Ressources pour calculer la géométrie dans les photographies obliques

Actuellement, j'utilise des algorithmes de classification de supervision pour calculer l'utilisation du sol dans une certaine image, le problème étant que les images proviennent de la photographie oblique élevée. Je connais la distance focale et les dimensions de l'appareil photo utilisé, ainsi que la position GPS de l'endroit où les photos ont été prises.

Je recherche des ressources qui me permettront de calculer les superficies du territoire à partir des informations dont je dispose déjà. L'idée étant que si je connais la géométrie de la photo, je pourrai déterminer la distance relative entre chaque pixel. Pensées?

Le processus général pour résoudre ce problème est par orthorectification , pour convertir les données en un espace de coordonnées cartésiennes, où chaque cellule représente approximativement la même étendue spatiale. Le package OSSIM fournit une orthorectification, tout comme GRASS . Vous aurez besoin de données auxiliaires pour effectuer la rectification, et cela peut prendre du temps, mais donne d'excellents résultats. Après la transformation en un espace projeté, la zone de calcul devrait être une opération simple dans n'importe quel SIG.

Si vous pouvez travailler dans un environnement SIG, GRASS peut faire le travail: nous avons esquissé la procédure dans notre article:

M. Neteler, D. Grasso, I. Michelazzi, L. Miori, S. Merler et C. Furlanello, 2005: Une boîte à outils intégrée pour l'enregistrement, la fusion et la classification d'images. International Journal of Geoinformatics, 1 (1), pp. 51-61 http://www.grassbook.org/neteler/papers/neteler2005_IJG_051-061_draft.pdf

Habituellement, comme le suggère scw , il est préférable d'orthorectifier puis d'effectuer l'analyse. Heureusement, de nombreux packages SIG effectueront un tel flux de travail. Pour un bref aperçu quantitatif sur l'orthorectification, la page Web Review of Digital Image Orthorectification Techniques par Dr. FI Okeke donne un aperçu de plusieurs algorithmes populaires.

Si vous créez un système de réalité automatisée ou augmentée qui effectue de telles mesures analytiques, ces deux projets open source fourniraient des bibliothèques fondamentales utiles: NASA Vision Workbench et le cousin de Photosynth Bundler .

Je pense que vous aurez également besoin d'un DEM. L'utilisation de DEM pour enregistrer des photographies obliques et des caméras Web est intéressante.

Mise à jour : Après réflexion, si vous avez plusieurs photos de la même scène, vous pouvez créer un nuage de points 3D d'objets connus sans avoir de DEM, comme le fait Photosynth . Je n'ai jamais vu de photosynth utilisé comme outil SIG.

Update2 Voici un photosynth construit à partir d'images aériennes .

Si la photographie oblique a été prise à une distance suffisante, la transformation des zones centrales de la carte pourrait être approchée avec une projection parallèle , ce qui sera beaucoup plus facile à gérer que la projection en perspective complète .

Comme Kirk l'a mentionné, vous aurez besoin d'un DEM pour pouvoir tenir compte de la pente variable des surfaces. Bien sûr, cela ne vous donnera que des résultats approximatifs, donc si vous avez besoin de mesures plus précises, adoptez l' approche d'orthorectification mentionnée dans la réponse de scw .

La photographie oblique aura généralement besoin d'un DEM, sinon les outils georef déforment très mal l'image.

Vous voudrez peut-être lire cet article ... www.uibk.ac.at/geographie/personal/corripio/.../corripio04_ijrs.pdf