Перейти к основному содержимому

OptimizeAT - Оптимизация AT с ограничениями по контрольным точкам

Обзор​

Интерфейс OptimizeAT используется для оптимизации результатов аэротриангуляции с использованием контрольных точек. Этот интерфейс вызывается после завершения измерения связующих точек, улучшая абсолютную точность AT путем введения наземных контрольных точек (GCP).

Случаи использования
  • Съемочные проекты, требующие высокой абсолютной точности
  • Проекты с данными наземных контрольных точек
  • Необходимость проверки и улучшения точности AT
  • Инженерная съемка и профессиональное картографирование

Рабочий процесс​

Вызов интерфейса​

Вызов из командной строки​

reconstruct_full_engine.exe -reconstruct_type 3 -task_json optimize_config.json

Описание параметров​

  • reconstruct_type: Фиксированное значение 3 (указывает OptimizeAT)
  • task_json: Путь к файлу конфигурации

Параметры конфигурации​

OptimizeAT использует те же параметры, что и ReconstructAT, с дополнительными параметрами контрольных точек:

Обязательные параметры​

Все обязательные параметры из ReconstructAT, плюс:

ПараметрТипОписание
control_pointJSONИнформация о группе контрольных точек

Структура данных контрольных точек​

ControlPointGroup​

{
  "coordinate_system": {      // Система координат контрольных точек
    "type": 3,               // Обычно проецируемая система координат
    "epsg_code": 32650       // например, UTM Zone 50N
  },
  "points": [                // Список контрольных точек
    // Массив объектов ControlPoint
  ]
}

ControlPoint​

{
  "id": "GCP001",           // Имя контрольной точки
  "coordinate": [x, y, z],  // Координаты контрольной точки
  "usage": 0,               // 0=контрольная точка, 1=проверочная точка, 2=отключена
  "observations": [         // Наблюдения изображений
    {
      "id": 1,             // ID изображения
      "uv": [1234.5, 2345.6]  // Пиксельные координаты
    }
  ]
}

Полные примеры конфигурации​

Базовая оптимизация контрольных точек​

{
  "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": [...],  // То же, что в ReconstructAT
  "image_meta_data": [...],   // То же, что в 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,           // Проверочная точка
        "observations": [
          {
            "id": 2,
            "uv": [1567.8, 2345.6]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Конфигурация высокоточного съемочного проекта​

{
  "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 высокая точность
        "position_constant": false          // Разрешить оптимизацию
      }
    }
  ],
  "control_point": {
    "coordinate_system": {
      "type": 3,
      "epsg_code": 4978       // ECEF для высокой точности
    },
    "points": [
      // Несколько равномерно распределенных контрольных точек
      {
        "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": [...]
      }
    ]
  }
}

Принципы размещения контрольных точек​

1. Требования к количеству​

  • Минимум: 3 контрольные точки (требуется для решения)
  • Рекомендуется: 5-8 контрольных точек + 2-3 проверочные точки
  • Большая область: Как минимум 1 контрольная точка на 50-100 изображений

2. Требования к распределению​

Идеальное распределение контрольных точек:

+-----+-----+-----+
| GCP | GCP | GCP |
+-----+-----+-----+
| GCP | CHK | GCP |  GCP: Контрольная точка
+-----+-----+-----+  CHK: Проверочная точка
| GCP | GCP | GCP |
+-----+-----+-----+

3. Высотное распределение​

  • Размещать контрольные точки на разных высотных уровнях
  • Избегать размещения всех контрольных точек в одной плоскости
  • Уделять особое внимание изменениям высот в горных проектах

Требования к точности измерений​

Точность пикселей​

  • Идеально: < 1 пиксель
  • Приемлемо: < 2 пикселей
  • Требует улучшения: > 3 пикселей

Многоракурсные наблюдения​

  • Каждая контрольная точка видна как минимум на 2 изображениях
  • Идеально 3-5 изображений
  • Разность углов обзора > 15°

Соображения по системе координат​

1. Согласованность системы координат​

{
  // Позиции изображений обычно в WGS84
  "coordinate_system": {
    "type": 2,
    "epsg_code": 4326
  },
  
  // Контрольные точки обычно в локальной проецируемой системе координат
  "control_point": {
    "coordinate_system": {
      "type": 3,
      "epsg_code": 32650  // Выбирать на основе местоположения проекта
    }
  }
}

2. Общие системы координат​

РегионEPSGОписание
Китай4490CGCS2000 Географическая
Китай4547-4554CGCS2000 проекция Гаусса
Глобальная32601-32660UTM Северное полушарие
Глобальная32701-32760UTM Южное полушарие

Оценка качества​

1. Интерпретация отчета оптимизации​

После оптимизации проверьте отчет о точности в логах:

[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. Стандарты точности​

Тип проектаГоризонтальная точностьВертикальная точность
Топографическое картографирование< 0.05m< 0.10m
Инженерная съемка< 0.10m< 0.15m
Общие приложения< 0.30m< 0.50m

Лучшие практики​

1. Сбор контрольных точек​

  • Используйте высокоточное оборудование, такое как RTK/Тахеометр
  • Выбирайте стабильные, легко идентифицируемые объекты
  • Ведите подробные описания точек и фотографии

2. Процесс измерения​

  1. Загрузите изображения в просмотрщик результатов AT
  2. Найдите соответствующие объекты для контрольных точек
  3. Точно отметьте позиции пикселей
  4. Проверьте многоракурсную согласованность

3. Итеративная оптимизация​

# Первая оптимизация
reconstruct_full_engine.exe -reconstruct_type 3 -task_json optimize_v1.json

# Проверить результаты, скорректировать аномальные точки

# Вторая оптимизация
reconstruct_full_engine.exe -reconstruct_type 3 -task_json optimize_v2.json

4. Обработка общих проблем​

Большие невязки​

  • Проверить точность измерений
  • Проверить координаты контрольных точек
  • Рассмотреть установку точки как проверочной

Систематическое смещение​

  • Проверить настройки системы координат
  • Проверить систему координат контрольных точек
  • Рассмотреть проблемы калибровки камеры

Результаты вывода​

Оптимизированные результаты AT сохраняются в том же месте:

  • milestones/mvs_optimized.xml - Оптимизированный внутренний формат
  • products/AT/block_exchange_optimized.xml - Оптимизированный формат обмена
  • log/optimization_report.txt - Отчет оптимизации

Пример: Полный рабочий процесс​

import subprocess
import json

# 1. Выполнить начальную AT
at_config = {
    "license_id": 9200,
    "working_dir": "C:/Project",
    # ... другие параметры
}
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. Выполнить измерение контрольных точек (обычно делается во внешнем ПО)

# 3. Подготовить конфигурацию оптимизации
optimize_config = at_config.copy()
optimize_config["control_point"] = {
    "coordinate_system": {"type": 3, "epsg_code": 32650},
    "points": [
        # Данные контрольных точек
    ]
}
with open("optimize_config.json", "w") as f:
    json.dump(optimize_config, f)

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

# 5. Использовать оптимизированные результаты для 3D реконструкции
# ...

Следующие шаги​

Совет: Контрольные точки являются ключом к обеспечению точности картографирования. Правильное размещение контрольных точек и точные измерения - основа получения высокоточных результатов.