Wyznaczanie elementów orientacji zewnętrznej zdjęć naziemnych z wykorzystaniem obserwacji fotogrametrycznych, inercjalnych i satelitarnego systemu pozycjonowania

Abstract

Estimation of exterior orientation parameters (EOP) of images is the fundamental task of photogrammetry. Currently the direct approaches to EOP determination, implemented primarily in mobile mapping system platforms, are preferred. The determination of EOP using measurements of different kind needs the proper integration algorithm. In this work the algorithm designed for integration of photogrammetric, inertial and GPS observations in portable low-cost photogrammetric system is proposed. The system consists of SLR camera, MEMS attitude and heading reference system (AHRS) and GPS set. The calibration of the system was carried out .The two-step algorithm of observation integration was proposed. In the first step the inertial and magnetic measurements are integrated using the AHRS Kalman filter. The exterior orientation parameters of images are calculated using the system calibration parameters. In the second step the combined bundle adjustment with observed EOP is calculated. As a result the estimated EOP are obtained. The performance of proposed algorithm under various network configuration was analyzed in the context of accuracy, redundancy and reliability. Besides, the inclusion of geometric constrains like measured distances, vertically and horizontality of tie lines was examined. The obtained accuracies satisfy the demands of most photogrammetric applications like 3D building modeling. Wyznaczanie elementów orientacji zewnętrznej zdjęć (EOZ) stanowi podstawowe zadanie fotogrametryczne. Obecnie coraz częściej preferowane jest wyznaczanie EOZ wprost. Dotyczy to przede wszystkim w systemów mobilnego kartowania. Wyznaczanie EOZ z wykorzystaniem różnego typu pomiarów wymaga zastosowania odpowiedniego algorytmu integrującego obserwacje. W ramach niniejszej pracy opracowany został algorytm przeznaczony do integracji obserwacji fotogrametrycznych, inercyjnych i GPS, w przenośnym, niedrogim systemie fotogrametrycznym. Zbudowany system składa się z lustrzanki cyfrowej, jednostki AHRS typu MEMS oraz zestawu GPS. Przeprowadzono kalibrację systemu. Zaproponowano dwuetapowy algorytm integrujący obserwacje. W pierwszej kolejności obserwacje inercyjne i magnetyczne integrowane są poprzez filtr Kalmana. EOZ poszczególnych zdjęć obliczane są z wykorzystaniem parametrów kalibracji systemu. W kolejnym etapie realizowane jest wyrównanie sieci zdjęć traktujące EOZ jako obserwacje. W wyniku uzyskiwane są elementy orientacji zewnętrznej wykonanych zdjęć. Działanie algorytmu zostało sprawdzone dla sieci fotogrametrycznych o różnej konfiguracji, pod kątem osiąganych dokładności, redundancji i niezawodności. Przeanalizowano również wpływ włączenia do sieci zdjęć warunków geometrycznych linii wiążących oraz odległości pomiędzy punktami fotografowanego obiektu. Uzyskane wyniki dowodzą, że zaproponowana metodyka integracji obserwacji pozwala osiągnąć dokładności wymagane dla wielu opracowań fotogrametrycznych, w tym tworzenia, modeli 3D budynków.