
تعداد نشریات | 11 |
تعداد شمارهها | 220 |
تعداد مقالات | 2,207 |
تعداد مشاهده مقاله | 3,225,615 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 2,321,460 |
ارزیابی پارامترهای موثر بر دقت مثلثبندی هوایی در نقشه برداری از مناطق راهگذر | ||
پژوهش های سنجش از دور و اطلاعات مکانی | ||
مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 18 خرداد 1404 | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22061/jrsgr.2025.11645.1089 | ||
نویسندگان | ||
مبینا احمدی آسور؛ علیرضا آفری* ؛ عبادت قنبری پر مهر | ||
گروه مهندسی نقشهبرداری، دانشکده عمران، دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل، بابل، ایران | ||
تاریخ دریافت: 26 دی 1403، تاریخ بازنگری: 15 اردیبهشت 1404، تاریخ پذیرش: 01 خرداد 1404 | ||
چکیده | ||
پیشینه و اهداف: استفاده از فتوگرامتری پهپاد در نقشهبرداری راهگذر از مناطقی که تفاوت زیاد بین بعد طولی و عرضی آن وجود دارد موجب پایین آمدن استحکام هندسی شبکه تصویربرداری و چالشهای متعددی میشود. بروز این چالشها در فتوگرامتری پهپاد، موجب افزایش زمان و هزینهی انجام پروژه و همچنین، افزایش خطا در محاسبات مثلثبندی خواهد شد. پارامترهای متعددی مانند نحوه توزیع و تعداد نقاط کنترل زمینی، نحوهی کالیبراسیون دوربین، تعداد نوارهای پروازی و استفاده از موقعیتهای دقیق دوربین بدست آمده از سامانه تعیین موقعیت جهانی ماهوارهای (GNSS)، بر دقت مثلثبندی تأثیر گذارند. در این تحقیق، تأثیر این پارامترها بر دقت مثلثبندی در مناطق راهگذر مورد بررسی قرار گرفته است. روشها: ارزیابی پارامترهای موثر بر دقت مثلثبندی در این تحقیق بر روی دو محدودهی راهگذر با طولهای دو و نیم و پنج کیلومتر انجام شده است. در این تحقیق سه پارامتر توزیع و تعداد نقاط کنترل زمینی، نحوهی کالیبراسیون دوربین و نرمافزار فتوگرامتری بر روی یک نوار پروازی بررسی شده و تنها برای بررسی تاثیرگذاری تعداد نوار پروازی بر دقت مثلثبندی از چندین نوار پروازی استفاده شده است. ارزیابی نتایج به دست آمده بر اساس جذر میانگین مربعات خطاهای مسطحاتی و ارتفاعی در نقاط چک انجام گرفت. در این تحقیق، از نرمافزار فتوگرامتری Pix4D و Agisoft Metashape برای محاسبات مثلثبندی بهره گرفته شده است. یافتهها: نتایج ارزیابیها در بررسی تأثیرگذاری توزیع و تعداد نقاط کنترل نشان داد که در صورت استفاده از هشت نقطه کنترل با توزیع دو نقطه در ابتدا، دو نقطه در انتها، دو نقطه در میانه راهگذر و همگی به صورت روبروی هم در عرض راهگذر و نیز دو نقطه دیگر در بین آنها، میتواند دقت نتایج در محاسبات مثلثبندی نسبت به دیگر حالتها را بهبود دهد. همچنین، استفاده از روش سلف-کالیبراسیون دوربین در محاسبات مثلثبندی منجر به نتایج دقیقتری نسبت به حالت محاسبات مثلثبندی با استفاده دوربین از پیش کالیبره شده میگردد. علاوه بر این، استفاده از بیش از یک نوار پروازی نیز منجر به افزایش دقت در نتایج مثلثبندی خواهد شد. نتیجهگیری: با طراحی مناسب نقاط کنترل زمینی در کل منطقه راهگذر و با استفاده از روش سلف-کالیبراسیون دوربین در محاسبات مثلثبندی پروژههای فتوگرامتری پهپاد از مناطق راهگذر و بدون استفاده از مختصات دقیق مراکز تصویر، میتوان به دقت زیر نیم متر جهت تهیه نقشههای مهندسی 1:500، 1:1000 و 1:2000 به ترتیب با منحنی میزانهای نیم متری، یک متری و دو متری دست یافت. | ||
کلیدواژهها | ||
فتوگرامتری پهپاد؛ نقشهبرداری راهگذر؛ نقطه کنترل زمینی؛ کالیبراسیون دوربین؛ مثلثبندی | ||
عنوان مقاله [English] | ||
Evaluation of Parameters Affecting Aerotriangulation Accuracy in Corridor Mapping | ||
نویسندگان [English] | ||
M. Ahmadi Asoor؛ A.R. Afary؛ E. Ghanbari parmehr | ||
Department of Geomatics, Faculty of Civil Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran | ||
چکیده [English] | ||
Background and Objectives: Using UAV photogrammetry for corridor mapping in areas with significant differences between their longitudinal and lateral dimensions reduces the geometric strength of the imaging network and introduces numerous challenges. These challenges in UAV photogrammetry lead to increased project time and costs, as well as higher errors in triangulation calculations. Several parameters—such as the distribution and number of ground control points, camera calibration methods, the number of flight strips, and the use of precise camera positions obtained from the Global Navigation Satellite System (GNSS)—affect triangulation accuracy. This study examines the impact of these parameters on triangulation accuracy in corridor areas. Methods: The evaluation of parameters affecting triangulation accuracy was conducted on two corridor areas with lengths of two and a half and five kilometers. In this research, three parameters—distribution and number of ground control points, camera calibration methods, and photogrammetry software—were examined on a single flight strip, and multiple flight strips were used solely to evaluate the impact of the number of flight strips on triangulation accuracy. The results were assessed based on the root mean square errors of planimetric and altimetric errors at the check points. In this study, the photogrammetry software Pix4D and Agisoft Metashape were used for triangulation calculations. Findings: The evaluation results regarding the impact of the distribution and number of control points showed that using eight control points—distributed as follows: two points at the beginning, two points at the end, two in the middle of the corridor (all opposite each other across the width), and two additional points in between—can improve triangulation accuracy compared to other configurations. Additionally, using the self-calibration method for the camera in triangulation calculations yields more accurate results than using pre-calibrated cameras. Moreover, employing more than one flight strip increases the accuracy of triangulation results. Conclusion: By appropriately designing ground control points throughout the entire corridor and applying the self-calibration method for camera calibration—without relying on precise image center coordinates—it is possible to achieve an accuracy of less than one meter for producing engineering maps at scales of 1:500, 1:1000, and 1:2000, with contour intervals of 0.5 meters, 1 meter, and 2 meters, respectively. | ||
کلیدواژهها [English] | ||
UAV photogrammetry, Corridor mapping, Ground control point, Camera calibration , Triangulation | ||
مراجع | ||
[1] Tziavou, O., S. Pytharouli, and J. Souter, Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based mapping in engineering geological surveys: Considerations for optimum results. Engineering Geology, 2018. 232: p. 12-21. [3] Howard J, Murashov V, Branche CM. Unmanned aerial vehicles in construction and worker safety. American journal of industrial medicine. 2018;61(1):3-10. DOI: 10.1002/ajim.22782 [4] Bethel JS, Van Gelder BH, Cetin AF, Sampath A. Corridor mapping using aerial technique. 2006. DOI: 10.5703/1288284313396 DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2020.05.015 [6] UAV AS Corridor Mapping Made Easy with DJI Drones. 2023. [7] Norouzi A. 2020 [Available from: https://phoenix-air.ir/the-role-of-uavs-in-inspecting-power-transmission-lines/ [8] Abbaspour m, Azar m, Khoshlahjeh, Varshosaz m. Impact of the number and position of ground control points in the accuracy obtained for the UAV photogrammetry based prepared. 2018. DOI:10.13140/RG.2.2.18739.68644 DOI:10.1016/j.jag.2018.05.015 [10] Skarlatos D, Procopiou E, Stavrou G, Gregoriou M. Accuracy assessment of minimum control points for UAV photography and georeferencing: SPIE; 2013. DOI:10.1117/12.2028988 [11] Harwin S, Lucieer A, Osborn J. The impact of the calibration method on the accuracy of point clouds derived using unmanned aerial vehicle multi-view stereopsis. Remote Sensing. 2015;7(9):11933-53. DOI: 10.3390/rs70911933 DOI:10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-75-2020 [14] Santos Santana L, Araújo E Silva Ferraz G, Bedin Marin D, Dienevam Souza Barbosa B, Mendes Dos Santos L, Ferreira Ponciano Ferraz P, et al. Influence of flight altitude and control points in the georeferencing of images obtained by unmanned aerial vehicle. European Journal of Remote Sensing. 2021;54(1):59-71. DOI: 10.1080/22797254.2020.1845104 [15] Heidarimozaffar M, Zerafatyjamal R, Torabzadeh Khorasani H. Accuracy and Precision of Producing Topographic Maps in Linear Projects by UAV Photogrammetric Method. Scientific-Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR). 2023;31(124):21-38. DOI: 10.22131/sepehr.2023.555436.2879 DOI: 10.22131/sepehr.2021.247874 [17] Shahbazi M, Sohn G, Théau J, Menard P. Development and evaluation of a UAV-photogrammetry system for precise 3D environmental modeling. Sensors. 2015; 15(11): 27493-524. DOI: 10.3390/s151127493 [18] Abbaspour m, Varshosaz m. Studying the effect of dispersion of image target points in the resulted accuracy and precision for interior and exterior orientation parameters in camera calibration process. n National Conference on New Geomatics Technologies and Applications. 2018. [19] UASMaster TI. [Available from: https://geospatial.trimble.com/en [20] Metashape. Agisoft Metashape [Available from: https://www.agisoft.com [21] PhotoModeler. [Available from: https://www.photomodeler.com [22] CONTEXTCAPTURE. [Available from: https://www.bentley.com/brand/contextcapture/ [23] 3DSurvey. [Available from: https://3dsurvey.si/software/industries/ [24] Sužiedelytė Visockienė J, Bručas D, Ragauskas U. Comparison of UAV images processing softwares. Journal of Measurements in Engineering. 2014;2(2):111-21. [25] Pix4DMapper. [Available from: https://www.pix4D.com. [26] PHOTOMOD. [Available from: https://en.racurs.ru DOI:10.5194/isprs-annals-IV-4-W4-55-2017 [28] SURE. [Available from: https://www.nframes.com/about-us/ DOI:10.1051/e3sconf/20182600012 [30] Ajeet Kumar Gond, A.O., Shishir Gaur, Nilendu Das Accuracy Assessment and Optimization of the Photogrammetric Process Variables for 3D Mapping Using Unmanned Aerial Vehicle (Drones). 2025. DOI: 10.22131/sepehr.2020.47881 DOI: 10.3390/rs14174289 [33] Mitishita, E., et al. Study of stability analysis of the interior orientation parameters from the small-format digital camera using on-the-job calibration. in Canadian Geomatics Conference. 2010. [34] Huang, H., et al., Adaptive Cloud-to-Cloud (AC2C) Comparison Method for Photogrammetric Point Cloud Error Estimation Considering Theoretical Error Space. Remote Sensing, 2022. 14(17): p. 4289. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 42 |