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카메라 보정 »

카메라 보정은 일반 카메라의 특별한 도전이다. 온도 변화, 진동, 초점 및 기타 요인은 파생된 모수에 영향을 미치며 결과 데이터에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 드론 비행으로 자동 또는 자체 교정이 가능하고 바람직하지만, 비행 패턴에 따라 자동 교정이 결과 제품의 왜곡을 모두 제거하지 못할 수도 있다. 제임스와 롭슨(2014)은 UAV와 지상 기반 이미지 네트워크에서 파생된 지형 모델의 체계적 오류 완화 논문에서 자체 보정으로 인한 왜곡을 최소화하는 방법을 다룬다.

탄자니아 다르에스살람의 홍수에 취약한 음심바시 분지를 통해 탄자니아가 수집한 13,000개 이상의 이미지 데이터 세트에 대한 볼링 효과.

이 효과를 완화하기 위해 몇 가지 옵션이 있지만 가장 간단한 것은 다음과 같다: 20°로 분리된 두 패턴을 날리고, 나디르(직선 아래로 가리키는) 카메라가 있는 대신, 5° 앞으로 기울어지는 것을 사용한다.

비행에 대한 이러한 접근법은 일반적인 비행보다 더 오래 걸릴 수 있기 때문에, 조종사나 팀은 위의 접근법을 사용하여 작은 지역을 비행할 수 있다. OpenDroneMap은 camers.json이라는 보정 파일을 생성하며, 이 파일을 가져와 보다 효율적으로 비행하는 다른 비행을 보정하는 데 사용할 수 있습니다.

또는 다음과 같은 실험 방법을 적용할 수 있다: 훨씬 더 낮은 중첩으로 비행하지만, 5° 전방 카메라로 20°씩 분리된 두 개의 교차 그리드 비행(크로스 해치라고도 함).

● 교차 그리드 중첩 비율은 평행 비행보다 낮을 수 있다. 좋은 3D 결과를 얻으려면 68%의 오버랩과 사이드랩이 필요합니다. 83%의 오버랩과 사이드랩이 필요합니다.

● 좋은 2D 및 2.5D(디지털 표고 모델) 결과를 얻으려면 중복 및 사이드랩이 42% 필요합니다. 중복 및 사이드랩은 70%에 해당합니다.

수직으로 분리된 비행선은 또한 정확도를 향상시키지만, 5°만큼 전방을 향한 카메라보다 덜하다.