intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Đề tài “Thành lập bình đồ ảnh vùng đồi núi và công tác đoán đọc điều vẽ ’’

Chia sẻ: Lê Trung Hiếu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:85

Thêm vào BST
Báo xấu
154
lượt xem 53
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong quá trình tồn tại vμ phát triển của xã hội loμi ngời có hai cuộc cách mạng khoa học kĩ thuật mang tính đột phá. Cuộc cách mạng khoa học kỹ thuật lần thứ nhất bản chất lμ quá trình cơ khí hoá, lấy máy móc thay thế cho lao động chân tay. Cuộc cách mạng khoa học kỹ thuật lần thứ hai ,bản chất lμ quá trình tin học hoá, lấy công nghệ thông tin thay thế một phần lao động, trợ giúp con ngời về trí tuệ. Với cuộc cách mạng khoa học lần 2, chiếc máy tính đầu tiên đã ra đời vμ kể...

Chủ đề:

Bình luận(2) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đề tài “Thành lập bình đồ ảnh vùng đồi núi và công tác đoán đọc điều vẽ ’’

  1. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI Thành lập bình đồ ảnh vùng đồi núi và công tác đoán đọc điều vẽ
  2. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp Më ®Çu Trong qu¸ tr×nh tån t¹i vµ ph¸t triÓn cña x· héi loµi ng­êi cã hai cuéc c¸ch m¹ng khoa häc kÜ thuËt mang tÝnh ®ét ph¸. Cuéc c¸ch m¹ng khoa häc kü thuËt lÇn thø nhÊt b¶n chÊt lµ qu¸ tr×nh c¬ khÝ ho¸, lÊy m¸y mãc thay thÕ cho lao ®éng ch©n tay. Cuéc c¸ch m¹ng khoa häc kü thuËt lÇn thø hai ,b¶n chÊt lµ qu¸ tr×nh tin häc ho¸, lÊy c«ng nghÖ th«ng tin thay thÕ mét phÇn lao ®éng, trî gióp con ng­êi vÒ trÝ tuÖ. Víi cuéc c¸ch m¹ng khoa häc lÇn 2, chiÕc m¸y tÝnh ®Çu tiªn ®· ra ®êi vµ kÓ tõ ®ã ®Õn nay ngµnh c«ng nghÖ th«ng tin ®· cã nh÷ng b­íc ph¸t triÓn to lín, ®­îc øng dông trong tÊt c¶ c¸c lÜnh vùc: kinh tÕ ,v¨n ho¸, x· héi vµ ®Æc biÖt lµ khoa häc kü thuËt. Tõ cuèi nh÷ng n¨m 80, ®Çu nh÷ng n¨m 90 cña thÕ kû XX, ë ViÖt Nam c«ng nghÖ th«ng tin ®· ®­îc ¸p dông réng r·i vµo lÜnh vùc Tr¾c ®Þa nãi chung vµ Tr¾c ®Þa ¶nh nãi riªng. Sù ph¸t triÓn cña nã ®· cã t¸c ®éng s©u s¾c, lµm thay ®æi c¬ b¶n diÖn m¹o cña ngµnh còng nh­ t¨ng n¨ng suÊt lao ®éng vµ chÊt l­îng s¶n phÈm b¶n ®å. Vµ cïng víi sù ph¸t triÓn ®ã ph­¬ng ph¸p ®o ¶nh sè ®· ra ®êi. §©y lµ ph­¬ng ph¸p cã møc tù ®éng ho¸ cao, ®­îc tiÕn hµnh trªn c¸c tr¹m ¶nh sè, víi d÷ liÖu ®Çu vµo còng nh­ c¸c kÕt qu¶ trung gian ®Òu lµ d¹ng sè. V× thÕ viÖc øng dông c«ng nghÖ ¶nh sè trong viÖc thµnh lËp b¶n ®å ®Þa h×nh ®· gióp h¹n chÕ ®­îc khèi l­îng c«ng viÖc vµ cã tÝnh kinh tÕ ®ång thêi h¹n chÕ ®­îc c¸c sai sè trong qu¸ tr×nh thµnh lËp b¶n ®å ®Þa h×nh. Trong qu¸ tr×nh thµnh lËp b¶n ®å ®Þa h×nh th× hai kh©u quan träng kh«ng thÓ thiÕu lµ kh©u thµnh lËp b×nh ®å ¶nh vµ kh©u ®o¸n ®äc ®iÒu vÏ . Hai kh©u nµy quyÕt ®Þnh ®Õn tÝnh chÝnh x¸c vµ trung thùc cña b¶n ®å thµnh lËp. §Æc biÖt c«ng t¸c ®o¸n ®äc ®iÒu vÏ cÇn ph¶i ®­îc tiÕn hµnh ®Þnh k× ®Ó hiÖn chØnh lµm míi b¶n ®å ®Ó phôc vô cho c¸c môc ®Ých kinh tÕ chÝnh trÞ, quèc phßng an ninh… §Ó t×m hiÓu vÒ néi dung hai qu¸ tr×nh trªn , víi sù h­íng dÉn tËn t×nh, chu ®¸o cña GS.TS khoa häc PHAN v¨n léc vµ sù gióp ®ì nhiÖt t×nh cña c¸c thÇy c« trong bé m«n Tr¾c ®Þa ¶nh vµ cña l·nh ®¹o, c¸n bé c«ng nh©n viªn §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 1
  3. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI Thành lập bình đồ ảnh vùng đồi núi và công tác đoán đọc điều vẽ
  4. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp xÝ nghiÖp ‘’§o ®¹c ¶nh ®Þa h×nh’’, em ®· thùc hiÖn ®Ò tµi t×m hiÓu c«ng t¸c “Thµnh lËp b×nh ®å ¶nh vïng ®åi nói vµ c«ng t¸c ®o¸n ®äc ®iÒu vÏ ’’ §Ò tµi bao gåm : Më ®Çu Ch­¬ng I : Quy tr×nh thµnh lËp b×nh ®å ¶nh b»ng c«ng nghÖ ¶nh sè. Ch­¬ng II : C«ng t¸c ®o¸n ®äc ®iÒu vÏ phôc vô thµnh lËp b¶n ®å ®Þa h×nh. Ch­¬ng III : Thùc nghiÖm. KÕt luËn MÆc dï ®· hÕt søc cè g¾ng nh­ng do thêi gian vµ tr×nh ®é cã h¹n nªn ®å ¸n kh«ng tr¸nh khái cã thiÕu sãt. Em rÊt mong nhËn ®­îc sù chØ b¶o cña c¸c thÇy c« vµ c¸c b¹n ®ång nghiÖp. Em xin ch©n thµnh c¶m ¬n sù h­íng dÉn tËn t×nh chu ®¸o cña thÇy gi¸o GS.TS khoa häc Phan V¨n Léc ®· gióp ®ì em hoµn thµnh ®å ¸n nµy. Em còng xin ch©n thµnh c¶m ¬n xÝ nghiÖp §o d¹c ¶nh ®Þa h×nh ®· t¹o ®iÒu kiÖn cho em trong qu¸ tr×nh thùc tËp ®Ó hoµn thµnh ®å ¸n. Hµ néi 1/2008 Sinh viªn : §ç V¨n ThÕ §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 2
  5. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp Ch­¬ng i: QUY TR×NH THµNH LËP B×NH §å ¶nh b»ng c«ng nghÖ ¶nh sè I. LÝ thuyÕt n¾n ¶nh N¾n ¶nh lµ qu¸ tr×nh biÕn ®æi h×nh ¶nh cña miÒn thùc ®Þa ®­îc chôp trªn ¶nh nghiªng thµnh h×nh ¶nh t­¬ng øng trªn ¶nh n»m ngang cã tû lÖ phï hîp víi tû lÖ b¶n ®å cÇn thµnh lËp, nh»m lo¹i trõ c¸c sai sè do ¶nh nghiªng vµ h¹n chÕ sai sè do chªnh cao ®Þa h×nh. Nguyªn lÝ c¬ b¶n cña n¾n ¶nh lµ: - BiÕn h×nh ¶nh trªn ¶nh nghiªng thµnh h×nh ¶nh trªn ¶nh n¾n. - H¹n chÕ sai sè vÞ trÝ ®iÓm do ®Þa h×nh låi lâm g©y ra. H×nh trªn biÓu diÔn mèi quan hÖ phèi c¶nh gi÷a miÒn thùc ®Þa (gi¶ thiÕt lµ mét mÆt ph¼ng G), ¶nh hµng kh«ng nghiªng (P) vµ ¶nh n¾n ë tû lÖ b¶n ®å cÇn thµnh lËp (E). VÒ thùc chÊt mÆt E chÝmh lµ mÆt thu nhá cña mÆt G víi tû lÖ (1/M). V× vËy mèi quan hÖ phèi c¶nh cÇn ®­îc x¸c lËp ë ®©y lµ gi÷a mÆt §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 3
  6. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp ph¼ng ¶nh P vµ mÆt n¾n E. §Ó thùc hiÖn ®­îc môc ®Ých nãi trªn, viÖc n¾n ¶nh cã thÓ tiÕn hµnh theo c¸c ph­¬ng ph¸p sau : 1. Ph­¬ng ph¸p n¾n ¶nh gi¶i tÝch. Thùc chÊt ph­¬ng ph¸p nµy lµ gi¶i bµi to¸n n¾n ¶nh th«ng qua quan hÖ to¸n häc chÆt chÏ gi÷a ®iÓm ¶nh vµ ®iÓm vËt t­¬ng øng (®iÓm vËt ®­îc thay thÕ b»ng ®iÓm ¶nh t­¬ng øng trªn mÆt ph¼ng n¾n). Mèi quan hÖ nµy ®­îc biÓu diÔn b»ng c«ng thøc sau : u1 x'u 2 y 'u 3 f k X u 7 x'u8 y '1 u 4 x'u 5 y 'u 6 f k Y u 7 x'u8 y '  1 a3 a1 a2 u1  z u2  z u3  z c3 f k c3 f k c3 f k b3 b1 b2 u4  z u5  z u6  z c3 f k c3 f k c3 f k c1 c2 u7  z u8  z c3 f k c3 f k Trong ®ã : x’ , y’ ,fk lµ toa ®é cña ®iÓm ¶nh trªn ¶nh nghiªng X, Y, Z lµ to¹ ®é cña ®iÓm t­¬ng øng trªn ¶nh n¾n Z = - H/Mbd ai ,bi , ci (i = 1,2,3…) lµ Cosin chØ h­íng cña ma trËn quay A ui (i = 1÷ 8) lµ tham sè n¾n ¶nh. Ph­¬ng ph¸p nµy cho ®é chÝnh x¸c cao vµ còng lµ mét phÇn c¬ së to¸n häc cña ph­¬ng ph¸p t¨ng dµy khèng chÕ ¶nh. 2. Ph­¬ng ph¸p n¾n ¶nh quang c¬ §©y lµ ph­¬ng ph¸p sö dông c¸c m¸y n¾n ¶nh ®Ó dùng l¹i chïm tia chiÕu cña ¶nh hµng kh«ng vµ biÕn ®æi chïm tia ®ã theo nh÷ng ®iÒu kiÖn nhÊt §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 4
  7. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp ®Þnh ®Ó t¹o nªn h×nh ¶nh t­¬ng øng víi ¶nh chôp n»m ngang vµ thu nhËn nã trªn mÆt n¾n cã tû lÖ b¶n ®å cÇn thµnh lËp. Trong n¾n ¶nh quang c¬, sai sè vÞ trÝ ®iÓm do ®Þa h×nh låi lâm g©y ra kh«ng thÓ ®­îc lo¹i trõ , mµ cã thÓ h¹n chÕ nã trong giíi h¹n cho phÐp th«ng qua viÖc giíi h¹n ®é chªnh cao ®Þa h×nh trong ph¹m vi ¶nh n¾n. §é chªnh cao ®Þa h×nh gi÷a ®iÓm cao nhÊt so víi ®iÓm thÊp nhÊt trong ph¹m vi cña ¶nh ®­ îc x¸c ®Þnh theo c«ng thøc: hmax  2gh.mbd .fk/r - NÕu ®é chªnh cao ®Þa h×nh trong ph¹m vi cña mét tÊm ¶nh hµng kh«ng tho¶ m·n yªu cÇu trªn th× khu vùc ®Þa h×nh ®ã ®­îc coi lµ vïng b»ng ph¼ng. Khi ®ã ta cã thÓ tiÕn hµnh n¾n ¶nh theo nguyªn lý n¾n ¶nh vïng b»ng ph¼ng. - NÕu ®é chªnh cao ®Þa h×nh v­ît qu¸ giíi h¹n cho phÐp th× ta ph¶i tiÕn hµnh chia nhá vïng ®Þa h×nh trªn tÊm ¶nh thµnh nh÷ng vïng n¾n nhá. Khi ®ã ¸p dông nguyªn t¾c n¾n ¶nh ph©n vïng. Nguyªn t¾c n¾n ¶nh ph©n vïng th­êng chØ thùc hiÖn cho nh÷ng vïng ®Þa h×nh cã h < 3. hmax vµ ph­¬ng ph¸p nµy th­êng chØ ¸p dông cho kÜ thuËt n¾n ¶nh quang c¬. - Khi ®é chªnh cao ®Þa h×nh rÊt lín (®åi, nói) nÕu ta n¾n ¶nh theo ph­¬ng tøc trªn th× bÒ mÆt ®Þa h×nh bÞ chia c¾t rÊt phøc t¹p vµ sÏ kh «ng thÓ thùc hiÖn ®­îc. V× vËy trong tr­êng hîp h > 3hmax th× tiÕn hµnh chia nhá ¶nh n¾n thµnh nh÷ng vïng n¾n rÊt bÐ víi kÝch th­íc x¸c ®Þnh (th­êng qua mét khe hÑp) ®Ó tiÕn hµnh n¾n. Trong qu¸ tr×nh n¾n ®é cao cña èng chiÕu lu«n lu«n ®­îc thay ®æi ®Ó sao cho phÇn ¶nh ®­îc n¾n cã ®é chªnh cao ®Þa h×nh n»m trong giíi h¹n cho phÐp. ViÖc n¾n ¶nh theo ph­¬ng ph¸p nµy gäi lµ n¾n ¶nh vi ph©n ®· dÇn dÇn ®­îc thay thÕ b»ng ph­¬ng ph¸p n¾n ¶nh sè. 3. Ph­¬ng ph¸p n¾n ¶nh sè. Lµ ph­¬ng ph¸p n¾n ¶nh trong ph­¬ng ph¸p ®o ¶nh sè ®Ó t¹o nªn ¶nh trùc chiÕu, trong ®ã h×nh ¶nh trªn ¶nh nghiªng sÏ ®­îc biÕn ®æi tõng phÇn tö ¶nh ( hay cßn gäi lµ Pixel ) trªn ¶nh nghiªng sÏ thµnh Pixel ¶nh t­¬ng øng §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 5
  8. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp trªn ¶nh n¾n theo to¹ ®é ®­îc tÝnh to¸n theo quan hÖ phèi c¶nh vµ ®é x¸m cña nã. §èi víi khu vùc ®åi nói cã ®é chªnh cao ®Þa h×nh lín ph¶i sö dông ph­¬ng ph¸p n¾n ¶nh trùc chiÕu. §Ó n¾n ¶nh cÇn cã m« h×nh sè ®é cao DEM . Khi ®ã ¶nh h­ëng cña chªnh cao ®Þa h×nh vµ c¸c gãc nghiªng, gãc xoay cña ¶nh sÏ ®­îc khö trong n¾n ¶nh trùc giao. II. Kh¸i niÖm vÒ ¶nh sè Theo c¸c kh¸i niÖm truyÒn thèng, mét ¶nh chôp qua hÖ thèng kÝnh quang häc vµ vËt liÖu c¶m quang ®­îc gäi lµ ¶nh t­¬ng tù. ¶nh t­¬ng tù lµ tËp hîp nh÷ng tÝn hiÖu liªn tôc vÒ kh«ng gian vµ vÒ gi¸ trÞ ®é x¸m cña c¸c ®iÓm ¶nh ®Ó cã thÓ xö lÝ c¸c th«ng tin cña m¸y ¶nh trªn m¸y tÝnh th× ph¶i thay ®æi ph­¬ng thøc l­u ¶nh lµ chôp ¶nh sè hoÆc c¸c ¶nh t­¬ng tù ph¶i ®­îc sè ho¸ b»ng ¶nh sè . VËy ¶nh sè lµ mét d¹ng t­ liÖu ¶nh kh«ng ®­îc l­u trªn giÊy hoÆc phim th«ng th­êng. Nã lµ mét tËp hîp c¸c ®iÓm ¶nh rêi r¹c víi vÞ trÝ (x,y) vµ gi¸ trÞ x¸m t­¬ng øng víi tõng ®iÓm ¶nh. Trong ¶nh sè c¸c ®iÓm ¶nh rêi r¹c (phÇn tö) cña ¶nh ®­îc gäi lµ Pixel vµ mçi ®iÓm ¶nh t­¬ng øng víi mét Pixel ®­îc m« t¶ b»ng hµm sè ¶nh víi c¸c biÕn to¹ ®é (x,y) vµ gi¸ trÞ ®é x¸m (D) cña nã nh­ sau. F (x,y,D) Víi gi¸ trÞ hµm ®­îc giíi h¹n trong mét ph¹m vi c¸c sè nguyªn d­¬ng lµ : 0 < F (x,y,D)
  9. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp Gèc to¹ ®é ¶nh sè mÆt ph¼ng ¶nh Gèc to¹ ®é (0,0) Cét y’ x’ hµng C¸c Pixel ¶nh th­êng cã d¹ng h×nh vu«ng, mçi Pixel ®­îc x¸c ®Þnh b»ng to¹ ®é hµng vµ cét. Nh­ vËy hÖ to¹ ®é ¶nh sè th­êng cã d¹ng gèc O ë gãc trªn bªn tr¸i vµ t¨ng dÇn tõ trªn xuèng d­íi víi chØ sè hµng. To¹ ®é cña mçi ®iÓm ¶nh trªn ¶nh sè sÏ ®­îc x¸c ®Þnh theo : xi = x0 + i.x yi = y0 + j.y Trong ®ã i,j lµ chØ to¹ ®é cña trÞ ®é x¸m . i = 0, 1, 2,…m- 1 j = 0, 1, 2,…n - 1  x,y lµ kho¶ng c¸ch lÊy mÉu trªn h­íng x vµ y, th«ng th­êng lµ x = y x0,y0 lµ to¹ ®é ®iÓm khëi ®Çu. §é x¸m D ®­îc l­îng tö ho¸ theo 256 bËc ®é x¸m vµ ma trËn chia ®é x¸m cña nã ®­îc biÓu ®iÔn nh­ sau:  D( 0.0) ...D( 0.i ) ...D( 0.m )    ...   D ...D ...D  D  ( j.0)   ( j ,i ) ( j .m ) ...     D( n,0) ...D( n,i ) ...D( n,m )  §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 7
  10. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp D(i,j) lµ møc x¸m cña Pixel ¶nh ë cét i vµ hµng j cña ma trËn . Ngµy nay trong c«ng nghÖ ®o vÏ ¶nh sè , chñ yÕu dïng ¶nh t­¬ng tù ®Ó sè ho¸ thµnh ¶nh sè. Sù chuyÓn ®æi nµy lµ qu¸ tr×nh l­îng tö ho¸ ¶nh th«ng qua c¸c m¸y quÐt ¶nh chuyªn dông. Qu¸ tr×nh l­îng tö hãa ¶nh liªn quan ®Õn l­îng tö ho¸ ®é ph©n gi¶i cña ¶nh vµ l­îng tö ho¸ ®é x¸m cña ¶nh. L­îng tö ho¸ ®é ph©n gi¶i cña ¶nh: Thùc chÊt lµ sè ho¸ ¶nh ,lµ qu¸ tr×nh biÕn ®æi tÝn hiÖu t­¬ng tù liªn tôc sang tÝn hiÖu rêi r¹c (Pixel) cã kÝch th­íc cô thÓ. L­îng tö ho¸ gi¸ trÞ ®é x¸m: Thùc chÊt lµ qu¸ tr×nh biÕn ®æi tÝn hiÖu quang d­íi d¹ng t­¬ng tù thµnh tÝn hiÖu sè theo tõng Pixel ®­îc g¸n mét gi¸ trÞ x¸m t­¬ng øng. Gi¸ trÞ x¸m hay cßn cßn gäi lµ møc x¸m lµ sù m· ho¸ t­¬ng øng c­êng ®é s¸ng cña mçi ®iÓm ¶nh bëi mét gi¸ trÞ sè. Qu¸ tr×nh m· ho¸ nµy ®­îc m« t¶ trong nguyªn lý ho¹t ®éng cña c¸c thiÕt bÞ tÝch ®iÖn ghÐp CCD (Charge Coupled Devices) trong bé c¶m biÕn . Khi dïng bé c¶m biÕn nµy ®Ó chôp ¶nh sè hoÆc quÐt ¶nh , c¸c h¹t l­îng tö ¸nh s¸ng (Photon) ®Ëp vµo c¸c Pixel cña CCD vµ t¹o ra mét sù tÝch ®iÖn trong mçi Pixel ®ã . C¸c ®iÖn tÝch g©y ra bëi c¸c l­îng tö ¸nh s¸ng ®­îc truyÒn tíi bé chuyÓn ®æi tÝn hiÖu t­¬ng tù sang tÝn hiÖu sè . Bé chuyÓn ®æi ®o c¸c ®iÖn tÝch ®ã vµ chuyÓn chóng sang tÝn hiÖu sè t­¬ng øng tuú theo ®é lín kh¸c nhau cña c¸c ®iÖn tÝch. D­íi d¹ng tÝn hiÖu sè, mçi Pixel ®­îc g¸n cho mét gi¸ trÞ sè, c¸c gi¸ trÞ sè nµy ®­îc thÓ hiÖn b»ng c¸c møc ®é x¸m t­¬ng øng. III. N¾n ¶nh sè 1. N¾n ¶nh vïng b»ng ph¼ng. §èi víi khu vùc b»ng ph¼ng ta cã thÓ tiÕn hµnh n¾n ¶nh theo ph­¬ng ph¸p n¾n ¶nh ®¬n dùa trªn c¬ së c¸c ®iÓm khèng chÕ ¶nh cã ë trªn ¶nh viÖc §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 8
  11. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp n¾n ¶nh ®¬n cã thÓ dùa trªn c¸c m« h×nh n¾n ¶nh nh­ sau: - M« h×nh chiÕu h×nh ( Projective) : §©y lµ m« h×nh n¾n ¶nh 8 tham sè . M« h×nh cã thÓ thùc hiÖn n¾n ¶nh sè trªn c¬ së to¸n häc nh­ sau: a1 x' a 2 y ' a3 x a7 x' a8 y '1 a 4 x' a5 y ' a6 y a7 x' a8 y '1 - M« h×nh n¾n Affine: lµ m« h×nh n¾n 6 tham sè vµ ®­îc thùc hiÖn theo c¬ së to¸n häc sau: x = a1 + a2x’ + a3y’ y = a4 + a5x’ + a6y’ M« h×nh n¾n affine sÏ gi¶i ra c¸c tham sè n¾n sau : + Gãc quay trôc to¹ ®é + Gãc nghiªng trôc to¹ ®é + Gi¸ trÞ tÝnh chuyÓn theo trôc x + Gi¸ trÞ tÝnh chuyÓn theo trôc y + Tû lÖ theo trôc x + Tû lÖ theo trôc y Trong ph­¬ng ph¸p n¾n affine coi sù biÕn d¹ng vµ tû lÖ theo c¸c trôc x vµ y lµ kh¸c nhau. - M« h×nh n¾n Helmert : Lµ m« h×nh n¾n 4 tham sè vµ c¬ së to¸n häc : x = a1 + a2x’ + a3y’ y = a4 + a3x’ + a2y’ M« h×nh nµy gi¶i ra 4 tham sè + Gãc quay trôc to¹ ®é + Gi¸ trÞ tÝnh chuyÓn + Tû lÖ theo trôc x + Tû lÖ theo trôc y - M« h×nh ®a thøc :gåm m« h×nh ®a thøc bËc 2,3,4,5 tuú theo yªu cÇu §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 9
  12. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp vÒ ®é chÝnh x¸c mµ ta lùa chän hµm ®a thøc cho phï hîp. Hµm ®a thøc bËc cµng cao th× møc ®é phøc t¹p cµng cao. VÝ dô : §a thøc bËc 2 cã 12 tham sè x = a0 + a1x’ + a2y’ + a3x’y’ + a4x’2 + a5y’2 y = b0 + b1x’ + b2y’ + b3x’y’ + b4x’2 + b5y’2 2. N¾n ¶nh vïng ®åi nói Vïng ®åi nói hay khu vùc cã ®é chªnh cao lín lµ khu vùc mµ c¸c ph­¬ng ph¸p n¾n ¶nh ®¬n kh«ng ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c do ¶nh h­ëng cña sai sè chªnh cao ®Þa h×nh ®Þa vËt . Do vËy viÖc n¾n ¶nh khu vùc chªnh cao lín ( vïng ®åi nói) ta ph¶i x©y dùng m« h×nh sè ®Þa h×nh. M« h×nh sè ®Þa h×nh lµ mét m« h×nh dïng ®Ó m« t¶ x¸c thùc bÒ mÆt ®Þa h×nh ®Þa vËt mµ ta nghiªn cøu. M« h×nh sè ®Þa h×nh ®­îc x©y dùng theo hai d¹ng l­íi : + M« h×nh l­íi GRID (l­íi quy chuÈn) : lµ mét l­íi « vu«ng ®­îc phñ trïm lªn khu vùc ®Þa h×nh cÇn nghiªn cøu vÞ trÝ vµ ®é cao cña l­íi « vu«ng sÏ ®­îc ®o trùc tiÕp b»ng ph­¬ng ph¸p ®o lËp thÓ hoÆc cã thÓ ®­îc néi suy. KÝch th­íc cña l­íi « vu«ng quyÕt ®Þnh ®Õn ®é chÝnh x¸c cña m« h×nh cÇn thµnh lËp. L­íi « vu«ng lµ l­íi dÔ thùc hiÖn nh­ng ®é chÝnh x¸c thÓ hiÖn ®Þa h×nh lµ kh«ng cao. + M« h×nh l­íi TIN (l­íi kh«ng quy chuÈn) : Lµ l­íi gåm c¸c tam gi¸c liªn kÕt l¹i víi nhau vµ ®­îc phñ trïm lªn bÒ mÆt ®Þa h×nh khu vùc nghiªn cøu . L­íi TIN thÓ hiÖn x¸c thùc nhÊt bÒ mÆt ®Þa h×nh khu vùc nghiªn cøu tuy nhiªn khã x©y dùng , vÞ trÝ vµ ®é cao cña c¸c m¾t l­íi TIN sÏ ®­îc x¸c ®Þnh th«ng qua ph­¬ng ph¸p ®o lËp thÓ hoÆc néi suy. Thong th­êng l­íi TIN ®­îc néi suy trªn c¬ së l­íi Grid. - N¾n ¶nh trùc giao (sau khi x©y dùng song m« h×nh sè ®Þa h×nh hoÆc m« h×nh sè ®é cao ) §­îc sö dông ë vïng ®åi nói cã ®é chªnh cao ®Þa h×nh lín. §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 10
  13. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp Khi n¾n ¶nh sè, tÊm ¶nh ®· ®­îc sè ho¸ vµ ®· qua c¸c kh©u xö lý c¬ b¶n ®Ó cã ®­îc m« h×nh sè ®Þa h×nh . Kh¸c víi n¾n ¶nh vi ph©n, kÝch th­íc c¸c khe trong n¾n ¶nh sè bÐ b»ng kÝch th­íc pixel mµ kÝch th­íc pixel l¹ bÐ rÊt nhiÒu so víi sai sè cña ®å thÞ cho nªn viÖc n¾n ¶nh cã thÓ coi nh­ mét phÐp chiÕu th¼ng ®øng tõng ®iÓm mét trªn bÒ mÆt ®Þa h×nh xuèng mÆt ph¼ng høng ¶nh. Do ®ã phÐp n¾n nµy ®­îc gäi lµ n¾n ¶nh trùc giao. Ph­¬ng ph¸p n¾n ¶nh trùc giao lµ ph­¬ng ph¸p n¾n ¶nh dùa vµo th«ng sè ®é cao do m« h×nh sè ®Þa h×nh hoÆc m« h×nh sè ®é cao cung cÊp. Trong n¾n ¶nh sè ,viÖc n¾n ¶nh trùc giao sÏ tiÕn hµnh trùc tiÕp t rªn tõng Pixel mét tõ bÒ mÆt cña m« h×nh sè ®é cao cña ¶nh. Nguyªn lý h×nh häc , chuyÓn tõ mét chïm tia h×nh nãn sang c¸c tia song song víi nhau vµ vu«ng gãc víi mÆt ®Êt hay mÆt ph¼ng chiÕu vµ nhiÖm vô kÕt qu¶ sÏ lµ ¶nh trùc chiÕu. Sè ho¸ ®Þa vËt : vÏ l¹i c¸c yÕu tè ®Þa vËt cã trªn ¶nh. Trong n¾n ¶nh trùc giao chªnh cao ®Þa h×nh vµ c¸c gãc nghiªng ,gãc xoay cña ¶nh sÏ ®­îc khö v× thÕ ¶nh trùc giao cã ®é chÝnh x¸c vÒ mÆt b»ng. Vµ ¶nh trùc giao cã thÓ ®­îc sö dông nh­ mét b¶n ®å ®Ó cã thÓ tiÕn hµnh c¸c phÐp ®o trùc tiÕp nh­ to¹ ®é, kho¶ng c¸ch, gãc vµ diÖn tÝch trùc tiÕp trªn ¶nh. §Ó qu¸ tr×nh n¾n ¶nh ë khu vùc ®åi nói thªm chÝnh x¸c nªn chän ph­¬ng ph¸p n¾n ¶nh trùc giao cã sö dông m« h×nh sè ®Þa h×nh (DEM). HiÖn nay trªn c¸c tr¹m ®o vÏ ¶nh sè cña Intergraph ¶nh trùc giao ®­îc n¾n theo phÇn mÒm Base Rectifier. C¸c sè liÖu ®Çu vµo: + ¶nh sè; + M« h×nh sè ®é cao DEM; + C¸c yÕu tè ®Þnh h­íng trong vµ ®Þnh h­íng ngoµi cña ¶nh; PhÇn mÒm Base Rectifier cßn cho phÐp x¸c ®Þnh giíi h¹n vïng n¾n ,kÝch th­íc cña Pixel trªn ¶nh n¾n vµ cã thÓ ch¹y theo mét tr×nh lé cho nhiÒu ¶nh. §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 11
  14. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp IV. Quy tr×nh thµnh lËp b×nh ®å ¶nh b»ng c«ng nghÖ ¶nh sè Phim ¶nh HK §o nèi KCANN QuÐt phim T¹o Project T¨ng dµy khèng chÕ ¶nh X©y dùng MHLT X©y dùng MH sè ®é cao DEM N¾n ¶nh trùc giao C¾t ¶nh, ghÐp ¶nh Thµnh lËp b×nh ®å ¶nh In b×nh ®å ¶nh (S¬ ®å c«ng nghÖ) 1. ¶nh hµng kh«ng. §©y lµ c«ng ®o¹n thu thËp vµ chuÈn bÞ tµi liÖu lµ b­íc ®Çu tiªn trong qu¸ tr×nh thµnh lËp b¶n ®å. ViÖc sö dông ¶nh hµng kh«ng ®ßi hái cÇn ph¶i võa ®¶m b¶o ®é chÝnh §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 12
  15. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp x¸c cÇn thiÕt võa ®¶m b¶o tÝnh hiÖu qu¶ kinh tÕ. §Ó ®¶m b¶o c¸c yÕu tè trªn th× ph¶i x¸c ®Þnh ®­îc ®é cao bay chôp còng nh­ lµ tiªu cù m¸y chôp ¶nh . Ngoµi ra cßn ph¶i ®¶m b¶o ®é phñ däc vµ ®é phñ ngang cña tÊm ¶nh : BÊt kÓ ®o vÏ b¶n ®å theo ph­¬ng ph¸p nµo p>56%. ë vïng nói ®é phñ ngang (p) cho phÐp t¨ng lªn ®Õn 75%. Tr­êng hîp ®Æc biÖt ®é phñ ngang cã thÓ ®¹t tíi 80%- 90%. Trong mäi tr­êng hîp ®é phñ däc q kh«ng ®­îc nhá h¬n 15%. 2. §o nèi khèng chÕ ¶nh §iÓm KCANN lµ ®iÓm ¶nh cña ®Þa vËt râ nÐt ®­îc nhËn biÕt trªn c¸c ¶nh vµ trªn thùc ®Þa. To¹ ®é tr¾c ®Þa cña chóng ®­îc x¸c ®Þnh ngoµi trêi. §Ó phôc vô cho t¸c t¨ng dµy ®iÓm khèng chÕ ¶nh trong phßng, ®iÓm KCANN cã 3 lo¹i: - §iÓm khèng chÕ ¶nh tæng hîp tøc lµ c¸c ®iÓm khèng chÕ ¶nh ®­îc x¸c ®Þnh c¶ to¹ ®é mÆt ph¼ng vµ ®é cao. - §iÓm khèng chÕ mÆt ph¼ng. - §iÓm khèng chÕ ®é cao. C«ng t¸c ®o nèi ¶nh khèng chÕ ng¹i nghiÖp ®ãng vai trß ®Þnh h­íng l­íi tam gi¸c ¶nh trong hÖ to¹ ®é tr¾c ®Þa vµ b×nh sai l­íi. Yªu cÇu vÒ ®é chÝnh x¸c ®èi víi ®iÓm khèng chÕ ¶nh ngo¹i nghiÖp §é chÝnh x¸c ®iÓm KCANN cao h¬n ®é chÝnh x¸c ®iÓm t¨ng dµy mét cÊp hoÆc cao h¬n ®é chÝnh x¸c b¶n ®å hai cÊp m BD mTD hoÆc   m KCNN   2 2 Do ®ã sai sè trung b×nh cña to¹ ®é c¸c ®iÓm ¶nh KCNN kh«ng ®­îc lín h¬n 1/3 hoÆc tèi ®a lµ 1/2 sai sè trung b×nh cho phÐp ®èi víi néi dung b¶n ®å. Yªu cÇu vÒ vÞ trÝ c¸c ®iÓm KCNN ph¶i ®­îc ®¸nh dÊu trªn ¶nh hµng kh«ng víi ®é chÝnh x¸c  0.1mm ®èi víi b¶n ®å tû lÖ võa vµ nhá. C¸c ®iÓm khèng chÕ ¶nh ngo¹i nghiÖp th­êng ®­îc thiÕt kÕ ®o nèi b»ng c¸c ph­¬ng ph¸p Tr¾c ®Þa truyÒn thèng hay b»ng c«ng nghÖ ®Þnh vÞ vÖ tinh GPS. Sè l­îng vµ ph­¬ng ¸n bè trÝ ®iÓm KCNN phô thuéc vµo ®é chÝnh x¸c cÇn ®¹t cña ®iÓm khèng chÕ ®Ó phôc vô cho nhiÖm vô ®o vÏ cô thÓ. Ngµy nay víi nh÷ng ph¸t triÓn míi cña c¸c ph­¬ng ph¸p Tam gi¸c ¶nh cho phÐp n©ng cao ®é chÝnh x¸c vµ hiÖu qu¶ cña c«ng t¸c t¨ng dµy ,nªn sè l­îng ®iÓm KCNN ®­îc gi¶m tíi møc tèi thiÓu vµ ph­¬ng ¸n bè trÝ ®iÓm còng rÊt linh ho¹t. §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 13
  16. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp 3. QuÐt phim QuÐt phim lµ c«ng viÖc cÇn thiÕt ®Ó cã d÷ liÖu ¶nh sè nhËp vµo hÖ thèng ®o vÏ ¶nh sè. ¶nh hµng kh«ng sau khi chôp cÇn ®­îc sè ho¸ (raster hãa) b»ng thiÕt bÞ m¸y quÐt cã ®é chÝnh x¸c h×nh häc vµ ®é ph©n gi¶i cao. ViÖc lùa chän ®é ph©n gi¶i cña ¶nh quÐt cÇn ph¶i c¨n cø vµo tû lÖ vµ ®é chÝnh x¸c cña b¶n ®å cÇn thµnh lËp, tû lÖ, chÊt l­îng cña ¶nh chôp vµ môc ®Ých sö dông. KÝch th­íc L­îng th«ng Pixel (m) Tin (Mb) 7.5 940 15 235 30 59 60 15 120 3.7 ( §é ph©n gi¶i vµ l­îng th«ng tin cña ¶nh quÐt ) B¶ng trªn cho thÊy khi quÐt ¶nh víi kÝch th­íc Pixel cang bÐ th× ®ßi hái m¸y tÝnh ®iÖn tö cã bé nhí lín h¬n, tèc ®é xö lý tÝnh to¸n nhanh, tèc ®é xuÊt nhËp th«ng tin ph¶i cao vµ ®ßi hái m¸y quÐt ¶nh ph¶i cã tèc ®é quÐt cao. Nh÷ng ®iÒu nµy ¶nh h­ëng lín ®Õn gi¸ thµnh tê b¶n ®å ®­îc thµnh lËp. NÕu quÐt ¶nh víi kich th­íc Pixel qu¸ lín th× ®é chÝnh x¸c b¶n ®å sÏ thÊp do lµm mÊt nhiÒu th«ng tin trªn ¶nh gèc. V× vËy viÖc lùa chon ®é ph©n gi¶i khi quÐt ¶nh lµ mét vÊn ®Ò quan träng võa cã ý nghÜa kinh tÕ lÉn ý nghÜa kÜ thuËt. §é ph©n gi¶i quÐt phim hay cßn gäi lµ kÝch th­íc Pixel ®­îc ­íc tÝnh: Pj = 100 m x (Mb/Ma) Trong ®ã Pj lµ kÝch th­íc Pixel Ma lµ mÉu sè tû lÖ ¶nh Mb lµ mÉu sè tû lÖ b¶n ®å Tuy nhiªn ®Ó ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c cña c«ng t¸c t¨ng dµy khèng chÕ ¶nh ,kh«ng nªn chän ®é lín cña Pixel lín h¬n 30m (kÝch th­íc Pixel lín h¬n 30m ) vµ còng kh«ng nªn quÐt phim víi kÝch th­íc Pixel nhá h¬n 11m ngay c¶ khi ¶nh ®­îc chôp tõ m¸y ¶nh hiÖn ®¹i nh­ Leice-Wild RC 30, Zei RMK Top 15 hay LMK- 2000 nm §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 14
  17. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp 4. T¹o Project T¹o mét Project lµ viÖc ®Çu tiªn tr­íc khi c¸c ¶nh quÐt cã thÓ ®­îc nhËp vµo vµ hiÓn thÞ. Sau khi mét Project ®­îc t¹o xong th× hÖ quy chiÕu ,hÖ to¹ ®é ,®é cao, l­íi chiÕu khu ®o ®­îc thiÕt lËp. Tªn cña c«ng viÖc vµ c¸c th­ môc trong m¸y tÝnh dïng ®Ó l­u tr÷ c¸c d÷ liÖu vµ c¸c kÕt qu¶ cña c«ng v iÖc ®ã còng ®­îc x¸c ®Þnh . §Ó t¹o mét c«ng viÖc cÇn ®­a vµo hÖ thèng c¸c th«ng sè kÜ thuËt nh­: C¸c th«ng sè kiÓm ®Þnh cña m¸y ¶nh, hÖ to¹ ®é vµ ®¬n vÞ ®o, th«ng sè cña tuyÕn bay, to¹ ®é vµ ®é chÝnh x¸c cña c¸c ®iÓm khèng chÕ, c¸c ng­ìng giíi h¹n cho sù héi tô cña bµi to¸n b×nh sai theo ph­¬ng ph¸p sè b×nh ph­¬ng nhá nhÊt. C¸c th«ng sè giíi h¹n do ng­êi sö dông quy ®Þnh. Khi kÕt thóc th× ch­¬ng tr×nh ®· t¹o ra mét th­ môc Project. 5. C«ng t¸c t¨ng dµy khèng chÕ ¶nh C«ng t¸c t¨ng dµy khèng chÕ ¶nh cã vÞ trÝ then chèt trong toµn bé qu¸ tr×nh ®o vÏ ¶nh. NhiÖm vô cña c«ng t¸c t¨ng dµy khèng chÕ ¶nh lµ x¸c ®Þnh to¹ ®é Tr¾c ®Þa cña c¸c ®iÓm khèng chÕ ®o vÏ ¶nh ®­îc chän vµ ®¸nh dÊu ë nh÷ng vÞ trÝ thÝch hîp trªn c¸c ¶nh ®o nh»m lµm c¬ së cho viÖc liªn kÕt c¸c ®èi t­îng ®o vÏ trong phßng víi miÒn thùc ®Þa. S¶n phÈm nhËn ®­îc tõ c«ng t¸c t¨ng dµy khèng chÕ ¶nh lµ to¹ ®é vµ ®é cao Tr¾c ®Þa cña c¸c ®iÓm khèng chÕ t¨ng dµy trªn tõng m« h×nh. Trong ®ã c«ng t¸c t¨ng dµy trªn tr¹m ¶nh sè ®­îc tiÕn hµnh nh­ sau: 5.1 §Þnh h­íng trong Qu¸ tr×nh ®Þnh h­íng trong lµ qu¸ tr×nh x¸c ®Þnh vÞ trÝ kh«ng gian t©m chôp S so víi mÆt ph¼ng ¶nh. C¸c nguyªn tè ®Þnh h­íng trong bao gåm x0,y0,fk. x0,y0 lµ to¹ ®é ®iÓm chÝnh ¶nh. fk lµ tiªu cù m¸y chôp ¶nh. Trong ®o ¶nh sè qu¸ tr×nh ®Þnh h­íng trong nh»m thiÕt lËp mèi quan hÖ gi÷a to¹ ®é mÆt ph¼ng ¶nh (th«ng qua to¹ ®é kiÓm ®Þnh cña c¸c dÊu khung ) vµ hÖ to¹ ®é ¶nh quÐt( th«ng qua kÕt qu¶ ®o ®­îc cña h×nh ¶nh c¸c dÊu khung t­¬ng øng trªn ¶nh quÐt ). B¶n chÊt cña ®Þnh h­íng trong trong ®o ¶nh sè lµ chuyÓn hÖ to¹ ®é trong kh«ng gian hai chiÒu tõ hÖ to¹ ®é ¶nh quÐt sang hÖ to¹ ®é mÆt ph¼ng ¶nh. Cã mét vµi m« h×nh chuyÓn ®æi hÖ to¹ ®é sau ®­îc ¸p dông : §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 15
  18. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp - ChuyÓn ®æi Affine (6 tham sè) x = a1 + a2xp + a3yp y = a4 + a5xp + a6yp - ChuyÓn ®æi Helmert (4 tham sè) x = a1 + a2xp + a3yp y = a4 + a3xp + a2yp - ChuyÓn ®æi Projective (8 tham sè) a11 x p  a12 y p  a13 x a31 x p  a32 y p  1 a 21 x p  a 22 y p  a 23 y a31 x p  a32 y p  1 Trong ®ã x,y lµ to¹ ®é mÆt ph¼ng ¶nh. xp,yp lµ to¹ ®é Pixel cña ¶nh sè. ai ,aj lµ c¸c tham sè tÝnh chuyÓn. ViÖc chän m« h×nh chuyÓn ®æi nµo ph¶i tuú thuéc vµo tÝnh chÊt h×nh häc cña ¶nh. §Ó ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c cña c«ng t¸c t¨ng dµy th× sai sè trung ph­¬ng d¬n vÞ träng sè cña dÞnh h­íng trong lµ:   0.3.Pi Pi lµ kÝch th­íc cña Pixel. Trong thùc tÕ ta th­êng dïng m« h×nh Affine ®Ó chuyÓn ®æi toa ®é. 5.2 §Þnh h­íng t­¬ng ®èi Qu¸ tr×nh ®Þnh h­íng t­¬ng ®èi lµ qu¸ tr×nh x¸c ®Þnh mèi quan hÖ gi÷a tÊm ¶nh tr¸i vµ tÊm ¶nh ph¶i cña mét cÆp ¶nh lËp thÓ cô thÓ lµ x¸c ®Þnh vÞ trÝ t­¬ng ®èi (x,y,z) vµ c¸c gãc xoay ( , ,  ) cña tÊm ¶nh nµy so víi tÊm ¶nh kia cña cÆp ¶nh lËp thÓ th«ng qua viÖc ®o c¸c ®iÓm ®Þnh h­íng cña m« h×nh lËp thÓ. Thùc chÊt ®©y lµ qu¸ tr×nh lµm cho c¸c cÆp tia chiÕu cïng tªn cña cÆp ¶nh giao nhau trong kh«ng gian trªn c¬ së h×nh häc c¬ b¶n ®ã lµ ®iÒu kiÖn ®ång ph¼ng cña hai vect¬ ®iÓm ¶nh cïng tªn trªn cÆp ¶nh lËp thÓ. 5.3 Liªn kÕt c¸c d¶i bay Khi hoµn thµnh viÖc ®Þnh h­íng t­¬ng ®èi cho tÊt c¶ c¸c m« h×nh lËp thÓ trong c¸c tuyÕn ¶nh cÇn liªn kÕt c¸c m« h×nh vµ c¸c tuyÕn ¶nh b»ng viÖc ®o c¸c ®iÓm nèi nh»m tÝnh chuyÓn to¹ ®é kh«ng gian ®o ¶nh cña c¸c m« h×nh trong c¶ §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 16
  19. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp khèi ¶nh vÒ mét hÖ to¹ ®é thèng nhÊt : HÖ to¹ ®é kh«ng gian ®o ¶nh hoÆc hÖ to¹ ®é mÆt ®Êt. Sau ®ã tiÕn hµnh b×nh sai t­¬ng ®èi toµn khèi ¶nh. 5.4 §Þnh h­íng tuyÖt ®èi NhiÖm vô cña c«ng t¸c ®Þnh h­íng tuyªt ®èi lµ quy tû lÖ , tøc lµ ®­a tû lÖ m« h×nh c¶ khèi l­íi vÒ mét gi¸ trÞ nhÊt ®Þnh cho tr­íc vµ ®Þnh h­íng nã trong hÖ to¹ ®é Tr¾c ®Þa. §Ó qu¸ tr×nh nµy ®­îc thùc hiÖn th× ph¶i cã ®ñ sè l­îng ®iÓm cã to¹ ®é trong hÖ to¹ ®é mÆt ®Êt: tèi thiÓu lµ 3 ®iÓm trong ®ã cã hai ®iÓm bao gåm c¶ to¹ ®é mÆt b»ng vµ ®é cao, ®iÓm cßn l¹i chØ cÇn mét yÕu tè ®é cao lµ ®ñ. 5.5 B×nh sai khèi tam gi¸c ¶nh kh«ng gian Ph­¬ng ph¸p x©y dùng vµ b×nh sai l­íi TGAKG trong ph¹m vi lín gåm nhiÒu d¶i bay vµ nhiÒu m« h×nh ®­îc gäi lµ ph­¬ng ph¸p b×nh sai khèi TGAKG. §Ó binh sai khèi TGAKG cã thÓ sö dông c¸c ch­¬ng tr×nh : Photo - AT , Pat-B . Khi b×nh sai khèi cÇn sö dông mét sè ®iÓm khèng chÕ ngo¹i nghiÖp lµm ®iÓm kiÓm tra. C¸c h¹n sai cho phÐp cña c¸c ®iÓm KCNN : §Þnh h­íng trong :  15m §Þnh h­íng t­¬ng ®èi:  10m §Þnh h­íng tuyÖt ®èi vµ b×nh sai l­íi:  10m Sau khi c«ng t¸c t¨ng dµy khèng chÕ ¶nh ®­îc hoµn thµnh chóng ta cã c¸c yÕu tè ®Þnh h­íng ngoµi ( 12 yÕu tè ®Þnh h­íng ngoµi trong ®ã cã 5 yÕu tè ®Þnh h­íng t­¬ng ®èi vµ 7 yÕu tè ®Þnh h­íng tuyÖt ®èi ) cña tÊt c¶ c¸c ®iÓm mµ h×nh ¶nh cña chóng ®­îc ®o trªn ¶nh ®Òu ®­îc x¸c ®Þnh. 6. Thµnh lËp m« h×nh sè ®é cao (DEM) 6.1 Kh¸i niÖm m« h×nh sè Trong kÜ thuËt ¶nh sè ,mét c«ng ®o¹n quan träng cÇn thiÕt ®ã lµ m« h×nh sè. ViÖc x©y dùng vµ khai th¸c m« h×nh sè cã nhiÒu ý nghÜa trong khoa häc kÜ thuËt, ®Æc biÖt khi x©y dùng b¶n ®å vïng ®åi nói.Cã thÓ hiÓu r»ng m« h×nh sè ®Þa h×nh lµ mét tËp hîp sè biÓu diÔn bÒ mÆt gÇn s¸t bÒ mÆt thùc ®Þa. Nh­ ta biÕt bÒ mÆt tr¸i ®Êt rÊt phøc t¹p vµ biÕn thiªn kh«ng theo quy luËt to¸n häc nµo. Do ®ã kh«ng mét hµm to¸n häc nµo cã thÓ lµm trïng khÝt víi mäi ®iÓm trªn bÒ mÆt ®Þa h×nh . Hiªn nay khoa häc thÕ giíi ®­a ra rÊt §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 17
  20. Tr­êng ®¹i häc má ®Þa chÊt §å ¸n tèt nghiÖp nhiÒu hµm to¸n häc ®Ó m« pháng bÒ mÆt ®Þa h×nh vµ c¸c hµm to¸n häc nµy ph¶i tho¶ m·n ®iÒu kiÖn :   0 ( x, y, z ) i   ( x, y, z ) i  n 2  min i 1 Trong ®ã :  (x,y,z)i lµ c¸c ®iÓm ®o trªn hµm to¸n häc 0 (x,y,z)i lµ c¸c ®iÓmt­¬ng øng trªn bÒ mÆt ®Þa h×nh . M« h×nh sè ®é cao DEM ( Digital Elevation Model )chÝnh lµ sù ph¶n ¸nh bÒ mÆt ®Þa h×nh d­íi d¹ng sè. Nã lµ sù thÓ hiÖn cña ®Þa h×nh trong mét m¶ng d÷ liÖu bao gåm tËp hîp c¸c to¹ ®é mÆt ph¼ng vµ ®é cao cña c¸c ®iÓm mÆt ®Êt. Do mét lÝ do nµo ®ã sù thÓ hiÖn nµy gäi theo thãi quen lµ m« h×nh sè ®Þa h×nh. M« h×nh sè ®Þa h×nh DTM (Digital Terrain Model) lµ sù biÓu diÔn d¸ng ®Êt h÷u h¹n th«ng qua sè l­îng ®iÓm x¸c ®Þnh ,thµnh phÇn cña m« h×nh sè ®Þa h×nh lµ c¸c ®iÓm trªn bÒ mÆt ®Êt ®­îc cho bëi to¹ ®é (X,Y,Z) trong hÖ to¹ ®é nµo ®Êy. C¸c vÞ trÝ nµy ®­îc bè trÝ tuú theo d¸ng ®Þa h×nh cã thÓ lµ ®iÓm nót hoÆc m¾t l­íi cña m¹ng kÌm theo hµm to¸n häc m« pháng bÒ mÆt ®Þa h×nh gi÷a c¸c ®iÓm nót l­íi ®ã. 6.2 C¸c hµm to¸n häc dïng ®Ó biÓu diÔn bÒ mÆt ®Þa h×nh HiÖn nay cã rÊt nhiÒu hµm to¸n häc ®­îc sö dông ®Ó biÓu diÔn bÒ mÆt ®Þa h×nh nh­: - Hµm song tuyÕn. - Hµm tuyÕn tÝnh. - Hµm phi tuyÕn. - Hµm ®a ph­¬ng. - Hµm diÖn tÝch… Mçi hµm to¸n häc trªn ®Òu cã c¸c chøc n¨ng vµ tÝnh ­u viÖt kh¸c nhau song hiÖn nay t¹i c¸c tr¹m ®o ¶nh sè th­êng sö dông m« h×nh cã d¹ng l­íi TIN vµ m« h×nh cã d¹ng l­íi Grid. §èi víi m« h×nh TIN tøc lµ m« h×nh trªn ®ã c¸c ®iÓm ®­îc ph©n bè theo c¸c h×nh tam gi¸c vµ m« h×nh grid lµ m« h×nh mµ trªn ®ã c¸c ®iÓm ®­îc ph©n bè ®ång ®Òu theo d¹ng l­íi « vu«ng hoÆc h×nh ch÷ nhËt. M« h×nh d¹ng l­íi TIN sö dông hµm tuyÕn tÝnh vµ m« h×nh d¹ng l­íi Grid sö dông hµm song tuyÕn . §ç V¡N THÕ LíP c®_t® b_49 18
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.26: Bộ 320 Luận Văn Thạc Sĩ Y Học
320 tài liệu
1253 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
4=>1