Geração automática de estereomodelos a partir de imagens digitais georreferenciadas

Abstract

Com a disponibilidade de câmaras digitais, dados de posicionamento por satélites (GPS) e sistemas inerciais (INS), tornaram-se possíveis novas aplicações que envolvem a obtenção de produtos cartográficos em quase tempo real (após o processamento dos dados coletados em vôo), como o monitoramento de desastres ambientais. Tais aplicações necessitam de informações georreferenciadas com características de rapidez e confiabilidade, que podem ser obtidas pela técnica fotogramétrica digital, apoiada pelos sensores que fornecem a orientação direta da câmara. Em geral, os parâmetros fornecidos pelos sensores de orientação utilizados para mapeamento não possuem a acurácia necessária para eliminar totalmente a paralaxe vertical do modelo e, por conseguinte, a visualização estereoscópica da cena fica prejudicada. Para resolver este problema, propôs-se uma metodologia que é baseada na compatibilização dos parâmetros de orientação direta (GPS + INS), mediante um modelo de coplanaridade modificado, num ajustamento pelo método dos Mínimos Quadrados. Os valores observados correspondem a pontos homólogos medidos automaticamente no modelo por técnicas de correlação por área. Após o refinamento dos parâmetros de orientação exterior (OE), as imagens são normalizadas por meio de uma reamostragem epipolar, com intuito de proporcionar uma melhor visualização estereoscópica da cena e auxiliar o processo de geração automática de Modelos Digitais de Terreno. Neste sentido, módulos computacionais foram desenvolvidos em linguagem C++ para a geração totalmente automática de estereomodelos em quase tempo real. Experimentos com dados simulados e reais foram conduzidos, na ordem de verificar a eficácia da metodologia com respeito a eliminação da paralaxe vertical do modelo e a acurácia das coordenadas no espaço objeto calculadas por intersecção...

With the availability of digital cameras, satellite positioning systems (GPS) and inertial navigation systems (INS), new applications such as fast cartography and real time environmental monitoring became feasible. Such applications require georeferenced information with characteristics of speed and reliability that can be obtained by digital photogrammetry, using additional data from sensors of direct orientation. Generally, the parameters supplied by the sensors are under the required accuracy to elimine the vertical parallax in the model. To solve this problem, the methodology proposed in this project is based on the reprocessing of the parameters of orientation supplied by the sensors, using a modified coplanarity model. The observations are the images coordinates automatically measured in each image using an area-based correspondence method. After the EO parameters refinement, using the modified coplanarity model, the images are normalized through an epipolar resampling, in order to provide a confortable stereoscopic visualization of the model, since vertical parallax is eliminated, and to facilitate the process of automatic Digital Terrain Model generation. In order to test the proposed approach, computational programs were developed in C++ language, enabling the full automatic generation of estereomodelos in almost real time. Experiments with simulated and real data were performed, in order to verify the performance of the method with respect to y-parallax elimination and accuracy of reconstructed object space coordinates. These experiments are presented and discussed showing the effectiveness of the proposed approach for automatic generation of stereo models.