Актуальность темы
Развитие цифровых методов фотограмметрической обработки снимков обеспечивает создание принципиально новых эффективных технологий, позволяющих получать как стандартные виды продукции — цифровые карты, планы различного назначения, ЦМР, цифровые фотопланы и ортофотопланы и т. п., так и принципиально новые виды продукции, например, ЗО-реалистичные модели, информацию для оперативного и планового мониторинга и т. д.
Появление цифровой фотограмметрии связывают с 1988 годом, когда Helava представил первый цифровой стереоплоттер. Однако, разработка цифровых методов началась гораздо раньше — в 80-х годах XX века.
Цифровая фотограмметрия основана на объединении двух научных направлений — аналитической фотограмметрии и методов цифровой обработки изображений. Достаточно долгое время эти направления развивались независимо и решали различные задачи. Развитие вычислительной техники позволило объединить эти методы обработки снимков, и в результате появилось новое, быстро развивающееся направление — цифровая фотограмметрия [1, 2, 3, 4, 5 и др.].
Разработка методов аналитической фотограмметрии началась в середине 50-х годов XX века с появлением электронных вычислительных машин, хотя теоретические основы аналитической фотограмметрии были разработаны профессором Урмаевым Н. А. еще в 40-х годах [6].
Основной вклад в развитие аналитической фотограмметрии внесли советские ученые: Лобанов Н. А., Антипов И. Т., Журкин И. Г., Добрынин Н. Ф., Погорелов В. В., Трунин А. П., Тюфлин Ю. С. и другие, а также зарубежные ученые: Вгоуп D.S., Hallert В., Schmid Н., Ackerman F., Schut G.H. Значительный вклад в развитие цифровой обработки изображений, ориентированной на решение фотограмметрических задач, внесли российские ученые: Журкин И. Г., Гук А. П., Чибуничев А. Г., Пяткин В. П., Книжников Ю. Ф., Нехин С. С., Зотов Г. А. и другие, а также зарубежные ученые: Helava, Hobronght C.L., Konecny G.
В настоящее время в методах цифровой фотограмметрии реализованы основные идеи и технологии аналитической фотограмметрии. Главное направление дальнейшего развития — автоматизация фотограмметрических измерений и разработка новых технологий.
Абсолютная" гибкость цифровых методов обработки открывает неограниченные возможности в создании новых методик и технологий, рассчитанных на решение конкретных задач и получение новых видов продукции. При этом «специализированные» методы позволяют решить конкретную задачу с меньшими затратами, получить результат быстрее и с более высокой точностью, чем при использовании стандартных технологий.
В настоящей работе рассмотрены различные варианты выполнения фотограмметрической обработки снимков, основанные на методе свободно ориентированных моделей, что позволяет существенно изменить технологию и получать новые виды фотограмметрической продукции. Работы в этом направлении были начаты в 2000 году и, несмотря на то что одновременно метод разрабатывался и другими авторами (Чибуничев А.Г., Ли Чжун Хва, Козориз М. Д. и др.), в данной работе методика обработки существенно отличается от предложенной другими авторами, о чем подробнее будет сказано далее.
Расширение сферы использования методов фотограмметрии, повышение экономической эффективности выполнения работ, сокращение производстве ного цикла, создание новых видов продукции являются первостепенными задачами развития отрасли.
Цель и задачи исследования
Цель диссертации состоит в разработке технологий создания карт фотограмметрическим методом, сокращающих цикл выполнения работ и обеспечивающих создание новых видов фотограмметрической продукции, более полно удовлетворяющей интересам заказчика.
Для достижения этой цели необходимо было решить следующие задачи:
— выполнить анализ современных технологий создания карт и выявить «узкие» места технологии, изменив которые можно повысить эффективность технологии;
— определить новые требования, предъявляемые заказчиками к картам и пространственной информации в связи с появлением ГИС и развитием новых информационных технологий;
— исследовать метрические свойства цифрового изображения и разработать структурную модель влияния ошибок на точность фотограмметрических построений;
— разработать технологию создания карт различного масштаба по снимкам одного залета и технологию создания карт с переменной точностью;
— разработать методику привязки космических снимков высокого и среднего разрешения для оперативного обновления информации в ГИС.
Объект и предмет исследования. Объект исследования — методы цифровой фотограмметрической обработки аэрокосмических снимков. Предмет исследования — технология создания цифровых карт по аэрокосмическим снимкам.
Теоретическая и методологическая база исследования. В работе использованы методы цифровой обработки изображений, аналитической и цифровой фотограмметрии. Уравнивание выполнялось по методу наименьших квадратовоценка измерительных свойств системы осуществлена с использованием частотного подхода анализа изображений, а оценка точности измерений выполнялась в соответствии с положениями теории вероятности.
Информационная база исследования. Исходным материалом для разработки технологии являются космические снимки высокого и среднего разрешения, цифровые аэрофотоснимки и цифровые карты, опорные геодезические данные. Также базой для выполнения работ являются выполненные ранее исследования в области аналитической и цифровой фотограмметрии.
Научная новизна. Научная новизна диссертации заключается в том, что обоснованы основные понятия метрической точности цифровых снимков и предложены технологии создания цифровых карт, позволяющие полностью реализовать метрические возможности цифровых снимков, создавать карты различных масштабов по снимкам единого залета и получать, кроме стандартных, новый вид продукции (карты переменного масштаба), оперативно обновлять информацию в ГИС по космическим снимкам высокого и среднего разрешения.
На защиту выносятся:
— структурная модель влияния ошибок на точность получения результатов на каждом этапе фотограмметрической обработки измерений;
— технология создания цифровых карт разных масштабов по снимкам одного залета на основе метода свободно ориентированных моделей и технология создания разномасштабных карт;
— методика привязки космических снимков высокого и среднего разрешения по аэрофотоснимкам на основе метода свободно ориентированных моделей.
Теоретическая значимость. Выполненные в диссертационной работе теоретические исследования позволили обосновать необходимость хранения фотограмметрических данных, полученных на определенных этапах обработки, что дает возможность регулировать точность результатов фотограмметрической обработки. Доказана эффективность применения метода свободно ориентированных моделей при решении определенного круга фотограмметрических задач.
Практическая значимость. Практическая ценность работы заключается в том, что предложенные методика и технологии доведены до практического использования и применяются при создании карт нефтегазовых месторождений. Разработанные технологии показали более высокую эффективность, чем стандартные, при создания карт разных масштабов.
Основные результаты исследования:
— разработана структурная модель изменения точности на каждом этапе фотограмметрической обработки снимков;
— разработана технология создания карт различных масштабов по снимкам единого залета и технология создания карт переменного масштаба;
— предложена методика привязки космических снимков высокого и среднего разрешения для оперативного обновления информации в ГИС.
Степень разработанности проблемы. Предложенный автором метод свободно ориентированных моделей доведен до практической реализации. Технология, основанная на этом методе, используется при выполнении производственных работ. Теоретические выводы, полученные в результате исследования изменения точности фотограмметрических данных, позволяют по-новому организовать хранение данных в ГИС.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили одобрение: на научно-технической конференции, посвященной 60-летию кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования, СГГА, 9−11 декабря 2003 г.- на региональной научно-практической конференции с международным участием, посвященной 85-летию Роскартографии и 30-летию кафедры инженерной геодезии и картографии ИрГТУ, 12−13 марта 2004 г., г. Иркутскна LIV научно-технической конференции, посвященной 225-летию геодезического образования в России, 19−23 апреля 2004 г., г. Новосибирскна научно-практической конференции «Дальнейшее совершенствование природной, техногенной и пожарной безопасности населения и территорий — устойчивое развитие Сибирского региона», г. Новосибирск, 15 сентября 2004 г.- на научно-технической конференции «Геоинформационные технологии для решения задач управления рисками и кризисными ситуациями», г. Екатеринбург, Уралгеоинформ, 29−30 июня 2004 г.- на международной научно-технической конференции, посвященной 225-летию МИИГАиКа, Москва, 2004 г.- на международном научном конгрессе «ПЮ-Сибирь-2005», 25−29 апреля 2005 г., г. Новосибирск.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и списка использованных источников, содержащего 132 наименования, приложений 5. Общий объем составляет 171 страницу печатного текста, 17 рисунков, 7 таблиц.
Выводы по разделу I.
I. Цифровые технологии фотограмметрической обработки снимков открыли широкие возможности для совершенствования технологий создания цифровых карт и моделей местности.
Основным недостатком аналоговых и аналитических методов являлось то, что результат обработки получали в неизменном виде. Это могла быть карта или фотоплан заданного масштаба, цифровая модель рельефа и т. д. Для создания другого документа, например, карты или плана иного масштаба требовалось полностью повторить технологический цикл.
Цифровые методы обработки снимков позволяют более гибко подходить к этому вопросу и обладают возможностью изменять точность создаваемой продукции, дополнять или изменять объектный состав, создавать новые виды продукции и т. д. Для реализации потенциальной гибкости цифровых методов требуется исследовать, как изменяется точность на каждой стадии обработки снимков, выделить этапы качественного изменения обрабатываемых данных и разработать методику фотограмметрической обработки, реализующую потенциальные возможности снимков, позволяющую менять точность продукции в зависимости от требований заказчика.
2. В настоящее время все более широкое применение получают космические снимки среднего и высокого разрешения. Эти снимки используются при детальном исследовании поверхности Земли, для выполнения постоянного и оперативного мониторинга и т. д.
Чтобы повысить эффективность использования космических снимков, требуется разработать методику их оперативной привязки. Это возможно при использовании материалов ранее проведенной аэрофотосъемки и цифровых методов обработки снимков.
3. Активное применение ГИС технологий требует создания новых видов продукции. Современные ГИС получают данные из различных источников, совмещают эти данные, однако не всегда учитывается их точность. Данные, полученные по снимкам, так же как и другая информация в ГИС, должны иметь заданную точность. При этом пользователь должен иметь сведения о точности данных и о возможности изменения точности этих данных. Следует помнить, что вся информация, используемая в ГИС, должна быть согласована по метрической точности, иначе возможно принятие ошибочного решения во время функциональной обработки.
Задачи, решаемые геоинформационными системами, требуют описания различных участков объекта с разной точностью и детальностью. В ряде случаев возникает необходимость изменить точность уже используемых данных непосредственно в процессе обработки информации. Это требует специальной организации хранения исходных данных и результатов обработки, полученных на определенных этапах. Также необходимо обеспечить возможность выполнения дополнительной обработки с целью повышения точности и детальности.
В настоящее время эти вопросы недостаточно разработаны. Нужно создать систему обработки снимков, позволяющую получать данные различной точности и изменять точность и детальность получаемой информации в зависимости от требований заказчика в процессе обработки с минимальными затратами.
Для этого нужно разработать эффективную систему хранения фотограмметрической информации и гибкие методы обработки, то есть нужно разрабатывать новые фотограмметрические технологии, обеспечивающие изменившиеся требования к получаемой информации.
2 Исследование влияния ошибок снимков на точность получения результата на различных этапах фотограмметрической обработки.
2.1 Измерение координат точек по цифровым снимкам.
Измерения по цифровым снимкам выполняются практически так же, как и по аэрофотоснимкам на оптико-механических фотограмметрических приборах.
Для выполнения измерений формируется цифровое изображение марок различного цвета и формы. Перемещения марки фиксируются в системе координат цифрового изображения и в зависимости от стадии ориентирования снимка измеряются координаты точки в системе координат цифрового изображения, системе координат снимка, фотограмметрической или геодезической системах координат.
Стереоизмерения в цифровых стереоплоттерах выполняются методом мнимой марки, то есть формируют цифровые изображения левой и правой марок, которые при стереоскопическом рассматривании сливаются и образуют одну «пространственную» марку. Стереоизмерения осуществляются способом «миганий» с использованием жидкокристаллических очков.
Идеальным цифровым изображением будем называть матрицу чисел, значения которых соответствует яркости соответствующего элемента исходного изображения [2].
В соответствии с [49], точность измерения на аэрофотоснимках определяется следующим образом.
Для монокулярных измерений — ошибка наведения марки на точку (тХ7У) определяется: тх у = DAy, (7) где D — расстояние наилучшего зрения (обычно принимается D = 250 мм);
Ау — острота монокулярного зрения первого рода (Ау = 45″).
Если снимки рассматриваются с увеличением их, то получим: т =.
DAy.
Для стереоскопических измерений плановых координат точек [47]: где Ay i — острота бинокулярного зрения (обычно Ayi = 30″). Точность определения координат (Z) по стереомодели определяется соотношением:
Особенность измерения координат точек по цифровым снимкам заключается в том, что цифровое изображение — дискретное. Это отражается как на измерении, так и на отображении и снимков, и модели.
Отображение снимков на экране монитора происходит с фиксированным увеличением, определяемым отношением размера элемента дисплея цифрового изображения рэхрэ к размеру элемента цифрового изображения рхр:
Так, если размер элемента цифрового изображения р=20 мкм, а размер точки (элемента) на экране мониторарэ=0.28 мм (для мониторов с экраном 17″ — 19″), то имеем vx=14x, для р=10 мкм — v=28x.
Экранное увеличение можно изменять: увеличивать путем удвоения элементов цифрового изображения и соответственно уменьшать путем объединения элементов цифрового изображения и усреднения яркостей.
10).
П) Р.
Расстояние наилучшего зрения при D-450−500 мм [49]. Соответственно, угол, под которым виден элемент кун=Рэ/С>, так, для р=28 мм имеем Ау[ = 9.17″ .
Таким образом, Ду["Аун, и точность визирования определяется полностью точностью монокулярного (45″) и стереоскопического зрения (30″). Оценим точность измерений координат точек по цифровым снимкам тху = DAy/(v), при D = 450 мм, Ау=45″ имеем тху=98 мкм (без увеличения) — при v = 14х, тх у=7.0 мкмv = 28?, тху=3.5 мкм. Для стереоизмерений имеем:
13) тп =-—.
Р их.
14) для v = 14х, Ау=30″, D = 450 мм, тр-4.67 мкмдля v = 28к, тр~2.33 мкм. Ошибка измерения высот точек стереомодели, на цифровом стереоплоттере определяется как: mz=-D (15) brvp при D = 450 мм, Ау=30″, Ьг=65 мм имеем для v = 14х (р=20 мкм), mz=32.36 мкмдля v = 28х (р=10 мкм), mz=16.18 мкм (р" =206 265).
Заметим, что разрешающая способность цифрового снимка связана с размером элемента следующим соотношением:
R = —, (16).
2Д где Д — размер элемента изображения.
Точность визирования зависит от многих факторов. Это не только острота бинокулярного и монокулярного зрения, влияние которых подробно рассмотрено выше, но и такие факторы, как:
— освещенность;
— контраст изображения;
— отношение сигнал/шум (зернистость фотоматериала);
— размеры и цвет измерительной марки;
— вид и форма измеряемого объекта и т. д.
Такие факторы, как контрастность и размеры объектов, достаточно хорошо описываются математически с помощью так называемых частотно-контрастных характеристик (ЧКХ) системы, формирующей изображение [48].
ЧКХ определяется как функция снижения контраста между соседними элементами изображения в зависимости от частоты изображения [21, 49]. Наглядно частоту изображения можно представить как изображение миры абсолютного контраста с изменяющимся расстоянием между соседними парами штрихов [21, 49].
При учете влияния вышеуказанных факторов на точность визирования необходимо ввести в формулы (13), (14), (15) корректирующий коэффициент.
Чтобы учесть факторы, влияющие на точность визирования, следует выполнить фотометрическую калибровку и определить ЧКХ системы, формирующей изображение. Также при фотометрической калибровке требуется определить отношение сигнал/шум или зернистость (гранулированность изображения). Разработано множество способов определения ЧКХ в процессе фотометрической калибровки снимков [21, 42]. ЧКХ определяется как функция, получаемая путем преобразования Фурье импульсного отклика на единичный сигнал системы, формирующей изображение[21].
Заметим, что точность измерения по цифровым снимкам, рассчитанная по формуле (14), приближенно соответствует А/3, это вполне согласуется с теорией взятия отчетов по равномерной шкале, в соответствии с которой «на глаз» можно выполнить измерения с точностью А'/10, где А7 — шаг штрихов измерительной системы.
Для оценки реальной точности визирования на точки цифровых изображений и оценки точности определения координат по цифровым изображениям необходимо выполнить специальные экспериментальные работы. Организация эксперимента по точности визирования для цифровых снимков приведена в разделе 4.
2.2 Анализ ошибок цифровых снимков.
Цель настоящего раздела состоит в том, чтобы показать, как влияют ошибки на метрическую точность цифрового изображения и точность измерений по цифровым снимкам, как они учитываются и как будут влиять на точность фотограмметрической обработки снимков на каждом из этапов.
Ошибки цифрового снимка — это ошибки исходного снимка, ошибки, возникающие в процессе получения цифрового изображения (сканирования исходных снимков) и ошибки измерения координат точек цифровых снимков.
Ошибки аэрофотоснимков детально изучены. Исследованию ошибок снимков посвящено большое количество работ [50 — 52]. Цифровые снимки по сравнению с аэрофотоснимками дополнительно содержат лишь ошибки сканирования. Однако следует учитывать, что точность визирования на точки цифровых снимков будет отличаться от точности визирования на точки фотографического снимка.
Характеризуем кратко каждый вид ошибок. В первую очередь следует отметить, что все ошибки делятся на систематические и случайные [50]. Систематические ошибки могут быть полностью исключены или в крайнем случае уменьшены при калибровке снимков и последующей фотограмметрической обработке. Влияние случайных ошибок может быть уменьшено за счет уравнивания измерений. Обычно уравнивание выполняется на основе способа наименьших квадратов под условием [53, 54]: N.
Y, PPPi = min, (17) где иневязки в уравненияхр- вес соответствующих измеренийN — количество измерений.
Перейдем к рассмотрению основных систематических ошибок аэрофотоснимков.
Дисторсия — искажения, вносимые объективом АФА за счет неравномерности увеличения по полю зрения объектива. Дисторсия бывает радиальная и тангенциальная: радиальная дисторсия действует вдоль радиуса вектора, соединяющего главную точку и точку на снимке, тангенциальная — перпендикулярна соответствующему радиусу вектору. Величина дисторсии увеличивается от центра к краям изображения. Радиальная дисторсия описывается выражением [15]:
Ах,. =-х[- (к0 + V, 2 + Кri + кзП)] Ау,=-у[-{к, + кхг2 +*2п4+ *з16)] ь.
18) где г, — радиус-вектор, определяющий положение /-ой точки относительно главной точки снимка О;
Ах, —, Ау, — ошибки точек, вызванные влиянием радиальной дисторсиик, — — коэффициенты. Тангенциальная дисторсия соответственно определяется выражением [15]:
Ъ dx2+dy2 dx cos^r +2dxsxupT.
ATy=(yi+yQ)(k4 + k5d2).
2(3dy2 +dx2.. 11 smq) T +lay cosq) T dy (xi+x.
К (19) где cp, — угол разворота системы координат снимка относительно калибровочной сетки;
Хо, Уо ~ координаты главной точки снимка Оdx, dy-координаты /-ой точки на снимкеd — расстояние от точки О до точки на снимке.
Систематическая дисторсия составляет:
— для отечественных АФА — 8 — 10 мкм в центральной зоне снимка, 20 — 35 мкм на краях снимка;
— для лучших зарубежных АФА в центральной зоне снимка 2 — 3 мкм, на краях снимка 8−10 мкм [15].
Систематическая часть дисторсии может быть исключена в процессе калибровок АФА или при фотограмметрической обработке по методу самокалибровки [9, 11]. Остаточная дисторсия будет не выше 2 — Змкм.
Влияние дисторсии описывается в соответствии с соотношением (Brown).
55]:
Ах-. = х-. [я, г2 + а2г4 + я3г6] +1 с, (г2 + 2х)) + 2с2х^ 1 • [l + с3г2.] avi = у, w2 + ++[2 w,+°2 {г2 + f ] ¦¦ [1+.
Ь (20) где а, С[ - коэффициенты, которые определяются в процессе калибровкиУ — координаты точки на снимкег. = у]х* + у) — расстояние между точкой на снимке и точкой ОAr (, Ау, — поправки за влияние дисторсии. Используя (20) можно учесть влияние систематической дисторсии объектива АФА.
Невыравнивание фотоматериала в плоскость. Эти ошибки, в основном случайного характера, не превышают 8−10 мкм. Лучшие современные АФА имеют систему высококачественного прижима фотопленки, и ошибки не превышают 3−4 мкм.
Клиновидность светофильтра. Ошибки, вызванные этой причиной, также для современных АФА практически не влияют на положение точек на изображении [55].
Смаз изображения в процессе съемки за счет движения носителя в процессе экспозиции фотоматериала является одним из наиболее существенных факторов, вносящим ошибки в аэрофотоснимки, особенно при крупномасштабной съемке. Однако с появлением систем компенсации сдвига изображения, которыми оснащены современные АФА, эти ошибки были сведены к минимуму и соизмеримы с ошибками оптического изображения, полученного объективом АФА.
Деформация фотоматериала вносила существенные ошибки (до 40 — 50 мкм), пока не появились пленки на лавсановой основе (80-е года XX века), которые после фотохимический обработки практически не деформируются.
Рефракция атмосферы. Ошибки, связанные с искривлением световых лучей за счет влияния атмосферы, весьма сложно исключить, так как они зависят не от АФА, а от состояния атмосферы и изменяются для каждой аэрофотосъемки и для каждого снимка. Вопрос влияния на аэрофотоснимки атмосферы тщательно изучался, создавались различные математические модели описания атмосферы и модели учета рефракции. Однако полностью учесть ошибки влияния атмосферы с помощью математических моделей, описывающих состояние атмосферы, нельзя [53]. Наилучший метод, позволяющий уменьшить ошибки за счет рефракции, — метод самокалибровки, то есть уравнивание сети фототриангуляции с дополнительными неизвестными.
9].
При сканировании снимков возникают ошибки, являющиеся следствием ошибок сканера. К ошибкам сканера относятся [2]:
— неперпендикулярность направляющих, по которым перемещаются каретки, несущие чувствительный элемент, воспринимающий изображение — матрицу или линейку ПЗС;
— нестабильность размеров апертуры приемника — чувствительного элемента линейки или матрицы ПЗС;
— невыравнивание фотоматериала в плоскость.
При сканировании также вносятся ошибки фотометрического характера, которые также оказывают влияние на точность визирования на точки на цифровых снимках [109, 126, 128, 129, 130 и др.].
В первый период использования цифровой фотограмметрии для сканирования использовались «бытовые» или офисные сканеры типа «Umax», Hewlett Packard и т. д. Эти сканеры вносили существенные ошибки, особенно в направлении, перпендикулярном строке сканирования (ошибки достигали 30−80мкм). Для их устранения необходимо было выполнить тщательную калибровку, но даже после этого ошибки были не менее 10−15 мкм [129, 132]. В этот период уже было налажено производство специальных фотограмметрических сканеров (таблица 3), но стоимость этих сканеров была чрезвычайно высока и они не были доступны для большинства организаций в России, занимающихся цифровой фотограмметрией.
В конце 90-х годов XX века были разработаны отечественные фотограмметрические сканеры ФС-30 и последующие модификации. Эти сканеры вносят ошибки при формировании цифрового изображения не более 2 — 3 мкм и имеют приемлемую стоимость. Тщательные исследования сканеров, выполненные на кафедре фотограмметрии и дистанционного зондирования СГГА, показали, что средние квадратические ошибки шх>у не превышают 2 -Змкм и носят случайный характер.
• • «.
Заключение
.
1. В работе рассмотрены технологии фотограмметрической обработки снимков и последние достижения в области космических съемок и мониторинга поверхности и объектов с использованием ГИС. В результате анализа определены «узкие» места традиционных технологий и намечены основные направления их совершенствования на основе развития цифровых фотограмметрических методов обработки снимков.
2. Разработана структурная модель влияния ошибок цифровых снимков на точность получения фотограмметрической продукции на различных стадиях обработки. Введено новое понятие — внутренняя метрическая точность цифровых аэрофотоснимков. Обоснована необходимость хранения фотограмметрических данных на определенных этапах обработки, что дает возможность регулировать точность результатов фотограмметрической обработки.
3. В диссертации автором предложен метод свободно ориентированных моделей, позволяющий реализовывать потенциальные возможности цифрового снимка. Метод основан на построении свободных моделей местности по стереопаре или нескольким стереопарам снимков. Сбор данных — рисовка контуров, измерения для ЦМР, редактирование данных осуществляется в свободной системе координат, что обеспечивает получение информации с точностью, соответствующей метрической точности цифрового изображения. Это позволяет использовать собранную информацию для составления карт различных масштабов и получения моделей различной точности.
4. Автором предложены новые технологии создания цифровых карт, основанные на методе свободных моделей:
— технология создания карт разного масштаба по снимкам одного залета и технология создания разномасштабных карт;
— технологии трансформирования космических снимков высокого и среднего разрешения по аэрофотоснимкам.
5. Выполненные экспериментальные работы по реальным снимкам показали эффективность и работоспособность предложенных технологий. Технологии доведены до практической реализации. По этим технологиям созданы карты масштабов 1:2000 — 1:10 ООО, разномасштабные карты, а также выполнено трансформирование космических снимков высокого разрешения, полученные системой Quick Bird (разрешение на местности 0,8 м) и контуров, собранных по этим снимкам — плановой части карты на основе метода свободно ориентированных моделей.
