[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 352
نرخ پذیرش: 63.4
نرخ رد: 36.6
میانگین داوری: 207 روز
میانگین انتشار: 335 روز
..
:: دوره 13، شماره 2 - ( 6-1404 ) ::
جلد 13 شماره 2 صفحات 29-1 برگشت به فهرست نسخه ها
انتخاب تصویر بهینه برای بهبود کیفیت هندسی تولید ارتوفتوموزاییک حقیقی از تصاویر پهپاد با روش‌های‌ تصمیم‌گیری چند‌معیاره
مریم سجادیان* ، مسعود ورشوساز ، ابوالقاسم صادقی نیارکی ، جاناتان لی
دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
چکیده:   (273 مشاهده)

امروزه تولید ارتوفتوموزاییک حقیقی با کیفیت و با دقت بالا از تصاویر پهپاد به عنوان یک مسئله چالش ­برانگیز، توجه بسیاری از محققین را به خود جلب کرده است. یکی از عوامل تاثیرگذار در دقت و کیفیت این محصول، انتخاب تصویر مرجع بهینه می­باشد. در پروژه‌های فتوگرامتری پهپاد، برای تشکیل هر پیکسل از ارتوفتوموزاییک، انتخاب­های زیادی از میان تصاویر پوششدار وجود دارد. بنابراین استفاده از تصاویر مختلف با خصوصیات هندسی و رادیومتریکی متفاوت، می‌تواند تاثیر قابل توجهی در نتیجه ارتوفتوموزاییک داشته باشد. این مقاله به ارائه  روشی جدید در تولید ارتوفتوموزاییک پرداخته است که با بکارگیری یک الگوریتم تصمیم‌گیری چند‌معیاره، برای تشکیل هر پیکسل از ارتوفتوموزاییک، بهترین تصویر مرجع را با لحاظ کردن معیارهای چندگانه شناسایی می‌کند. تعیین تصویر بهینه در دو گام وزندهی و تصمیم‌گیری چندمعیاره انجام می‌گیرد. ابتدا در مرحله وزندهی با استفاده از نقاط گرهی سه‌بعدی، وزن معیارهای پنجگانه شامل فاصله از مرکز تصویربرداری، دقت پارامترهای توجیه خارجی، تعداد نقاط گرهی سه‌بعدی، تعداد نقاط کنترل زمینی و کیفیت تصویری تعیین می‌شود. سپس برای هر نقطه مدل رقومی سطح (DSM) در تصاویر نمایان مربوطه، معیارهای پنجگانه اندازه‌گیری و با استفاده از فرایند تصمیم‌گیری چندمعیاره تصاویر اولویت‌بندی می‌شوند. در ادامه، برای انتخاب تصویر بهینه، ارزیابی درونی به نحوی انجام می‌شود که خطای بازنگاشت نقاط گرهی سه‌بعدی همسایه، کاهش یابد. خروجی این فرآیند، یک تصویر مرجع بهینه برای هر نقطه DSM است که از آن برای پر‌کردن سلول ارتوفتوموزاییک متناظر استفاده می‌شود. روش پیشنهادی بر روی دو مجموعه داده پهپادمبنا اجرا و نتایج آن با روش‌های تک‌معیاره رایج مقایسه شده است. بر طبق نتایج بدست آمده، بر حسب RMSE، روش چند‌معیاره در مناطق چک مجموعه داده اول توانسته است خطاهای ایجاد شده بر روی ارتوفتوموزاییک را تا 15 سانتی‌متر، 10 سانتی‌متر و 8 سانتی‌متر نسبت به روش‌های تک معیاره زاویه دید، فاصله از مرکز تصویربرداری و فاصله از نادیر کاهش دهد. این مقادیر به ترتیب 7 سانتیمتر، 3 سانتی‌متر و 3 سانتی‌متر در مجموعه داده دوم می‌باشند. با این حال، مدت زمان پردازشی روش پیشنهادی نسبت به سریع‌ترین روش‌ تک‌معیاره (فاصله از مرکز تصویربرداری)، در مجموعه داده اول حدود 28% و در مجموعه داده دوم 15% بیشتر می‌باشد.


 

واژه‌های کلیدی: ارتوفتوموزاییک، تصاویر پهپاد، مدل رقومی سطح، تصمیم‌گیری چندمعیاره، تصویر بهینه
متن کامل [PDF 1987 kb]   (110 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری
دریافت: 1403/7/6 | پذیرش: 1404/2/3 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1404/10/24 | انتشار: 1404/10/24
فهرست منابع
1. [1] Y. Sheng, "Minimising algorithm‐induced artefacts in true ortho‐image generation: a direct method implemented in the vector domain," The Photogrammetric Record, vol. 22, no. 118, pp. 151-163, 2007. [DOI:10.1111/j.1477-9730.2007.00425.x]
2. [2] M. Shoab, V. K. Singh, and M. Ravibabu, "High-Precise True Digital Orthoimage Generation and Accuracy Assessment based on UAV Images," Journal of the Indian Society of Remote Sensing, pp. 1-10, 2021. [DOI:10.1007/s12524-021-01364-z]
3. [3] E. Widyaningrum, R. Lindenbergh, B. Gorte, and K. Zhou, "Extraction of building roof edges from LiDAR data to optimize the digital surface model for true orthophoto generation," The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 42, pp. 1199-1205, 2018. [DOI:10.5194/isprs-archives-XLII-2-1199-2018]
4. [4] D. Wierzbicki, M. Kedzierski, and A. Fryskowska, "Assesment of the influence of UAV image quality on the orthophoto production," The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, vol. 40, pp. 1-8, 2015. [DOI:10.5194/isprsarchives-XL-1-W4-1-2015]
5. [5] H. Gharibi and A. Habib, "True orthophoto generation from aerial frame images and LiDAR data: An update," Remote Sensing, vol. 10, no. 4, p. 581, 2018. [DOI:10.3390/rs10040581]
6. [6] M. Ebrahimikia and A. Hosseininaveh, "True orthophoto generation based on unmanned aerial vehicle images using reconstructed edge points," The Photogrammetric Record, vol. 37, no. 178, pp. 161-184, 2022. [DOI:10.1111/phor.12409]
7. [7] M. Sajadian and M. Varshosaz, "True orthophoto mosaic generation: a simple and fast method," Journal of Geomatics Science and Technology, vol. 12, 3, pp. 75-94, 2023. [DOI:10.52547/jgst.12.3.75]
8. [8] A. R. Nasrullah, "Systematic analysis of unmanned aerial vehicle (UAV) derived product quality," University of Twente, 2016.
9. [9] M. Varshosaz, M. Sajadian, S. Pirasteh, and A. Moghimi, "Automated Two-Step Seamline Detection for Generating Large-Scale Orthophoto Mosaics from Drone Images," Remote Sensing, vol. 16, no. 5, p. 903, 2024. [DOI:10.3390/rs16050903]
10. [10] G. Zhou, W. Chen, J. A. Kelmelis, and D. Zhang, "A comprehensive study on urban true orthorectification," IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing, vol. 43, no. 9, pp. 2138-214, 2005, 7. [DOI:10.1109/TGRS.2005.848417]
11. [11] J. Chen, Z. Li, C. Peng, Y. Wang, and W. Gong, "UAV Image Stitching Based on Optimal Seam and Half-Projective Warp," Remote Sensing, vol. 14, no. 5, p. 1068, 2022. [DOI:10.3390/rs14051068]
12. [12] M. Song, Z. Ji, S. Huang, and J. Fu, "Mosaicking UAV orthoimages using bounded Voronoi diagrams and watersheds," International Journal of Remote Sensing, vol. 39, no. 15-16, pp. 4960-4979, 2018. [DOI:10.1080/01431161.2017.1350309]
13. [13] G. Chen, S. Chen, X. Li, P. Zhou, and Z. Zhou, "Optimal seamline detection for orthoimage mosaicking based on DSM and improved JPS algorithm," Remote Sensing, vol. 10, no. 6, p. 821, 2018. [DOI:10.3390/rs10060821]
14. [14] L. Barazzetti, R. Brumana, D. Oreni, M. Previtali, and F. Roncoroni, "True-orthophoto generation from UAV images: Implementation of a combined photogrammetric and computer vision approach," ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 2, pp. 57-63, 2014. [DOI:10.5194/isprsannals-II-5-57-2014]
15. [15] A. F. Habib, K.-I. Bang, C. Kim, and S. Shin, "True Ortho-photo Generation from High Resolution Satellite Imagery," Innovations in 3D Geo Information Systems, pp. 641-656, 2006. [DOI:10.1007/978-3-540-36998-1_49]
16. [16] F. Amhar, J. Jansa, and C. Ries, "The generation of true orthophotos using a 3D building model in conjunction with a conventional DTM," International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 32, pp. 16-22, 1998 .
17. [17] H. C. de Oliveira, M. Galo, and A. P. Dal Poz, "Height-gradient-based method for occlusion detection in true orthophoto generation," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 12, no. 11, pp. 2222-2226, 2015. [DOI:10.1109/LGRS.2015.2459671]
18. [18] M. Ø. Nielsen, "True orthophoto generation," Technical University of Denmark, DTU, DK-2800 Kgs. Lyngby, Denmark, 2004.
19. [19] J. R. Spann and K. S. Kaufman, "Photogrammetry using 3D graphics and projective textures," International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 33, no. B5/2; PART 5, pp. 748-755, 2000.
20. [20] Y. Hu, D. Stanley, and Y. Xin, "True ortho generation of urban area using high resolution aerial photos," ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, vol. 3, no. 4, 2016. [DOI:10.5194/isprsannals-III-4-3-2016]
21. [21] T. Hanusch, "Texture mapping and true orthophoto generation of 3D objects," ETH Zurich, 2010.
22. [22] S. Hu, Z. Li, S. Wang, M. Ai, and Q. Hu, "A texture selection approach for cultural artifact 3D reconstruction considering both geometry and radiation quality," Remote Sensing, vol. 12, no. 16, p. 2521, 2020. [DOI:10.3390/rs12162521]
23. [23] W. Schickier and A. Thorpe, "Operational procedure for automatic true orthophoto generation," International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 32, pp. 527-532, 1998.
24. [24] H. C. de Oliveira, A. P. Dal Poz, M. Galo, and A. F. Habib, "Surface gradient approach for occlusion detection based on triangulated irregular network for true orthophoto generation," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 11, no. 2, pp. 443-457, 2018. [DOI:10.1109/JSTARS.2017.2786162]
25. [25] Q. Fangming and L. Wei, "Research on the Occlusion Processing Method for True Orthophoto," in 2013 Seventh International Conference on Image and Graphics, 2013: IEEE, pp. 328-331. [DOI:10.1109/ICIG.2013.71]
26. [26] C. Dostal and K. Yamafune, "Photogrammetric texture mapping: A method for increasing the Fidelity of 3D models of cultural heritage materials," Journal of Archaeological Science: Reports, vol. 18, pp. 430-436, 2018. [DOI:10.1016/j.jasrep.2018.01.024]
27. [27] Z. Lari and A. Habib, "A new approach for segmentation-based texturing of laser scanning data," The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 40, pp. 115-121, 2015. [DOI:10.5194/isprsarchives-XL-5-W4-115-2015]
28. [28] M. Ettarid, A. A. M'h, and R. Aloui, "Digital true orthophotos generation," 2005.
29. [29] M. Wang, S. Yuan, J. Pan, L. Fang, Q. Zhou, and G. Yang, "Seamline determination for high resolution orthoimage mosaicking using watershed segmentation," Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, vol. 82, no. 2, pp. 121-133, 2016. [DOI:10.14358/PERS.82.2.121]
30. [30] S. Patil and S. Sheelvant, "Survey on image quality assessment techniques," Int. J. Sci. Res, vol. 4, no. 7, pp. 1756-1759, 2015.
31. [31] R. Hartley and A. Zisserman, "Estimation-2D projective transformations," Multiple View Geometry, 2nd ed.; Cambridge University Press: Cambridge, UK, pp. 87-90, 2003. [DOI:10.1017/CBO9780511811685.007]
32. [32] I. Vinogradova, V. Podvezko, and E. K. Zavadskas, "The recalculation of the weights of criteria in MCDM methods using the bayes approach," Symmetry, vol. 10, no. 6, p. 205, 2018. [DOI:10.3390/sym10060205]
33. [33] M. Haggag, M. Zahran, and M. Salah, "Towards automated generation of true orthoimages for urban areas," American Journal of Geographic Information System, vol. 7, no. 2, pp. 67-74, 2018.
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Sajadian M, Varshosaz M, Sadeghi-Niaraki A, Li J. Selecting the optimal image with Multi-Criteria Decision Making methods to enhance the geometric quality of true orthophotomosaic from UAV imagery. jgit 2025; 13 (2) :1-29
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-961-fa.html

سجادیان مریم، ورشوساز مسعود، صادقی نیارکی ابوالقاسم، لی جاناتان. انتخاب تصویر بهینه برای بهبود کیفیت هندسی تولید ارتوفتوموزاییک حقیقی از تصاویر پهپاد با روش‌های‌ تصمیم‌گیری چند‌معیاره. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1404; 13 (2) :1-29

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-961-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 2 - ( 6-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.15 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4741