1 Johdanto

Erilaisia maastotietoaineistoja on numeeristettu viimeisen vuosikymmenen aikana kiihtyvällä tahdilla. Tuloksena on eri maissa usein koko valtakunnan kattava numeerinen vektorimuotoinen paikkatietoaineisto. Tietokannat ovat syntyneet vanhoilta kartoilta digitoiden sekä ilmakuvilta ja satelliittikuvilta tulkiten.

Voidaanko olemassaolevaa paikkatietoaineistoa käyttää hyödyksi ajantasaistuksen yhteydessä? TKK:lla on tehty tutkimustyötä paikkatietoaineiston käyttämisestä ilmakuvan orientointien määrittämisessä. Tutkittu menetelmä näyttää olevan tehokas ja aikaa säästävä.

Perinteisesti kartoitusprosessi on standardoitu prosessi. Kartoitusolosuhteet ovat tarkoin etukäteen määrätyt ja tiedetyt. Tällöin päästään tiettyihin tarkkuuksiin ilmakuvilta mitattaessa. Täm&ä pätee myös kartan - tietokannan - päivitysprosessissa. Aluksi on mitattava tietty määr&ä tukipisteitä ja ilmakuvilla täytyy olla riittävä peitto toisiinsa nähden. Kuvaus ja tukipisteiden paikat on suunniteltava huolella. Tämä kaikki on varsin aikaa vievää ja vie varsinkin pienissä ajantasaistustehtävissä varsin suuren osan kokonaistyöajasta.

2 Järjestelmien integraatio

Tässä luvussa käsitellään fotogrammetrisen järjestelmän ja paikkatietojärjestelmän integraatiota. Osa vaatimuksista on tällä hetkellä ja nykyisillä järjestelmäympäristöillä ratkaistu, mutta suuri osa on vielä ratkaisematta tai ratkaistu vasta tyydyttävällä tavalla.

2.1 Yleistä

Paikkatietojärjestelmien ja fotogrammetrisen järjestelmän välille on luotava tehokas prosessi. Logistiikan pääominaisuutena on oltava korkea tuottavuus kohtuullisin kustannuksin. Ajantasaistuksen on oltava joustava ja tehokas prosessi. Tämä tarkoittaa sitä että operaattorin ei tarvitse odottaa tarpeettomasti prosessin eri vaiheissa. Raskaat prosessit eivät myöskään saa kaatua resurssien puutteen vuoksi. (Colomer, 1996).

Edellä kuvattu ei johda mihinkään yleiseen ratkaisuun järjestelmien integroinnissa. Pikemminkin tämä vahvistaa järjestelmäkohtaisten ongelmatilanteiden ratkaisua (Heno et. al, 1996).

2.2 Tiedonhallinta

Ilmakuvien käsittely digitaalisesti vaatii paljon levytilaa. Jos ilmakuvalle 23 cm * 23 cm valitaan skannausresoluutioksi 15 um, tarvitsee pakkaamaton kuva levytilaa 236 Mb (Megabittiä). Tämä tarkoittaa maastossa 4.8 - 9.6 cm tarkkuutta kun kuvausmittakava on 1:16000. Suuresta levytilan tarpeesta johtuen kuvan pakkaaminen tulee kysymykseen. Pakkausalgoritmi on valittava niin että kuvalta ei menetetä oleellista informaatiota. JPEG-pakkausalgoritmia käytettäessä voidaan parametrit valita niin että kuva pakkautuu 10-15% alkuperäisestä ilman että kuvan tärkeitä lineaarisia piirteitä menetetään. (MML, 1995).

Paikkatietoaineistoja käsiteltäessä on vältettävä tietokantamuunnoksia formaatista toiseen. Tällöin ajantasaistustyökalun on tuotettava suoraan päivitettävän aineiston formaattia tai formaatti on pystyttävä generoimaan välittömästi mittausprosessin jälkeen. (Heno et. al, 1996). Formaattumuunnoksissa tietoa saattaa kadota tai tieto voi muuttua virheelliseksi. Virheellinen tieto on merkityksetöntä

2.3 Näyttö ja käyttöliittymä

Digitaalisia fotogrammetrisia työasemia ja ohjelmia käytettäessä on huomioitava paikkatietoaineiston päällenäyttö ortokuvan, ilmakuvan tai stereokuvan päällä. Ilman päällenäyttöä ei ajantasaistusta kyetä tekemään. Olemassa olevaa kohdetta on pystyttävä vertaamaan kuvattuun kohteeseen. (Heno et. al 1996). Jos olemassa oleva kohde on sijainniltaan virheellinen, on sitä kyettävä siirtämään paikalleen tai mitattava se uudelleen ja hävitettävä vanha kohde. Päällenäytöllä voidaan helposti kontrolloida tietokannan ajantasaisuus visuaalisesti.

Käyttöliittymän on oltava joustava. Kuvan pehmeä vieritys näytöllä yhdessä vektoriaineiston kanssa on oltava mahdollista. Lisäksi päivitettävästä tai tarkastettavasta alueesta on kyettävä ottamaan lähempään tarkasteluun kohteita. (Heno et. al, 1996).

2.4 Kehitysympäristö

Valmiin ajantasaistusjärjestelmän tulee olla avoin. Avoimuus tarkoittaa mm. makro-ohjelmoinnin mahdollisuutta. Näin yhtä tavoitetta varten rakennettua järjestelmää voitaisiin myöhemmin kehittää myös muita tavoitteita varten. (Heno et. al, 1996).

3 Lineaariset piirteet fotogrammetriassa

Maastokartoituksen vaatimukset tukipisteiden tarkkuuteen ovat varsin korkeat. Mitä vähemmän tukipisteitä käytetään sitä tarkempia niiden on oltava. Jos asiaa ajattelee toiselta kannalta, voi lähtöpisteiden tarkkuus olla huonompi, jos niitä on valtava määrä. Näin asiaa ajateltuna voi päätellä, että tukipisteiksi voisi kelvata muut kuin pistemäiset kohteet. Ilmakuvat sisältävät runsaasti erilaisia lineaarisia piirteitä, joita voidaan irrottaa kuvilta erilaisin algoritmein.

Jos fotogrammetrisen tehtävän lähtöpisteinä käytettäisiin linaarisia piirteitä, saadaan sitä kautta valtava määrä pisteitä. Lineaarisen piirteen kukin ajateltavissa oleva piste muodostaa oman havainnon. Näin ulkoisen orientoinnin määräävien parametrien ylimääritys kasvaa huomattavasti. Lineaariset piirteet voivat olla esimerkiksi suoria, käyriä, ympyröitä, ellipsejä tai paraabeleja.

Miksi lineaariset piirteet soveltuvat hyvin ilmakuvan ulkoisen orientoinnin määrittämiseen? Alueella, jota päivitetään, on lähes aina valmiina paikkatietokannassa lineaarisia piirteitä. Tällaisia ovat rakennusten sivut, katot, tien reunat ym. Näitä paikkatietokannassa olevia elementtejä voidaan sovittaa digitaalisin menetelmin kuvalta irroitettaviin lineaarisiin piirteisiin. Sovituksen yhteydessä ratkeaa kuvan ulkoinen orientointi. Näin kuva tulee sidotuksi maastokoordinaatistoon.

3.1 Suoran parametrinen esitys 3-D avaruudessa

Kun suora esitetään parametrisessa muodossa 3-D avaruudessa sisältää se valtavan määrän informaatiota suoran kulusta avaruudessa. Suoran jokainen piste voidaan ilmaista parametriensa avulla avaruudessa. Seuraavassa tarkastellaan ainoastaan suoraa parametrisena piirteenä avaruudessa.

Suoran parametrit määräävät suoralle paikan ja orientoinnin. Kuvan 3-1 mukainen suora esitetään parametrisessa muodossaan kaavan (1) mukaisesti.

Kuva 3-1: Avaruussuora esitettynä parametrisessa muodossa.

P = P(u_t) = [ x(u _t), y(u_t ), z(u_t)]T; u_t = parametrijoukko (1)

Kaava (1) on lineaarisen piirteen yleinen parametrinen esitysmuoto 3D-avaruudessa. Kuvassa (1-1) piste C on suoran referenssipiste. Referenssipisteenä voi olla mikä tahansa suoran piste. Vektori määrää suoran suunnan ja on yhden yksikön pituinen. Lisäksi vektorin täytyy olla kohtisuorassa vektoria C vastaan. Kaava (2).

ja
(2)

Nämä yhtälöt määräävät parametrisen suoran implisiittisesti. Varsin usein käytetään vielä lisäparametria t, joka määrää tietyn pisteen suoralla. Muita kuin suoria voidaan myös esittää parametrisessa muodossaan. Näistä voi enemmän lukea esim. Mulawan esityksestä (Mulawa, 1989).

3.2 Parametrisen suoran käyttäytyminen fotogrammetriassa

Avaruussuora, joka halutaan määrittää implisiittisesti joudutaan määräämään kolmella vektorilla, jotka ovat samassa tasossa (koplanariteettiehto). Yhtälössä (3) vektori on suuntavektori suoralle. Vektori L-C on suoran keskipisteen ja kameran projektiokeskuksen välinen vektori. Vektori on kuvasäde.

(3)

Kuva 3-2 esittää parametrisen suoran kuvautumisen fotogrammetrisesti. Molemmat kuvahavainnot (x ja y) sisältyvät samaan havaintoyhtälöön (3).

Kuva 3-2: Fotogrammetrinen suhde lineaariseen piirteeseen.

4 Ulkoinen orientointi

Tässä kappaleessa käsitellään paikkatietoaineiston käyttöä ilmakuvien ulkoisen orientoinnin määrittämiseen. Edellisessä luvussa määritettiin lineaarisen piirteiden esittäminen 3-ulotteisessa avaruudessa sekä lineaarisen piirteen kuvautuminen kohteesta kuvalle.

4.1 Datumin ja suoran parametrien määritys

Normaalissa kartoitussovelluksessa datum määräytyy tukipisteiden mukaan. Tässä tapauksessa datum määritellään GIS-järjestelmästä saatavan datan avulla. Yleisessä tapauksessa paikkatietokannassa oleva suora on määritetty sen alku- ja loppupisteillä Tässä joudutaan lisäksi laskemaan muita pisteitä ensimmäisen ja viimeisen pisteen välille tietyllä intervallilla. Pistejoukko saadaan selville tekemällä 3-D Hough-muunnos. Hough-muunnoksesta kertoo enemmän esim. Gonzales (Gonzales & Wintz). Muunnosta ei tarvita jos välipisteet on talletettu erikseen.

Suorat on valittava tietokannasta erityisen huolella. Jo kolmen suoran avulla voidaan tulla toimeen, mutta useampia kannattaa valita. Lisäksi on huomattava suorien sijoittuminen kuvalla. Niiden on oltava tasaiseti jakautuneina kuvan alueelle. Lisäksi valitussa suorajoukossa ei saa olla pelkästään samansuuntaisia suoria.

Kun datum on määritelty, on muodostettava varsinaiset parametriset yhtälöt valituille suorille. Tässä vaiheessa on syytä tietää tietokannasta valittujen suorien koordinaattien tarkkuus tietokannassa, jotta tiedettäisiin generoituvien parametristen yhtälöiden tarkkuus.

Parametrinen yhtälö suoralle muodostuu kaavan (4) mukaisesti. P on 3-D pistejoukko suoralle, vektori on suoran suuntavektori ja C kertoo suoran keskipisteen.

(4)

4.2 Orientointiparametrien estimointi

Tärkein tehtävä orientoinnin määrityksessä on kuvan oikean piirteen yhdistäminen tietokannan oikeaan elementtiin. Tässä realisaatiossa käyttäjä antaa kuvalta alueen josta kulloinkin kyseessä oleva piirre löytyy. Piirre irrotetaan kuvalta gradienttimaskin ja Hough-muunnoksen avulla. Gradienttimaskeista kertoo enemmän esim. Gonzales (Gonzales & Wintz).

Ensimmäinen orientointi voidaan antaa lentosuunnitelmasta muutaman viivan osoituksen jälkeen. Tämän jälkeen käyttäjä vain osoittelee kuvalta viivoja ja piirteitä, joita haluaa mukaan tasoitukseen. Tässä vaiheessa on tarpeen tietää tietokannan elementtien tarkkuuksia, jotta ei tule valituksi elementtejä, joiden tarkkuus on huono. Epätarkkojen elementtien mukanaolo vaikuttaa luonnollisesti suoraan orientoinnin lopputulokseen.

Piirteiden sovitus tietokannan elementteihin on normaalia pienimmän neliösumman estimointia (PNS). Tässä käytettään hyväksi yhtälöä (3), joka linearisoidaan.

Edellä kuvattu toimii kun kyseessä on yhden kuvan orientointien määritys. Kahden tai useamman kuvan tapauksessa kukin kuva tulee muodostamaan oman tasonsa. Näiden tasojen leikkaus avaruudessa määrää orientoinnin ja paikan uudelle objektille. Ongelmia esiintyy, jos eteenpäinleikkauksessa muodostuva suora on yhdensuuntainen kahden kamera välisen suoran kanssa. Tällöin leikkausviivaa kahden tason välille ei voida muodostaa.

5 3-D piirteiden testaus käytännössä

Edellä esitettyä menetelmää ulkoisen orientoinnin määrittämiselle paikkatietoaineiston lineaaristen piirteiden avulla kokeiltiin käyttännössä testiaineistolle Tampereen keskustan alueelta.

Paikkatietoaineistoa vastaava aineisto saatiin analyyttisella stereokojeella kartoittamlla testialue, sillä alkuperäistä aineistoa ei ollut saatavilla. Tällöin ei myöskään ollut mahdollista kontrolloida aineiston virheettömyyttä. Ilmakuvina käytettiin 1200 pikselin resoluutiolla skannattua tavallista ilmakuvaa. Käytetty skanneri ei ollut aivan huippuluokkaa, joten koko kuvan geometrinen tarkkuus ei ollut kaikkiin testimittauksiin soveltuva. Voitiin kuitenkin olettaa että skannatun kuvan geometrinen tarkkuus pienellä alueella on hyvä.

5.1 Ulkoisen orientoinnin tarkkuus

Uloisen orientoinnin tarkkuutta testattiin erilaisilla lukumäärillä lineaarisia piirteitä GIS-aineistosta. Samanlainen testi suoritettiin myös pistemäisten kohteiden avulla määritetylle ulkoiselle orientoinnille. Pistemäisten kohteiden datum määritettiin ilmakolmioinnista. Tätä pistemäisten kohteiden avulla määrättyä orientointia verrataan kohdissa 5.1 ja 5.2 lineaaristen piirteiden avulla suoritettuun orientointiin. Referenssiorientointina käytettiin ilmakolmioinnin estimointiparametreja. Orientoinnin tarkkuuden arvioimiseen suoritettiin kaksi testiä.

Ensimmäisen testin tarkoituksena oli selvittää kuinka lineaaristen piirteiden lukumäärä vaikuttaa orientointitarkkuuteen. (Kuva 5-1)

Kuva 5-1: Lineaaristen piirteiden lukumäärän vaikutus orientointiparametreihin. Vasemmalla pystyakselilla on kameran sijainnin määrityksen keskivirhe metreinä. Oikealla pystyakselilla on kameran kulmaparametrien keskivirhe gooneina.

Oletuksena on, että lineaariset piirteet on valittu gemetrisesti järkevällä tavalla ts. on pyritty tekemään valinnat niin, että ratkaisusta tulisi mahdollisimman stabiili. Muutaman piirteen mukaan ottaminen ei vielä tee ratkaisusta hyvää. Kuvaajaa selvittämällä näyttää siltä, että 10-15 piirteen mukaan ottaminen ulkoiseen orientointiin antaa hyvän lopputuloksen. Piirteiden lukumäärää kasvattamalla tästä ei ratkaisu parane oleellisesti.

Toisen testin tarkoituksena oli tarkastella lineaaristen piirteiden käytön antamaa tarkkuutta pistemäisten kohteiden antamaan tarkkuuteen verrattuna. (Kuva 5-2)

Kuva 5-2: Vaaka-akselilla on orientointiparametrien keskivirheet. Kuvaajassa on verrattu pistemäisen menetelmän ja lineaaristen piirteiden menetelmän antamaa tarkkuutta.

Lineaaristen piirteiden menetelmässä orientoinnin estimoinnissa käytettiin 25 kpl suoria viivoja. Pistemäisessä menetelmässä oli mukana kymmenen kolimointipistettä. Piirrepohjainen menetelmä ei ole ainakaan pistemäistä menetelmää huonompi. Pistemäisellä menetelmällä näyttää tosin kameran sijainti määrittyvän pienemmällä keskivirheellä. Orientointikulmat estimoituvat taasen piirrepohjaisessa menetelmässä pistemäistä menetelmää huomattavasti paremmin.

5.2 Kohteiden mittaustarkkuusominaisuuksia

Uusille kohteille ei järjestelyolosuhteista johtuen yritetty määrittää koordinaatteja. Tämä johtui lähinnä skannerin huonosta laadusta. Oletettiin kuitenkin että skannattu kuva on geometrisesti stabiili pienellä alueella, ja sen takia tehtiin tarkkuusmittauksia pienillä alueilla. Referenssikoordinaatteina pidettiin arvoja , jotka saatiin paikkatietojärjestelmän tietokannasta. Kahta testiä käytettiin arvioimaan kohteiden muotoja ja kokoja. Riittävän hyvällä fotogrammetrisella skannerilla saadaan koko kuvan geometrinen laatu niin hyväksi, että voidaan tehdä uudelleen mittauksia ja päivityksiä kohteille. Kuva 5-3 havainnollistaa kohteiden mittaustarkkuusominaisuuksia.

Kuva 5-3: Kuvaajassa on esitetty pienellä alueella tehtyjen mittauksien eroja GIS-järjestelmän tietokantaan verrattuna.

Testissä mitattiin erityyppisiä kattorakennelmia ja niiden suorien piirteiden pituutta. Testissä oli mukana muodon, koon ja monimutkaisuuden mukaan erilaisia kattotyyppejä. Myös tässä testissä verrattiin piirrepohjaista menetelmää pistemäiseen menetelmään. Piirrepohjainen menetelmä näyttää tässä antavan keskimäärin parempia tuloksia kuin pistemäisen menetelmän tulokset. Tulosten verailussa ei ole voitu erotella eri kattotyyppejä niiden monimuotoisuuden takia. Tuloksissa on ainoastaan esitetty kolmen eri katon mittauserot GIS-tietokantaan verrattuna.

Viimeisessä testissä (kuva 5-4) verrattiin yksittäisen pisteen tarkkuutta GIS-tietokannan koordinaatteihin. Jälleen oli vertailumenetelmänä pistemäisen kohteiden käyttäminen orientointi parametrien määrittämiseen. Myös tässä testissä näyttää piirrepohjainen menetelmä olevan ainakin yhtä hyvä kuin perinteinen menetelmä. Saavutettavat pisteiden tarkkuudet ovat piirrepohjaisessa menetelmässä korkeintaan 10 cm:n päässä GIS-tietokannan koordinaateista.

Kuva 5-4: Mitattujen pisteiden koordinaattierot katoissa verrattuna paikkatietokannan koordinaatteihin.

6 Päätelmiä menetelmästä

Vertailupiirteiden valinta on kaikkein ratkaisevin lopputuloksen kannalta. Piirteiden on sijaittava koko kuvan alueella ja niiden tulee orientoinneiltaan olla stabiilisti sijaitsevia. Ainoastaan yhdensuuntaisia suoria viivoja kontrollipiirteiksi ei voida hyväksyä. Yhdensuuntaiset piirteet lisäävät epästabiiliutta. Kullekin viivalle on lisäksi tehtävä suurin piirtein sama määrä havaintoja. Tällöin mitään piirrettä ei tule painotettua liikaa.

Lineaaristen piirteiden menetelmä näyttää olevan kelvollinen kuvan ulkoisen orientoinnin määrittämiseen rakennetuilta alueilta. Näillä alueilla menetelmässä käytetyt piirteet ovat helposti identifioitavissa yksikäsitteisesti. Tämä tarkoittaa sitä että menetelmää voisi käyttää osana tietokannan päivitysprosessia.

Menetelmän suurin etu on sen ajansäästö. Suuria valmisteluja signalointia varten ei tarvitse tehdä. Tämä säästää sekä aikaa että rahaa. Tällä menetelmällä voidaan tulevaisuudessa säästyä maastokäynneiltä lähes kokonaan esivalmisteluiden poistuessa.

Menetelmällä päästään samaan orientointitarkkuuteen kuin analyyttisillä tai digitaalisilla

stereoplottereilla. Kun menetelmää vielä kehitetään, voidaan päästä jopa parempaan tarkkuuteen kuin perinteisiä fotogrammetrisia mittausmenetelmiä käyttäen. Tämä johtuu suuremmasta ylimäärityksen mahdollisuudesta orientointiparametreja määrättäessä. Ainakin tällä menetelmällä päästään suuurempaan tehokkuuteen perinteisiin menetelmiin verrattuna.

7 Paikkatietoaineiston käyttö osana fotogrammetrista järjestelmää

Näyttää siltä, että jo kerättyä paikkatietoaineistoa kannattaa käyttää osana fotogrammetrista järjestelmää. Edellä kuvattu menetelmä oli pilottiprojekti, jota on sittemmin jatkettu TKK:lla. Edellä kuvattu menelmä oli toteutettu itse koodatuilla C-kielisillä ohjelmilla ja Motifilla.

Tällä hetkellä työ on edennyt siihen vaiheeseen, että edellä kuvattu prosessi yritetään yhdistää osaksi suurempaa kokonaisuutta. Tällöin ohjelma voisi olla jo käyttökelpoinen käytännön sovelluksissa. Pilotti antoi kuitenkin ymmärtä että kannattaa käyttää olemassa olevaa dataa päivitettäessä tietokantaa.

Luvussa 2 kuvatut integroidun järjestelmän ominaisuudet ovat vähitellen aukeamassa. Kehitettävä menetelmä on osa nopeasti kehittyvää digitaalisen fotogrammetrian aluetta.