Precisión es también la mayor preocupación para las personas que trabajan en topografía y las industrias geoespaciales.

En este artículo, nos gustaría compartir alguna información útil con respecto a las preguntas que puedas tener: ¿Qué opciones de superposición debo tener con el fin de obtener un resultado mejor? Cómo sé la exactitud de mis salidas de mapeado?

Cómo la superposición afecta la precisión?

Aquí comparamos los resultados generados a partir de imágenes con diferentes superposiciones.

El conjunto de datos original, con una distancia de muestreo de tierra (GSD) de alrededor de 2,9 cm, fue adquirido por nuestro nuevo Phantom 4 Pro con Pix4Dcapture: las imágenes adyacentes tienen 95% de frontlap y 90% de sidelap. 21 puntos fueron encuestados utilizando el método RTK con un Triumph-LS. Cinco de ellos se utilizaron como puntos de control del terreno (GCP), y el resto se utilizaron como puntos de control para examinar los resultados de Pix4Dmapper.

Para saber si la superposición de imágenes tiene un impacto en la precisión, comparamos los tres proyectos siguientes (Skip 0, Skip 3 y Skip 5):

Skip 0 es el proyecto que utiliza el dataset original, Skip 3 es el proyecto creado con una imagen seleccionada de cuatro y Skip 5 se creó con una imagen seleccionada de seis.

En otras palabras, los tres conjuntos de datos tendrán aproximadamente 95%, 80% y 73,5% de superposición de imágenes, respectivamente. La creación de diferentes proyectos de superposición mediante la toma de imágenes nos permite mantener la mayoría de los factores coherentes y obtener un resultado fiable.

Relación altura-base

En la teoría de la fotogrametría tradicional, la precisión vertical es relativa a la relación altura-base: la relación entre la altura de referencia y de vuelo. El término base se refiere a la distancia entre dos posiciones de la cámara.

Para la misma altura de vuelo, pares de línea de base más cortos (o más solapamiento) intersecan un punto 3D en un ángulo más agudo. Un ángulo más agudo le dará mayores errores en la dirección vertical: un píxel de error horizontal inducirá un error vertical de píxeles tan (90 ° -X / 2), donde X es el ángulo de intersección en grados.

Línea de base amplia e ilustración de línea de base corta, el ángulo de intersección marcado en verde.

Sin embargo, más superposición de imagen le dará al software más información para la transición. Por ejemplo, las coincidencias que no se pueden encontrar a partir de un par de imágenes de sobrepuesta del 60% probablemente se van a detectar con más imágenes tomadas entre el par. Por lo tanto, los pares de líneas de base amplia le dan una mayor precisión, pero los pares de líneas de base breves aumentan la posibilidad de encontrar más coincidencias.

Ahora la pregunta es, ¿Pix4Dmapper es lo suficientemente potente como para encontrar tantos partidos válidos como sea posible, teniendo en cuenta que los partidos fueron generados a partir de diferentes relaciones de altura de base para garantizar la mejor exactitud vertical posible?

La respuesta: evaluación de calidad

Para responder a esta pregunta, propusimos un flujo de trabajo estándar para la evaluación de la calidad.

1. Importe imágenes y los GCPs, asegurándose de que estén marcados en los pares de línea de base amplia

Para saber si sus marcas incluían los pares de líneas de base amplias. Compruebe el error elipsoide!

En Pix4Dmapper rayCloud, puede activar la visualización del error elipsoide, que le muestra las proporciones de error en las direcciones X, Y, Z. La situación ideal es una esfera, cuando los errores en tres direcciones son iguales. De lo contrario, el radio largo indica la dirección en la que se introduce un error mayor. Por ejemplo, un conjunto de datos de imagen nadir bien superpuesto tendrá el radio largo que apunta a la dirección Z. Sin embargo, si los errores en la dirección Z exceden 5 veces los de las direcciones X e Y, donde ninguno de sus datos de entrada tiene errores groseros, puede haber un problema causado por coincidencias de línea de base cortas.

Error elipsoide mostrando si las marcas también incluyen pares de línea de base amplia.

2. Importe los puntos de comprobación, asegurándose de que estén marcados en los pares de línea de base amplia

Para evaluar el resultado de la calibración (ajuste del paquete), se importan los puntos de verificación inspeccionados en el suelo. Estos puntos de verificación también tienen que ser marcados correctamente para indicar al software dónde están.

Los puntos de verificación no se tienen en cuenta para sus ubicaciones en 3D como los GCP, pero se triangularían como puntos de empalme manuales. Se examinó la calidad del modelo de superficie digital (DSM), procesado usando sólo los GCP, comparando la diferencia de altura con los puntos de control.

Para usuarios que necesitan un mapa preciso: Usted puede evaluar el ortomosaico comprobando los cambios horizontales de los puntos de control. En este conjunto de datos, los desplazamientos son todos menos de 1 píxel.

Conclusión: mayor superposición, mayor precisión

Entre los tres proyectos de superposición diferentes, la superposición más alta, un Skip 0 da los mejores resultados aunque todos dan menos de un píxel de precisión horizontal y menos de tres píxeles de precisión vertical.

Pix4Dmapper es capaz de obtener más contribuciones de los partidos de línea de base amplia, y superposición superior garantizará una mayor precisión en su salida de mapeo. Para generar un DSM y un ortomosaico precisos, debe capturar imágenes nadir con altos grados de superposición de imágenes, y recuerde incluir pares de línea base amplia tanto en su GCP como en puntos de verificación. Si no está seguro, active siempre el error elipsoide!

Aunque una mayor superposición de imágenes ofrece mejores resultados en Pix4Dmapper, el tiempo de procesamiento también es casi proporcional al número de imágenes. El proyecto Skip 0 tomó 2 horas para finalizar el procesamiento inicial, mientras que Skip 3 y Skip 5 tardaron sólo 20 y 10 minutos. Tome estos factores en consideración para asegurarse de que se benefician más del software!