Создание растров высокой информативности по данным лазерного сканирования и аэрофотосъемки

Аэрофототопография
УДК: 
528.065/.067
DOI: 
10.22389/0016-7126-2022-989-11-40-49
1 Вальков В.А.
2 Виноградов К.П.
3 Валькова Е.О.
4 Мустафин М.Г.
Год: 
2022
№: 
11
989
Страницы: 
40-49

Санкт-Петербургский горный университет

1, 
2, 
3, 
4, 
Аннотация:
Статья посвящена вопросам моделирования ситуации и рельефа по результатам воздушного лазерного сканирования в сочетании с цифровой аэрофотосъемкой. Рассмотрены особенности методов применительно к созданию крупномасштабных топографических планов. Изучена обобщенная последовательность камеральной обработки результатов воздушных съемок. Проанализированы используемые данные, что позволило сделать вывод о возможности разработки комбинированного способа представления материалов лидарной съемки и аэрофотосъемки, который смог бы упростить и ускорить участие оператора (картографа). Новизна исследования состоит в формировании алгоритмов создания оригинальных растровых изображений, содержащих в каждом участке больше информации о местности, чем привычный заинтересованному пользователю ортофотоплан. Проработаны критерии к объектному составу материалов с учетом специфики рассматриваемых методов, сформулированы варианты сочетаний информации для более широких возможностей анализа и интерпретации информации о территории. Показаны различные подходы реализации данных идей. Приведены примеры апробации разработок.

Список литературы: 
1.   Аксенов А.Л., Козлов О.И. Ориентирование аэро- и космических снимков с использованием объектов местности // Геодезия и картография. – 2021. – № 9. – С. 21-29. DOI: 10.22389/0016-7126-2021-975-9-21-29.
2.   Арбузов С. А., Хлебникова Е. П., Никитин В. Н. Автоматизированная идентификация и определение породного состава древесных растений по материалам цифровой многозональной аэросъемки лесных массивов // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 24. – № 4. – С. 68–76. DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-4-68-76.
3.   Гусев В. Н., Пупоревич А. А. Повышение точности гироскопического ориентирования за счет учета дрейфа гироазимутов // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). – 2021. – № 10. – С. 134–145. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_10_0_134.
4.   Ковязин В. Ф., Киценко А. А., Шобайри С. О. Р. Кадастровая оценка лесных земель с учетом степени развитости их инфраструктуры // Записки Горного ин-та. – 2021. – Т. 249. – С. 449–462. DOI: 10.31897/PMI.2021.3.14.
5.   Кремчеев Э. А., Данилов А. С., Смирнов Ю. Д. Состояние метрологического обеспечения систем мониторинга на базе беспилотных воздушных судов // Записки Горного ин-та. – 2019. – Т. 235. – С. 96–105. DOI: 10.31897/PMI.2019.1.96.
6.   Мокрова С.М., Петров Р.П., Милич В.Н. Алгоритм определения элементов ориентирования тепловизионного снимка с беспилотного летательного аппарата по опорным точкам // Геодезия и картография. – 2020. – № 4. – С. 41-50. DOI: 10.22389/0016-7126-2020-958-4-41-50.
7.   Мустафин М. Г., Баландин В. Н., Брынь М. Я., Матвеев А. Ю., Меньшиков И. В., Фирсов Ю. Г. Топографо-геодезическое и картографическое обеспечение Арктической зоны Российской Федерации // Записки Горного ин-та. – 2018. – Т. 232. – С. 375–382. DOI: 10.31897/PMI.2018.4.375.
8.   Хлебникова Т. А., Ямбаев Х. С., Опритова О. А. Разработка технологической схемы сбора и обработки данных аэрофотосъёмки с использованием беспилотных авиационных систем для моделирования геопространства // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25. – № 1. – С. 106–118. DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-1-106-118.
9.   Badenko V., Fedotov A., Vinogradov K. (2018) Algorithms of laser scanner data processing for ground surface reconstruction // Lecture notes in computer science. pp. 397–411. DOI: 10.1007/978-3-319-95165-2_28.
10.   Bykasov D. A., Zubov A. V., Mustafin M. G. (2020) Applying Newton's second order optimization method to define transition keys between planar coordinate systems // E3S Web of Conferences. 224, 01003, pp. 1–9. DOI: 10.1051/e3sconf/202022401003.
11.   Bykowa E., Dyachkova I. (2021) Modeling the size of protection zones of cultural heritage sites based on factors of the historical and cultural assessment of lands // Land. 10 (11), pp. 1–20. DOI: 10.3390/land10111201.
12.   Camarretta N., Ehbrecht M., Seidel D., Wenzel A., Zuhdi M., Merk M. S., Schlund M., Erasmi S., Knohl A. (2021) Using airborne laser scanning to characterize land-use systems in a tropical landscape based on vegetation structural metrics // Remote Sensing. 13 (23), pp. 1–23. DOI: 10.3390/rs13234794.
13.   Chen J., Chen Y., Liu Z. (2021) Classification of typical tree species in laser point cloud based on deep learning // Remote Sensing. 13 (23), pp. 1–21. DOI: 10.3390/rs13234750.
14.   Deschaud J.-E., Duque D., Richa J. P., Velasco-Forero S., Marcotegui B., Goulette F. (2021) Paris-carla-3d: A real and synthetic outdoor point cloud dataset for challenging tasks in 3d mapping // Remote Sensing. 13 (22), pp. 1–24. DOI: 10.3390/rs13224713.
15.   Kochneva A. A., Vinogradov E. A., Sankovsky A. A. (2020) Study of laser scanning data redundancy for constructing digital simulation of terrain // International Journal of Advanced Science and Technology. 29 (9s),
16.   Kopylova N. S., Starikov I. P. (2018) Fresh approaches to Earth surface modeling. Journal of Physics: Conference Series. Institute of Physics Publishing, Ser. 1015.1015 3, pp. 1–5. DOI: 10.1088/1742-6596/1015/3/032062.
17.   Krisanski S., Taskhiri M. S., Gonzalez S., Herries`s D., Muneri A., Gurung`s M. B., Montgomery`s J., Turner P. (2021) Forest structural complexity tool – an open source, fully-automated tool for measuring forest point clouds // Remote Sensing. 13 (22), pp. 1–31. DOI: 10.3390/rs13224677.
18.   Kuzin A. A., Kovshov S. V. (2017) Accuracy evaluation of terrain digital models for landslide slopes based on aerial laser scanning results // Ecology, environment and conservation. 249 (5), pp. 908–914.
19.   Li H., Ye W., Liu J., Pirasteh S., Fatholahi S. N., Li J. (2021) High-resolution terrain modeling using airborne lidar data with transfer learning // Remote Sensing. 13 (17), pp. 1–19. DOI: 10.3390/rs13173448.
20.   Mustafin M., Bykasov D. (2021) Adjustment of planned surveying and geodetic networks using second-order nonlinear programming methods // Computation. 9, 131, pp. 18–27. DOI: 10.3390/computation9120131.
21.   Sharma M., Garg R. D., Badenko V., Fedotov A., Min L., Yao A. (2020) Potential of airborne LiDAR data for terrain parameters extraction // Quaternary International. 575-576, pp. 317–327. DOI: 10.1016/j.quaint.2020.07.039.
22.   Vystrchil M. G., Sukhov A., Novozhenin S., Popov A. V., Guba S. A. (2020) Quality analysis of digital photogrammetric models obtained in low light conditions // Journal of Physics, Conference Series. 1661 (1), pp. 1–6. DOI: 10.1088/1742-6596/1661/1/012089.
Образец цитирования:
Вальков В.А., 
Виноградов К.П., 
Валькова Е.О., 
Мустафин М.Г., 
Создание растров высокой информативности по данным лазерного сканирования и аэрофотосъемки // Геодезия и картография. – 2022. – № 11. – С. 40-49. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-989-11-40-49
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 18.07.2022
Принята к публикации: 28.11.2022
Опубликована: 20.12.2022

Содержание номера

2022 ноябрь DOI:
10.22389/0016-7126-2022-989-11