Ниже — структурированный разбор возможных источников ошибок в фотограмметрическом массиве 1940–1950‑х годов и перечень практических приёмов (геопривязка, геометрическая и радиометрическая коррекция), которые обычно применяют при подготовке исторических карт и при их сопоставлении с современными LiDAR/СВП‑данными.

Источники ошибок (кратко, по группам)
Источники внутренней природы (съёмка/плёнка/камера):внутренняя ориентация камеры и несовершенные параметры (фокус, смещение главной точки, искажения объектива);радиальные и тангенциальные искажения линз;деформация плёнки/бумаги (усадка/растяжение эмульсии со временем), механические и термические деформации;химические/старение/выцветание эмульсии;отсутствие/неполнота fiducial marks или отсутствие данных о калибровке;вариации экспозиции, виньетирование, дымка/аэрозоль в атмосфере.

Геометрические и фотограмметрические:

ошибки внешней ориентации (наклон, крен, курсовой угол);неполный/неравномерный набор опорных пунктов (GCP);ошибки в создании стереопары, неправильная модель съёмки;релефные смещения (relief displacement) и искажения масштаба на склонах;ошибки сканирования (геометрические искаж., выбор разрешения, неверная ориентация скана).

Топосистемные и конверсионные:

несовпадение систем координат и вертикальных датумов между эпохами;масштабные искажения при тиражировании карт/печатях;ошибки оцифровки (ручной вектор, автоматическое распознавание линий);изменения в ландшафте (плотность растительности, строительство, эрозия), т.е. «истинные» временные изменения, которые нельзя "исправить".

Ошибки при сравнении с LiDAR:

несовпадение вертикальных систем (геоид/эллипсоид), разные модели высот;LiDAR отражает современное состояние (деревья, постройки), исторические фото — другое;разная пространственная детализация и точность (пилообразность профиля, шум LiDAR).Общая концепция обработки (порядок действий)
1) Сканиование исходных негативов/позитивов
сканировать высокоразрешённо (минимум 2400–4800 dpi для мелких предметов; 16-бит если возможно);сохранять метаданные, сканировать вместе с fiducial marks, шкалой или контрольными полями, если они есть;применять неквалифицированную предобработку: удаление пыли, мелких дефектов, аккуратное кадрирование без изменения геометрии.

2) Интерпретация исходных данных

выявить присутствие fiducial marks — они критичны для коррекции внутренней ориентации и плёнковой усадки;собрать любые архивные метаданные (фокусное расстояние, кронштейн камеры, высота съёмки, дата), карты съёмки или журналы.

3) Геометрическая коррекция и привязка

внутри‑блочная (relative) ориентировка: определить взаимное расположение снимков (tie points). Использовать комбинацию:
автоматические алгоритмы: SIFT/AKAZE/ORB + RANSAC; современные фотограмм. пакеты делают bundle adjustment;ручная подборка парных точек для проблемных участков.внутренняя ориентация: восстановление через fiducial marks или аппроксимацию (если fiducials отсутствуют — оценивать через GCP).глобальная/абсолютная ориентировка: привязать блок к опорным точкам (GCP) с известных координат (исторические маркеры, мосты, пересечения дорог, каменные здания).
выбирать стабильные, неизменившиеся объекты, равномерно распределённые по участку и по высоте.блочное (bundle) уравнивание: выполнять bundle block adjustment (коллинеарные уравнения) для минимизации систематических ошибок; получать оценку точности (остатки по GCP, RMSE).если возможна, использовать RPC‑модели (или генерировать RPC после уравнивания) для удобной орторектификации в ГИС.

4) Ортографическая коррекция (орторектификация)

ключевой момент — корректное удаление relief displacement:
если есть собственные исторические стереометрические модели — получить историческое DTM/DSM из стерео и ортографировать по нему;если нет — использовать современный LiDAR DTM, но помнить, что в местах сильных зменений (карьеры, дамбы, насыпя) это вносит ошибку. Нужен анализ устойчивости рельефа в каждом месте.при применении LiDAR DTM: привести LiDAR к тому же вертикальному датуму, учесть смещения.

5) Геометрические посткоррекции

локальные нелинейные искажения корректировать методом:
тонкопластинчатого сплайна (Thin‑Plate Spline — TPS) или B‑spline/ополосковая (piecewise) деформация для удаления оставшихся локальных искажений;полиномиальные трансформации (аффинные, 2‑й/3‑й порядков) — осторожно, они дают глобальную деформацию и могут искажать форму объектов.контроль качества:
перекрёстная валидация: оставлять часть GCP для проверки;отображать карты остатков (векторы сдвигов), рассчитывать RMSE XY и визуализировать.

6) Радиометрическая коррекция и нормализация

базовая предобработка сканов: линейная коррекция гаммы, удаление шума, консервация теней/светов.восстановление/линеаризация фотоплёнки:
если есть шаговые шкалы (step wedge) — выстроить D‑logE кривую и привести плотности к относительной рефлектансной шкале;если шкалы отсутствуют — применять относительную нормализацию/гистограм. выравнивание.удаление виньетирования и дымки:
flat‑field коррекция (если возможно), взяв «усреднённый» профиль освещённости из нескольких снимков;haze removal / dehazing (тёмная точка, airlight estimation) для улучшения контрастности горизонтов.нормализация между кадрами (мозаика): гистограмма/белая/релятивная балансировка; многопроходная коррекция швов;учитывать, что абсолютной радиометрической привязки к современным референсам (например, спутниковым reflectance) зачастую не удаётся — используют относительную нормализацию к опорному современному ортоизображению.

7) Ко-регистрация исторических ортофото и LiDAR/СВП

приведение всех слоёв к одной системе координат и вертикальным датумам (преобразования PROJ, геоидные модели).тонкая подстройка (coregistration) между историческим орто и современным ortho/DSM/DTM:
выбор стабильных реперных зон (скалы, старые мосты) и итеративное выравнивание;использовать алгоритмы по субпиксельной кросс‑корреляции (NCC) на стабильных, гладких поверхностях;локальное выравнивание через контрольные сети с TM (thin plate splines) с регуляризацией.для сравнения высот: вычитать LiDAR DTM и исторический DTM (если реконструирован) — учитывать погрешности обеих поверхностей и генерировать карту неопределённости (uncertainty propagation).

8) Учет вертикальных систем и ошибок Z

привести LiDAR к нужному вертикальному датуму (различия между эллипсоидными/орфметическими датумами и геоидом).если исторический DTM получают из стерео — учитывать модель съёмки, смещение высот на облачках/деревьях если формировался DSM.оценка вертикальной точности: использовать контрольные нивелирные точки или стабильные объекты с известной высотой (мостовые пролёты, отметки на сооружениях).

Практические приёмы и инструментарий (конкретно)

сканирование: 16‑bit TIFF, высокое DPI; фиксировать fiducials.восстановление внутренней ориентации: использовать fiducial marks; при их отсутствии — вычислять параметры через GCP и bundle adjustment.автоматическая генерация tie points: SIFT/SURF/AKAZE (OpenCV, VLFeat), а затем RANSAC для удаления выбросов.блоковое уравнивание: MicMac, Agisoft Metashape, Pix4D, ASP (Ames Stereo Pipeline), или закрытые пакеты фотограмметрии; для открытой дамп‑коррекции — use OpenMVG/OpenMVS + custom bundle.коррекция искажений плёнки: модель radial/tangential + возможные масштабирующие коэффициенты (если плёнка деформировалась).орторектификация: использование LIDAR DTM/DEM (PDAL, LAStools, GDAL) для создания ортофото с учётом высотных смещений.локальная деформация/выровнивание: GDAL gdalwarp с TPS / QGIS Warp tool / ArcGIS Spatial Adjustment / custom thin‑plate spline code.радиометрические методы: step wedge processing (ENVI/ERDAS или custom), histogram matching (GDAL‑tools, OpenCV), flat‑field removal, dehaze (OpenCV, skimage).обработка LiDAR: PDAL/LAStools для фильтрации (ground vs non‑ground), построения DTM/DSM, удаления шумов.сравнение и анализ изменений: вычисление разностей поверхностей, статистика по блокам, карты сигнальности изменений с учётом локальной погрешности.

Особые рекомендации и предосторожности

выбор GCP: максимально устойчивые, малые по размеру и чётко локализуемые, равномерно по площади и по высоте; фиксировать привязку и сроки съёмки (чтобы исключить поздние изменения).документировать каждую трансформацию, версию и параметры (чтобы можно было восстановить процедуры).не применять чрезмерно высокие порядки полиномов без валидации — могут «сгладить» реальные пространственные изменения.при использовании современного LiDAR для орторектификации исторических кадров — делать анализ чувствительности (где изменения рельефа могли произойти).при отсутствии fiducials: ожидать большего количества локальных искажений; применять гибридный подход: глобальное bundle + локальное TPS.для итогового сравнительного анализа всегда публикуйте карту неопределённостей (pixelwise или по полигонам), указывая RMSE XY и Z.

Пример рабочего пайплайна (сжатый)

Сканирование (16‑bit TIFF), проверка и регистрация метаданных.

Определение fiducial/GCP, сбор арх. данных.

Автоматические/ручные tie points → bundle adjustment (восстановление внутренней/внешней ориентации).

Генерация RPC/камерной модели.

Ортографирование с использованием DTM (исторического, если возможно, либо LiDAR с пометкой зон риска).

Геометрические посткоррекции (TPS/локальные искажения).

Радиометрическая коррекция: линейзация (step wedge если есть), деhaze, гистограммная нормализация, шумоподавление.

Co‑registration с современным LiDAR/орто, тонкая подстройка субпиксельно.

Сравнение/извлечение изменений + оценка неопределённостей, валидация остатками GCP.

Метрики качества, валидация

RMSE по проверочным (withheld) GCP: XY и Z.векторные поля остатков (хотя бы визуализация).распределение ошибок по площади (карта локальной точности).для радиометрии: статистика различия гистограмм перед/после; индексы сходства (NCC, SSIM) при сравнении нормализованных орто.

Заключение
Исторические фотограмметрические массивы 1940–1950х годов требуют сочетания классических фотограмметрических методов (fiducial marks, bundle adjustment, орторектификация по DTM) и современных инструментов (автоматические сопоставители признаков, LiDAR‑DTM, тонкая локальная коррекция). Главная задача — разделить систематические и реальные временные различия и документировать неопределённости. Практический набор приёмов: строгая геометрическая калибровка через fiducials/GCP и bundle, орторектификация с DTM, аккуратные локальные деформации (TPS), радиометрическая линейнизация/нормализация и тщательная ко‑регистрация с LiDAR, плюс валидация на независимых контрольных точках.

Если нужно, могу:

предложить конкретный пошаговый рабочий скрипт (с инструментами и командами GDAL/PDAL/OpenCV) для вашего набора данных;оценить набор ошибок по конкретным примерам снимков (при загрузке образцов);предложить шаблон отчёта по качеству (какие метрики и карты включить).