Ресурсы для расчета геометрии в наклонных фотографиях

В настоящее время я использую алгоритмы супервизорной классификации для расчета землепользования в пределах определенного изображения, проблема заключается в том, что изображения получены из фотографий с высоким уклоном. Я знаю фокусное расстояние и размеры используемой камеры, а также местоположение GPS, где были сделаны фотографии.

Я ищу ресурсы, которые позволят мне рассчитать площади землепользования на основе уже имеющейся у меня информации. Идея заключается в том, что, зная геометрию фотографии, я смогу определить относительное расстояние между каждым пикселем. Мысли?

Общий процесс решения этой проблемы заключается в ортотрансформации , чтобы преобразовать данные в декартово координатное пространство, где каждая ячейка представляет приблизительно одинаковый пространственный экстент. Пакет OSSIM обеспечивает орторектификацию, как и GRASS . Вам понадобятся вспомогательные данные для выполнения исправления, и это может занять много времени, но дает отличные результаты. После преобразования в проектируемое пространство вычислительная область должна быть простой операцией в любой ГИС.

Если вы можете работать в среде ГИС, то GRASS может сделать эту работу: мы наметили процедуру в нашей статье:

М. Нетелер, Д. Грассо, И. Микелацци, Л. Миори, С. Мерлер и С. Фурланелло, 2005: интегрированный инструментарий для регистрации, объединения и классификации изображений. Международный журнал геоинформатики, 1 (1), с. 51-61 http://www.grassbook.org/neteler/papers/neteler2005_IJG_051-061_draft.pdf

Обычно, как предполагает scw , лучше всего ортотрансформировать, а затем выполнить анализ. К счастью, многочисленные ГИС-пакеты будут выполнять такой рабочий процесс. Для краткого количественного представления об ортотрансформировании на веб-странице « Обзор методов орторектификации цифровых изображений » доктора Ф.И. Океке представлен обзор нескольких популярных алгоритмов.

Если вы создаете автоматизированную систему дополненной реальности, которая выполняет такие аналитические измерения, эти два проекта с открытым исходным кодом предоставят несколько полезных базовых библиотек: NASA Vision Workbench и двоюродного брата Photosynth Bundler .

Я думаю, вам тоже понадобится ЦМР. Использование ЦМР для регистрации наклонных фотографий и веб-камер интересно.

Обновление : если подумать, если у вас есть несколько фотографий одной и той же сцены, вы можете создать трехмерное облако точек известных объектов, не имея матрицы высот, как это делает Photosynth . Я никогда не видел фотосинт, используемый в качестве инструмента ГИС.

Update2 Вот фотосинт, построенный из аэрофотоснимков .

Если косая фотография была сделана с достаточного расстояния, преобразование центральных областей карты можно было бы аппроксимировать параллельной проекцией , с которой будет намного легче справиться, чем с полной перспективной проекцией .

Как упоминал Кирк , вам понадобится ЦМР, чтобы иметь возможность учитывать изменяющийся наклон поверхностей. Конечно, это даст вам только приблизительные результаты, поэтому, если вам нужны более точные измерения, используйте подход ортотрансформирования, упомянутый в ответе scw .

Для наклонной фотографии обычно требуется матрица высот, в противном случае георегистрационные инструменты очень сильно деформируют изображение.

Возможно, вы захотите прочитать эту статью ... www.uibk.ac.at/geographie/personal/corripio/.../corripio04_ijrs.pdf