balota octavian-laurentiu - rezumat

Generarea modelelor virtuale pentru localităţi utilizând tehnici de fotogrammetrie digitală

Teză de doctorat – Octavian Balotă 1

UNIVERSITATEA TEHNICĂ DE CONSTRUCŢII

BUCUREŞTI

FACULTATEA DE GEODEZIE

GENERAREA MODELELOR VIRTUALE PENTRU LOCALITĂŢI

UTILIZÂND TEHNICI DE FOTOGRAMMETRIE DIGITALĂ

Doctorand

Ing. Mat. Octavian Balotă

Conducător ştiinţific:

Prof. Univ. Dr. Ing. Lucian Turdeanu

TEZĂ DE DOCTORAT

- rezumat -

Bucureşti 2009



CUPRINS REZUMAT

1 INTRODUCERE .............................................................................................................. 7

1.1 Necesitate .................................................................................................................................. 7

1.2 Abordarea tematicii ................................................................................................................. 9

2 STADIUL ACTUAL ŞI TENDINŢE ÎN FOTOGRAMMETRIE ........................................ 12

2.1 Evoluţia tehnicilor fotogrammetrice .................................................................................... 12

2.2 Conceptul TRUE-ORTO ....................................................................................................... 14

2.3 Generarea modelelor numerice prin metode fotogrammetrice ......................................... 14

3 BAZA MATEMATICĂ UTILIZATĂ ÎN PROCESELE DE GENERARE A MODELELOR VIRTUALE PENTRU LOCALITĂŢI ............................................................................... 17

3.1 Geometria fotogramelor oblice ............................................................................................. 17 3.1.1 Geometria fotogramelor oblice luate de la mare înălţime ................................................ 17

3.2 Morfologie matematică .......................................................................................................... 18 3.2.1 Definiţii şi noţiuni de bază ............................................................................................... 18

3.2.2 Algoritmi de subţiere ....................................................................................................... 22

3.2.3 Operatori morfologici pentru imagini în scară de gri ...................................................... 23

3.2.4 Aplicaţii ale morfologiei matematice ............................................................................... 23

3.2.4.1 Optimizarea locală de densitate ................................................................................... 23

3.3 Limbajul de descriere a obiectelor 3D: VRML ................................................................... 24 3.3.1 Istoricul creării VRML..................................................................................................... 24

3.3.2 Bazele limbajului ............................................................................................................. 24

3.3.3 CityGML şi limbajul X3D ca succesor al VRML ........................................................... 25

4 GENERAREA IMAGINILOR TRUE-ORTO ................................................................... 27

4.1 Algoritmul de realizare .......................................................................................................... 27

4.2 Acoperirea optimă.................................................................................................................. 27

4.3 Generarea ortofotogramelor ................................................................................................. 28

4.4 Algoritmi de detectare a zonelor ascunse ............................................................................ 29 4.4.1 Algoritm general .............................................................................................................. 29

4.4.2 Metodă care generează imagini ortofoto dintr-o secvenţă de imagini orientate .............. 30

4.5 Mozaicul .................................................................................................................................. 30

4.6 Metode de mozaicare ............................................................................................................. 31 4.6.1 Mozaicarea prin metoda apropierii de nadir .................................................................... 31



4.6.2 Mozaicarea prin distanţa la petele albe (punctele moarte) ............................................... 31

5 GENERAREA AUTOMATĂ A MODELELOR 3D PENTRU LOCALITĂŢI ................... 32

5.1 Metoda clasică de generare a modelului 3D ........................................................................ 32

5.2 Sistemul de generare automată a modelului 3D pentru localităţi ..................................... 32

5.3 Programul de generare automată a modelului oraşului 3D ............................................... 33

5.4 Programul de operare a bazelor de date .............................................................................. 33

5.5 Vizualizarea modelelor virtuale în mod realistic ................................................................ 35

6 TEHNICI AVANSATE PROPUSE PENTRU AUTOMATIZAREA PROCESELOR DE GENERARE A MODELELOR VIRTUALE REALISTICE PENTRU LOCALITĂŢI - STUDIU DE CAZ ........................................................................................................... 38

6.1 Metodologie automată de generare a imaginilor true-ortofoto ......................................... 38 6.1.1 Diagrama de flux de activităţi pentru generarea automată de true-ortofoto .................... 38

6.1.2 Generarea suprafeţelor acoperişurilor clădirilor din localităţi ......................................... 40

6.1.3 Determinarea automată a zonelor ascunse ....................................................................... 47

6.1.4 Automatizarea procesului de obţinere a mozaicului true-ortorectificat ........................... 48

6.2 Extragerea automată din fotogramele oblice a texturilor de faţadă a clădirilor ............. 49

7 PROPUNERE DE PROGRAM PENTRU GENERAREA MODELULUI VIRTUAL REALISTIC ................................................................................................................... 53

7.1 Conceptul programului ......................................................................................................... 53

7.2 Facilităţi realizate ................................................................................................................... 54

8 . CONSIDERAŢII GENERALE – CONCLUZII - PERSPECTIVE .................................. 55

BIBLIOGRAFIE ................................................................................................................... 58



CUPRINSUL LUCRĂRII

1 INTRODUCERE .............................................................................................................. 5

1.1 Necesitate .................................................................................................................................. 5

1.2 Abordarea tematicii ................................................................................................................. 8

2 STADIUL ACTUAL ŞI TENDINŢE ÎN FOTOGRAMMETRIE ........................................ 13

2.1 Evoluţia tehnicilor fotogrammetrice .................................................................................... 13

2.2 Ortofotogramele ..................................................................................................................... 16

2.3 Conceptul TRUE-ORTO ....................................................................................................... 17

2.4 Generarea modelelor numerice prin metode fotogrammetrice ......................................... 18

3 BAZA MATEMATICĂ UTILIZATĂ ÎN PROCESELE DE GENERARE A MODELELOR VIRTUALE PENTRU LOCALITĂŢI ............................................................................... 21

3.1 Modelarea parametrilor camerei de aerofotografiere ........................................................ 21 3.1.1 Principiul camerei de aerofotografiere ............................................................................. 21

3.1.2 Orientarea interioară ........................................................................................................ 22

3.1.3 Orientarea exterioară ........................................................................................................ 25

3.2 Geometria fotogramelor oblice ............................................................................................. 27 3.2.1 Fotograma înclinată.......................................................................................................... 27

3.2.2 Geometria fotogramelor oblice luate de la mare înălţime ................................................ 27

3.3 Morfologie matematică .......................................................................................................... 32 3.3.1 Definiţii şi noţiuni de bază ............................................................................................... 32

3.3.2 Operaţii morfologice ........................................................................................................ 36

3.3.3 Algoritmi de subţiere ....................................................................................................... 40

3.3.4 Operatori morfologici pentru imagini în scară de gri ...................................................... 42

3.3.5 Aplicaţii ale morfologiei matematice ............................................................................... 43

3.3.5.1 Optimizarea locală de densitate ................................................................................... 43

3.3.5.2 Scheletizarea ................................................................................................................ 43

3.3.5.3 Aplicaţii la dilatare şi erodare ...................................................................................... 44

3.4 Segmentarea imaginilor ......................................................................................................... 45 3.4.1 Segmentarea cu prag ........................................................................................................ 45

3.4.1.1 Determinarea automată a pragului. .............................................................................. 45

3.4.1.2 Segmentarea cu prag variabil. ...................................................................................... 47

3.4.1.3 Alte strategii de segmentare cu prag ............................................................................ 48

3.4.2 Metode de segmentare regională ...................................................................................... 48

3.4.3 Metode de segmentare/aproximare a curbelor ................................................................. 49

3.4.3.1 Aproximarea prin segmente de dreaptă ....................................................................... 49

3.4.3.2 Aproximarea polinomială. ........................................................................................... 49

3.4.3.3 Aproximarea prin funcţii Bezier. ................................................................................. 49

3.4.3.4 Aproximarea prin funcţii B-spline. .............................................................................. 50

3.4.4 Algoritmi şi exemplificări de segmentare a imaginilor ................................................... 55

3.4.5 Extragerea automată a informaţiilor de tip vectorial din imagini digitale ....................... 57



3.5 Limbajul de descriere a obiectelor 3D: VRML ................................................................... 61 3.5.1 Istoricul creării VRML..................................................................................................... 61

3.5.2 Bazele limbajului ............................................................................................................. 62

3.5.3 Sistemul de coordonate .................................................................................................... 65

3.5.4 Câmpuri ............................................................................................................................ 66

3.5.5 Noduri .............................................................................................................................. 69

3.5.5.1 Definiţii şi proprietăţi ................................................................................................... 69

3.5.5.2 Referinţe multiple ........................................................................................................ 70

3.5.5.3 Extensibilitatea ............................................................................................................. 70

3.5.5.4 Relaţia isA .................................................................................................................... 71

3.5.6 Exemplu de descriere a unui spaţiu virtual în VRML ..................................................... 72

3.5.7 CityGML şi limbajul X3D ca succesor al VRML ........................................................... 73

4 GENERAREA IMAGINILOR TRUE-ORTO ................................................................... 75

4.1 Algoritmul de realizare .......................................................................................................... 75

4.2 Acoperirea optimă.................................................................................................................. 75

4.3 Generarea ortofotogramelor ................................................................................................. 77

4.4 Algoritmi de detectare a zonelor ascunse ............................................................................ 79 4.4.1 Algoritm general .............................................................................................................. 79

4.4.2 Metodă bazată pe principiul Z-buffer ............................................................................. 79

4.4.3 Metodă bazată pe modele numerice dense ale terenului .................................................. 80

4.4.4 Metodă bazată pe asamblarea MNT şi a MNC ................................................................ 80

4.4.5 Metodă bazată pe modelul segmentat al suprafeţei ......................................................... 80

4.4.6 Metodă care generează imagini ortofoto dintr-o secvenţă de imagini orientate .............. 80

4.5 Mozaicul .................................................................................................................................. 81

4.6 Metode de mozaicare ............................................................................................................. 82 4.6.1 Mozaicarea prin metoda apropierii de nadir .................................................................... 82

4.6.2 Mozaicarea prin distanţa la petele albe (punctele moarte) ............................................... 83

5 GENERAREA AUTOMATĂ A MODELELOR 3D PENTRU LOCALITĂŢI ................... 87

5.1 Metoda clasică de generare a modelului 3D ........................................................................ 87

5.2 Sistemul de generare automată a modelului 3D pentru localităţi ..................................... 87

5.3 Programul de generare automată a modelului oraşului 3D ............................................... 89

5.4 Programul de operare a bazelor de date .............................................................................. 92

5.5 Vizualizarea modelelor virtuale în mod realistic ................................................................ 95

6 TEHNICI AVANSATE PROPUSE PENTRU AUTOMATIZAREA PROCESELOR DE GENERARE A MODELELOR VIRTUALE REALISTICE PENTRU LOCALITĂŢI - STUDIU DE CAZ ......................................................................................................... 100

6.1 Metodologie automată de generare a imaginilor true-ortofoto ....................................... 100 6.1.1 Diagrama de flux de activităţi pentru generarea automată de true-ortofoto .................. 100

6.1.2 Generarea suprafeţelor acoperişurilor clădirilor din localităţi ....................................... 102

6.1.3 Determinarea automată a zonelor ascunse ..................................................................... 113



6.1.4 Automatizarea procesului de obţinere a mozaicului true-ortorectificat ......................... 114

6.2 Extragerea automată din fotogramele oblice a texturilor de faţadă a clădirilor ........... 116

7 PROPUNERE DE PROGRAM PENTRU GENERAREA MODELULUI VIRTUAL REALISTIC ................................................................................................................. 121

7.1 Conceptul programului ....................................................................................................... 121

7.2 Secvenţe de cod reprezentative ........................................................................................... 122

7.3 Facilităţi realizate ................................................................................................................. 130

8 CONSIDERAŢII GENERALE – CONCLUZII - PERSPECTIVE .................................. 132

BIBLIOGRAFIE ................................................................................................................. 137

INDEXUL FIGURILOR ...................................................................................................... 139

GLOSAR DE TERMENI .................................................................................................... 142



1 INTRODUCERE 1.1 Necesitate

Necesităţile economice de dezvoltare urbană impun realizarea de produse adecvate proiectării

şi sistematizării care să ţină cont de mediul ambiant. Cele mai cerute astfel de aplicaţii (fig. 1.1) sunt

cele din domeniul telecomunicaţiilor ce se referă la proiectarea şi instalarea de noi antene GSM sau

cele de planificare urbană. Ritmul mare de dezvoltare a construcţiilor necesită modelări cu

caracteristici geometrice de mare precizie.

Nevoia modelelor tridimensionale (3D) creşte şi se extinde rapid în numeroase domenii. În mod

constant pe piaţa de date spaţiale producţia de modele 3D integrate în sisteme de tip GIS a devenit

mult mai mare faţă de modelele tradiţionale 2D-GIS, mai ales pentru modelele 3D ale oraşelor pentru

care se cere o producţie într-un timp cât mai scurt.

Aplicaţii în telecomunicaţii Aplicaţii de planificare urbană

Fig.1.1 Aplicaţii ale modelării virtuale a localităţilor

Administraţia publică este unul din beneficiarii cei mai interesaţi pentru astfel de sisteme,

Agenţia Naţională de Cadastru şi Publicitate Imobiliară este interesată pentru evidenţierea

proprietăţilor, primăriile sunt interesate pentru stabilirea în cunoştinţă de cauză a regimului de

construire, înălţimi limită, zone protejate, impactul asupra mediului.

Produsele care concură la dezvoltarea unor astfel de aplicaţii sunt Modelul Numeric al

Terenului (MNT), Modelul Numeric al Suprafeţei (MNS), Ortofotogramele, True-ortofotogramele,

Imaginile Oblice, Modelul Numeric al Clădirilor(MNC), Modelul Virtual al Localităţilor (MVL) şi

cel mai complex dintre toate Modelul Virtual Realistic (MVR).

Imaginile oblice sunt tot mai des utilizate de agenţiile imobiliare pentru prezentarea obiectivelor

importante (fig. 1.2)

Cu siguranţă tehnologia modelării virtual realistice pusă în practică va accelera dezvoltarea

urbană iar pe plan ştiinţific va fi o sursă de noi cercetări şi aplicaţii.

Prin această teză de doctorat se urmăreşte susţinerea acestui principiu de modelare prin analiza

în detaliu a paşilor tehnologici şi dezvoltarea unor metodologii şi algoritmi proprii care să permită

automatizarea unor procese mari consumatoare de timp

Aplicaţiile cele mai căutate actual sunt aplicaţiile de planificare urbană sau de proiectare a unor

obiective ce ocupă un loc în spaţiul teren deosebit de important. Arhitecţii pot include în Modelul

Virtual obiectivele noi atât începând cu faza de proiectare cât şi cu modelul final fapt ce deja se

utilizează intens în România în prezentarea comercială a blocurilor de apartamente, de exemplu.



Fig. 1.2 Aplicaţii imobiliare

În figura 1.3 se prezintă modul de utilizare a modelelor virtuale aproape de conceptul

realistic. Pentru crearea unor astfel de modele este necesară pe lângă informaţiile de tip GIS şi o baza

de date texturală şi de diverse obiecte (pomi, maşini, stâlpi, faţade clasice, etc) care prin intermediul

unui motor grafic să fie asamblate în modelul numeric (fig. 1.4)

Fig. 1.3 Proiectarea în MVR (Modelul Virtual Realistic)

Fig. 1.4 Elementele de bază pentru generarea Modelelor Virtuale

ortofotograma

Planul topografic

MNT

MNS

Motor grafic 3D

Model virtual



Deşi în numeroase abordări tehnologia de generare a MVR pleacă de la informaţii existente

deja în baze de date pentru a minimiza costurile, în această lucrare se va insista pe aportul tehnicilor

de fotogrammetrie digitală la generarea acestuia.

Aşa cum se va vedea pe parcursul tezei de doctorat, acest aport este esenţial, prin fotografieri

aeriene sau terestre obţinându-se în întregime produsele de bază necesare generării MVR.

Trebuie subliniat că în concepţia acestei teze, tehnologia de scanare laser din mijloace aeropurtate

utilizată pentru obţinerea MNT şi MNS este o tehnologie extrem de apropriată tehnologiei

fotogrammetrice diferind prin tipul de sensor şi de semnal utilizat, prelucrările pentru localizarea

spaţială fiind însă similare. Pe de altă parte atât MNT cât şi MNS se pot obţine la un randament mai

scăzut şi prin tehnici exclusiv fotogrammetrice.

1.2 Abordarea tematicii

Procesul de realizare a modelelor virtuale realistice pentru localităţi necesită următoarele faze

tehnologice:

Aerofotografierea nadirală şi oblică a localităţii ce urmează a fi modelată;

Scanarea cu sisteme LIDAR a localităţii respective

Efectuarea de măsurători în teren pentru orientarea absolută fotogramelor şi calibrarea

datelor laser

Prelucrarea datelor pentru orientarea imaginilor fotogrammetrice (aerotriangulaţie)

Calibrarea, clasificarea şi filtrarea datelor laser

Generarea modelului numeric al terenului (MNT)

Generarea modelului numeric al construcţiilor (MNC);

Generarea ortofotogramelor de tip true-orto;

Combinarea MNT cu MNC şi cu imaginile true-ortorectificate pentru generarea

modelului virtual al localităţii;

Prelucrarea fotogramelor oblice pentru extragerea texturii de pe faţadele construcţiilor;

Generarea texturilor de vegetaţie şi a obiectelor peisagistice;

Generarea modelului virtual realistic prin combinarea modelului 3D virtual cu texturile

de faţadă şi obiectele peisagistice.

Aşa cum se poate observa problemele tehnologice sunt deosebit de complexe atât în

componenta de producere a datelor cât şi în cea de prelucrare şi dezvoltare a produsului final. Dat

fiind acest aspect, în această lucrare se vor descrie doar acele etape sau subetape care consider că pot

fi automatizate şi în care am urmărit să-mi aduc o contribuţie personală.

Teza de doctorat este structurată pe 8 capitole, o bibliografie aferentă tematicii, un dicţionar de

termeni şi abrevieri în care s-au justificat utilizarea unor anumiţi termeni faţă de alte propuneri

întâlnite şi un index al figurilor ce reprezintă exemplificări practice pe parcursul lucrării.

Capitolul 1, “Introducere”, justifică importanţa tematicii abordate prin numeroase aplicaţii

cerute de practica funcţionării societăţii administrative şi comerciale. În acest capitol se descriu

succint etapele tehnologice în obţinerea modelului virtual realistic şi produsele intermediare aferente.

De asemeni, acest capitol descrie concepţia de realizare a tezei de doctorat şi principiile care au stat

la baza alcătuirii ei.

Capitolul 2, “Stadiul actual şi tendinţe în fotogrammetrie”, prezintă evoluţia rapidă a

fotogrammetriei iniţial complet analogice către fotogrammetria integral digitală şi avantajele în

obţinerea de produse cartografice 2D sau 3D diverse. În acest capitol se detaliază conceptul true-orto

şi aportul său la modelarea virtuală realistică. De asemeni, se prezintă problemele specifice dar şi

abordări teoretice în vederea rezolvării lor.

Tot în acest capitol sunt amintite tehnicile fotogrammetriei digitale de obţinere a modelelor

numerice asupra terenului sau a suprafeţei acestuia.

Capitolul 3, “Baza matematică utilizată în procesele de generare a modelelor virtuale

pentru localităţi”, urmăreşte să descrie baza matematică folosită şi necesară modelării virtuale

realistice cu precădere pentru acele etape din procesul de modelare virtuală în care această lucrare

aduce o contribuţie semnificativă. Astfel, în automatizarea diferitelor procese de analiză a imaginii



cum ar fi autocorelaţia aplicarea tehnicilor de recunoaştere a formelor se sprijină pe morfologia

matematică care este un instrument deosebit de eficient.

De asemeni, aplicarea automată a unor măşti de vegetaţie înaltă, de exemplu, implică aplicarea

unor algoritmi de detecţie a contururilor unde morfologia matematică şi tehnicile de segmentare a

imaginilor pot la fel de bine să fie folosite.

Extragerea detaliilor liniare şi includerea lor în modelul virtual se bazeză în principal pe

tehnicile de segmentare descrise în detaliu în acest capitol.

Actual erorile cele mai frecvente în generarea MNT provin de la apariţia în MNT de puncte în

vârful copacilor care nu au fost eliminate în procesul de corectare. Prin introducerea unui proces de

detecţie a pomilor bazat pe analize texturale aceste erori pot fi complet eliminate. Ideea acestei

abordări este contribuţie proprie şi a fost deja propusă pentru includerea într-un soft de prelucrare

fotogrammetrică.

Faţadele construcţiilor din imaginile oblice pot fi extrase şi transformate în imagini

georeferenţiate în plan vertical pentru a fi aplicate pe modelul numeric al construcţiilor respective

astfel încât geometria imaginilor oblice trebuie să fie bine cunoscută. Acest aspect fiind exclusiv o

contribuţie proprie şi abordată pentru prima oară în domeniu a determinat în această lucrare o

aprofundare mai în detaliu a geometriei imaginilor oblice, inclusiv în acest capitol.

În plus geometria imaginilor oblice oferă alături de formulele clasice fotogrammetrice soluţii

matematice de obţinere a unui model numeric al terenului cu o precizie superioară modelelor

numerice generate din fotogrammetria clasică nadirală.

De asemeni, capitolul 3 va insista asupra limbajului cel mai utilizat la ora actuală pentru

descrierea obiectelor 3D, limbajul VRML care va fi utilizat pe de o parte pentru descrierea obiectelor

peisagistice (vegetatie, masini, populatie, stâlpi, etc) dar şi pentru descrierea legăturilor între obiecte,

a interacţiunilor posibile. Modul de iluminare a detaliilor în timpul parcurgerii modelului este un

astfel de exemplu în care limbajul VRML poate fi eficient folosit.

Acest limbaj este utilizat în aplicaţia propusă din ultimul capitol pentru includerea în modelul

virtual realistic de obiecte diverse peisagistice. Modul de utilizare şi integrare în aplicaţie este de

asemeni o contribuţie proprie.

În principiu lumea reală va fi descrisă pe componente elementare:

- MNT

- MNC

o Construcţii

o Faţade

o Texturi

- Obiecte 3D

o Stâlpi

o Pomi

o Masini

o Persoane.

o Texturi

care vor fi conectate printr-o mulţime de relaţii atât între ele cât şi relativ la o bază de date de

atribute.

Pentru a putea genera de o manieră automată un model 3D pentru localităţi trebuie să se

dispună de date diverse: date laser preluate vertical sau orizontal, hărţi digitale 2D şi imagini aeriene

care să permită obţinerea de true-ortofoto. Pentru prelucrarea automată sau semi-automată aceste date

ar trebui integrate într-o metodologie de lucru în care să fie utilizate softuri nou apărute sau să se

dezvolte softuri specializate. Îm capitolele următoare se prezintă tocmai aceste aspecte.

Capitolul 4, “Generarea imaginilor True-orto”, descrie în detaliu procesul complet de

obţinere a imaginilor true-ortorectificate inclusiv o metodologie şi un algoritm propriu propus spre

utilizare în obţinerea unor astfel de imagini pe municipiul Bucureşti. Din acest capitol,

exemplificările sunt orientate pe imagini din Bucureşti pentru care s-au efectuat şi există dispomibile

atât scanări laser la rezoluţia optimă de 1m, aerofotografieri nadirale dar şi oblice ceea ce a impus

experimentarea soluţiilor propuse pe acest set de date.



Capitolul 5, “Generarea automată a modelelor 3D pentru localităţi”, conţine diagrama

metodologică a procesului de producţie a MVR propusă spre implementare în studiul de caz din

capitolul 7. De asemeni se prezintă aplicaţia avansată MapCube creată pentru generarea modelelor

virtuale realistice a localitaţilor din Japonia.

Acest pachet de programe acoperise deja majoritatea oraşelor importante din Japonia până la

sfârşitul anului 2002. MapCube cu textură furnizează spaţiul urban virtual fotorealistic şi précis

pentru o varietate de utilizări cuprinzând 3D-GIS, planificare urbană, concepţie şi reconstrucţie,

prevenirea riscurilor, radiodifuziune, navigaţie şi jocuri TV (Fig 1.5, 1.6).

În acest capitol sunt prezentate softurile componente responsabile cu diferite etape

metodologice din fluxul de producţie a MVR.

Fig. 1.5 Ginza - fotografie Fig 1.6 Ginza, model 3D

Efectele realistice obţinute prin MapCube sunt impresionante. Datele structurate într-o bază de

date urbană sunt vizualizabile şi cu softuri diverse, deoarece structura modelului respectă standardele

actuale de descriere a obiectelor grafice, de exemplu programul Urban Viewer este deosebit de bine

adaptat pentru inspectarea unor modele 3D realistice.

Urban Viewer este un program înregistrat în USA de Swapan Chakrabarti, profesor asociat la

EECS (Electronic Engineering and Computer Sciences) de la Universitatea Berkeley prin care se patentează de

fapt tehnologia T3D (True 3D).

În cadrul acestui capitol se va insista pe tehnica de obţinere a unul model numeric pentru

localităţi pornind de la date deja existente, respectiv pe programele de generare automată sau

semiautomată a modelelor 3D cu sau fără textură.

Capitolul 6, “Tehnici avansate propuse pentru automatizarea proceselor de generare a

modelelor virtuale realistice pentru localităţi – studiu de caz”, pune în evidenţă algoritmi şi

metodologii de automatizare a unor procese specifice care au fost dezvoltaţi ân special pentru

includere în aplicaţia proprie prezentată în capitolul 7.

Un proces mare consumator de timp este obţinerea modelului numeric al clădirilor şi partea

costisitoare este de fapt vectorizarea acoperişurilor. Acest proces realizat în cea mai mare parte prin

restituţie fotogrammetrică este îmbunătăţit prin procedurile descrise în acest capitol 6.

De asemeni capitolul 6 mai descrie o metodologie proprie de generare true-orto şi pune în

aplicare pentru prima oară în acest domeniu de activitate ideea proprie de a extrage textura de faţade

din fotogramele oblice şi a o transpune de o manieră complet automată pe faţadele construcţiilor

virtuale din MNC, acest procedeu urmând să fie patentat în curând.

Capitolul 7, “Propunere de program pentru generarea modelului virtual realistic”, propune un pachet de proceduri soft care în general urmăreşte procedura MapCube, componentele

acestuia încercând sa fie dezvoltate unitar în compatibilitate cu standardele schimburilor de date 3D.

Programul propus deja adaugă texturi pe modelul numeric al terenului de tip TIN, urmând să se

integreze obiecte geometrice simple (construcţiile) care apoi să poată fi exploatate prin VRML pentru

transformarea în obiecte complexe cu texturi şi atribute diverse.

În acest capitol se descrie conceptul programului şi se exemplifică prin secvenţe de cod

reprezentative sau diverse imagini rezultate în urma utilizării acestuia. De asemeni se prezintă

facilităţi deja realizate şi facilităţi proiectate şi în curs de realizare.



Programul este astfel gândut încât să poată rezolva anumite aspecte practice chiar înainte de

finalizarea sa completă. Practic fiecare modul sau funcţie este proiectată să ofere rezultate

intermediare.

Capitolul 8, “Consideraţii generale - Concluzii”, trece în revistă realizările acestei teze de

doctorat şi evidenţiază contribuţiile personale în rezolvarea problemelor din metodologiile propuse.

Se subliniază totodată importanţa tematicii abordate şi diversitatea de aplicaţii posibile care pot fi

dezvoltate în continuare.

În acest domeniu al realităţii virtuale industria de jocuri şi robotica a adus contribuţii deosebite

dar mai ales în partea de vizualizare şi interpretare. Realitatea virtuală era exclusiv virtuală în sensul

că era o realitate fictivă, imaginară, generată prin proceduri de calculator cum este de exemplu teoria

fractalilor. Capitolul 8 demonstrează că procedeele descrise în teza de doctorat generează o realitate

adevărată care există, produsul obţinut fiind o modelare a acesteia, a unei lumi reale.

În ultimii ani se dezvoltă programe care să modeleze realitatea pornind de la date concrete

reale, fiecare având diferite grade de rezoluţie a modelului, respectiv calitatea modelului este diferită

în funcţie de gradul de detaliere şi asemănare cu obiectul real.

Efortul acestei abordări din teza de doctorat este şi efortul de a completa această industrie de

softuri cu un produs care să lege datele primare, metodele de obţinere a lor, cu operaţiile de modelare

ţinând cont că în prezent acestea sunt complet separate.

Lucrarea este rodul unei experienţe de mai mulţi ani în producţia fotogrammetrică şi în

dezvoltarea unor aplicaţii soft de grafică interactivă în mediul tridimensional dar şi rodul colaborării

cu numeroşi specialişti din producţie, cercetare şi învăţământ. În mod deosebit aduc mulţumirile mele

colegilor şi prietenilor care m-au sprijinit şi încurajat să duc la bun sfârşit această lucrare şi în special

conducătorului ştiinţific prof. univ. dr. ing. Lucian Turdeanu care a avut răbdarea necesară să-mi

orienteze studiile şi activitatea practică. Mulţumesc de asemeni celorlalte cadre didactice universitare

şi distinşi specialişti cu care am avut onoarea să colaborez în diverse etape ale realizării lucrării.

2 STADIUL ACTUAL ŞI TENDINŢE ÎN FOTOGRAMMETRIE

2.1 Evoluţia tehnicilor fotogrammetrice

Înregistrarea suprafeţelor de teren prin imagini aeriene este cea mai eficientă tehnică de

cartografiere a zonelor foarte întinse. În dezvoltarea fotogrammetriei s-au parcurs trei etape

tehnologice fundamentale, acestea toate fiind bazate pe utilizarea filmului ca suport al înregistrărilor

fotografice

Fotogrammetria analogică: Înregistrările se realizează cu camere clasice analogice, se obţin

fotograme pe film lat de 19 sau 24 cm care se prelucrează la aparatură de stereorestituţie optică

analogică generând hărţile pe mese de desen în format analogic pe foi de hartă suport plastic

Fotogrammetria analitică: Înregistrările se execută tot cu camera analogică, prelucrarea

fotogramelor pe film se realizează tot cu aparatură optică dar hărţile se generează direct în format

vector în memoria unui calculator. Această etapă a fost practic sărită în România.

Fotogrammetria digitală: Înregistrările sunt de regulă tot analogice dar fotogramele pe film

sunt scanate obţinându-se fotograme digitale care se prelucrează cu softuri specializate de

stereorestituţie digitală..

Aerofotografierea digitală. O tehnologie care s-a impus în ultimii ani cu o viteză ameţitoare

este deja prezentă şi pe piaţa românească. În acest caz înregistrările fotogrammetrice sunt direct

digitale, filmul fiind complet eliminat (fig. 2.1). Acest fapt duce automat la dispariţia celor două

operaţii esenţiale din lanţul tehnologic aşa zis clasic, care pe lângă costurile importante, introduceau

în metodele anterioare şi diferite erori: developarea şi scanarea



Avion fotogrammetric Camera digitală DMC

Fig. 2.1 Echipamente fotogrammetrice moderne

Procesul de prelucrare a imaginilor fotogrammetrice începe cu determinarea centrului fiecărei

fotograme (orientarea interioară), orientarea fotogramelor între ele prin procedee de corelaţie

automată şi semiautomată (orientarea relativă) şi determinarea poziţiei şi orientării absolute în spaţiu

a fiecărei fotograme (orientarea absolută ). În urma acestor etape se creează modele stereoscopice

orientate (perechi de fotograme orientate) care pot fi astfel exploatate independent.

Aerofotografierea digitală multiplă este o tehnică nouă dezvoltată mai întâi pentru localităţi

însă avantajele sale au impus-o în numeroase alte aplicaţii şi-n afara mediului urban. Ideea este

bazată pe combinarea imaginilor verticale cu imaginile oblice (fig. 2.2) şi gestionarea acestora în

softuri specializate care să permită efectuarea de măsurători metrice inclusiv pe imaginile oblice şi

mai mult să poată fi integrate în aplicaţii GIS. O astfel de tehnologie mai este cunoscută sub numele

de PICTOMETRIE.

Astfel de sisteme se bazează pe înregistrarea simultană cu 6, 8 sau 12 camere astfel dispuse

încât să preia simultan imagini în toate direcţiile, fie imagini oblice cu unghi mare de înclinare

(atunci când linia orizontului se vede în imagine) fie imagini cu unghi mic de înclinare (linia

orizontului nu apare în imagine). Tehnologia se bazează pe determinarea precisă a vectorilor axelor

de vizare şi a centrelor de fotografiere şi combinarea imaginilor astfel încât determinările metrice,

mai ales în altitudine, devin mult mai precise decât în fotogrammetria clasică (unghiurile de

intersecţie pentru determinarea punctelor sunt mai mari, direcţii mai multe).

Avantajele fotografierii multiple sunt deosebite:

La un singur zbor se înregistrează un număr mare de imagini ceea ce scade costul pe imagine;

Într-o singură imagine oblică intră mult mai multă informaţie decât într-o imagine verticală;

Măsurătorile pe astfel de imagini sunt mai variate. Se pot efectua determinări inclusiv pe

faţadele clădirilor ceea ce pe modelele stereoscopice clasice nu este posibil;

Se pot obţine produse mai uşor pentru zonele acoperite frecvent cu nori deoarece imaginile

oblice pot prelua şi zone acoperite cu nori.

Imaginile oblice sunt mai intuitive pentru clienţi, mai aproape de perspectiva lor naturală.

Oamenii se acomodează mai uşor cu astfel de imagini, recunosc mai uşor obiectele decât într-

o imagine verticală;

Un obiect poate fi vizualizat din toate unghiurile posibile ceea ce permite modelarea sa 3D cu

mai mare acurateţe inclusiv cu preluarea faţadelor pe model;

Determinarea Modelului Numeric al Terenului este mai precis utilizând imaginile oblice

astfel încât combinarea imaginilor verticale cu cele oblice permit uniformizarea preciziei la

toate coordonatele spaţiale ale punctelor dintr-o imagine.

Numărul de puncte de control necesar în teren este mai redus şi poate fi distribuit doar într-o

singură zonă mai accesibilă. Parametrii determinaţi în acea zonă se pot utiliza pentru toate

imaginile pentru că se referă la parametrii specifici camerei



Fig. 2.2. Exemplu de imagine oblică cu unghi mare de preluare

2.2 Conceptul TRUE-ORTO

În procesul de obţinere a imaginilor ortorectificate, clădirile, podurile apar pe imagini

deplasate, podurile uneori fiind şi deformate datorită faptului că suprafaţa vizibilă a acestora nu

coincide cu modelul numeric al terenului. (fig. 2.3 b) De asemeni, datorită efectului de perspectivă,

suprafeţe de la baza clădirilor pot fi ascunse, invizibile pe anumite imagini. (fig. 2.3 a)

a) zone ascunse b) zone deplasate şi deformate

Fig. 2.3 Erori ale ortofotogramelor

Procedeul prin care efectul de perspectivă datorat obiectelor de la suprafaţa solului cu înălţimi

considerabile este corectat astfel încât suprafeţele ascunse sunt înlocuite cu suprafeţe vizibile de pe o

altă imagine se numeste TRUE ORTORECTIFICARE în sensul că numai acum transformarea

ortogonală este completă.

2.3 Generarea modelelor numerice prin metode fotogrammetrice

Pentru obţinerea ortofotogramelor este suficientă generarea Modelului Numeric al Terenului

(MNT). MNT se poate genera automat prin stabilirea unui grid predefinit şi utilizând softuri ce conţin

autocorelaţia automată. Generarea automată are şi anumite riscuri datorate poziţionării greşite a

nodului de grid în vârful pomilor sau pe clădiri ceea ce produce perturbaţii în MNT şi determină

ulterior erori în repixelizarea ortoimaginilor. În teza de doctorat se va propune o metodă automată de

evitare a unor astfel de probleme prin introducerea unui proces de recunoaştere a obiectelor din

matricea de corelaţie şi eliminarea automată a citirilor de pe obiectele înalte (pomi, clădiri, etc)

Pentru obţinerea ortofotogramelor fără erori datorate cazurilor din fig. 2.3 , alături de MNT

trebuie realizat şi Modelul Numeric al Construcţiilor în care se vectorizează podurile, acoperişurile



clădirilor şi construcţiile de orice natură. Prin proiectarea acoperisurilor, contururilor construcţiilor pe

MNT se obţine modelul numeric al construcţiei (fig.2.4)

Clădirile produc cele mai mari deformaţii în ortofotograme după cât sunt de înalte datorită

perspectivei diferite în fiecare imagine.

Din acest motiv este important să se vectorizeze acoperişurile în modul 3D şi să se proiecteze

pe modelul terenului pentru a se genera corpul construcţiei respective. Pentru acoperişurile clădirilor

vor fi generate aplicaţii simple care să minimizeze liniile ce urmează a fi vectorizate şi a mări astfel

randamentul de producţie.

Acoperişurile sunt foarte variate în România mai ales în Bucureşti şi Luxemburg unde se vor

face toate testele pentru această teză. Pentru a simplifica algoritmii, acoperişurile trebuie să fie

clasificate după formă (exemplu în fig. 2.5, 2.7, 2.9 şi 2.11), şi asociate fiecărui tip de acoperiş o

anume procedură.

Fig. 2.5. Acoperişuri simple de tip A

Pentru aceste acoperişuri linia albastră din fig. 2.6 trebuie să fie vectorizată iar liniile roşii să

fie generate automat

Caz a)

Caz b)

Caz c) cu extensie

Fig. 2.6 Proceduri de generare acoperişuri de tip A

Fig. 2.7 Acoperiş complex de tip B

A B

Fig. 2.4: MNC (Model Numeric al Clădirilor)

deasupra unui MNT



Similar şi pentru acest tip de acoperişuri liniile albastre din fig. 2.8 trebuie să fie vectorizate iar

liniile roşii să fie generate automat

caz a) caz b) caz c)

Fig. 2.8 Proceduri de generare acoperişuri de tip B

(în caz c) se generează 10 linii)

Fig. 2.9. Acoperiş complex de tip C Fig. 2.10. Procedura de generare acoperiş de tip C

(se generează 15 linii)

Fig. 2.11. Ferestre mansardă de tip D Fig. 2.12 Procedura de generare acoperiş mansardă



3 BAZA MATEMATICĂ UTILIZATĂ ÎN PROCESELE DE GENERARE

A MODELELOR VIRTUALE PENTRU LOCALITĂŢI

3.1 Geometria fotogramelor oblice

3.1.1 Geometria fotogramelor oblice luate de la mare înălţime

Figura 3.1 ilustrează secţiunea plană principală a unei fotografii oblice de la mare înălţime şi

imaginea rezultantă.

Geometria unei fotograme înclinate de la mare înălţime necesită cunoaşterea a trei parametri

principali: distanţa focală a lentilelor (f), unghiul înclinării ( ) sau complementul său, unghiul de

depresie (α) şi altitudinea la care a zburat avionul (HD). Unghiul de înclinare , este unghiul dintre

proiecţia perpendiculară prin centrul obiectivului (LO) şi linia verticală (LN) aşa cum se observă în

fig. 3.1 a. Unghiul complementar (90o - ) este unghiul de depresie (α) al fotogramei, care este

unghiul dintre axa optică (LO) şi orizontul adevărat (Lz). Distanţa focală f, este distanţa dintre centrul

obiectivului (L), în locul unde a fost făcută fotograma şi punctul principal (o) al fotogramei. Înălţimea

de zbor a avionului (HD) este altitudinea deasupra punctului de referinţă, care este egală cu distanţa

LN în fig.3.1 a.

Unghiul aparent de depresie este unghiul αa, măsurat în planul principal, între axa optică a

camerei şi orizontul aparent (vezi figura 3.1 a). Deoarece orizontul aparent este vizibil, pe o

fotografie oblică de mare înălţime, distanţa oz’ poate fi măsurată.

Figura 3.1 - Geometria unei fotografii oblice luate de la mare înălţime:

(a) secţiune prin planul principal şi (b) imaginea rezultantă.

z’

α



Mai departe, deoarece oz’ este perpendicular pe Lo (fig. 3.1), αa poate fi calculată astfel:

αa = tan-1

= tan-1

Lo

Datorită curburii pământului şi înălţimii la care s-a efectuat zborul, orizontul aparent cade sub

orizontul adevărat. De aceea, unghiul aparent de depresie ar trebui să fie întotdeauna mărit cu unghiul

de coborâre pentru a obţine unghiul de depresie adevărat:

α = αa + d (16)

Datorită distorsiunii exagerate a perspectivei dintr-o fotogramă oblică, figura 3.1 b

demonstrează că liniile echidistante trasate perpendicular pe meridianul principal par a fi reprezentate

din ce în ce mai apropiate pe măsură ce distanţa faţă de punctul nadiral creşte. În mod similar, liniile

care sunt paralele la meridianul principal par a fi convergente către punctul z de pe orizontul

adevărat. În consecinţă, mărimea suprafeţelor egale ale unei grile construită din linii pe suprafaţa

pământului vor părea din ce în ce mai mici pe măsură ce se îndepărteză de punctul nadiral.

3.2 Morfologie matematică

3.2.1 Definiţii şi noţiuni de bază

Morfologia este o noţiune ce se referă la forma şi structura entităţilor naturale.

Morfologia matematică a dezvoltat metode şi proceduri pentru descrierea matematică a formei

unei regiuni sau unui obiect dar şi de modificare a acesteia, a reprezentării sale grafice.

Limbajul folosit în morfologia matematică provine din Teoria mulţimilor.

Pentru a aplica aceste teorii în domeniul prelucrării de imagini, o imagine este considerată ca o

mulţime de pixeli, deci elementele mulţimilor sunt pixeli p(x,y) ai obiectelor din imagini.

Imaginile digitale se caracterizează prin valori ale nivelului de gri cuprinse între 0 şi 255 în cazul

indexării acestora cu 8 biţi/pixel Culorile se obţin prin combinarea a trei astfel de valori conform tehnicii

RGB. Deşi aceste operaţii pot fi realizate cu anumite considerente şi în spaţiul imaginii RGB, pentru

simplificare şi rapiditate, operaţiile morfologice se aplică imaginilor binare obţinute conform relaţiilor de

mai jos:

Fie A o multime din Z2, respectiv un obiect de o anumită formă.

Dacă a = (a1,a2) este un element din A: a A. (pixelul a aparţine obiectului A)

Similar, daca a nu este un element din A: a A. (pixelul a nu face parte din obiectul A)

În fig. 3.2 se descriu grafic şi matematic principalele operaţii pe mulţimi care se utilizează în

morfologia matematică.

Aceste tipuri de transformări sunt, în general, foarte utile, avantajul lor principal fiind în

câştigul de rapiditate în execuţia pe calculator. Detecţia unui contur de obiect fără morfologie

matematică înseamnă o analiză complexă a pixelilor şi vecinătăţilor acestora. Prin morfologie, aşa

cum se va vedea, este suficientă deplasarea obiectului în 8 direcţii cu un pixel, obţinerea astfel a 8

imagini diferite, reuniunea acestora intr-o singură imagine şi extragerea din aceasta a imaginii

iniţiale, rezultatul fiind conturul exterior al obiectului. Aceste operaţii se pot implementa prin operaţii

logice la nivel de pixel ceea ce determină ca timpul de execuţie să fie practic instantaneu.

Tipurile de operaţii logice care se execută în morfologia matematică sunt descrise în fig. 3.3 şi

3.4.

f

oz’ oz’ (15)


1. Incluziunea

A B

2. Reuniunea

C =A B

3. Intersectia

D = A B

4. Mulţimi disjuncte (mutual exclusive)

A B= Ø.

5. Complementul

AC

={w | w A}

6. Diferenţa

A-B={w | w A,w B}=A BC

7. Reflexia (flip orizontal + vertical)

B̂ ={w|w = -b, pentru b B}

8. Translaţia (setului A cu z=(z1,z2))

(A)Z={c|c=a+z, pentru a A}

Fig. 3.2 Relaţii / operaţii pe mulţimi


Fie A, B Z2

Dilatarea A cu B

A B={z|( B̂ )z A Ø} sau A B={z|[( B̂ )z A] A}

unde B – element structural (şablon)

:

A B

Fig. 3.3 Dilatarea – definiţia matematică şi exemple


Eroziunea A cu B

A ΘB={z|( B̂ )z A }

A

Altă definiţie pentru eroziune X

a=(a1, a2, …, aN) şi b=(b1, b2, …, bN).

A ΘB={x Z2| x+b A pt. orice b B}

B

Ex1: A={(1,0), (1,1), (1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (2,1), (3,1), (4,1), (5,1)}

B={(0,0), (0,1)}

A ΘB={(1,0), (1,1), (1,2), (1,3), (1,4)}

Fig. 3.4 Eroziunea

x

A ΘB x

x



Figurile următoare prezintă rezultatele aplicării unor astfel de operatori asupra unei

imagini binare, folosind diferite şabloane.

Original Erodare Dilatare Deschidere Închidere

Fig. 3.5 Exemple de operaţii morfologice pe imagini binare

Operatorii închidere şi deschidere se aplică la concatenarea obiectelor fragmentate şi

respectiv separarea obiectelor atinse. Fără a fi un panaceu, aceşti operatori se dovedesc a fi utili în

multe situaţii.

Original Deschidere Închidere

Fig. 3.6 Exemple de operaţii morfologice pe imagini binare

3.2.2 Algoritmi de subţiere

Subţierea furnizează la ieşire un graf care este rezultatul unor erodări succesive ale

imaginii, erodări făcute în condiţia nemodificării topologiei imaginii.

Algoritmii de subţiere au la bază un set de reguli:

1. Se elimină doar pixeli aflaţi pe conturul obiectelor

2. Pixelii terminali (care au un singur vecin octoconectat) nu se elimină

3. Pixelii izolaţi nu se elimină (pentru că s-ar modifica topologia imaginii)

4. Pixelii de ruptură nu se elimină

Uneori, regula 3 nu se aplică pentru iteraţiile iniţiale în scopul eliminării pixelilor izolaţi a

căror apariţie este datorată zgomotelor.

Pixelii de ruptură sunt acei pixeli (diferiţi de pixelii izolaţi şi de cei terminali) a căror

eliminare modifică topologia imaginii. Există şase cazuri de pixeli de ruptură, conform fig. 3.7.



S2

S1 S1 S2

S2 S2 S1

S2

S1 S2

S1 S1

Fig. 3.8. Pixeli de ruptură.

unde: - pixel obiect (negru);

- pixel de fond (alb);

- cel puţin un pixel din submulţimea marcată este pixel obiect (negru).

Se remarcă faptul că vecinii octoconectaţi ai unui pixel de ruptură formează cel puţin două

submulţimi distincte.

Există o multitudine de algoritmi de subţiere. Principala dificultate care apare la operaţia

de subţiere este datorată situaţiei din fig. 3.9.

Fig. 3.9. Caz de dubiu la operaţia de subţiere.

Conform regulilor anterioare, toţi pixelii care aparţin unor linii cu grosimea de doi pixeli

vor fi şterşi. Se adoptă diferite soluţii.

3.2.3 Operatori morfologici pentru imagini în scară de gri

Operatorii morfologici studiaţi pentru imagini binare pot fi generalizaţi, în anumite

condiţii, pentru imagini în scară de gri. Astfel, pentru imagini în scară de gri conţinând obiecte

relativ distincte faţă de fond, la care obiectele şi fondul sunt relativ uniforme din punctul de

vedere al conţinutului de nivele de gri, se pretează la asemenea prelucrări morfologice care au

drept rezultat îmbunătăţirea calităţii rezultatului unei segmentări ulterioare.

3.2.4 Aplicaţii ale morfologiei matematice

3.2.4.1 Optimizarea locală de densitate Optimizarea locală de densitate, după cum indică şi denumirea sa, vizează ameliorarea

dinamicii unei imagini de manieră locală. Fiecărui punct (pixel) îi este afectată o nouă valoare în

funcţie de valorile punctelor care îl înconjoară cu scopul discriminării superioare faţă de acestea, dar

conservând în totalitate ordinea relativă a realităţii proxime.

Valorile rezultate în urma filtrării sunt stocate într-un nou fişier. Această operaţiune permite

suprimarea elementelor izolate şi a limitelor neregulate ale unor unităţi omogene, fiind similară

generalizării din cartografia de tip clasic.



3.3 Limbajul de descriere a obiectelor 3D: VRML

3.3.1 Istoricul creării VRML

VRML ( Virtual Reality Modeling Language) este este un limbaj de descriere a

simulărilor interactive de tip multi- participant, a categoriilor de tip reţea şi Internet şi hyper-

legături cu World Wide Web. Toate aspectele afişării spaţiilor virtual, ca şi interacţiunile şi

interlegăturile, pot fi specificate utilizând VRML. În felul acesta, VRML a devenit limbajul

standard de simulare interactivă a spaţiilor virtuale în Worl Wide Web.

Istoria dezvoltării, Internetului prezintă trei faze distincte. Prima, constă în dezvoltarea

infrastructurii de comunicaţie TCP/IP, care permite ca documentele şi datele să fie stocate în

diverse moduri. Astfel, Internetul furnizează un substrat abstract situat între setul de date şi

structurile de hosting ale acestora.

Atunci când Tim Bernet-Lee de la CERN a dezvoltat sistemul hyper-media numit World

Wide Web, el a prevăzut o structură abstractă constând într-o “schemă de adresare” bazată

pe un identificator unic (the Universal Resource Locator – URL), pe baza căruia se poate

specifica oricând modul de accesare a datelor în Web. Aceasta constituie cea de-a doua fază din

istoria dezvoltării Internetului.

În fine, cea de-a treia fază, cea a perceptualizării (percepţiei senzitive) a informaţiilor în

Internet este în curs de derulare şi la ea participă din plin tehnologiile VRML, alături de alte

tehnologii.

VRML a fost lansat în primăvara anului 1994, la prima Conferinţă World Wide Web, ţinută

la Geneva, Elveţia. Tim Berners-Lee şi Dave Raggett au organizat o sesiune de discuţii bazate

pe interfeţele de tip realitate virtuală, utilizabile sub WWW.

Participanţii au căzut de acord că aplicaţiile vizuale 3D, la care mulţi dintre ei îşi aduceau

contribuţia prin proiectele la care lucrau, necesită un limbaj standard de descriere, analog

HTML-ului. Astfel, a fost adoptat termenul VRML (Virtual Reality Markup Language).

Cuvântul “Markup” a fost ulterior schimbat în “Modeling”.

La scurt timp după Conferinţa de la Geneva, a fost creat un grup de discuţii pe teme

VRML. În felul acesta, s-au pus bazele specificaţiilor primei versiuni VRML. În interval de o

săptămână, numărul membrilor grupului a ajuns la peste o mie. În urma a numeroase discuţii, s-a

adoptat o listă de necesităţi (cerinţe), impuse limbajului VRML:

- independenţă de platformă;

- extensibilitate;

- capacitate de funcţionare performantă chiar pe conexiuni de lăţime de bandă redusă.

După căutări atente a tehnologiilor care să poată candida la proiectul de implementare a

VRML, s-a căzut de acord să se adopte The Open Inventar ASCII File Format al firmei Silicon

Graphics Inc. Această tehnologie suportă în mod complet descrierile spaţiilor 3D, realizând

randarea obiectelor poligonale, iluminări, texturi de material, proprietăţi de ambient şi efecte

realistice. Astfel, un subset al Inventar File Format cu suport extins în networking, a constituit

baza VRML.

3.3.2 Bazele limbajului

La cel mai înalt nivel de abstracţie, VRML este o cale de descriere a obiectelor. Teoretic,

obiectele pot conţine orice: geometrie 3D, date MIDI (Musical Instrument Digital Interface),

imagini JPEG etc.

VRML poate gestiona un set de obiecte utile în reprezentările 3D. Aceste obiecte se numesc

generic noduri. Nodurile sunt aranjate în structuri ierarhice numite “scene graphs” (scene

grafice). O scenă grafică prezintă noţiunea de stare. Astfel, nodurile cu apariţie anterioară, în

cadrul unei lumi virtuale (aplicaţie VRML), pot afecta nodurile cu apariţie târzie (ulterioare)

din lumea virtuală. De exemplu, un nod Rotation sau Material poate afecta nodurile ce-i

urmează. Se defineşte de aceea, un mecanism de limitare a unor astfel de efecte.



3.3.3 CityGML şi limbajul X3D ca succesor al VRML

CityGML este un model informaţional creat în cod VRML pentru reprezentarea obiectelor

urbane in spaţiul 3D. CityGML 1.0.0 (City Geographical Markup Language) este adoptat ca

standard in August 2008 de OGC (Open Geospatial Consortium), un consortium international de

peste 385 companii, agenţii guvernamentale, institute de cercetare şi universităţi.

În prezent CityGML este recomandat la nivel European pentru a fi implementat în municipiile

şi capitalele europene, acest process fiind deja în plină desfăşurare în ţări ca Germania şi Franţa.

CityGML defineşte clase şi relaţii între cele mai relevante obiecte topografice din localităţi sau

regiuni geografice ţinând cont de proprietăţile lor geometrice, topologice, semantice şi de aspectul

vizual.

Aceste informaţii cu caracter tematic sunt astfel structurate şi incluse în model, încât să nu

deranjeze structura geometrică şi formatele de schimb şi totuşi să permită analize sofisticate în

diferite domenii de aplicabilitate cum ar fi simulări, studii de impact, facilităţi de management,

interogări tematice complexe.

CityGML defineşte 5 nivele de detalii (LOD - Level Of Details), unde obiectele sunt descrise

mai detaliat după cum creşte LOD. Simultan, fişierele CityGML pot conţine mai multe reprezentări

pentru fiecare obiect in diferite grade LOD.

Cele mai utilizate grade de detaliu sunt LOD1 şi LOD2, fig. 3.10.

LOD1 LOD2

Fig. 3.10 LOD1 şi LOD2 în CityGML

Odată cu creşterea detalierii apar şi informaţiile de textură pe faţade şi acoperişuri iar LOD5 conţine

informaţii de interior, un astfel de obiect este astfel descris complet în LOD5 fiind extrem de similar

celui din realitate.

Odată cu evoluţia şi creşterea complexităţii standardului CityGML, a fost impulsionată şi evoluţia

limbajului VRML pentru vizualizarea acestor modele atât de complexe. S-a impus astfel, ca



successor al VRML, limbajul X3D bazat pe standardul ISO XML. Ca şi VRML, X3D suportă mai

multe obiecte geometrice predefinite cum ar fi cuburi, conuri, cilindru, etc., care pot fi utilizate

pentru a compune obiectele urbane din CityGML. Sunt deja apărute diferite utilitare pentru X3D,

sursele fiind deschise utilizatorilor, cum ar fi Xj3D care poate crea scene 3D nu doar în aplicaţii Java

ci şi în acele aplicaţii Java încapsulate în paginile web. Suportă interfaţă SAI (Scene Access

Interface) permiţând astfel crearea de scene urbane X3D în mod interactiv, în timp real.

Pentru a adăuga o scenă, o fereastră 3D, unei aplicaţii, o componentă X3D trebuie să fie

creată şi adăugată aplicaţiei. Astăzi sunt o mulţime de componente X3D disponibile fără nici un cost

cum este, de exemplu, clasa Java X3DScene.

Se pot construi lumi, peisaje geografice complexe cu localităţi, în mod dinamic prin crearea

de noi scene X3DScene. Fiecare astfel de scenă trebuie să pre-definească ce Profil şi ce X3D

componentă va utiliza. Profilul este un mecanism de a reduce cantitatea de text ce ar fi trebuit să fie

tastat pentru a descrie scena de către utilizator şi de asemenea, pentru a specifica o anume

funcţionalitate.

Odată ce există profilul şi componenta X3D, o scena X3DScene poate fi creată în accord cu

particularităţile aplicaţiei.

Specific limbajului X3D este modul de structurare ierarhic ce permite stocarea în mod

arborescent. Construcţia este astfel descrisă prin componentele elementare: 1,2,3,4,5 (fig. 3.42).

Fig. 3.11 Reprezentarea arborescentă a unei scene X3D şi rutina de creare (exemplu)



4 GENERAREA IMAGINILOR TRUE-ORTO 4.1 Algoritmul de realizare

Generarea imaginilor true-orto se bazează pe obţinerea de imagini ortofoto asupra unei zone cu

construcţii în care perspectiva acestora să fie reprezentată din suficient de multe direcţii astfel încât

orice zonă ascunsă într-o imagine să nu fie ascunsă în alte imagini.

Pentru a se ţine cont de obiectele de pe teren, în procesul de obţinere a imaginilor true ortofoto

trebuie utilizat asa numitul Model Numeric al Suprafetei (MNS) sau DSM în terminologia engleză

(Digital Surface Model)

Un pas important este identificarea suprafeţelor ascunse şi crearea unei corespondenţe între

poligonul ce reprezintă suprafaţa ascunsă în cel puţin o imagine foto şi fotograma cea mai bine

plasată din punct de vedere a vizibilităţii suprafeţei respective. Se obţine astfel o harta de vizibilitate.

Având în vedere că imaginile true ortofoto se vor obţine din combinarea mai multor imagini

ortofoto, acestea trebuie să fie uniforme din punct de vedere a culorilor.

Generarea imaginilor true-orto se realizează în trei etape:

Se generează o imagine ortofoto convenţională pentru fiecare fotogramă.

Se detectează zonele aflate în umbră/ascunse (părţi ale imaginii ortofoto care nu sunt

disponibile în imaginea aeriană originală).

Se utilizează un soft de mozaicare pentru a completa zonele din imaginea ortofoto cu o

anumită culoare sau cu date în format raster disponibile din imagini suprapuse.

4.2 Acoperirea optimă

Pentru zone cu clădiri foarte înalte şi străzi înguste raportate la înălţime, este necesară o

acoperire cât mai mare pentru ca să nu existe zone ascunse complet, respectiv în toate imaginile.

În fig. 4.1 este prezentat rezultatul aerofotografierii cu suprapunere longitudinală şi transversală de

60%. Clădirile din zona marcată cu galben prezintă deplasări de relief în diferite direcţii, astfel încât

zonele umbrite/ascunse într-o imagine sunt vizibile în altă imagine

Acoperire 60/60

Acoperire 60/80

Acoperire 80/80

Acoperire 80/60

Acoperire 67/67

Fig. 4.1 Acoperirea optimă a fotogramelor



În imaginile din figura 4.2 se arată avantajul unei acoperiri mari (80/60) care permite

identificarea rapidă a fotogramei optime pentru preluarea imaginilor clădirilor înalte. Se observă

clădirea Universităţii Americane şi CNGCFT a căror perspective sunt foarte apropiate.

Fig. 4.2. Imagini aeriene cu acoperire 80/60 asupra municipiului Bucureşti

Pentru ca acoperirea să fie eficientă şi pentru activităţile de restituţie este util ca dintr-o

acoperire mare să se poată obţine o acoperire standard de 60/30 doar prin eliminarea fotogramelor

pare sau impare şi respectiv a unei benzi de fotografiere.

La o acoperire longitudinală de 80% fotogramele cu număr par sau impar au o acoperire de 60%

ceea ce permite aplicarea procedeelor de restituţie pe fotograme pare sau impare. (80+80-100=60)

Pentru ca acest lucru să fie posibil şi între benzi este necesară o acoperire transversală de

65% astfel încât benzile pare sau impare să aibe o acoperire de 30% (65+65-100=30)

Prin urmare, acoperirea optimă pentru realizarea imaginilor true-orto este de 80/65

4.3 Generarea ortofotogramelor

Realizarea unei imagini ortofoto se efectuează prin repixelizare, metodă prin care imaginea

originală este reproiectată pe un model numeric al terenului. Această reproiectare poate fi efectuată

în două feluri: proiectare directă(înainte) şi proiectare indirectă(înapoi) (fig. 4.3).

Proiectarea înainte proiectează imaginea sursă direct în teren. Punctul în care punctul proiectat

intersectează terenul (X, Y, Z) este astfel înregistrat în ortofoto. Dacă colţul imaginii ortofoto este

situat în X0, Y0 coordonata pixelului în imaginea ortofoto se află în:

GDS reprezintă Ground Sample Distance, adică distanţa dintre fiecare pixel. Aceasta se referă

de asemenea la mărimea pixelului. Ecuaţia de mai sus ia în considerare faptul că într-un un sistem de

coordonate al pixelilor axa Y este orientată în jos, în timp ce într-un sistem de coordonate geografic

axa Y este orientată în sus, mai precis spre nord.

Când se foloseşte proiectarea indirectă, o coordonată de tipul rând/coloană a unui pixel al

imaginii ortofoto este transformat în sistemul de coordonate geographic, iar coordonata Z se găseşte

în punctul respectiv în teren. Această transformare se efectuează folosind următoarea formulă:

Poziţia în imaginea sursă a punctului care corespunde coordonatei calculate X,Y,Z poate fi

determinată folosind ecuaţiile de modelare a camerei de fotografiere(cap. 3)

(45)

(46)



Fig. 4.3: Ideea de bază a proiectării directe(înainte) şi indirecte(înapoi).

4.4 Algoritmi de detectare a zonelor ascunse

4.4.1 Algoritm general

Identificarea zonelor ascunse datorate efectului de perspectivă este unul din punctele cruciale

în procesul de generare a imaginilor true orto. Un algoritm general de detectare a zonelor ascunse

trebuie să urmeze următorii paşi:

1. Se combină diverse date de altitudine disponibile într-o suprafaţă poligonala obişnuită.

2. Se proiectează poligoanele pe o suprafaţă plană.

3. Se identifică aranjamentul complet de suprapunere al faţetelor. Intersectând poligoanele

proiectate, rezultă o poziţionare a subdiviziunilor imaginii în faţete. Se calculează suprapunerea

poligoanelor pentru fiecare faţetă.

4. Se identifică poligonul vizibil pentru fiecare faţetă. O faţetă a poligonului poate fi

raportată la centrul proiecţiei prin distanţă.

5. Se proiectează fiecare faţetă în partea din spate a poligoanelor vizibile. Setul de faţete

proiectate în spate defineşte partea din modelul numeric al terenului vizibil în imaginea aeriană

originală.

6. Pentru a obţine zonele ascunse, se proiectează părţile vizibile ale modelului numeric al

terenului pe suprafaţa unei imagini ortofoto şi se substrag din suprafaţa de bază a imaginii ortofoto.

Pentru realizarea de proceduri automate există câteva abordări sau metode principale: • Algoritmul Z-Buffer

• Utilizarea unui MNT foarte dens

• Metoda combinării MNT cu Modelul Numeric al Clădirilor (MNC)

• Metoda segmentării MNS (corelare cu LIDAR)

• Metoda şirului de imagini orientate



4.4.2 Metodă care generează imagini ortofoto dintr-o secvenţă de imagini orientate

În această metodă sunt utilizate toate imaginile care acoperă zona de interes cu scopul de a

genera o imagine ortofoto (vezi fig. 4.2). Conceptul care stă la baza acestei metode este faptul că

valoarea gri pentru un punct este preluată din imaginea al cărei centru de perspectivă este cel mai

apropiat de punctul respectiv. Pentru a elimina cartarea dubla a pixelilor, o dată ce pixelul a fost

rectificat nu se mai poate folosi din nou din imagine. În acest scop este creată o imagine identificator

care înregistrează pixelii deja utilizaţi şi impiedică folosirea lor repetată (Boccardo et al, 2000).

În general metodele se bazează pe evaluarea unghiului de vedere. Valoarea radiometrică a

pixelului asignată unui pixel din imaginea ortorectificată este valoarea din imagine unde punctul

corespondent are unghiul de vedere cel mai mic, respectiv puncul central al fotogramei este cel mai

apropiat planimetric

Fig. 4.4: Concept utilizat pentru generarea unei imagini true-ortofoto dintr-o secvenţă de imagini

4.5 Mozaicul

Când se generează o imagine ortorectificată pentru o suprafaţă mare, mai multe imagini trebuie

sa fie unite pentru a forma o imagine mozaic. Imaginile învecinate sunt deobicei asamblate în lungul

liniilor de îmbinare ce se află de obicei pe linia centrelor ariilor ce se suprapun. Calea exactă a

liniilor de îmbinare poate fi generată atât manual cât şi automat.

Fig. 4.5 Linia clasică de îmbinare a imaginilor în mozaic

Cea mai simplă metodă de determinare a liniei de asamblare este prin medierea zonelor de

acoperire dintre imagini şi identificarea liniei de asamblare pe diferenţe de culoare majore.

Plasând liniile de îmbinare la marginea drumurilor, obţinem deobicei cele mai bune rezultate,

comparativ cu tăierea în lungul clădirilor care pot avea deplasări în orice direcţie. Acest lucru este

adesea vizibil la rezultatul final, când cladirile au deplasări în direcţii diferite.

scala gri

identificator



Cu true-ortofoto, un avantaj este acela că deplasările de relief pentru obiectele modelate cu

MNS nu există, astfel că alegerea liniile de tăiere în lungul drumurilor devine absolut necesară.

Deplasarea cea mai vizibilă în relief rămîme însă cea generat de vegetaţie care nu este inclusă în

MNS.

În figura 4.6 este ilustrat faptul ca privită din 4 unghiuri normale o clădire este vizibilă

dealungul celor 4 laturi; una sau mai multe imagini au la sol aspecte neclare.

4.6 Metode de mozaicare

Metodele de mozaicare se bazează în general pe calculul unui coeficient de utilizare pixel-cu-

pixel.

4.6.1 Mozaicarea prin metoda apropierii de nadir

Abordarea cu ajutorul acestei metode este rapidă şi

simplu de implementat. Unul dintre cele mai mari

dezavantaje ale acestei abordări este acela că neacurateţea

modelului suprafeţei este perceptibilă în mozaicul rezultat în

final. Deoarece suprafaţa model folosită în acest proiect nu

conţine streaşini, acest lucru cauzează o problemă majoră în

rezultatul final. În timpul rectificării, acestea sunt proiectate

pe teren şi lăsate acolo, pe sol (fig. 4.7).

Din aceste motive se recomandă ca MNC să conţină

informaţia de streaşină

4.6.2 Mozaicarea prin distanţa la petele albe (punctele moarte)

Pentru a reduce problema cu neacurateţea suprafeţei model, trebuie folosită o altă metodă.

Abordarea folosită aici, este de a folosi pixelii dintr-o imagine sursă care este cea mai depărtată faţă

de data neclară din imagine. Aceasta înseamnă că liniile de tăiere vor fi plasate între petele albe din

imagini. În mod obişnuit acestea vor fi aproximate cu crestele streşinilor şi între clădiri.

Metoda cu care se calculează distanţa de la un pixel la cea mai apropiată pată albă se poate face

folosind Transformările de Distanţă (DT). Este o metodă cu care se transformă imgini binare în

imagini cu nivele de gri unde distanţa până la cel mai apropiat obiect corespunde unui nivel de gri.

În acest caz, harta de vizibilitate este imaginea binară în care obiectele din imagine sunt petele albe.

Fig. 4.6 Analiza vizibilităţii pentru 4 imagini. Albul este vizibil în toate imaginile, iar negrul înseamnă

neclaritate în toate imginile. Cele 3 nuanţe de gri specifică nivelul neclarităţii în imagine: 1, 2 sau 3.

Fig. 4.7. Erori datorate streaşinilor



5 GENERAREA AUTOMATĂ A MODELELOR 3D PENTRU

LOCALITĂŢI 5.1 Metoda clasică de generare a modelului 3D

Metoda tradiţională de modelare 3D a unui oraş cere o cantitate enormă de timp de prelucrare

manuală. Metoda obişnuită folosită de obţinere a modelelor 3D constă în:

a. Scanarea şi obţinerea imaginii digitale,

b. Copierea imaginii digitale a harţii într-un soft 3D CAD având ca rezultat date de tip 2D

ale contururilor cladirilor,

c. Modelarea 3D manuală a clădirilor cu 3D CAD prin excludarea contururilor 2D ale

clădirilor înalte şi/sau modelarea manuală a geometriei 3D detaliate referitor la desene şi fotografii,

de asemenea cu 3D CAD.

În mod special, modelarea manuală cu un soft 3D CAD este mare consumatoare de timp şi este

necesară folosirea operatorilor experimentaţi.

Dezvoltarea unui sistem în scopul generării automate de modele 3D ale oraşelor trebuie să

vizeze economisirea timpului producţiei. Noile metode a realizează reducerea surprinzătoare a

timpului în producerea modelelor 3D ale oraşelor prin folosirea unor programe ce automatizează

generarea. De altfel, eficacitatea în trasarea texturii, ca şi calitatea şi exactitatea modelului 3D al

oraşului pot fi considerabil ameliorate.

5.2 Sistemul de generare automată a modelului 3D pentru localităţi

Pentru un sistem care să poată genera modelul 3D automat, sunt necesare imagini aeriene

ortorectificate prin conceptul true-orto, hărţi digitale topografice 2D şi date laser (Tabelul 1). Cu

acestea, sunt generate automat modele 3D ale oraşelor prin metode conform descrierii din. Fig. 5.1.

Sistemul este compus din mai multe programe, incluzând programul de generare automată a

modelului 3D al unui oraş, programul de management a bazelor de date, programul de introducere a

datelor despre material şi programul 3D CG/VR de ieşire a datelor (Fig. 5.2).

Tabelul 1. Tipuri de date utilizate de sistem

Date material Specificaţii

Date din

scanare laser

verticală

- Nori de puncte 3D obţinute prin

tehnologie laser, care oferă date despre

altitudinea terenului şi a clădirilor.

- Distanţa dintre puncte: aprox. 1m

- Acurateţea elevaţiei: 15cm

- Acurateţea orizontală: 30cm

- Fiecare punct are o latitudine şi o

longitudine.

Date din

imagini

aeriene

- Date de tip imagine aeriana şi informaţii

standardizate ale coordonatelor locale.

- Rezoluţie: 20-40 cm / pixel.

Hartă digitală

2D

- Date vectoriale bazate pe hărţi 2D la

scara 1:500.

- Contururi şi date atribut ale obiectelor

incluzând clădiri, şosele, căi farate.



Fig. 5.1 Sistem de generare al unui model 3D al unui oraş

5.3 Programul de generare automată a modelului oraşului 3D

Programul de generare automată a modelului oraşului 3D generează geometria clădirilor, a

terenului, a pasajelor sau drumurilor suspendate şi a obiectelor înalte, folosind ca date iniţiale

informaţii cu efect realistic inclusiv date laser, imagini aeriene true-orto. Acest program este

structurat în mai multe utilitare (sub-programe) (Tabelul 2).

Tabelul 2. Funcţiile programului de generare automată

Utilitare de generare automată a unui model 3D pentru localităţi

Construirea

modelului de

generare

Produce date geometrice ale clădirilor în mod automat,

folosind contururile din hărţi digitale 2D şi date laser din

interiorul contururilor

Construirea

modelului de

editare

Funcţia de construire a modelului numeric nu poate modela

toate geometriile clădirilor şi magaziilor. Programul ajută

la editarea modelelor clădirilor deja generate printr-o

modelare suplimentară (corecţii, etc) .

Modelarea

terenului

Asigură generarea automată a modelului terenului, folosind

date din scanarea laser filtrate corespunzător, având ca

rezultat modelul TIN.

Pasaje, drumuri

suspendate şi

modelarea

obiectelor înalte

Programul produce geometria către pasajul superior şi a

obiectului cu elevaţie cum ar fi de exemplu şoselele, căile

ferate şi podurile, utilizând datele poligonale pe hărţi

digitale 2D şi date profilator laser .

Editarea texturii Ajută la ataşarea texturii corespunzătoare pe suprafaţa

geometrică a modelului .

5.4 Programul de operare a bazelor de date

Programul ce operează cu bazele de date controlează transferul diverselor date dintre baza de

date 3D a oraşului şi programul de generare a modelului 3D al oraşului. Dintre funcţiile sale, putem

2D Digital Map

Sistem automat de generare 3D al unui oraş

Model foto-realistic 3D al unui oraş



enumera numeroasele variante de introducere a datelor oraşului 3D, extragerea geometriei, texturii şi

a atributelor dintr-o arie selectată, precum şi înregistrarea geometriei şi texturii datelor în baza de

date. Datele privind construcţiile sunt gestionate prin adresa lor poştală este supravgheată de

adresele lor folosind interfeţele hărţilor digitale 2D.

Pe de altă parte, terenul, pasajele superioare şi obiectele cu elevaţie sunt manageriate prin

folosirea hărţilor digitale existente sau stereorestituite ale oraşului (Fig 5.8, 5.9).

MapCube: Modelul 3D al oraşului

Prin aplicaţia de generare a modelului 3D este generată automat forma geometrică a fiecărei

clădiri până la contrucţia întregii localităţi.

După aceasta se generează modelul 3D fotorealistic al oraşului cu faţade texturate, model ce

este denumit model cu textură (Fig 5.2).

Fig 5.2. Modelul geometric şi cel texturat (stânga: modelul geometric, dreapta: cel texturat)

Numeroase localităţi au fost modelate 3D prin această metodologie, fiind deja disponibile pe

piaţă. Încă din 2003, modelul geometric al tuturor oraşelor importante ale Japoniei, inclusiv Tokyo,

Yokohama, Kawasaki, Osaka, Nagoya, Kyoto, Kobe, Fukuoka, Hiroshima, Sendai şi Sapporo erau

disponibile. Modelul geometric este revizuit anual pe baza reviziei harţilor digitale pentru sistemul

de navigaţie GPS al vehiculelor.

Pentru obţinerea modelului realistic trebuie introdusă operaţia de “îmbrăcare” cu textura cea

mai potrivită. Modelul cu textură se produce cu prioritate de-a lungul celor mai importante şosele ale

oraşelor.

Suplimentar modelului geometric şi modelului cu textură, modelele 3D ale

clădirilor/obiectelor reprezentative dintr-o localitate sunt produse cu mai multe detalii geometrice

(Fig 5.3).

Fig 5.3. Exemple de modele reper (Budoh-kan, City Hall şi Tokyo Tower în Tokyo)



5.5 Vizualizarea modelelor virtuale în mod realistic

Industria jocurilor pe calculator a produs numeroase aplicaţii pentru realitatea virtuală (VR) care

lucrează cu modele 3D realistice. Cu toate acestea, nu au fost realizate programe VR ce pot lucra în

timp real cu mari cantităţi de date, ca cele existente în marile oraşe. Pentru aceste situaţii, s-au

dezvoltat programe specializate cu costuri de peste 50000 euro (Terra explorer, etc.). În ultimii ani

au început să apară programe mai accesibile, cum este UrbanViewer (fig. 5.4) ce poate folosi foarte

bine modelele 3D mari ale oraşelor, în mod deosebit tehnologia descrisă mai sus denumită generic

MapCube.

UrbanViewer este disponibil pe piaţă încă din 2003.

Fig 5.4. Interfaţa utilizator a lui UrbanViewer

Fig 5.5. Mod de lucru cu UrbanViewer



UrbanViewer a fost dezvoltat pe baza aplicaţiilor de VR pentru planificare şi design urban.

Dezvoltarea sa a determinat standardizarea programelor componente MapCube, dezvoltarea

componentelor funcţionale şi a motorului grafic original (Fig 5.5).

UrbanViewer este prevăzut cu o mare varietate de funcţii indispensabile în designul urban, în

dezvoltarea pieţei imobiliare, prevenirea riscurilor, navigaţie urbană, 3D-GIS şi aşa mai departe (Fig

5.6, 5.7). El include:

- afişarea directă a unor mari suprafeţe ale oraşului,

- vizionare din zbor şi plimbare în model (Fly-through, walk-through),

- saltul la o perspectivă arbitrară,

- controlul vitezei de mişcare,

- înregistrarea punctelor de vedere şi a perspectivelor,

- măsurarea înălţimii, distanţei şi ariei,

- editarea obiectelor .

Fig 5.6. Exemple de funcţii ale UrbanViewer (stânga: măsurarea înălţimilor, dreapta: editare)

Fig. 5.7 Parcurgerea modelului 3D realistic cu Urban Viewer



Gradul de detaliu se poate vedea mai bine în fig. 5.8. De asemenea se poate observa că pot

coexista în model obiecte cu şi fără textură.

Fig. 5.8. Evidenţierea detaliilor (modelarea ceasului, a afişelor luminoase)

Mai mult, în fig. 5.9 se poate observa că programul permite intrarea în anumite clădiri, care

au în baza de date descrierea interiorului

Fig. 5.9. Parcurgerea interiorului unor construcţii reprezentative

Pentru anumiţi utilizatori au fost dezvoltate şi dispozitive de afişare (display) orientate pentru

aplicaţii VR interactive. Acesta este un display nou dezvoltat, cu senzori optici numit NEXTRAX,

cu care utilizatorii pot opera cu uşurinţă pe un display touch-panel, cu mai multă acurateţe şi o mai

mare durabilitate. NEXTRAX este prevăzut deasemenea cu afişarea simultană a informaţiilor

corelate incluzând modelul de oraş 3D, hărţi digitale 2D şi o varietate de informaţii multimedia.



6 TEHNICI AVANSATE PROPUSE PENTRU AUTOMATIZAREA

PROCESELOR DE GENERARE A MODELELOR VIRTUALE

REALISTICE PENTRU LOCALITĂŢI - STUDIU DE CAZ

6.1 Metodologie automată de generare a imaginilor true-ortofoto

6.1.1 Diagrama de flux de activităţi pentru generarea automată de true-ortofoto

Pentru realizarea de imagini true-ortoreferenţiate este necesară o aerofotografiere de precizie

de cel puţin 20cm dimensiunea pixelului final, minim fiind valoarea de 10cm. O valoare prea mică

determină creşterea exponenţială a costurilor, nejustificate pentru plusul de precizie a imaginilor

obţinute. Trebuie subliniat şi înţeles de beneficiarii unor astfel de produse că o precizie de ordinul a

5cm de exemplu, implică luarea în calcul a tuturor detaliilor constructive a clădirilor, a

acoperişurilor care oricum necesită un grad mai mare de generalizare.

Pe de altă parte, din punct e vedere practic extragerea zonelor ascunse de la baza clădirilor la o

distanţă de ordinul a 5cm se împiedică din nou de detaliile constructive care au o dimensiune mult

mai mare de 5 cm. Chiar daca aerofotografierea a fost executată cu o astfel de precizie, imaginile

ortofoto nu trebuie să se genereze la o astfel de dimensiune de pixel. Precizia mare se cere pentru

activităţi de restituţie necesară cartografierii de detaliu a elementelor topografice pentru redactarea

planurilor la scări mari.

În acest context, modelul numeric al terenului necesar obţinerii imaginilor ortofoto trebuie să

aibe şi el un grad mare de precizie inclusiv pe orizontală. Gridul de reţea trebuie să fie cam de 10 ori

dimensiunea pixelului pentru a nu încărca exagerat timpii de calcul dar şi pentru că practica a

demonstrat că variaţia pe verticală este mai slabă decat variaţia pe orizontală. Este şi motivul pentru

care profilele transversale de exemplu se desenează, pentru a fi intuitive, în raportul standard 1/10.

Contururile clădirilor trebuie însă restituite la un nivel de precizie comparabil cu dimensiunea

pixelului.

Cu aceste considerente datele de intrare într-un proces de obţinere a imaginilor true-ortofoto ar

trebui să fie următoarele:

În studiul de caz din această lucrare se vor folosi date obţinute la precizia de 20cm. Pentru

acest tip de date ca şi pentru cele de 10cm precizie este mai eficient un MNT obţinut prin tehnici

LIDAR. În fig. 6.1 se prezintă fluxul complet de activităţi pe care îl propun pentru obţinerea

imaginilor true-orto începând cu proiectele de aerofotografiere până la generarea efectivă a

produsului final true-orto.

Nr Date de intrare Date de ieşire

MNC(precizie) MNT (grid) Imagini (pixel) ortofoto True-ortofoto

1 10cm 1m 10cm 10cm 10cm

2 20cm 2m 20cm 20cm 20cm

3 50cm 5m 50cm 50cm 50cm



Fig. 6.1 Diagrama de flux a procesului de obţinere a imaginilor true-orto

Măsurători de nivelment

pe zonele de calibrare Scanare

laser

LIDAR

Aerofotografiere acoperire 80/65

Premarcaj

Aerotriangulaţie

Măsurători

GPS

Fotograme orientate

Calibrarea

geometrică a datelor

Restituţie reţea stradală

Nor de puncte

X, Y, Z

LIDAR

Restituţie acoperişuri Filtrare vegetaţie şi stâlpi

Filtrare autovehicule

MNS Generare construcţii 3D

MNC Filtrare construcţii

MNT

Extragere ortofoto 15/20%

centrul fiecărei fotograme

Determinarea zonelor ascunse pentru

construcţiile din ariile extrase

Determinarea zonelor vizibile

pe fiecare fotogramă

Generare ortofoto pentru

fiecare fotograme

Completarea zonelor ascunse cu imagini

corespondente din zonele vizibile

Generare true-ortofoto 15/20%

centrul fiecărei fotograme Mozaicare automată

TRUE-ORTOFOTO

Proiect zbor

LIDAR Proiect zbor şi reperaj foto



Cele două procese independente de culegere date, aerofotografierea şi scanarea laser pot fi

uneori realizate prin acelaşi proiect de zbor în condiţiile în care echipamentele folosite înregistrează

informaţii cam din aceiaşi zonă, conul de scanare putând fi mai mic decât cel de aerofotografiere

deoarece nu este necesară o acoperire similară. Cu toate acestea, proiectele de zbor trebuie realizate

mai întâi separat şi apoi analizată posibilitatea de a le combina.

Prin proiectul de zbor pentru scanarea laser trebuie stabilite şi zonele în care se vor determina

puncte de cotă pentru calibrarea geometrică. De regulă, acestea trebuie să fie zone plane situate în

centrul şi înspre cele 4 puncte cardinale ale ariei de scanare. Aceste puncte asa cum se observă şi în

diagramă, pot fi extrem de bine folosite în procedura de control a aerotriangulaţiei.

Produsele intermediare rezultate după activitatea de zbor şi efectuarea determinărilor topo-

geodezice sunt norul de puncte de coordonate X,Y,Z în urma scanării laser şi fotogramele orientate

absolut în urma aerofotografierii şi executării aerotriangulaţiei.

În cadrul procesării datelor laser mai sunt necesare operaţii de filtrare pentru eliminarea

informaţiilor de vegetaţie şi a altor elemente verticale cum ar fi stalpii, panouri pubicitare, etc.

Aceste elemente care au înălţime mare şi grosime mică pot fi filtrate simultan prin aceiaşi algoritmi.

O altă operaţie de filtrare importantă este eliminarea autovehiculelor care pot fi uşor

confundate cu diverse constructii. Pentru ca filtrarea sa fie eficienta aceasta operatie poate fi

sprijinita de reţeaua stradală, alei si parcari. Practic aceasta informatie permite o filtrare corecta si

eficienta.

În cazul în care nu se dispune de informaţia stradală, aceasta poate fi restituită din imaginile

orientate absolut.

În urma filtrărilor datelor laser se obţine modelul numeric al suprafeţei (MNS)

Pentru obţinerea MNT, acesta mai trebuie să fie filtrat de constructii. Cea mai eficientă metodă

pentru o astfel de filtrare este utilizarea unui MNC existent la o precizie convenabilă mai bună decât

valoarea gridului MNS.

6.1.2 Generarea suprafeţelor acoperişurilor clădirilor din localităţi

Pentru generarea MNC, primul pas este restituţia acoperişurilor de clădiri. Această operaţie

este cea mai costisitoare operaţie din punct e vedere al timpului calculator şi implicare umană. În

această etapă am intervenit cu algoritmi de generare automată unui procent cât mai mare de linii de

schimbare de pantă a acoperişurilor. Aceste procedee s-au bazat pe tipologia de acoperişuri descrise

în cap. 2.4.

Urmând această clasificare proprie am propus dezvoltarea procedurilor de generare linii

descrise în 2.4 dezvoltatorilor softului fotogrammetric ZMAP care au acceptat ideea de a

implementa procedurile în modulul de vectorizare.



Fig. 6.2 Utilizarea tipurilor de acoperiş în softul ZMAP

Utilizând procedurile elaborate s-au generat acoperişuri conform fig. 6.3 şi 6.4

a) vedere în perspectivă b) vedere verticală

Fig. 6.3 Vectorizarea acoperişurilor în ZMAP

Fig. 6.4 Vectorizarea acoperişurilor în ZMAP (vedere stereo)



Procedurile din cap.2.4 au fost aplicate mai sus pentru acoperişuri în pantă. Pentru un

acoperiş plat se desenează în modul 3D (vedere stereoscopică) contururile din fig. 6.5 b şi se

generează complet acoperişul din fig. 6.5 a prin proiecţia planurilor între ele.

Fig. 6.5 Modelarea acoperişurilor plate

Aceste procedee se pot implementa şi în softuri CAD 3D cum ar fi AUTOCAD dar implică

reparcurgerea clădire cu clădire şi aplicarea ulterioară a tipului corespunzător de procedură ceea ce

consumă timp suplimentar.

Odată acoperişurile generate, pentru a construi MNC, este suficientă proiecţia acestora pe

MNT aşa cum se vede şi în fig. 6.6

Fig. 6.6 Proiectia şi generarea modelului numeric al hotelului Intercontinental

a

b



Un alt aspect important al generării suprafeţelor acoperişurilor este condiţia de coplanaritate

a faţetelor acestora dar şi orientarea poligonului de contur astfel încât normala la suprafaţă să fie

generată în exteriorul construcţiei şi nu în interior. Această condiţie este utilă standardului CityGML

dar şi altor softuri de modelare pentru ca efectele de umbrire sau însorire pe aceste planuri să fie

conforme expunerii. Planurile ce compun acoperisurile cladirilor sunt frecvent deosebit de complexe

şi îmbinările dintre acestea sunt greu de realizat respectând matematic şi condiţiile de coplanaritate

(fig. 6.7 şi 6.8). Un soft actual de restituţie fotogrammetrică nu este adaptat pentru extragerea acestor

informaţii în condiţiile geometrice amintite. Pentru a genera astfel de suprafeţe, un operator de

restituţie trebuie să cunoască foarte bine geometria în spaţiu şi să construiască planurile

acoperişurilor prin construcţia de paralele şi alte construcţii ajutătoare care să asigure coplanaritatea.

Timpul de execuţie în aceste condiţii ajunge să fie de ordinul a 100 de ore pentru 1 ha de construcţie

complexă ca cele din fig. 6.7.

Fig. 6.7 Construcţii cu acoperişuri complexe

Pentru rezolvarea acestei probleme şi pentru a mări productivitatea, am dezvoltat un program

ce permite în mod interactiv, în mediu CAD, generarea punctului de intersecţie a unei linii cu un

plan sau proiecţia unui punct pe plan ceea ce este echivalent funcţiei “SNAP” din terminologia CAD

dar nu la vertex-ul sau nodul unei polilinii ci la un plan.

Sursa programului este prezentată la sfârşitul acestui sub-capitol, interfaţa corespunzătoare

find prezentată în fig. 6.12.



Variante ale acestei funcţii, simple din punct de vedere matematic, dar extrem de eficientă în

tehnologia de restituţie 3D, au fost trimise unei companii de dezvoltare de soft şi au fost incluse în

procesul de producţie a modelului 3D al acoperişurilor (fig. 6.12).

Fig. 6.8 Vedere în perspectivă a construcţiilor cu acoperişuri complexe

Fig. 6.9 Modul de vectorizare 3D a suprafetelor ce compun acoperişurile

Pentru a respecta condiţiile de obţinere a modelului 3D în standardul CityGML, poligoanele

de contur a suprafeţelor au fost create în sensul de rotaţie a acelor de ceasornic, daca presupunem că

privim fiecare suprafaţă din exteriorul clădirii (fig. 6.9). Pentru construcţii cu acoperiş complex,

suprafeţele se pot genera şi prin triunghiuri sau alte poligoane elementare (fig. 6.10).



Fig. 6.10 Construcţii complexe modelate prin triunghiuri

Aşa cum se vede în fig. 6.10, fiecare element de suprafaţă de pe acoperiş se vectorizează

separat, devenind în modelul 3D din CityGML nodurile arborelui ce descrie construcţia în limbajul

VRML sau X3D, ansamblul fiind de fapt o scenă X3Dscene.

Fig. 6.11 Implementarea funcţiei “snap” pe

plan în ArcGDS



Programul de intersectie a unei linii cu un plan şi de proiectie a unui punct pe plan (snap)

Dim coordonate As String

Dim snap As Boolean

Private Sub CommandButton1_Click()

Dim Point As Variant

CommandButton6.Enabled = False

On Error Resume Next

'hide the UserForm

Me.Hide

snap = False

If ListBox1.ListCount < 6 Then

'ask user to select a point

Point = ThisDrawing.Utility.GetPoint(, "Select a Point")

----

xx = x2 - x1

a = y3 * z4 - z3 * y4

yy = y2 - y1

b = x3 * z4 - x4 * z3

zz = z2 - z1

c = x3 * y4 - x4 * y3

tt = xx * a - yy * b + zz * c

xx = x4 - x3

a = y1 * z2 - z1 * y2

yy = y4 - y3

b = x1 * z2 - x2 * z1

zz = z4 - z3

c = x1 * y2 - x2 * y1

t = tt + xx * a - yy * b + zz * c

a = (x5 - x4) * (z3 * (y2 - y1) - z2 * (y3 - y1) + z1 * (y3 - y2))

b = (y5 - y4) * (x3 * (z2 - z1) - x2 * (z3 - z1) + x1 * (z3 - z2))

c = (z5 - z4) * (y3 * (x2 - x1) - y2 * (x3 - x1) + y1 * (x3 - x2))

tt = t / (a + b + c)

x = x4 - (x5 - x4) * tt

y = y4 - (y5 - y4) * tt

z = z4 - (z5 - z4) * tt

Fig. 6.12 Interfaţa ”snap” la plan



6.1.3 Determinarea automată a zonelor ascunse

Având MNT şi imaginile orientate se poate obţine de o manieră complet automată imaginile

ortofoto corespunzătoare fiecărei fotograme în parte.

Fig. 6.13 Determinarea dimensiunii ferestrei pentru generare ortofoto automat

Pentru o acoperire de 80/65 între fotograme şi benzile de aerofotografiere zona optimă din

fotogramă care se poate genera automat ortofoto astfel încât efectul de perspectivă să fie minim este

de 30/40% din fotogramă centrată pe centrul imaginii. În acest mod distanţa de la centru la marginile

zonei sunt de 15% pe direcţia de zbor şi 20% pe direcţia transversală.

Această selecţie asigură o zonă de acoperire între imaginile ortofoto rezultate de 10% pe

direcţia de zbor şi 5% pe direcţia transversală.

Se observă că tocmai pe direcţia mai slabă din punct de vedere al reducerii efectului de

perspectivă şi zona de acoperire este mai mică de doar 5%.

Dacă produsul final este true-ortofoto acest fapt nu ar crea mari probleme. Dacă însă se doreşte

obţinerea unui produs ortofoto cât mai apropiat de true-ortofoto fără a mai implica procedurile

costisitoare de generare MNC, identificare zone ascunse şi eliminare efect de perspectivă, atunci este

recomandabil să se execute o aerofotografiere cu acoperire 80/80, generare automată de ortofoto pe

zona de 30/30 centrată în centrul fotogramei şi mozaicarea acestora automat cu algoritmul din 6.1.4.

Un astfel de produs se pretează oraşelor mici care nu au construcţii extrem de înalte.

Pentru realizarea însă a imaginilor true-orto este necesară determinarea zonelor ascunse

datorate efectului de perspectivă şi înlocuirea acestora cu imagini ortorectificate corespunzătoare din

alte fotograme.

În acest scop generarea automată a imaginior orto trebuie realizată pe întreaga fotogramă iar

zona centrală din fig. 6.7 trebuie extrasă automat prin poligon de selecţie. Zonele ascunse se

determină doar pentru construcţiile ce apar în fiecare imagine ortofoto astfel extrasă iar ariile de

înlocuire se vor căuta şi extrage din întreaga imagine ortofoto.

Algoritm rapid de detecţie a zonelor ascunse

Pas 1. Se extrag din MNC construcţiile care se suprapun pe ortofotograma centrată

Pas 2. Pe baza elementelor de orientare absolută ale fotogramei se proiectează pe MNT

conturul construcţiei, inclusiv faţetele verticale.

Pas 3. Din conturul rezultat pe MNT la pasul 2 se extrage conturul bazei construcţiei

(echivalent proiecţiei ortogonale a acoperişului constructiei pe MNT obţinut în faza de generare

MNC)

Rezultatul pasului 3 este poligonul ce descrie zona ascunsă.

20%

15% 15%

orto

Fotograma

20%

20% 30% 20%

15%

35%

20%

15%

5%

10%

Ax banda n

Ax banda n+1



Pas 4. Dacă lăţimea acestei zone este mai mică decât precizia impusă la ortofoto, poligonul se

elimină.

Odată identificate zonele ascunse ele se extrag din cea mai apropiată fotogramă în care acea

zonă este vizibilă conform cap. 4.6

6.1.4 Automatizarea procesului de obţinere a mozaicului true-ortorectificat

Mozaicul, respectiv asamblarea imaginilor true ortorectificate prin metoda din cap. 6.1.3 au o

acoperire de 5/10%. Problema decupării imaginilor nu se mai pune aici din punct de vedere a

efectului de perspectivă pe clădiri ci doar pe vegetaţie şi mai ales datorată nivelelor de culoare sau

însorire diferită. Pentru automatizarea procesului peste aceste imagini trebuie să se adauge şi reţeaua

stradală şi conturul construcţiilor

Fig. 6.8 Alipirea imaginilor pentru obţinerea mozaicului

Linia de tăiere va urmări mediana zonei de acoperire urmând algoritmul de proximitate bazat

pe unul din cele trei principii de mai jos:

Soluţia A – A’ presupune o tăiere dupa mediana zonei de acoperire ţinând cont doar de

corpul construcţiilor care sunt ocolite pe contur pe direcţia in care marginea construcţiei este cea mai

apropiată de mediană,

Soluţia B – B’ impune o tăiere tot pe mediana zonei de acoperire dar se va ţine seama de

radiometria imaginii. Se va urmări ca radiometria de o parte şi de alta a liniei de tăiere să fie

uniformă. Practic se va tăia după mediana radiometrică. Această operaţie necesită şi o îmbunătăşire a

calităţii imaginii în prealabil.

Soluţia C – C’ determină o tăiere tot pe mediana zonei de acoperire dar se va ţine seama

simultan de radiometria imaginii dar şi de obiectele grafice. Practic se ţine cont de MNC şi de

reţeaua stradală. Pentru implementarea acestei soluţii de o manieră automată reţeaua stradală trebuie

descrisă ca poligoane topologice. Cea mai buna tăiere este considerată acea linie care urmăreşte fie

conturul unei construcţii, fie conturul străzilor. Atunci când o linie de tăiere e obligată să taie un

obiect, fie el stradă, cale ferată sau construcţie această trebuie efectuată perpendicular pe lungimea

acesteia. Se va urmări ca radiometria de o parte şi de alta a liniei de tăiere să fie uniformă

Un avantaj important al mozaicării imaginilor true-ortofoto este că acestea nu mai prezintă

efecte de perspectivă datorate construcţiilor, ceea ce simplifică procedura de alipire lipsind la

construcţii efectele unei perspective diferite în imaginile ce urmează să se alipească.

Problema mozaicării se reduce la asigurarea unei radiometrii uniforme, contrast şi luminozitate

constantă pe de o parte dar mai trebuie ţinut cont şi de vegetaţie, mai ales de cea înaltă care nu a fost

luată în considerare în procesul de ortorectificare.

Teoriiile de recunoaştere a formelor şi mai ales cele bazate pe amprentele texturale pot aduce

un aport important în diminuarea acestei influenţe negative în calitatea produsului final true-

A A’

B

B’

C

C’



ortofoto. Problema vegetaţiei este una din cele mai complexe datorată formelor neregulate şi

imixtiunii în textura ei a unor elemente texturale din alte obiecte (efectul transparenţei vegetaţiei).

O abordare a acestei probleme ar putea fi modelarea vegetaţiei înalte prin geometrizarea

tridimensională a coroanei şi aplicarea unor algoritmi similari celor utilizaţi în cazul construcţiilor.

Pentru aceasta ar trebui adăugat în proces un Model Numeric al Vegetaţiei Inalte (MNVI). Pe de altă

parte, în anumite cazuri vegetaţia înaltă poate fi parţial eliminată prin texturarea terenulu de sub

copaci cu textură din alte imagini, fie ele chiar oblice şi înlocuită cu obiecte virtuale de vegetaţie.

6.2 Extragerea automată din fotogramele oblice a texturilor de faţadă a clădirilor

Pentru extragerea texturii de faţadă propun prin această teză utilizarea imaginilor oblice

obţinute prin aerofotografierea oblică multiplă.

În prezent din raţiuni de rapiditate, programele de prelucrare a imaginilor oblice utilizează în

calcule doar intersecţia razei optice cu MNT. Pentru extragerea faţadelor am extrapolat acest

principiu din fig. 6.9 la intersecţia razei vizuale cu MNC.

Cunoscând elementele de orientare ale fotogramei oblice, se determină vectorul spre fiecare

punct din imagine prin cosinuşii săi directori. Atunci când într-un soft de pictometrie se citeşte o

coordonată ea se referă la intersecţia razei respective cu MNT. De exemplu dacă punctez punctul C

de pe o clădire nu se va citi coordonata xc,yc,zc ci coordonata punctului C’ aflat la intersecţia razei

cu terenul (fig 6.9)

Fig. 6.9 Coordonate pe fotograma oblică

Pentru extragerea automată fiecare clădire am împărţit-o în faţetele componente la care s-a

adăugat un vector de direcţie perpendicular pe centrul de greutate al acesteia.

Acest vector se va utiliza în algoritmul de detecţie a celei mai bune fotograme pentru

preluarea texturii.

S-au realizat exemplificări pe clădirile Intercontinental şi Teatrul Naţional.

Imaginile oblice utilizate ca sursă de textură sunt cele din fig. 6.10 şi 6.11

Modelarea construcţiilor este exmplificată în fig. 6.12 şi 6.13.

Extragerea texturilor şi aplicarea lor este arătată în fig. 6.14 şi 6.15

În fig. 6.15 Modelele cu textură au fost suprapuse peste imaginea ortofoto şi s-a aplicat

acestora un efect de perspectivă.

În acest mod se obţine produsul de bază pentru Modelul Virtual Realistic al localităţilor aşa

cum apare şi pe internet Google Earth la marile capitale ale lumii.

Centrul de fotografiere

C(xc,yc,zc)

B(xb,yb,zb)

C’(x,y,z)



a) fotografiere din direcţia vest

b) fotografiere din direcţia nord

Fig. 6.10 Imagini oblice Intercontinental



Fig. 6.12 Realizarea modelului construcţiei Intercontinental

Fig. 6.13 Realizarea modelului construcţiei Teatrul Naţional



Fig. 6.14 Adăugarea texturii de faţadă la Hotelul Intercontinental

Fig. 6.15 Modelare realistică – vedere în perspectivă Piaţa Universităţii



7 PROPUNERE DE PROGRAM PENTRU GENERAREA MODELULUI

VIRTUAL REALISTIC

7.1 Conceptul programului

În vederea generării modelului virtual realistic pentru localităţi, am proiectat o structură de

program compatibilă conceptului MapCube şi tehnologiei T3D din UrbanViewer care să poată

integra obiecte descrise prin VRML. De asemenea, programul va prevedea posibilitatea utilării cu

obiecte şi texturi gata realizate din baze de date obiectuale cum sunt cele realizate de Tiltan, de

exemplu. Aceste obiecte sunt obiecte cu diferite grade de complexitate, în funcţie de dimensiunea lor

în câmpul de vizualizare.

Programul este conceput în C++, cu utilizarea motoarelor grafice OpenGL.

Programul va pleca de la premiza că datele iniţiale, imaginile true-orto, modelul numeric al

terenului există deja în coordonate reale. De asemenea, programul va prelua date privind modelul

numeric al clădirilor, cum ar fi imagini de faţade sau acoperişuri şi le va proiecta pe modelul

numeric al terenului pentru a finaliza construcţia modelului de clădire, dacă aceasta nu este deja

generată. Imaginile de faţade vor fi conectate la o baza de date, vor avea un ID unic, în baza de date

fiind descrierea poziţionării sale fie prin coordinate, fie prin indicarea faţetei corespunzătoare.

În acest mod, modelul virtual realistic va fi generat complet automat, după finalizarea bazei

de date.

Utilizarea acestui concept de relaţionare a informaţiilor din model va permite ţinerea la zi a

modelului virtual, sau completarea cu date în mod eşalonat după cum se produc acestea.

Atunci când nu există textură disponibilă, programul selectează textura cu proprietăţi

apropiate dintr-o listă de similitudini (nu mai mare de 3 opţiuni, pentru a nu îngreuna procesarea).

Elementul de bază în model este triunghiul 3D, chiar dacă obiectele au faţete

dreptunghiulare. Aceasta se datorează faptului că un plan în spaţiu este unic definit de trei puncte,

deci de un triunghi. În secvenţa de cod care urmează este descris triunghiul 3D, ca o clasă cu

proprietăţi şi funcţii specifice. Această clasă este apoi utilizată în generarea altor clase mai

complexe.



7.2 Facilităţi realizate

Programul propus 3DTools VR permite descrierea de obiecte multiple, imagini true orto,

modele numerice ale terenului poziţionate

spaţial oricât de departe şi le prelucrează

simultan sau separate, după voinţa

utilizatorului. În fig. 7.1 sunt vizualizate

simultan o imagine ortorectificată şi modelul

numeric corespondent în modul TIN.

Fig. 7.1. Reprezentarea TIN şi ortofoto în

programul propus

În fig. 7.2 se prezintă rezultatul preluării texturii din imaginea ortorectificată pe faţetele

triunghiurilor din modelul TIN.

Fig. 7.2 Modelul 3D cu textură

O vedere mai în detaliu este dată în fig. 7.3 pentru a se vedea mai clar cum se preia şi cum se

deformează imaginea pe aceste triunghiuri.

Fig. 7.3 Detaliu privind preluarea texturii pe modelul TIN



8 . CONSIDERAŢII GENERALE – CONCLUZII - PERSPECTIVE

Metodele de obţinere a datelor necesare modelării 3D se vor perfecţiona, dar ele vor rămâne

practic aceleaşi. Datele iniţiale vor fi mereu informaţii legate de modelul numeric al terenului, de

date laser, de imagini aeriene. Evoluţia softurilor arată că vizualizarea lor se va modifica dramatic.

Apropierea de realitatea virtuală realistică în sensul nu doar a unei modelări geometrice 3D, dar şi a

adăugării unor efecte realistice complexe de la culoare şi textură, la lumini şi umbre şi chiar la

mişcare şi interacţiune cu obiectele modelate, va fi din ce în ce mai mare.

Efortul acestei abordări este de a completa această industrie de softuri cu un produs care să

lege datele primare, metodele de obţinere a lor, cu operaţiile de modelare ţinând cont că în prezent

acestea sunt complet separate.

Trebuie menţionat că pe piaţă, astfel de softuri au costuri de peste 50.000 euro şi chiar de

peste 100.000 euro, iar prin această abordare se încearcă obţinerea de aplicaţii cu cost redus, dar care

să rezolve probleme de modelare realistică accesibilă doar prin softuri scumpe.

Multe programe de modelare 3D sau de tip CAD au început deja să dezvolte funcţii de export

în limbajul VRML 1 şi chiar în VRML 2.

În continuare este prezentată o listă a celor mai răspândite convertoare sau “plug-in” pentru

obţinerea de obiecte descrise în VRML

Alias/Wavefront's Maya are VRML exporter

AutoCAD's Mechanical Desktop exportă VRML.

Bentley MicroStationare VRML Publisher

CAD Studio's VRMLout for AutoCAD

Kinetix's VRML Exporter este un plugin fără plată pentru 3D Studio MAX care exportă

VRML 1 şi 2.

Lightwave Outpost's VRML 97 WorldSaver exportă VRML 2 din Lightwave3D.

MetaCreations' Bryce and Poser exportă VRML

Parametric Technologies' Pro/Model.View converteşte din Pro/E în VRML.

SolidWorks 97 and 98 built-in VRML export.

Tematica abordată presupune extinderea tehnicilor fotogrammetrice de la fotograme nadirale la

fotogramele oblice şi dezvoltarea de algoritmi specifici pentru preluarea faţadelor de clădiri.

Pentru exemplificarea procedeelor se va construi un pachet de programe bazat pe nucleul

3DTools orientat pe modulul 3DFoto care va genera modelul virtual al localităţii.

Perspective

Dezvoltarea tehnologiilor de realizare a modelelor 3D a localităţilor în varianta simplă sau

realistică a luat un avânt atât de mare încât deja se recomandă la nivel de politică europeană

realizarea pentru oraşele mai importante modelarea 3D a localităţilor stabilindu-se şi un standard în

acest sens, formatul CityGML.

Standardul CityGML s-a dezvoltat atât de rapid încât într-un singur an a impulsionat

demararea a numeroasse concepte şi metodologii de lucru interactiv, softuri de vizualizare

specializate astfel încât mărimea mare a fişierelor CityGML de ordinul Gb să nu mai fie un

handicap. Un astfel de soft şi concept este X3D, succesorul VRML.

Un foarte bun utilitar CAD de creare a formatului CityGML dar şi de vizualizare este

LandXplorer care permite crearea modelelor de tip LOD1 şi LOD2.

Au aparut tot mai multe utilitare de obţinere şi vizualizare a datelor urbane, care facilitează mai

mult utilizatorul să realizeze o gestiune eficientă a informaţiilor urbane

http://www.aw.sgi.com/pages/home/pages/plug_ins/pages/semiconductors/pages/maya/pages/vrml2_rtg_translators/index.html

http://www.autodesk.com/products/desktop/index.htm

http://www.bentley.com/products/elinks/docs/olddocs/msvrml.htm

http://www.cadstudio.cz/vrmlout.htm

http://ktx.com/3dsmax/html/vrml_exporter.html

http://www.lightwave-outpost.com/web/vrml2.html

http://www.metacreations.com/products/

http://www.ptproducts.com/products/vrml/mv_index.htm



Contribuţia generală a lucrării

În modelarea virtuală a localităţilor cu efect realistic, două tehnologii cu rădăcină comună în

fotogrammetrie pot fi combinate pentru obţinerea de rezultate foarte bune şi cu mare eficienţă

economică:

Fotogrammetria digitală verticală pentru obţinerea modelului numeric al construcţiilor şi true-

ortofotogramele;

Fotogrammetria multiplă oblică pentru generarea modelului numeric al terenului şi generarea

faţadelor la construcţii.

Prin această lucrare am trecut prin tot procesul de modelare tridimensională a unei localităţi

insistând pe acele aspecte teoretice şi practice care sunt esenţiale în această activitate de modelare şi

care sunt legate de domeniul fotogrammetriei digitale.

Consider că am reuşit să descriu mai clar metodologia de lucru şi să insist asupra problemelor

care pot apare astfel încât să poată fi utilizată la un randament optim.

Din analiza proceselor tehnologice descrise în lucrare s-au desprins următoarele

Pentru modelarea virtuală a localităţilor este necesar cumulul a două proceduri de culegere date:

tehnologii de scanare laser şi aerofotografieri verticale şi oblice

Pentru modelarea realistică tehnologia VRML este deosebit de importantă dar informaţia de

textură poate fi extrasă nu doar prin proceduri de fotografiere de la sol dar şi prin

aerofotografiere oblică.

Automatizarea procedurilor de prelucrare a datelor poate fi aplicată în majoritatea etapelor cu

diferite grade de precizie

Produsele intermediare care concură la realizarea MVR sunt extrem de utile în numeroase alte

aplicaţii.

Tehnologia completă prezentată în această lucrare poate fi implementată pentru Municipiul

Bucureşti exemplificările pe studiul de caz demonstrând acest aspect

Pentru obţinerea modelului virtual a unei localităţi este foarte important să fie disponibile sau să

se genereze imaginile true-ortofoto. Conceptul true-ortofoto conduce la următoarele atenţionări:

Pentru realizarea de true ortofoto sunt necesare acoperiri transversale şi longitudinale mai

mari de 60%, optim fiind 80/65.

Utilizarea Modelului Numeric al Terenului MNT, a Modelului Numeric al Suprafeţei

(MNS), a Modelului Numeric al Clădirilor când există sunt condiţii şi avantaje importante

pentru obţinerea imaginilor true-ortofoto;

Utilizarea MNS superdense obţinut prin scanări laser de tip LIDAR este un avantaj deosebit

dar economic este mai scump.

MNT sau MNS obţinut prin mijloace stereoscopice trebuie realizat semi-automat deoarece

procedeele complet automate induc erori inacceptabile. Acest procedeu ar putea fi

îmbunătăţit prin introducerea recunoaşterii formelor în procesul de citire automată a

punctelor de cotă;

Pentru clădirile cu arhitectură specială, cupole, furnale, etc dacă se doreşte rectificarea lor

corectă este absolut necesară realizarea modelului numeric al acestora inclusiv al

acoperişurilor.

Imaginile true ortofoto reprezintă un produs scump care se justifică doar pentru zonele de

aglomerare urbană

Imaginile apropiate de true ortofoto obţinute prin procedura din cap. 6 reprezintă o opţiune

interesantă din punct de vedere al raportului preţ/calitate implicând însă o acoperire ]ntre

benzi ;i fotograme de 80/80.



Aerofotografierea oblică multiplă devine un procedeu important pentru modelarea virtuală

prin posibilitatea care o oferă în extragerea faţadelor de clădiri direct în coordonate spaţiale

În procesul de realizare a imaginilor true-ortofoto există numeroase etape care pot fi

automatizate cea mai importantă fiind obţinerea mozaicului care este şi cea mai mare

consumatoare de timp.

Contribuţia generală adusă în această lucrare consider că poate contribui la dezvoltarea

domeniului fotogrammetriei digitale precum şi la dezvoltarea de noi aplicaţii bazate pe utilizarea

acestui tip de produs.

Contribuţia proprie

Prin această teză am urmărit să-mi aduc contribuţia personală în dezvoltarea acestui domeniu

şi în special în utilizarea fotogrammetriei digitale la modelarea virtual realistică.

Consider că prin această lucrare am reuşit să clarific metodologia de obţinere a modelului

virtual realistic pentru localităţi şi implicit a produselor intermediare: MNT, MNS, MNC, imaginile

true-orto.

Lucrarea pune în evidenţă algoritmi şi metodologii de automatizare a unor procese specifice

care au fost dezvoltaţi în special pentru includere în aplicaţia proprie prezentată în capitolul 7.

Un proces mare consumator de timp este obţinerea modelului numeric al clădirilor şi partea

costisitoare este de fapt vectorizarea acoperişurilor. Acest proces realizat în cea mai mare parte prin

restituţie fotogrammetrică este îmbunătăţit prin procedurile proprii descrise în capitolul 6.

Trebuie să subliniez aportul personal la dezvoltarea a 2 softuri de fotogrammetrie de pe piaţa

internaţională (ZMAP şi ArcGDS) prin transmiterea de algoritmi şi îmbunătăţirea unor proceduri de

restituţie privind obţinerea suprafeţelor de acoperiş cu respectarea principiului coplanarităţii

faţadelor. Astfel, ZMAP a inclus procedura de generare automată a muchiilor de acoperiş iar

ArcGDS a inclus în soft funcţia “SNAP pe plan” ceea ce permite desenarea unei suprafete numai

prin puncte continute în acelasi plan, respectiv planul determinat de primele 3 puncte desenate.

Pentru softurile de fotogrammetrie care lucrează în mediu CAD, cum ar fi softul canadian

DVP, a fost dezvoltată o metodologie de lucru care să asigure coplanaritatea poligoanelor realizate

prin modelarea acoperisurilor. În acest sens, am dezvoltat 2 funcţii care să sprijine operaţia de SNAP

pe plan, precum si intersecţia a două plane, sau intersecţia unei linii 3D cu planul suprafetelor de

acoperiş. Includerea acestor funcţii cu caracter geometric în procedura de restituţie a generat o

creştere semnificativă a randamentului de generare a suprafeţelor coplanare de peste 100%. De

asemeni, metodologia de lucru utilizată, a fost preluată de companii de profil din Germania şi

implementată în procesul de realizare a modelelor 3D de tip CityGML.

De asemeni, teza de doctorat mai descrie o metodologie proprie de generare true-orto şi pune

în aplicare pentru prima oară în acest domeniu de activitate ideea personală de a extrage textura de

faţade din fotogramele oblice şi a o transpune de o manieră complet automată pe faţadele

construcţiilor virtuale din MNC, acest procedeu urmând să fie patentat în curând.

În cadrul acestei teze propun un pachet de proceduri soft care în general urmăreşte procedura

MapCube, componentele acestuia încercând sa fie dezvoltate unitar în compatibilitate cu standardele

schimburilor de date 3D.

Programul propus, deja adaugă texturi pe modelul numeric al terenului de tip TIN, urmând să

se integreze obiecte geometrice simple (construcţiile) care apoi să poată fi exploatate prin VRML

sau X3D pentru transformarea în obiecte complexe cu texturi şi atribute diverse.

Menţionez că acest program este în continuă dezvoltare şi intenţionez să îl utilizez în cadrul

unui proiect pe Municipiul Bucureşti.

De fapt, chiar exemplificările din proiect au fost realizate pe o zonă din Piaţa Universităţii a

Municipiului Bucureşti.

Alte exemplificări în proiect au fost realizate pe oraşul Luxemburg.

Prezenta lucrare este rezultatul a mai multor ani de experienţă practică în domeniul

fotogrammetriei şi al dezvoltării de aplicaţii informatice specifice. Fiind deosebit de implicat în

această activitate studiile efectuate cu ocazia acestei lucrări vor fi continuate şi sper ca într-un viitor



cât mai apropiat să se finalizeze cu un produs complet care să fie baza creării unor efecte realistice

din ce în ce mai aproape de realitate.

De asemeni, sper ca ideile mai importante din această lucrare să le pot înregistra oficial şi

publica apoi în diverse reviste pentru a impulsiona la o scară mai largă dezvoltarea fotogrammetriei.

Ceea ce este sigur, este că aerofotografierea oblică câştigă prin abordarea prezentată un nou domeniu

de aplicabilitate deosebit de interesant şi chiar aşteptat de industria modelării virtual realistice aflată

într-o mare concurenţă internă prin lupta dintre Google şi Microsoft.

Odată un astfel de produs creat, el constituie scheletul pe care se pot adăuga efecte realistice

de orice complexitate şi va putea fi utilizat în aplicaţii extrem de diverse inclusiv în industria

jocurilor.

Tehnologia informaţiei şi modelarea virtual realistică în special , ne va apropia mai mult de

înţelegerea lumii în care trăim şi sper să aibă o contribuţie majoră în dezvoltarea ei benefică.

BIBLIOGRAFIE

[1] FAHMI AMHAR (1998): The generation of true orthophotos using a 3D Building model în

conjunction with a conventional DTM.

[2] FRITSCH, M. ENGLICH & M. SESTER eds., IAPRS, Vol. 32/4, ISPRS Commission IV

Symposium on GIS – Between Visions and Applications. Stuttgart.

[3] JIANN-YEOU RAU NAI-YU CHEN LIANG-CHIEN CHEN: Hidden Compensation and Shadow

Enhancement for True Orthophoto Generation. Taiwan.

[4] JOSEF BRAUN: Aspects on True-Orthophoto Production. Stuttgart.

[5] MOHAMED ETTARID, ALI AIT M’HAND AND REDOUANE ALOUI, MOROCCO: Digital True

Orthophotos Generation.

[6] MORTEN ØDEGAARD NIELSEN (2004): True orthophoto generation. Lyngsby.

[7] YEVGENIY P. KUZMIN, SERGEY A. KORYTNIK & ORRIN LONG: Polygon-based true orthophoto

generation.

[8] Robert M. Haralick, Linda G. Shapiro, “Computer and Robot Vision”, Addison-Wesley

Publishing Company, 1993 [9] Rafael C. Gonzalez, “Digital Image Processing”, Prentice-Hall, 2002 [10] David Coeurjolly, “Distance Transform“, Laboratoire LIRIS, Universite Claude Bernard Lyon

1, France

[11] FRITSCH, M. ENGLICH & M. SESTER eds., IAPRS, Vol. 32/4, ISPRS Commission IV

Symposium on GIS – Between Visions and Applications. Stuttgart.

[12] JIANN-YEOU RAU NAI-YU CHEN LIANG-CHIEN CHEN: Hidden Compensation and Shadow

Enhancement for True Orthophoto Generation. Taiwan.

[13] W. Pratt, O. Faugeras, and A. Gagalowicz, "Visual discrimination of stochastic texture-

fields," IEEE Trans. Syst. Man Cybern, vol. SMC-8, 1978.

[14] W. Pratt, O. Faugeras, and A. Gagalowicz, "Applications of stochastic texture field models

to image processing," Proc. IEEE, vol. 69, 1981.

[15] Rosenfeld, A., "A Note on Automatic Detection of Texture Gradients", IEEE Trans, on

Computers, Vol. C-24, 1975

[16] C.R. Brice and C.L. Fenema, "Scene analysis using regions," Artificial Intelligence, Vol. 1,

1970



[17] I. J. Schoenberg, “Spline funcţions and the problem of graduation “, în Proc. Nat. Acad. Sci.,

vol. 52, 1964

[18] B. Ashjari, Singular Value Decomposition Texture Measurement for Image Classification,

PhD thesis, University of Southern California, Los Angeles, CA, 1982

[19] R. Bajcsy, L. Lieberman, “Texture Gradient as a Depth. Cue”, Computer Graphics and Image

Processing, Vol. 5,. 1976,

[20] Rosenfeld, A., and Troy E., "Visual Texture Analysis", Technical Report

70-116, University of Maryland, College Park, Maryland, 1970

[21] McCormick, B.H., and Jayaramamurthy, S.N., Time Series Model for Texture Synthesis,

CIS(3), 1974,

[22] O. D. Faugeras and W. K. Pratt, "Decorrelation methods of texture feature extraction,"

<i>IEEE Trans. Patt. Anal. Machine Intell.</i>, vol, PAMI- 2, pp. 323-332, July 1980.

[23] I. J. Schoenberg, Spline interpolation and best quadrature formulae, Bull. Amer. Math. Soc.

Volume 70, Number 1 (1964)

[24] Gramenopolous, N., “Automated Thematic Mapping and Change Detection of ERTS- 1

Images,” Proceedings, Conference on Management and Utilization of Remote Sensing Data, South

Dakota, 1973

[25] C. de Boor, Best approximation properties of spline funcţions of odd degree, J. Math. Mech. 12

(1963)

[26] The Virtual Reality Modeling Language International Standard ISO/IEC 14772-1:1997

Copyright © 1997 The VRML Consortium Incorporated.

[27] Taubin, G.; Horn, W.P.; Lazarus, F.; Rossignac, J. Proceedings of the IEEE, Volume 86,

Issue 6, Jun 1998 Page(s):1228 – 1243 - Geometry coding and VRML

[28] Anne Zahalka – Fortresses and Frontiers, 1993

[29] Thorsten Johanns, Dr. Nico Günther - VR-MapCube – Survey maps for intuitive navigation

within complex Virtual Reality environments

[30] Keita KATO

and Fumio YAMAZAKI - Development Of Digital City Using 3d Gis And Its

Application To Visualization Of Earthquake Disasters

[31] Takase, Y., Sho, N., Sone, A., Shimiya, K. - Automatic Generation of 3D City Models and

Related Applications, International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial

Information Sciences, Vol. XXXIV-5/W10.

[32] M. Schroder, H. Rehrauer, K. Seidel, M. Datcu, - “Interactive Learning and Probabilistic

Retrieval in Remote Sensing Image Archives”, IEEE Transactions on geosciences and remote

sensing, vol. 38, no. 5, September 2000, pp.100-119.

[33] D.Comaniciu , P. Meer- Mean shift –A robust approch toward feature space analysis, IEEE

Trans. On PAMI, vol 24, nr.5, may 2002.

[34] C. Iancu, I. Gavat, and M. Datcu - “Image disorder characterization based on rate distortion”.

In Proceedings of 11-th Conference of the Spanish Association for Artifcial Intelligence CAEPIA

2005, Santiago de Compostela, Spain, November 2004.

balota octavian-laurentiu - rezumat

Documents