CC BY
56
УДК 528.4
СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ МОБИЛЬНОГО ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ И ЦИФРОВОЙ НАЗЕМНОЙ ФОТОСЪЕМКИ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ЕДИНОГО МАССИВА ТОЧЕК
Максим Александрович Алтынцев
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, доцент кафедры инженерной геодезии и маркшейдерского дела, тел. (383)343-29-66, e-mail: mnbcv@mail.ru
Мария Анатольевна Иптышева
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, магистрант кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования, тел. (383)361-01-59, e-mail: iptysheva94@mail.ru
В последнее время для построения цифровых моделей территорий начинает применяться метод наземной фотосъемки. Ориентирование построенных моделей во внешнюю систему координат выполняют по опорным точкам, координаты которых могут быть измерены по данным лазерного сканирования, находящимся в зоне перекрытия с данными фотосъемки. Совместное применение методов фотосъемки и лазерного сканирования позволяет построить точную и детализированную модель.
Ключевые слова: мобильное лазерное сканирование, наземная фотосъемка, массив точек, мертвые зоны, опорные точки, маскирование, точность.
COMBINED PROCESSING OF MOBILE LASER SCANNING AND DIGITAL TERRESTRIAL PHOTOGRAPHY DATA FOR GENERATING UNITED POINT CLOUD
Maxim A. Altyntsev
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Associate Professor, Department of Engineering Geodesy and Mine Surveying, phone: (383)343-29-66, e-mail: mnbcv@mail.ru
Maria A. Iptisheva
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Graduate, Department of Photogrammetry and Remote Sensing, phone: (383)361-01-59, e-mail: iptysheva94@mail.ru
Currently terrestrial photography method is being started to use for generating digital area models. Georeferencing of obtained digital models is carried out with control points. Control point coordinates can be measured with laser scanning data located in overlapping areas with photography data. Combined application of both photography and laser scanning methods allows generating an exact and detailed model.
Key words: mobile laser scanning, terrestrial photography, point cloud, shadow area, control points, masking, accuracy.
Лазерное сканирование - это современный метод геодезической съемки, который позволяет выполнять сбор чрезвычайно большого объема пространст-
венных данных за короткий промежуток времени. Лазерное сканирование подразделяется на 3 основных вида: наземное, мобильное и воздушное. Наземное лазерное сканирование выполняется в статическом положении с помощью сканера, установленного на штативе. Сбор данных происходит за счет работы блока развертки сканера, состоящего из сервопривода и системы зеркал или призмы. Отклонение лазерного луча в горизонтальном положении происходит с помощью сервопривода, то есть поворота сканера вокруг вертикальной оси, а в вертикальном положении - с помощью вращения зеркала или призмы вокруг горизонтальной оси. Мобильное и воздушное лазерное сканирование выполняется в процессе движения транспортного средства, на крыше которого закрепляются 2Б лазерные сканеры, фотокамеры и навигационное оборудование, состоящее из ГНСС-приемников и инерциальной навигационной системы. Вертикальная развертка осуществляется за счет вращения лазерных головок, а горизонтальная - за счет перемещения транспортного средства [1-2].
Мобильное лазерное сканирование обычно применяется при сканировании линейных протяженных объектов, таких как дороги. За счет осуществления процесса сканирования в движении оно существенно превосходит наземное в скорости сбора данных, позволяя за один съемочный день получить данные на территорию площадью в несколько тысяч гектар, со средней плотностью точек более ста на один квадратный метр, в зависимости от технических характеристик применяемой модели мобильной лазерной сканирующей системы [3-4].
Недостатком мобильного лазерного сканирования является то, что в процессе сбора данных возникает большое количество мертвых зон, то есть участков, на которые вследствие различных препятствий не попал лазерный луч. Частично исключить такие зоны можно повторным проездом съемочной системы в обратном направлении, либо по примыкающим территориям, что не всегда возможно. Возникает задача съемки таких зон другими методами. Какой метод выбрать зависит от получаемой конечной продукции и наличия дополнительного оборудования. Например, для создания топографического плана рационально выбрать съемку с помощью тахеометра, когда выполняется измерение недостающих характерных точек. Но тогда не получится единого набора исходных данных. Первая часть данных будет представлена в виде массива точек, а вторая - в виде пикетов. Для получения единого набора данных в виде массива точек часто выбирают метод наземного лазерного сканирования. Привязку между данными мобильного и наземного лазерного сканирования выполняют по зонам взаимного перекрытия или по опорным точкам [5-6].
Альтернативным методом съемки мертвых зон также может быть метод фотосъемки. В последнее десятилетие, вследствие возросшей мощности средств вычислительной техники, стало возможным получение плотного массива точек в результате стереофотограмметрической обработки цифровых фотографий. С помощью простой цифровой фотокамеры данный метод позволяет получить близкий по точности результат к данным лазерного сканирования. Преимуществом такого метода получения массива точек является простота и скорость сбора данных, а также то, что не требуется иметь дорогостоящего гео-
дезического оборудования. Недостатком метода является то, что требуется большое количество машинного времени для совместной обработки огромного числа фотографий. Проблема решается посредством применения мощных средств вычислительной техники. Метод используется как при обработке фотографий, полученных с аэрофотосъемочных пилотируемых или беспилотных носителей, так и при наземной съемке [7-8].
Для построения плотного массива точек по данным фотосъемки применяются различные программные комплексы. Наибольшей популярностью во всем мире, особенно в нашей стране, пользуется цифровая фотограмметрическая станция (ЦФС) Photomod компании Ракурс и программный комплекс (ПК) PhotoScan компании Agisoft LLC [9-10].
ЦФС Photomod выполняет полный комплекс задач от сбора данных для построения сетей фототриангуляции до создания цифровых моделей рельефа и поверхностей. Пространственную информацию с помощью данной ЦФС получают по материалам различных съемочных систем, таких как космические сканирующие системы, кадровые цифровые и пленочные камеры, радары с синтезированной апертурой [11-12].
ПК PhotoScan позволяет решать большинство задач, решаемых ЦФС, но с точки зрения пользовательского интерфейса сильно от нее отличается, а также обладает значительной степенью автоматизации. Программа применяет технологии компьютерного зрения и фотограмметрической обработки для поиска общих точек на фотоснимках с помощью информации, записываемой в их EXIF-файл (высота центра фотоснимка, координаты, углы поворота камеры). На основе этой информации для каждого пикселя одного фотоснимка выполняется поиск соответствующих пикселей на других фотоснимках. Если соответствующие точки будут найдены на трех и более снимках, то выполняется вычисление координат точки в пространстве [9,13].
Создание трехмерных моделей объектов в ПК PhotoScan выполняется в четыре этапа [13]:
- выравнивание снимков;
- построение плотного облака точек;
- построение полигональной модели объекта;
- построение текстуры модели или ортофотоплана.
Результаты построения плотного облака точек и моделей могут быть экспортированы в другие программные комплексы.
Для получения плотного облака точек и трехмерных моделей объектов местности с помощью фотокамеры во внешней системе координат необходимо применять опорные точки. Координаты опорных точек могут быть измерены различными методами геодезической съемки на местности, либо взяты из продукции, ранее созданной по результатам такой съемки.
Плотное облако точек, полученное в результате мобильного лазерного сканирования, может быть использовано как источник опорных точек для построения такого облака по данным фотосъемки. Опорные точки необходимо
выбирать в зонах взаимного перекрытия между облаками фотосъемки и лазерного сканирования. В этом случае данные фотосъемки смогут дополнить данные лазерного сканирования, то есть облако точек фотосъемки заполнит мертвые зоны лазерного сканирования. Также по данным мобильного лазерного сканирования можно будет выполнить оценку точности построения плотного облака точек, полученного по цифровым фотографиям [14-16].
Для исследования возможности применения фотосъемки в качестве метода съемки мертвых зон мобильного лазерного сканирования было выбрано здание по адресу Станиславского, 3/1 (рис. 1). Данное здание отличается тем, что обладает большой площадью остекления, особенно его фасад. Это способствует большому количеству зеркальных отражений близлежащих сооружений и объектов. В сентябре 2017 года было выполнено мобильное лазерное сканирование (МЛС) улицы Станиславского с помощью системы Riegl УМХ-250. Съемка выполнялась в прямом и обратном направлениях.
Рис. 1. Здание по адресу Станиславского, 3/1
Система Riegl VMX-250 включает в свой состав 2 2D лазерных сканера, выполняющих сканирование назад, приблизительно под углом в 45 градусов влево и вправо относительно траектории движения. Данный угол сканирования позволяется уменьшить количество мертвых зон, например, выполнить съемку боковых стен зданий. На рис. 2 показан результат мобильного лазерного сканирования с двух ракурсов.
Из рис. 2 видно, что были просканированы боковые стены зданий участка съемки. Однако плотность ТЛО падает с увеличением расстояния от траектории движения системы МЛС. Для того, чтобы выполнить дополнительную съемку боковых стен зданий, а также некоторой территории за ними, было осуществлено фотографирование данного участка. Для фотосъемки применялась камера SONY DSC-H50. Всего было получено 214 фотографий со следующими параметрами фотосъемки: фокусное расстояние 5 мм, диафрагма f/8, выдержка 1/125 с, светочувствительность ISO 200, разрешение 3456х2592 пикселей.
Рис. 2. Массив ТЛО от здания по ул. Станиславского
Построение плотного облака точек по данным фотосъемки было выполнено в ПК РЬо1шсап. Предварительно по встроенному в данный ПК шаблону была выполнена калибровка применяемой камеры. В результате фотографирования шаблона под разными углами были определены элементы внутреннего ориентирования камеры и параметры дисторсии.
Чтобы избежать ошибок при автоматическом поиске соответственных точек на фотоснимках, на всех фотографиях выполнялось маскирование зеркальных участков, окон, а также области неба.
Для масштабирования и привязки облака точек, полученного из фотосъемки, к облаку точек лазерных отражений были применены координаты семи опорных точек, измеренных по данным лазерного сканирования (рис. 3). В таблице приведены координаты опорных точек.
Рис. 3. Опорные точки для внешнего ориентирования плотного облака точек,
полученного из фотосъемки
Координаты опорных точек
№ точки X, м Y, м Z, м
1 6095358,175 619699,331 87,782
2 6095335,617 619701,987 87,524
3 6095337,534 619703,154 98,363
4 6095356,267 619701,075 98,346
5 6095365,882 619704,624 90,204
6 6095357,252 619710,020 98,359
7 6095326,314 619711,660 91,705
Для взаимного ориентирования фотоснимков применялись связующие точки. На всей площади объекта были интерактивно добавлены 82 такие точки, равномерно распределенные по территории.
Для того, чтобы повысить точность автоматического определения центров фотографирования на этапе выравнивания всех фотографий в ПК Photoscan, в результаты визуальной оценки положения фотографий, по данным мобильного лазерного сканирования и с помощью программы Google Earth измерялись приблизительные координаты центров фотографирования.
В результате выравнивания фотографий было получено прореженное облако точек. Средняя ошибка внешнего ориентирования прореженной точечной модели составила 3,8 см по опорным точкам, по соответственным точкам -2,25 пикселя. На рис. 4 представлен результат построения плотного облака точек, то есть следующего этапа после выравнивания, положение фотографий и соответственных точек. Фотографирование выполнялось таким образом, чтобы в итоге была построена модель области за зданием по улице Станиславского, 3/1, включающая одноэтажное строение, стены которого показаны в верхней левой части рисунка 4. На рис. 5 показаны данные результаты с разных точек и под различными углами.
Рис. 4. Результат построения модели (вид сверху)
Рис. 5. Результаты построения модели
Из представленных рисунков видно, что на зданиях отобразились оконные рамы без стекол, что является результатом создания масок. Также там, где недостаточно фотографий, присутствуют разрывы в текстуре, либо отсутствуют некоторые детали. Но целью работы была именно съемка зоны за зданием, получение координат углов одноэтажного строения за ним. Поэтому дополнительное фотографирование и обработка для заполнения разрывов не выполнялась.
Чтобы проконтролировать точность создания облака точек по фотографиям, одновременно с ним было загружено с облаком точек лазерных отражений. На рис. 6 зеленым цветом показаны данные мобильного лазерного сканирования, а синим - облако точек, полученное по фотографиям.
Рис. 6. Объединенное облако точек
Особенностью облака точек, созданного по фотографиям, является наличие некоторого шума, например, многие точки плоского участка стены отклоняются от нее. Оценка точности совмещения двух облаков точек была выполнена по зоне взаимного перекрытия между ними с учетом наличия шума. Это фасад зданий со стороны улицы Станиславского и некоторая часть боковых их стен. Измерялись расхождения соответственных точек между облаками, то есть выполнялась оценка точности построения облака точек по фотографиям с помощью контрольных точек. Средняя ошибка по 5-ти точкам составила 4,2 см.
Для того, чтобы можно было оценить точность построения облака точек одноэтажного красного кирпичного строения, находящегося за основным зданием, необходимо дополнительно определить координаты его углов другими методами геодезической съемки, например, съемкой с помощью тахеометра.
Таким образом была построена точечная модель по фотографиям зон, примыкающих к данным мобильного лазерного сканирования. Для достижения максимальной точности были измерены координаты большого количества соответственных точек, добавлены маски на фотографиях, введены приблизительные центры фотографирования. В дальнейших исследованиях дополнительно необходимо решить следующие задачи:
- определить минимальное количество необходимых соответственных точек для построения точечной модели с точностью не ниже полученной;
- определить минимально допустимое количество фотографий для определения положения объектов с заданной точностью;
- определить степень влияния дополнительного ввода приблизительных координат центров фотографирования на точность точечной модели.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Середович В. А., Алтынцев М. А., Попов Р. А. Выбор методики уравнивания данных мобильного лазерного сканирования в зависимости от качества полученных данных и снимаемой территории // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2014. Х Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 8-18 апреля 2014 г.). - Новосибирск : СГГА, 2014. Т. 2. - С. 142-149.
2. Середович В. А., Алтынцев М. А., Анцифиров Е. С. Исследование точности уравнивания данных мобильного лазерного сканирования // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. 1Х Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 3 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск : СГГА, 2013. Т. 3. - С. 90-95.
3. Середович В. А., Алтынцев М. А. Применение данных мобильного лазерного сканирования для создания топографических планов // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. 1Х Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 3 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск : СГГА, 2013. Т. 3. - С. 96-100.
4. Середович В.А., Попов Р.А., Алтынцев М.А. Выявление изменений в инфраструктуре города по данным мобильного лазерного сканирования // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2014. Х Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 8-18 апреля 2014 г.). - Новосибирск : СГГА, 2014. Т. 2. - С. 156-160.
5. Zai, D., Guo, Y., Li, J., Luo, H. , Lin, Y., Sun, Y., et al. (2016). 3d road surface extraction from mobile laser scanning point clouds, in Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. IEEE, 1595-1598.
6. Yu, X., Zhang, T. (2017). Application of terrestrial 3d laser scanning technology in spatial information acquisition of urban buildings. Image, Vision and Computing (ICIVC), 2017 2nd International Conference on. IEEE, 2017, 1107-1111.
7. Mayr, A. Rutzinger, M., Bremer, M., Geitner, C. (2016). Mapping eroded areas on mountain grassland with terrestrial photogrammetry and object-based image analysis. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, vol. 3, no. 5.
8. Themistocleous, K., Ioannides, M. Agapiou, A. Hadjimitsis, D. (2015). The methodology of documenting cultural heritage sites using photogrammetry, uav, and 3d printing techniques: the case study of asinou church in cyprus," RSCy2015, 953510-1.
9. Хлебникова Т. А., Опритова А. О. Экспериментальные исследования современных программных продуктов для моделирования геопространства // Вестник СГУГиТ. - 2017. -Вып. 1 (22). - С. 119-131.
10. Журкин И. Г., Хлебникова Т. А. Цифровое моделирование измерительных трехмерных видеосцен : монография. - Новосибирск : СГГА, 2012. - 246 с.
11. Гордиенко А. С. Исследование алгоритмов создания и редактирования цифровых моделей рельефа, реализованных в программе PHOTOMOD // Интерэкспо ГЕ0-Сибирь-2013. IX Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск : СГГА, 2013. Т. 1. - С. 38-42.
12. Хлебникова Т. А., Опритова А. О. Экспериментальные исследования технологии моделирования геопространства по материалам аэрофотосъемки // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016. XII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 18-22 апреля 2016 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2016. Т. 1. - C. 16-20.
13. Agisoft PhotoScan Professional Edition - Руководство пользователя. Версия 1.4 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.agisoft.com/pdf/photoscan-pro_1_4_ru.pdf.
14. El-Ashmawy, K. L. (2015). A comparison between analytical aerial photogrammetry, laser scanning, total station and global positioning system surveys for generation of digital terrain model. Geocarto International, vol. 30, no. 2, 154-162.
15. Altman, S., Xiao, W., Grayson, B. (2017). Evaluation of low-cost terrestrial photogrammetry for 3d reconstruction of complex buildings. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, vol. 4.
16. Gruszczynski, W., Matwij, W., Cwiakala, P. (2017). Comparison of low-altitude uav photogrammetry with terrestrial laser scanning as datasource methods for terrain covered in low vegetation. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 126, 168-179.
© М. А. Алтынцев, М. А. Иптышева, 2018
