Методика анализа точности фототриангуляции по данным автоматической обработки аэрофотоснимков на основе алгоритмов машинного зрения

В статье приведена методика, которая позволяет выполнить строгую оценку точности фототриангуляции, полученную при обработке снимков алгоритмами машинного зрения. Выявлено, что в отличие от классической фотограмметрии с небольшим количеством сгруппированных связующих точек, цифровая фотограмметрия с распознаванием точек алгоритмами машинного зрения дает большое количество равномерно расположенных точек. Исследование показало, что более 40 % точек модели составляют точки, распознанные только на двух снимках. Имеется обратная зависимость между числом изображений и средними квадратическими ошибками координат точек. Средняя квадратическая ошибка определения высоты mz более чем в два раза превысила ошибки плановых координат. Выявлено, что для достижения приемлемой для маркшейдерских и геодезических съемок точности определения координат в 0,05 м требуется идентификация точки не менее чем на четырех изображениях для вычисления плановых координат и не менее чем на восьми – для определения ее высотной отметки. Приведены практические рекомендации для планирования и выполнения аэрофотосъемки беспилотными авиационными системами. Для аэрофотосъемки бортов карьеров и отвалов рекомендовано прокладывать дополнительные маршруты с наклоном камеры. Эти рекомендации повысят число изображений точек и их распознавание, что приведет к повышению точности моделей открытых разработок.