Шпаргалка по "Фотограмметрии"

1. Задачи, решаемые по материалам АКС, в целях городского кадастра.

Материалы, получаемые в результате выполнения АКС, используют при решении  разнообразных задач изучения земной поверхности. По снимкам, полученным с  воздушных или космических носителей, изготавливают карты и планы, используемые в земельном кадастре и землеустройстве; определяют геодезические  координаты не изобразившихся точек  местности, границы изучаемых объектов, их принадлежность к соответствующему классу, а также их качественные характеристики. Точность решения этих задач в значительной степени  зависит от величины геометр деформаций используемых снимков и искажений  яркостей изображенных объектов при  выполнении съемки. Особенность съемочной  аппаратуры и условия получения  снимка – главные факторы, влияющие на деформацию и яркостные искажения  изображения.

2. Понятие об автоматизированном методе дешифрирования снимков.

Автоматизированный метод  – оператор с помощью программного комплекса в диалоговом режиме производит дешифр изображения. Чел активно  вмешивается в работу программы  по дешифр.

Изображение разбивают на классы: пашня обозначается Д1+- дельта, сенокос Д2+- дельта и т.д. на изображении  каждый цвет соотв виду культур. Если дельта совпадает(совпадает часть  Д1 и Д2), то машина не может определить какой вид культур находится  на изображении.

В автоматизированных дешфир системах можно использовать ток  признаки, обладающие достаточно высокой  информативность, удобно выражающиеся в цифровой форме. Такими признаками явл цвет, текстура(при дешифр объектов с достаточно стабильной текстурой, наприм лесов. )

Инфа о цвете м.б. выражена дискретно через яркости в  одной или нескольких узких спектральных зонах. Регистрируют зональные яркости  с помощью многозональных съемочных  систем. При неизменной зональной  яркости некоторого объекта А  по всей его площади одномерный дешифр признак его м.б. выражен вектором или координатой на оси яркостей.  В другой зоне спектра признак  того же объекта, в общем случае бу иным. Признаки другого объекта В  в тех же зонах спектра могут  отличаться от признаков А.

Спектральный признак  – элементарного участка некоторого объекта предствл собой точу в N-мерном пространстве, компонентами кот явл  зональные яркости этого участка. В векторном представлении это  же понятие можно выразить так: спектральный признак элементарного участка  объекта есть N-мерный вектор зональных  яркостей этого участка.  Спектральные признаки классов формируются по тестовым данным в процессе обучения дешифр системы. Тестовые данные получают  в результате полевого дешифр снимков. На них должны быть изображении с  достаточной статистической представительностью  объекты всех дешфир классов, а также  близкие по оптическим характеристикам  иные объекты, встречающиеся в районе работ.

При автоматизированном дешифр используют различные алгоритмические  варианты. Геометр дешфир аналитического процесса на примере дешифр объектов классов А и С с использованием 2хмерных признаков. Для упрощения  математ описания областей варьирования спектральных яркостей объектов дешифр классов в данном случае границами  служат стороны прямоугольников. Для  класса А(пашня) границами м.б. отрезки  Д1.2+-дельта и Д1.1+-дельта. В этих выражениях Д1.2 и Д1.1 –средние значения уровней  видеосигналов элементарных участков объектов класса А, дельта – среднее  квадратическое отклонение отдельных  реализаций признака от Д1.1. при таком  обобщении границы в некоторых  местах признака образуются «пустоты». Это приведет к тому, что некоторые  реализации признака других объектов, оказавшихся в этих «пустотах», бу отнесены машиной к классу А. поэт пространство эталонного признака сокращают, приняв дешифр варьирования одномерных признаков, напр ,равными  Д1+-дельта и Д2+-дельта. При этом некоторые  элементы класса А окажутся исключенными из этого класса. Если это не приведет к недопустимым погрешностям опознавания, то процесс формирования эталонного признака этого класса закончен.

Аналогично формируются  эталонные признаки прочих классов. В некоторых случаях они могут  перекрываться. В заключение по тестовым данным контролируется качество обучения системы. При необходимости границы  признаков уточняются. 

Далее следует процесс  непосредственного автоматизированного  дешифр – последовательно определяется принадлежность каждого элемента изображения  к тому или иному классу. Некоторые  элементы могут попасть в зону перекрытия эталонных признаков.  В простейшем варианте эта зона м.б. разделена прямоугольной границей. Риск принятие неверного решения  при идентификации оказавшихся  в зоне перекрытия элементов м.б. минимизирован вероятности появления  в обрабатываемом районе объектов классов  с перекрывающимися признаками, вероятность  попадания элементов каждого  из этих классов  в зону перекрытия и др. элементы, оказавшиеся вне  пространства эталонных признаков, относят к обобщенному классу.

Рассмотренный алгоритм относится  к группе алгоритмов, работающих в  режиме классификации. Если пространства дешфир признаков классов не перекрываются  или перекрытия  признаков незначительные, то в автоматизированной обработке  снимков можно использовать более  простые алгоритмы – кластеризационные. Суть их заключается в том, что  элементы изображения разбираются  в пространстве признаков на неперекрывающиеся  группы по некоторому критерию внутренней близости их признаков. Такие группы назыв кластерами.

При обработке снимков  в режиме кластеризации желательно знать число дешифр классов объектов и примерное различие признаков. Последнее м.б. заимствованно: из опыта выполнения аналогичной дешифр обработки снимков, полученных примерно в тех же условиях и тех же спектральных зонах; из элементарных фотограмметрических наблюдений ограниченного объекта тестовых данных; из результатов спектрометрирования, выполненного на объектах тех же классов примерно в то же время, что и при съемку, время сезона.

Большинство кластеризационных  алгоритмов – итерационные. В упрощенном варианте процесс кластеризации  выглядит так. Первый элемент изображения  принимают за центр кластера в  н-0мерном пространстве признаков. Последующие  элемента, если признаки их не отличаются от признака, принятого за центр  элемента, на значение, превышающее  ее, относят  к этому же кластеру. В противном случае первый из отличающихся элементов принимают за центр  нового кластера. Аналогично образуются прочие кластеры.

Текстура изображения  должна быть представлена в цифровой форме. Простейшими количественными  критериями ее м.б.: средняя длина  фотометрической волны, средняя  амплитуда волны, дисперсия длин волн, дисперсия амплитуды волн и  др. съемка должна быть выполнена так, чтобы критерии текстуры сохраняли  постоянство в любой части  кадра.

Анализ дешифр признаков, используемых при картографировании  поселений и сх территорий, выполнении инвентаризационных работ в целях  создания зем кад, исключает возможность  автоматизации трудоемкого дешифр процесса. Очевидно, что автоматизированные дешифр по спектральным признакам пока можно применить ток при решении  задач, в кот эти признаки значительны. Такие задачи явл прерогативой дистанционного зондирования – различные виды мониторинга, инвентаризации кормовых угодий. Текстурные признаки, как уже отмечалось ранее, используют в основном при  дешифр леса.

3. Продольный и поперечный параллакс. Разность продольных параллаксов.

При фотограмметрической  обработке снимков применяют  такую систему координат: абсцисса – линия, соединяющая противоположные  расположенные вдоль направления  маршрута координатные метки(Х), а ординат(у). началом в этой системе должна быть главная точка в снимке.  Точка пересечения указанных  координатных осей может не совпадать  с главной точкой. Значение несовпадения указывают в паспорте СС. Поправки вводят в измеряемые на снимке координаты точек.

Пара гориз снимков, полученных с горизонтального базиса B=S1S2, с  осями абсцисс, лежащими на одной  прямой. (рис: 2 снимка. На левом точку  ал показывают в верхнем правом углу, а на правом точку ап в верхнем  левом углу).  Продольный параллакс  в т.а бу равен Pa=Xaл-Xaп. Поперечный параллакс: qa=уал-уап. Тоже сомое у  точки в: Pв=Xвл-Xвп. Разность продольных параллаксов в т а и в: дельтаР  а>в=Ра-Рв. Разность продольных параллаксов  определяет связь:  (превышение точки  а над точкой в): ha/b=(H дельта Ра/в)/(в+дельта Ра/в), где Н-высота фотографирования; в- базис- расстояние между точками  на 2х снимках: Вх=в*m, где m-масштаб.

Если снимок 180х180 и Рх(перекрытие продольное) = 60%, следоват в=72мм.

Если точки имеют одинаковые высоты разность продольных параллаксов  равна нулю.

Журнал определения высот  точек по паре снимков: (название колонок): номер, параллакс Pi, дельта Рi, hi, Zi. hi =H дельтаРi/ Р расч+ дельтаРi. (hi- превышение между 1ой и послед точками). Zнач+hi= Zi –  высоты каждой точки.

Совокупность проектирующих  лучей, проходящих через центр проекции, назыв связкой проектирующих  лучей, а плоскость, проходящую через  базисы съемки и любой проектирующий  луч – базисной плоскостью. Этим лучом явл главный луч, то базисную плоскость назыв главной. Условие  компланарности – любая пара соответственных  лучей бу располагаться в одной  базисной плоскости.

4. Негативный и позитивный процесс.

Негативный процесс.

Когда во время съемки световой поток падал на фотослой, в последнем  возникло скрытое изображение снимаемого предмета, то есть изображение, реально  существующее, но невидимое. Оно очень  слабое. Если бы скрытое изображение  было в десять тысяч раз сильнее, мы его отлично видели бы.

Cкрытое изображение путем  хим обработки можно сделать  видимым и прочным, сохраняющимся  и пригодным для размножения.  Для этого экспонированный светочувствительный  слой нужно обработать особыми  растворами, в частности проявителем.

Под влиянием проявителя те микрокристаллы галоидного серебра, на которые подействовал свет, распадутся на элементы - галоид и серебро. Галоид перейдет в раствор проявителя, а  бесчисленные частицы (зерна) металлического серебра составят видимое изображение. На остальные галоидосеребряные  микрокристаллы, не подвергшиеся действию света (они сохранили желтовато-молочный цвет), проявитель не оказывает влияния, и они растворяются затем в  растворе закрепителя.  

После этого остаток веществ, участвовавших в хим обработке, вымывается из фотослоя водой, а пластинка  или пленка высушивается и становится негативом, с которого можно получать отпечатка на фотобумаге.

Негатив представляет собой  фотографическое изображение с  обратным распределением светлых и  темных участков, Наиболее светлые  места предмета съемки выйдут на негативе самыми темными почти черными; они  называются светами. Самые темные участки  предмета съемки получатся на негативе наиболее светлыми, почти прозрачными; их называют тенями.

При проявлении в ванночке фотослой лежит горизонтально. Проявление ведется в темном помещении. За появлением изображения и достижением им необходимой плотности и контраста  следят зрительно при слабом безопасном свете лабораторного фонаря, не действующем  на данный фотослой; момент окончания  проявления определяется на глаз. Поэтому  способ носит название проявления со зрительным наблюдением.

После проявления выполняют  промывку – удаляют из фотоэмульсионного  слоя остатки проявляющего раствора. След этап – закрепление. Если после  промывки вынести проявленный фотоматериал на свете, то под действием света  неэкспонированные частицы галоидного серебра начнут превращаться в металлическое  серебро. Через некоторое время  фотоматериал станет одинаково черным и изображение исчезнет. При фиксировании остатки неэкспонированного галоидного серебра вступят в реакцию  с гипосульфитом натрия. В результ  образуется растворимое в воде соединении, кот вымывается из фотоэмульсионного  слоя. В фотоэмульсии остается металлическое  серебро, составляющее изображение  на негативе. Вторая промывка должна быть продолжительной, в проточной воде. Если в фотослое останется фиксаж,  то со временем изображение пожелтеет  и может исчезнуть.

Получение негативные материалы  подлежат метрологической оценке. Определяют фотографическое качество и резкость изображения.

Получение позитива.

В результате негативного  процесса вы получили негатив - изображение  предмета съемки, тонально обратное действительности: темное на нем вышло светлым, а  светлое - темным. Если затем через  негатив пропустить свет на светочувствительный  слой фотобумаги, то больше всего света  пройдет через самые светлые (прозрачные) участки негатива, и фотобумага под  ними сильнее всего потемнеет  после проявления. Сквозь наиболее темные участки негатива проникнет  света всего меньше, и соответствующие  им места фотобумаги останутся светлыми и т. д. В результате вы получите позитив - изображение, тонально обратное негативу, но зато соответствующее действительности: то, что было темным в предмете съемки(и  светлым на негативе), будет на позитиве темным, а то, что было в натуре светлым (и темным на негативе), выйдет на позитиве также светлым. Операции получения позитивного изображения  составляют позитивный процесс.

По своей хим сущности негативный и позитивный процессы сходны. Различие их в том, что в негативном процессе вы работали на фотослое, нанесенном на прозрачную подложку (стекло, если это  пластинка, и целлулоид, если это  пленка), а в позитивном процессе вы имеете дело с фотослоем, нанесенным на непрозрачную бумажную подложку (фотобумага). Различна и техника, применяемая  в этих процессах. Проявление же и  остальная лабораторная обработка  ведутся одинаково .

Позитивный процесс - процесс  фотографического печатания - подразделяется на две разновидности:  1) контактное печатание, при котором негатив  находится в контакте с фотобумагой (вплотную соприкасается с ней), и  позитивное изображение по размеру  равно негативу;  2) увеличение, или  проекционное печатание, при котором  изображение посредством оптической системы увеличительного прибора  проецируется на фотобумагу и может  быть увеличено до желаемого размера.