OptimizeAT - Ottimizzazione AT Vincolata a Punti di Controllo

Panoramica

L'interfaccia OptimizeAT viene utilizzata per ottimizzare i risultati della triangolazione aerea utilizzando punti di controllo. Questa interfaccia viene chiamata dopo aver completato la misurazione dei punti di collegamento, migliorando la precisione assoluta dell'AT introducendo punti di controllo a terra (GCP).

Casi d'Uso

• Progetti di rilevamento che richiedono alta precisione assoluta
• Progetti con dati di punti di controllo a terra
• Necessità di verificare e migliorare la precisione AT
• Rilevamento ingegneristico e cartografia professionale

Flusso di Lavoro

Chiamata Interfaccia

Chiamata a Riga di Comando

reconstruct_full_engine.exe -reconstruct_type 3 -task_json optimize_config.json

Descrizione Parametri

• reconstruct_type: Fisso come 3 (indica OptimizeAT)
• task_json: Percorso file di configurazione

Parametri di Configurazione

OptimizeAT utilizza gli stessi parametri di ReconstructAT, con parametri aggiuntivi per i punti di controllo:

Parametri Richiesti

Tutti i parametri richiesti da ReconstructAT, più:

Parametro	Tipo	Descrizione
control_point	JSON	Informazioni gruppo punti di controllo

Struttura Dati Punti di Controllo

ControlPointGroup

{
  "coordinate_system": {      // Sistema di coordinate punti di controllo
    "type": 3,               // Solitamente sistema di coordinate proiettato
    "epsg_code": 32650       // es., UTM Zone 50N
  },
  "points": [                // Lista punti di controllo
    // Array di oggetti ControlPoint
  ]
}

ControlPoint

{
  "id": "GCP001",           // Nome punto di controllo
  "coordinate": [x, y, z],  // Coordinate punto di controllo
  "usage": 0,               // 0=punto di controllo, 1=punto di verifica, 2=disabilitato
  "observations": [         // Osservazioni immagine
    {
      "id": 1,             // ID immagine
      "uv": [1234.5, 2345.6]  // Coordinate pixel
    }
  ]
}

Esempi di Configurazione Completa

Ottimizzazione Base Punti di Controllo

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "C:/Projects/AT_Optimize",
  "gdal_folder": "C:/MipMap/SDK/data",
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "epsg_code": 4326
  },
  "camera_meta_data": [...],  // Stesso di ReconstructAT
  "image_meta_data": [...],   // Stesso di ReconstructAT
  "control_point": {
    "coordinate_system": {
      "type": 3,
      "epsg_code": 32650      // UTM Zone 50N
    },
    "points": [
      {
        "id": "GCP001",
        "coordinate": [500123.456, 2500123.456, 123.456],
        "usage": 0,
        "observations": [
          {
            "id": 1,
            "uv": [2736.5, 1824.3]
          },
          {
            "id": 5,
            "uv": [1892.7, 2104.8]
          }
        ]
      },
      {
        "id": "GCP002",
        "coordinate": [500223.456, 2500223.456, 125.678],
        "usage": 0,
        "observations": [
          {
            "id": 3,
            "uv": [3104.2, 1567.9]
          },
          {
            "id": 7,
            "uv": [2345.6, 1890.2]
          }
        ]
      },
      {
        "id": "CHECK001",
        "coordinate": [500323.456, 2500323.456, 127.890],
        "usage": 1,           // Punto di verifica
        "observations": [
          {
            "id": 2,
            "uv": [1567.8, 2345.6]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Configurazione Progetto Rilevamento Alta Precisione

{
  "license_id": 9200,
  "working_dir": "C:/Projects/HighPrecision_AT",
  "gdal_folder": "C:/MipMap/SDK/data",
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "epsg_code": 4326
  },
  "camera_meta_data": [...],
  "image_meta_data": [
    {
      "id": 1,
      "path": "IMG_0001.JPG",
      "meta_data": {
        "pos": [114.123, 22.123, 150.0],
        "pos_sigma": [0.05, 0.05, 0.10],  // RTK alta precisione
        "position_constant": false          // Permetti ottimizzazione
      }
    }
  ],
  "control_point": {
    "coordinate_system": {
      "type": 3,
      "epsg_code": 4978       // ECEF per alta precisione
    },
    "points": [
      // Multipli punti di controllo distribuiti uniformemente
      {
        "id": "GCP_NW",
        "coordinate": [...],
        "usage": 0,
        "observations": [...]
      },
      {
        "id": "GCP_NE",
        "coordinate": [...],
        "usage": 0,
        "observations": [...]
      },
      {
        "id": "GCP_SW",
        "coordinate": [...],
        "usage": 0,
        "observations": [...]
      },
      {
        "id": "GCP_SE",
        "coordinate": [...],
        "usage": 0,
        "observations": [...]
      },
      {
        "id": "GCP_CENTER",
        "coordinate": [...],
        "usage": 0,
        "observations": [...]
      }
    ]
  }
}

Principi di Posizionamento Punti di Controllo

1. Requisiti di Quantità

• Minimo: 3 punti di controllo (richiesti per la soluzione)
• Raccomandato: 5-8 punti di controllo + 2-3 punti di verifica
• Area grande: Almeno 1 punto di controllo per 50-100 immagini

2. Requisiti di Distribuzione

Distribuzione ideale punti di controllo:

+-----+-----+-----+
| GCP | GCP | GCP |
+-----+-----+-----+
| GCP | CHK | GCP |  GCP: Punto di Controllo
+-----+-----+-----+  CHK: Punto di Verifica
| GCP | GCP | GCP |
+-----+-----+-----+

3. Distribuzione Altimetrica

• Posizionare punti di controllo a diversi livelli di elevazione
• Evitare tutti i punti di controllo sullo stesso piano
• Prestare attenzione speciale ai cambiamenti di elevazione nei progetti montani

Requisiti di Precisione di Misurazione

Precisione Pixel

• Ideale: < 1 pixel
• Accettabile: < 2 pixel
• Necessita miglioramento: > 3 pixel

Osservazioni Multi-Vista

• Ogni punto di controllo visibile in almeno 2 immagini
• Idealmente 3-5 immagini
• Differenza angolo di vista > 15°

Considerazioni Sistema di Coordinate

1. Coerenza Sistema di Coordinate

{
  // Posizioni immagini solitamente in WGS84
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "epsg_code": 4326
  },
  
  // Punti di controllo solitamente in sistema di coordinate proiettato locale
  "control_point": {
    "coordinate_system": {
      "type": 3,
      "epsg_code": 32650  // Scegliere basato su ubicazione progetto
    }
  }
}

2. Sistemi di Coordinate Comuni

Regione	EPSG	Descrizione
Cina	4490	CGCS2000 Geografico
Cina	4547-4554	Proiezione Gauss CGCS2000
Globale	32601-32660	UTM Emisfero Nord
Globale	32701-32760	UTM Emisfero Sud

Valutazione Qualità

1. Interpretazione Rapporto Ottimizzazione

Dopo l'ottimizzazione, controllare il rapporto di precisione nei log:

[INFO] Control Point Residuals:
  GCP001: 0.023m (X), 0.015m (Y), 0.041m (Z)
  GCP002: 0.019m (X), 0.022m (Y), 0.038m (Z)
  
[INFO] Check Point Errors:
  CHECK001: 0.045m (X), 0.052m (Y), 0.068m (Z)
  
[INFO] RMS Error: 0.048m

2. Standard di Precisione

Tipo Progetto	Precisione Orizzontale	Precisione Verticale
Cartografia Topografica	< 0.05m	< 0.10m
Rilevamento Ingegneristico	< 0.10m	< 0.15m
Applicazioni Generali	< 0.30m	< 0.50m

Migliori Pratiche

1. Raccolta Punti di Controllo

• Usare attrezzature ad alta precisione come RTK/Stazione Totale
• Scegliere caratteristiche stabili e facilmente identificabili
• Registrare descrizioni dettagliate dei punti e foto

2. Processo di Misurazione

1. Caricare immagini nel visualizzatore risultati AT
2. Trovare caratteristiche corrispondenti per punti di controllo
3. Marcare precisamente posizioni pixel
4. Controllare coerenza multi-vista

3. Ottimizzazione Iterativa

# Prima ottimizzazione
reconstruct_full_engine.exe -reconstruct_type 3 -task_json optimize_v1.json

# Controllare risultati, aggiustare punti anomali

# Seconda ottimizzazione
reconstruct_full_engine.exe -reconstruct_type 3 -task_json optimize_v2.json

4. Gestione Problemi Comuni

Residui Grandi

• Controllare precisione misurazione
• Verificare coordinate punti di controllo
• Considerare impostare il punto come punto di verifica

Distorsione Sistematica

• Controllare impostazioni sistema di coordinate
• Verificare sistema di coordinate punti di controllo
• Considerare problemi calibrazione fotocamera

Risultati Output

I risultati AT ottimizzati sono salvati nella stessa posizione:

• milestones/mvs_optimized.xml - Formato interno ottimizzato
• products/AT/block_exchange_optimized.xml - Formato scambio ottimizzato
• log/optimization_report.txt - Rapporto ottimizzazione

Esempio: Flusso di Lavoro Completo

import subprocess
import json

# 1. Eseguire AT iniziale
at_config = {
    "license_id": 9200,
    "working_dir": "C:/Project",
    # ... altri parametri
}
with open("at_config.json", "w") as f:
    json.dump(at_config, f)
    
subprocess.run(["reconstruct_full_engine.exe", "-reconstruct_type", "1", "-task_json", "at_config.json"])

# 2. Eseguire misurazione punti di controllo (solitamente fatto in software esterno)

# 3. Preparare configurazione ottimizzazione
optimize_config = at_config.copy()
optimize_config["control_point"] = {
    "coordinate_system": {"type": 3, "epsg_code": 32650},
    "points": [
        # Dati punti di controllo
    ]
}
with open("optimize_config.json", "w") as f:
    json.dump(optimize_config, f)

# 4. Eseguire ottimizzazione
subprocess.run(["reconstruct_full_engine.exe", "-reconstruct_type", "3", "-task_json", "optimize_config.json"])

# 5. Usare risultati ottimizzati per ricostruzione 3D
# ...

Prossimi Passi

• Usa risultati AT ottimizzati per Reconstruct3D
• Impara il processing di tiling dati su larga scala
• Controlla Concetti Base per capire l'uso dei punti di controllo

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Suggerimento: I punti di controllo sono la chiave per assicurare la precisione di mappatura. Il posizionamento appropriato dei punti di controllo e la misurazione precisa sono la base per ottenere risultati ad alta precisione.