AI Summary & Key Takeaways
AI InsightGround Control Points (GCP) are measured in the ortho-rectified images acquired by prepared sortware, compared with the ortho-images acquired by Inpho OrthoMaster software and rectified images acquired by polynomial rectification method according to Root Mean Square Error (RMSE) and mean error.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The features on the satellite and aerial images are not in correct positions because of camera obliquity and elevation differences. So, errors caused by image obliquity and different elevations of the features must be removed. In this study a differential rectification algorithm for aerial frame camera images was introduced and programmed with Matlab software. The differential rectification algorithm was tested by implementing for taken by GPS/INS supported Microsoft UltracamX digital aerial camera images. Ground Control Points (GCP) are measured in the ortho-rectified images acquired by prepared sortware, compared with the ortho-images acquired by Inpho OrthoMaster software and rectified images acquired by polynomial rectification method according to Root Mean Square Error (RMSE) and mean error.
Özet
Hava fotoğrafları ve uydu görüntülerindeki detaylar kamera eğikliği ve yükseklik farkları nedeniyle doğru konumlarını göstermezler. Bunun için resim eğikliğinin ve yükseklik farklarından kaynaklanan hataların giderilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, havadan alınan çerçeve kamera görüntüleri için bir diferensiyel yataylama algoritması tanıtılmış ve Matlab yazılımı ile programlanmıştır. Diferensiyel yataylama algoritması GPS/INS destekli Microsoft UltracamX sayısal hava kamerası ile elde edilen görüntülere uygulanarak test edilmiştir. Hazırlanan program ile oluşturulan ortogörüntüler üzerinde Yer Kontrol Noktaları (YKN) ölçülmüş, Inpho OrthoMaster yazılımı ile elde edilen orto-görüntüler ve polinomiyal yataylama ile yataylanmış görüntüler ile karesel ortalama hataları (KOH) ve ortalama hatalarına göre karşılaştırılmıştır.