Hình ảnh hội nghị địa lý không có tài liệu tham khảo không gian?


8

Tôi có khoảng 100-200 bức ảnh chụp tại hiện trường mà tôi muốn phủ lên ArcGIS 10 không có thông tin không gian mà tôi cần để phát triển bằng cách sử dụng công thức chỉnh sửa ảnh. Máy ảnh được gắn cách mặt đất 2 mét trên cột GPS RTK. Mối quan hệ một đối một giữa các điểm GPS và ảnh. Độ chính xác không phải là một mối quan tâm lớn, nhưng ít nhất nên trong vòng 1 mét (tương đương với trường nhìn của mỗi bức ảnh). Mục tiêu là phát triển một cách để tự động địa lý hóa từng hình ảnh bằng cách sử dụng tập lệnh hoặc mô hình vì có thể biết kích thước dấu chân của mỗi hình ảnh trong hệ tọa độ tôi đang sử dụng.

Những gì tôi phải làm việc với:

100-200 + Ảnh chụp tại hiện trường:

-camera height 1.228 meters (from tip of gps)

-camera angle ~90 degrees

-camera focal length 0.006 meters

-North orientation

GPS điểm shapefile (100-200 + bản ghi; 1 bản ghi = 1 điểm = 1 ảnh):

-XY location for each photo(approximately the centroid of photo)
-NAD83 UTM Zone 14N (meters)

Các thủ tục cơ bản vượt ra khỏi đầu tôi để hoàn thành mà không mất nhiều thời gian hội thảo địa lý cho mỗi bức ảnh riêng lẻ:

* 1) Xác định kích thước (tính bằng mét) của một trong các ảnh. Tôi có thể tính Tỷ lệ ảnh (PS = f / H) và Phân số đại diện (RF = 1 / (H / f)), nhưng tôi cần tính độ dài DE để tìm độ dài tương ứng trên mặt đất AB (còn gọi là. chiều rộng (tính bằng mét) tôi sẽ làm cho bộ đệm hình chữ nhật trong bước tiếp theo).

tỷ lệ ảnh
(nguồn: ucsb.edu )

2) Sử dụng các kích thước đó để tạo bộ đệm hình chữ nhật xung quanh các điểm GPS

3) Không gian Tham gia GPS trỏ đến bộ đệm hình chữ nhật (để có được tên hình ảnh tương ứng với từng điểm)

4) Tách lớp đệm hình chữ nhật theo thuộc tính (sử dụng trường thư mục / tên ảnh)

* 5) Thay thế màu tô của mỗi bộ đệm hình chữ nhật bằng hình ảnh tương ứng

Tôi đang gặp rắc rối với các công thức chỉnh sửa ảnh để sử dụng trong # 1. # 5 là một hack để trực quan hóa các hình ảnh để tránh tình trạng hội nghị địa lý. Tôi không mong đợi bất cứ ai 'giải quyết vấn đề của tôi'. Tôi thích đăng những vấn đề như thế này lên a) thu thập suy nghĩ của tôi b) để có thể sửa đổi những người khác.

Suy nghĩ của bạn được đánh giá cao.

CẬP NHẬT CHI TIẾT:

-hình ảnh là những bức ảnh mặt đất

Định hướng -North

Trong khi vấn đề này có vẻ không thực tế do kích thước hình ảnh so với tỷ lệ, tôi có lý do của mình: D

Cập nhật: 6/20/2013 Tôi đã tính kích thước hình học của mỗi bức ảnh (1,52mx 1,14m). Sau đó, tôi đã tạo ra bộ đệm hình chữ nhật với các kích thước đó tại mỗi centroid điểm gps. Tôi tham chiếu địa lý một hình ảnh bằng tay và nó hoàn toàn phù hợp.

Vấn đề hiện tại: Sử dụng python, tôi muốn thu nhỏ từng ảnh để phù hợp với cùng kích thước của dấu chân đa giác của nó. Tôi đã xem xét sử dụng công cụ warpfromfile trong arcgis 10.1, nhưng cần chỉ định đến và từ các điểm kiểm soát mặt đất cho cả ảnh và dấu chân có vẻ hơi tẻ nhạt. Có một công cụ sẽ tự động chia tỷ lệ / điều chỉnh raster theo kích thước của đa giác không?


1
Là những hình ảnh của mặt đất, tức là máy ảnh được chỉ thẳng xuống? Nếu không tôi không thấy làm thế nào nó có thể được tham chiếu địa lý một cách có ý nghĩa và thậm chí nếu vậy thì dường như chúng sẽ là những bức ảnh rất nhỏ mà bạn phải phóng to lên những tỷ lệ rất lớn để có thể nhìn thấy.
blah238

Bạn có biết hướng của máy ảnh (tức là trong ảnh, hướng nào là hướng Bắc?).
Kirk Kuykendall

Tôi đọc lướt câu hỏi, nhưng nó không đủ đơn giản để khớp dấu thời gian trên ảnh với dấu thời gian của các điểm GPS? Có một công cụ trong ArcGIS 10.1 sẽ tham chiếu ảnh của bạn tới GPS theo thời gian. Từ đó bạn có thể tạo dấu chân đa giác từ các điểm gps của bạn và sử dụng chúng cho ảnh của bạn. Tìm kiếm Công cụ Ảnh trong ArcToolbox. Tôi nghĩ rằng Ghép ảnh với các hàng theo công cụ thời gian là thứ sẽ giúp bạn bắt đầu. resource.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/ từ

@ blah238 - hình ảnh là những bức ảnh mặt đất
Brach

@ Kirk Kuykendall - Bắc
Brach

Câu trả lời:


2

Biết vị trí của máy ảnh, so với mặt đất và giả sử mặt đất bằng phẳng, có thể tạo targetcác điểm điều khiển ở mỗi bốn góc của hình ảnh. Sau đó chuyển các điểm kiểm soát đó đến công cụ Warp . Các sourceđiểm kiểm soát sẽ được tìm thấy bằng cách kiểm tra mức độ không được cung cấp của hình ảnh.

Để sử dụng chuyển đổi thứ tự cao hơn, tôi nghĩ bạn sẽ cần các điểm kiểm soát bổ sung tại các điểm bên trong, từ đó điều chỉnh tỷ lệ của hình ảnh ở giữa nhiều hơn gần các cạnh.

Warp rất hữu ích khi raster yêu cầu hiệu chỉnh hình học có hệ thống có thể được mô hình hóa bằng đa thức.

Cập nhật

Nếu bạn chỉ muốn một cách tiếp cận nhanh và bẩn, thì tốt hơn bạn nên xây dựng một tệp thế giới cho mỗi ảnh, bằng cách thêm một điểm bù vào điểm giữa (giả sử đó là điểm GPS của bạn rơi) để mô tả góc của ảnh và một kích thước pixel trong các đơn vị tuyến tính của bất kỳ phép chiếu nào bạn đang sử dụng.


Tôi sẽ cần phải thử điều này. Tạo điều khiển cho hình ảnh là điều đầu tiên cần thiết. Một suy nghĩ khác là có thể tạo lại quyền kiểm soát bằng cách vẽ ra một lưới và chụp ảnh bằng cách sử dụng cùng một thiết lập như ảnh gốc.
Brach

1

Mặc dù vấn đề này ban đầu được tiếp cận từ quan điểm giải pháp phần mềm, khả năng có quyền truy cập vào cùng một thiết lập phần cứng được sử dụng để thu được hình ảnh chắc chắn là một giải pháp được ưa thích hơn. Tôi đánh giá cao các giải pháp dựa trên phần mềm mà tất cả các bạn đã đề cập vì đó là sở trường của tôi bất cứ khi nào cần thiết / tối ưu. Cuối cùng, đây là giải pháp tôi chọn:

Đầu tiên: Tôi đã tính toán kích thước gần đúng của hình ảnh bằng cách sử dụng tỷ lệ tương đối của một đối tượng cụ thể trong hình ảnh có độ dài đã biết (bỏ qua phối cảnh).

Thứ hai: Thực hiện thiết lập lại máy ảnh / RTK và chụp ảnh với hai thước dây băng chéo (tính bằng mét) và tính kích thước thật của dấu chân.

Phán quyết: Các xấp xỉ ban đầu của tôi về kích thước hình ảnh cuối cùng chính xác <0,05 mét cho chiều dài và chiều rộng sau khi so sánh. Hoàn toàn phù hợp dung sai cho nhu cầu của tôi.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.