Учредитель журнала

Информационное обеспечение кадастра недвижимости по материалам аэрофотосъемки

УДК 528.441:332.7:629.786.2:778.35: 631.153.7

DOI 10.52815/0204-3653_2022_02186_36
EDN: LPVNDI

Сутугина Ирина
преподаватель ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский
Московский государственный строительный университет».
e-mail: SutuginaIM@mgsu.ru

Актуальность применения для информационного обеспечения кадастра недвижимости современных технологий получения данных о местности неоспорима. При этом оптимальным является сочетание всех доступных съемочных технологий GPS- и ГЛОНАСС-технологий спутникового позиционирования, аэро- и космических съемок, лазерной локации. Это позволит получать достоверные и точные данные о координатах точек границ земельных участков, что приведет к сокращению конфликтности земельно-­имущественных отношений и ускорит экономический рост.
Качество конечной продукции: сельскохозяйственных и кадастровых планов и карт зависит от многих факторов. Оно складывается из качества исходных материалов, параметров обработки информации на разных этапах и алгоритмов расчета. На точность получаемой продукции будут влиять также параметры и условия съемки.
В статье представлены исследования влияния параметров сканирования и обработки аэрофотоснимков на точность определения координат точек местности по материалам съемки в масштабах 1:4000, 1:10000 с фокусным расстоянием 152 мм и в масштабе 1:14000 с фокусным расстоянием 100 мм, а также в масштабе 1:14500 с фокусным расстоянием 306 мм.
Для проведения работ использован фотограмметрический сканер Zeiss / Intergraph «Photo Scan», позволяющий сканировать на просвет негативные и позитивные материалы с геометрической точностью 2 мкм и минимальным элементом геометрического разрешения 7 мкм.
Цифровая фотограмметрическая обработка всех материалов выполнена на цифровой фотограмметрической станции Zeiss / Intergraph_Imagine «Image Station».
Существующие исследования информационного обеспечения земельного кадастра не достаточно охватывают область применения материалов аэросъемки для получения метрической информации о земельных участках. Ранее не выполнялись работы по исследованию точности получения координат точек по снимкам при различных параметрах сканирования и обработки снимков.
Для целей государственного кадастра недвижимости используются первичные данные о местоположении земельных участков, полученные в результате съемки местности. На их основе составляются производные кадастровые карты. Требования точности метрических данных, используемых в земельном кадастре определяются требованиями точности, установленными для межевания земель. Допускается выбор тех методов получения информации о земельных участках, точность которых будет соответствовать приведенной в таблице.
В таблицах 1 и 2 приведены требования к точности работ для различных территориальных уровней и категорий земель. Для нечетких контуров «размытых» на местности в таблице 2 приведены значения средних квадратических погрешностей, которые диктуются неопределенностью самого контура. Точность первичного планово-­картографического материала должна удовлетворять требованиям, предъявляемым к точности межевания земель.

Таблица 1. Точность планово-картографического материала
Таблица 2. Средние квадратические погрешности положения нечетких контуров

В результате анализа в сфере информационного обеспечения кадастра недвижимости и мониторинга земель сделаны следующие выводы:
кадастр недвижимости и мониторинг земель на современной стадии развития нуждается в большом объеме пространственных данных о земельных участках и объектах недвижимости в связи с переходом к системе кадастра недвижимости, для чего требуется актуальная, полная и точная информация, а 50 % картографического материала сегодня требует обновления из-за старения;
к графической информации, подлежащей сбору, обработке и хранению в земельном кадастре, относятся границы земельных участков, территориальных зон, земель и границ территорий;
к этой информации на основании законодательства РФ предъявляются определенные требования к точности и полноте в зависимости от видов работ и категорий земель.
Проведенный анализ потребности составных частей кадастра недвижимости в планово-­картографических материалах показывает, какие материалы необходимы для информационного обеспечения кадастра исходя из точности, отображения определенных объектов и масштаба.
Система экологического мониторинга и мониторинга земель является источником информации для кадастра недвижимости. Аэрокосмический мониторинг состояния и использования земельных ресурсов обеспечивает получение систематизированной и достоверной информации о земельных участках в оперативном режиме. Технические характеристики большинства видов космической информации и программно-­технические средства фотограмметрической обработки позволяют использовать космические снимки земной поверхности для создания планово-­картографической основы в виде фотопланов, ортофотопланов, трехмерных моделей ландшафта.
Использование при тематическом картографировании аэрокосмической информации и современных программно-­технических комплексов обеспечивает значительное снижение затрат на трудоемкие наземные изыскания, сокращает срок выполнения работ, обеспечивает повышение точности и позволяет выполнять в камеральных условиях более половины объема работ по составлению карт состояния земель. В России основным источником пространственных данных являются геодезические измерения (50 %), картографические (30 %) и данные дистанционного зондирования Земли (20 %), при этом экономический эффект для дистанционных методов по сравнению с наземными выше, информация может быть получена оперативно и охватывать большие территории.
Для кадастра недвижимости использование космических и аэрофотоснимков неразрывно связано с их фотограмметрической обработкой. В результате этой обработки могут быть получены как планы и карты, так и информация об отдельных объектах, например, их координатах, площади или других характеристиках.
Разработаны технологические схемы ведения ГКН с использованием данных аэрофотосъемки. На рис. 1 показана технология получения данных для земельного кадастра.

Рис. 1. Технологическая схема получения пространственных данных для земельного кадастра

В работе проведены исследования точности фототриангуляции, цифрового моделирования рельефа и ортофототрансформирования в зависимости от: размера пиксела сканированного изображения; влияния автоматических и ручных измерений; наличия цветовой информации.
Для проведения экспериментальных работ были использованы материалы аэрофотосъемки 3 объектов: Канадского тестового полигона «Sudbury» в 2 масштабах, студенческой учебной базы «Горное» ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству», расположенной в Московской области, а также цветные снимки на территории города Дессау в Германии.
В таблице 3 представлены блоки снимков, которые использованы для работы.
Геометрическая разрешающая способность фотографии намного выше доступных на сегодня цифровых сенсоров. Поэтому, для фотограмметрических работ выполняют аэрофотосъемку с последующим сканированием полученных аналоговых снимков и переводом их в цифровую форму. Это позволяет выполнять цифровую фотограмметрическую обработку сканированных снимков с помощью современных цифровых фотограмметрических станций.
Сканирование снимков для выполнения экспериментальных работ произведено на высокоточном фотограмметрическом сканере PhotoScan 2000, позволяющем выполнять сканирование позитивных и негативных цветных и черно-­белых материалов с размерами пиксела 7, 14, 21, 28, 56 и 124 мкм и геометрической точностью 2 мкм. Фотограмметрический сканер сканирует в пределах оптической плотности 3,3.
Перед сканированием снимков выполнен расчет оптимального размера пиксела Р, исходя из: требуемой точности определения плановых координат Vs (0,2 мм) и высот VZ (0,2 hc) точек фотограмметрической модели; передачи разрешающей способности исходного снимка R (в мм‑1); разрешающей способности графического фотоплана 70 мкм; масштаба карты (плана) Mk, масштаба обрабатываемых снимков Мс, величины фокусного расстояния камеры f, базиса фотографирования на снимке b.
Величина размера пиксела для обеспечения точности определения плановых координат составит: для обеспечения точности определения высот
(1), для обеспечения
разрешающей способности снимка (2),

для определения разрешающей способности графических фотопланов (3),
(4).
В формулах (1) и (4) цифра 2 – коэффициент, учитывающий потерю точности из-за процессов обработки: сканирования, опознавания, стереонаведения и измерения точек. За окончательное из PS, PZ, Pr, PP берется их минимальное значение. Например, если план масштаба 1:2 000 с сечением рельефа 1 м составляется по аэроснимкам масштаба 1:10000, полученным АФА формата 18×18 см с фокусным расстоянием 100 мм и разрешающей способностью 40 мм‑1, то PS – 20 мкм, Pz = 14 мкм, РR = 10 мкм, РP >= 14 мкм. Чтобы выполнить все условия, требуется элемент сканирования снимков 10 мкм. На практике часто приходится оптимизировать соотношения между элементом разрешения цифрового изображения и объемом цифровой информации. При этом следует иметь в виду, что если для обеспечения точности плана или фотоплана выбрать элемент разрешения 14 мкм, то он не обеспечит полностью дешифрируемость цифрового изображения на экране монитора. В этом случае дешифрирование мелких объектов должно выполняться традиционными методами.

Используя зависимости (1) – (4), выполнен расчет оптимального геометрического разрешения сканирования для снимков, по которым проводятся экспериментальные работы. Результаты вычислений приведены в таблице 4.

Таблица 3. Описание блоков снимков
Таблица 4. Расчет оптимального геометрического разрешения сканирования


Цель исследования влияния размера элемента геометрического разрешения на точность построения фототриангуляции, ЦМР и ортотрансформирования, которое проведено совместно с немецкими коллегами из Высшей школы Анхальт (HS Anhalt) и было финансировано из фонда Германской службы академических обменов (DAAD) в рамках научно-­исследовательского проекта «Цифровые фотограмметрические методы» под руководством профессора Хартмута Цимана, выяснить, как повлияет размер пиксела сканирования на точность цифровой фотограмметрической обработки аэрофотоснимков. Для этого снимки сканированы с размерами пиксела 7, 14, 21, 28, 56 и 112 мкм на фотограмметрическом сканере Photo Scan 2000. По полученным растровым изображениям выполнена фототриангуляция, построены цифровые модели рельефа и выполнено ортотрансформирование. Результаты оценки точности фототриангуляции приведены в таблицах 5–6.

Таблица 5. Результаты внутреннего ориентирования
Таблица 6. Результаты уравнивания сети фототриангуляции

Из приведенных таблиц следует, что фототриангуляция, выполненная по снимкам масштаба 1:4000, позволит по точности построить планы масштаба 1:500. СКП планового положения контрольных точек изменяется от 0,036 до 0,055 м. СКП высотного положения изменяются в пределах от 0,056 до 0,088 м. С увеличением размера пиксела сканирования точность координат контрольных точек снижается, но лежит в пределах точности одного масштаба.
Точность фототриангуляции по снимкам масштаба 1:10000 позволяет строить планы масштаба 1:500.
Соотношение масштаба съемки и масштаба планов для блоков снимков 1:4000 и 1:10000 соответственно 8 и 20 крат. Такая высокая точность построения фототриангуляции вызвана тем, что эти снимки канадского полигона для тестирования аэросъемочных камер Sudbury обеспечены большим количеством опорных и контрольных точек, координаты которых известны с высокой точностью.
Точность фототриангуляции по снимкам масштаба 1:14000 позволяет использовать этот результат в технологии изготовления кадастровых планов, строить планы масштаба 1:2000.
Результаты исследования влияния размера пиксела сканирования на точность построения цифровых моделей рельефа приведены в таблице 7.

Таблица 7. СКП цифровой модели рельефа

Цифровые модели рельефа местности необходимы для учета искажений на снимках при построении ортофотопланов. Для земельного кадастра рельеф местности используется при кадастровой оценке, а также при ведении земельного кадастра в горных местностях, где превышения местности оказывают существенное влияние на точность построения цифрового кадастрового плана. В мониторинге земель информация о рельефе местности очень важна при прогнозировании различных негативных процессов, при районировании территории, при географическом моделировании. В процессе измерений были автоматически построены ЦМР с помощью программных модулей ISSD, ISDC, ISFC и ISMT. Экспериментальные работы выполнены на блок снимков 4х4 масштаба 1:4000. Из таблицы видно, что результат на область А, которая имеет большие превышения местности, заметно хуже, чем на область Б.
Особенно неудовлетворительным выглядит результат для размера пиксела сканирования 7 мкм. Оптимальным размером пиксела можно считать 21 или 28 мкм. Полученные значения для области А соответствуют около 0,5 / 00 от высоты фотографирования и для области Б около 0,3 / 00.
Причины того, что ЦМР построенная по снимкам, сканированным с 7 мкм, имеет выбросы, пока не известны. Здесь требуются дополнительные исследования, которые могут быть проведены, только если появится возможность менять размер матрицы, которая используется программным модулем ЦФС Image Station ISAE для генерации точек ЦМР. Предположительно, проблемы с расчетом ЦМР на 7 мкм лежат в недостаточно большом размере матрицы, которая используется для идентификации точек.
Результаты исследования влияния размера пиксела сканирования на точность изготовления ортофотомозаики приведены в таблице 8.

Таблица 8. СКП построения ортофотоизображения

Ортофотопланы, построенные по снимкам масштаба 1:10000, соответствуют по точности планам масштаба 1:1000. Ортофотопланы, построенные по снимкам 1:4000, сканированным с размером пиксела 7 и 14 мкм, соответствуют по точности планам масштаба 1:1000, а при сканировании с 21, 28 и 56 мкм – 1:500. Анализируя графики, можно заметить, что для обоих блоков масштабов при изменении размера пиксела сканирования от 7 до 28 происходит незначительное повышении точности ортоизображения.
Результаты исследования зависимости точности построения ортофотоплана по снимкам 1:4000 приведены в таблице 9 – СКП положения контрольных точек. Для оценки точности ортофотомозаики, построенной на два маршрута снимков по три модели, использованы 27 контрольных точек. Ортотрансформирование проведено для ячеек трансформирования 25х25 см и 21х21 см на местности. Использована возможность автоматического создания линий сшивки.
При выборе размера пиксела сканирования, если предполагается строить ортофотопланы, вероятно необходимо также учитывать размер минимального объекта местности, который должен быть отражен на плане. Полученные точности ортофотопланов для снимков, сканированных с разным размером пиксела, лежат в пределах точности одного масштаба. Таким образом, на точность фотограмметрической обработки снимков размер пиксела сканирования не оказал существенного влияния. Как ни странно, но масштаб также не оказал сильного влияния на точность съемки. Хотя сравнивать влияние масштаба съемки на точность по результатам данных исследований недопустимо, так как координаты опорных и контрольных точек для блоков 1:4000 и 1:14000 известны с разной точностью, съемка выполнялась АФА с разным фокусным расстоянием.
Результаты исследования точности фотограмметрической обработки снимков, в зависимости от масштаба съемки по материалам тестового полигона «Sudbury», представлены в таблице 10, где Ơ средняя ошибка в плановом положении точек, Ơz – средняя ошибка в высотном положении точек. Анализ влияния масштаба съемки на точность в данном случае возможен, т. к. снята одна и та же местность и оценка точности фотограмметрической обработки снимков выполнена по одним и тем же контрольным точкам. На среднюю ошибку планового положения точек в микрометрах по снимку масштаб съемки существенного влияния не оказал. Ошибка по высоте составила в среднем (0,08*H) / 1000, где H – высота съемки в метрах.

Таблица 9. СКП ортофотопланов по контрольным точкам
Таблица 10. Точность фотограмметрической обработки снимков
в зависимости от масштаба съемки

Исследование влияния автоматизированного и ручного построения фототриангуляции по снимкам, сканированным с разным размером пиксела

При проведении экспериментальных работ была возможность использовать автоматическую идентификацию и нанесение точек на снимки, возникла потребность оценить, как будут работать автоматические процессы по снимкам, сканированным с разным размером пиксела (7 мкм, 14 мкм, 21 мкм, 28 мкм) в сравнении с измерениями, выполненными по тем же снимкам оператором в ручном режиме. Точность автоматического поиска связующих точек и точность связующих точек, измеренных оператором, представлена в таблице 11. По снимкам, сканированным с размером пиксела 7 мкм, автоматический поиск точек работал неудовлетворительно. Хотя СКП нахождения точек равнялась 3,03 мкм, программа не смогла найти связующие точки в 12 зонах блока.
В этом случае требовалась последующая корректировка и измерение недостающих точек. По снимкам, сканированным с другими размерами пиксела, автоматический поиск был выполнен успешно. Надо отметить, что местность, изображенная на снимках, имела заметно выраженный рельеф, были четко видны лес и населенные пункты. На всех разрешениях сканирования кроме 7 мкм распределение связующих точек по снимкам было равномерным и зависело больше от типа местности, чем от разрешения сканирования.

Таблица 11. Результаты взаимного ориентирования

После выполнения взаимного ориентирования и измерения опорных точек произведено уравнивание сети фототриангуляции. Результаты уравнивания представлены в таблице 12.
Из таблиц 11 и 12 видно, что точность автоматизированной фототриангуляции примерно в два раза выше по сравнению с фототриангуляцией, построенной по результатам ручных измерений. Изменения точности в зависимости от размера пиксела сканирования лежат в пределах точности одного масштаба и могут быть оценены как незначительные. Для выполнения фотограмметрических и картографических работ средняя погрешность результатов уравнивания, вычисленная по контрольным точкам, не должна превышать в плане 0,3 мм в масштабе создаваемой карты (плана), а по высоте – 1 / 3 высоты сечения рельефа. Таким образом, результаты уравнивания всех блоков по точности удовлетворяют созданию ортофотоплана масштаба 1:2000.
Сканирование негативов с размером пиксела 7 мкм по результатам данного эксперимента является нежелательным в том случае, если предполагается пользоваться автоматическим поиском связующих точек. Анализируя графики, можно заметить, что различие в точности между автоматическими и ручными измерениями сохраняются для всех размеров пиксела сканирования. Это означает, что размер пиксела сканирования оказывает одинаковое влияние как на работу коррелятора, так и на измерения, проведенные в ручном режиме.

Таблица 12. Оценка точности уравнивания сети фототриангуляции

В целом, анализируя качество автоматического измерения связующих точек, можно сделать вывод, что точность автоматически найденных точек примерно в 2 раза выше, чем точность точек, найденных оператором. «Автомат» работает плохо на высоком разрешении, дает много зон на снимке, для которых не может найти точки, но точность найденных точек, тем не менее, выше аналогичной точности, полученной по измерениям оператора. Хочется отметить, что «автомат» очень хорошо ищет связующие точки даже на снимках со сложной текстурой.
Проводя работы для кадастра недвижимости и мониторинга, можно рекомендовать использование автоматического измерения координат точек по снимкам, однако необходимо исходить из качества материалов, которые мы будем обрабатывать и возможностей программного обеспечения.

Влияние цветовой информации на точность фотограмметрической обработки снимков

Цветные снимки (в отличие от черно-­белых) обладают большими информационными возможностями, так как кроме тоновых контрастов появляются и цветовые. Достоверность дешифрирования цветных материалов на 30 % выше, чем для черно-­белых. Так как на цветных фото местность отображается в цветах, близких к реальным, оператор, работая в ручном режиме, дольше сохраняет высокую работоспособность, что отражается на производительности работ. В России традиционно используются черно-­белые аэрофотоснимки, а за границей широко применяются цветные аэрофотоснимки. Например, вся регулярная съемка, которая проводится в Германии для обновления планов, проводится на цветную пленку.
В таблице 13 приведены результаты оценки точности фототриангуляции, построенной по восемнадцати снимкам в цветном и черно-­белом вариантах.
Проведено ортотрансформирование для следующих вариантов снимков: цветные снимки; черно-­белые снимки; комбинированный вариант: черно-­белые снимки (фототриангуляция) и цветные исходные снимки (ортотрансформирование).

Таблица 13. Оценка точности построения фототриангуляции
по опорным и контрольным точкам

Точность созданных цифровых фотопланов оценена по опорным и контрольным точкам. Контроль планового положения опорных и контрольных точек выполняется по разности плановых координат изображений этих точек на фотоплане и их значений, выбранных из соответствующих каталогов построения фототриангуляции. В таблице 14 приведены результаты оценки точности ортофотопланов. Приведенные в таблице 14 значения СКП показывают, что по данным снимкам для всех вариантов могут быть построены планы масштаба 1:1000, но мы будем считать, что оптимальный масштаб 1:5000, так как сканирование снимков выполнено с размером пиксела 21 мкм, а величина ячейки трансформирования взята 30 см на местности.

Таблица 14. Оценка точности ортотрансформирования

Построенные ортофотопланы имеют высокое изобразительное качество. Для выравнивания тональности и оптической плотности по стыкам фрагментов соседних снимков применена методика автоматического «доджинга».
Проведенные работы показали, что точности обработки цветных и черно-­белых аэрофотоснимков практически совпадают при использовании автоматических измерений. При выполнении интерактивных измерений оператором точность обработки цветных снимков немного выше. При этом различия в точностях лежат в пределах точности одного масштаба. Поэтому может быть предложена технология обработки цветных снимков, когда на этапе построения фототриангуляции и цифровой модели рельефа выключают информацию о цвете, а затем снова возвращают цвет при ортотрансформировании. Такая технология показала хороший результат по точности. Убирая цвет, мы тем самым повышаем скорость обработки снимков, практически не теряя точности. Затем на этапе трансформирования получаем цветную продукцию. Используя такую технологию, мы сочетаем преимущества использования цветных материалов и одновременно устраняем неудобства, вызванные лишним объемом информации. Для потребителя важно, что дешифрируемость цветных снимков на 30 % выше, чем черно-­белых, так как цветные аэрофотоснимки содержат больше информации об объектах местности. При этом сканированное цветное изображение занимает в три раза больший объем дискового пространства, вследствие чего необходимы более мощные системы для обработки таких файлов. Следует отметить также, что в процессе аэросъемки на цветную пленку необходимо компенсировать смаз изображения. Фотохимическая обработка цветных фотоматериалов дороже примерно на 30 %.
Это означает, что для целей кадастра недвижимости наличие цветовой информации на снимках существенного значения иметь не будет, а для решения задач мониторинга земель наличие цвета позволит обнаруживать на 30 % больше объектов по снимкам.
В результате проведенных работ разработана методика создания картографического материала для кадастра недвижимости по материалам цветной аэрофотосъемки. На рис. 2 приведена усовершенствованная технологическая схема выполнения работ по цветным снимкам.
Проведенный в работе анализ показывает, что кадастр недвижимости на современной стадии развития нуждается в большом объеме пространственных данных о земельных участках и объектах недвижимости в связи с переходом к системе кадастра недвижимости, для чего требуется актуальная, полная и точная информация, а 50 % картографического материала сегодня требует обновления из-за старения. В состав графической информации, подлежащей сбору, обработке и хранению в кадастре входят границы земельных участков, территориальные зоны, границы территорий. К этой информации на основании законодательства Российской Федерации предъявляются определенные требования к точности и полноте, в зависимости от видов работ и категорий земель.

Рис. 2. Технологическая схема получения данных
по материалам цветной аэрофотосъемки

В работе проведен анализ потребности составных частей кадастра в планово-­картографических материалах, исходя из точности и отображения определенных объектов и масштаба. В результате проведенного анализа выявлено, что создание системы мониторинга земель невозможно без использования аэро- и космической информации в сочетании с наземными методами, некоторые виды мониторинга могут осуществляться только по материалам съемок со спутников.
Для того чтобы результаты обработки аэрофотоснимков могли быть использованы в кадастре недвижимости, необходимо, чтобы точность работ соответствовала требованиям к межеванию земель для различных территориальных уровней и категорий земель, а разрешающая способность снимков соответствовала картографируемым показателям. Основным «продуктом» обработки снимков, используемым для земельного кадастра, является ортофотоплан и штриховой план. В работе представлены технологические схемы ведения ГКН с использованием данных аэрофотосъемки. Представлена технология получения ортофотопланов на цифровой фотограмметрической станции Image Station.
Предлагается использовать материалы аэрофотосъемки для кадастрового картографирования, проведения кадастровой съемки, создания кадастровых планов 1:2000 по материалам аэрофотосъемки, 1:50000 и 1:10000 по материалам космической съемки, материалы съемки могут быть использованы при установлении и согласовании границ земельных участков на местности. Для установления границ могут быть использованы ортофотопланы. Это позволяет упростить согласование, т. к. отображены не только границы, но и ситуация и в том числе объекты недвижимости.
Оценка точности результатов экспериментальных измерений показала, что на точность построения фототриангуляции снижение разрешающей способности, вызванное ухудшением резкости и контраста изображений, оказало несущественное влияние. Это влияние ограничивается пределами точности одного масштаба в соответствии с действующей инструкцией; на точность выполнения фототриангуляции разрешающая способность сканирования оказывает несущественное влияние, если работать на высокоточном фотограмметрическом сканере и выполнять сканирование в пределах требований инструкции. При размерах пиксела сканирования 7–28 мкм результаты оказались в пределах точности одного масштаба; сканирование с 56 мкм не рекомендуется, т. к. вызывает потерю информационного содержания снимка, что в дальнейшем негативно скажется на качестве ортофотомозаики; на точность построения ЦМР и ортофототрансформирования размер пиксела сканирования при использовании автоматических режимов измерений оказал также влияние в границах точности одного масштаба; интересным результатом проведенных работ можно считать тот факт, что при сканировании с 7 мкм точность автоматического построения ЦМР и точность ортотрансформирования оказалась ниже, чем при других значениях пиксела сканирования – причины данного явления пока неизвестны, это предположительно может быть влиянием особенностей программного обеспечения, либо воздействием шумов сканированного изображения. В любом случае будут проводиться дальнейшие поиски причин; размер пиксела сканирования оказывает одинаковое влияние как на работу коррелятора, так и на измерения, проведенные в ручном режиме.
Сканирование снимков с размером пиксела 7 мкм показало результат зачастую по точности ниже, чем для 14 мкм, особенно при автоматическом построении ЦМР. Огромные объемы файлов при сканировании с 7 мкм существенно увеличили время, требуемое на обработку данных. Проведенный расчет затрат времени на построение ортофотопланов по снимкам, сканированным с размерами пиксела 7, 14 и 28 мкм, показал, что разница во времени на выполнение работы составила примерно 1,5 раза. Это говорит о том, что не всегда целесообразно работать на минимальных размерах пиксела.
Результаты экспериментальных работ показали, что для целей кадастра недвижимости наличие цветовой информации на снимках существенного значения иметь не будет, а для решения задач мониторинга земель наличие цвета позволит обнаруживать на 30 % больше объектов по снимкам. Предложена усовершенствованная технология подготовки данных для кадастра по материалам цветной аэрофотосъемки.
Проводя работы для кадастра недвижимости можно рекомендовать использование автоматического измерения координат точек по снимкам, однако необходимо исходить из качества материалов, которые мы будем обрабатывать и возможностей программного обеспечения.
Проведенный расчет стоимости и временных затрат на выполнение работ по построению ортофотопланов показал, что при планировании работ необходимо исходить из того, какой аспект получения информации важнее для решения поставленной задачи. Например, при проведении работ по мониторингу земель для нас важен результат дешифрирования. Это значит, что можно заказать более дорогостоящую цветную съемку, чтобы повысить качество работ. Если мы планируем просто определить координаты границ земельных участков для земельного кадастра, то целесообразнее использовать черно-­белые материалы, т. к. в точность определения координат точек цветовая информация не вносит улучшения.
Выполненные расчеты могут быть использованы для выбора технологии работ, исходя из точности, временных затрат и стоимости.
Результаты работы могут быть использованы на производстве для совершенствования технологий получения пространственных данных о земельных участках: для оптимизации выбора параметров сканирования при планировании фотограмметрических работ, для расширения применения дистанционных методов в землеустройстве, кадастре и мониторинге земель, а также в учебном процессе при подготовке специалистов по кадастру недвижимости, прикладной геодезии и землеустройству.
Работа над данной темой поставила новые задачи, которые будут в дальнейшем решаться. Это, например, проблемы автоматических измерений при поиске и идентификации связующих точек, автоматическом построении ЦМР по растрам, имеющим максимальную разрешающую способность, которые могут быть решены только при возможности сотрудничества с разработчиками программных продуктов. Более широкое распространение программного обеспечения, позволяющего определять разрешающую способность сканированных снимков, позволит набрать статистический материал для анализа влияния качества изображения на точность цифровой фотограмметрической обработки.
Проведенные исследования позволят правильно выбрать форму представления сведений в виде пространственных данных о положении на местности земельного участка как объекта кадастрового учета; обосновать необходимость использования определенной технологии сбора и представления пространственных данных о земельных участках; оценить достоверность сведений о пространственном положении земельного участка и его основных геометрических
характеристик.