УДК: 
DOI: 
10.22389/0016-7126-2021-972-6-47-54
1 Пантюшин В.А.
2 Андреев А.А.
Год: 
№: 
972
Страницы: 
47-54

Государственный университет по землеустройству

1, 

Военно-космическая академия имени А.Ф.Можайского (ВКА имени А.Ф.Можайского)

2, 
Аннотация:
Предложены методика и технология автоматизации разработки схем площадного покрытия материалами аэро- и космического фотографирования. В рамках технологии обоснован и реализован способ автоматической координатной привязки снимков на поверхности земного эллипсоида с последующим определением номенклатурных листов топографических карт на сборной таблице. В основе предлагаемого способа лежат алгоритмы расчета азимутов и длин линий, соединяющих проекции точек фотографирования – обратная геодезическая задача – и координат проекций угловых точек снимков – прямая геодезическая задача. Формулы решения геодезических задач координатной привязки снимков на большие расстояния получены в результате преобразования и интегрирования уравнений геодезических линий, описываемых уравнением Клеро по способу Бесселя. Способ координатной привязки снимков может быть использован при планировании и выполнении аэро- и космических съемок, а также для определения картографической основы в целях выбора исходных пунктов для фотограмметрического сгущения геодезической сети. Технология ориентирована на автоматизацию процедур технического проектирования фототриангуляции и может быть использована для привязки снимков к соответствующим участкам электронных и цифровых карт.
Список литературы: 
1.   Блохинов Ю. Б., Веркеенко М. С., Скрябин С. В., Андриенко Е. Э. Автоматическое ориентирование неупорядоченного набора перекрывающихся снимков // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2017. – № 5. – С. 91–98.
2.   Дмитриев В.Г., Пантюшин В.А. О проектировании планово-высотной основы в фотограмметрическом производстве // Геодезия и картография. – 1999. – № 9. – С. 25-28.
3.   Евстратова Л. Г. Структурная модель изменения точности при фотограмметрической обработке аэрокосмических снимков – Красноярск: Сибирский фед. ун-т, – 2019. – С. 92–95.
4.   Морозов В.П. Курс сфероидической геодезии / Изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: Недра, – 1979. – 295 c.
5.   Половнев О. В. Повышение точности определения параметров связи систем координат и высот // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. Сб. ст. по итогам науч.-техн. конф. – 2015. – № 8. – С. 3–7.
6.   Старовойтов В. В., Голуб Ю. И. Цифровые изображения: от получения до обработки – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, – 2014. – 202 c.
7.   Ткаченко А. И. Два алгоритма привязки наземных объектов по космическим снимкам // Космическая наука и технология. – 2018. – № 3(112). – С. 69–74. DOI: 10.15407/knit2018.03.069.
8.   Khodaverdi zahraeea N., Rastiveis H. (2017) Object-oriented analysis of satellite images using artificial neural networks for post-earthquake buildings change detection // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. XLII-4/W4, pp. 139–144. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-4-W4-139-2017.
9.   Kocaman S., Gruen A. (2008) Geometric modeling and validation of alos/prism imagery and products // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. XXXVII, B1, URL: www.isprs.org/proceedings/XXXVII/congress/1_pdf/126.pdf (дата обращения: 20.12.2020).
10.   Poli D. (2002) General model for airborne and spaceborne linear array sensors URL: www.isprs.org/proceedings/XXXIV/part1/paper/00033.pdf (дата обращения: 20.12.2020).
Образец цитирования:
Пантюшин В.А., 
Андреев А.А., 
Координатная привязка снимков для проектирования фототриангуляции // Геодезия и картография. – 2021. – № 6. – С. 47-54. DOI: 10.22389/0016-7126-2021-972-6-47-54
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 21.12.2020
Принята к публикации: 25.03.2021
Опубликована: 20.07.2021

Содержание номера

2021 июнь DOI:
10.22389/0016-7126-2021-972-6

QR-код страницы

QR-код страницы