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

2026

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.33764/2411-1759-2026-31-1-62-71
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

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.