Hartat Dixhitale-Ortofoto

Ortofoto është një fotografi ajrore që shndërrohet në një projeksion ortogonal duke marrë parasysh të dhënat lehtësuese dhe orientimin absolut të fotografive ajrore. Efektet e optikës së kamerës ajrore, prirja e saj dhe ndikimi i ndryshueshmërisë së terrenit.

Përdorimi i ortofotos:

• si një shtresë bazë në aplikimet e sistemeve gjeografike të informacionit 
  (GIS),
• për planifikimin hapësinor,
• për planifikimin e punëve gjeodezike në terren,
• për të plotësuar informacionin me hartat topografike,
• për bazën e transformimit të planeve digjitale kadastrale në një projeksion Gauss Krueger,
• për të kontrolluar regjistrin e ndërtesave
• për të identifikuar degradimin hapësinor,
• për të identifikuar përdorimin e tokës nga Ministria e Bujqësisë, Pylltarisë dhe Zhvillimit Rural,
• për të lokalizuar dhe ndihmuar në përcaktimin e përbërjeve pyjore të njësive të menaxhimit të pyjeve,
• si bazë për vendosjen e një kadastri të të korrave të përhershme,
• për të ndihmuar me simulimet dhe vizualizimet e hapësirës dhe ngjarjeve në hapësirë
  

   

Të dhënat e Dronit + Point Cloud = Duo e pandalshme

Nga imazhet e prodhuara gjatë një inçizimi me dronë, identifikohen karakteristika të veçanta që mund të shihen në më shumë se një imazh. Duke përdorur vendndodhjen e sensorit të kamerës, vendndodhja e secilës veçori të veçantë mund të matet me trekëndësh.

Në mënyrë që të vendoset një koordinatë për një pikë të veçantë nga imazhet e dronëve, pika duhet të kapet në dy imazhe me pozicione të njohura. Sa më shumë tipare të identifikohen në imazhet e dronit, aq më e dendur bëhet point cloud.

Së bashku, këto pika krijojnë një "re". Nëse secila pikë e njohur përshkruan një karakteristikë të veçantë, sa më shumë pikë, aq më shumë reja e pikës suaj do të afrohet për të imituar topografinë tuaj të botës reale.

Mendoni për këtë në këtë mënyrë: Nëse fotogrametria është ekuacioni për modelet 3D, point cloud janë disa nga vlerat dinamike që futni në ekuacion, së bashku me imazhet tuaja të papërpunuara për të marrë prodhimin përfundimtar. Rezultatet përfundimtare janë një rrjetë 3D dhe një model dixhital i lartësisë (DEM) i cili është i kombinuar me ortoimazhin mozaik që rezulton për të vizualizuar një model 3D të një sipërfaqeje.

Nuk mund të ndërtoni një model të saktë 3D të sipërfaqes tuaj pa një point cloud. Nga dy metodat për krijimin e point cloud, skanimi me lidar dhe fotogrametria, fotogrametria është me kosto më efektive. Hardueri dhe softueri vijnë me një çmim dukshëm më të ulët sesa ekuivalenti i lidarit.

Përpunimi i Imazheve Satelitore

Imazhet satelitore përbëjnë nivelin e shkëlqimit të ulët. Kjo kërkon rëndësinë e përmirësimit të imazhit me ruajtjen e detajeve të rëndësishme pa humbje të informacionit. Kontrasti është një parametër i rëndësishëm i vlerësuar në vlerësimin subjektiv të një imazhi për sa i përket cilësisë së tij. Kontrasti, nga perceptimi njerëzor, është ai që dallon objekt-objekt me sfond. Me fjalë të tjera, është ndryshimi i ngjyrës dhe shkëlqimit midis objekteve dhe sfondit.

Shumë algoritme janë hartuar dhe zhvilluar për të arritur përmirësimin e kontrastit dhe për të zgjidhur probleme të ndryshme që lidhen me shkëlqimin në përpunimin e imazhit. Gjithashtu është një nga hapat kryesorë të ndjekur para se të vazhdohet me ndonjë nga teknikat e tjera të përpunimit të imazhit të tilla si segmentimi, identifikimi i objektit dhe kështu me radhë.

Përpunimi i Imazheve Multispektrale

Me një analizë multispektrale të imazheve të mbledhura nga radiometrat dhe detektorët e vendosur në një satelit, mund të realizohet: "spektroskopi nga imazhet satelitore". Spektrometrat e imazhit ose "sensorët multispektralë" janë instrumente të ndjeshmërisë në. Si rezultat, ai që përdor spektroskopinë me anë të imazheve satelitore, mund të identifikojë spektrat e materialeve të ndryshme të cilat janë në sipërfaqe të ndryshme tokësore.

Sidoqoftë, ka disa çështje të përbashkëta që duhet të adresohen rregullisht në mënyrë që të arrijnë rezultate të vlefshme kërkimore. Njeriu gjithmonë ka nevojë për të dhëna cilësore, radiometrike, gjeometrike dhe korrigjimet atmosferike,për analizat dhe teknikat në mënyrë që të arrihen rezultate të pranueshme.

Qëllimi i kësaj pune është të paraqesë dhe shpjegojë teknikat kryesore të analizës së disponueshme për imazhe multispektrale. Kjo do të bëhet duke përdorur softwerin ENVI dhe Erdas Imagine , i cili është një program i njohur i analizës hiperspektrale.

Analiza do të përfshijë:

• transformimin minimal të zhurmës,
• indeksi i pastërtisë së pikselëve dhe
• vizualizimi n-dimensional.

Përpunimi i Imazhit Termike

Shumica e imazheve termike janë imazhe me një bandë dhe si parazgjedhje shfaqen si imazhe në shkallë gri. Zonat më të ndritshme tregojnë zonat që janë më të ngrohta, ndërsa zonat e errëta janë më të freskëta. Imazhet termike me një bandë të vetme mund të shfaqen me ngjyra pseudo për të shfaqur më mirë ndryshimin e temperaturës. Imazhet termike mund të përdoren për një larmi aplikimesh duke përfshirë vlerësimin e lagështisë së tokës, hartat për llojet të tokës, përcaktimin e llojeve të shkëmbinjve dhe mineraleve, menaxhimin e zjarrit në tokë dhe identifikimin e rrjedhjeve ose shkarkimeve. Kompozitat me ngjyra me shumë banda mund të krijohen gjithashtu nëse regjistrohen gjatësi vale të shumëfishta të emetimit termik. Një shembull i kësaj është imazhi TIMS i treguar në faqen e mëparshme.

Interpretimi dhe Klasifikimi i imazheve satelitore

Klasifikimi i imazheve i referohet procesit të nxjerrjes së informacionit nga një imazh raster me qëllim kategorizimin e tij në grupe, bazuar në vlerat multispektrale të imazhit. Varësisht prej mënyrës së komunikimit ndërmjet kompjuterit dhe analistit dallohen dy metoda të klasifikimit të imazheve;

• Supervised classification dhe
• Unsupervised classification

Objektivi gjatë procesit të klasifikimit është të kategorizojë seicilën prej qelizave në njërën klasë apo kategori. Këto të dhëna të kategorizuara mund të përdoren për të prodhuar harta tematike

Unsupervised classification është metoda e cila ekzaminon një numër të madh qelizash dhe i grupon ato në grupe bazuar në vlerat e tyre. Në ndryshim nga Supervised classification, Unsupervised classification nuk kërkon një specifikim të mënyrës së grupimit të qëlizave nga analisti por bazohet në premisën që vlerat e qelizave të cilat janë pjesë e një kategorie të caktuar duhet të jenë të afërta me njëra tjetrën, ndërsa qelizat që përfaqësojnë kategori të tjera natyrore (objekte apo dukuri) duhet të jenë qartësisht të dallueshme përsa u përket vetive të tyrë multispektrale dhe të dhënat në klasa të ndryshme duhet të jenë të ndara. Klasat që rezultojnë nga Unsupervised classification janë klasa të krijuara si pasojë e grupimit të qelizave bazuar në vlerat e tyre spektrale dhe në një grupim natyral të vlerave të imazhit dhe identiteti i një klase nuk është i njohur që në fillim të procesit, por duhet të krahasohet me të dhëna të tjera të klasifikuara për të identifikuar grupimet e qelizave të klasifikuara. Në ndryshim nga klasifikimi i supervizuar ku analisti vendos se cilit grup duhet ti takojë një qëlizë e caktuar dhe pastaj ekzaminon seicilën qelizë në mënyrë të ndarë ; në klasifikimin jo të supervizuar kompjuteri përcakton klasat të ndara dhë patstaj përcakton vlerat e tyre.

Vizualizimi dhe përshtatja e të dhënave fotogrametrike

Fotogrametria është teknikë e marrjes së fotografive të shumta të mbivendosura dhe nxjerrjes së matjeve prej tyre për të krijuar 3D modele të objekteve. Fotogrametria e çon konceptin një hap më tej duke përdorur pozicionin e kamerës gjersa lëviz përmes hapësirës 3D, duke përfituar koordinatat X, Y dhe Z për secilin piksel të imazhit.

Fotogrametria mund të përdoret për të bërë modele shumë të sakta dhe realisht të fotografuara me strukturë të ndërtesave, vendeve arkeologjike, peisazheve dhe objekteve. Fotogrametria me distancë të afërt e objekteve historike ofron mundësinë e ruajtjes dixhitale të objekteve para se ato të mund të humbin ose dëmtohen, dhe të lejojnë që të kryhen një komplet të tërë matjesh dixhitale, manipulimesh dhe analizash të tjera që lejojnë depërtimin e materialit që mund të mos jetë i dukshëm me sy të lirë.

Teknika po fiton popullaritet dhe përdorim, pasi prodhon rezultate shumë mbresëlënëse të krahasueshme me teknologjitë e skanimit me laser të një niveli të lartë.