Фотограмметрия: как создавать 3D-модели из фотографий с точностью до миллиметра

Для кого эта статья:

• Специалисты и студенты в области геодезии, картографии и архитектуры
• Инженеры и разработчики в сфере фотограмметрии и компьютерного зрения

• Исследователи и практикующие профессионалы, работающие с трехмерным моделированием и дистанционным зондированием

  Фотограмметрия — это высокоточная наука, позволяющая извлекать трехмерные координаты из обычных фотографий. За простой идеей скрывается сложный математический аппарат, который превращает плоские изображения в детальные пространственные модели с точностью до миллиметров. От картографии до археологии, от строительного контроля до создания 3D-моделей городов — эта дисциплина стала незаменимым инструментом для всех, кто стремится к безупречной геометрической точности без физического контакта с объектом. 🔍 Разберемся, какие методы позволяют достичь подобных результатов.

Погружение в фотограмметрию требует серьезных навыков программирования и анализа данных. Курс Обучение Python-разработке от Skypro даст вам мощный инструментарий для создания собственных алгоритмов обработки геопространственных данных. Студенты осваивают работу с библиотеками NumPy, OpenCV и специализированными инструментами для трехмерного моделирования. Научитесь трансформировать данные фотосъемки в точные математические модели и создавать свои решения для задач картографии и геодезии.

Фотограмметрия: принципы работы и научная основа

Фотограмметрия базируется на фундаментальном принципе восстановления трехмерных характеристик объекта по его двумерным изображениям. В основе метода лежит теория центрального проецирования — математическая модель, описывающая, как трехмерный мир отображается на плоскости фотоснимка. Ключевой элемент этого процесса — связь между положением точки в пространстве и её проекцией на изображении.

Научный фундамент фотограмметрии составляют следующие основные компоненты:

• Колинеарные уравнения — математические выражения, описывающие соотношение между координатами точки в пространстве и координатами её изображения на снимке
• Параметры внутреннего ориентирования — характеристики камеры, включающие фокусное расстояние, координаты главной точки и коэффициенты дисторсии объектива
• Параметры внешнего ориентирования — пространственное положение и угловая ориентация камеры в момент съёмки
• Теория ошибок и методы уравнивания — статистические методы, позволяющие оптимизировать результаты измерений и оценить их точность

Для получения метрической информации необходимо как минимум два перекрывающихся снимка одного объекта, сделанных с разных позиций. Именно пересечение проектирующих лучей позволяет определить пространственное положение точек объекта. Этот принцип известен как триангуляция и является ключевым механизмом восстановления трехмерной структуры.

Современная фотограмметрия развивает свои научные основы, интегрируя достижения компьютерного зрения и машинного обучения. Алгоритмы автоматического распознавания особых точек (например, SIFT и SURF) существенно ускорили и автоматизировали процесс, а методы глубокого обучения позволяют решать задачи семантической интерпретации получаемых моделей. 🧮

Аналитическая и цифровая фотограмметрия: сравнение техник

Алексей Воронцов, ведущий инженер-фотограмметрист

В 2010 году мы столкнулись с настоящим вызовом: нужно было создать трехмерную модель исторического центра Петербурга с точностью до сантиметра. Старая аналитическая система Topocart на нашем предприятии еще работала, но требовала колоссальных усилий для обработки сотен снимков. Помню, как мы с коллегами вручную измеряли координаты тысяч точек на стереопаре, а затем часами ждали, пока компьютер проведет уравнивание фотограмметрической сети. На один квартал уходило до трех недель работы.

Всё изменилось, когда мы перешли на цифровую фотограмметрию с технологией автоматического сопоставления изображений. Тот же объем работ сократился до трех дней. Система автоматически находила связующие точки на соседних снимках, строила плотное облако точек и создавала полигональную модель. Нам оставалось только контролировать процесс и вносить корректировки. Точность при этом не только не снизилась, но даже улучшилась благодаря отсутствию человеческого фактора в рутинных операциях. Этот случай наглядно показал мне разницу между двумя поколениями фотограмметрических технологий.

Аналитическая и цифровая фотограмметрия представляют две различные эпохи в развитии этой науки. Аналитическая фотограмметрия, господствовавшая до 1990-х годов, основывалась на использовании аналоговых фотографий и механико-оптических приборов для измерений, дополненных компьютерными вычислениями. Цифровая фотограмметрия полностью перевела процесс в компьютерную среду, используя цифровые изображения и алгоритмы автоматизированной обработки.

Ключевые технические различия двух подходов проявляются в нескольких аспектах:

• Обработка снимков: аналитическая фотограмметрия требовала физического манипулирования фотоснимками, тогда как цифровая оперирует пикселями
• Идентификация точек: в аналитической методике оператор вручную находил соответствующие точки на снимках, в цифровой — алгоритмы автоматически находят и сопоставляют особые точки
• Объем обрабатываемых данных: цифровая фотограмметрия способна обрабатывать тысячи снимков одновременно, что было невозможно в аналитическую эпоху
• Интеграция с другими технологиями: цифровая фотограмметрия легко интегрируется с ГИС, САПР и другими цифровыми системами

Цифровая фотограмметрия произвела революцию в этой области благодаря алгоритмам компьютерного зрения. Методы Structure from Motion (SfM) позволяют одновременно определять положение камер и координаты точек объекта без предварительной информации о параметрах съёмки. Технологии плотного сопоставления (Dense Matching) создают детальные облака точек, содержащие миллионы измерений, что было недостижимо в эпоху аналитической фотограмметрии. 💻

Несмотря на очевидное технологическое превосходство цифровых методов, математические основы обоих подходов идентичны. Колинеарные уравнения, используемые для пространственной реконструкции, остаются неизменными, меняются лишь способы получения исходных данных и технологии их обработки.

Аэрофотограмметрия: измерения с высоты

Аэрофотограмметрия представляет собой комплекс методов получения точных измерений земной поверхности с помощью фотографий, сделанных с воздушных носителей. Эта технология играет ключевую роль в топографическом картировании, создании цифровых моделей рельефа и мониторинге обширных территорий.

Традиционная аэрофотосъемка выполняется с самолетов, оборудованных специальными метрическими камерами. Современные системы дополнены GPS/GNSS-приемниками и инерциальными навигационными системами (INS), которые регистрируют точные координаты и углы ориентации камеры в момент каждого снимка. Этот подход, известный как прямое геореференцирование, значительно повышает эффективность последующей обработки.

Основные параметры планирования аэрофотосъёмки включают:

• Высоту полета — определяет масштаб снимков и разрешение на местности (GSD — Ground Sample Distance)
• Продольное перекрытие снимков (обычно 60-80%) — обеспечивает стереоскопическое наблюдение вдоль маршрута
• Поперечное перекрытие между маршрутами (обычно 30-60%) — обеспечивает связь между соседними маршрутами
• Базис фотографирования — расстояние между центрами проекции соседних снимков

В последнее десятилетие произошла миниатюризация аэрофотосъемочного оборудования, что привело к широкому распространению беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для фотограмметрических задач. БПЛА позволяют выполнять съемку на малых высотах (50-500 м), получая сверхвысокое пространственное разрешение (до 1-2 см/пиксель), недостижимое при традиционной аэрофотосъемке. 🛩️

Обработка аэрофотоснимков включает следующие основные этапы:

1. Аэротриангуляция — определение положения снимков в пространстве относительно друг друга и опорных точек на местности
2. Создание цифровой модели рельефа или поверхности — восстановление высотной информации по стереопарам снимков
3. Ортотрансформирование — устранение перспективных искажений и приведение снимков к виду ортогональной проекции
4. Создание мозаики ортофотоплана — бесшовное объединение ортотрансформированных снимков
5. Векторизация — преобразование визуальной информации в векторные карты или 3D-модели

Марина Соколова, главный специалист по дистанционному зондированию

В 2019 году наша группа проводила аэрофотограмметрическую съемку для проектирования обхода крупного промышленного города. Требовалась исключительная точность — до 5 см по высоте на коридоре длиной 42 км. Традиционная аэрофотосъемка с пилотируемых самолетов была бы слишком дорогостоящей, а наземные методы заняли бы месяцы полевых работ.

Мы разработали гибридный подход: разделили территорию на участки по 3-4 км и использовали квадрокоптеры с RTK-позиционированием для съемки с высоты 200 метров. Каждый участок снимали дважды — утром и вечером — чтобы минимизировать влияние теней. Это казалось излишней предосторожностью, пока мы не начали обработку. Оказалось, что автоматические алгоритмы часто путали тени с реальными объектами, создавая ложные элементы рельефа.

Ключевым моментом стала густая сеть наземных контрольных точек — мы разместили их через каждые 500 метров вдоль трассы. Это дало нам возможность выполнить высокоточную привязку каждого участка и корректно "сшить" их в единую модель. В итоге мы получили точность 3,2 см по высоте — вдвое лучше требуемой! Проектировщики смогли оптимизировать объемы земляных работ, что сэкономило заказчику около 15 миллионов рублей только на этом этапе.

Современная аэрофотограмметрия всё чаще интегрируется с другими технологиями дистанционного зондирования, особенно с воздушным лазерным сканированием (LiDAR). Комбинированные системы позволяют одновременно получать высокоточную геометрическую информацию от лидара и детальную текстуру поверхности с фотокамер, создавая максимально полные и точные цифровые двойники территорий.

Наземная фотограмметрия и близкодействующие методы

Наземная фотограмметрия представляет собой совокупность методов получения метрической информации об объектах с помощью фотографий, сделанных с поверхности земли. В отличие от аэрофотограмметрии, она фокусируется на относительно небольших объектах и характеризуется съемкой с близкого расстояния (от нескольких сантиметров до сотен метров). Эта технология особенно эффективна для документирования вертикальных поверхностей, архитектурных сооружений, инженерных конструкций и объектов культурного наследия.

Основные разновидности наземной фотограмметрии включают:

• Архитектурную фотограмметрию — используется для создания обмерных чертежей и 3D-моделей зданий, фасадов, памятников архитектуры
• Инженерную фотограмметрию — применяется для контроля геометрических параметров инженерных сооружений, мониторинга деформаций
• Промышленную фотограмметрию — высокоточные измерения деталей и узлов в производственных процессах
• Криминалистическую фотограмметрию — документирование мест происшествий, реконструкция обстоятельств событий
• Медицинскую фотограмметрию — неинвазивные измерения тела человека для медицинских и антропологических исследований

Съемка в наземной фотограмметрии может выполняться по различным схемам, выбор которых зависит от геометрии объекта и требуемого результата:

• Нормальная схема — базис фотографирования параллелен фасаду объекта, оси камер перпендикулярны базису
• Конвергентная схема — оси камер направлены к центру объекта, образуя сходящуюся систему
• Круговая схема — съемка объекта по замкнутому контуру с равномерным шагом
• Купольная схема — съемка с разных высотных уровней в сочетании с круговой схемой для полного охвата сложных объектов

Ключевой характеристикой наземной фотограмметрии является возможность достижения чрезвычайно высокой точности — до долей миллиметра при съемке небольших объектов. Это достигается благодаря контролируемым условиям съемки, возможности использования специальных марок и масштабных линеек, а также прецизионной калибровке камер. 📏

Современная наземная фотограмметрия активно интегрируется с технологиями дополненной реальности и мобильными устройствами. Появились специализированные приложения для смартфонов, позволяющие выполнять фотограмметрическую съемку в полевых условиях с последующей обработкой в облачных сервисах. Это демократизирует технологию и расширяет круг её применений.

Технически сложные объекты часто требуют комбинирования наземной фотограмметрии с другими методами сбора пространственных данных. Например, интеграция с наземным лазерным сканированием позволяет объединить высокую геометрическую точность сканера с детальными текстурами фотограмметрических моделей. В архитектурных исследованиях это дает возможность не только точно воспроизвести геометрию сооружения, но и сохранить информацию о материалах, цвете и состоянии поверхностей.

Современные технологии обработки фотограмметрических данных

Развитие вычислительной техники и алгоритмов компьютерного зрения кардинально изменило подходы к обработке фотограмметрических данных. На смену трудоемким ручным операциям пришли автоматизированные процессы, способные обрабатывать тысячи снимков и извлекать из них детальную трехмерную информацию без непосредственного участия оператора.

Ключевые технологии, трансформировавшие современную фотограмметрию:

• Structure from Motion (SfM) — алгоритмы, позволяющие одновременно восстанавливать пространственное положение камер и трехмерную структуру сцены по набору перекрывающихся изображений
• Multi-View Stereo (MVS) — методы, создающие плотные облака точек путем анализа соответствий между пикселями на множестве изображений
• SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) — технологии одновременной локализации и картографирования, критически важные для мобильных систем и съемки в режиме реального времени
• Автоматическая классификация и сегментация облаков точек — алгоритмы машинного обучения, идентифицирующие и категоризирующие объекты в пространственных данных
• Методы вычислительной геометрии для создания полигональных моделей из облаков точек и их текстурирования

Современное программное обеспечение для фотограмметрической обработки интегрирует эти технологии в комплексные решения, реализующие полный цикл обработки от исходных изображений до конечных продуктов. Пользователю предоставляется доступ к различным параметрам, позволяющим оптимизировать процесс для конкретных задач, но основная вычислительная работа выполняется автоматически. 🖥️

Принципиальная схема обработки в современных фотограмметрических системах включает:

1. Предварительную обработку изображений — коррекцию радиометрических и геометрических искажений
2. Извлечение и сопоставление особых точек — выявление стабильных, хорошо различимых элементов на снимках и установление соответствий между ними
3. Реконструкцию положения камер и разреженного облака точек — восстановление пространственной структуры сцены на основе триангуляции сопоставленных точек
4. Уплотнение облака точек — создание детальной модели поверхности с использованием алгоритмов плотного сопоставления
5. Построение полигональной модели — преобразование облака точек в трехмерную сетку (mesh)
6. Текстурирование — проецирование исходных изображений на полигональную модель
7. Экспорт результатов в требуемых форматах — ортофотопланы, цифровые модели местности, 3D-модели, чертежи и т.д.

Значительный прогресс в скорости обработки достигнут благодаря использованию графических процессоров (GPU) и распределенных вычислений. Современные фотограмметрические системы способны эффективно распараллеливать вычисления, используя многоядерные CPU, мощные GPU и даже кластеры компьютеров. Это позволяет обрабатывать проекты, содержащие десятки тысяч изображений и создавать модели из миллиардов точек.

Отдельного внимания заслуживает интеграция фотограмметрии с технологиями искусственного интеллекта. Нейронные сети используются для решения различных задач, включая:

• Автоматическое распознавание опорных марок и контрольных точек
• Семантическую классификацию облаков точек и 3D-моделей
• Распознавание и трехмерную реконструкцию конкретных типов объектов
• Восстановление недостающих фрагментов модели
• Автоматическое улучшение качества текстур

Облачные технологии открыли новые возможности для фотограмметрии, позволяя обрабатывать данные без мощного локального оборудования. Сервисы обработки в облаке предоставляют доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, автоматически масштабируемым в зависимости от сложности проекта. Это особенно важно для мобильных приложений фотограмметрии, где съемка выполняется смартфоном или планшетом, а обработка происходит на удаленных серверах.

Фотограмметрия эволюционировала от трудоемкой аналитической техники до полностью автоматизированного цифрового процесса. Современные методы сочетают математическую строгость классической фотограмметрии с мощью компьютерного зрения и машинного обучения, что позволяет создавать высокоточные пространственные модели без специализированного оборудования. От архитектурных обмеров до планетарной картографии — фотограмметрические методы становятся универсальным инструментом для преобразования визуальной информации в точные метрические данные, доступные каждому специалисту, имеющему базовые навыки фотосъемки и соответствующее программное обеспечение.

Читайте также

• Фотограмметрия: как превратить снимки в точные 3D-модели и измерения
• Отличия версий 3DF Zephyr: как выбрать подходящую для проекта
• Фотограмметрия в Meshroom: создание 3D-моделей из фотографий
• Фотограмметрия: как создать точную 3D-модель из обычных фото
• Установка Meshroom для новичков: пошаговое руководство по фотограмметрии
• От Дагерротипа до нейросетей: эволюция фотограмметрии в деталях
• Фотограмметрия: от планирования съемки до создания 3D-модели
• Фотограмметрия: как обычные снимки превращаются в точные 3D-модели
• 3DF Zephyr: создание 3D-моделей из фотографий для любых задач
• Топ 10 альтернатив Agisoft Metashape: обзор фотограмметрических программ