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EVALUATION OF STRUCTURE FROM MOTION FOR SOIL MICROTOPOGRAPHY MEASUREMENT

机译：用于土壤显微照相测量的运动结构评估

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Durch die aktuellen Entwicklungen von kostengünstigen Structure-from-Motion (SfM) Techniken bieten sich für Geowissenschaftler neue Möglichkeiten hochauflösende Daten der Bodenmikrotopographie zu einem Bruchteil der Kosten verglichen mit konventionellen Techniken zu erzeugen. Dennoch haben manche dieser Methoden den Nachteil, dass Sie keine leicht zugänglichen Fehlermetriken anbieten, und dadurch schwierig zu evaluieren sind. Dieser Forschungsbeitrag stellt ein Rahmenwerk zur Beurteilung eines SfM Ansatzes zur Messung von Bodenmikrotopographie vor, durch Beurteilung von Fehlerquellen und einer Quantifizierung ihres potentiellen Einflusses auf die übergeordnete 3D-Rekonstruktion. Die Standardabweichungen von Parametern der Inneren Orientierung aus der SfM Selbstkalibrierung waren bei fünf verschiedenen Bodenoberflächenmodellen um einige Größenordnungen schlechter, als die erwarteten Genauigkeiten einer Testfeldkalibrierung. Eine Sensitivitätsanalyse identifizierte den Bildhauptpunkt als dominante Fehlerquelle aus der Kalibrierung. Die Höhenwerte aus beiden Kalibrierungen ergaben die gleiche Größenordnung mit einem Mittleren Quadratischen Fehler der Höhendifferenzen von 0.2 mm. Mögliche Deformationen in den Punktwolken betonen die Wichtigkeit von Qualitätssicherungsmaßnahmen, wie z.B. eine sinnvolle Wahl von Passpunkten im Arbeitsfluss von SfM für die mikrotopographischen Anwendungen.%Recent developments in low-cost structure-from-motion (SfM) technologies offer new opportunities for geoscientists to acquire high-resolution soil micro-topography data at a fraction of the cost of conventional techniques. However, these new methodologies often lack easily accessible error metrics and hence are difficult to evaluate. In this research, a framework was developed to evaluate a SfM approach for soil microtopography measurement through assessment of uncertainty sources and quantification of their potential impact on overall 3D reconstruction. Standard deviations of camera interior orientation parameters estimated from SfM self-calibration within five different soil surface models were several orders of magnitude larger than precisions expected from pattern-based camera calibration. Sensitivity analysis identified the principal point position as the dominant source of calibration-induced uncertainty. Overall, surface elevation values estimated from both technologies were similar in magnitude with a root mean square (RMS) of elevation difference of 0.2 mm. Nevertheless, the presence of deformation in either SfM or traditional photogrammetric point clouds highlights the importance of quality assurance safeguards (such as a judicious choice of control points) in SfM workflows for soil microtopography applications.
机译：具有成本效益的动态结构（SfM）技术的最新发展为地球科学家提供了新的机会，使他们可以以传统技术的一小部分成本从地面微形貌生成高分辨率数据。但是，这些方法中的某些方法的缺点是它们不提供易于访问的错误度量，因此难以评估。这项研究成果提供了一个评估SfM方法以测量地面微形貌的框架，方法是评估误差来源并量化其对上层3D重建的潜在影响。在五个不同的地板表面模型中，SfM自校准的内部方向参数的标准偏差比测试现场校准的预期精度差五个数量级。灵敏度分析将主要图像点确定为校准的主要误差源。两次校准的高度值给出了相同的数量级，高度差的均方误差为0.2 mm。点云中可能出现的变形强调了质量保证措施的重要性，例如在微地形应用中，SfM工作流程中的控制点的明智选择。％低成本动感结构（SfM）技术的最新发展为地球科学家提供了新的机会，使他们只需花费一小部分就可以获得高分辨率的土壤微地形数据。传统技术的成本。但是，这些新方法通常缺乏易于访问的错误度量，因此难以评估。在这项研究中，开发了一个框架，用于通过评估不确定性来源和量化其对整体3D重建的潜在影响来评估土壤微形貌测量的SfM方法。在五个不同的土壤表面模型中，通过SfM自校准估计的相机内部定向参数的标准偏差比基于模式的相机校准所期望的精度大几个数量级。灵敏度分析将主要位置确定为校准引起的不确定性的主要来源。总体而言，两种技术估计的表面高程值在幅度上相似，高程差的均方根（RMS）为0.2 mm。尽管如此，SfM或传统摄影测量点云中都存在变形，这凸显了SfM工作流程中用于土壤微形貌应用程序的质量保证保障（例如，明智地选择控制点）的重要性。

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