Risorse per il calcolo della geometria in fotografie oblique

Attualmente sto usando algoritmi di classificazione di supervisione per calcolare il landuse all'interno di una determinata immagine, il problema è che le immagini provengono da fotografie ad alta obliqua. Conosco la lunghezza focale e le dimensioni della fotocamera utilizzata e la posizione GPS di dove sono state scattate le foto.

Sto cercando risorse che mi consentano di calcolare le aree del landuse dalle informazioni che già ho. L'idea è che se conoscendo la geometria della fotografia, sarò in grado di calcolare la distanza relativa tra ciascun pixel. Pensieri?

Il processo generale per risolvere questo problema è attraverso l' ortocortificazione , per convertire i dati in uno spazio di coordinate cartesiane, dove ogni cella rappresenta approssimativamente la stessa estensione spaziale. Il pacchetto OSSIM fornisce l'ortocortificazione, così come GRASS . Avrai bisogno di dati ausiliari per eseguire la rettifica e può essere un processo che richiede tempo, ma produce risultati eccellenti. Dopo la trasformazione in uno spazio proiettato, l'area di elaborazione dovrebbe essere un'operazione semplice in qualsiasi GIS.

Se puoi lavorare in un ambiente GIS, GRASS può fare il lavoro: abbiamo delineato la procedura nel nostro documento:

M. Neteler, D. Grasso, I. Michelazzi, L. Miori, S. Merler e C. Furlanello, 2005: una cassetta degli attrezzi integrata per la registrazione, la fusione e la classificazione delle immagini. International Journal of Geoinformatics, 1 (1), pagg. 51-61 http://www.grassbook.org/neteler/papers/neteler2005_IJG_051-061_draft.pdf

Di solito, come suggerisce scw , è meglio ortorettificare e quindi eseguire l'analisi. Fortunatamente, numerosi pacchetti GIS eseguiranno un tale flusso di lavoro. Per un breve background quantitativo sull'ortocortificazione, la pagina Web Review of Digital Image Orthorectification Techniques del Dr. FI Okeke offre una panoramica di numerosi algoritmi popolari.

Se stai creando un sistema di realtà automatizzata o aumentata che esegue tali misure analitiche, questi due progetti open source forniranno alcune utili librerie di base: NASA Vision Workbench e il cugino di Photosynth Bundler .

Penso che avrai bisogno anche di un DEM. L'utilizzo dei DEM per la registrazione di fotografie oblique e videocamere Web è interessante.

Aggiornamento : Ripensandoci, se hai più foto della stessa scena, potresti creare una nuvola di punti 3D di oggetti noti senza un DEM, come fa Photosynth . Non ho mai visto il fotosinteso usato come strumento GIS.

Aggiornamento2 Ecco un fotosinteso creato da immagini aeree .

Se la fotografia obliqua è stata scattata da una distanza sufficiente, la trasformazione delle aree centrali della mappa potrebbe essere approssimata con una proiezione parallela , che sarà molto più facile da gestire rispetto alla proiezione prospettica completa .

Come ha detto Kirk , avrai bisogno di un DEM per essere in grado di tenere conto della varia pendenza delle superfici. Naturalmente, questo ti darà solo risultati approssimativi, quindi nel caso in cui tu abbia bisogno di misurazioni più accurate, segui l'approccio di ortorettificazione menzionato nella risposta di scw .

La fotografia obliqua avrà generalmente bisogno di un DEM, altrimenti gli strumenti georef deformano l'immagine molto male.

Potresti voler leggere questo articolo ... www.uibk.ac.at/geographie/personal/corripio/.../corripio04_ijrs.pdf