目的
单张图像的使用方法见下面的博客。
简单介绍一下目前的相机种类,主要是对相机镜头按照焦距及视角的大小,可分为标准镜头、广角镜头和鱼眼镜头。他们的一些特点如下:
焦距:鱼眼镜头(小于等于16\(mm\))<广角镜头<普通标准镜头(50\(mm\))。
视场角:鱼眼镜头(接近或者大于180°,工程上大于140°的就算)>广角镜头>普通标准镜头。
畸变:鱼眼镜头>广角镜头>普通标准镜头。
一般常见的普通小孔成像相机的成像模型如下所示,小孔相机模型采用相似成像的方式(入射角和出射角等大),内参包括焦距\(f_x,f_y\)和主点偏差\(c_x,c_y\)。如果焦距一定,那么图像传感器像素平面的面积直接决定了相机视场角的大小,超过这个视场角范围的物体不会被镜头获取到。因此基于透镜成像原理的相机,视场角无法做到足够大,水平视场角一般小于140°。在某些时候,比如气象科学空间观测、太阳能辐射研究计算天空视角系数、安防视频监控等实际场景中可能会需要更大视场角的相机,那么这时候广角相机-鱼眼相机就出现了。
\[ r_d=f \cdot tan \theta \]
最大允许中误差为中误差的2倍。
使用地面布设的外业控制点GCP来检核ALS点云条带平差之后的绝对位置精度。如下图所示,红圈中的是GCP点,紫色和灰色是两个条带的ALS点云。图中显示了在\(z\)方向上的偏差。
通过观察,有一部分控制点是在平面区域采集的,有一些是在边缘比较锋利的区域采集的。
本身ALS点云就比较稀疏,再加上GCP也是离散的布设的,导致很难找到对应同名关系,想要找到对应位置的值就只能通过内插来实现。
内插方法有很多,但是直接在ALS里面内插不是很现实,可以考虑转成格网,mesh的形式,然后基于新的数据表达方式再内插。例如可以用arcgis生成DTM,DEM,内插到高分辨率,然后再采样点和GCP做计算。
最终论证,通过地面控制点应该是无法做到水平精度检核的,只能做到高程方向的检核。