор повлияло наличие оборудования и инфраструктура аренды ЛА в районе выполнения работ. Масштаб фотографирования составил 1:8 000, высота сьемки 1 600м. по результатам расчетов получили длину базиса 72.6 м. После расчета был сделан вывод, что для картографирования данного участка понадобится сделать 448 снимков с продольным перекрытием 61%. На этапе проектирования плотность опознаков была доведена до 2 базисов. С учетом того, что для геодезической привязки опознаков были запроектированы спутниковые методы, все опознаки были приняты за планово-высотные. Всего было запроектировано 223 планово-высотных опознака. Для координирования опознаков предполагается использовать три ГНСС приемника Prince i80 air kit. Спутниковая съемка, согласно проекту, должна выполняться в режиме RTK. Также было проведено полуавтоматическое дешифрирование, не позволяющие добиться высоких точностей, но довольно быстрое и правильно отражающее суть, в связи с низким разрешением космоснимков, точность составила 77.7%, коэффициент согласованности 71.9%. Используемые методы актуальны и широко используются в современном мире, все больше уменьшая сроки и затраты на полевых работах. Результат классификации удовлетворителен, что говорит о возможности использования автоматической классификации по методу максимального правдоподобия для обработки результатов аэрофотосъемки. 23 Список литературы 1. Промо страница объектива [электронный ресурс] EF-S 18-200mm f/3.5-5.6 IS – режим доступа https://www.canon.ru/lenses/ef-s-18-200mm-f-3-5-5-6-is-lens/ дата обращения 21.01.2019 2. Аэрокосмические съемки: Методические указания к курсовому проектированию / Санкт-Петербургский горный университет. Сост. А.А. Боголюбова, Ю.Н. Корнилов. СПб, 2016, 61 с. 3. Инструкция по топографической съемке в масштабах 1:5000, 1:2000, 1:1000 и 1:500: Недра, 1982. 4. Назаров А.С. Фотограмметрия: учебное пособие для студентов вузов. – Мн: ТетраСистемс, 2006 г. 5. ГКИНП (ОНТА)–02–262–02 Инструкция по развитию съемочного обоснования и съемке ситуации и рельефа с применением Глобальных навигационных спутниковых систем ГЛОНАСС и GPS. – М: ЦНИИГАиК, 2002 г. 6. Ведомственные строительные нормы, инженерно-геодезические изыскания железных и автомобильных дорог, ВСН 208-89 - Минтрансстрой СССР Москва 1990г. 24 Приложение 1 25 Приложение 2 26
