Фотопланы (ортофотопланы): сущность, содержание и развитие методов, способов и средств трансформирования снимков

СЫ: 10.24411/2409-5419-2018-10079

ФОТОПЛАНы (ОРТОФОТОПЛАНы):

сущность, содержание и развитие методов,

СПОСОБОВ И СРЕДСТВ ТРАНСФОРМИРОВАНИЯ СНИМКОВ

хрущ

Роман Михайлович

АННОТАЦИЯ

В работе рассмотрены принципиальные вопросы сущности и содержания фотопланов и ортофотопланов. Доказано, что нет смыслового различия между фотопланами и ортофотопланами. Фотопланы создают на равнинную местность, а ортофотопланы -на горную. По своим пользовательским свойствам они должны отвечать единым требованиям. Различные названия являются следствием применяемых способов и технологий трансформирования снимков, которые особенно проявлялись на этапах развития аналоговой и аналитической фотограмметрии. Исследованы теоретические основы трансформирования аэрокосмических снимков. Показано, что между трансформированным и исходным снимками должно соблюдаться точечное соответствие, базирующееся на основной зависимости для одиночного снимка. Различия в трансформировании снимков равнинной и горной местностей исчезли с внедрением в фотограмметрическую обработку снимков цифровых технологий, позволивших использовать единую методику. в результате обычное цифровое трансформирование стало частным случаем орто-трансформирования. цифровое трансформирование может выполняться двумя методами: прямым и обратным трансформированием. На практике применяют, как правило, обратное цифровое трансформирование. Главным при этом является перенос оптической плотности (яркости) с исходного снимка на нулевую матрицу (заготовку) трансформируемого снимка. Подчеркивается, что в настоящее время исследования направлены на автоматизацию процесса создания цифровых ортофотопланов - создание их в автоматическом режиме. При этом ключевым моментом является автоматическое отождествление и измерение соответственных (одноименных) точек перекрывающихся снимков для формирования цифровых моделей рельефа. Если эта задача решена, то создание цифрового ортофотоплана в автоматическом режиме становиться тривиальной технической задачей. Поэтому исследования в этом направлении являются актуальными и перспективными.

Сведения об авторе:

к.т.н., доцент, профессор кафедры фототопографии и фотограмметрии Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского, г. Санкт-Петербург, Россия, chrusch@rambler.ru

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: фотоплан; ортофотоплан; цифровое трансформирование; прямое трансформирование; обратное трансформирование.

Для цитирования: Хрущ Р. М. Фотопланы (ортофотопланы): сущность, содержание и развитие методов, способов и средств трансформирования снимков // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2018. Т. 10. № 3. С. 94-102. СЫ: 10.24411/2409-5419-2018-10079

Vol 10 No 3-2018, H&ES RESEARCH INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL

Фотопланы (ортофотопланы) могут использоваться для решения самых разнообразных задач, как в народном хозяйстве, так и в военном деле. В профессиональной общепринятой терминологии понятия «фотоплан» и «ортофотоплан» не имеют смысловых различий. Скорее всего, здесь сказывается «наследие» технологии создания этого вида продукции. Вначале отметим, что при создании фотоплана (ортофотоплана) решается задача приведения фотоизображения к заданному масштабу, который должен быть одинаковым на всей его площади. Для этого следует устранить при трансформировании снимков смещения его точек за наклон снимка, из-за рельефа и искажения, вызванные физическими факторами (дисторсия объектива, атмосферная рефракция и др.).

Так как искажения на снимках, вызванные физическими факторами, как правило, намного меньше смещений снимков за их наклон и рельеф местности, то при трансформировании снимков обычно устраняют только последние. Специалистам это хорошо известно, но в настоящее время фотопланы (ортофотопланы) используются представителями многих других профессий, которым не всегда понятны тонкости их создания. Поэтому иногда возникает непонимание и различная трактовка сущности и свойств фотопланов и ортофотопланов. В этом собственно состоит задача данной статьи: объяснить смысл, сущность и особенности трансформирования снимков и создания фотопланов (ортофотопланов). Представляется, что это также будет полезно представителям геодезических и других специальностей, изучающих фотограмметрию.

По определению (если отбросить частности) трансформирование есть процесс преобразования наклонного снимка в горизонтальный с соблюдением при этом точечного соответствия [1]:

* = М x y); y0 = hix, y);

где х0, у0 — плоские прямоугольные координаты точек фотоснимка после преобразования (трансформирования);

х, у — плоские прямоугольные координаты точек снимка до преобразования;

/2 — непрерывные и однозначные функции. Точное соответствие между двумя плоскостями — это соответствие такого рода, когда какой-либо точке первой плоскости соответствует одна и только одна точка второй плоскости. Именно так происходит при фототрансформировании: каждой точке наклонного снимка соответствует одна точка трансформированного снимка (в данном случае речь идет об аналоговых снимках центральной проекции).

Точечное соответствие, которое является теоретической основой трансформирования снимков, выражается основными формулами для одиночного снимка [2-3]:

х = xs+(z - Zs ) X-;

т

Y = YS + (Z - Zs ) ^.

Здесь X, Y, 2 — координаты точек местности;

Х^, YS, — координаты центра проекции (точки фотографирования 5);

Хт Ym, 2т — пространственные координаты точек фотоснимка.

Переход от плоских координат точек фотоснимка к пространственным координатам осуществляется посредством направляющих косинусов, являющихся функциями угловых элементов внешнего ориентирования (ЭВО) снимков:

Xm = al x + a2 y — a3 f; Ym = b x + ¿2 У — b3f; Zm = cl x + c2 y — c3 f.

Для трансформированного снимка зависимость (2) примет вид

X = Xs + (Z - Zs ) —;

у 0

Y = Ys + (Z - Zs) -f.

Здесь через х0, у0 обозначены координаты точек трансформированного (горизонтального) снимка, другими словами эта зависимость означает, что на трансформированном снимке влияние его углов наклона устранено.

Такое преобразование реализуется в процессе трансформирования снимка, при котором устраняются смещения его точек из-за влияния угла наклона, но при этом на трансформированном снимке остаются смещения точек под влиянием рельефа. При этом желательно получать преобразованный снимок в заданном масштабе. Следовательно, под трансформированием снимка будем понимать преобразование наклонного снимка в горизонтальный снимок заданного масштаба [2-4]. Трансформирование, при котором устраняются смещения из-за угла наклона, но не устраняются смещения, вызванные превышениями точек местности, носит название обычного или коллине-арного трансформирования снимков.

Известно, что снимок только в одном случае тождественен плану или топографической карте — снимок горизонтальный, а местность плоская [2-3]. Поэтому задача преобразования наклонного снимка в горизонтальный имеет важное практическое значение, так как использование снимков для создания топографических карт (в аналоговой или цифровой форме) и в наше время остается

0

доминирующей и приоритетнои задачей применения материалов и данных аэрокосмических съемок.

Здесь отметим, что при коллинеарном трансформировании получают снимки в центральной проекции, но с другими параметрами. Очевидно, что на трансформированном снимке масштаб на всей его площади не будет одинаковым, так как не устранены смещения его точек из-за превышений. При коллинеарном трансформировании проектирование осуществляется на среднюю плоскость, благодаря этому смещения точек из-за рельефа (из-за превышений) уменьшаются и не должны быть больше заданных допусков. Обычно такой допуск равен 0,4 мм, а формула для расчета максимального превышения на местности (высотной ступени зоны), вызывающих смещения не более этого допуска, имеет вид [3]:

Q = 0,0008^-г,

где Q — высотная ступень зоны;

г—максимальное удаление от точки надира до точки в пределах рабочей площади трансформирования снимка; /— фокусное расстояние камеры АФА; / — знаменатель масштаба трансформированного снимка.

Для примера рассчитаем высотную ступень для трансформирования снимков с целью создания фотоплана (карты) масштаба 1:50 000. Учитывая, что для изготовления фотопланов используются снимки, полученные длиннофокусным АФА, примем /= 200 мм. Расстояние г для снимков формата 18х18 см в пределах рабочей площади трансформирования равно примерно 70 мм. В таком случае значение Q получится равным 100 м. Следовательно, и максимальное превышение точек местности, изобразившейся в пределах рабочей площади трансформирования, не может быть больше 100 м. Такая местность относится к категории равнинной и холмистой с преобладающими уклонами местности до 6о.

На этапе применения аналоговых методов колли-неарное трансформирование выполнялось в основном фотомеханическим способом на приборах, которые назывались фототрансформаторами. Известны отечественные фототрансформаторы ФТМ, ФТБ [2]. Производились фототрансформаторами и в других странах. Например, выпускались фототрансформаторы Rectimat и Seg-V(фирма «Оптон», Германия), Е-4 (фирма «Вильд»,

Швейцария) и др [2]. При трансформировании снимков фотомеханическим способом могли использоваться два метода: по опорным точкам и по установочным элементам. Однако в основном и, как правило, применялось трансформирование по опорным точкам, которые при трансформировании называются трансформационными точками. При этом трансформационные точки получа-

ют в результате построения сетей фототриангуляции. Но при построении сетей фототриангуляции определяют не только плановые координаты и высоты точек местности, которые используются, в том числе и как трансформационные, но и элементы внешнего ориентирования снимков. При трансформировании элементы внешнего ориентирования снимков применяют для вычисления установочных элементов трансформирования. Но трансформирование снимков по установочным элементам являлось скорее исключением, а не правилом.

Наиболее современными приборами, которые также уходят в историю, являются отечественные фототрансформаторы ФТА и ФПА [2-3]. Фототрансформатор ФТА позволяет выполнять не только коллинеарное трансформирование, но и устранить аффинные искажения. Такие искажения могут возникать при трансформировании длиннофокусных космических снимков, если не представляется возможным соблюсти геометрические условия трансформирования (введение децентрации). Так как устранение аффинных искажений предполагает сжатие или растяжение изображения, то трансформирование снимков выполняется узкими полосками через щель. Следовательно, трансформированный снимок получается в результате последовательного проектирования исходного изображения через узкую щель. Такую же задачу решают и фототрансформаторы ФПА, предназначенные для работы в полевых (походных) условиях.

Трансформированные таким образом снимки, которое называют обычным или коллинеарным трансформированием, используются для создания фотоплана [2,3,4]. Уточним, что коллинеарное трансформирование реализуется проектированием на среднюю плоскость местности, изображенной на снимке, а превышение точек местности в пределах участка рабочей площади трансформирования, как показано выше, ограничивается так, чтобы смещения точек за рельеф не превышали допуска. Это требование может быть соблюдено лишь в том случае, если местность равнинная (холмистая). Следовательно, фотопланы создаются на равнинную местность. Сущность технологии создания фотоплана состоит в монтаже трансформированных снимков (рис. 1).

Исторически фотопланы вначале создавались для выполнения топографической съемки комбинированным методом, который применялся при создании топографических карт на равнинные районы. Затем фотопланы потребовались и для решения этой же и других задач не только на равнинные, но и на горные районы. Прежде чем рассматривать трансформирование снимков и создание фотопланов на горные районы, попытаемся выяснить, можно ли и как устранить смещения точек снимков за рельеф.

Если начало системы координат точек местности (см. зависимость 4) совместить с центром проекции (X = = 0),

Vol. 10. No. 3-2018, H&ES RESEARCH

INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL

Рис. 1. Фрагмент фотоплана

а также учесть, что (2 - 25) = -Н, то уравнения (4) преобразуются и примут вид

X = Hx, f

Y = Hy f

где Н. — высота фотографирования над точкой местности с номером /;

хо., уо. — координаты изображения точки местности на трансформированном снимке;

/ — номера точек, I = 1, 2, ..., п.

Отношение высоты фотографирования точки к фокусному расстоянию снимка Н// — это знаменатель масштаба горизонтального фотоснимка в точке I. Но так как высоты точек местности меняются от точки к точке (что является причиной смещений точек на снимках из-за превышений), то масштаб горизонтального снимка в разных его точках различный. Анализ зависимости (6) показывает, что смещения за рельеф на трансформированном снимке будут отсутствовать только в том случае, если местность плоская и горизонтальная. Для того чтобы устранить их при трансформировании снимков реальной местности, то преобразования в соответствии с зависимостью (6) необходимо выполнять для каждой точки. Такое преобразование можно выполнить, например, если использовать ортогональное проектирование каждой точки снимка (со своей высоты) на горизонтальную плоскость. В результате будет

получен ортофотоснимок. Технологически выполнить такой процесс, если даже применить современные цифровые технологии обработки снимков, невозможно. Поэтому трансформирование снимков на горную местность было предложено выполнять по частям снимка, и оно получило название дифференциального трансформирования, а затем стало более употребительным ортофототрансформи-рование (ортотрансформирование).

Использовались различные методы дифференциального трансформирования, например, трансформирование по зонам (снимок делили на части, в пределах которых высоты точек, изображенной на них местности, были в пределах значения Q), способ обратной модели и др., что имело место на этапе использования аналоговых методов. Однако это были весьма трудоемкие и не очень точные методы и способы. Поэтому возникла необходимость разработки более эффективных способов трансформирования снимков горной местности. И, естественно, как бывает в таких случаях, они появились.

Один из таких способов, сущность которого заключается в ортогональном проектировании и фиксировании ограниченных участков фотоизображения (в пределах щели) с изменением высоты проектирования для каждого из таких участков. Заметим для непосвященных, что щель ограничивалась не только по ширине (как при аффинном трансформировании), но и по длине. Таким образом, трансформированный снимок получался в результате последовательного ортогонального проектирования небольших участков исходного снимка с изменением высоты проектирования для каждого участка. Естественно, что смонтированные по таким снимкам (ортофотоснимкам) фотопланы стали называть ортофотопланами.

На ортофотоснимке, который получают в ортогональной проекции, максимальное смещение за рельеф будет в пределах участка, который проектируется через щель. Следовательно, и при ортотрансформировании полностью устранить смещения точек за рельеф невозможно, но они в данном случае незначительные и ими можно пренебречь. Впервые эта идея была предложена французским инженером Р. Фербером в 1927 г. На практике он реализовал свою идею в 1933 г., разработав фотокартограф на базе двойного проектора. Этот прибор практического применения не получил, несмотря на то, что позволял получать трансформированные снимки удовлетворительного качества. И только четверть века спустя возросшие потребности создания карт заставили фотограмметристов вновь обратиться к идее ортофототрансформирования.

В 1954 г. в СССР сотрудники НИИ Топографической службы МО Е. И. Калантаров и Г. П. Жуков предложили, а затем разработали фототрансформатор щелевой ФТЩ, который успешно применялся при изготовлении ортофо-тоснимков [5].

В 1956 г. в США Рассел Бин запатентовал прибор ортофотоскоп в виде несложной приставки к двойному проектору, которую было предложено применять для ор-тофототрансформирования снимков. Ортфотоскоп претерпел ряд усовершенствований, пока не был создан ор-тоскан (Келша). Только в этом приборе удалось устранить ряд недостатков, присущих первым моделям, и улучшить качество получаемых ортофотоснимков. Первые приборы для ортофототрансформирования, несмтря на различия в конструкции, реализовывали общий принцип оротофо-тотрансформирования. Конструкция ФТЩ оказалась более удачной, благодаря введению ряда новшеств, которые позволили уже второй модели (ФТЩ-2) найти практическое применение [5].

Кроме ортофототрансформатора ФТЩ-2 в нашей стране были разработаны и другие ортофототрансформа-торы. Например, к стереографам СД и СЦ-1 Ф. В. Дробы-шев разработал ортофотоприставку ОФПД.

Принцип ортофототрансформирования лежал в основе и более поздних приборов, которые входили в состав аналитических фотограмметрических приборов и комплексов. В Советском Союзе для этой цели использовался ортофототрансформатор комплекса «Ортомат», который пришел в свое время на смену комплексу «Аналит» [6]. Подобные приборы были созданы в Германии, Франции, Швейцарии и других развитых странах.

С внедрением в фотограмметрическую обработку снимков цифровых технологий, стали применять, что естественно, и цифровое трансформирование снимков. Цифровое трансформирование предусматривает преобразование снимка попиксельно. Однако пиксел это не точка, он состоит из множества точек. Поэтому полное устранение смещений точек снимков технологически невозможно и при цифровом трансформировании.

Сущность цифрового трансформирования заключается в следующем. Представим, что аналоговый снимок разделили на множество мелких частей (квадратиков) (рис. 2). Только таких квадратиков много, а длина стороны квадратика составляет менее 10 мкм. Поэтому в каждом квадратике не будет видно изображений объектов, а будет своя оптическая плотность (яркость). Обозначим усредненную яркость каждого квадратика (пиксела) своим кодом (числом), а затем эти числа структурируем в виде матрицы размера D=[М>N]. Именно в таком виде записывается цифровой снимок в памяти компьютера [7].

Для трансформирования цифрового снимка задают нулевую матрицу, т. е. каждый элемент ее равен нулю, или другими словами там нет никаких цифровых кодов. Это заготовка для трансформированного цифрового снимка. Задача состоит в том, чтобы каждому элементу присвоить яркость соответствующего элемента исходного снимка. Очевидно, что цифровой снимок должен быть привязан

к определенной системе координат, а присвоение яркости должно выполняться с учетом геометрии трансформируемого снимка. Если оставить за рамками эти вопросы, то ключевой задачей как раз будет перенос яркостей (обозначим их через d.j) с исходного снимка на заготовку для трансформированного снимка. Для решения этой задачи применяются два метода: прямое трансформирование и обратное трансформирование [8-9].

При прямом трансформировании, на основе зависимостей (1), по координатам х .,,у.. центра пиксела исходного снимка с яркостью d ,находят координаты х0,, у0, на трансформированном снимке. Однако точка с этими координатами не будет совпадать с центром определенного квадратика (пиксела) трансформированного снимка. Следовательно, возникает неопределенность — какому элементу нулевой матрицы присвоить яркость d.?

Обратное трансформирование предполагает определение координат х у.. пиксела исходного (трансформируемого) снимка по координатам х0 ¡., у0,. трансформированного снимка. Для этого используют конкретные зависимости, обозначенные в общем виде через (1). Координаты х.., у., позволяют определить пиксел на исходном снимке, яркость которого следует присвоить пикселу трансформированного снимка. Здесь также возникает неоднозначность, так как значения координат х .,, у как и в первом случае, т.е. значения координат х0 у0 .., получаются дробными. Проблема решается методом «ближайшего» соседа или интерполированием яркостей между соседними четырьмя пикселами. Обычно применяют билинейное интерполирование [10]. Преимуществом метода «ближайшего соседа» является выигрыш в производительности за счет сокращения

Рис. 2. Аналоговый снимок

Vol 10 No 3-2018, H&ES RESEARCH INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL

времени на трансформирование снимка. Однако при этом ухудшается его качество.

Технология цифрового трансформирования реализуется программными комплексами современных цифровых фотограмметрических систем (ЦФС). Исходными данными при этом служат:

исходный (трансформируемый) снимок; элементы внутреннего и внешнего ориентирования трансформируемого снимка;

цифровая модель рельефа (ЦМР). Использование ЦМР предполагает, что при цифровом трансформировании устраняются не только смещения точек за наклон снимков, но и их смещения из-за рельефа местности. При этом могут применяться различные варианты использования информации о рельефе — как в виде ЦМР, так и информации о высоте средней плоскости. Последнее означает не что иное как трансформирование на одну плоскость, т.е. коллинеарное трансформирование. Но поскольку остальные варианты технологии цифрового трансформирования предполагают ортотрансформирова-ние при различных вариантах формирования ЦМР, то для цифрового трансформирования в целом используют термин «ортотрансформирование». Следовательно, обычное трансформирование, которое применяется для цифрового трансформирования снимков равнинной местности, здесь по умолчанию является частным случаем цифрового орто-трансформирования.

Полученные при ортотрансформировании снимки используются для создания ортофотопланов. По существу этот процесс напоминает монтаж аналогового фотоплана, который обычно называют мозаичным фотопланом. Понятно, что «монтаж» в данном случае означает объединение файлов отдельных снимков в единый файл цифрового ортофотоплана по определенным правилам. Но так как между отдельными снимками могут иметь место тоновые или цветовые различия, то результат (отофотоплан) иногда называют ортомозаикой. Впрочем, в программном обеспечении ЦФС предусмотрено выравнивание тона или цвета как между отдельными снимками ортофотоплана, так и коррекцию радиометрии всего ортофотоплана.

Здесь не ставилась задача подробно рассматривать варианты цифрового ортотрансформирования снимков, связанные с использованием различных систем координат и проекций, которые могут возникнуть, например, при трансформировании мелкомасштабных (космических) снимков на обширные территории. Были рассмотрены лишь принципиальные вопросы цифрового ототрнасфор-мирования. Однако укажем на некоторые важные особенности цифрового ортотрансформирования.

Для цифрового ортотрансформирования необходимо иметь цифровую модель рельефа в виде цифровой матрицы высот, которая представляет собой регулярную сетку

квадратов на местности, стороны которых параллельны осям абсцисс и ординат используемой системы координат, с высотами в узлах сетки. Для ее формирования чаще всего используется ЦМР в виде триангуляции Делоне (TIN). Впрочем, для формирования цифровой матрицы высот могут использоваться и другие варианты, например, плановые координаты и высоты точек фототриангуляции. ЦМР может создаваться и картометрическим методом.

Если ЦМР создается в результате цифровой стерео-фотограмметрической обработки аэрокосмических снимков, то существенное значение приобретает способ определения и измерения одноименных (соответственных) точек перекрывающихся снимков. В настоящее время разработано достаточно способов решения этой задачи. Однако проблема состоит в том, чтобы определять соответственные точки в автоматическом режиме. В этом отношении самыми перспективными являются способы, которые стали развиваться, начиная с 80-х годов в компьютерном зрении для реконструкции сцены [11-18]. Но компьютерное зрение теоретически во многом пересекается с фотограмметрией. Поэтому в данном направлении есть резерв, особенно, что касается получения ортофо-топланов в автоматическом режиме. Этому направлению в отечественной фотограмметрии уделялось недостаточно внимания. Если автоматически по снимкам будет создана ЦМР, то автоматическое создание ортофотоплана становиться тривиальной технической задачей.

При цифровом ортотрансформировании крупномасштабных снимков с искусственными сооружениями, например, городских территорий, могут возникнуть определенные проблемы. В частности, могут появляться «мертвые» зоны. Они возникают на участках, закрытыми высокими строениями. Кроме того, на снимках крыши высотных домов будут смещены, следовательно, смещения останутся и на ортофотопланах. Эта проблема решается созданием «истинного ортофото» (true orthophoto) [19]. На таком ортофотоплане устраняются не только смещения, причиной которых является рельеф, но и восстанавливается изображение «мертвых» зон с использованием изображений с перекрывающих снимков. Для устранения смещения крыш недостаточно ЦМР, для этого необходимо иметь ЦМР, на которой должна быть подробная информация обо всех высотных объектах. Подобная модель носит название плотной цифровой модели поверхности (ЦМП) и для ее создания необходимо опознавать и определять высоты соответственных точек на расстояниях, соизмеримых с размером пиксела. В последние годы этим вопросам уделяется повышенное внимание, а самым эффективным методом идентификации одноименных точек для создания ЦМП перекрывающихся снимков признан полуглобальный метод, который первым предложил и разработал Хиршмюллер [20-21].

Вместе с тем следует отметить, что создание реального ортофото не всегда является актуальной и первоочередной задачей, к примеру, это относится к областям деятельности, для которых не нужны крупномасштабные ортофотопланы. Такой областью, например, является военное дело, так как для топогеодезического обеспечения необходима, как правило, геопространственная информация, отображающая местность в средних и мелких масштабах.

Подводя итог, отметим, что по фотопланам, как и по ортофотопланам, решаются одни и те же задачи. Они по свойствам, характеристикам и возможностям не должны отличаться друг от друга. Различия, еще раз подчеркнем, могут быть только в технологии получения трансформированных снимков. Эти различия имели место на этапах аналоговой и аналитической фотограмметрии, когда для трансформирования и ортофототрансформирования использовались различные приборы, как по устройству и по принципам работы, так и по технологии получения конечных результатов. Но и тогда, как и в наше время, когда приоритет принадлежит цифровому трансформированию снимков, не было и может быть смыслового различия между фотопланами и ортофотопланами. Поэтому оправданным и допустимым будет как одно, так и другое название. Однако для специалистов важным являются не пользовательские возможности, а видение перспектив развития методов и технологий создания ортофотопла-нов, которые должны двигаться в направлении повышения уровня автоматизации и оперативности получения конечной продукции.

Литература

1. Урмаев Н. А. Теория томографического преобразования и ее применение к математической картографии и созданию карт // Труды ЦНИИГАиК. 1956. Вып.113. 75 с.

2. Урмаев Н. А. Элементы фотограмметрии. М.: Гео-дезиздат, 1941. 218 с.

3. Лобанов А. Н. Аналитическая фотограмметрия. М.: Недра,1972. 224 с

4. Александров П. С. Дифференциальное трансформирование с учетом масштабных и азимутальных искажений // Геодезия и картография. 1968. № 12. С. 31-37.

5. Александров П. С. Фотототрансформирование снимков // Итоги науки и техники. Серия «Геодезя и аэросъемка». 1978. № 13. 127 с.

6. Хрущ Р. М. Этапы становления и развития фотограмметрии в России //Геодезия и картография. 2003. № 7. С. 50-58.

7. Хрущ Р.М., Соловьев А. В. Зависимость точности построения фотограмметрической сети от геометрического разрешения цифровых снимков // Труды Военно-космической академии имени А. Ф. Можайского. 2013. № 641. С. 153-158.

8. Назаров А. С. Средства получения цифровых снимков и методы их обработки. Мн.: ТетраСистемс, 2009. 230 с.

9. Назаров А. С. Современные средства и методы получения и обработки цифровых снимков. Мн.: Учебный центр подготовки, повышения квалификации и переподготовки кадров землеустроительной и картографо-геодезической службы, 2009. 230 с.

10. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. / под редакцией Чочиа А. П. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.

11. Longuet-Higgins H.C. A computer algorithm for reconstructing a scene from two projections // Nature. 1981. No. 293. Pp. 133-135. doi:10.1038/293133a0

12. Moravec H. Rover visual obstacle avoidance // Proceedings of the 7th international joint conference on Artificial intelligence (Vancouver, August 24-28, 1981). San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1981. Vol. 2 Pp. 785-790.

13. Foerstner W. A feature based correspondence algorithm for image matching // Int. Arch. of Photogrammetry and Remote Sensing. Rovaniemi, Finland, 1986. Vol. 26. No. 3. Pp. 150-166.

14. Foerstner W., Gulch E. A fast operator for detection and precise location of distinct points, corners and centres of circular features // ISPRS Intercommission Conf. on Fast Processing of Photogrammetric Data. Interlaken, 1987. Pp. 281-305.

15. Harris C.G.. Stephens M.J. Combined Corner and Edge Detector // Proc. Fourth Alvey Vision Conf. Manchester, 1988. Pp. 147-151.

16. Heipke C. Automation of interior, relative and absolute orientation // International Archives of the Photogrammetry and Remotе Sensing (Vienna, July 9-19, 1996). Vienna, 1996. Vol. XXXI. Pt. B3 III. Pp. 297-311.

17. Hartley R.I. Theory and practice of projective rectification // International Journal of Computer Vision. 1999. No. 35 (2). Pp. 115-127.

18. Hartley R. I., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision. 2nd Edition. Cambridge University Press, 2003. 672 p.

15.Блохинов Ю. Б. Автоматизация взаимного ориентирования цифровых снимков на основе алгоритмов машинного зрения // Известия РАН. Теория и системы управления. 2010. № 6. С. 152-163.

19. Hirschmuller H. Accurate and efficient stereo processing by semi-global matching and mutual information // IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (San diego, June 20-26, 2005). San Diego, 2005. No. 2. Pp. 807-814.

21. Hirschmuller H. Schrstein D. Evaluation of stereo matching costs on images with radiometrics differences // Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2009. No. 31 (9). Pp. 1582-1599.

Vol 10 No 3-2018, H&ES RESEARCH INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL

AIRPLANS (ORTHOPHOTOMAPS):

ESSENCE, CONTENT AND THE DEVELOPMENT OF METHODS, WAYS AND MEANS OF PHOTO TRANSFORMATION

roman m. khrush,

St. Petersburg, Russia, chrusch@rambler.ru

KEYwORDS: airplan; orthphotomap; digital transformation; direct transformation; back transformation.

ABSTRACT

The principal questions of airplans and orthophotomaps essence and content are considered. It's proved, there is no useful distinction between airplans and orthophotomaps. Airplans are taken at the flat topography and orthophotomaps - at the mountain topography. They must have uniform standards by their custom properties. Different names are the result of photo transformation ways and technologies, which are particularly apparent during the analog and analytical photogrammetry development. The theoretical base of aerospace photos transformation is explored. It's shown that there should be the point accordance between the transformed photos and the source ones, based on the main dependence for the single-image. The differences in flat and mountain topographies photo transformation are disappeared due to digital technologies implementation to the photogrammetric picture processing with unified method adopted. As the result the digital transformation became the particular case of orthotransformation. Digital transformation can be done by two methods: the direct and the back transformation. As a rule, the back digital transformation is applied. The transfer of optical density (brightness) from the source photo to the null matrix of transforming picture is the main thing. The work stressed that nowadays the study aims at the automate system of making digital orthophotomaps. The key moment is an automatic identification and modification of the same name points for making a digital terrain model. If it has been achieved the automatic making of digital airplan becomes the trivial technical task. That's why the studies in this field are both relevant and forward-looking.

REFERENCES

1. Urmaev N. A. Teorija gomograficheskogo preobrazovanija i ee primenenie k matematicheskoj kartografii i sozdaniju kart [The theory of gomografichesky transformation and its application to mathematical cartography and creation of cards]. Trudy Tsentral'nogo nauchno-issledovatel'skogo instituta geodezii, aeros"emki i kartografii [Proceedings of the Central research Institute of geodesy, aerial photography and cartography]. 1956. No. 113. 75 p.

2. Urmayev N. A. Elementy fotogrammetrii [Elements of photogrammetry]. Moscow: Geodesic, 1941. 218 p.

3. Lobanov A. N. Analiticheskaya fotogrammetriya [Analytical photogrammetry]. Moscow: Nedra, 1972. 224 p.

4. Aleksandrov P. S. Differentsial'noe transformirovanie s uchetom masshtabnykh i azimutal'nykh iskazheniy [Differential transformation taking into account the scale and azimuthal distortions]. Geodeziya i kartografiya [Geodesy and cartography]. 1968. No. 12. Pp. 31-37.

5. Aleksandrov P. S. Fotototransformirovanie snimkov [Phototransformation of images]. Itogi nauki i tekhniki. VINITI A.N. SSSR. Seriya «Geodezya i aeros"emka» [Results of science and technology. Series of "Geodesy and aerial survey"]. 1978. No. 13. Pp.127 p.

6. Khrushch R. M. Etapy stanovleniya i razvitiya fotogrammetrii v Rossii [Stages of the formation and development of photogrammetry in Russia]. Geodeziya i kartografiya [Geodesy and cartography]. 2003. No. 7. Pp. 50-58.

7. Khrushch R. M., Solov'ev A. V. Zavisimost' tochnosti postroeni-ya fotogrammetricheskoy seti ot geometricheskogo razresheniya tsifrovykh snimkov [Dependence of accuracy of creation of photogrammetric network on geometrical permission of digital pictures]. Trudy Voenno-kosmicheskoy akademii imeni A. F. Mozhayskogo [Military Space academy named after A. F. Mozhaisky]. 2013. No. 641. Pp. 153-158.

8. Nazarov A. S. Sredstva polucheniya tsifrovykh snimkov i metody ikh obrabotki [Means of obtaining digital pictures and methods of their processing]. Minsk: TetraSistems, 2009. 230 p.

9. Nazarov A. S. Sovremennye sredstva i metody poluchenija i obrabotki cifrovyh snimkov [Modern means and methods of receiving and processing of digital pictures]. Minsk: Uchebnyj centr podgotovki, povyshenija kvalifikacii i perepodgotovki kadrov zem-leustroitel'noj i kartografo-geodezicheskoj sluzhby, 2009. 230 p.

10. Gonzales R. C., Woods R. E. Digital image processing. Boston: MA Addison-Wesley, 2001. 823 p.

11. Longuet-Higgins H.C. A computer algorithm for reconstructing a scene from two projections. Nature. 1981. No. 293. Pp. 133-135. doi:10.1038/293133a0

12. Moravec H. Rover visual obstacle avoidance. Proceedings of the 7th international joint conference on Artificial intelligence (Vancouver, August 24-28, 1981). San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1981. Vol. 2 Pp. 785-790.

13. Foerstner W. A feature based correspondence algorithm for image matching. Int. Arch. of Photogrammetry and Remote Sensing. 1986. Vol. 26. No. 3. Pp. 150-166.

14. Foerstner W., Gulch E. A fast operator for detection and precise location of distinct points, corners and centres of circular features. ISPRS Intercommission Conf. on Fast Processing of Photogrammetric Data. Interlaken, 1987. Pp. 281-305.

15. Harris C. G. Stephens M. J. Combined Corner and Edge Detector. Proc. Fourth Alvey Vision Conf. Manchester, 1988. Pp. 147-151.

16. Heipke C. Automation of interior, relative and absolute orientation. International Archives of the Photogrammetry and Remote Sensing (Vienna, July 9-19, 1996). Vienna, 1996. Vol. XXXI. Pt. B3 III. Pp. 297-311.

17. Hartley R. I. Theory and practice of projective rectification. International Journal of Computer Vision. 1999. No. 35 (2). Pp. 115-127.

18. Hartley R. I., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision. 2nd edition. Cambridge University Press, 2003. 672 p.

19. Blokhinov Yu. B. Automation of mutual orientation of digital pictures on the basis of algorithms of machine sight. Izvestiya Akademii Nauk. Teoriya i Sistemy Upravleniya [Journal of Computer and Systems Sciences International]. 2010. No. 6. Pp. 152-163.

20. Hirschmuller H. Accurate and efficient stereo processing by semi-global matching and mutual information. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (San diego, June 20-26, 2005). San Diego, 2005. No. 2. Pp. 807-814.

21. Hirschmuller H. Schrstein D. Evaluation of stereo matching costs on images with radiometrics differences. Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2009. No. 31 (9). Pp. 1582-1599.

INFORMATION ABOUT AUTHOR:

Khrush R.M., PhD, Docent, Associate Professor of Phototopography and Photogrammetry of the Military-Space Academy.

For citation: Khrush R. M. Airplans