процедури . На този етап се изчисляват / оценяват и параметрите на вътрешното и външното ориентиране , автоматично извлечени от припокриващите се изображения . Освен това се създава и рехав облак от точки ( получават се триизмерните координати на обекта в произволна координатна система , базирайки се на хомоложните точки , открити в заснетите изображения ). Благодарение на получената вече геометрия на обекта се пристъпва към създаване на плътен ( гъст ) облак от точки , който включва изчисляване на съответна 3D точка за почти всеки пиксел на изображението . Благодарение на това , в последствие могат да се генерират числени модели на релефа , числени модели на терена , триизмерни текстурирани повърхнини и орторектифицирани изображения ( ортофото мозайки ), и др . [ 2 ].
За създаването на модела на сградата е необходима компютърна система с високи параметри , поради това обработката е извършена в две отделни части ( chunks ). Едната част включва източната и северната фасада , а другата – западната и южната . След което те са обединени в един цялостен модел . Обработката на всяка една отделна част е последователно описана в следващите стъпки .
Първият етап включва създаване на проект , въвеждане и оценка на изображенията . След което отделните изображения се свързват , използвайки алгоритъма за откриване на идентични точки ( SIFT ) и се създава рехав облак от точки ( Sparse Cloud ). За целия модел рехавият облак съдържа около 90 000 точки и част от него може да се види на фиг . 3 .
Фиг . 3 . Рехав облак от точки на част от училището , обхващащ източната и северната фасада
В следващият етап от обработката се въвеждат координатите на опорните точки , получени от геодезическото заснемане с тоталната станция , след като те са изравнени . Всяка една точка се припознава във всички снимки , в които я има . Задават се параметрите за изравнението и се извършва оптимизация . Получената средна квадратна грешка ( абсолютната точност на модела ) е 0,011 m .
След приключване на изравнението се създава множество от 3D векторни точки или така нареченият „ плътен облак от точки “ ( Dense Point Cloud ). Генерираният облак е почистен от „ паразитни “ точки , които са получени от заобикалящата го среда и може да се види на фиг . 4 .
Фиг . 4 . Плътен облак от точки на част от училището , обхващащ източната и северната фасада , съдържащ 32 651 460 точки
32 ГКЗ 3-4 ’ 2022