Аэрофототопография

УДК 528.7

ЗАО «Проектно-изыскательский институт ГЕО», г. Екатеринбург

Terekhina@pgeo.ru
Рассмотрено применение одного из новейших технических средств – воздушного лазерного сканера ALS 60 и принцип его работы, а также основные преимущества воздушного лазерного сканирования по сравнению с обычным фотограмметрическим методом.
Воздушное лазерное сканирование, облако точек, ортофотоплан, фотограмметрический метод, цифровая модель рельефа.
Аir laser scanner, point cloud, orthophotomap, рhotogrammetric method, digital terrain model.
Для XXI в. характерны ужесточение требований к конкурентоспособности и качеству выпускаемой продукции, использование высоких технологий и технических средств. Долгое время для создания цифровых карт, планов и ортофотопланов использовались классические методы фотограмметрии, но в настоящее время среди новейших технологий все чаще применяется лазерное сканирование, развивающееся во многих странах мира и в России. Именно лазерная локация может полностью вытеснить фотограмметрический метод, обеспечив обработку огромного массива данных почти одновременно с измерениями.

Рассмотрим более подробно способы и особенности работы фотограмметрического метода на примере программного обеспечения «Photomod 4.4.670». Эта система использует алгоритм кросс-корреляции (поиска соответственных точек на левом и правом снимке стереопары) для автоматического расчета высоты точки, т. е.автоматического проецирования точки на поверхность модели. Этот алгоритм можно подразделять с помощью трех различных способов отождествления точек на паре цифровых изображений:

1) основанных на анализе значений пикселей изображения в пределах некоторой области (ПМ – площадные методы);

2) базирующихся на выделении элементов изображения (ЭМ);

3) использующих связи между элементами изображения (СМ).

При стереоскопическом рассматривании снимков у оператора не возникает проблем с отождествлением одноименных точек стереопары. Напротив, автоматические способы отождествления точек стереопары не всегда дают однозначно правильное решение. Приведем факторы, отрицательно влияющие на надежность автоматического отождествления:

перспективные искажения;

мертвые зоны;

ошибки в элементах внутреннего и внешнего ориентирования снимков;

плохие начальные приближения неизвестных;

различная отражательная способность поверхности;

разное освещение;

повторяемость поверхности объекта;

большая величина шумов изображений.

Первые четыре фактора приводят к геометрическим, остальные – к фотометрическим несоответствиям левого и правого изображений. Основным источником геометрических несоответствий изображений на паре снимков являются перспективные искажения, так как снимок является центральной проекцией местности. Поэтому (рис. 1) один и тот же участок местности (А – В) изображается по-разному (сравнить а₁в₁ и а₂в₂) на двух снимках, полученных из различных точек пространства и под разными углами.



Рис. 1. Пример центральной проекции для различных участков местности
Рассмотрение данного алгоритма показывает, что есть достаточно много факторов, препятствующих созданию качественного TIN, и которые мы, к сожалению, исключить никак не можем. Решить данную проблему можно, используя воздушное лазерное сканирование.

Проанализируем более подробно принцип работы и основные преимущества воздушного лазерного сканирования. Сканирование выполнялось с помощью лидара ALS-60. Залет проводился на самолете АН-2 на высоте 1400 м. Основные преимущества лазерно-локационного метода [1]:

1) точность получаемого облака точек;

2) отсутствие наземных геодезических работ по планово-высотному обоснованию;

3) высокая производительность;

4) возможность работы в ночное время и в любое время года.

Воздушный лазерный сканер основан на импульсном принципе. Этот импульс, кроме пространственных координат точек, дает еще и энергию импульса отражения – интенсивность отражения. Подобный набор точек называют облаком точек. Но для работы эти точки не годятся, необходимо провести предварительную их обработку, т. е. разделение на наземные точки и точки, лежащие вне Земли. Следует также отметить, что данное облако точек актуально для залесенных территорий, где сплошной лес. Естественно, что при построении на данную территорию ЦМР операторами (на фотограмметрических станциях) точность значительно понижается (не говоря уже о рисовке рельефа), что естественно требует бóльшей затраты времени, что немаловажно в настоящее время.

Благодаря правильно выставленным параметрам сканирования (средней плотности, т. е. среднего числа лазерных точек на единицу поверхности, равномерности и доминирующей ориентации зондирующего луча) мы получаем достаточно плотное облако точек с очень большой информативностью: точки попадают и на столб электропередач, и на макушки деревьев.

Далее с помощью программы TerraScan производства «Terrasolid» это облако точек классифицируется, т. е. выделяется растительность, строения, провода, гидрография, земля, и выбирается, что необходимо. Импортируем классифицированные точки в ПО «Photomod» с помощью форматов LAS. Подобный формат поддерживает любая другая фотограмметрическая программа. Для дальнейшего ортотрансформирования снимков преобразуем эти точки в TIN и получаем (рис. 2, а).

Если сравнить с TIN, построенным в «Photomod» (см. рис. 2, б) с помощью коррелятора уже с отфильтрованными точками (узлами TIN) по параметру высоты, то можно заметить, что плотность точек при лазерном сканировании гораздо больше, чем при обычном фотограмметрическом методе. Вероятно, это обусловлено многими факторами, уже перечисленными ранее (мертвые зоны, ошибки в элементах внутреннего и внешнего ориентирования снимков и др.).

Если обычно в «Photomod» операторы расставляют пикеты в зависимости от требуемого масштаба, то при лазерном сканировании происходит до 50–100 тыс. измерений в секунду [1]. При такой плотности точек можно строить не только ортофотопланы более крупных масштабов, но и рельеф местности до масштаба 1:1000 включительно.

Для более полной оценки полученных данных рассмотрим точность облака точек, полученного с помощью сканера. Чтобы оценить точность полученных результатов, проанализируем средние квадратические ошибки (СКО) относительно геодезических координат опознаков, используемых в данном проекте (табл. 1).

Таблица 1

Оценка точности TIN относительно

геодезических координат опознаков

Тип местности	СКО TIN, построенного
	оператором (Zср – Zг)	лазерным сканером (Zср –Zг)
Застроенная территория	0,221	0,214
Сложный рельеф	0,171	0,246

По предварительной оценке, производительность съемки может достигнуть 500–600 км за один аэросъемочный день для линейных объектов и 500–1000 км² для площадных объектов (что значительно эффективнее фотограмметрического способа). Учитывая, что воздушные сканеры могут работать и в ночное время, общая производительность увеличивается еще больше. Не менее важна стоимость работ с помощью лазерного сканирования (табл. 2).

Таблица 2

Объект	Число маршрутов	Время лазерного сканирования, ч	Время на классифицирование точек, дни	Сумма, затраченная на съемку, тыс. руб
3 – высота залета 1400 м, разрешение 10 см	15	2	6	70
2 – высота залета 1400 м, разрешение 5 см	10	1,7	3	59, 5
1 – высота залета 1400 м, разрешение 5см	10	0,3 (20 мин)	2	11,7

Таким образом, в настоящее время именно с помощью воздушного лазерного сканирования можно получать высокоточные пространственные данные; топографические карты, планы и ортофотопланы 1:1000 и мельче; выполнять значительно бóльшие объемы работ в меньшие сроки, без потери качества и значительно сокращая финансовые затраты; получать координаты точек, описывающие объекты местности с точностью 4 мм и со скорость 50–100 тыс. измерений в секунду.

1. 
   Медведев Е. М., Данилин И. М., Мельников С. Р. «Лазерная локация земли и леса». Учебное пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.:Геолидар, Геокосмос; Красноярск: Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2007. – 229с.
   
2. 
   Инструкция по фотограмметрическим работам при создании цифровых топографических карт и планов. – М.: ЦНИИГАиК, 2002. – 100 с.