Recursos para calcular la geometría en fotografías oblicuas

Actualmente estoy usando algoritmos de clasificación supervisora ​​para calcular el uso del terreno dentro de una determinada imagen, el problema es que las imágenes provienen de fotografías oblicuas altas. Sé la distancia focal y las dimensiones de la cámara utilizada, y la posición GPS de donde se tomaron las fotografías.

Estoy buscando recursos que me permitan calcular las áreas de uso del suelo a partir de la información que ya tengo. La idea es que si conozco la geometría de la fotografía, podré calcular la distancia relativa entre cada píxel. Pensamientos?

El proceso general para resolver este problema es mediante ortorectificación , para convertir los datos en un espacio de coordenadas cartesianas, donde cada celda representa aproximadamente la misma extensión espacial. El paquete OSSIM proporciona ortorectificación, al igual que GRASS . Necesitará datos auxiliares para realizar la rectificación, y puede ser un proceso lento, pero produce excelentes resultados. Después de la transformación a un espacio proyectado, el área de computación debe ser una operación sencilla en cualquier SIG.

Si puede trabajar en un entorno SIG, entonces GRASS puede hacer el trabajo: bosquejamos el procedimiento en nuestro documento:

M. Neteler, D. Grasso, I. Michelazzi, L. Miori, S. Merler y C. Furlanello, 2005: una caja de herramientas integrada para el registro, fusión y clasificación de imágenes. Revista Internacional de Geoinformática, 1 (1), pp. 51-61 http://www.grassbook.org/neteler/papers/neteler2005_IJG_051-061_draft.pdf

Por lo general, como sugiere scw , es mejor ortorectificar y luego realizar el análisis. Afortunadamente, numerosos paquetes SIG realizarán dicho flujo de trabajo. Para una breve descripción cuantitativa de la ortorectificación, la página web Review of Digital Image Orthorectification Techniques por el Dr. FI Okeke proporciona una visión general de varios algoritmos populares.

Si está creando un sistema de realidad aumentada o automatizada que realiza tales medidas analíticas, estos dos proyectos de código abierto proporcionarían algunas bibliotecas fundamentales útiles: NASA Vision Workbench y el primo Bundler de Photosynth .

Creo que también necesitarás un DEM. Usar DEM para registrar fotografías oblicuas y cámaras web es interesante.

Actualización : Pensándolo bien, si tiene varias fotos de la misma escena, podría crear una nube de puntos 3D de objetos conocidos sin tener un DEM, como lo hace Photosynth . Sin embargo, nunca he visto fotosynth utilizado como herramienta SIG.

Update2 He aquí una photosynth construido a partir de imágenes aéreas .

Si la fotografía oblicua se tomó desde una distancia suficiente, la transformación de las áreas centrales del mapa podría aproximarse con una proyección paralela , que será mucho más fácil de manejar que la proyección en perspectiva completa .

Como Kirk mencionó, necesitará un DEM para poder dar cuenta de la pendiente variable de las superficies. Por supuesto, esto solo le dará resultados aproximados, por lo que en caso de que necesite mediciones más precisas, tome el enfoque de ortorectificación mencionado en la respuesta de scw .

La fotografía oblicua generalmente necesitará un DEM; de lo contrario, las herramientas georef deforman mucho la imagen.

Es posible que desee leer este artículo ... www.uibk.ac.at/geographie/personal/corripio/.../corripio04_ijrs.pdf