Координатная привязка геоизображений с использованием компьютерного зрения

Геоинформатика
УДК: 
528.9
DOI: 
10.22389/0016-7126-2024-1007-5-24-36
1 Мухаметшин А.Р.
2 Самсонов Т.Е.
3 Лурье И.К.
Год: 
2024
№: 
5
1007
Страницы: 
24-36

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова (МГУ)

1, 
2, 
3, 
Аннотация:
В работе описан процесс создания модели координатной привязки геоизображений – карт, космических снимков и их сочетаний – с использованием технологии LoFTR (Local Feature Matching with Transformers), реализующей поиск и сопоставление опорных точек с применением компьютерного зрения. Разработана общая архитектура модели, содержащая последовательные этапы обработки входных данных: загрузка пары геоизображений, опциональный выбор проведения кластеризации, преобразование геоизображений в тензоры, поиск и сопоставление ключевых точек, преобразование пиксельных координат в географические, привязка и трансформация геоизображения, оценка точности процедуры. Выполнена программная реализация модели и ее апробация на разнообразных парах геоизображений для оценки качества привязки. Полученные результаты свидетельствуют о высокой точности нахождения ключевых точек для геоизображений, имеющих схожую ориентировку: средняя величина невязки составила 4,5 пикселя при среднем значении вектора смещения 4,6 пикселя и достоверности выделения ключевых точек 91,9 %. Новизна подхода определяется возможностью привязки снимков картографических изображений, различающихся детализацией и условными знаками

Список литературы: 
1.   Алтайский край. Атлас / Ст. ред. В. Н. Белоглазова. – 2 – М.; Барнаул: ГУГК, – 1978. – Т. 1. – 222 c.
2.   Атлас Вологодской области / Ред. кол.: Калесник С. В. и др. – М.: ГУГК, – 1965. – 53 c.
3.   Атлас Иркутской области / Пред. редкол. А. В. Гриценко, зам. пред. редкол. и отв. ред. И. П. Заруцкая. – М. – Иркутск: ГУГК, – 1962. – 182 c.
4.   Атлас Мурманской области / Ред. кол.: Дуров А. Г. и др. – М.: ГУГК, – 1971. – 33 c.
5.   Атлас Тюменской области / Под ред. Е. А. Огороднова. – 2 – М.; Тюмень: ГУГК, – 1971. – Т. 1. – 181 c.
6.   Берлянт А. М. Графические модели мира // Соросовский образовательный журнал. – 1999. – № 4. – С. 65–71.
7.   Бородаев В. Б., Контев А. В. Исторический атлас Алтайского края: картографические материалы по истории Верхнего Приобья и Прииртышья (от античности до начала XXI века). – 2-е изд., испр. и доп – Барнаул: Азбука, – 2007. – 215 c.
8.   Савинков А. План столичного города Санкт-Петербурга – Санкт-Петербург, – 1830. – 1 c.
9.   Burt J. E., White J., Allord G., Then K. M., Zhu A-X. (2020) Automated and semi-automated map georeferencing // Cartography and Geographic Information Science. 47, 1, pp. 46–66. DOI: 10.1080/15230406.2019.1604161.
10.   Cléri I., Pierrot-Deseilligny M., Vallet B. (2014) Automatic georeferencing of a heritage of old analog aerial photographs // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. II–3, pp. 33–40. DOI: 10.5194/isprsannals-II-3-33-2014.
11.   Heitzler M., Gkonos C., Tsorlini A., Hurni L. (2018) A modular process to improve the georeferencing of the Siegfried map // e-Perimetron. 13, 2, pp. 85–100.
12.   Howe N. R., Weinman J., Gouwar J., Shamji A. (2019) Deformable part models for automatically georeferencing historical map images // Proceedings of the 27th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems. ACM, Chicago IL USA, pp. 540–543. DOI: 10.1145/3347146.3359367.
13.   Jiang X., Ma J., Xiao G., Shao Z., Guo X. (2021) A review of multimodal image matching: Methods and applications // Information Fusion. 73, pp. 22–71. DOI: 10.1016/j.inffus.2021.02.012.
14.   Li Y., Briggs R. (2012) An automated system for image-to-vector georeferencing // Cartography and Geographic Information Science. 39, 4, pp. 199–217. DOI: 10.1559/152304063941199.
15.   Luft J. (2020) Automatic georeferencing of historical maps by geocoding // International Workshop on Automatic Vectorisation of Historical Maps. 13 March 2020. ELTE, Budapest, pp. 77–89. DOI: 10.21862/avhm2020.10.
16.   Luft J., Schiewe J. (2021) Automatic content-based georeferencing of historical topographic maps // Transactions in GIS. 25, 6, pp. 2888–2906. DOI: 10.1111/tgis.12794.
17.   Sun J., Shen Z., Wang Y., Bao H., Zhou X. (2021) LoFTR: detector-free local feature matching with transformers // 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). pp. 8918–8927. DOI: 10.1109/CVPR46437.2021.00881.
18.   Weinman J. (2013) Toponym recognition in historical maps by gazetteer alignment // 12th International Conference on Document Analysis and Recognition. IEEE, Washington, DC, USA, pp. 1044–1048. DOI: 10.1109/ICDAR.2013.209.
19.   Weinman J. (2017) Geographic and Style Models for Historical Map Alignment and Toponym Recognition // 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR). IEEE, Kyoto, pp. 957–964. DOI: 10.1109/ICDAR.2017.160.
20.   Wolter D., Blank D., Henrich A. (2017) Georeferencing river networks using spatial reasoning // Proceedings of the 11th Workshop on Geographic Information Retrieval. ACM, Heidelberg, Germany, pp. 1–2. DOI: 10.1145/3155902.3155907.
21.   Yilmaz I., Gullu M. (2012) Georeferencing of Historical Maps Using Back Propagation Artificial Neural Network // Experimental Techniques. 36, 5, pp. 15–19. DOI: 10.1111/j.1747-1567.2010.00694.x.
Образец цитирования:
Мухаметшин А.Р., 
Самсонов Т.Е., 
Лурье И.К., 
Координатная привязка геоизображений с использованием компьютерного зрения // Геодезия и картография. – 2024. – № 5. – С. 24-36. DOI: 10.22389/0016-7126-2024-1007-5-24-36
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 09.02.2024
Принята к публикации: 26.04.2024
Опубликована: 20.06.2024

Содержание номера

2024 май DOI:
10.22389/0016-7126-2024-1007-5