Créer une session de capture
Une session de capture combine toutes les informations pertinentes capturées au cours d’un même vol photo qui seront nécessaires pour les étapes d’alignement et de reconstruction. Des sessions de capture peuvent être générées pour les images capturées uniquement avec des capteurs nadiraux ou avec des systèmes de capteur à plusieurs têtes et avec les informations de positionnement correspondantes pour chaque image.
Dans un système de capteur nadiral, le capteur pointe directement vers le bas et capture l’imagerie de la surface située en dessous. Les images collectées de cette manière sont appelées images au nadir.
L’image suivante est un exemple d’imagerie au nadir :
L’image suivante représente un diagramme de cône de caméra nadir et d’emprise d’image :
Dans un système de capteur à plusieurs têtes, les capteurs pointent vers plusieurs directions, à des angles vers l’avant, vers l’arrière et vers les côtés. Les images collectées sous un certain angle sont appelées images obliques. Les systèmes à plusieurs têtes peuvent également inclure un capteur pour collecter les images au nadir.
L’image suivante est un exemple d’imagerie oblique :
L’image suivante représente un diagramme de capteur à plusieurs têtes, illustrant les cônes de caméra et les emprises d’image :
Les informations de positionnement peuvent reposer sur les informations de navigation ou sur des positions haute précision dérivées d’un traitement d’aérotriangulation externe.
Les données que vous ajoutez à votre session de capture sont les suivantes :
- 873 images capturées avec un système de capteur à plusieurs têtes (IGI UrbanMapper)
- Un fichier ASCII contenant les informations de positionnement par image (GNSS_IMU_whole_Area.csv)
- Un fichier contenant les spécifications de capteur nécessaires (Camera_template_Frankfurt_UM1.json)
- Une géodatabase fichier contenant la géométrie de la région d’intérêt et un plan d’eau (AOI_and_Waterbody.gdb)
Télécharger les données
Les données de ce didacticiel occupent environ 26 Go d’espace disque.
- Téléchargez le fichier Frankfurt_City_Collection.zip.
Remarque :
Selon la vitesse de votre connexion, le téléchargement de ce fichier de 26 Go peut être assez long.
- Procédez à l’extraction du fichier .zip dans un dossier sur votre ordinateur, par exemple D:\Datasets\Frankfurt_City_Collection.
Démarrer une session de capture
Créez à présent la session de capture.
- Démarrez ArcGIS Reality Studio.
- Dans l’écran Welcome (Bienvenue), cliquez sur New Capture Session (Nouvelle session de capture).
- Dans la fenêtre Capture Session (Session de capture), pour Capture Session Name (Nom de la session de capture), saisissez Frankfurt_Flight_RS.
- Pour Orientation File Format (Format de fichier d’orientation), cliquez sur ASCII Text File (.txt, .csv, etc) [Fichier texte ASCII (.txt, .csv, etc)].
Un avertissement précise que les données doivent respecter une convention de format de données d’orientation prise en charge.
- Pour Orientation File Path (Chemin d’accès au fichier d’orientation), accédez au dossier Frankfurt_City_Collection que vous avez extrait. Sélectionnez le fichier GNSS_IMU_whole_Area.csv et cliquez sur OK (OK).
- Pour Spatial Reference (Référence spatiale), cliquez sur le bouton Browse (Parcourir).
- Dans la fenêtre Spatial Reference (Référence spatiale), pour Current XY (Valeur XY actuelle), dans la zone de recherche, saisissez 25832, puis appuyez sur Entrée.
La recherche de ce code d’identifiant connu (WKID) renvoie le système de coordonnées ETRS 1989 UTM Zone 32N. Il s’agit du système de coordonnées XY utilisé dans le fichier de position.
- Dans la liste des résultats, cliquez sur ETRS 1989 UTM Zone 32N (ETRS 1989 UTM Zone 32N).
Vous avez défini le système de coordonnées XY. Définissez maintenant le système de coordonnées Z.
- Cliquez sur Current Z (Valeur Z actuelle).
- Pour Current Z (Valeur XY actuelle), dans la zone de recherche, saisissez 7837, puis appuyez sur Entrée.
- Dans la liste des résultats, cliquez sur DHHN2016 height (DHHN2016 height).
Vous avez défini le système de coordonnées Z.
- Dans la fenêtre Spatial Reference (Référence spatiale), cliquez sur OK.
- Dans la section Data Parsing (Analyse des données), pour Parse from row (Analyser depuis la ligne), saisissez 22, puis appuyez sur Entrée.
Le fichier d’orientation GNSS_IMU_whole_Area.csv que vous avez importé est un fichier texte délimité par des virgules. Il inclut une section d’en-tête de 21 lignes, tandis que les données utilisées par ArcGIS Reality Studio pour traiter les images commencent à la ligne 22. Si vous saisissez 22 dans cette zone, les lignes d’en-tête sont ignorées.
Remarque :
Un autre moyen d’ignorer l’en-tête consiste à spécifier le caractère qui commence les lignes de commentaire. Dans ce fichier, le symbole # correspondant au caractère de commentaire, vous pouvez également ignorer l’en-tête en saisissant # dans la zone Symbols used to ignore rows (Symboles utilisés pour ignorer des lignes).
Une fois que ArcGIS Reality Studio peut lire correctement le fichier, le nombre d’orientations détectées est répertorié dans une zone de mise en surbrillance verte. Dans le cas présent, 7 775 orientations sont détectées. Il s’agit des orientations collectées au cours du vol. Ce nombre est supérieur aux 873 images utilisées dans le didacticiel car les images du didacticiel représentent un sous-ensemble d’une collection plus vaste.
- Cliquez sur Next (Suivant).
Définir les paramètres du fichier d’orientation
Il existe plusieurs systèmes d’orientation des images, qui étiquettent les données de paramètre collectées de différentes manières. Dans le cas présent, le fichier GNSS_IMU_whole_Area.csv que vous avez importé contient le nom de l’image et les valeurs X, Y, Z, Omega, Phi et Kappa selon l’ordre dans lequel elles apparaissent dans la table Data Labeling (Étiquetage des données). Associez les champs aux positions de données dans le fichier.
- Dans la section Data Labeling (Étiquetage des données), pour Image Name (Nom de l’image), sélectionnez le premier élément de la liste.
La position 1 du fichier contient des données comprenant une valeur de code séparée par des traits de soulignement.
- Pour X, sélectionnez le deuxième élément de la liste.
La position 2 du fichier contient des données à virgule flottante.
Poursuivez l’appariement des noms de champ aux positions dans le fichier de données.
- Pour Y (Y), sélectionnez le troisième élément de la liste.
- Pour Z (Z), sélectionnez le quatrième élément de la liste.
- Pour Omega (Omega), sélectionnez le cinquième élément de la liste.
- Pour Phi (Phi), sélectionnez le sixième élément de la liste.
- Pour Kappa (Kappa), sélectionnez le septième élément de la liste.
Une fois que vous avez défini la valeur Kappa (Kappa), dans la section Camera System Assignment (Affectation du système de caméras), une zone verte affiche le nombre d’orientations affectées à partir du fichier.
- Ignorez le champ Camera Name (Nom de la caméra).
Associer les données d’orientation aux images
Le fichier de données d’orientation contient les informations utilisées par ArcGIS Reality Studio lors de la reconstruction de la scène. Il existe plusieurs systèmes de caméras et de suivi d’orientation. La relation entre les données de position et les caméras est établie de différentes manières, en fonction de la convention utilisée par le système pour collecter vos images. Les deux méthodes principales sont les suivantes :
- Le fichier d’orientation ASCII peut inclure une colonne avec les noms de caméra.
- Le nom du fichier d’image inclut une chaîne qui identifie la caméra.
Dans ce didacticiel, les noms de fichier d’image contiennent une chaîne permettant d’identifier la caméra.
- Dans la section Camera System Assignment (Affectation du système de caméras), cliquez sur le bouton d’options et sélectionnez Import Template (Importer un modèle).
- Accédez au dossier Frankfurt_City_Collection, sélectionnez Camera_template_Frankfurt_UM1.json, puis cliquez sur OK (OK).
La section Camera System Assignment (Affectation du système de caméras) est mise à jour pour inclure une table pour les noms de caméra et les valeurs d’ID.
Saisissez à présent les codes qui correspondent aux caméras dans les noms de fichier d’image.
- Pour Left (Gauche), dans la colonne Camera ID (ID de caméra), saisissez le code _11000.
- Pour Forward (Avant), dans la colonne Camera ID (ID de caméra), saisissez le code _11900.
- Pour Nadir (Nadir), dans la colonne Camera ID (ID de caméra), saisissez le code _NAD.
- Pour Backward (Arrière), dans la colonne Camera ID (ID de caméra), saisissez le code _11600.
- Pour Right (Droite), dans la colonne Camera ID (ID de caméra), saisissez le code _11100.
La table Camera System Assignment (Affectation du système de caméras) apparie maintenant les noms de caméra aux codes Camera ID (ID de caméra) imbriqués dans les noms de fichier d’image.
La section Capture Session Selection (Sélection de la session de capture) apparaît sous la table Camera System Assignment (Affectation du système de caméras).
Cette section permet de traiter des sessions de caméra spécifiques ou l’ensemble des sessions de caméra. Dans ce didacticiel, vous allez traiter toutes les sessions de caméra.
- Cliquez sur le bouton pour Frankfurt_Flight_RS pour sélectionner la session de capture complète, notamment les cinq sessions de caméra.
Les sessions de capture sont sélectionnées.
- Cliquez sur Next (Suivant).
Vérifier les sessions de caméra
La section Camera Sessions (Sessions de caméra) permet de vérifier les paramètres des caméras utilisées pour capturer les images.
- Dans la section Camera Sessions (Sessions de caméra), cliquez sur Forward_Frankfurt_Flight_RS.
Les sections suivantes contiennent des informations sur la caméra utilisée pour collecter les images vers l’avant. Ces informations ont été incluses dans le fichier Camera_template_Frankfurt_UM1.json que vous avez importé précédemment.
- Faites défiler l’écran pour afficher les données de la section Sensor Definition (Définition du capteur).
Chacune des sessions de caméra répertoriées possède une table de données correspondante qui indique les propriétés physiques du système de caméras et d’objectifs utilisé pour capturer cet ensemble d’images.
Remarque :
Si les données de caméra n’ont pas été importées du fichier Camera_template_Frankfurt_UM1.json, vous pouvez saisir les données de votre fournisseur d’imagerie.
- Cliquez éventuellement sur les autres sessions de caméra et vérifiez leurs paramètres.
- Cliquez sur Finish (Terminer).
La session de capture est construite. Ce traitement prend environ une minute. La fenêtre Project Tree (Arborescence du projet) apparaît.
La fenêtre Process Manager (Gestionnaire de traitement) apparaît également. Elle affiche le statut du traitement actuel.
La vue Globe (Globe) apparaît et indique les localisations des captures de caméra.
Associer les sessions de capture aux fichiers d’image
Connectez à présent les sessions de capture que vous avez sélectionnées à l’emplacement des données des fichiers d’image. Effectuez cette étape pour chaque session de caméra.
- Dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet), développez l’entrée pour Forward_Frankfurt_Flight_RS.
Le nombre actuel d’images est 0.
Connectez les données d’image aux images vers l’avant.
- Dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet), développez la section Forward_Frankfurt_Flight_RS et cliquez sur Add images (Ajouter des images).
- Accédez au dossier Frankfurt_City_Collection, sélectionnez le dossier jpg et cliquez sur OK (OK).
La fenêtre Process Manager (Gestionnaire de traitement) indique la progression à mesure que les images sont associées à leurs données de collecte.
Une fois que le traitement est terminé, la section Forward_Frankfurt_Flight_RS présente 160 images.
À présent, ajoutez les images à la session de caméra suivante.
- Dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet), dans la section Nadir_Frankfurt_Flight_RS, cliquez sur Add images (Ajouter des images).
- Dans la fenêtre Select images, folders or list files (Sélectionner des images, dossiers ou fichiers de liste), sélectionnez le dossier jpg et cliquez sur OK (OK).
Répétez cette opération pour chaque sessions de caméra.
- Dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet), dans la section Backward_Frankfurt_Flight_RS, cliquez sur Add images (Ajouter des images).
- Dans la fenêtre Select images, folders or list files (Sélectionner des images, dossiers ou fichiers de liste), sélectionnez le dossier jpg et cliquez sur OK (OK).
- Dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet), dans la section Right_Frankfurt_Flight_RS, cliquez sur Add images (Ajouter des images).
- Dans la fenêtre Select images, folders or list files (Sélectionner des images, dossiers ou fichiers de liste), sélectionnez le dossier jpg et cliquez sur OK (OK).
- Dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet), dans la section Left_Frankfurt_Flight_RS, cliquez sur Add images (Ajouter des images).
- Dans la fenêtre Select images, folders or list files (Sélectionner des images, dossiers ou fichiers de liste), sélectionnez le dossier jpg et cliquez sur OK (OK).
Une fois que les sessions de capture ont été associées à leurs images, vous pouvez visualiser les emprises des images.
- Dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet), cliquez sur Visualization (Visualisation).
- Dans la section Forward_Frankfurt_Flight_RS, cochez l’option Image Footprints (Emprises des images).
Les emprises des images sont affichées dans la vue Globe (Globe).
- Désélectionnez l’option Image Footprints (Emprises des images).
Définir la région d’intérêt et ajouter des plans d’eau
Les deux dernières étapes avant l’alignement des images consistent à définir la région d’intérêt pour le projet et à localiser les plans d’eau.
- Sur le ruban, dans l’onglet Home (Accueil), dans la section Import (Importer), cliquez sur Geometries (Géométries) et sélectionnez Region of Interest (Région d’intérêt).
- Dans la fenêtre Select a region of interest geometry (Sélectionner une géométrie de région d’intérêt), dans la section Computer (Ordinateur), accédez au dossier Frankfurt_City_Collection.
- Double-cliquez sur la géodatabase AOI_and_Waterbody.gdb pour la développer. Cliquez sur la classe d’entités Frankfurt_AOI, puis sur OK (OK).
La classe d’entités surfaciques Frankfurt_AOI est ajoutée à la vue Globe.
Spécifiez une géométrie de région d’intérêt pour éviter le traitement de données inutiles et minimiser le temps total de traitement et les exigences de stockage.
- Sur le ruban, dans l’onglet Home (Accueil), dans la section Import (Importer), cliquez sur Geometries (Géométries), puis sur Water Body (Plan d’eau).
- Dans la fenêtre Select a water body geometry (Sélectionner une géométrie de plan d’eau), dans AOI_and_Waterbody.gdb, cliquez sur Frankfurt_waterbody, puis sur OK (OK).
La classe d’entités surfaciques Frankfurt_waterbody est ajoutée à la vue Globe (Globe).
Spécifiez des géométries de plan d’eau pour aplatir et simplifier les zones à l’intérieur des plans d’eau. Ces derniers peuvent s’avérer difficiles à traiter et conduire à des sorties non souhaitables en raison de la nature réfléchissante de l’eau.
La session de capture est entièrement définie. Vous pouvez maintenant enregistrer le projet.
- Sur le ruban, cliquez sur Save Project (Enregistrer le projet).
- Dans la fenêtre Save Project As (Enregistrer le projet en tant que), accédez à un emplacement doté d’une grande quantité d’espace disponible, saisissez 2023-Frankfurt_Reality_Studio_Tutorial, puis cliquez sur Save (Enregistrer).
Vous avez défini les sessions de capture, défini le système de coordonnées et les propriétés des caméras et associé les données de position et d’orientation aux images capturées, avant d’enregistrer le projet. Vous êtes maintenant prêt à commencer l’ajustement des images pour créer des produits à partir de ces dernières.
Effectuer un alignement
La session de capture a été générée à partir des données de navigation GNSS enregistrées lors du vol photo. Ces informations d’orientation extérieure ne sont généralement pas assez précises pour créer des produits tels que des orthos vraie ou des maillages 3D de qualité géométrique élevée. Pour optimiser les données de navigation, exécutez un alignement. Lors de cet alignement, également appelé aérotriangulation, les images individuelles sont connectées en déterminant les points homologues (points de rattachement) entre les images qui se chevauchent. Avec nombre de ces mesures d’image, le bloc Image (Image) peut être ajusté mathématiquement pour affiner les paramètres d’orientation de chaque image. Il est possible d’obtenir une meilleure précision en mesurant manuellement les points de contrôle au sol.
Créer un alignement
Pour aligner les images, vous devez ajouter un alignement au projet.
- Sur le ruban, dans l’onglet Home (Accueil), dans la section Processing (Traitement), cliquez sur New Alignment (Nouvel alignement).
- Dans la fenêtre Alignment (Alignement), pour Alignment Name (Nom de l’alignement), saisissez Frankfurt_AT.
- Dans la section Camera Sessions (Sessions de caméra), cochez Dataset (Jeu de données).
Cet alignement utilisant toutes les sessions de capture, elles doivent toutes être cochées.
- Dans la section Control Points (Points de contrôle), cliquez sur Import Control Points (Importer les points de contrôle).
- Dans la fenêtre Select input file (Sélectionner un fichier en entrée), accédez au dossier Frankfurt_City_Collection, puis ouvrez le dossier GroundControlPoints. Sélectionnez Ground_Control_Points.txt et cliquez sur OK (OK).
- Dans la fenêtre Control Points Import (Importation des points de contrôle), cliquez sur le bouton de navigation Spatial Reference (Référence spatiale).
- Dans la zone XY Coordinate Systems Available (Systèmes de coordonnées XY disponibles), saisissez 25832, puis appuyez sur Entrée.
- Cliquez sur ETRS 1989 UTM Zone 32N (ETRS 1989 UTM Zone 32N).
- Cliquez sur la zone Current Z (Valeur Z actuelle). Dans la zone Z Coordinate Systems Available (Systèmes de coordonnées Z disponibles), saisissez 7837, puis appuyez sur Entrée.
- Cliquez sur DHHN2016 height, puis sur OK.
- Pour Choose a delimiter (Choisir un délimiteur), acceptez le délimiteur par défaut, comma (virgule).
- Cliquez sur Next (Suivant).
- Vérifiez les étiquettes des colonnes.
Les valeurs par défaut sont correctes.
- Cliquez sur Importer.
Les points de contrôle sont ajoutés à la vue Globe (Globe).
- Dans la fenêtre Alignment (Alignement), dans la section Control Points (Points de contrôle), cochez Dataset (Jeu de données). Développez Dataset (Jeu de données) pour voir les nouvelles données Ground_Control_Points.
La section Standard Deviations (Écarts types) permet de modifier la précision donnée (écarts types a priori) des positions d’image (position XYZ et angles de rotation) et des points de contrôle au sol importés. Pour ce didacticiel, les valeurs par défaut sont correctes.
Le paramètre Region of Interest (Région d’intérêt) permet de spécifier une région à ajuster. Pour ce didacticiel, comme vous effectuez un alignement sur l’intégralité du jeu de données, il n’est pas nécessaire de définir une région d’intérêt.
- Cliquez sur Create (Créer).
Lorsque vous cliquez sur Create (Create), l’onglet Alignment (Alignement) est ajouté au ruban. L’alignement est prêt à être exécuté.
L’exécution de l’alignement lance l’appariement des points de rattachement automatiques et le processus d’ajustement de groupe de blocs. Ce traitement sollicite d’importantes ressources informatiques et sa durée dépend de votre matériel informatique.
Sur un ordinateur doté de 128 Go de mémoire vive, d’un processeur AMD Ryzen 24 cœurs avec une fréquence d’horloge de 3,8 GHz et d’un processeur graphique Nvidia GeForce RTX4090, ce traitement dure environ deux heures.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Dans la fenêtre Process Manager (Gestionnaire de traitement), le statut de traitement Alignment (Alignement) apparaît.
- Développez le traitement Alignment (Alignement) pour afficher les étapes.
Le Process Manager (Gestionnaire de traitement) permet d’effectuer un suivi des étapes du traitement Alignment (Alignement) et de leur statut.
C’est le moment approprié pour faire une pause ou travailler sur autre chose pendant que le traitement s’exécute.
Une fois que le traitement est terminé, il apparaît dans la fenêtre Process Manager (Gestionnaire de traitement).
Une fois que l’alignement est terminé, la fenêtre QA (Assurance qualité) s’ouvre. Cette fenêtre montre les principales statistiques de l’ajustement de bloc de groupe.
Mesurer les points de contrôle au sol
Vous pouvez mesurer les points de contrôle au sol avant ou après l’alignement initial. Si vous effectuez cette opération après l’alignement, le logiciel a déjà affiné les positions d’image et peut fournir une meilleure indication de la localisation des mesures.
- Dans la fenêtre QA (Assurance qualité), dans l’onglet Overview (Vue d’ensemble), faites défiler l’écran et développez Count (Nombre).
La colonne Image Measurements (Mesures d’image) de la ligne Ground Control Points (Points de contrôle au sol) indique qu’aucune mesure d’image n’a été effectuée pour les points de contrôle au sol. Ajoutez-en maintenant.
- Fermez éventuellement la fenêtre QA (Assurance qualité).
- Sur le ruban, dans l’onglet Alignment (Alignement), dans la section Tools (Outils), cliquez sur Image Measurements (Mesures d’image).
La fenêtre Measurement (Mesure) s’ouvre. La fenêtre de gauche montre une vue Globe (Globe) de la zone de projet et une table Control Points (Points de contrôle) avec les points de contrôle au sol disponibles.
Remarque :
Si l’onglet Alignment (Alignement) n’est pas visible, dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet), faites défiler l’écran jusqu’à la section Alignments (Alignements) et cliquez sur Frankfurt_AT.
La fenêtre Image (Image) affiche un ensemble d’instructions de l’outil de mesure d’image.
- Vérifiez les informations. Une fois que vous avez terminé, fermez la fenêtre d’information.
- Dans la table Control Points (Points de contrôle), cliquez sur le numéro de ligne de la deuxième ligne, c'est-à-dire le point 990004.
Lorsque vous cliquez sur l’en-tête de la deuxième ligne, la section Image List (Liste des images) est mise à jour pour afficher toutes les images contenant le point 990004 et la première image est affichée, avec un cercle rose indiquant la localisation du point projeté.
Un point de contrôle au sol peut ou non être visible dans une image donnée, car chacun a été pris depuis un emplacement et un angle différents. Des arbres, des bâtiments, des voitures ou des piétons peuvent obstruer la vue du point dans certaines images. En raison de reflets ou d’une ombre, un point de contrôle au sol peut se fondre dans l’arrière-plan de l’image. Lorsque vous prenez des mesures, vous pouvez ignorer les images sur lesquelles le point n’est pas visible.
Il se peut que les images que vous voyez n’apparaissent pas dans l’ordre dans lequel elles sont affichées dans le didacticiel. Pour chaque image, vous devez déterminer si le point de contrôle au sol est visible. S’il n’est pas visible, vous pouvez ignorer l’image en appuyant sur la touche F. Si le point est visible, vous allez zoomer sur le point à l’aide de la molette de la souris et cliquer sur le centre du point dans l’image afin de mesurer la différence entre sa localisation calculée et sa localisation dans l’image.
- Placez le pointeur de la souris sur l’image et utilisez la molette de la souris pour zoomer sur le point encerclé en rose qui représente la localisation du point projeté pour cette image.
Ce point se situe à une intersection et des voitures se trouvaient sur l’intersection au moment où l’image a été capturée. Heureusement, sur cette image, le point de contrôle au sol est visible sous forme de point clair entouré d’un cercle plus foncé.
- Cliquez sur le centre du point de contrôle au sol dans l’image.
L’emplacement sur lequel vous avez cliqué est maintenant marqué comme point mesuré.
La colonne Status (Statut) de la table pour cette image est mise à jour avec un symbole Measured Point (Point mesuré) vert.
- Appuyez sur la touche F pour passer à l’image suivante.
- Cliquez sur le centre du point de contrôle au sol dans l’image.
Une fois ce point ajouté, le bouton Find Suggestions (Rechercher des suggestions) est activé. Cet outil a été conçu pour vous aider à mesurer les points de contrôle au sol. Il utilise les points projetés et inspecte les images pour trouver des localisations similaires au point que vous avez marqué dans l’image actuelle.
- Cliquez sur Find Suggestions (Rechercher des suggestions).
L’outil recherche ce point de contrôle au sol dans les images. Cette opération prend environ une minute.
- Dans la table, cliquez sur la première suggestion.
L’image comporte un carré rouge indiquant la localisation du point suggéré.
La suggestion est bonne. Vous allez donc l’accepter.
- Cliquez sur Accept (Accepter) pour accepter la suggestion.
Le point mesuré est ajouté et l’image suivante est affichée. Elle comporte également un point suggéré.
- Cliquez sur Accept (Accepter) pour accepter la suggestion.
Le point suivant ne présente pas de suggestion. Par conséquent, vous allez l’ajouter manuellement en cliquant sur le point de contrôle au sol dans l’image, comme précédemment.
- Cliquez sur le centre du point de contrôle au sol dans l’image.
Le point mesuré est ajouté et l’outil Find Suggestions (Rechercher des suggestions) est à nouveau actif.
- Cliquez sur Find Suggestions (Rechercher des suggestions).
L’outil recherche ce point de contrôle au sol dans les images. Cette opération prend environ une minute.
L’outil présente des suggestions pour d’autres images. Vous pouvez utiliser la table pour les parcourir et accepter chaque suggestion manuellement en cliquant sur le bouton Accept (Accepter) ou vous pouvez accepter toutes les suggestions en cliquant sur le bouton Accept All (Accepter tout).
- Cliquez sur Accept All (Accepter tout).
À présent, 46 des 128 images affichant le point de contrôle au sol 990004 possèdent des mesures.
Collecter des points pour la caméra avant
Vous pouvez faire défiler la table pour examiner la distribution des points mesurés. La colonne Camera (Caméra) indique quelle caméra a capturé quelle image. Assurez-vous de disposer d’environ cinq mesures pour chaque caméra. Pour ce faire, vous allez trier la table en fonction des valeurs de la colonne.
- Cliquez sur l’en-tête de colonne Camera (Caméra).
La table d’images est maintenant triée par caméra.
- Faites défiler la table pour voir si chaque caméra est bien représentée.
La caméra arrière présente plusieurs points mesurés. La caméra avant n’en a qu’un. La caméra gauche en a quelques-uns, mais pourrait en avoir plus.
- Cliquez sur l’une des images de la caméra Forward (Avant) pour mesurer la position du point de contrôle.
- Cliquez sur le centre du point de contrôle au sol dans l’image.
- Cliquez sur Find Suggestions (Rechercher des suggestions).
Plusieurs images comportent des points suggérés.
- Cliquez sur chaque image comportant des points suggérés, vérifiez que le point suggéré correspond à une localisation de point mesuré appropriée, puis cliquez sur Accept (Accepter).
Vous pouvez également vérifier tous les points et cliquer sur Accept All (Accepter tout).
Collecter des mesures pour la caméra gauche
À présent, vous allez collecter des mesures pour la caméra gauche.
- Faites défiler la page jusqu’aux images de la caméra Left (Gauche).
- Cliquez sur l’une des images de la caméra Left (Gauche) pour mesurer la position du point de contrôle.
- Si l’image montre le point de contrôle au sol, cliquez dessus pour ajouter un point mesuré. Sinon, appuyez sur la touche F pour passer à l’image suivante.
- Après avoir collecté un point mesuré pour une image de la caméra Left (Gauche), cliquez sur Find Suggestions (Rechercher des suggestions).
- Cliquez sur chaque image comportant des points suggérés, vérifiez que le point suggéré correspond à une localisation de point mesuré appropriée, puis cliquez sur Accept (Accepter).
Vous pouvez également vérifier tous les points et cliquer sur Accept All (Accepter tout).
À présent, 111 images affichant le point de contrôle au sol 990004 possèdent des mesures. Chaque caméra est bien représentée. C’est suffisant.
Collecter des mesures pour un autre point de contrôle au sol
Vous avez collecté des mesures pour le point de contrôle au sol 990004. À présent, vous allez collecter des mesures pour les autres points de contrôle au sol. Vous devez collecter des mesures représentatives pour chaque caméra pour au moins cinq autres points de contrôle au sol. Procédez de la même façon que pour le premier point de contrôle au sol.
- Si le point de contrôle au sol n’est pas visible sur l’image (par exemple, s’il est caché par une voiture, un bâtiment ou un arbre), appuyez sur F pour ignorer l’image.
- Si une localisation de point suggéré semble correcte, cliquez sur Accept (Accepter).
- Si la localisation du point suggéré ne semble pas correcte, cliquez sur la localisation du point de contrôle au sol.
- Dans la table Control Points (Points de contrôle), cliquez sur le numéro de ligne de la troisième ligne, c'est-à-dire le point 990007.
Lorsque vous cliquez sur l’en-tête de cette ligne, la section Image List (Liste des images) est mise à jour pour afficher toutes les images contenant le point 990007 et la première image est affichée, avec un cercle rose indiquant la localisation du point projeté.
Remarque :
Certains points de contrôle au sol, tels que le point 990007, n’ont pas été clairement marqués au sol par un point, mais ont été collectés à une localisation qui se distingue visuellement, par exemple un coin d’un passage pour piétons.
Dans le dossier Frankfurt_City_Collection, le dossier GroundControlPoints contient un ensemble d’images montrant un marqueur Measured Point (Point mesuré) vert à la localisation du point de contrôle au sol.
Si vous ouvrez le fichier d’image 990007 dans ce dossier, vous pouvez voir que ce point de contrôle au sol a été collecté au coin d’un passage pour piétons. Pour chaque point de contrôle au sol, examinez l’image correspondante dans ce dossier pour vérifier la localisation avant d’effectuer les mesures.
Si des localisations existantes visibles sont utilisées comme points de contrôle au sol, l’arpenteur relève généralement la localisation dans un ensemble de notes sur le terrain et prend une photo de l’antenne GPS à cette localisation. Les images de ce dossier simulent ce type de données sur le terrain.
- Utilisez la molette de la souris pour zoomer sur le point de contrôle au sol, puis cliquez sur le coin du passage pour piétons.
- Continuez de mesurer des points.
Vous devez collecter environ cinq mesures pour chacune des cinq caméras, pour chaque point de contrôle au sol.
N’oubliez pas qu’un point de contrôle au sol peut ou non être visible dans une image donnée, car chacun a été pris depuis un emplacement et un angle différents. Des arbres, des bâtiments, des voitures ou des piétons peuvent obstruer la vue du point dans certaines images. En raison de reflets ou d’une ombre, un point de contrôle au sol peut se fondre dans l’arrière-plan de l’image. Lorsque vous prenez des mesures, vous pouvez ignorer les images sur lesquelles le point n’est pas visible.
Il se peut que les images que vous voyez n’apparaissent pas dans l’ordre dans lequel elles sont affichées dans le didacticiel. Pour chaque image, vous devez déterminer si le point de contrôle au sol est visible. S’il n’est pas visible, vous pouvez ignorer l’image en appuyant sur la touche F. Si le point est visible, vous allez zoomer sur le point à l’aide de la molette de la souris et cliquer sur le centre du point dans l’image afin de mesurer la différence entre sa localisation calculée et sa localisation dans l’image.
La table Control Points (Points de contrôle) contient des statistiques relatives aux erreurs de reprojection pour chaque point de contrôle. Si certains points de contrôle possèdent des statistiques relatives aux erreurs de reprojection plus élevées que d’autres, vous pouvez cliquer sur l’en-tête de la ligne dans la table Control Points (Points de contrôle), puis dans Image List (Liste des images), rechercher les images dont les valeurs d’erreur de reprojection sont élevées et mesurer à nouveau ou supprimer ces images.
Supprimer une mesure
Si un point de contrôle présente une erreur de reprojection élevée, il peut être nécessaire de supprimer une mesure ou de remesurer le point.
Vous pouvez examiner les statistiques dans la table Control Points (Points de contrôle).
Dans cet exemple, 990002 possède la valeur Maximum Reprojection Error (Erreur de reprojection maximale) la plus élevée.
Les valeurs qui figurent dans votre table dépendent des mesures que vous prenez et ne correspondront pas à ces exemples d’image.
- Cliquez sur l’en-tête de ligne pour le point 990002.
- Dans la table Image, cliquez sur l’en-tête de colonne pour Reprojection Error (xy) [Erreur de reprojection (xy)].
La table est triée en fonction des valeurs Reprojection Error (xy) [Erreur de reprojection (xy)].
- Faites défiler la table pour voir l’image dont la valeur Reprojection Error (xy) [Erreur de reprojection (xy)] est la plus élevée.
- Cliquez sur la valeur Reprojection Error (xy) [Erreur de reprojection (xy)] élevée.
- Cliquez sur Supprimer.
Dans la table Control Points (Points de contrôle), vérifiez que les valeurs se sont améliorées.
Remplacer un point de contrôle au sol par un point de vérification
Les points de vérification permettent d’évaluer et de signaler la précision de l’alignement. Leur position 3D et les résidus d’image sont estimés à l’aide de l’orientation d’image en sortie à des fins d’assurance qualité. Convertissez l’un des points de contrôle au sol en point de vérification.
- Dans la table Control Points (Points de contrôle), cliquez sur l’en-tête de la quatrième ligne (point de contrôle au sol 990006).
La ligne de ce point de contrôle au sol est mise en surbrillance.
- Dans la barre d’outils en haut de la table Control Points (Points de contrôle), cliquez sur Set Role (Définir le rôle) et sélectionnez CP (PV).
Dans la table, le rôle devient CP (PV) pour indiquer que le point est de type Check Point (Point de vérification).
Affiner l’alignement
Une fois que vous avez ajouté et mesuré des points de contrôle ou modifié d’autres paramètres de l’alignement, exécutez à nouveau l’alignement pour affiner les positions en fonction des nouvelles informations. L’ajustement par faisceaux est exécuté à nouveau, mais il est bien plus rapide que le traitement d’alignement initial.
- Sur le ruban, dans l’onglet Alignment (Alignement), dans la section Process (Traitement), cliquez sur Run (Exécuter).
Le Process Manager (Gestionnaire de traitement) s’ouvre et affiche la progression du processus d’alignement. Le traitement dure une à deux minutes.
La fenêtre QA tool (Outil d’assurance qualité) apparaît.
Pour vérifier la qualité des résultats d’alignement, examinez les statistiques de la fenêtre QA tool (Outil d’assurance qualité).
Pour des résultats optimaux avec ces données, gardez ce qui suit à l’esprit :
- La valeur Sigma 0 globale doit être inférieure à 1 px pour une caméra photogrammétrique correctement calibrée.
- La valeur EQM de l’erreur de reprojection des points de rattachement, qui doit également être inférieure à 1 px.
- La valeur EQM des valeurs résiduelles des objets horizontaux et verticaux des points de contrôle doit être inférieure à 1,5 GSD (12 cm).
Vérifiez également les données de comptage, telles que le nombre de points de rattachement automatiques par image et les mesures d’image par point de rattachement, qui indiquent la qualité de la répartition des points de rattachement dans la zone de projet et la qualité de la connexion des images adjacentes par une mesure commune. Vous pouvez également vérifier la visualisation des points de rattachement dans la vue Globe (Globe).
Remarque :
Ces étapes doivent vous donner des conseils de base pour l’analyse des résultats d’alignement. Une analyse approfondie de la qualité requiert des connaissances sur les exigences et les spécifications du projet, ainsi que des connaissances sur la qualité des données en entrée.
- Dans la fenêtre QA (Assurance qualité), cliquez sur General Information (Informations générales) et affichez la valeur Sigma 0 (Sigma 0).
Dans cet exemple, la valeur est 0,7616, ce qui est correct pour ce jeu de données.
- Dans la partie droite de la fenêtre QA (Assurance qualité), faites défiler l’écran jusqu’à la section Reprojection Errors (Erreurs de reprojection), puis affichez la section Automatic Tie Points Reprojection Errors (Erreurs de reprojection des points de rattachement automatiques) et cliquez sur le bouton .View table (Afficher la table).
Dans cet exemple, la valeur EQM des erreurs de reprojection des points de rattachement est 0,762, ce qui est correct pour ce jeu de données.
- Dans la partie droite de la fenêtre QA (Assurance qualité), faites défiler l’écran vers le haut jusqu’à la section 3D Residuals (Résidus 3D). Affichez la section Ground Control Points Residuals (Résidus des points de contrôle au sol).
Dans cet exemple, la valeur EQM des résidus des points de contrôle au sol est 0,079 mètre et est acceptable pour cet exercice.
- Dans la partie gauche de la fenêtre QA (Assurance qualité), faites défiler l’écran et développez la section Count (Nombre).
Dans cet exemple, il existe six points de contrôle au sol avec 463 mesures d’image et un point de vérification avec 98 mesures d’image.
- Vérifiez éventuellement les autres statistiques et mesures d’assurance qualité.
- Dans l’outil QA (Assurance qualité), cliquez sur l’onglet Control Points (Points de contrôle).
La table Control Points (Points de contrôle) apparaît.
Vous pouvez vous servir de cette table pour vérifier les résidus X,Y et Z de chaque point de contrôle. Des valeurs Delta XYZ anormalement élevées peuvent indiquer que des points doivent être remesurer.
Vous pouvez également vérifier la géographie des données de projet réelles (points de contrôle au sol, points de rattachement automatiques, positions d’image).
- Sur le ruban, dans l’onglet Alignment (Alignement), dans la section Display (Affichage), cliquez sur Automatic Tie Points (Points de rattachement automatiques).
Les points de rattachement automatiques sont dessinés dans la fenêtre Display (Affichage).
Si d’autres éléments, tels que Camera Positions (Positions de la caméra), sont dessinés sur Automatic Tie Points (Points de rattachement automatiques), vous pouvez cliquer sur Project Tree (Arborescence du projet), cliquer sur Visualization (Visualisation), développer Capture Sessions (Sessions de capture), développer Frankfurt_Flight_RS, et pour chaque caméra, désactiver Camera Positions (Positions de la caméra).
- Cliquez sur la flèche déroulante Automatic Tie Points (Points de rattachement automatiques) et sélectionnez RMS of Reprojection Errors (EQM des erreurs de reprojection).
La fenêtre Display (Affichage) est mise à jour pour afficher les points de rattachement manuels symbolisés par la valeur EQM des erreurs de reprojection.
- Dans l’outil QA (Assurance qualité), cliquez sur l’onglet Automatic Tie Points (Points de rattachement automatiques).
La table répertorie les points de rattachement automatiques.
Vous pouvez afficher et trier les données de cette table pour identifier les points de rattachement automatiques dont les valeurs d’erreur sont les plus élevées.
- Dans l’outil QA (Assurance qualité), cliquez sur l’onglet Overview (Vue d’ensemble). Dans la partie droite, faites défiler l’écran jusqu’à la section Reprojection Errors (Erreurs de reprojection), puis affichez l’histogramme Automatic Tie Points Reprojection Errors (Erreurs de reprojection des points de rattachement automatiques).
La symbologie de cet histogramme correspond à celle de la vue Globe (Globe).
- Sur le ruban, dans l’onglet Alignment (Alignement), dans la section Results (Résultats), cliquez sur Report (Rapport).
- Dans la fenêtre Create Alignment Report (Créer un rapport d’alignement), accédez à un emplacement pour enregistrer le rapport. Pour Name (Nom), saisissez Frankfurt_AT_report.
- Cliquez sur Save (Enregistrer).
Le PDF est enregistré sur votre ordinateur. C’est un moyen de partager les statistiques d’assurance qualité de l’alignement.
- Fermez l’outil QA (Assurance qualité) et enregistrez le projet.
Vous avez effectué un alignement initial, ajouté des points de contrôle, affiné l’alignement et examiné les statistiques d’alignement. Vous avez également exporté une copie PDF des statistiques d’alignement pour expliquer votre travail et le partager avec les parties prenantes.
Vous allez à présent utiliser les données alignées pour créer une reconstruction.
Effectuer une reconstruction
Maintenant que le processus d’alignement est terminé et que les résultats ont été examinés et déterminés comme étant de qualité élevée, vous êtes prêt à créer des produits en sortie. Dans ce didacticiel, vous créez un nuage de points 3D et un maillage 3D.
Créer une reconstruction
La première étape de la génération des produits consiste à créer une reconstruction.
- Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Home (Accueil). Dans la section Processing (Traitement), cliquez sur New Reconstruction (Nouvelle reconstruction).
- Dans la fenêtre Reconstruction, pour Reconstruction Name (Nom de la reconstruction), saisissez Frankfurt_RS_3D.
Cette session de reconstruction est utilisée pour créer deux sorties 3D.
- Pour Capture Scenario (Scénario de capture), cliquez sur la liste déroulante et sélectionnez Aerial Oblique (Aérien oblique).
Le choix d’un scénario définit certains produits en sortie et options de traitement.
L’option Aerial Oblique (Aérien oblique) est maintenant utile car les données d’échantillonnage correspondent à une session de capture à plusieurs têtes et toutes les images disponibles sont utilisées pour créer les produits 3D en sortie. L’option Aerial Nadir (Nadir aérien) est davantage utile lorsque vous créez des produits 2D. Pour une qualité optimale, les produits 2D doivent être générés à l’aide d’images nadirales uniquement.
- Dans la section Camera Sessions (Sessions de caméra), sélectionnez la session d’alignement Frankfurt_AT que vous avez créée.
L’alignement est sélectionné.
- Dans la section Products (Produits), vérifiez les produits en sortie.
Les produits Point Cloud (Nuage de points) et Mesh (Maillage) sont mis en surbrillance.
Le format de maillage SLPK est exporté par défaut. Vous pouvez vérifier les autres formats du maillage en sortie, si vous le souhaitez.
- Dans la section Workspace (Espace de travail), spécifiez un dossier local pour la sortie de la reconstruction.
Les résultats du traitement de reconstruction seront stockés ici. Assurez-vous que l’espace disque est suffisant pour la sortie.
- Dans la section Optional (Facultatif), pour Quality (Qualité), cliquez sur Ultra (Ultra).
L’option Ultra (Ultra) exécute la reconstruction 3D à la résolution d’image native. Le traitement est plus long qu’avec l’option de qualité High (Élevée), mais les résultats sont meilleurs. Sur un seul ordinateur doté de 128 Go de mémoire vive, d’un processeur AMD Ryzen 24 cœurs avec une fréquence d’horloge de 3,8 GHz et d’un processeur graphique Nvidia GeForce RTX4090, ce traitement dure environ huit heures.
Vous pouvez choisir l’option de qualité High (Élevée) si vous souhaitez que la quantité de détails de la sortie soit légèrement réduite et que la résolution de la texture de la sortie soit plus basse.
Remarque :
Le traitement de reconstruction a été conçu pour être pris en charge dans un environnement distribué, avec un réseau local de postes de travail exécutant ArcGIS Reality Studio et servant de nœuds de traitement. Pour qu’il s’exécute efficacement dans un tel environnement, le traitement est fractionné en tâches individuelles et le projet est divisé en sous-projets gérables.Pour exécuter une reconstruction sur plusieurs nœuds, vous pouvez spécifier les informations suivantes :
- Un espace de travail, dans lequel les résultats de la reconstruction exécutée sont collectés. L’espace de travail doit être accessible pour chaque nœud de traitement.
- Un dossier de traitement temporaire, utilisé pour stocker les résultats intermédiaires du traitement pour les sous-projets définis automatiquement.
- Pour Region of Interest (Région d’intérêt), sélectionnez Frankfurt_AOI.
L’option Region of Interest (Région d’intérêt) permet de limiter le traitement de vos produits en sortie aux images pertinentes pour votre projet.
- Pour Water Body Geometries (Géométries de plan d’eau), sélectionnez Frankfurt_waterbody.
Le paramètre Water Body Geometries (Géométries de plan d’eau) permet d’aplatir et de simplifier les zones à l’intérieur des plans d’eau. Ces derniers peuvent s’avérer difficiles à traiter et conduire à des sorties non souhaitables en raison de la nature réfléchissante de l’eau.
- Pour Correction Geometries (Géométries de correction), acceptez la valeur par défaut None (Aucune).
- Cliquez sur Create (Créer).
La configuration Reconstructions est maintenant terminée. La reconstruction est ajoutée dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet).
Exécuter la reconstruction
Maintenant que la reconstruction a été configurée, l’étape suivante consiste à l’exécuter. Cette étape peut prendre du temps selon vos ressources informatiques. Sur un seul ordinateur doté de 128 Go de mémoire vive, d’un processeur AMD Ryzen 24 cœurs avec une fréquence d’horloge de 3,8 GHz et d’un processeur graphique Nvidia GeForce RTX4090, ce traitement dure environ huit heures. Vous pouvez ajouter des nœuds supplémentaires pour accélérer le traitement.
- Sur le ruban, dans l’onglet Reconstruction, dans la section Processing (Traitement), cliquez sur Submit (Envoyer).
Une fois que vous avez cliqué sur Submit (Envoyer), le Process Manager (Gestionnaire de traitement) indique que le traitement de reconstruction est en attente.
- Sur le ruban, dans l’onglet Reconstruction, dans la section Workspace (Espace de travail), cliquez sur Start Contribution (Démarrer la contribution).
À présent, le Process Manager (Gestionnaire de traitement) affiche le statut du traitement de reconstruction.
Vous pouvez utiliser le Workspace Monitor (Moniteur d’espaces de travail) pour obtenir une vue d’ensemble des machines qui contribuent à un travail de reconstruction. Dans cet exemple, il n’y a qu’une seule machine, mais vous pouvez utiliser plusieurs machines pour traiter une reconstruction.
Vous pouvez utiliser le Job Monitor (Moniteur de tâches) pour obtenir une vue d’ensemble des tâches qu’un travail de reconstruction exécute.
Une fois que l’étape d’analyse est terminée, la visualisation des globes montre également la progression du traitement. Vous pouvez observer les modèles stéréo individuels traités en appariement dense. Plus loin dans le traitement, vous verrez les tuiles individuelles du nuage de points et du maillage ajoutées à la visualisation des globes.
Une fois que le traitement est terminé, les produits sont ajoutés dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet). Vous pouvez utiliser l’onglet Visualization (Visualisation) pour afficher ou masquer ces produits.
- Attendez que le processus de reconstruction soit exécuté.
Le Process Manager (Gestionnaire de traitement) indique la fin de chaque traitement.
Pour cet exemple, le traitement dure environ huit heures sur la machine unique de l’exemple.
- Dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet), cliquez sur Visualization (Visualisation).
- Faites défiler la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet) jusqu’à la section Reconstructions, développez Frankfurt_RS_3D, développez Products (Produits) et sélectionnez Point Cloud (Nuage de points).
- Cliquez sur l’onglet Globe pour consulter votre sortie.
Si nécessaire, dans la fenêtre Project Tree (Arborescence du projet), dans l’onglet Visualization (Visualisation), désélectionnez les autres couches.
Si vous le souhaitez, désactivez la couche de nuage de points et activez la couche de maillage, puis explorez les résultats.
- Sur le ruban, dans l’onglet Reconstruction (Reconstruction), cliquez sur Open Results Folder (Ouvrir le dossier de résultats).
Le dossier Results (Résultats) est ouvert dans Microsoft File Explorer. Il contient le nuage de points 3D au format i3s (SLPK) ainsi que le maillage 3D au format i3s (SLPK). Utilisez les fichiers .slpk pour ajouter les produits à ArcGIS Online.
Si vous devez livrer vos produits de reconstruction dans une structure de tuilage ou une projection différente, dans l’onglet Reconstruction, cliquez sur le bouton Export (Exporter) et sélectionnez une autre option d’exportation.
- Si vous n’exécutez pas le processus, affichez les résultats.
Dans ce didacticiel, vous avez créé un projet ArcGIS Reality Studio, ajouté une session de capture, effectué un alignement initial, mesuré les points de contrôle au sol et affiné l’alignement. Vous avez évalué la qualité de l’alignement et déterminé qu’il était acceptable. Vous avez utilisé l’alignement pour créer une reconstruction et utilisé cette dernière pour créer des sorties de nuage de points et de maillage 3D. Ces sorties peuvent être partagées avec ArcGIS Online ou utilisées avec des applications locales sur votre ordinateur. Vous pouvez utiliser un processus similaire lors de la phase de reconstruction pour créer des produits 2D tels que des orthophotos réelles et des modèles numériques de surface. Pour la création de sorties 2D, la principale différence vient du fait que vous utilisez un scénario de nadir aérien et limitez la session de caméra aux captures de caméra en nadir.
Vous trouverez d’autres didacticiels dans la bibliothèque des didacticiels.
