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cours Photogrammétrie light
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cours Photogrammétrie light

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Description

9¾9¾23 cmObjectifs et définitions• Photogrammétrie: technique de télédétection permettant de définir la forme et la position d’un objet à partir de photographies.Stéréo-photogrammétrieRestitution de la Topographie = Construction de MNT• MNT: Modèle Numérique de Terrain• Nécessité des MNT: * MNT différentiels* Ortho-rectification d’images= projection d ’une photo dans un repère cartographique mondialProblématique et principe• Construction de MNT haute résolution et haute précision à partir de photographies aériennes • Principe2 imagesB2 d ’une même zoneB1A2A1 acquises sous des angles différentsImage 1 Image 2 MéthodeObjectif 1 Objectif 2Reconnaissance des formes+Analyse des déformationsBReconstitution du reliefAObjet 27/09/01-Cours DEA-Module 1: Imagerie de surfaceSupports23 cmDate et heure de prise de vue Code mission N° clichéSUPPORTS COUT (N &B) AVANTAGES INCONVENIENTSTirages papier 77F Faible coût Distordus • Pourquoi n ’utilise t ’on Analogiques pas des photos ?Centre du clichéPhotographies 604F Non distordues Coût plus élevénumériques NumériquesNégatifs 294F Non distordus Couleurs inversées• Qu ’est ce qu ’un Faible coût AnalogiquesCTP?CTP ( Contre-Types 294F Non distordus AnalogiquesPositifs) Faible coûtTab. 1-1 : Les différents supports photographiques proposés par l’IGN Repères de fond• Quels sont les problèmes de chambreliés à la numérisation?Altitude de prise de vue Coordonnées du centre du cliché1¾¾9927 ...

Informations

Publié par
Nombre de lectures 106
Langue Français

Extrait

1
Stéréo-photogrammétrie
Objectifs et définitions
Restitution de la Topographie = Construction de MNT
•
Photogrammétrie
: technique de télédétection permettant de définir la forme et
la position d’un objet à partir de photographies.
•
MNT
: Modèle Numérique de Terrain
•
Nécessité des MNT:
* MNT différentiels
* Ortho-rectification d’images= projection d ’une photo
dans un repère cartographique mondial
Problématique et principe
•
Construction de MNT
haute résolution et haute précision
à partir de
photographies aériennes
B
Objet
Image 1
Image 2
Objectif 1
Objectif 2
A
A1
A2
B1
B2
¾
2 images
9
d ’une même zone
9
acquises sous des angles
différents
•
Principe
¾
Méthode
Reconnaissance des
formes
+
Analyse des déformations
Reconstitution du relief
SUPPORTS
COUT (N &B)
AVANTAGES
INCONVENIENTS
Tirages papier
77F
Faible coût
Distordus
Analogiques
Photographies
numériques
604F
Non distordues
Numériques
Coût plus élevé
Négatifs
294F
Non distordus
Faible coût
Couleurs inversées
Analogiques
CTP ( Contre-Types
Positifs)
294F
Non distordus
Faible coût
Analogiques
Tab. 1-1 : Les différents supports photographiques proposés par l’IGN
27/09/01-Cours DEA-Module 1: Imagerie de surface
Date et heure de prise de vue
Code mission
N° cliché
Altitude de prise de vue
Coordonnées du centre du cliché
23 cm
2
3
c
m
Centre du cliché
Repères de
fond
de chambre
Supports
• Pourquoi n ’utilise t ’on
pas des photos ?
• Qu ’est ce qu ’un
CTP?
• Quels sont les problèmes
liés à la numérisation?
2
27/09/01-Cours DEA-Module 1: Imagerie de surface
Relations géométriques sol/image
Sol
X
O(0,0,0) = C ’1
Y
C1
C
’
2
ξ
Nord
Image 1
Image 2
Z
η
C2
η
O
1
A
1
A
2
A
ω
1
ϕ
1
κ
1
O
2
O
2
O
’
2
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
0
33
0
23
0
31
0
31
0
21
0
11
0
Z
Z
r
Y
Y
r
X
X
r
Z
Z
r
Y
Y
r
X
X
r
c
−
+
−
+
−
−
+
−
+
−
−
=
ξ
ξ
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
0
33
0
23
0
31
0
32
0
22
0
12
0
Z
Z
r
Y
Y
r
X
X
r
Z
Z
r
Y
Y
r
X
X
r
c
−
+
−
+
−
−
+
−
+
−
−
=
η
η
c=S
im
/S
couverte
= distace focale
27/09/01-Cours DEA-Module 1: Imagerie de surface
c
r
r
r
c
r
r
r
Z
Z
X
X
33
0
32
0
31
13
0
12
0
11
0
0
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
−
−
+
−
−
−
+
−
−
+
=
η
η
ξ
ξ
η
η
ξ
ξ
c
r
r
r
c
r
r
r
Z
Z
Y
Y
33
0
32
0
31
23
0
22
0
21
0
0
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
−
−
+
−
−
−
+
−
−
+
=
η
η
ξ
ξ
η
η
ξ
ξ
9
Passage image/sol
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
0
33
0
23
0
31
0
31
0
21
0
11
0
Z
Z
r
Y
Y
r
X
X
r
Z
Z
r
Y
Y
r
X
X
r
c
−
+
−
+
−
−
+
−
+
−
−
=
ξ
ξ
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
0
33
0
23
0
31
0
32
0
22
0
12
0
Z
Z
r
Y
Y
r
X
X
r
Z
Z
r
Y
Y
r
X
X
r
c
−
+
−
+
−
−
+
−
+
−
−
=
η
η
9
Passage sol/image
A un point sol correspond 1
seul point image
A un point image correspond 1
infinité de points sol
Géométrie
27/09/01-Cours DEA-Module 1: Imagerie de surface
Fonction de corrélation
• Principe d ’une fonction de corrélation
¾
Reconnaître sur chaque
image
les
couples
de
points homologues
¾
Calculer l ’écart entre la
position
des
points
homologues
• Pourquoi travailler dans le domaine de Fourier ?
• Fonction de corrélation
)
2
exp(
1
0
N
nk
i
Y
X
Y
X
N
p
N
k
k
k
k
k
n
π
∑
=
=
Pic de corrélation des images 1 et 2
(d
ξ
=0 et d
η
=0)
C
Image 1
η
p
Image 2= image 1
ξ
p
ξ
p
27/09/01-Cours DEA-Module 1: Imagerie de surface
Exemple de corrélation
Pic de corrélation des images 1 et 2
d
η
=-40
d
ξ
=+50
C
ξ
p
η
p
Image 2= image 1 décalée
ξ
p
27/09/01-Cours DEA-Module 1: Imagerie de surface
Corrélation directe
Corrélation directe impossible
Image 1
Image 2
Pas de pic de corrélation
entre les images 1 et 2
3
27/09/01-Cours DEA-Module 1: Imagerie de surface
Principe de Minimisation
•
Objectif: calculer les paramètres d ’acquisition (positions + angles de caméras)
•
Points de contrôle: coordonnées au sol (GPS) + coordonnées (px) sur chaque image
Image 2
Image 1
Extrait de la carte IGN au 1/25000
500 m
•
Paramètres d ’acquisition
initiaux:
* positions (X,Y,Z) de la caméra données par IGN
* angles = 0
27/09/01-Cours DEA-Module 1: Imagerie de surface
X
A
L
Δ
=
Δ
*
Expression matricielle
ξ
i1
= f
xi
(
ξ
0
, c,
X
01
, Y
01
, Z
01
,
κ
1
,
ϕ
1
,
ω
1
, X
i
, Y
i
, Z
i
)
η
i1
= f
eta
(
η
0
, c,
X
01
, Y
01
, Z
01
,
κ
1
,
ϕ
1
,
ω
1
, X
i
, Y
i
, Z
i
)
ξ
i2
= f
xi
(
ξ
0
, c,
X
02
, Y
02
, Z
02
,
κ
2
,
ϕ
2
,
ω
2
, X
i
, Y
i
, Z
i
)
η
i2
= f
eta
(
η
0
, c,
X
02
, Y
02
, Z
02
,
κ
2
,
ϕ
2
,
ω
2
, X
i
, Y
i
, Z
i
)
(9)
caméra 1
caméra 2
Paramètres influençant
la position des points
images
ETAPE
1
01
01
01
01
01
01
01
01
01
01
01
01
_
1
_
1
ω
ω
ϕ
ϕ
κ
κ
ξ
ξ
d
f
d
f
d
f
dZ
Z
f
dY
Y
f
dX
X
f
calc
i
obs
i
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
=
−
01
01
01
01
01
01
01
01
01
01
01
01
_
1
_
1
ω
ω
ϕ
ϕ
κ
κ
η
η
d
f
d
f
d
f
dZ
Z
f
dY
Y
f
dX
X
f
calc
i
obs
i
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
=
−
02
02
02
02
02
02
02
02
02
02
02
02
_
21
_
2
ω
ω
ϕ
ϕ
κ
κ
ξ
ξ
d
f
d
f
d
f
dZ
Z
f
dY
Y
f
dX
X
f
calc
obs
i
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
=
−
02
02
02
02
02
02
02
02
02
02
02
02
_
2
_
2
ω
ω
ϕ
ϕ
κ
κ
η
η
d
f
d
f
d
f
dZ
Z
f
dY
Y
f
dX
X
f
calc
i
obs
i
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
+
∂
∂
=
−
(10)
Caméra 1
Caméra 2
Linéarisation
ETAPE
2
L
X
A
V
Δ
−
Δ
=
*
)
*
(
)
*
(
L
X
A
L
X
A
V
V
T
T
Δ
−
Δ
Δ
−
Δ
=
Equation d’erreur
ETAPE
3
0
)
(
=
Δ
∂
∂
X
V
V
T
L
A
A
A
X
T
T
Δ
=
Δ
−
1
)
(
ETAPE
4
Condition de
minimisation
Correction des paramètres initiaux: val
0
+
Δ
X
27/09/01-Cours DEA-Module 1: Imagerie de surface
Bilan
Paramètres d ’acquisition initiaux:
Points de contrôle
Coordonnées images
observées
Coordonnées images
calculées
matrice résidus
L et matrice dérivée A initiales
Calcul du vecteur correction initial
L
A
A
A
X
T
T
Δ
=
Δ
−
1
)
(
matrice résidus
L et matrice dérivée A
Calcul du vecteur correction
L
A
A
A
X
T
T
Δ
=
Δ
−
1
)
(
Boucle de
minimisation
  • Univers Univers
  • Ebooks Ebooks
  • Livres audio Livres audio
  • Presse Presse
  • Podcasts Podcasts
  • BD BD
  • Documents Documents
Signaler un problème
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