Представьте, что вам поручено выполнить фотограмметрическую съёмку тропического леса для оценки вырубки; какие методы калибровки, выбор ортофотоплана и верификации полевых данных вы примените, и какие проблемы может создать облачность и плотный полог?
Представьте, что вам поручено выполнить фотограмметрическую съёмку тропического леса для оценки вырубки; какие методы калибровки, выбор ортофотоплана и верификации полевых данных вы примените, и какие проблемы может создать облачность и плотный полог?
Похожие вопросы
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
1) Калибровка оборудования
- Предполетная (лабораторная) калибровка камеры: проверка фокальной длины, положения главной точки и искажений по модели Brown–Conrady (радиальные k1,k2,k3k_1,k_2,k_3k1 ,k2 ,k3 , тангенциальные p1,p2p_1,p_2p1 ,p2 ); использование калибровочной мишени (шахматная доска) или коллиматора.
- Самокалибровка в процессе фототриангуляции (bundle adjustment с параметрами внутренней ориентации) для учета остаточных сдвигов/деформаций.
- Проверка и валидация калибровки полевыми контрольными точками (GCP) с высокоточным GNSS (RTK/PPK) — координаты GCP должны быть независимы от обработки снимков.
- Регулярная проверка геометрии сенсора (температурная стабильность, механические сдвиги) при продолжительных миссиях.
2) Выбор типа ортофотоплана и модель цифровой поверхности
- Для леса предпочтительны ортофото, созданные на основе плотной DSM/point cloud (dense image matching) или — ещё лучше — гибрид DSM+LiDAR. LiDAR даёт проникновение через полог и надёжный цифровой рельеф земли (DTM).
- Варианты:
- Каноничный ортофото по DSM (покрывает крону) — полезно для картирования вырубки по изменению покрытия.
- Истинный ортофото (true orthophoto) с устранением ортоартефактов от вертикальных объектов — полезно, если требуется корректная планиметрия около обрывов/ступеней.
- Нормализованные продукты: CHM / nDSM (высота кроны) и индексы (NDVI, NBR) из мультиспектра — для оценки здоровья и наличия расчисток.
- Рекомендации по съёмке: перекрытия фронт/бок ∼80%−90%/60%−80% \sim 80\%-90\% / 60\%-80\% ∼80%−90%/60%−80% для плотного полога; целевой GSD в зависимости от платформы (UAV: ∼2 − 10 \sim 2\!-\!10∼2−10 см при мелком участке, самолёт: 10 − 5010\!-\!5010−50 см для больших площадей).
3) Верификация полевых данных (контроль качества и привязки)
- Распределение GCP: минимум 5 − 75\!-\!75−7 равномерно по площади для мелких участков; для больших территорий — 10+10+10+ с краями и внутри блоков. Все GCP измерены RTK/PPK.
- Чек-пойнты (independent checkpoints), не участвующие в калибровке, для оценки точности (план/высота).
- Полевые обследования: выборочные площадки/траншеи для проверки фактической вырубки (деревья/пни/площадь), фотопривязки (photo plots) с координатами.
- Оценка точности: рассчитывают RMSE по координатам:
RMSE=1n∑i=1n(xi−xi,ref)2 RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (x_i - x_{i,ref})^2}
RMSE=n1 i=1∑n (xi −xi,ref )2 и по высоте отдельно; дают матрицу ошибок для тематической классификации (confusion matrix, producer/user accuracy).
- Критерии приемлемости: планиметрическая ошибка целевой задачи — обычно ≤1×GSD \le 1 \times GSD≤1×GSD (лучше ≤0.5×GSD \le 0.5 \times GSD≤0.5×GSD); вертикальная — зависит от цели, при оценке вырубки важны различия высот крон/почвы.
4) Проблемы, вызываемые облачностью и плотным пологом, и способы их смягчения
- Облака:
- Закрывают землю и создают пропуски в покрытии; тени и контраст искажают стереосопоставление.
- Митигирование: планировать полёты в безоблачные окна (облачность < 10%10\%10%), использовать мультидатную/мультивременную съёмку и составные мозаики, фильтровать/маскировать облака автоматом.
- Плотный полог:
- Мало или нет видимости грунта — невозможна точная генерация DTM из фотограмметрии; стереосопоставление затруднено из‑за однообразной текстуры листвы и сильных вертикальных параллаксных эффектов.
- Митигирование: применение LiDAR (лучше всего) либо SAR (L‑ или P‑полосы) для проникновения кроны; если LiDAR недоступен — серийные полёты в разные сезоны (сухой/листопадный, если применимо) и использование мультиспектральных индексов для картирования изменения кроны; увеличение перекрытия и число направлений съёмки (включая косые снимки) может частично улучшить модель кроны и найти просветы.
- Дополнительные сложности: BRDF и рассеянное освещение в тропиках, быстрые изменения из‑за ветра, большее число скрытых артефактов в мозаике. Решение: тщательная фотометрическая нормализация, контроль углов съёмки и выбор времени суток с равномерным освещением.
Кратко по приоритетам для оценки вырубки: обеспечить качественную калибровку (лаборатория + самокалибровка), иметь независимые GCP/чек‑пойнты, получать DSM/CHM (лучше в сочетании с LiDAR), и планировать миссии с высокой перекрываемостью в ясную погоду; если плотный полог и облачность мешают — использовать LiDAR или SAR и/или мультивременную съёмку.