Gростой эмпирический метод устранения эффектов рефракции при фотограмметрии мелководья на основе съемки с БПЛА — ГеоИнфо — метапортал для инженеров
Реклама
  • Реклама, 0+, ИП Ананко В.Н. ИНН 770465006457
  • erid: 2vfnxysa8x4
Блоги ГеоИнфо Блоги ГеоИнфо
Реклама
  • Реклама, 0+, ИП Ананко В.Н. ИНН 770465006457
  • erid: 2vfnxxo6sus
Блоги ГеоИнфо Блоги ГеоИнфо
Реклама
  • Реклама, 0+. АО «Мостдоргеотрест» ИНН 7716750744
  • erid: 2vfnxwa1cem
Баннер МОСТДОРГЕОТРЕСТ правая колонка Баннер МОСТДОРГЕОТРЕСТ правая колонка
Реклама
  • Реклама, 0+. ООО «ИнжПроектСтрой» ИНН 5902163884
  • erid: 2vfnxvifrnd
Баннер MalininSoft правая колонка Баннер MalininSoft правая колонка
Реклама
  • Реклама, 0+. ООО "КазГеоЛаб" ИНН 1660097939
  • erid: 2vfnxxnzezx
Баннер Казгеолаб в правой колонке Баннер Казгеолаб в правой колонке

Gростой эмпирический метод устранения эффектов рефракции при фотограмметрии мелководья на основе съемки с БПЛА

Партама И. Г.Ю.
Партама И. Г.Ю.
Высшая школа науки и техники Университета Ямагути, доктор наук, г. Ямагути, Япония benzenoid_boyot@yahoo.co.id
Канно А.
Канно А.
Высшая школа наук и инноваций в технологиях Университета Ямагути, г. Ямагути, Япония kanno@yamaguchi-u.ac.jp
Акамацу Ю.
Акамацу Ю.
Высшая школа наук и инноваций в технологиях Университета Ямагути, г. Ямагути, Япония yakamats@yamaguchi-u.ac.jp
Инуи Р.
Инуи Р.
Высшая школа наук и инноваций в технологиях Университета Ямагути, г. Ямагути, Япония inuiryutei@gmail.com
Гото М.
Гото М.
Высшая школа наук и инноваций в технологиях Университета Ямагути, г. Ямагути, Япония gotou510gokobe@yahoo.co.jp
Секине М.
Секине М.
Высшая школа наук и инноваций в технологиях Университета Ямагути, г. Ямагути, Япония ms@yamaguchi-u.ac.jp
Скачать статью Скачать статью

Представляем вниманию читателей адаптированный и немного сокращенный перевод статьи «Простой эмпирический метод устранения эффектов рефракции при фотограмметрии мелководья на основе съемки с БПЛА» [1], которая была опубликована на английском языке издательством WASET в международном журнале Geological and Environmental Engineering. Авторами указанной работы являются И.Г.Ю. Партама, А. Канно, Ю. Акамацу, Р. Инуи, М. Гото и М. Секине из Университета Ямагути (г. Ямагути, Япония). Эта работа находится в открытом доступе (онлайн) по лицензии CC-BY-4.0, которая позволяет ее копировать, переводить, адаптировать, переделывать и использовать для любых целей, даже коммерческих, при условии указания типов изменений и ссылки на первоисточник. В нашем случае полная ссылка на первоисточник [1] приведена в начале списка литературы (источники [2– 11] из этого списка были использованы авторами переведенной работы).

Аэрофотограмметрия потенциально может стать эффективным методом съемки рельефа дна мелководий с высоким разрешением благодаря появлению удобных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и возможностей автоматической обработки изображений с определением структуры объекта по отображению движения (Structure-from-Motion, SfM) и с получением многовидовых (стерео) изображений (Multi-View Stereo, MVS). Однако этот метод страдает от систематического завышения высотных отметок дна из-за преломления света на границе раздела «воздух – вода».

В этой статье рассматривается эмпирический метод коррекции эффекта рефракции после обычной обработки с использованием процедуры SfMMVS с использованием обычного программного обеспечения. В нем используется эмпирическая связь между измеренной (истинной) глубиной воды и оцененной (кажущейся) глубиной для получения эмпирического поправочного коэффициента. Кроме того, этот поправочный коэффициент применяется для преобразования кажущейся глубины в глубину с поправкой на рефракцию (в реальном масштабе).

Чтобы проверить эффективность представленного нового метода, его применили к двум участкам реки и сравнили полученные среднеквадратические ошибки для скорректированных высотных отметок речного дна и для высотных отметок дна, полученных с помощью трех существующих методов. Было показано, что новый метод более эффективен, чем два существующих (без применения поправочного коэффициента и с использованием в качестве поправочного коэффициента показателя преломления воды, равного 1,34)

По сравнению с оставшимся существующим методом, в котором используется линейная регрессия и дополнительная поправка после умножения на поправочный коэффициент, новый предложенный подход хорошо работает на участке 2 и хуже – на участке 1. Кроме того, указанный оставшийся существующий метод оказался ошибконеустойчивым при ограниченности количества обучающих данных, используемых для калибровки. Согласно выполненному численному эксперименту этот метод также дает большую отрицательную погрешность поправочного коэффициента при влиянии шума на оцененную кажущуюся глубину воды.

В целом, хорошая эффективность того или иного метода в отношении минимизации влияния преломления на границе «воздух – вода» зависит от различных факторов, таких как местоположение, получение изображения, условия измерений с помощью GPS. Наиболее эффективный метод может быть выбран с использованием статистических средств, например способа исключений вариантов по одному при перекрестной проверке (leaveone-out cross validation).

DOI: 10.58339/2949-0677-2023-5-4-28-37
УДК: 528.72
Финансирование: Нет информации
Список литературы
  1. Partama I.G.Y., Kanno A., Akamatsu Y., Inui R., Goto M., Sekine M. A simple and empirical refraction correction method for UAV-based shallow-water photogrammetry // Geological and Environmental Engineering: International Journal. World Academy of Science, Engineering and Technology (WASET), 2017. Vol. 11. № 4. Paper 32268. URL: publications.waset.org/10006734/pdf.
  2. Monica R.V., Rocio B.G., Thomas K., Amanda V. Automated Identification of River Hydromorphological Features Using UAV High Resolution Aerial Imagery // Sensors. 2015. Vol. 15. P. 27969–27989.
  3. Nagata N., Hosoda T., Muramoto Y. Numerical analysis of river channel processes with bank erosion // Journal of Hydraulic Engineering. 2000. Vol. 126. № 4. P. 243–252.
  4. Ulrich K., Rainer B., Konrad H. Assessment of river habitat in Brandenburg, Germany // Limnologica. 2004. Vol. 34. P. 176–186.
  5. Legleiter C.J., Kyriakidis P.C. Spatial prediction of river channel topography by kriging // Earth Surface Processes and Landforms. 2008. Vol. 33. № 6. P. 841–867.
  6. Woodget A.S., Carbonneau P.E., Visser F., Maddock I.P. Quantifying submerged fluvial topography using hyperspatial resolution UAS imagery and structure from motion photogrammetry // Earth Surface Processes and Landforms. 2015. Vol. 40. P. 47–64.
  7. Butler J.B., Lane S.N., Chandler J.H. Through-water close range digital photogrammetry in flume and field environments // Photogrammetric Record. 2002. Vol. 17. № 99. P. 419–439.
  8. Fryer J.G., Kniest H.T. Error in depth determination caused by waves in through-water photogrammetry // Photogrammetric Record. 1985. Vol. 11. № 66. P. 745–753.
  9. Westway R.M., Lane S.N., Hicks D.M. The development of an automated correction procedure for digital photogrammetry for the study of wide, shallow, gravel-bed rivers // Earth Surface Processes and Landforms. 1999. Vol. 25. P. 209–226.
  10. Murase T., Tanaka M., Tani T., et al. A photogrammetric correction procedure for light refraction effects at a two-medium boundary // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2008. Vol. 74. № 9. P. 1129–1136.
  11. Bagheri O., Ghodsian M., Saadatseresht M. Reach scale application of UAV+SfM method in shallow rivers hyperspatial bathymetry // Proceedings of the International Conference on Sensors & Models in Remote Sensing and Photogrammetry. 2015. Vol. 40. P. 23–25.
17 Июня 2026
Комментарии
RU EN
Стрелка вверхнаверх
Удалить пост?
Пост будет удален полностью и его нельзя будет востановить
Закрыть
Ссылка скопирована Закрыть
Главная страница
Главная
Новости
Новости
Дента
Лента
Меню
Ещё
  • Поделиться
Поделиться
  • Скопировать ссылку