Luento 9: Ortokuvien tuottaminen
|
|
- Riitta-Liisa Toivonen
- 8 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Maa Fotogrammetrinen kartoitus Luento-ohjelma Luento 9: Ortokuvien tuottaminen Luento 9: Ortokuvien tuottaminen Ortokuvaus Oikaisuvaihtoehdot Digitaalinen oikaisu Oikaisun tarkkuus Satelliittikuvien oikaisu Pushbroom-kuvien oikaisu Kuvamosaiikit Ortokuvaustoimintaa Suomessa Rakennusten oikaisu ortokuvilla Kirjallisuutta Ortokuvaus (Alkuperäinen luento: Henrik Haggrén, Muutoksia: Eija Honkavaara ) Ortokuva on karttaprojektioon oikaistu ilmakuvamosaiikki. Ortokuva tuotetaan ilma- tai satelliittikuvilta. Ortokuvauksen edellytyksenä on, että alueelta on olemassa korkeusmalli. Aiemmin korkeusmallin ja ortokuvan valmistusprosessit liittyivät kiinteästi toisiinsa. Nykyisin ortokuva tuotetaan yhä useammin vanhan korkeusmallin päälle. Ortokuvauksen sovellukset perustuvat sen havainnollisuuteen ja nopeaan valmistusprosessiin. Kuva käy vanhan kartan pohjaksi sellaisenaan ja käyttäjä näkee muutokset suoraan ortokuvalta. Ortokuvaus voidaan tuottaa myös stereokuvina, mikä edesauttaa kohteen tulkintaa. Digitaalisena valmistettu ortokuva toimii maastokartoituksen digitointipohjana. Hyvänä esimerkkinä on Suomessa toteutettu peltolohkotietokanta, jossa lohkorajojen digitointi perustuu ortokuvatulkintaan. Kuvien orto-oikaisu edellyttää niiden orientointien määrittämistä. Tarkin keino hankkia orientointitiedot on kolmioida kuvat blokkeina. Tällöin liitospisteillä varmistetaan se, että kuvamosaiikin saumakohdissa kuvat sopivat geometrisesti yhteen. Ortokuvaus pyritään tekemään nadiirikuvauksena. Kuvan valmistamisen kannalta on sitä parempi mitä kapeampaa kuvakulmaa nadiirikuvauksessa käytetään. Tämä toteutetaan käytännössä käyttämällä kamerassa pidempää polttoväliä, kuvaamalla ylempää, tai ottamalla kuvia tihempään eli käyttämällä suurempaa malli- ja jonopeittoa. Maanpintaortokuva. Maanpintaortokuva muodostetaan käyttäen maanpintaa kuvaavaa korkeusmallia. Tällaisella ortokuvalla ainoastaan maanpinta on ortogonaaliprojektiossa, mutta maanpinnan yläpuolella olevat kohteet ovat perspektiivisesti vääristyneet 1
2 Tosiortokuva. Tosiortokuvat muodostetaan käyttäen kohteen pintamallia, johon kuuluvat myös rakennetut kohteet. Tällöin kaikki kohteet ovat ortogonaaliprojektiossa. Tosiortokuvan muodostamista varten kuvaus joudutaan suorittamaan erittäin suurilla sivu- ja pituuspeitoilla, yleensä 80%, jotta myös piiloalueet saadaan ortokuvalle Ortokuvien tuottaminen. (Madani, 1996) Suomessa käytettävien ilmakuvakameroiden polttovälit ovat laajakulmaoptiikalla 150 mm ja välikulmaoptiikalla 210 mm. Ortokuvaus, samoin kuin kaikki kartoituskuvaus, tehdään pystykuvauksena. Kartta on ortogonaaliprojektiossa. Ortokuva vastaa karttaa vain kuvan nadiiripisteessä. 2
3 Ortokuvan tuottamisen kannalta on sitä parempi, mitä etäämpää kuvat otetaan. Etäältä kuvattaessa kuvan sisäiset mittakaavaerot pienenevät ja useimmiten myös kuvauslaitteen avauskulma on pienempi. Kapean avauskulman etuja ovat valaistuksen tasaisuus ja hyvä näkyvyys maanpintaan koko kuvan alueella. Oikaisuvaihtoehdot Yksinkertaisin oikaisu on kuvan projisiointi toiselle tasolle, esimerkkeinä julkisivukuvien oikaisu tai ilmakuvien oikaisu nadiirikuviksi. Oikaisu tehdään 3
4 2-D projektiivisena muunnoksena. Kuva ei ole ortokuva, vaan oikaistu kuva, ja siinä kuvan alkuperäinen projektiivisuus säilyy muuttumattomana. Satelliittikuvilla maanpinnan korkeuserojen merkitys on vähäisempi kuin ilmakuvilla, koska kuvausetäisyydet ovat kymmen- ja satakertaisia, sääsatelliiteilla jopa tuhatkertaisia matalimpiin ilmakuvauksiin verrattuna. Satelliittikuvien oikaisu tehdäänkin lähinnä kuvan muuttamiseksi karttakoordinaatistoon. Oikaisumalleina käytetään joko 2-D polynomeja tai 3- D murtopolynomeja. Orto-oikaisusta puhutaan oikeastaan vasta silloin, kun ilmakuva oikaistaan karttaprojektioon. Oikaisumallina käytetään keskusprojektion mukaista perspektiivimallia eli kollineaarisuusehtoa maanpinnan ja kuvan välillä. Ortokuvaa tuotettaessa poistetaan kuvasta myös tunnetut kuvausvirheet (refraktio, maankaarevuus ja optiikan piirtovirheet). Ortokuvassa maaston korkeuseroista ja kuvan kallistuskulmista aiheutuva mittakaavan vaihtelu kuvan eri osien välillä poistetaan ja kaikkien oikaistujen kuvapisteiden kuvamittakaava on sama. Ortokuvaoikaisu voidaan tehdä kaistaleittain tai pisteittäin. Analogiakuvien orto-oikaisu tehdään optisesti ja kuva projisioidaan kaistaleina. Esimerkiksi 1 : 5,000 pohjakartan oikaistaan filmille 5 mm leveinä kaistoina ja kaistat valotetaan 0.1 mm kaistaleina. Digitaalinen ortokuva oikaistaan aina pisteittäin. Projektiivinen ja perspektiivinen kuva. 4
5 Ortokuva, jonka koko on 500 x 500 pikseliä 2 metrin pikselikoolla, Boston. ( MIT Digital Orthophoto Browser) Digitaalinen oikaisu Ortokuva tulostetaan kartan koordinaatistoon siten, että yksittäinen pikseli saa koordinaattiarvoja tasavälein. Ruutujako voi olla esimerkiksi 10 cm, 20 cm, 0,5 m, 1 m. Hyvänä periaatteena on se, että digitoidun kuvan pikselikoko on sama tai pienempi kuin ortokuvan pikselikoko. Ortokuvan pikselin harmaasävyarvo luetaan käytännössä lähimmältä kuvalta. Ortokuvan pikselin keskipisteen koordinaatit projisioidaan maanpinnalta kuvalle ja pikselin harmaasävyarvo luetaan projisiointikohtaa lähinnä olevista kuvan pikseleistä o Lähimmän naapurin menetelmässä harmaasävyarvoksi voidaan ottaa projisiointikohtaa lähinnä olevan pikselin harmaasävyarvo sellaisenaan. Tämä on laskennallisesti kevein vaihtoehto, mutta aiheuttaa ortokuvaan geometrista virhettä, joka voi olla puolen pikselin luokkaa. o Harmaasävyarvo voidaan laskea myös useista pikseleistä interpoloimalla. Hyvin yleinen vaihtoehto on bilineaarinen interpolointi neljän lähimmän naapurin harmaasävyarvoista. Tämä menetelmän huonona puolena on se, että se keskiarvoistaa kuvaa ja vähentää kuvan kontrastia. o Laskennallisesti raskaampia menetelmiä ovat kuutio- ja palapolynomiinterpolointi sekä sinc-funktioon perustuva interpolointi. Näiden käyttö lisääntyy tietokoneiden laskentatehon lisääntyessä. 5
6 Korkeusmalli tihennetään ortokuvan tuottamiseksi. Tihentäminen tehdään interpoloimalla. Suomessa on maanmittauslaitoksen ylläpitämän, koko maan kattavan korkeusmallin ruutukoko 25 metriä. Jos ortokuva tuotetaan 1 metrin pikselikoolla, maanpintaa esittävä korkeusmalli interpoloidaan myös 1 metrin ruudukoksi. 6
7 Bilineaarinen interpolointi. Digitaalinen ortokuva tuotetaan tasavälisenä ruudukkona. Jokaista ruutua vastaa ruutu tihennetyllä korkeusmallilla. Tämän koordinaateilla lasketaan ruudun keskipisteen sijainti ilmakuvalla. Pistettä vastaava harmaasävy interpoloidaan lähimmistä pikseleistä. 7
8 Kuvautumismalli Ortokuvien laatukomponentit Interpolointi Yleiset laatumittarit o Spatiaalinen erotuskyky o Radiometrinen laatu o Geometrinen tarkkuus o Spektraali laatu Kuvausolosuhteisiin liityvät tekijät o Häiriöt (pilvet, pilviharsot, pilvenvarjot, utu, sumu, savu, roskat yms.) o Auringon korkeuskulma o Kuvausajankohta (kevät, kesä, syksy, talvi) Ortokuvien erityiset laatutekijät o Mosaikoinnin laatu o Vierekkäiset ortokuvat o Korkeusmallista aiheutuvat virheet: kuvan kaksinkertaistuminen tai katoaminen, kuvan venyminen 8
9 Oikaisun tarkkuus Koska ortokuva tuotetaan korkeusmallin perusteella, korkeusmallin virheet vaikuttavat ortokuvan geometriseen tarkkuuteen. Virheen merkitys korostuu kuvan nurkissa. Myös oikaisumalli eli kuvan ja maaston välinen muunnosfunktio vaikuttaa tuloskuvan geometriseen laatuun. Oikaistavan kuvan perspektiivi vaikuttaa tuloskuvaan esteettisesti. Kun oikaisupinta on maanpinta, kaikki siitä poikkeavat kohteet kuten rakennukset, sillat ja puusto kuvautuvat alkuperäisen kuvan esittämässä perspektiivissä. Selvimmin tämä näkyy mosaiikin saumakohdissa, jossa kaksi eri perspektiivissä otettua kuvaa joudutaan liittämään toisiinsa. Tätä vaikutusta voi parantaa käyttämällä tarkempaa pintamallia, käyttämällä kuvista vain keskiosaa ja sovittamalla mosaiikin saumat luonnonmukaisiin kuviorajoihin. Ortokuvaa tuotettaessa kertaalleen digitoitu ilmakuva näytteistetään uudelleen. Tämä heikentää kuvan erotuskykykyä. Esimerkkilaskelma oikaisun tarkkuudesta (tentti ) o Excel-tiedosto oikaisun_tarkkuus.xls Ortokuva 500 x 500, 0,5 m pikselikoolla, alkuperäisen kuvan keskeltä. ( MIT Digital Orthophoto Browser) 9
10 Ortokuva 500 x 500, 0,5 m pikselikoolla, alkuperäisen kuvan reunalta. Tässä kuvassa rakennusten pohjat kuvautuvat kartalla oikein, mutta muut osat väärin. Kuvan käyttö ortokuvana on hankalaa. Mikäli tiedot alkuperäisen ilmakuvan sisäisestä ja ulkoisesta orientoinnista ovat käytettävissä, kuvan rakennukset voidaan mallintaa. Ilmakuvan keskellä näkyvien rakennusten osalta tämä ei olisi mahdollista. ( MIT Digital Orthophoto Browser) Ortokuvan kuva-ala ilmakuvalla, kun sivupeitto on q ja pituuspeitto p ja tätä vastaava suurin säteettäinen etäisyys kuvan keskipisteestä. 10
11 Korkeusero dh aiheuttaa kuvalla säteettäissiirtymän dr. Korkeusmallin epätarkkuus aiheuttaa vastaavasti virheen ortokuvalle. 11
12 Errors caused by height errors Effect of -2 m height error Max error 1.3 m Example of errors caused by orientations Max error -1.9 m Esimerkki korkeusmallista ja orientoinnista aiheutuvista ortokuvan virheistä Satelliittikuvien oikaisu Satelliittikuvien oikaisu karttakoordinaatistoon on yleisimpiä satelliittikuvien esikäsittelyjä, sillä vasta oikaistuun kuvaan voidaan yhdistää muuta karttakoordinaatistossa olevaa vektori- tai rasterimuotoista tietoa. SPOT- ja Landsat-kuvien oikaisu. Maanmittauslaitoksessa automaattinen oikaisu perustuu PerusCD:n kahden metrin vesimaskista tehtyyn piirretietokantaan. Piirretietokanta sisältää mm. järvien ja saarten painopisteet ja ympärysmitat. Oikaistavasta satelliittikuvasta (infrakanava) kynnystetään vesistöt ja muodostetaan piirretietokantaa vastaavia vesistön piirrepisteitä. Vastinpisteiden avulla muodostetaan oikaisussa tarvittava tukipisteistö kuvan oikaisemiseksi karttakoordinaatistoon. Tällä hetkellä automaattista oikaisua voidaan tehdä Suomen alueelta Spotin kolmikanavaisille (XS) ja Landsatin TM-kuville. Tietoa Maasta 4/1996 Tutkakuvien oikaisu. Maanmittauslaitoksessa oikaistaan ERS-satelliittien SAR-kuvat joko likimääräisesti rataparametrien avulla, tarkemmin tukipisteiden avulla tai tarkimmalla menetelmällä tukipisteiden ja korkeusmallin avulla. Korkeusmallin käyttö oikaisussa on erittäin suositeltavaa. Välttämätöntä se on esimerkiksi eri aikaan otettujen kuvien oikaisemisessa yhdeksi aikasarjaksi. Likimääräinen oikaisu soveltuu öljypäästöjen seurannan kaltaisiin käyttökohteisiin, joissa useiden kymmenien metrien ero kuvalla ja maastossa ei ole ratkaisevaa. Tietoa Maasta 6/
13 Pushbroom-kuvien oikaisu True-ortojen tuotanto ADS40 kuvista ( Pintamalli forward-, backward- ja nadir-kuvista Orto-oikaisu Mosaikointi nadiiria lähinnä sijaitsevista kuvanosista Rinnakkaisprosessointi (Rainer Sandau, Peter Fricker, A. Stuart Walker, 1999) 13
14 Kuvamosaiikit Mosaikointi o leikkaus pikselin kuvasisältö haetaan siitä kuvasta, jonka nadiiripiste on lähimpänä sauma sijoitetaan kohteen kuviorajoihin, jolloin naapurikuvien mahdollinen sävyero on visuaalisesti "luonnonmukainen" automaattinen mosaikointi: suorat tai automaattiset rajat o radiometrinen korjaus "hot spot"-ilmiö näkyy sävyeroina kuvan sisällä, eli kuvanosat ovat varjoja vasten kuvattaessa tummempia kuin myötävaloon kuvattaessa valoisuusero voidaan osittain kompensoida sopivia maskeja käyttäen fysikaaliset menetelmät ( FM-Kartta Oy, Pekka Savolainen, 1998) 14
15 15
16 "Hot spot"-ilmiö syntyy auringon valaisemana kohtaan, jossa valo heijastuu suoraan tulosuuntaansa ja varjot jäävät katveeseen (retroheijastus). Ilmiö aiheuttaa kuvan alueella epälineaarisen valaistuseron, joka on suurin varjojen suunnassa ja pienin tätä vastaan kohtisuorassa suunnassa. Valaistuseroa pyritään mallinntamaan esimerkiksi ns. BRDF-funktiolla (bidirectional radiometric distribution function), mutta käytännössä sen korjaaminen on ilmakuvilta hankalaa. Sen sijaan ilmakuvasta korjataan kameran vignetoitumis-ilmiön tuottama valaistusero. Vignetoituminen johtuu sulkimen aukon varjosta ja näkyy kuvalle tulevan valon vähenemisenä kuvan laidalla. Vignetoitumisilmiö on symmetrinen kuvan pääpisteen suhteen. 16
17 Dodging. The mosaicked image on the left shows hot spots in the far left corner. The image on the right shows a seamless output with the use of specialized color balancing procedures in ERDAS IMAGINE 8.5 that remove hot spots from aerial photography and other off-nadir imagery. Image courtesy of AERO-METRIC, Inc. (Sheboygan, WI). ( 2001). Osakuva ilmakuvamosaiikista, vasemmalla ennen sävyntasausta, oikealla sävyntasauksen jälkeen. ( Carl Zeiss, Inc./ OrthoVista). 17
18 Suorat vs. maastokohteisiin piilotetut mosaiikkirajat. ( FM-Kartta Oy, Pekka Savolainen, 1998) Ortokuvan radiometrinen korjaus sisältyy globaalin yhteensovituksen ratkaisuun. Vasemmalla paloittain oikaistu ortokuva, oikealla globaalin yhteensovituksen tuloksena tuotettu ortokuva. Geometrinen virhe, joka johtuu korkeusmallin likimääräisyydestä. Korkeusmalli määräytyy globaalin yhteensovituksen yhteydessä ja virhe korjaantuu. 18
19 Ortokuva sopii sellaisenaan pohjakartaksi. Kartoitusohjelmistoon sisältyy myös ns. "map publishing"-osio. (Kuva: Leica Helava SocetSet, Ortokuvamosaiikki Bostonista. Kuvan koko on 2 km x 4 km ja pikselikoko on 8 m. ( MIT Digital Orthophoto Browser) 19
20 Ortokuvaindeksi, Boston ympäristöineen. ( MIT Digital Orthophoto Browser) ( FM-Kartta Oy, Pekka Savolainen, 1998) 20
21 ( FM-Kartta Oy, Pekka Savolainen, 1998) ( FM-Kartta Oy, Pekka Savolainen, 1998) 21
22 Rakennusten oikaisu ortokuvilla Orto-oikaisu sekä maaanpinnan että siinä olevien rakenteiden osalta ("true orto") 22
23 Automatic Correction of Houses in Digital Orthoimages (ETH Zürich) Jos maastovirhe korjataan ylikulkusillan kohdalla alla kulkevan tienpinnan korkeuden mukaan ja sillalta jatkuvan tien osalta oikean tienpinnan korkeuden mukaan, tien geometria vääristyy. "True orto"-korjauksella saadaan ylikulkusillat korjattua oikeaan asemaan sillalla kulkevan tien suhteen. (Kuva: Leica Helava SocetSet, 23
24 Ortokuvaustoimintaa Suomessa Maanmittauslaitos FM-Kartta Oy Suomen Kartoitus ja Mittaus SKM Oy Ortokuvastoja o MMM:n maanlaajuiset LPIS ortokuvat o MML:n MTJ ortokuvat o Metsäkeskusten ortokuvatuotanto o Kaavan pohjakartta o Novon ja FM-Kartta Oy:n toteuttama internetpohjainen ilmakuvapalvelu Vitteet o Maanmittauslaitos. MML:n ortokuvausesite, o Markus Ruottinen, 2001 Kirjallisuutta Kaavoitusmittausohjeet, Maanmittaushallituksen julkaisu n:o 94. Eija Orava, Digitaaliset ortokuvat, TKK, diplomityö, Espoo Mikael Johansson, Scott B. Miller, A. Stewart Walker, Digital orthophotography at the National Land Survey of Sweden, Espoo Maa Fotogrammetrinen kartoitus Luento-ohjelma
Luento 7: Ortokuvien tuottaminen
Maa-57.220 Fotogrammetrinen kartoitus Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 7: Ortokuvien tuottaminen Luento 7: Ortokuvien tuottaminen Ortokuvaus Oikaisuvaihtoehdot Uudelleennäytteistys Ortokuvien
Luento 6 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 6 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
Luento 5 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 5 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet
Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet Luento 8 Kartoitussovellukset Petri Rönnholm/Henrik Haggrén Mitä fotogrammetrisella kartoituksella tuotetaan? 3D koordinaatteja kohteesta Maaston korkeusmalli Topograafiset
Luento 5 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 5 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
Luento 9: Analyyttinen stereomittaus. Kuvien oikaisu. Ortokuvaus
Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (P. Rönnholm / H. Haggrén, 13.10.2004) Luento 9: Analyyttinen stereomittaus. Kuvien oikaisu. Ortokuvaus AIHEITA Stereomittaus
Luento 9 3-D mittaus. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 9 3-D mittaus 1 Luennot 2008 JOHDANTO Koko joukko kuvia! Kuvien moniulotteisuus. LUENNOT I. Kuvien ottaminen Mitä kuvia ja miten? Mitä kuvista nähdään? II. III. IV. Kuvien esikäsittely Miten kartoituskuvat
Luento 8: Kolmiointi AIHEITA. Kolmiointi. Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi. Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (P. Rönnholm / H. Haggrén, 12.10.2004) Luento 8: Kolmiointi AIHEITA Kolmiointi Nyrkkisääntöjä Kuvablokki Blokin pisteet Komparaattorit
Luento 7 Stereokartoituskojeet. 2007 Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet 1
Luento 7 Stereokartoituskojeet 1 Stereokartoitus (Hannu Hyyppä, Petri Rönnholm, TKK) 2 Fotogrammetrinen prosessi 3 Stereokartoituskoje Stereokartoituskojeessa kuvaparin stereoskooppinen tarkastelu ja tarkka
Luento 6: 3-D koordinaatit
Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 6: 3-D koordinaatit AIHEITA (Alkuperäinen luento: Henrik Haggrén, 16.2.2003, Päivityksiä: Katri Koistinen 5.2.2004
Luento 5: Stereoskooppinen mittaaminen
Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 5: Stereoskooppinen mittaaminen AIHEITA Etäisyysmittaus stereokuvaparilla Esimerkki: "TKK" Esimerkki: "Ritarihuone"
Luento 9. Stereokartoituskojeet
Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 9. Stereokartoituskojeet AIHEITA Analogiset stereokartoituskojeet Analyyttiset stereokartoituskojeet Digitaalinen
Luento 4 Georeferointi
Luento 4 Georeferointi 2008 Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet 1 Sisältö Georeferointi käsitteenä Orientoinnit Stereokuvaparin mittaus Stereomallin ulkoinen orientointi (= absoluuttinen orientointi)
Luento 4 Georeferointi Maa Fotogrammetrian perusteet 1
Luento 4 Georeferointi 2007 Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet 1 Sisältö Georeferointi käsitteenä Orientoinnit Stereokuvaparin mittaus Stereomallin ulkoinen orientointi (= absoluuttinen orientointi)
Maanmittauslaitoksen ilmakuva- ja laserkeilausaineistot ktjkii-päivä
Maanmittauslaitoksen ilmakuva- ja laserkeilausaineistot ktjkii-päivä 20.9.2011 Pentti Kupari Maanmittauslaitos, ilmakuvakeskus pentti.kupari@maanmittauslaitos.fi 1 MAANMITTAUSLAITOS TIETOA MAASTA Maanmittauslaitoksen
Luento 7 3-D mittaus. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 7 3-D mittaus 1 Luennot 2006 JOHDANTO Koko joukko kuvia! Kuvien moniulotteisuus. LUENNOT I. Kuvien ottaminen Mitä kuvia ja miten? Mitä kuvista nähdään? II. III. IV. Kuvien esikäsittely Miten kartoituskuvat
Luento 13: Ympäristömallien tiedonkeruu
Maa-57.220 Fotogrammetrinen kartoitus Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 13: Ympäristömallien tiedonkeruu Luento 13: Ympäristömallien tiedonkeruu 3-D mallien tiedonkeruu Ilmakuvauksen
Luento 11: Stereomallin ulkoinen orientointi
Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 (Alkuperäinen luento: Henrik Haggrén, 17.2.2003, Päivityksiä: Katri Koistinen, 23.2.2004 ) Luento 11: Stereomallin ulkoinen
Luento 13: Ympäristömallien tiedonkeruu
Maa-57.220 Fotogrammetrinen kartoitus Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 13: Ympäristömallien tiedonkeruu Luento 13: Ympäristömallien tiedonkeruu 3-D mallien tiedonkeruu Ilmakuvauksen
Luento 7: Fotogrammetrinen mittausprosessi
7Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 (Alkuperäinen luento: Henrik Haggrén, 7.2.2003, Päivityksiä: Katri Koistinen, 5.2.2004 ) Luento 7: Fotogrammetrinen mittausprosessi
FOTOGRAMMETRINEN PISTETIHENNYS
FOTOGRAMMETRINEN PISTETIHENNYS 1. Yleistä 2. Ilmakuvaus SKM Gisair Oy Työssä määritettiin ulkoinen orientointi Sotkamon kunnan keskustan alueen ilmakuvaukselle. Ilmakuvauksen teki SKM Gisair Oy keväällä
Luento 1: Fotogrammetria? Opintojakson sisältö ja tavoitteet.
Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 (Alkuperäinen luento: Henrik Haggrén, 17.1.2003) (Päivitys: Katri Koistinen, 3.2.2004) Luento 1: Fotogrammetria? Opintojakson
www.terrasolid.com Kaupunkimallit
www.terrasolid.com Kaupunkimallit Arttu Soininen 03.12.2015 Vuonna 1993 Isoja askeleita 1993-2015 Laserkeilaus helikopterilla/lentokoneella Laserkeilaus paikaltaan GPS+IMU yleistynyt kaikkeen ilmasta mittaukseen
Malleja ja menetelmiä geometriseen tietokonenäköön
Malleja ja menetelmiä geometriseen tietokonenäköön Juho Kannala 7.5.2010 Johdanto Tietokonenäkö on ala, joka kehittää menetelmiä automaattiseen kuvien sisällön tulkintaan Tietokonenäkö on ajankohtainen
Luento 10 3-D maailma. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 10 3-D maailma 1 Luennot 2007 JOHDANTO Koko joukko kuvia! Kuvien moniulotteisuus. LUENNOT I. Kuvien ottaminen Mitä kuvia ja miten? Mitä kuvista nähdään? II. III. IV. Kuvien esikäsittely Miten kartoituskuvat
Luento 4: Kuvien geometrinen tulkinta
Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 4: Kuvien geometrinen tulkinta AIHEITA Muunnokset informaatiokanavassa Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot Mittakaava
1. Hankinnan tausta ja tarkoitus
1 (5) Liite 5 HANKINNALLE ASETETTUJA VAATIMUKSIA HANKITTAVA PALVELU: LASERKEILAUS JA ORTOKUVAT 2015 KERAVAN, JÄRVENPÄÄN JA TUUSULAN ALUEILTA Lomakkeessa kuvataan hankittava palvelu, sille asetettavia sekä
Luento 5. Stereomittauksen tarkkuus Maa Fotogrammetrian perusteet 1
Luento 5 Stereomittauksen tarkkuus 2008 Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet 1 Sisältö Stereokuvauksen * tarkkuuteen vaikuttavat asiat tarkkuuden arviointi, kuvauksen suunnittelu ja simulointi stereomallin
Teledyne Optech Titan -monikanavalaser ja sen sovellusmahdollisuudet
Teledyne Optech Titan -monikanavalaser ja sen sovellusmahdollisuudet Jan Biström TerraTec Oy TerraTec-ryhmä Emoyhtiö norjalainen TerraTec AS Liikevaihto 2015 noin 13 miljoonaa euroa ja noin 90 työntekijää
LAS- ja ilmakuva-aineistojen käsittely ArcGIS:ssä
Esri Finland LAS- ja ilmakuva-aineistojen käsittely ArcGIS:ssä November 2012 Janne Saarikko Agenda Lidar-aineistot ja ArcGIS 10.1 - Miten LAS-aineistoa voidaan hyödyntää? - Aineistojen hallinta LAS Dataset
Maa-57.260. Kameran kalibrointi. TKK/Fotogrammetria/PP
Kameran kalibrointi Kameran kalibroinnilla tarkoitetaan sen kameravakion, pääpisteen paikan sekä optiikan aiheuttamien virheiden määrittämistä. Virheillä tarkoitetaan poikkeamaa ideaalisesta keskusprojektiokuvasta.
Tampereen yliopisto Tietokonegrafiikka 2013 Tietojenkäsittelytiede Harjoitus
Tampereen yliopisto Tietokonegrafiikka 201 Tietojenkäsittelytiede Harjoitus 6 1..201 1. Tarkastellaan Gouraudin sävytysmallia. Olkoon annettuna kolmio ABC, missä A = (0,0,0), B = (2,0,0) ja C = (1,2,0)
Luento 4 Kolmiulotteiset kuvat. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 4 Kolmiulotteiset kuvat 1 Kuvan kolmiulotteisuus 2 Stereokuva 3 Aiheita Parallaksi. Stereoskopia. Stereoskooppinen näkeminen. Stereomallin kokonaisplastiikka. Stereokuvaus. Dokumentointi stereodiakuvin.
Luento 2: Kuvakoordinaattien mittaus
Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi (P. Rönnholm / H. Haggrén, 14.9.2005) Luento 2: Kuvakoordinaattien mittaus Mitä pitäisi oppia? Muunnokset informaatiokanavassa (osin kertausta) Erotella kuvaan ja
Paikkatietoaineistot. - Paikkatieto tutuksi - PAIKKATIETOPAJA hanke 9.5.2007
Paikkatietoaineistot - Paikkatieto tutuksi - PAIKKATIETOPAJA hanke 9.5.2007 Maanmittauslaitoksen aineistoja PerusCD rasterimuotoinen (2 x 2 m) peruskartta-aineisto Maanmittauslaitoksen näyteaineistoa,
TERRASOLID Point Cloud Intelligence
www.terrasolid.com TERRASOLID Point Cloud Intelligence Kaupunkimallin visualisointikäyttö Kimmo Soukki 22.8.2017 Sisältö Rakennusten teksturointi Renderöinnit yksittäisiin kuviin ja videoiksi Suunnitteluaineiston
Valuma-aluejärjestelmä vesistöihin liittyvän seuranta- ja tutkimustiedon tukena
Valuma-aluejärjestelmä vesistöihin liittyvän seuranta- ja tutkimustiedon tukena LifeDatan karttapalveluseminaari 6.2.2014 Riitta Teiniranta Matti Joukola, Jaakko Suikkanen, Anu Häkkinen, Tiia Kiiski, Pekka
Luento 2 Stereokuvan laskeminen. 2008 Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet 1
Luento 2 Stereokuvan laskeminen 2008 Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet 1 Aiheet Stereokuvan laskeminen stereokuvan piirto synteettisen stereokuvaparin tuottaminen laskemalla stereoelokuva kollineaarisuusyhtälöt
Geodeettisen laitoksen koordinaattimuunnospalvelu
Geodeettisen laitoksen koordinaattimuunnospalvelu Janne Kovanen Geodeettinen laitos 10.3.2010 Koordinaattimuunnospalvelusta lyhyesti Ilmainen palvelu on ollut tarjolla syksystä 2008 lähtien. Web-sovellus
Kaukokartoitustiedon käyttö LUKE:ssa
Kaukokartoitustiedon käyttö LUKE:ssa Sakari Tuominen sakari.tuominen@luke.fi Metsien kartoitus: Valtakunnan metsien inventointi VMI VMI perustuu systemaattiseen ryvästettyyn koealaotantaan 5 vuoden inventointikierrolla
Liite 2. Maisema- ja kulttuuriympäristön karttatarkastelu, näkemäalueanalyysien tulokset ja kuvasovitteet
Liite 2 Maisema- ja kulttuuriympäristön karttatarkastelu, näkemäalueanalyysien tulokset ja kuvasovitteet 2 (33) SISÄLTÖ 1 NÄKEMÄALUEANALYYSIT... 3 2 KUVASOVITTEET... 12 3 (33) 1 Näkemäalueanalyysit Näkemäalueanalyysi
Laserkeilauksen ja kuvauksen tilaaminen
www.terrasolid.com Laserkeilauksen ja kuvauksen tilaaminen Arttu Soininen 22.08.2017 Käsiteltävät aiheet Tarjouspyynnössä määrättävät asiat Laserkeilaustyön jakaminen osiin Ajankohdan vaikutus laserkeilaukseen
Luento Fotogrammetrian perusteet. Henrik Haggrén
Luento 8 6.5.2016 Fotogrammetrian perusteet Henrik Haggrén Sisältö Fotogrammetrinen kuvaaminen Avaruussuorat ja sädekimput Sisäinen ja ulkoinen orientointi Kollineaarisuusehto kohteen ja kuvan välillä
Laserkeilaus suunnistuskartoituksessa
Laserkeilaus suunnistuskartoituksessa Uusi mahdollisuus pohjaaineistoksi Suunnistuskartoittajien talvipäivä 16.2.2008, Jussi Silvennoinen Laserkeilauksen periaate Laserkeilain muistuttaa tutkaa Keilain
Corona-kuvan oikaisu karttaprojektioon
Maa-57.290 Fotogrammetrian erikoistyö Corona-kuvan oikaisu karttaprojektioon 2003 Hanne Junnilainen Sisällysluettelo 1 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 3 4 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 5 5.1 5.2 5.3 6 JOHDANTO CORONA-KUVAT
Luento 10: Topografinen peruskartoitus
Maa-57.220 Fotogrammetrinen kartoitus Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 10: Topografinen peruskartoitus (Alkuperäinen luento: Henrik Haggrén, 25.10.2002 Muutoksia: Eija Honkavaara 10.10.2004)
Suuriformaattiset digitaaliset ilmakuvakamerat
Maa 57.270, Fotogrammetrian, kaukokartoituksen ja kuvantulkinnan seminaari Suuriformaattiset digitaaliset ilmakuvakamerat 2007 Lauri Saarinen Sisällysluettelo 1 Johdanto...3 2 Digitaalinen ilmakuvakamera...3
Miehittämättömän lennokin ottamien ilmakuvien käyttö energiakäyttöön soveltuvien biomassojen määrän nopeassa arvioinnissa
Miehittämättömän lennokin ottamien ilmakuvien käyttö energiakäyttöön soveltuvien biomassojen määrän nopeassa arvioinnissa Anna Lopatina, Itä-Suomen yliopisto, Metsätieteiden osasto, Anna.lopatina@uef.fi
Luento 7: Kuvan ulkoinen orientointi
Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (P. Rönnholm / H. Haggrén, 6.10.2004) Luento 7: Kuvan ulkoinen orientointi AIHEITA Ulkoinen orientointi Suora ratkaisu Epäsuora
Luento 4: Kolmiointihavainnot
Maa-57.220 Fotogrammetrinen kartoitus Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 4: Kolmiointihavainnot Luento 4: Kolmiointihavainnot Reconstruction procedure Kuvahavainnot Kollineaarisuusyhtälö
Korkeusmallien vertailua ja käyttö nitraattiasetuksen soveltamisessa
Korkeusmallien vertailua ja käyttö nitraattiasetuksen soveltamisessa Valtakunnallisesti kattavaa laserkeilausaineistoa ei vielä ole. Kaltevuusmallit perustuvat tällä hetkellä digitaalisen korkeusmallin
Fotogrammetrian termistöä
Fotogrammetrian termistöä Petri Rönnholm, Henrik Haggrén, 2015 Hei. Sain eilen valmiiksi mukavan mittausprojektin. Kiinnostaako kuulla yksityiskohtia? Totta kai! (Haluan tehdä vaikutuksen tähän kaveriin,
1) Maan muodon selvittäminen. 2) Leveys- ja pituuspiirit. 3) Mittaaminen
1) Maan muodon selvittäminen Nykyään on helppo sanoa, että maa on pallon muotoinen olet todennäköisesti itsekin nähnyt kuvia maasta avaruudesta kuvattuna. Mutta onko maapallomme täydellinen pallo? Tutki
KAINUUN MAAKUNTAKAAVA HAVAINNEKUVAT TUULIVOIMA-ALUEISTA SWECO YMPÄRISTÖ OY. Kainuun Liitto. Maakuntakaavan tuulivoima-alueet.
Kainuun Liitto Maakuntakaavan tuulivoima-alueet Havainnekuvat Kainuun maakuntakaavan tuulivoimala-alueiden maisemavaikutuksia varten laadittiin havainnekuvat talven ja kesän 2015 aikana. Havainnekuvat
7.4 PERUSPISTEIDEN SIJAINTI
67 7.4 PERUSPISTEIDEN SIJAINTI Optisen systeemin peruspisteet saadaan systeemimatriisista. Käytetään seuraavan kuvan merkintöjä: Kuvassa sisäänmenotaso on ensimmäisen linssin ensimmäisessä pinnassa eli
PAINOVOIMAMITTAUKSET JA KALLIONPINNAN SYVYYSTULKINNAT
1 (24) PAINOVOIMAMITTAUKSET JA KALLIONPINNAN SYVYYSTULKINNAT Tuire Valjus Menetelmän perusteista Painovoimamittausten avulla voidaan tutkia tiheydeltään ympäristöstä poikkeavien muodostumien paksuutta
Kaukokartoitusaineistot ja maanpeite
Kansallinen maastotietokanta hanke Maasto-työpaja 20.9.2016 Maanmittauslaitos Kaukokartoitusaineistot ja maanpeite Pekka Härmä Suomen Ympäristökeskus 1 Sisältö SYKE tietotarpeet / kokemukset maanpeiteseurannassa
Tuulivoima-alueiden havainnollistamisprojekti
Tuulivoima-alueiden havainnollistamisprojekti Projektisuunnittelija Eeva Paitula eeva.paitula@satakunta.fi 28.11.2012, Alueiden käyttö 1 Ympäristöministeriön rahoittama pilottiprojekti Osa Satakunnan vaihemaakuntakaavaa
Luento 3: Kuvahavainnot
Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi (P. Rönnholm / H. Haggrén, 22.9.2004) Luento 3: Kuvahavainnot Mitä pitäsi oppia? Viimeistään nyt pitäisi ymmärtää kuva-, komparaattori- ja kamerakoordinaatistojen
Teoreettisia perusteita II
Teoreettisia perusteita II Origon siirto projektiokeskukseen:? Origon siirto projektiokeskukseen: [ X X 0 Y Y 0 Z Z 0 ] [ Maa-57.260 Kiertyminen kameran koordinaatistoon:? X X 0 ] Y Y 0 Z Z 0 Kiertyminen
Matterport vai GeoSLAM? Juliane Jokinen ja Sakari Mäenpää
Matterport vai GeoSLAM? Juliane Jokinen ja Sakari Mäenpää Esittely Tutkimusaineiston laatija DI Aino Keitaanniemi Aino Keitaanniemi työskentelee Aalto yliopiston Rakennetun ympäristön mittauksen ja mallinnuksen
Luento 10: Optinen 3-D mittaus ja laserkeilaus
Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (P. Rönnholm / H. Haggrén, 19.10.2004) Luento 10: Optinen 3-D mittaus ja laserkeilaus AIHEITA Optinen 3-D digitointi Etäisyydenmittaus
UAV LENNOKIN HYÖDYNTÄMINEN MAASTOTIETOKANNAN AJANTASAIS- TUKSESSA
OPINNÄYTETYÖ MATTI MEINILÄ 2014 UAV LENNOKIN HYÖDYNTÄMINEN MAASTOTIETOKANNAN AJANTASAIS- TUKSESSA MAANMITTAUSTEKNIIKKA ROVANIEMEN AMMATTIKORKEAKOULU TEKNIIKAN JA LIIKENTEEN ALA Maanmittaustekniikka Opinnäytetyö
Maa-57.260 Fotogrammetrian erikoissovellutukset (Close-Range Photogrammetry)
Maa-57.260 Fotogrammetrian erikoissovellutukset (Close-Range Photogrammetry) -luennot: --ti 12-14 M5, to 12-14 M5 --Henrik Haggrén (HH), Petteri Pöntinen (PP) 1. Johdanto ja teoreettisia perusteita I,
INSPIRE verkosto Tietotuotemäärittelyt Pasila INSPIRE Thematic Working Group Orthoimagery
INSPIRE verkosto Tietotuotemäärittelyt 22.8.2011 Pasila INSPIRE Thematic Working Group Orthoimagery Risto Ilves 1 Työryhmä Surname Name Ctry Organisation Curtinot Pierre-Yves FR Institut Géographique National
Hirvinevan tuulivoimahanke
TM VOIMA OY Näkymäalueanalyysi ja valokuvasovitteet V150 x 4 x HH155 FCG SUUNNITTELU JA TEKNIIKKA OY 29.3.2018 V150x 4 x HH155 2 (11) Johanna.harju@fcg.fi 29.3.2018 1 Maisema ja havainnekuvat Havainnekuvat
PIKSELEITÄ JA PISTEPILVIÄ - KUVAUKSEN UUDET ULOTTUVUUDET
PIKSELEITÄ JA PISTEPILVIÄ - KUVAUKSEN UUDET ULOTTUVUUDET Maanmittaustieteiden päivien järjestelytoimikunta on valinnut tämän vuoden aiheeksi kuvauksen sen monissa eri muodoissa. Aiheet liittyvät ilmakuvaukseen,
ETRS89- kiintopisteistön nykyisyys ja tulevaisuus. Jyrki Puupponen Kartastoinsinööri Etelä-Suomen maanmittaustoimisto
ETRS89- kiintopisteistön nykyisyys ja tulevaisuus Jyrki Puupponen Kartastoinsinööri Etelä-Suomen maanmittaustoimisto Valtakunnalliset kolmiomittaukset alkavat. Helsingin järjestelmä (vanha valtion järjestelmä)
Radiotekniikan sovelluksia
Poutanen: GPS-paikanmääritys sivut 72 90 Kai Hahtokari 11.2.2002 Konventionaalinen inertiaalijärjestelmä (CIS) Järjestelmä, jossa z - akseli osoittaa maapallon impulssimomenttivektorin suuntaan standardiepookkina
Satelliittikuvien jakelu ja prosessointi -osahanke Markus Törmä, Suomen ympäristökeskus SYKE, Mikko Strahlendorff & Mikko
Satelliittikuvien jakelu ja prosessointi -osahanke Markus Törmä, Suomen ympäristökeskus SYKE, markus.torma@ymparisto.fi Mikko Strahlendorff & Mikko Moisander IL 22.11.2017 1 Johdanto EU:n Copernicus-ohjelma
Fotogrammetris geodeettinen menetelmä metsäalueen tarkkaan kartoittamiseen sekä syitä ja muita keinoja maastoaineiston tarkkaan paikantamiseen
Fotogrammetris geodeettinen menetelmä metsäalueen tarkkaan kartoittamiseen sekä syitä ja muita keinoja maastoaineiston tarkkaan paikantamiseen.. Fotogrammetrian perusteet.. LiDARin perusteet.. STRS menetelmät..
6.6. Tasoitus ja terävöinti
6.6. Tasoitus ja terävöinti Seuraavassa muutetaan pikselin arvoa perustuen mpäristön pikselien ominaisuuksiin. Kuvan 6.18.a nojalla ja Lukujen 3.4. ja 3.5. harmaasävjen käsittelssä esitellillä menetelmillä
MAA-C2001 Ympäristötiedon keruu
MAA-C2001 Ympäristötiedon keruu Luento 1b Petri Rönnholm, Aalto-yliopisto 1 Laserkeilauksen, fotogrammetrian ja kaukokartoituksen harjoituksista Laserkeilausharjoitus Tarkempi aikataulu julkaistaan lähiaikoina
(Petri Rönnholm / Henrik Haggrén, ) Luento 1: Opintojakson järjestäytyminen. Motivointia. Kertausta. Kuvamittauksen vaihtoehdot.
Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi (Petri Rönnholm / Henrik Haggrén, 12.9.2005) Luento 1: Opintojakson järjestäytyminen. Motivointia. Kertausta. Kuvamittauksen vaihtoehdot. Mitä pitäisi oppia? Palauttaa
LIITE 1(5) TYÖOHJELMA NUMEERISEN KAAVAN POHJAKARTAN LAATIMINEN. 1. Tehtävän yleismäärittely
LIITE 1(5) TYÖOHJELMA NUMEERISEN KAAVAN POHJAKARTAN LAATIMINEN 1. Tehtävän yleismäärittely 2. Lähtötilanne Kartoituskohde Tuusulan kunta, Siippoon alue Karttatyyppi numeerinen kaavan pohjakartta Kartoitusalueen
Luento 8: Ilmakuvaus AIHEITA. Kuvauslajit. Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet. Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 (Alkuperäinen luento: Henrik Haggrén, 9.2.2003, Päivityksiä: Katri Koistinen 10.2.2004) Luento 8: Ilmakuvaus AIHEITA Kuvauslajit
Luento 6: Kolmiointi digitoiduin kuvin.
Maa-57.220 Fotogrammetrinen kartoitus Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 6: Kolmiointi digitoiduin kuvin. Luento 6: Kolmiointi digitoiduin kuvin. Liitospisteiden mittaus Kuvien yhteensovitus
Tampereen seudun mittauspäivät. Pasi Puttonen Etelä Savon ammattiopisto
Tampereen seudun mittauspäivät Pasi Puttonen Etelä Savon ammattiopisto Mitä kartoittajan tulee osata? Miksi tehdään tarkkavaaituksia? Mitä eroa on painokairauksella ja tärykairauksella? Mikä on ortokuva?
Luento 7 Stereokartoituskojeet Maa Fotogrammetrian perusteet 1
Luento 7 Stereokartoituskojeet 2008 Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet 1 Stereokartoitus (Hannu Hyyppä, Petri Rönnholm, TKK) 2008 Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet 2 Fotogrammetrinen prosessi 2008
UAV-kopteri Jyväskylän kaupunkiympäristössä. Juha Kantanen Jyväskylän kaupunki
UAV-kopteri Jyväskylän kaupunkiympäristössä Juha Kantanen Jyväskylän kaupunki TIIVISTELMÄ Organisaatio Tehtävät UAS-hankinta Esimerkkejä tuotteista Kokemuksia KAUPUNKIRAKENTEEN TOIMIALA MITÄ MAASTOSSA
Kaukokartoitusmenetelmien hyödyntämis- mahdollisuuksista maaainesten oton valvonnassa ja seurannassa
Kaukokartoitusmenetelmien hyödyntämis- mahdollisuuksista maaainesten oton valvonnassa ja seurannassa Riitta Teiniranta, Pekka Härmä, Markus Törmä, Jari Rintala ja Mikko Sane Suomen Ympäristökeskus Maa-aineispäivät
Latuviitan Landsat-mosaiikki Itämeren alueelta
Latuviitan Landsat-mosaiikki Itämeren alueelta Summary: A public domain 7 band thematic Landsat mosaic which covers the whole Baltic Sea area. Combined from 159 full Landsat 7 ETM+ scenes from year 1999-2002.
Kaupunkimalli Heinolassa
Kaupunkimalli Heinolassa Hankittu EAKR-hankerahoituksella, 2012 (ensimmäinen versio 2011) Alusta: Vianova Oy:n Novapoint Virtual Map (Autodesk IDSP) Tuotettu kaupungin kantakartasta, MML:n maastotietokannasta,
Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely
Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely Teemu Saarelainen, teemu.saarelainen@kyamk.fi Lähteet: Ifeachor, Jervis, Digital Signal Processing: A Practical Approach H.Huttunen, Signaalinkäsittelyn menetelmät,
Navigointi/suunnistus
Navigointi/suunnistus Aiheita Kartan ja kompassin käyttö Mittakaavat Koordinaatistot Karttapohjoinen/neulapohjoinen Auringon avulla suunnistaminen GPS:n käyttö Reitin/jäljen luonti tietokoneella Reittipisteet
Laitetekniset vaatimukset ammattimaiselle dronetoiminnalle. Sakari Mäenpää
Laitetekniset vaatimukset ammattimaiselle dronetoiminnalle Sakari Mäenpää Lopputulokseen vaikuttavat tekijät Kalusto Olosuhteet Ammattitaito Kuvauskohde Hyvä suunnitelma = onnistunut lopputulos Olosuhteet,
EUREF ja GPS. Matti Ollikainen Geodeettinen laitos. EUREF-päivä 29.1.2004 Teknillinen korkeakoulu Espoo
EUREF ja GPS Matti Ollikainen Geodeettinen laitos EUREF-päivä 29.1.2004 Teknillinen korkeakoulu Espoo Kuinka EUREF sai alkunsa? EUREF (European Reference Frame) o Perustettiin Kansainvälisen geodeettisen
Liite A: Valokuvasovitteet
Liite A: Valokuvasovitteet Kuvasovite on koostettu valokuva, johon suunniteltujen tuulivoimaloiden kuvat on sijoitettu tietokoneohjelman avulla hyödyntämällä tiettyjä koordinaatteja ja korkeusarvoja. Kyseessä
Ilmaisia ohjelmia laserkeilausaineistojen käsittelyyn. Laserkeilaus- ja korkeusmalliseminaari 8.10.2010 Jakob Ventin, Aalto-yliopisto
Ilmaisia ohjelmia laserkeilausaineistojen käsittelyyn Laserkeilaus- ja korkeusmalliseminaari 8.10.2010, Aalto-yliopisto Johdanto Aalto-yliopiston maanmittausosastolla tehdyn kesätyön tuloksia Tehtävä oli
Laserkeilaus ja rakennettu ympäristö, Teemu Salonen Apulaiskaupungingeodeetti Porin kaupunki
Laserkeilaus ja rakennettu ympäristö, Teemu Salonen Apulaiskaupungingeodeetti Porin kaupunki Teemu Salonen Apulaiskaupungingeodeetti Esityksen sisältö: - Maanmittauslaitoksen laserkeilausaineistojen hyödyntäminen
Luento 6: Kolmiointi digitoiduin kuvin.
Maa-57.220 Fotogrammetrinen kartoitus Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 6: Kolmiointi digitoiduin kuvin. Luento 6: Kolmiointi digitoiduin kuvin. Kolmiointi digitoiduin kuvin Liitospisteiden
Pyhäjoen kunta ja Raahen kaupunki Maanahkiaisen merituulivoimapuiston osayleiskaava
82127096 Pyhäjoen kunta ja Raahen kaupunki Maanahkiaisen merituulivoimapuiston osayleiskaava Kaavaehdotus 20.11.2012 Tuulivoimalamuodostelmien esteettiset ominaisuudet Tuulivoimaloiden keskittäminen usean
Paikkatietojärjestelmät
Paikkatietojärjestelmät Engl. GIS, Geographical Information Systems. Paikkatieto on tietoa, johon liittyy maantieteellinen sijainti (koordinaatit). Paikkatieto esitetään taulukkona jossa on kunkin sijainnin
KANSALLISEN MAASTOTIETOKANNAN LAATUMALLI ILMA- JA ORTOKUVAT. Versio 1.2
KANSALLISEN MAASTOTIETOKANNAN LAATUMALLI ILMA- JA ORTOKUVAT Versio 1.2 Esipuhe Ilma- ja ortokuvat -laatumalli on osa Kansallisen maastotietokannan (KMTK) laatumallia. Se sisältää laatuvaatimukset, laatumittarit
Maastomallit ympäristö- ja maanrakennusalan suunnittelussa
Maastomallit ympäristö- ja maanrakennusalan suunnittelussa timo takala, luento teknillisen korkeakoulun arkkitehtiosastolla, kadut ja aukiot kurssi 12.12.2006 Maastomalli = tietokoneelle luotu kolmiulotteinen
Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet ILMAKUVAUS
Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet ILMAKUVAUS (Alkuperäinen luento: Henrik Haggrén 2003) (Päivitykset: Katri Koistinen 2004,Anita Laiho-Heikkinen 2007) 2008 Jussi Heikkinen, Jussi.Heikkinen@tkk.fi Ilmakuvaus
Maanmittauslaitoksen laserkeilaustoiminta - uusi valtakunnallinen korkeusmalli laserkeilaamalla
Maanmittauslaitoksen laserkeilaustoiminta - uusi valtakunnallinen korkeusmalli laserkeilaamalla Juha Vilhomaa Ilmakuvakeskus MAANMITTAUSLAITOS TIETOA MAASTA Korkeusmallityön taustalla: Yhteiskunnallinen
Tekijä Pitkä matematiikka Pisteen (x, y) etäisyys pisteestä (0, 2) on ( x 0) Pisteen (x, y) etäisyys x-akselista, eli suorasta y = 0 on y.
Tekijä Pitkä matematiikka 5 7..017 37 Pisteen (x, y) etäisyys pisteestä (0, ) on ( x 0) + ( y ). Pisteen (x, y) etäisyys x-akselista, eli suorasta y = 0 on y. Merkitään etäisyydet yhtä suuriksi ja ratkaistaan
Luento 6: Stereo- ja jonomallin muodostaminen
Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (P. Rönnholm / H. Haggrén, 5.10.2004) Luento 6: Stereo- ja jonomallin muodostaminen AIHEITA Keskinäinen orientointi Esimerkki
S11-04 Kompaktikamerat stereokamerajärjestelmässä. Projektisuunnitelma
AS-0.3200 Automaatio- ja systeemitekniikan projektityöt S11-04 Kompaktikamerat stereokamerajärjestelmässä Projektisuunnitelma Ari-Matti Reinsalo Anssi Niemi 28.1.2011 Projektityön tavoite Projektityössä