Фиг . 1 . Снимка на Даскалоливницата , направена в периода на 70-те години на миналия век – от ляво [ 1 ] и 2022 г . – от дясно [ 1 ].
Историческото и културното значение на паметника и големият туристически интерес повлияха за оформянето на идеята , а именно създаването на числен ( цифров ) модел на „ Еленската Даскалоливница “ и изработване на планове на четирите фасади на сградата .
За реализирането на целта е извършено наземно фотограметрично заснемане с цифров фотоапарат . Изборът на методиката се обуславя от специфичните условия в близост до обекта . Наличието на висока растителност пред някои от фасадите на сградата , както и тесните улици и близко разположените сгради , което прави заснемането на обекта от въздуха почти невъзможно .
2 . ЗАСНЕМАНЕ
Фотограметричното заснемане е извършено с цифров огледално-рефлексен фотоапарат Cannon EOS 650D с 18 Mpix сензор . Използвани са изображения в * jpg формат . Направени са около 450 снимки от всички страни на сградата . След което те са прегледани и при последващата фотограметрична обработка са редуцирани до 126 изображения .
За георефериране на модела по четирите фасади на училището са разположени 29 опорни точки , равномерно поставени на различни нива . На фиг . 2 е представено разположението на опорните точки по северната фасада на сградата .
Фиг . 2 . Поставени опорни точки върху северната фасада на Даскалоливницата ,
Опорните точки са измерени с тотална станция GEOMAX ZOOM 35 PRO , в координатна система БГС 2005 . За основа на измерването са използвани 3 полигонови точки от работната геодезическа основа ( РГО ) на гр . Елена – № 1264 , № 1272 и № 1273 . Координатите на опорните точки са изравнени в програмната среда на TPLAN .
3 . ФОТОГРАМЕТРИЧНА ОБРАБОТКА
Обработката на данните е извършена посредством софтуера Agisoft Metashape Professional ver . 1.7.4 ., използвайки метода “ Структура от движение “ ( Structure from motion – SfМ ). Методът следва определен ред на обработка . Първият етап включва откриването на идентични точки във всички припокриващи се изображения , използвайки алгоритъма Scale Invariant Feature Transform – SIFT . Този алгоритъм позволява да се свързват отделните изображения или характерни точки от тях , без да е необходимо снимките да са с един и същ мащаб , т . е . те могат да бъдат с различна резолюция . След което се извършва така нареченото снопово изравнение – този алгоритъм се базира на многократни итеративни
ГКЗ 3-4 ’ 2022 31