ing. Valeria Ersilia DAVID (căs. ONIGA ) REZUMAT UL TEZ EI DE DOCTORAT STUDIU COMPARATIV ASUPRA METODELOR DE MODELARE 3D A ZONEI URBANE Conducător… [616786]

UNIVERSITATEA TEHNICĂ DE CONSTRUCȚII BUCUREȘTI
FACULTATEA DE GEODEZIE

ing. Valeria Ersilia DAVID (căs. ONIGA )

REZUMAT UL
TEZ EI DE DOCTORAT

STUDIU COMPARATIV ASUPRA METODELOR
DE MODELARE 3D A ZONEI URBANE

Conducător științific ,
Prof. univ. dr. ing. Dumitru ONOSE

BUCUREȘTI , 2013

(1943 -2013)

“Viața este o călătorie, nu o destinație”

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane  Cuprins
i Cuprins
Rezumat Teză
Rezumat ………………………………………………………………………………………………. …………… – i
Cuprins …………………………………………………………………………………………………. ………….. i iii
Lista figurilor ………………………………………………………………………………………… ………….. – v
Lista tabelelor ………………………………………………………………………. ………… ………………… – xii
Lista abrevierilor …………………………………………………………………………….. ………………… – xxviiv
1 Introducere ………………………………………………………………………… ………………….. 1 1
1.1 Introducere generală …………………………………………………………………. ……….. – 1
1.2 Motivația ……………………………………………………………………………. ……………. – 3
1.3 Obiective și scop ……………………………………………………………………… ……….. – 3
1.4 Structura tezei de doctorat …………………………………………………………………… – 4
2 Situația actuală privind modelarea 3D a zonei urbane ……………………… . 1 9
2.1 Introducere ……………………………………………………………………………. …………. – 9
2.2 Situația actuală pe plan internațional …………………………………………….. ……. 1 11
2.2.1 Tipul de date folosite ……………………………………………… ……………. – 12
2.2.1.1 Generarea modelului 3D prin metoda
fotogrammetriei ……………………………………………………. – 14
2.2.1.2 Generarea modelului 3D pe baza datelor LST (Laser
Scaner Terestru) ……………………………………………………. – 19
2.2.1.3 Generarea modelului 3D pe baza datelor LSA (Laser
Scaner Aeropurtat) ………………………………………………… – 20
2.2.1.4 Generarea modelului 3D pe baza datelor topografice … – 24
2.2.2 Nivelul de automatizare al procesului de creare a modelului 3D … – 25
2.2.3 Gradul de generalitate al modelului 3D …………………………………… – 26
2.2.4 Metodologii de creare a modelului 3D ……………………………………. – 27
2.3 Situația actuală pe plan național ………………………………………………………….. – 29
2.4 Situația actuală privind metodele de texturare a clădirilor ……………………. 1 30
2.5 Situația actuală privind metodele de reconstrucție a acoperișurilor
clădirilor …………………………………………………………………………………………… – 34
2.6 Potențiali utilizatori ai modelelor 3D …………………………………………………… – 37
2.7 Concluzii ………………………………………………………………………………………….. – 38
3 Calibrarea camerelor de preluare metrice și nemetrice ……………………. . 3 39
3.1 Introducere ………………………………………………………………………………………… 3 39
3.2 Camere fotogrammetrice terestre …………………………………………………………. – 40
3.3 Descrierea camerei fotogrammetrice Zeiss -Jena 10/1318 ……………………. – 41
3.4 Descrierea camerei digitale Canon EOS Rebel XSi/450D …………………….. – 43
3.5 Metode folosite pentru calibrarea camerelor ……………………………………….. – 43
3.5.1 Calibrarea de laborator …………………………………………………………. – 44
3.5.2 Calibrarea pe baza unei mire de calibrare …………………………….. – 44
3.5.3 Calibrarea pe baza liniilor verticale (engl. Plumb Line
Calibration) …………………………………………………………………………. – 45
3.5.4 Calibrarea camerelor concomitent cu măsurătorile efectuate
asupra obiectului ………………………………………………………………….. – 45
3.5.5 Auto -calibrarea camerelor fotogrammetrice ………………………….. – 45
3.6 Modelul matematic al calibrării camerei ……………………………………………….. – 45
3.7 Prezentarea pe scurt a metodei de calibrare propusă de Heikkila și Silven … – 48
3.8 Studiu de caz privind calibrarea camerelor …………………………………………… 3 49
3.8.1 Măsurarea coordonatelor teren ale punctelor de control ……………. 3 49
3.8.2 Preluarea imaginilor asupra mirei de calibrare ………………………… 3 51
3.8.2.1 Preluarea imaginilor asupra mirei de calibrare 3D …….. 3 51
3.8.2.2 Preluarea imaginilor asupra mirei de calibrare 2D …… 3 52
3.8.3 Măsurarea coordonatelor imagine ale punctelor de control ……. 3 52
3.8.4 Calibrarea camerei digitale Canon EOS Rebel XSi /450D ………. 4 53
3.8.4.1 Calibrarea camerei digitale Canon EOS Rebel XSi
/450D folosind mira de calibrare 3D ……………………….. 4 53

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane  Cuprins
ii 3.8.4.2 Calibrarea camerei digitale Canon EOS Rebel XSi
/450D folosind mira de calibrare 2D ……………………….. 5 58
3.8.5 Calibrarea camerei fotogrammetrice terestre UMK 10/1318 …. 5 60
3.8.6 Crearea modelelor 3D ale unor obiecte etalon cu ajutorul
imaginilor preluate cu camera fotogrammetrică UMK 10/1318 și
camera digitală Canon EOS Rebel XSi /450D ………………………… 5 62
3.8.6.1 Preluarea imaginilor metrice și nemetrice asupra
obiectelor etalon ……………………………………………………. – 62
3.8.6.2 Crearea modelelelor 3D ale obiectelor etalon cu
ajutorul softului "PhotoModeler Scaner" ………………… – 63
3.9 Concluzii ………………………………………………………………………………………….. – 71
4 LiDAR în reconstrucția 3D a zonei urbane …………………………. ……………… 8 75
4.1 Introducere ……………………………………………………………………………………….. – 75
4.1.1 Principiul măsurării cu sistemul LSA ……………………………………… – 76
4.1.2 Precizia coordonatelor teren ………………………………………………….. – 77
4.2 Prezentarea zonei de studiu …………………………………………………………………. – 80
4.3 Crearea modelului digital 3D al zonei de studiu prin metoda laser scaner
aeropurtat (LSA) ………………………………………………………………………………… 8 81
4.3.1 Achiziția datelor LSA …………………………………………………………… – 81
4.3.2 Definirea conceptelor MDA, MDT, MDSR și nMDSR …………… – 81
4.3.3 Vizualizarea datelor LSA în funcție de atribute …………………….. – 82
4.3.4 Obținerea MDA, MDT, MDSR și nMDS R pe baza datelor LSA ….. 8 84
4.3.4.1 Obținerea MDSR -ul zonei de studiu ………………………… – 88
4.3.4.2 Obținerea MDA -ul zonei de studiu ………………………….. – 89
4.3.4.3 Obținerea MDT -ul zonei de studiu ………………………….. – 90
4.3.4.4 Obținerea nMDSR -ul zonei de studiu …………………….. – 91
4.3.5 Obținerea de atribute suplimentare pe baza datelor LSA ……… – 91
4.3.6 Analize efectuate asupra înălțimilor clădirilor existente în zona
de studiu ……………………………………………………………………………… 8 94
4.3.7 Crearea modelelor 3D ale clădirilor de interes, situate în zona de
studiu …………………………………………………………………………………. – 97
4.3.7.1 Crearea modelului 3D al clădirii Decanatului
Facultății de „Hidrotehnică, Geodezie și Ingineria
Mediului” …………………………………………………………….. 9 97
4.3.7.2 Crearea modelului 3D al clădirii Departamentului de
„Măsurători Terestre și Cadastru” …………………………… 11 111
4.4 Crearea modelului digital 3D al zonei de studiu prin metoda laser scaner
terestru (LST) ……………………………………………………………………………………. 12 117
4.4.1 Metode folosite pentru procesarea norului de puncte 3D ……… – 117
4.4.1.1 Modelarea geometrică cu ajutorul rețelelor poligonale
(Polygon Mesh Models) …………………………………………. – 118
4.4.1.2 Modelarea geometrică cu ajutorul suprafețelor de tip
NURBS ……………………………………………………………….. – 119
4.4.1.3 Modelarea geometrică a obiectelor, prin crearea de
structuri de tip CAD ………………………………………………. – 120
4.4.2 Studiu de caz ……………………………………………………………………….. – 120
4.4.2.1 Operații de teren ……………………………………………………. – 121
4.4.2.2 Realizarea georeferențierii ……………………………………… – 122
4.4.2.3 Prelucrarea datelor ………………………………………………… – 122
4.5 Concluzii ………………………………………………………………………………………….. – 127
5 Imagini metrice și nemetrice în reconstrucția 3D a zonei urbane ……… 13 129
5.1 Introducere ………………………………………………………………………………………… – 129
5.2 Aspecte privind fotogrammetria la scurtă distanță ………………………………. – 130
5.3 Aplicații ale fotogrammetriei la scurtă distanță …………………………………….. – 131
5.4 Crearea modelului 3D al clădirii „Cadastru” pe baza imaginilor metrice,
preluate cu camera fotogrammetrică UMK 10/1318 și prelucrate prin
procedeul stereoscopiei ………………………… ……………………………………………. 13 132

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane  Cuprins
iii 5.4.1 Preluarea datelor fotogrammetrice ………………………………………… 13 133
5.4.1.1 Întocmirea proiectului de măsurare …………………………. – 133
5.4.1.2 Procesul de fotografiere cu camera fotogrammetrică
UMK 10/1318 ………………………………………………………. – 137
5.4.1.3 Prelucrarea fotografică ………………………………………….. – 139
5.4.2 Procesarea datelor fotogrammetrice …………………………………….. 13 139
5.4.2.1 Orientarea imaginilor …………………………………………….. – 140
5.4.2.2 Crearea modelului stereoscopic – 141
5.4.2.3 Măsurarea coordonatelor în sistemul de coordonate
teren ……………………………………………………………………. – 142
5.5 Crearea modelului 3D al clădirii „Decanat” pe baza imaginilor metrice,
preluate cu camera fotogrammetrică UMK 10/1318 și prelucrate prin
procedeul multiscopiei (metodă propusă) …………………………………………….. 14 144
5.5.1 Preluarea datelor fotogrammetrice ………………………………………… 14 144
5.5.1.1 Întocmirea proiectului de măsurare ……………………….. – 144
5.5.1.2 Procesul de fotografiere cu camera fotogrammetrică
UMK 10/1318 ………………………………………………………. – 146
5.5.1.3 Prelucrarea fotografică …………………………………………… – 148
5.5.2 Procesarea datelor fotogrammetrice …………………………………….. 14 148
5.5.2.1 Compensarea în bloc a imaginilor – considerații
generale ……………………………………………………………….. – 149
5.5.2.2 Modelul matematic ……………………………………………….. – 150
5.5.2.3 Crearea modelului 3D final al clădirii „Decanat” ………. 15 153
5.5.2.4 Evaluarea preciziei de creare a modelului 3D al
clădirii „Decanat” realizat în softul “PhotoModeler
Scanner” pe baza fotogramelor UMK 10/1318 …………. 15 155
5.6 Crearea modelului 3D al clădirii „Decanat” pe baza imaginilor nemetrice,
preluate cu camera digitală și prelucrate prin procedeul multiscopiei ……….. 15 158
5.6.1 Preluarea imaginilor digitale nemetrice asupra fațadelor clădirii
„Decanat” ……………………………………………………………………………. 15 158
5.6.2 Prelucrarea imaginilor digitale nemetrice ……………………………….. 15 158
5.6.2.1 Crearea modelului 3D final al clădirii „Decanat”, pe
baza imaginilor digitale nemetrice, prin utilizarea
parametrilor rezultați prin calibrarea camerei digitale
cu ajutorul mirei 2D ………………………………………………. 16 159
5.6.2.2 Evaluarea preciziei de creare a modelului 3D al clădirii
„Decanat”, pe baza imaginilor digitale, cu parametrii
orientării interioare calculați pe baza mirei
2D……………………………………………………………………….. 16 160
5.6.2.3 Crearea modelului 3D final al clădirii „Decanat”, pe
baza imaginilor digitale nemetrice, prin utilizarea
parametrilor orientării interioare rezultați prin
calibrarea camerei digitale cu ajutorul mirei 3D ……… 16 162
5.6.2.4 Evaluarea preciziei de creare a modelului 3D al clădirii
„Decanat”, pe baza imaginilor digitale , cu parametrii
orientării interioare calculați pe baza mirei
3D………………………………………………………………………… 16 163
5.7 Concluzii ………………………………………………………………………………………….. – 165
6 Metodă propusă pentru compararea modelelor 3D ale clădirilor …….. 17 167
6.1 Introducere ………………………………………………………………………………………… 17 167
6.2 Surse de erori …………………………………………………………………………………….. – 168
6.2.1 Surse de erori ale datelor LST …………………………………………………. – 168
6.2.2 Surse de erori ale datelor LSA ………………………………………………… – 170
6.2.3 Surse de erori ale imaginilor digitale nemetrice, preluate și
prelucrate prin procedeul multiscopiei ……………………………………… – 170
6.2.4 Surse de erori ale imaginilor metrice, preluate și prelucrate prin
procedeul stereoscopiei ………………………………………………………….. – 171

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane  Cuprins
iv 6.3 Compararea a două suprafețe formate dintr -o rețea de triunghiuri ………. 17 173
6.4 Cercetări experimentale ………………………………………………………………………. – 179
6.4.1 Compararea suprafețelor acoperișurilor clădirilor aflate în studiu .. 17 179
6.4.1.1 Acoperișul clădirii „Cadastru” ………………………………… 17 179
6.4.1.2 Acoperișul clădirii „Decanat” …………………………………. 19 191
6.4.2 Compararea clădirilor aflate în studiu pe baza coordonatelor
punctelor caracteristice, a suprafețelor componente și a
elementelor dimensionale ………………………………………………………. 19 192
6.4.2.1 Compararea modelelor 3D ale clădirii „Decanat”, pe
baza coordonatelor punctelor caracteristice …………… – 192
6.4.2.2 Compararea modelelor 3D ale clădirii „Cadastru”, pe
baza coordonatelor punctelor caracteristice …………… – 198
6.4.2.3 Compararea modelelor 3D ale clădirii „Decanat”, pe
baza suprafetelor componente ………………………………… – 199
6.4.2.4 Compararea modelelor 3D ale clădirii „Cadastru”, pe
baza suprafetelor componente ……………………………….. – 202
6.4.2.5 Compararea modelelor 3D ale clădirii „Decanat”, pe
baza elementelor dimensionale ………………………………. – 202
6.4.2.6 Compararea modelelor 3D ale clădirii „Cadastru”, pe
baza elementelor dimensionale ……………………………….. – 204
6.4.3 Compararea clădirilor aflate în studiu prin metoda propusă ………… 20 205
6.4.3.1 Compararea modelelor 3D ale clădirii „Decanat” prin
metoda propusă …………………………………………………….. 20 205
6.4.3.2 Compararea modelelor 3D ale clădirii „Cadastru” prin
metoda propusă …………………………………………………….. 21 212
6.5 Concluzii ………………………………………………………………………………………….. – 216
7 Algoritm propus pentru texturarea fațadelor clădirilor, pe baza
datelor laser scaner terestru ………………………………….. ………………………… ….. 23 219
7.1 Introducere ………………………………………………………………………………………… 23 219
7.2 Diagrama Voronoi ……………………………………………………………………………… – 221
7.2.1 Scurt istoric ………………………………………………………………………….. – 221
7.2.2 Definiție, teoreme și proprietăți ………………………………………………. – 221
7.2.3 Construcția diagramei Voronoi ………………………………………………. – 224
7.2.4 Aplicații ale diagramei Voronoi ………………………………………………. – 226
7.3 Algoritmul propus ……………………………………………………………………………… – 226
7.3.1 Descrierea algoritmului ………………………………………………………….. – 226
7.3.2 Prezentarea detaliată a implementării algoritmului …………………. – 227
7.3.2.1 Stabilirea valorii de prag ………………………………………… – 227
7.3.2.2 Calculul distanțelor și a picioarelor perpendicularelor .. – 228
7.3.2.3 Eliminarea punctelor care nu aparțin planului …………… – 229
7.3.3 Rezultate experimentale …………………………………………………………. 23 230
7.4 Concluzii ………………………………………………………………………………………….. – 237
8 Concluzii generale ale cercetărilor efectuate, contribuții originale și
perspective de viitor ………………………………………………………………………………. . 25 239
8.1 Concluzii generale ……………………………………………………………………………… 25 239
8.2 Contribuții originale …………………………………………………………………………… 28 250
8.3 Perspective asupra extinderii cercetărilor ……………………………………………… – 252
Bibliografie ……………………………………………………………………………………………………. . 30 253
Anexe …………………………………………………………………………………………………………….. .. – 265
Lista lucrărilor publicate ………………………………………………. ……………………… …….. 32 267

Cuvinte cheie: Model 3D, Clădire, Laser Scaner Aeropurtat, Laser Scaner
Terestru , Fotogrammetrie Terestră, Imagine digitală nemetrică, Textură, Precizie

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
1 1 INTRODUCERE

Infrastructura urbană și aspectul orașului sunt subiecte de mare interes în
ultimii ani și conform tendințelor numărul de oameni care trăiesc în zonele
urbane este în continuă creștere . După un studiu recent efectuat în Statele Unite,
populația planetei din spațiul urban va crește cu 5 milioane de oameni în 2030,
aproximativ 62% din populația planetei la vremea respectivă. În fața acestei
explozii demografice , sunt necesare metode precise de vizualizare și analiză a
informațiilor spațiale pentru a ajuta la gestionarea și planificarea extinderii zonei
urbane .

2 SITUAȚIA ACTUALĂ PRIVIND MODELAREA 3D A
ZONEI URBANE

2.1 Situația actuală pe plan internațional

Reconstrucția 3D a zonelor urbane este o problemă complexă, în literatura
de specialitate existând numeroase metode c are pot fi clasificate în funcție de 5
criterii principale, conform [Lafarge, 2007]:
 Tipul de dat e folosite – optice (monoscopie, stereoscopie, multiscopie ),
date LiDAR terestru (LST) și aeropurtat (LSA) , măsurători topografice;
 Nivelul de automatizare al sistemului – automat, automat cu date
cadastrale, semiautomat ;
 Complexitatea zonelor urbane recon struite – zone urbane dense, zone
urbane periferice, zone de activitate și locuințe colective;
 Gradul de generalitate al modelării 3D – prismatică, parametrică,
structurală, poliedrică ;
 Metodologii de creare a modelului 3D – „De sus -în-Jos” (engl. Top
Down), „De jos -în-Sus” (engl. Bottom -Up), „Presupune -și-Verifică” (engl.
Hypothesize -And-Verify) .

O caracteristică importantă a datelor , o reprezintă rezoluția geometrică a
acestora, care permite alegerea nive lului de detaliu al modelului 3D final. În
funcție de necesități și de rezoluția geometrică a datelor folosite, aceeași clădire
poate fi reprezentată la mai multe nivele de detaliu. Conform [Kolbe et al., 2005]
există 5 nivele de detaliu ( engl. Levels of Detail – LOD) pentru reconstrucția și
vizualizarea 3D a clădirilor. În 2008, sunt propuse trei nivele de detaliu
suplimentare, cu scopul de a crește precizia modelelor 3D [Carneiro, 2008] .

2.2 Situația actuală privind metodele de texturare a clădirilor

Una dintre principalele provocări ale modelării 3D urbane este crearea
modelelor 3D ale clădirilor și obținerea unei aparențe cât mai apropiată de
realitatea din teren.

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
2 Prin crearea modelului 3D texturat ar trebui să se înțeleagă un proces
complet care începe cu colectarea datelor și se termină cu obținerea unui model
virtual, în trei dimensiuni, cu care se poate interacționa prin intermediul
calculatorului. Modelele 3D texturate sunt utilizate în diferit e aplicații, cum ar fi:
navigație, vizualizare, animații p e computer , arheologie, arhitectură,
stomatologie, educație, modă, inginerie și de asemenea în documentarea
monumentelor istorice.
De cele mai multe ori imaginile folosite pentru texturarea fațadelo r sunt
utilizate și pentru generarea modelului 3D al clădirii .
În literatura de specialitate au fost propuse mai multe metode pentru
texturarea modelelor 3D, manual sau automat.
În articolul din 2009, Pelagottia propun e o metodă complet automată
pentru t exturarea modelelor 3D pe baza imaginilor multispectrale [Pelagottia et
al., 2009] , iar în anul 2012, Kersten și Stallmann realizează softul “ Tmaper ”,
implementat în limbajul de programare C++ [Kersten și Stallmann, 2012].
Softul a fost aplicat pentru texturarea unei suprafețe reprezentate prin
triunghiuri, generat ă pe baza unui nor de puncte laser scaner, obținându -se
rezultate foarte bune, așa cum se poate observa în figura 2.1 a dar și pentru
texturarea unui model CAD 3D. Acesta poate fi generat, de a semenea, dintr -un
nor de puncte laser scaner sau din imagini, transformat apoi cu ajutorul softului
“Autodesk 3ds Max ” într -o rețea de triunghiuri, obținându -se rezultate
nesatisfăcătoare, deoarece multe dintre triunghiuri nu au fost texturate
(figura 2.1 b).

(a) (b)
Figura 2.1 – (a) Modelul 3D al unei clădiri cu și fără textură, reprezentat printr -o
rețea de triunghiuri TIN, (b) modelul 3D CAD al unei clădiri texturat automat în softul
„Tmaper ”[Kersten și Stallmann, 2012]

Din analiza celor de mai sus , propun o clasificare a metodelor de
texturare a modelelor 3D, după trei criterii și anume:
 după gradul de automatizare al procesului de texturare:
 metode automate
 metode interactive
 după natura structurală a modelului 3D:
 modele 3D de tip TIN, reprezentate printr -o rețea de triunghiuri
 modele 3D de tip CAD: linii, plane, cilindri, sfere, etc.
 modele 3D de tip NURBS
 după momentul în care se realizează texturarea:
 texturarea modelelor 3D existente
 texturarea modelelor 3D simultan cu generarea acestora din
imagini digitale

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
3
3 CALIBRAREA CAMERELOR DE PRELUARE
METRICE ȘI NEMETRICE

3.1 Introducere

O camerǎ nemetricǎ este o camerǎ a cǎrei orientare interioarǎ este
cunoscutǎ parțial sau nu este cunoscută deloc și care nu este constantǎ. Toate
camerele de “amatori” aparțin acestei categorii și sunt caracterizate de lipsa
indicilor de referințǎ [Faig, 1976]. O camerǎ metricǎ, pe de altǎ parte, este
caracterizatǎ de o orientare interioarǎ cunoscutǎ , constantǎ în timp, definitǎ de
indicii de referințǎ și det erminatǎ fie în laborator, fie pe teren prin procesul de
“auto -calibrare”.

3.2 Studiu de caz privind calibrarea camerelor
3.2.1 Măsurarea coordonatelor teren ale punctelor de control

Pentru măs urarea coordonatelor teren ale punctelor de control circulare, a
fost utilizat un laser care măsoară în contact direct cu obiectul cu o precizie de
2 µm (engl. Coordinate Measuring Machine – CMM), fabricat de firma Aberlink
(figura 3. 1). Punctele de control , în număr de 42 , au diametrul de 18 mm
constând din piese metalice confecționate cu ajutorul unui strung.

(a) (b)
(c)

Figura 3. 1 – (a) Mira de calibrare 3D în sistemul de coordonate teren, (b), (c) m ăsurarea
coordonatelor punctelor de control cu ajutorul unui CMM

3.2.2 Preluarea imaginilor asupra mirei de calibrare

3.2.2.1 Preluarea imaginilor asupra mirei de calibrare 3D

Camera fotogrammetrică terestră UMK 10/1318 a fost așezată în trei
puncte de stație diferite , imaginile fiind preluate în poziție normală (figura 3.2) .
Camer a digital ă Canon EOS Rebel XSi/450D a fost așezată pe trepied în puncte
de stație diferite pentru fiecare imagine , fiind orizontalizată cu ajutorul nivelei
sferice.

(a) (b)
Figura 3.2 – Preluarea imaginilor asupra mirei 3D de calibrare cu ajutorul (a) camerei
fotogrammetrice terestre UMK 10/1318, (b) camerei digitale Canon EOS Rebel XSi/450D

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
4 3.2.2.2 Preluarea imaginilor asupra mirei de calibrare 2D

Figura 3. 3 –Pozițiile/orientările camerei pentru
preluarea imaginilor asupra mirei 2D cu
ajutorul camerei digitale
Au fost preluate câte 12
imagini pentru fiecare distanță
focală: 18 mm, 35 mm și 55 mm,
din 3 poziții diferite ale camerei
așa cum se poate observa în
figura 3. 3.

3.2.3 Măsurarea coordonatelor imagine ale punctelor de control

Pentru măsurarea coordonatelor imagine a fost realizat un program
MATLAB .

3.2.4 Calibrarea camerei digitale Canon EOS Rebel XSi /450D
3.2.4.1 Calibrarea camerei digitale Canon EOS Rebel XSi /450D folosind mira
de calibrare 3D

Pentru distanța focală minimă, f=18 mm, parametrii camerei au fost
calculați ca medie aritmetică folosind 7 imagini, pentru distanța focală f=35 mm
au fost folosite 4 imagini iar pentru distanța foca lă maximă f=55 mm au fost
folosite 5 imagini (tabelul 3. 1).

Tabelul 3. 1- Parametrii orientării interioare a camerei digitale Canon EOS Rebel XSi
/450D pentru cele 3 distanțe focale, determinați cu ajutorul mirei de calibrare 3D
Distanță
focală f
[mm] u0
[pixeli] v0
[pixeli] k1
[mm] k2
[mm] p1
[mm] p2
[mm]
f=18 mm 18.4207 2143.2727 1480.4175 5.988945 •10-4 -1.333240 •10-6 -7.120680 •10-5 -1.462559 •10-4
f=35 mm 34.5876 2261.8446 1502.0752 1.462369 •10-4 -6.825237 •10-7 -1.072278 •10-4 -1.830179 •10-5
f=55 mm 52.5034 2158.2346 1541.8143 3.779105 •10-5 -3.487794 •10-7 -6.787187•10-5 -1.414374•10-5

(a) (b)
Figura 3. 4 – Curbele distorsiunilor (a) radial e și (b) tangențial e corespunzătoare
camerei digitale Canon EOS Rebel XSi /450D, obținute cu ajutorul mirei de calibrare 3D,
pentru cele 3 distanțe focale

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
5 3.2.4.2 Calibrarea camerei digitale Canon EOS Rebel XSi /450D folosind mira
de calibrare 2D

Mira de calibrare 2D a fost poziționată pe suprafa ța plană a unei planșete
și fotografiată montând camera pe un trepied . Imaginile preluate asupra mirei de
calibrare 2D au fost prelucrate în softul “ PhotoModeler Scanner ”, care a calculat
parametrii de calibrare ai camerei , în mod automat.
Parametrii rezultați pentru cele 3 distanțe focale (18 mm, 35 mm și 55
mm) sunt trecuți în tabelul 3. 2.
Tabelul 3. 2- Parametrii orientării interioare a camerei digitale Cano n EOS Rebel XSi
/450D pentru cele 3 distanțe focale, determinați cu ajutorul mirei de calibrare 2D
Distanță
focală f
[mm] u0
[pixeli] v0
[pixeli] k1
[mm] k2
[mm] p1
[mm] p2
[mm]
f=18 mm 18.4673 2154.2115 1465.9038 5.8790•10-4 -1.3600•10-6 -1.3200•10-4 2.2070•10-5
f=35 mm 34.8640 2168.7885 1473.8077 3.9260 •10-5 -1.2290 •10-7 -9.3810 •10-5 2.238 •10-5
f=55 mm 52.6404 2184.0962 1504.3654 -2.1990 •10-5 -1.743 •10-8 -6.3230 •10-5 3.0850 •10-5

(a) (b)
Figura 3. 5 – Curbele distorsiunilor (a) radial e și (b) tangențial e corespunzătoare
camerei digitale Canon EOS Rebel XSi /450D, obținute cu ajutorul mirei de calibrare 2D,
pentru cele 3 distanțe focale

3.2.5 Calibrarea camerei fotogrammetrice terestre UMK 10/1318

Parametrii orientării interioare rezultați în urma folosirii fiecărei imagini
sunt trecuți în tabelul 3. 3.

Tabelul 3. 3- Parametrii orientării interioare a camerei fotogrammetrice UMK 10/1318
Imagine λ ck
[mm] rp
[pixeli ] cp
[pixeli ] k1
[mm-7] k2
[mm-11] p1
[mm-5] p2
[mm-6]
1 1.0016 107.7623 6149.6963 4696.5199 -1.9560 4.7891 -1.4311 3.0554
2 1.0027 107.7621 6145.4681 4610.6469 -3.4630 4.0389 -2.1540 4.0333
3 1.0029 107.7610 6178.1195 4705.5087 -5.3927 4.3932 -3.3919 6.1159
Media – 107.7618 6157.7613 4670.8918 -3.6039 4.4071 -2.3257 4.4015

3.2.6 Crearea modelelor 3D ale unor obiecte etalon cu ajutorul imaginilor
preluate cu camera fotogrammetrică UMK 10/1318 și camera digitală
Canon EOS Rebel XSi /450D

S-au ales trei obiecte diferite : un paralelipiped dreptunghic, un obiect cu o
formă complexă și o sferă (figura 3. 6). Mai întâi cele 3 obiecte au fost măsurate
cu o precizie de 2 µm cu ajutorul CMM -ului, dimensiunile fiind stocate într -un
fișier de tip *.dwg. A urmat apoi etapa de prelu are a imaginilor asupra obiectelor.

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
6 (a) (b) (c)
Figura 3. 6 – Obiecte de mici dimensiuni

 Obiectul numărul 1

Pentru evaluarea preciziei rezultatelor, au fost comparate modele 3D
obținut e pe baza imaginilor cu ajutorul softului “Photomodeler Scanner ”, cu cel
obținut pe baza măsurătorilor realizate cu ajutorul CMM -ului. Erorile reziduale
de determinare a punctelor caracteristice ale obiectului , au fost evidențiate sub
forma unor vectori spațiali de eroare (distan țe euclidiene) . Valorile erorilor
rezidual e pentru cele opt puncte caracteristice ale obiectului și pentru cele trei
distanțe focale diferite, sunt trecute în tabelul 3. 4.
Tabelul 3.4 -Erorile reziduale în punctele caracteristice ale obiectului numărul 1 , modelat
pe baza imaginilor digitale
Distanț ă
focală RMSE 2D/3D [mm] RMS
2D/3D
[mm] 1 2 3 4 5 6 7 8
18mm 0.000 0.000 1.086 1.300 0.878 1.380 1.453 1.664 0.9701
0.000 0.000 1.061 1.297 0.758 1.275 1.548 1.489 0.9285
35mm 0.000 0.000 1.213 1.567 0.996 1.148 1.068 1.282 0.9093
0.000 0.000 1.033 1.503 0.987 0.955 0.967 1.319 0.8455
55mm 0.000 0.000 1.215 1.249 0.744 1.138 1.103 1.251 0.8375
0.000 0.000 1.180 1.061 0.611 1.255 0.915 1.434 0.8070

Pentru realizarea modelului 3D al primului obiect, având ca sursă de date
fotogramele preluate cu ajutorul camerei fotogrammetrice UMK 10/1318, au fost
utilizate 5 fotograme . Valorile erorilor reziduale pentru cele opt puncte
caracteristice ale obiectului sunt trecute în tabelul 3. 5.

Tabelul 3.5 -Erorile reziduale în punctele caracteristice ale o biectului numărul 1 , modelat
pe baza fotogramelor terestre
Distanță
focală RMSE [mm] RMS
[mm] 1 2 3 4 5 6 7 8
107.7618mm 0.000 0.000 0.096 0.551 0.691 0.605 0.014 10.043 0.6250

 Obiectul numărul 2

Valorile erorilor reziduale totale sunt trecute în tabelul 3. 6.
Tabelul 3. 6- Erorile reziduale totale corespunzătoare obiectului cu numărul 2
RMS [mm]
18mm 35mm 55mm
Miră 2D Miră 3D Miră 2D Miră 3D Miră 2D Miră 3D
0.274 0.263 0.167 0.136 0.134 0.122

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
7  Obiectul numărul 3

Au fost determinate coordonatele unui număr de 185 puncte de control,
dintre care un număr de 20 puncte reprezintă co lțurile mirei 2D pe care a fost
așezat obiectul. Cunoscând faptul că latura grilei 2D are dimensiunea de 10 mm,
s-a scalat obiec tul folosind o linie de 100 mm.
Pentru aproximarea formei matematice a celui de -al treilea obiect și
anume cu o sferă, s -a folosit metoda celor mai mici pătrate.
S-a plecat de la ecuația implicită a sferei de următoarea formă:
2 2 2 2( ) ( ) ( )x a y b z c r     
(3-1)
unde: r- raza sferei;
(a,b,c) -coordonatele centrului sferei.

Sfera cea mai probabilă care aproximează cele 165 puncte de control,
determinate anterior prin măsurători pe imagini în softul “PhotoModeler ”, este
de următoarea formă (figura 3. 7 a). Histograma corecțiilor rezultate în urma
celor trei iterații ale procesului de compensare, este prezentată în figura 3. 7 b.

(a) (b)
Figura 3. 7–– Sfera care aproximează cel mai bine forma celui de -al treilea obiect studiat
(cu verde este reprezentată sfera caracterizată de parametrii inițiali și cu albastru sfera
caracterizată de parametrii rezultați în urma procesului iterativ de compensare), (b)
histograma corecțiilor distanțelor (perpendicularelor) de la fiecare punct la sferă

Razele sferei rezultate în urma măsurătorilor efectuate pe imaginile
digitale preluate cu cele trei distanțe focale, precum și diferențele dintre acestea
și cea măsurată cu ajutorul CMM -ului sunt trecute în tabelul 3.7 .

Tabelul 3. 7-
Razele sferei aproximate de punctele măsurate pe imaginile digitale ,
folosind parametrii mirelor de calibrare 2D și 3D, precum și erorile reziduale
Distanță
focală Rază sferă RMSE [mm] RMSE [%]
Parametri
miră 2D Parametri
miră 3D Parametri
miră 2D Parametri
miră 3D Parametri
miră 2D Parametri
miră 3D
18mm 50.0032 49.8171 0.3842 0.1981 0.7743 0.3992
35mm 49.9473 49.6260 0.3283 0.0070 0.6616 0.0141
55mm 49.7621 49.5504 0.1431 -0.0686 0.2884 -0.1383

-0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4024681012141618
Corecțiile vi [mm]FrecvențaDistributia corecțiilor în lungul perpendicularei dusă din fiecare punct pe sferă

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
8 4 LiDAR ÎN RECONSTRUCȚIA 3D A ZONEI URBANE

4.1 Crearea modelului digital 3D al zonei de studiu prin metoda laser
scaner aeropurtat (LSA)

4.1.1 Obținerea MDA, MDT, MDSR și nMDS R pe baza datelor LSA

Pentru zona de studiu au fost create MDA -ul, MDT -ul și MDSR -ul pe
baza datelor LSA , atât în format raster, cu ajutorul modulelor softului „ OPALS ”,
cât și în format TIN cu ajutorul softului „ FugroViewer ”.

4.1.2 Analize efectuate asupra înălțimilor clădirilor existente în zona de
studiu

Folosind softul “OPALS ” a fost creat un raster cu dimensiunea celulei de
0.5 m pentru punctele c are aparțin acoperișurilor clădirilor, folosind interpolare a
prin metoda suprafețelor mobile (suprafața medie), luând în calcul atributul
“altitudine normală normalizată” (figura 4. 1a). S-a construit apoi și histograma
distribuției înalțimilor punctelor LSA care aparțin acoperișurilor clădirilor,
considerând intervalul de 0.5 m. Din histogramă se poate observa că 15.5% din
totalul de puncte au înălțimile cuprinse în intervalul 5÷5.5 m, înalțimea minimă
este 0.272 m (trepte din beton) iar cea maximă de 39.488 m (castel de apă)
(figura 4. 1b).
(a) (b)
Figure 4. 1 – (a) Harta atributului “altit udine normală normalizată” care caracterizează
punctele acoperișurilor clădirilor aflate în zona de studiu (dimensiunea grundelului de
0.5m), (b) histograma distribuției atributului “altitudine normală normalizată”

Cu ajutorul modulului “opalsCell ”, au fost create o serie de rastere
pentru punctele care aparțin clădirilor și au înălțimile cuprin se într -un anumit
interval ( figura 4. 2).
(a) (b)
Figure 4.2 – (a) toate punctele LSA care aparțin acoperișurilor clădirilor din zona de
studiu , (b) punctele LSA care aparțin acoperișurilor clădirilor și au înălțimile cuprinse
în intervalul 15m÷20m

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
9 4.1.3 Crearea modelului 3D al clădirii Decanatului Facultății de
„Hidrotehnică, Geodezie și Ingineria Mediului”

Pentru aproximarea structurii acoperișului cu forma geometrică cea mai
probabilă a unui paraboloid hiperbolic, s -au parcurs urmatoarele etape de cal cul:
 Aproximarea axei mari a paraboloidului hiperbolic folosind metoda celor mai
mici pătrate
 Aproximarea parabolei din planul XOZ a paraboloidului, prin metoda celor
mai mici pătrate
 Calculul parametrilor necesari pentru transformarea coordonatelor punctelor
de detaliu, din sistemul național stereografic -1970 în sistemul propriu al
paraboloidului.
 Aproximarea formei geometrice a paraboloidului hiperbolic prin metoda
celor mai mici pătrate
Pentru calculul parametrilor paraboloidului hiperbolic a fost utilizat u n
număr total de 566 puncte LSA . După parcurgerea a trei iterații, corecția
maximă a altitudinilor normale de -a lungul axei Z a paraboloidului hiperbolic
este de -0.1934m . Parametrii a și b ai paraboloidului hiperbolic rezultați în urma procesului
de compensare prin metoda observațiilor indirecte, pot fi afectați de erori mari,
În acest caz, acestea pot fi cauzate de puncte LSA clasificate greșit sau care
aparțin marginii superioare a acoper ișului. Corecțiile rezultate în urma procesului
de compensare, nu ar trebui utilizate în mod direct pentru identificarea erorilor
mari. Erorile reziduale nu rezultă doar din cauza erorilor observațiilor (punctelor
LSA) dar și din cauza erorilor modelului f uncțional de compensare.
Test statistic aplicat datelor LSA

Conceptul de identificare statistică a erorilor mari a fost introdus la
mijlocul anilor 1960 și utilizează matricea cofactor Q xx a erorilor reziduale
[Ghilani și Wolf, 2006] . Pentru a forma acea stă matrice, se pleacă de la
rezolvarea unui sistem liniar de ecuații de următoarea formă:
1 1 1 1 r,n n, r, r, r,B X C L V  
(4-1)
unde B este matricea coeficienților, X este vectorul necunoscutelor, L este
vectorul termenilor liberi, C este vectorul constantelor, iar V este vectorul
corecțiilor.
Ecuația (4 -1) poate fi rescrisă pentru V astfel:
vv V Q P
(4-2)
Matricea Q vv reprezintă matricea de covarianță a vectorului corecțiilor v i.
Erorile standard reziduale (
iv ) se calculează pe baza elementelor de pe diagonala
principală a matricii de covarianță Q vv astfel:
ii
iivv
q
(4-3)
unde v i sunt erorile reziduale și q ii elementul de pe diagonala principală a matricii
Qvv. Utilizând matricea Qvv, abaterea standard a corecțiilor este
o iisq . Astfel,

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
10 în cazul în care numitorul ecuației (4 -3) este înmulțit cu s o, este definită o
mărime statistică t. Dacă corecțiile sunt semnificativ diferite de zero, obser vația
folosită pentru calculul mărimii statistice se consideră a fi greșită. Testul statistic
pentru această ipoteză este:
i i ii
vo o iiv v vtss sq  
(4-4)
Ecuația pentru eliminarea erorilor mari este de următoarea formă:
i
io
iivv s pragul de eliminare
q  
(4-5)
Pentru prezentul studiu de caz pragul de eliminare din ecuația (4 -5) s-a
considerat 2.8, valoare corespunzătoare gradului de încredere de 95%, fiind
eliminate punctele ale căror mărimi
iv depășesc valoarea 2.1356. În urma
aplicării acestui prag a fost eliminat un singur punct LSA.
Parametrii compensați ai paraboloidului hiperbolic care aproximează cel
mai bine suprafața determinată de cele 565 de puncte LSA rămase în urma
aplicării testulu i statistic sunt:
a= 5.226m; b= 5.554m (4-6)
corecția maximă fiind de -0.1880m .
Pentru efectuarea calculelor a fost realizată o aplicație în limbajul de
programare MATLAB. S -a creat un fișier cu extensia *.txt care conține
inventarul de coordonate ale punctelor de detaliu LSA în sistem tridimensional.
În mod asemănător, s -au efectuat calculele și pentru cel de -al doilea
paraboloid hiperbolic, obținându -se următorii parametrii:

a= 5.209m; b= 5.489m

După eliminarea a 2 puncte LSA identificate ca erori mari cu ajutorul
relației (4 -5) și pragul de eliminare de 2.8, corecția maximă este de -0.1074m.
Procesul de modelare a clădirii s-a efectuat cu ajutorul softul ui „Leica
Cyclone ”, respectând următoarele etape:
1. Determinarea parametrilor suprafețelor cele mai probabile care trec prin
imediata vecinătate a punctelor LSA și reprezentarea î n mediul 3D a acestora ;
2. Crearea marginilor clădirii și a muchiilor acoperișului;
3. Reconstruirea pereților clădirii;
4. Verificarea și corectarea îmbinărilor suprafețelor adiacente;
5. Crearea modelului 3D final al clădirii (figura 4. 3).
(a) (b)
Figura 4. 3 –Clădirea “Decanat” modelată 3D utilizând datele LSA (a) vedere nord -vest,
(b) vedere sud -est

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
11 Pentru o primă verificare a acurateții procesului de reconstrucție a
modelului 3D al clădirii, acesta, reprezentat prin culoarea roșie, a fost integrat în
norul de puncte LSA, reprezentat prin elemente finite triunghiulare cu albastr u,
observându -se, vizual, că operațiile efectuate au fost corecte, conducând la
obținerea unui model 3D al clădirii “Decanat” corect (figura 4. 4).
(a) (b)
Figura 4. 4 – Clădirea “Decanat” modelată 3D utilizând datele LSA inserată în modelul
TIN obținut pe baza norului de puncte LSA (a) vedere nord -est, (b) vedere sud -vest

4.1.4 Crearea modelului 3D al clădirii Departamentului de „Măsurători
Terestre și Cadastru”

Procesul de modelare a clădirii a fost realizat respectând aceleași etape ca
și în cazul clădirii „Decanat”, modelul 3D al clădirii fiind prezentat în figura 4 .5.

(a) (b)
Figure 4. 5 – Modelul 3D final al clădirii “Cadastru”, obținut în softul „Leica Cyclone
v6.0”, pe baza datelor LSA, (a) vedere sud -vest, (b) vedere nord -vest

Pentru o primă verificare a acurateții procesului de reconstrucție a
modelului 3D al clădirii, acesta, repreze ntat prin culoarea roșie, a fost integrat în
norul de puncte LSA, reprezentat prin elemente finite triunghiulare cu albastr u
(figura 4. 6), observându -se, vizual, că operațiile efectuate au fost corecte,
conducând la obținerea unui model 3D al clădirii “Cad astru” corect.
Pentru evaluarea preciziei de obținere a marginilor acoperișurilor pe baza
datelor LSA, acestea a fost suprapuse peste cele obținute cu precizie în urma
măsurătorilor cu stația totală, diferențele fiind de maximum de 60 cm, pentru
corpul de clădire din nord, respectiv de 70 cm, pentru corpul de clădire din sud.
(a) (b)
Figure 4. 6 – Clădirea “Cadastru” modelată în 3D utilizând datele LSA, inserată în
modelul TIN obținut pe baza norului de puncte LSA (a) vedere sud, (b) vedere nord -est

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
12 4.2 Crearea modelului digital 3D al zonei de studiu prin metoda laser
scaner terestru (LST)

Modelarea norului de puncte s -a realizat utilizând linii, suprafețe și
obiecte “solid” cu ajutorul funcțiilor existente în „ Cyclone v. 6.0 ”. În urma
acestui proces, cele două clădiri, sunt reprezentate prin suprafețe și corpuri
conform figurilor 4. 7 și 4.8. Pentru reprezentarea fidelă a clădirilor și texturarea
lor, s-au exportat suprafețele create în “ Cyclone ” într -un fișier *.dxf. Datele
exportate au fost prelucrat e în softul “ AutoCAD Map 3D 2009 ” (figura 4. 9 și
4.10).
(a) (b)
Figura 4. 7 – Clădirea „ Cadastru” reprezentată prin suprafețe și solid, în softul
„Cyclone v. 6.0” (a) vedere în perspectivă -sud împreună cu MDA -ul, (c) vedere în
perspectivă -nord impreună cu MDA -ul zonei de studiu
(a) (b)
Figura 4. 8 –Clădirea „Decanat ” reprezentată prin suprafețe și corpuri , în softul
“Cyclone v. 6.0” (a) vedere în perspectivă -nord, (b) vedere în perspectivă -sud
(a) (b)
Figura 4.9 – Modelul 3D al clădirii „ Cadastru” după aplicarea texturilor (a) vedere
sud-est, (b) vedere de nord -est
(a) (b)
Figura 4. 10 – Modelul 3D al clădirii „Decanat ” după aplicarea texturilor, (a) vedere
nord-vest,(b) vedere de sud -est

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
13 5 IMAGINI METRICE ȘI NEMETRICE ÎN
RECONSTRUCȚIA 3D A ZONEI URBANE

5.1 Crearea modelului 3D al clădirii „Cadastru” pe baza imaginilor metrice,
preluate cu camera fotogrammetrică UMK 10/1318 și prelucrate prin
procedeul stereoscopiei

5.1.1 Preluarea datelor fotogrammetrice

Preluarea fotogramelor cuprinde ansamblul de operații care se exe cută
pentru a obține fotogramele zonei de măsurat și anume: întocmirea proiectului
de măsurare, fotografierea și prelucrarea fotografică.
Au fost calculate coordonatele punctelor de capăt ale bazelor cu ajutorul
unui algoritm propriu , fiind apoi trasate pe teren, d in punctele rețelei de ridicare
realizată pentru măsurarea obiectivului de studiat, cu ajutorul stației totale.

5.1.2 Procesarea datelor fotogrammetrice

Fotogramele obținute cu ajutorul camerei fotogrammetrice UMK 10/1318
au fost importate în softul “ LisaFoto ” unde au fost prelucrate.
Scopul acestui studiu este măsurarea coordonatelelor obiect
tridimensionale, astfel s -a creat modelul stereoscopic pentru fiecare două imagini
vecine. Modelul stereoscopic se poate vizualiza cu ajutorul ochelarilor speciali
(figura 5. 1 a,b), se pot măsura distanțe și coordonatele obiect tridimensionale,
sau se pot digitiza elemente precum: puncte, linii sau suprafețe.

(a) (b)
Figura 5. 1 – Anaglifa stereomodelului format de fotogramele terestre UMK 10/1318,
(a) fațada de nord, (b) fațada de nord -est

Pentru crearea modelului 3D al clădirii, s -a ales varianta de digitizare a
punctelor caracteristice ale acesteia (colțuri de uși, de ferestre, etc.). Modelul 3D
al clădirii s -a creat în softul “AutoCad Map 2009 ”, în următoarea succesiune:
punct -linie-suprafață -corp. Pentru o vizualizare cât mai realistă a modelului 3D,
au fost create texturile fațadelor clădirii utilizând fragmente din fotografiile
digitale. Modelul 3D al clădirii cu texturi, est e prezentat în figura 5.2.
(a) (b)
Figura 5. 2 –Modelul 3D al clădirii “Cadastru”, realizat pe baza fotogramelor terestre
UMK 10/1318 cu texturi (mod de vizualizare realist), (a) vedere sud -est, (b) vedere nord -est

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
14 5.2 Crearea modelului 3D al clădirii „Decanat” pe baza imaginilor metrice,
preluate cu camera fotogrammetrică UMK 10/1318 și prelucrate prin
procedeul multiscopiei (metodă propusă)

Pentru realizarea modelului 3D al unei clădiri tot pe baza fotogramelor
teres tre, dar într -un timp mult mai scurt, se propune o nouă metodă pentru
prelucrarea fotogramelor și anume prin procedeul multiscopiei. În acest fel
utilizăm camera clasică fotogrammetrică, al cărei obiectiv prezintă aberații
minime, într -un proces modern de preluare și procesare a imaginilor.

5.2.1 Preluarea datelor fotogrammetrice

În urma studi ului efectuat asupra formei clădirii de măsurat și a zonei din
jurul acesteia, s -au stabilit pe planul de situație al clădirii 10 poziții ale camerei ,
din care au fost preluate 10 fotograme terestre .

5.2.2 Procesarea datelor fotogrammetrice

Fotogramele obținute cu ajutorul camerei fotogrammetrice UMK
10/1318, au fost importate în softul “ PhotoModeler Scanner 2012 ”, Pentru
prezentul studiu de caz a fost folosită m etoda de lucru “ Marking & Referencing ”,
fiind marcate și referențiate manual toate punctele de detaliu ale clădirii .
În urma efectuării procesului de compensare în bloc, softul
„PhotoModeler Scanner” , a calculat coordonatele tridimensionale a unui număr
de 397 puncte caracteristice ale clădirii „Decanat”, într -un sistem de coordonate
local, pe baza unui număr de 10 fotograme terestre UMK 10/1318, dar și
parametrii orientării exterioare pentru fiecare poziție a camerei.
Pentru a transforma coordonatele punctelor caracteristice din sistemul
local în sistemul teren, definit de punctele de control, au fost introduse
coordonatele a trei puncte de control artificiale (două situate pe fațada principală
și unul pe mijlocul fațadei secundare) . Astfel, în figura 5.3, pot fi observate
rezultatele procesului de compensare și anume pozițiile și orientările camerei față
de clădirea fotografiată, dar și punctele caracteristice ale clădirii, raportate în
sistemul de coordonate teren. În figura 5. 4, pot fi observate cele 10 fotograme
orientate în funcție de sistemul de coordonate teren.

Figura 5. 3 – Elementele rezultate în urma
efectuării proceselor de compensare în
bloc, de scalare și de rotire Figura 5. 4 – Fotogramele terestre UMK
10/1318 orientate în sistemul de
coordonate teren și poziția lor relativă
față de clădirea aflată în studiu

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
15 5.2.3 Crearea modelului 3D final al clădirii „Decanat”

Modelul 3D al clădirii ( figura 5. 5) a fost creat pe baza puncte lor
caracteristice ale clădirii, cu ajutorul funcțiilor specifice softului „PhotoModeler
Scanner” .
(a) (b)
Figura 5. 5 – Modelul 3D al clădirii “Decanat”, realizat în softul “PhotoModeler
Scanner” pe baza fotogramelor UMK 10/1318, prelucrate prin procedeul multiscopiei,
(a) vedere nord -est, (b) vedere sud -vest

Deoarece suprafața acoperișului nu a fost fotografiată, pentru crearea
modelului 3D final al clădirii “Decanat”, a fost importat în softul “ PhotoModeler
Scanner ” un fișier *.txt care conține coordonatele punctelor c are definesc
suprafața cea mai probabilă a paraboloidului hiperbolic, determinate automat cu
ajutorul unui program Matlab. Pentru crearea suprafeței, punctele importate au
fost interpolate prin metoda triangulației Delaunay, cu aju torul funcției
“Automatic Surfacing/Triangulation ”.

5.2.4 Evaluarea preciziei de creare a modelului 3D al clădirii „Decanat”
realizat în softul „ PhotoModeler Scanner ” pe baza fotogramelor
UMK 10/1318

Pentru prezentul studiu de caz, toate erorile coordonatelor imagine au fost
mai mici de 5 pixeli, toleranță pe care softul “ PhotoModeler Scanner ” o
sugerează utilizatorului. Eroarea medie a proiectului a fost de 2.83 pixeli, eroare
mai mică decât cea recomandată de 5 pixeli. Erorile totale de determinare a
coordonatelor teren , variază între 1.5 cm și 7.8 cm. Unghiurile medii au avut
valori cuprinse între 200.6130 ÷ 890.9489 cu o valoare medie de 650.2396.

5.3 Crearea modelului 3D al clădirii „Decanat” pe baza imaginilor
nemetrice, preluate cu camera digitală și prelucrate prin procedeul
multiscopiei

5.3.1 Preluarea imaginilor digitale nemetrice asupra fațadelor clădirii
„Decanat”
Toate imaginile au fost prelu ate cu distanța focală minimă 18 mm a
obiectivului camerei Canon EOS Rebel XSi/450D, montând camera pe un
trepied în fiecare punct de stație , realizându -se și calarea camerei digitale,
folosind nivela sferică a trepiedului.

5.3.2 Prelucrarea imaginilor di gitale nemetrice

În urma efectuării procesului de compensare în bloc, softul
„PhotoModeler Scanner” , a calculat coordonatele tridimensionale a unui număr
de 458 puncte caracteristice ale clădirii „Decanat”, într -un sistem de coordonate
local, pe baza unui număr de 19 imagini digitale nemetrice, dar și parametrii

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
16 orientării exterioare pentru fiecare poziție a camerei. Pentru a transforma
coordonatele punctelor caracteristice din sistemul local în sistemul teren, definit
de punctele de control, au fost intro duse coordonatele a trei puncte de control
artificiale, aceleași puncte folosite și în cadrul metodei propuse.

5.3.3 Crearea modelului 3D final al clădirii „Decanat”, pe baza imaginilor
digitale nemetrice, prin utilizarea parametrilor rezultați prin cali brarea
camerei digitale cu ajutorul mirei 2D

Modelul 3D al clădirii ( figura 5. 6) a fost creat pe baza punctelor
caracteristice ale clădirii, cu ajutorul funcțiilor specifice softului „PhotoModeler
Scanner” .

(a) (b)
Figura 5. 6 – Modelul 3D al clădirii “Decanat” (a) vedere în persepectivă a fațadei
principale (b) vedere în perspectivă a fațadei secundare

5.3.4 Evaluarea preciziei de creare a modelului 3D al clădirii „Decanat” , pe
baza imaginilor digitale, cu parametrii orientării interioare calculați pe
baza mirei 2D

Eroarea medie a pro iectului a fost de 1.677 pixeli. Erorile totale de
determinare a coordonatelor teren variază între 1 cm și 11.2 cm. Unghiurile
medii au avut valori cuprinse între 90.7851÷890.8114 cu o va loare medie de
580.6518.

5.3.5 Crearea modelului 3D final al clădirii „Decanat”, pe baza imaginilor
digitale nemetrice, prin utilizarea parametrilor orientării interioare
rezultați prin calibrarea camerei digitale cu ajutorul mirei 3D

Pentru realizarea modelului digital 3D al clădirii “Decanat”, prin
utilizarea parametrilor orientării interioare rezultați din calibrarea realizată pe
baza mirei 3D, s-a utilizat același proiect, modificând doar parametrii obținuți
prin calibrarea cu mira 3D. In final, s-a proces at din nou proiectul și s -a obțin ut
modelul 3D al clădirii.

5.3.6 Evaluarea preciziei de creare a modelului 3D al clădirii „Decanat” pe
baza imaginilor digitale, cu parametrii orientării interioare calculați pe
baza mirei 3D
Eroare a medie a proiectului a fost de 1.541 pixeli, eroare mai mică decât
eroarea proiectului realizat pe baza parametrilor obținuți pe baza mirei 2D.
Erorile totale de determinare a coordonatelor teren variază între 1 cm și 10.9 cm.
Valorile maxime ale erorilor de determinare a coordonatelor teren, sunt mai mici,
față de cele obținute în cadrul proiectului realizat pe baza parametrilor obținuți
cu ajutorul mirei 2D. Unghiurile medii au avut valori cuprinse între
90.79810÷890.7531 cu o valoare medie de 580.8552.

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
17 6 METODĂ PROPUSĂ PENTRU COMPARAREA
MODELELOR 3D ALE CLĂDIRILOR

6.1 Introducere

Problema evaluării preciziei de creare a modelului 3D a apărut deja în
literatura de specialitate . În anul 2010, Akca a propus evaluarea preciziei interne
a modelului 3D, pe baza aducerii în corespon dență a suprafețelor tridimensionale
prin metoda celor mai mici pătrate și calcularea distanțelor euclidiene dintre cele
două suprafețe [ Akca et al., 2010] .
În ceea ce privește precizia modelelor 3D ale clădirilor, create pe baza
imaginilor digitale nemetrice preluate cu o cameră digitală, în anul 2011, Jarrod
Braybon a demonstrat în teza sa de disertație, că eroarea maximă obținută pentru
punctele caracteristice ale unei clădiri a fost de 0.65 m, în cazul unei rețele de
stații de preluare a imaginilor distribuite pe o distanță de 140 m, în circuit (ultima
imagine are puncte în comun cu prima imagine), prin utilizarea camerei digitale
Canon EOS 450D [Braybon, 2011].

6.2 Compararea a două suprafețe formate dintr -o rețea de
triunghiuri

Metoda de comparare a două suprafețe de tip “mesh” a fost introdusă încă
din anul 1987 [Cignoni et al. , 1998] pentru măsurarea și evidențierea erorilor
cauzate de simplificarea unei suprafe țe “mesh”, întrucât o reprezentare complexă
a unei suprafețe 3D consumă resursele calculatorului și nu este întotdeauna
necesară.
Distanța Hausdorff – denumită după Felix Hausdorff, este parametrul cel
mai renumit pentru compararea a două suprafețe de tip “mesh”, oferind o
comparație la nivel global a acestora.

6.3 Compararea suprafețelor acoperișurilor clădirilor aflate în studiu
6.3.1 Acoperișul clădirii „Cadastru”
Pentru a compara cele două suprafețe obținute pe baza datelor GNSS și
LSA, fără a ține cont de translația dintre ele, sau pentru a compara doar suprafața
de dublă acoperire, ar treb ui decupate cele două „mesh” după un contur care
definește limita suprafeței de dublă acoperire. Acest lucru nu se poate realiza
direct în softul „ CloudCompare ”, din acest motiv s -a construit un grid regulat,
care să aibă aceleași dimensiuni și pentru o suprafață și pentru cealaltă și să nu
existe nici o translație între ele .
Pentru a realiza acest lucru au fost interpolate punctele de detaliu ale
acoperișului pri n mai multe metode, pentru a găsi metoda cea mai precisă pentru
crearea suprafeței acoperișului. Se prezintă în tabelele 6.1 și 6.2 variația abaterii
standard a altitudinilor normale în punctele interpolate față de suprafața obținută
prin interpolare, pent ru o creștere a intervalului gridului de 0.50 m, începând cu
valoarea de 0.5 m până la valoarea de 2 m. S -a ținut cont de faptul că densitatea
puncelor LSA este de 4 -5 pct/m2, iar punctele rezultate prin măsurători GNSS
sunt situate la distanțe de aproxima tiv 1-2m.

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
18
Tabelul 6.1 – Analiza statistică a setului de date LSA pentru interpolarea în Matlab
Latură
grid Abaterea standard a altitudinilor normale în punctele
folosite pentru procesul de interpolare (cm)
Liniară
Vecinul cel
mai apropiat Cubic “v4” Spline
bicubică
0.5 m 1.65 1.54 3175.18 – 1.38
1.0 m 2.34 3.73 243.73 2.34 2.22
1.5 m 2.70 4.70 90.73 2.91 2.62
2.0 m 2.87 5.32 93.66 3.18 2.78

Tabelul 6.2 – Analiza statistică a setului de date GNSS pentru interpolarea în Matlab
Latură
grid Abaterea standard a altitudinilor normale în punctele
folosite pentru procesul de interpolare (cm)
Liniară
Vecinul cel
mai apropiat Cubic “v4” Spline
bicubică
0.5 m 1.65 1.54 3175.18 – 1.38
1.0 m 2.34 3.73 243.73 2.34 2.22
1.5 m 2.70 4.70 90.73 2.91 2.62
2.0 m 2.87 5.32 93.66 3.18 2.78

S-a ales metoda de interpolare spline bicubică și pasul pentru grid de
0.5m . Au fost calculate apoi în softul „ CloudCompare v2.4 ”, distanțele
Hausdorff între nodurile comune cores punzătoare celor două suprafețe (LSA și
GNSS) , obținându -se diferența maximă de 17.9 cm pentru corpul de clădire din
nord și 17.3 cm pentru corpul de clădire din sud ( figura 6.1 ).

(b) (b)
Figura 6.1 –Diferențele dintre suprafața acoperișului (a) corpului de clădire din nord ,
(b) corpului de clădire din sud, rezultată pe baza datelor LSA și cea rezultat ă pe baza
măsurătorilor GNSS pasul gridului de 0.5 m

O a doua comparație s -a făcut între suprafețele obținute prin aproximarea
datelor LSA și GNSS, prin metoda celor mai mici pătrate în softul „ Cyclone ” și
cele obținute prin triangulația Delaunay. S-a observa t că, prin aproximarea
suprafețelor cu formele geometrice cele mai probabile, se pierde mult din
fidelitatea reprezentării, diferențele dintre suprafața reală și cea aproxi mată
ajungând până la aproximativ 20 cm. Softurile existente în prezent pentru
prelucrarea norilor de puncte, utilizează această metodă pentru crearea unui
model 3D final al obiectului scanat.

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
19 6.3.2 Acoperișul clădirii „Decanat”

Diferența maximă pozitivă
dintre supraf ața acoperișului
creată pe baza datelor LSA și cea
creată pe baza datelor GNSS
(figura 6. 3) este de 27.96 cm .
Diferențele dintre suprafața
acoperișului rezultată prin
interpolarea datelor LSA și cea
rezultată prin aproximarea
punctelo r LSA cu forma sa
matematică cea mai probabilă ,
sunt aceleași cu corecțiile
altitudinilor normale ale datelor
LSA, obținute în urma procesului
de aproximare. Figura 6. 3 – Diferențele dintre suprafețele
rezultate prin interpolarea datelor LSA și
GNSS, prin triangulația Delaunay,
reprezentând acoperișului clădirii „Decanat”

6.4 Compararea modelelor 3D ale clădirilor pe baza coordonatelor
punctelor caracteristice

Precizia procesului de modelare 3D, a fost evaluată mai întâi prin
verificarea diferențelor dintre coordonatele rectangulare ( X, Y, H ), a unor puncte
caracteristice. Acestea reprezintă o serie de puncte caracteristice ale clădirii
(colțuri de geam, ușă, etc.) situate pe fațada principală. Cele două seturi de
coordonate, au rezultat din măsurătorile cu stația totală TC(R) 405, prin
interogarea mo delelor 3D rezultate prin modelarea norului de puncte laser scaner
terestru și respectiv, prin prelucrarea imaginilor digitale metrice și nemetrice.

Tabelul 6.3 – Erorile reziduale ale coordonatelor punctelor caracteristice ale modelelor 3D
Surse de date RMSE Eroare medie
pătratică
totală
[cm] Valoare
minimină
[cm] Valoare
maximă
[cm]
Clădire “Decanat”
LST 0.020 0.038 0.028
LSA 0.277 0.936 0.665
imagini digitale (miră 2D) 0.007 0.348 0.184
imagini digitale (miră 3D) 0.019 0.287 0.151
fotograme terestre UMK 10/1318,
prelucrate prin procedeul multiscopiei 0.025 0.149 0.101
Clădire “Cadastru”
LST 0.018 0.033 0.026
LSA 0.190 0.715 0.532
fotograme terestre UMK 10/1318,
prelucrate prin procedeul stereoscopiei 0.024 0.041 0.037

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
20 6.5 Compararea clădirilor aflate în studiu prin metoda propusă

Pentru a determina precizia modelelor 3D ale clădirilor prin metoda
propusă, acestea trebuie comparate cu un model de referință , considerat pentru
acest studiu, cel realizat pe baza datelor LST.
Pentru a evalua precizia interioară a modelului 3D obținut pe baza datelor
LST, acesta va fi comparat în softul “ CloudCompare ” cu norul de puncte rezultat
în urma scanării , filtrat manual .
6.5.1 Compararea modelelor 3D ale clădirii „Decanat” prin metoda
propusă

 Evaluarea preciziei interioare a modelului 3D al clădirii “Decanat”, realizat
pe baza datelor LST

Din histograma distribuției diferențelor dintre norul de puncte LST și
modelul 3D al clădirii “Decanat” realizat pe baza datelor LST, se poate observa
că, cele mai multe dintre distanțele Hausdorff calculate au avut valori între
-2.6 cm ÷ +2.0 cm , iar abaterea standard de 2.4 cm (figura 6. 4).

(a) (b)
Figura 6. 4– (a) Diferențele dintre punctele LST și modelul 3D al clădirii “ Decanat ”,
creat pe baza datelor LST în softul “Cyclone”, (b) historama distribuției diferențelor

În urma comparării model elor 3D al clădirii “Decanat” realizat e pe baza a
trei surse de date , cu modelul 3D de referință al clădirii, s -au obținut următoarele
diferenț e (tabelul 6. 4):

Tabelul 6. 4 – Erorile reziduale ale modelelor 3D create pentru clădirea „Decanat”,
obținute prin metoda propusă
Surse de date Diferențe
Imagini digitale (miră 2D)
Maximă pozitivă: 38.1 cm
Maximă negativă: 23.3
Medie: 1 cm

Abaterea standard: 5.5 cm

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
21 Imagini digitale (miră 3D)
Maximă pozitivă: 31.9 cm
Maximă negativă: 17 cm
Medie: 8 mm

Abaterea standard: 4.8 cm

Fotograme terestre UMK 10/1318, prelucrate
prin procedeul multiscopiei
Maximă pozitivă: 15.8 cm
Maximă negativă: 14.2 cm
Medie: 6 mm

Abaterea standard: 3.1 cm
LSA
Maximă pozitivă: 1.176 m
Maximă negativă: 0.754 cm
Medie: 2.4 cm

Abaterea standard: 12 cm

6.5.2 Compararea modelelor 3D ale clădirii „Cadastru” prin metoda
propusă

Figura 6. 5– Diferențele dintre punctele
LST și modelul 3D al clădirii “Cadastru”,
creat pe baza datelor LST în softul
“Cyclone” Mai întâi a fost evaluată precizia
interioară a modelului 3D al clădirii
“Cadastru” realizat pe baza datelor
LST, prin compararea acestuia în
softul “ Cloud Compare ” cu norul de
puncte rezultat în ur ma scanării, filtrat
manual, obținându -se diferența
maximă pozitivă de 5.1 cm, cea
maximă negativă este 5.5 cm, diferența
medie de 0.004 cm, iar abaterea
standard de 2.1 cm, așa cum se poate
observa în figura 6. 5.

În urma comparării model elor 3D al clădirii “ Cadastru ” realizat e pe baza
a două surse de date , cu modelul 3D de referință al clădirii, s -au obținut
următoarele diferenț e (tabelul 6. 5):

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
22 Tabelul 6.5 – Erorile reziduale ale modelelor 3D create pentru clădirea „Cadastru”,
obținute prin metoda propusă
Surse de date
LSA

Fotograme terestre UMK 10/1318,
prelucrate prin procedeul stereoscopiei

Diferențe:
Maximă pozitivă: 73.9 cm
Maximă negativă: 69.9 cm
Medie: 18.3 cm
Abaterea standard: 26.9cm Diferențe :
Maximă pozitivă: 8.8 cm
Maximă negativă: 6.5 cm
Abaterea standard: 3.3 cm

Dacă însă va fi comparat modelul 3D realizat pe baza datelor LST cu cel
realizat pe baza datelor LSA, diferențele vor fi mult mai mari deoarece acestea
vor evidenția elementele componente ale clădirii care lipsesc . O altă modalitate
de a scoate în evidență elementele care lipsesc este de a subdiviza fiecare
triunghi component al suprafeței de tip “mesh” reprezentând modelul 3D al
clădirii de comparat, în acest caz cel realizat pe baza datelor LSA, dista nțele
Hausdorff calculându -se și în interiorul triunghiului nu doar în vârfurile acestuia.

Figura 6. 6– Diferențele dintre modelul 3D al
clădirii “Cadastru” realizat pe baza datelor LSA și
modelul de referință, obținute prin subdivizarea
fiecărui tri unghi al modelului de comparat În urma comparării
modelului 3D al clădirii
subdivizat, considerând aria
celui mai mic triunghi al
suprafeței de comparat de
0.2m2, diferența maximă
pozitivă dintre modelul 3D de
referință și modelul 3D realizat
pe baz a datelor LST este de
1.865 m, diferența maximă
negativă de -2.619 m, iar
abaterea standard de 31.3 cm,
așa cum se poate observa și în
figura 6. 6.

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
23 7ALGORITM PROPUS PENT RU TEXTURAREA
FAȚADELOR CLĂDIRILOR , PE BAZA DATELOR LA SER
SCANER TERESTRU

7.1 Introducere

Una dintre principalele provocări ale modelării 3D urbane este crearea
modelelor 3D ale clădirilor și obținerea unui rezultat cât mai apropiat de cel din
realitate , deoarece modelele 3D sub formă “wire -frame”, nu sunt satisfăcătoare
din punct de vedere al realismului, cerințelor utilizatorilor. Pentru a realiza acest
lucru, sunt necesare informații suplimentare și anume textura suprafeței, care
trebuie aplicată pe modelul 3D.

7.2 Rezultate experimentale

Algoritmul propus a fost testat pe suprafețele componente ale clădirii
„Decanat ” (figura 7.1 și 7.2) . Imaginile au fost preluate din fiecare punct de
stație al laser scanerului terestru, utilizând o cameră foto de 5 megapixeli
integrată în sistemul scaneru lui și apoi fiecare punct LST din norul de puncte a
fost texturat utilizând ecuațiile de coliniaritate .
(a)
(b)
(c)
(d)

Figura 7.1 – Fereastră situată pe fațada principală a clădirii, (a) imagine preluată cu
camera foto integrată în sistemul scanerulu i, (b) nor de puncte texturat, (c) suprafața
geamului texturată în AutoCad prin algoritmul prezentat , (d) diagrama Voronoi

(a) (b) (c)
(d) (e)
Figura 7.2 –Un plan component al fațadei principale (a) imagine digitală preluată cu
camera foto incorporată în sistemul scanerului ,(b) nor de punct e texturat ,(c) plan texturat
în softul “Cyclone” utilizând o culoare aleatoare din paleta softului , (d) suprafața
texturată în AutoCad prin algoritmul prezentat , (e) suprafața texturată corectată

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
24

Figura 7. 3– Sistemul de coordonate
asociat codului de culoare RGB
Pentru a reduce c omplexitatea
geometrică ridicată dată de numărul de
poligoane a texturilor rezultate , poligoanele
adiacente sunt unite pe baza similitudinii
dintre codurile de culoare RGB. Codul
RGB reprezintă coordonatele
tridimensionale ale unui punct în spațiul
culorilor RGB, care este reprezentat sub
forma unui cub ce are culoare neagră în
origine și culoarea albă în colțul opus.
Pentru a decide dacă există asemănare între două coduri de culoare RGB
algoritmul ia în considerare un prag. A semănarea este calculată utilizând distanța
euclidiană ponderată (DEP) între două culori reprezentate în spațiul RGB
[Gijsenij A. et al. , 2008] :
2 2 2
i j R i j G i j B i j DEP( c ,c ) p ( R R ) p (G G ) p ( B B ) ,      
(7-1)
unde pR, p G și pB sunt ponderile atribuite pentru fiecare culoare și anume
pR= 0.26 , pG =0.70 , pB=0.04 și wR+ w G+w B=1.

Algoritmul propus a fost testat mai întâi pe o suprafăță componentă a
fațadei secundare. Toleranța impusă a fost de 2%, corespunzătoare unei DEP cu
o valoare mai mică sau egală cu 5.1, pe o scară de la 0 la 255, unde 0 înseamnă
culori identice iar 255 este DEP dintre alb și negru ( figura 7. 4).

(a) (b) (c) (d)
Figura 7. 4 –Plan component al fațadei secundare (a) imagine digitală preluată cu
ajutorul camerei incorporată în sistemul scanerului , (b) nor de puncte texturat (c)
suprafață texturată în AutoCAD prin algoritmul propus , (d) suprafață texturată după
unirea celulelor Voronoi care au culori asemănătoare

Textura obținută după aplicarea algoritmul de unire a celulelor adiacente
ce au culori asemănătoare, păstrează cu o foarte bună fidelitate proprietățile
texturii originale în timp ce reprezentarea computațională este redusă cu
aproximativ 1/10 din numărul original de celule. Totuși prin aplicarea
algoritmului se poate observa un efect negativ deoarece iregularitățile texturii
sunt accentuate în cadrul procesului de unire a c elulelor, zona respectivă fiind
marcată cu un dreptunghi galben în figura 7. 4 d.

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
25 8 CONCLUZII GENERALE ALE CERCETĂRILOR
EFECTUATE, CONTRIBUȚII ORIGINALE ȘI
PERSPECTIVE DE VIITOR

8.1 Con cluzii generale

Obiectivul principal al tezei constă în elaborarea unui studiu comparativ
privind precizia de creare a modelelor 3D ale clădirilor pe baza celor patru surse
de date, dar și de a realiza primul ghid pentru crearea modelelor 3D ale clădirilor,
ce pune la dis poziția utilizatorilor principalele surse de date, softurile adecvate și
principalii pași pentru realizarea acestora. În vederea realizării acestui obiectiv,
au fost luate în studiu două clădiri din cadrul complexului universitar “Gheorghe
Asachi”, Iași.

 Concluzii privind crearea modelului 3D al clădirii pe baza datelor LSA

 Pentru zona de studiu s -a observat că unele puncte care aparțin clădirilor au
fost clasificate greșit, ca aparținând vegetației înalte .
 În urma comparării coordonatelor spațiale (X,Y,H) a unui număr de 10
puncte ale clădirii “Cadastru” și 8 de puncte caracteristice ale clădirii
“Decanat” obținute cu ajutorul softului “ Cyclone ”, cu cele ale modelului 3D
obținut pe baza datelor LST, eroarea medie pătratică totală a diferențelor a
fost de 53.2 cm , respectiv 66.5 cm .
 Deoarece marginile acoperișurilor se determină cu dificultate și cu precizie
insuficientă, atât datorită „vegetației înalte”, cât și a densității norului de
puncte LSA, se recomandă integrarea măsurătorilor GNSS, pentru
identificarea cu precizie a marginilor acoperișurilor și pentru obținerea în
final a unui model 3D mai precis.

 Concluzii privind crearea modelului 3D al clădirii pe baza datelor LST

 În cadrul procesului de scanare au fost preluate puncte doar pe fațadele
clădirilor, nu și pe acoperiș, pentru a obține modelele 3D complete ale
clădirilor, au fost inserate punctele care aparțin suprafețelor acoperișurilor,
folosind funcția “ as a point cloud ”.
 Precizia interioară a acestor modele 3D a fost evaluată prin comp ararea cu
norii de puncte LST obținuți în urma procesului de scanare, în softul
“CloudCompare ”, obținându -se pentru clădirea „Decanat” o abatere
standard de 2.4 cm , iar pentru clădirea „Cadastru” 2.1 cm .

 Concluzii privind crearea modelului 3D al clădirii pe ba za imaginilor
digitale nemetrice, preluate cu ajutorul camerei digitale Canon EOS Rebel
XSi/450D

 Modelele 3D ale unor obiecte de mici dimensiuni, obținute pe baza
imaginilor digitale nemetrice cu trei distanțe focale diferite, au fost
comparate cu modelele 3D realizate pe baza dimensiunilor măsurate cu
precizia de 2 µm. În cazul primului obiect preciz ia obținută a fost de
aproximativ 1:360 din dimensiunea obiectului, în cazul celui de -al doilea

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
26 obiect precizia obținută este de aproximativ 1:420, iar în cazul celui de -al
treilea obiect, precizia a ajuns până la valoarea de 1:7000 din dimensiunea
obiect ului.
 Gradul de încredere care poate fi acordat unei camere digitale nemetrice în
cadrul procesului de reconstrucție 3D a unui obiect de mici dimensiuni este
de 100%, atunci când se doresc precizii de ordinul milimetrilor și de 99%
atunci când se doresc pr ecizii de ordinul zecimilor de milimetru.
 În urma comparării coordonatelor spațiale ( X,Y,H ) a unui număr de 40
puncte caracteristice ale clădirii obținute cu ajutorul softului
“PhotoModeler ”, cu cele ale modelului 3D obținut pe baza datelor LST,
eroarea me die pătratică totală a fost de 18.4 cm pentru mira 2D și de 15.1
cm pentru mira 3D . Diferența nu este foarte mare, dar se poate concluziona
că precizia a fost îmbunătățită cu aproximativ 20 %.
 Precizia obținerii modelelor 3D pe baza imaginilor digitale ne metrice,
depinde de tipul camerei folosite și de caracteristicile tehnic, de geometria
rețelei punctelor de stație pentru preluarea imaginilor, de precizia de
identificare în cadrul imaginilor a punctelor din spațiul obiect și de numărul
acestora (fiind in dicate cel puțin 10 puncte pentru fiecare imagine în parte).
Este foarte important să nu se marcheze pe imagini puncte care nu pot fi
identificate cu precizie datorită neclarității imaginii sau a unor obstacole,
mai puține puncte marcate oferind o precizie mai bună decât puncte
marcate greșit.
 Alți factori care influențează în mod direct precizia de creare a modelelor
3D sunt: precizia cu care sunt determinate coordonatele teren ale punctelor
de control utilizate pentru aducerea modelului 3D din sistemul d e referință
obiect (local) în sistemul de referință teren, dar și pentru scalarea acestuia;
numărul de imagini utilizate; precizia de calcul a parametrilor de calibrare.
 Precizia modelului 3D al clădirii ar putea fi îmbunătățită prin includerea de
constrân geri (distanțe sau unghiuri cunoscute), dar și prin utilizarea unui
număr mai mare de puncte artificiale montate pe fațadele clădirii, deoarece
acestea oferă o precizie mai mare comparativ cu cele naturale, așa cum s -a
demonstrat în cercetările experimenta le efectuate pe cele trei obiecte de
mici dimensiuni, deoarece pot fi identificate cu o precizie mult mai mare în
imagini. De asemenea, pot fi utilizate puncte de control artificiale codate,
care să poate fi identificate și referențiate automat cu ajutorul funcției
implementată în cadrul softului “ PhotoModeler ”, reducând în același timp
și durata procesului de prelucrare a imaginilor.

 Concluzii privind crearea modelului 3D al clădirii pe baza imaginilor
digitale metrice, preluate cu ajutorul camerei fotogrammetrice terestre
UMK 10/1318 și prelucrate prin procedeul stereoscopiei .

 Datele digitale obținute prin măsurători stereografice pot fi utilizate pentru
crearea modelului 3D al clădirii sub formă “wire -frame”, care va fi folosit
ca bază în realiza rea și vizualizarea 3D a clădirilor, operatorul fiind capabil
să reconstruiască întreg modelul 3D al clădirii fără măsurători directe
asupra obiectului.

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
27  Eroarea medie pătratică totală a modelului 3D al clădirii “Cadastru” este de
3.7 cm. Erorile minime au fost obținute de -a lungul axei Z, mai mici sau
egale cu 1 cm, iar erorile maxime de -a lungul axei X.

 Concluzii privind crearea modelului 3D al clădirii pe baza imaginilor
digitale metrice, preluate cu ajutorul camerei fotogrammetrice terestre
UMK 10/1318 și prelucrate prin procedeul multiscopiei (metodă
propusă).

 Metoda propusă de autoare, reduce considerabil timpul necesar preluării și
prelucrării imaginilor (aproape la jumătate) și a fost utilizată pentru a
compara rezultatele obținute cu o cameră fotogrammetrică clasică, al cărei
obiectiv prezintă aberații minime, cu cele obținute cu o cameră digitală, al
cărei obiectiv prezintă aberații mari.
 În urma comparării coordonatelor spațiale (X,Y,H) ale celor 40 de puncte
caracteristice ale modelului 3D a l clădirii “Decanat”, obținut cu ajutorul
softului “ PhotoModeler ”, cu cele ale modelului 3D obținut pe baza datelor
LST, eroarea medie pătratică totală a fost de 10.1 cm . Diferența față de
eroarea medie pătratică totală a modelul 3D realizat pe baza imagin ilor
digitale nemetrice și parametrii de calibrare obținuți cu mira 3D, reprezentă
33% din valoarea totală a erorii medii pătratice a modelului 3D obținut pe
baza imaginilor digitale nemetrice.
 Precizia modelului 3D al clădirii “Decanat”, obținut prin met oda propusă,
poate fi îmbunătățit prin preluarea unui număr mai mare de fotograme
pentru partea din spate a clădirii obstrucționată de copaci, sub unghiuri mai
bune.

 Concluzii privind metoda propusă pentru compararea modelelor 3D ale
clădirilor

 Oferă o e valuare globală a diferențelor dintre două modele 3D prin
utilizarea unei palete de culori, utilizatorul putând identifica cu precizie și
rapid erorile modelului 3D care a fost comparat cu un model de referință,
considerat fără erori;
 Permite evidențierea elementelor lipsă din modelul 3D care este evaluat,
prin schimbarea modelului de referință cu cel comparat, sau prin
subdivizarea suprafețelor triunghiurilor componente ale suprafeței de tip
“mesh” în care a fost transformat modelul 3D;
 Singurul inconvenient este atunci când elemente componente ale modelelor
3D de referință au fost create prin utilizarea funcției “ extrude ”, deoarece
atunci când există o translație între fațadele cele două modele 3D, este
posibil ca aceasta să nu fie evidențiată co rect. Distanțele Hausdorff se
calculează față de suprafața cea mai apropiată, care în aceste cazuri, poate fi
cea dinspre interior a elementului, așa cum se poate observa în figura 8.1 .

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
28
(a) (b)
Figura 8.1 – (a) Distanță Hausdorff greșită, calculată față de peretele interior al clădirii,
(b) distanță Hausdorff corectă, calculată față de peretele exterior al clădirii

 Concluzii privind algoritmul propus de textura re a fațadelor

 Dacă algoritmul ar fi implementat în softul “Cyclone ”, utilizatorul ar putea
crea modele 3D texturate utilizând norul de puncte laser scaner, direct în
acest soft, reducând astfel timpul necesar pentru prelucrarea datelor laser
scaner terestru.
 Dacă norul de puncte ar fi preluat cu ajutorul unui laser scaner terestru în
condiții optime de iluminare, iar codul de culoare RGB ar fi preluat din
imagini digitale care au o rezoluție mult mai bună, rezultatele ar fi calitativ
superioare.

8.2 Contribuții originale

Contribuțiile personale ale autoarei la acest studiu pot fi rezumate după
cum urmează:
 Propunerea și testarea unei metode pentru compararea a două modele 3D,
din punct de vedere al preciziei și completitudinii, prin transformarea
modelelor 3D de tip CAD în suprafețe finite triunghiulare, de tip “mesh”,
metodă ce are la bază distanța Hausdorf f.
 Testarea acestei metode pe suprafețele acoperișurilor celor două clădiri
luate în studiu, una dintre aceste suprafețe fiind formată din doi paraboloizi
hiperbolici. De asemenea, au fost determinate prin metoda celor mai mici
pătrate, ecuațiile matemati ce ale celor doi paraboloizi care aproximează cel
mai bine punctele LSA măsurate pe suprafața acoperișului, prin realizarea
unui program Matlab.
 S-a realizat o analiză statistică pentru identificarea și eliminarea punctelor
care conțin erori mari în cadrul procesului de compensare prin cele mai
mici pătrate, folosit pentru găsirea suprafeței cele mai probabile a
parabolidului hiperbolic, care constă în impunerea erorilor standard
reziduale (
iv ) a unui prag de 2.8, corespunzător gradului de încredere de
95%, acordat în general măsurătorilor geodezice.
 Propunerea și testarea unui algoritm inovativ, propus de autoare, de
texturare a fațadelor clădirilor, folosind “nori de puncte” rezultați în urma
scanării laser terestre și codul de culoare RGB a fiecărui punct, preluat din
imaginile digitale achiziț ionate cu camera digitală încorporată în sistemul
scanerului. Algoritmul oferă o soluție pentru texturarea modelelor 3D ale

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane
29 clădirilor de tip CAD, fără a fi necesari pași suplimentari cum ar fi
preluarea de imagini suplimentare care trebuie aduse în același sistem de
coordonate cu cel al clădirii.
 Propunerea și testarea unei metode inovative propuse de autoare, pentru
crearea modelului 3D al unei clădiri, prin utilizarea unei camere
fotogr ammetrice clasice, al cărui obiectiv prezintă distorsiuni minime, în
locul uneia digitale, al cărei obiectiv prezintă distorsiuni mari, preluarea și
prelucrarea fotogramelor terestre realizându -se prin procedeul multiscopiei.
 Realizarea unei adaptări în ve derea utilizării camerei fotogrammetrice
terestre UMK 10/1318 în procesul de preluare a fotogramelor terestre,
având în vedere că materialul fotosensibil folosit de această cameră, și
anume plăci de sticlă, în prezent nu se mai produce. Astfel, pe placa
fotografică, s -a așezat un plan film cu același format, obținându -se prin
developare și scanare, imagini digitale metrice cu rezoluție radiometrică și
geometrică foarte bună.
 Elaborarea unei formule de calcul pentru calculul lungimilor bazelor de
preluare a fotogramelor terestre prin procedeul stereoscopiei și a depărtării
față de obiectul de fotografiat.
 Efectuarea unui studiu comparativ asupra modelelor 3D ale clădirilor
realizate pe baza a patru surse de date: date LST, date LSA, imagini digitale
nemetric e și fotograme terestre prelucrate prin procedeul stereoscopiei și
cel al multiscopiei.
 Realizarea și testarea unei mire 3D de calibrare a camerelor digitale.
 Realizarea un studiu comparativ asupra a trei distanțe focale și a
coordonatelor imagine ale punc tului principal, obținute în urma procesului
de calibrare a unei camere fotografice digitale cu două mire, 2D și 3D .
 Efectuarea unui studiu comparativ asupra preciziei obținută la crearea
modelului 3D al unei clădiri pe baza imaginilor digitale nemetrice, preluate
cu camera digitală, ai cărei parametri intrinseci au fost obținuți cu două
mire de calibrare 2D și 3D.
 Efectuarea unui studiu comparativ asupra preciziei obținută la crearea
modelelor 3D ale unor obiecte de mici dimensiuni, pe baza imaginilor
digitale nemetrice, preluate cu o camer ă digitală ai cărei parametri intrinseci
pentru trei distanțe focale diferite, au fost obținuți cu două mire , 2D și 3D.
 Prezentarea și implementarea în limbajul de programare Matlab, a unei
metode de aproximare a punctel or măsurate pe suprafața unui obiect, cu
forma matematică cea mai probabilă a unei sfere.
 Analiza situației actuale pe plan național și international privind metodele și
sursele de date pentru modelarea 3D a zonei urbane, metodele de texturare
ale clădiril or și metodele de reconstrucție 3D a acoperișurilor acestora.
 Propunerea unei clasificări a metodelor de texturare a fațadelor clădirilor
după următoarele trei criterii: gradul de automatizare al procesului de
texturare, natura structurală a modelului 3D, momentul în care se realizează
texturarea.
 Furnizarea unei liste bibliografice extinse pentru specialiștii interesați de
problematica creării modelului 3D al clădirilor.

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane  Bibliografie
30 Bibliografie selectivă

1. Abdelhafiz, A. (2009). Integrating Digital Photogrammetry and Terrestrial Laser Scanning.
DGK Reihe C , Heft Nr. 631.
2. Akca, D., Freeman, M., Gruen, A., Sargent, I. (2008). Quality assessment of 3D building data
by 3D surface matching . The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing
and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII. Part B2. Beijing.
3. Akca, D., Freeman, M., Sargent, I., Gruen, A. (2010). Quality assessment of 3D building data,
The Photogrammetric Record 25(132): 339 –355 (Decembrie 2010).
4. Alshawabkeh, Y. & Haala N. (2005). Automatic Multi -Image Photo Texturing of Complex 3D
Scenes . CIPA IAPRS Vol. 34 – 5/C34, pp. 68 -73.
5. Borkowski, A. și Jóźków, G. (2012). Accuracy assessment of building models created from
laser scanning data . International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial
Information Sciences, Volume XXXIX -B3, XXII ISPRS Congress, 25 August – 01 Septembrie
2012, Melbourne, Australia.
6. Braybon, J. (20 11). Traversing the UNSW campus using Terrestrial Photogrammetry . Teză de
disertație, GMAT 4010 – Thesis B, UNSW School of Surveying and Spatial Information
Systems.
7. Chen, L. C., Teo, T. A., Kuo, C.Y., și Rau, J.Y. (2008). Shaping Polyhedral Buildings by t he
Fusion of Vector Maps and Lidar Point Clouds . Photogrammetric Engineering & Remote
Sensing (74)9: pp. 1147 -1157.
8. Cignoni, P., Rocchini, C., și Scopigno, R. (1998). Comparison of mesh simplification
algorithms , Computer and Graphics , vol. 22, nr. 1, pp. 37–54, 1998.
9. Clarke, T.A. and Fryer, J.G. (1998) . The development of camera calibration methods and
models . The Photogrammetric Record, Vol. 16(91), pp. 51 -66.
10. CloudCompare (2012) . CloudCompere User’s Manual for version 2.1.
11. Coșarcă, C. ( 2009). Sisteme de măsurare în industrie , Editura Conspress, București.
12. Dorninger, P. and Pfeifer, N. (2008). A comprehensive automated 3D approach for building
extraction, reconstruction, and regularization from airborne laser scanning point clouds.
Sensors 8(11), pp. 7323 –7343.
13. Elberink, S.O. și Vosselman, G. (2011) . Quality analysis on 3D building models reconstructed
from airborne laser scanning data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 66
(2011) 157 –165.
14. Gal, R., Wexler, Y., Ofek, E., Hoppe, H. și Cohen -Or, D. (2010). Seamless Montage for
Texturing Models. Computer Graphics Forum (Proc. Eurographics 2010), 29(2): 479 -486
15. Ghilani, C. D., Wolf, P. R. (2006). Adjustment computations. Spatial Data analysis , Ediția a IV –
a, John Wiley& Sons Inc., U.S.A, ISBN 978-0-471-69728 -2.
16. Gijsenij, A., Gevers, T., Lucassen, M. P. (2008) . A Perceptual Comparison of Distance
Measures for Color Constancy Algorithms. In Computer Vision – ECCV, Partea I, D. Forsyth, P.
Torr, și A. Zisserman (Eds.), LNCS 5302, Springer -Verlag, pp. 208 –221.
17. Grussenmeyer, P., Landes, T., Voegtle, T., Ringle, K. (2008). Comparison methods of
terrestrial laser scanning, photogrammetry and tacheometry data for recording of cultural
heritage buildings . The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and
Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part B5. Beijing.
18. Guțu, A., Andrei, O. (1976). Fotogrammetria terestă în cercetare și Proiectare , Editura
Tehnică, București.
19. Hammar, A. (2007). Quality comparison of automatic 3D city house modelling methods from
laser data. Teză de disertație Nr. 3099, “School of Architecture and the Built Environment”,
Royal Institute of Technology (KTH), Stockholm, Suedia, ISSN 1653 -5227.
20. Heikkila, J. (2000). Geometric camera calibration using circular control points , IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22, 1066 -1077.
21. Heikkila, J., Silven, O. (1997) . A four -step camera calibration procedure with implicit image
correction . Proceedings of the 1997 Conference on Computer Vision and Pattern, 11 06.
22. Hoffmann, M. C. (1989). Geometric and Solid Modeling , Morgan Kaufmann, pp. 49 -53.
23. Höfle, B., Mücke, W., Dutter, M., Rutzinger, M. and Dorninger, P. (2009). Detection of
building regions using airborne LiDAR – A new combination of raster and point cloud based

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane  Bibliografie
31 GIS methods. GI_Forum 2009 – International Conference on Applied Geoinformatics, Salzburg,
66-75.
24. Hoppe, H. (1999). New Quadric Metric for Simplifying M eshes with Appearance Attributes . In
Visualization 99, IEEE, pp. 59 -66.
25. Hu, C., Wang, Y., și Yu, W. (2008) . Mapping digital image texture onto 3D model from LIDAR
data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial
Informatio n Sciences, Vol. XXXVII, Part B5, Beijing, pp. 611 -613, 2008.
26. Jarvis, A. M. Y. (2008). Integration of Photogrammetric and LIDAR Data for Accurate
Reconstruction and Visualization of Urban Environments, Teză de doctorat, Decembrie 2008.
27. Lafarge, F. (2007). Modeles Stochastiques Pour la Reconstruction Tridimensionnelle
d’Environnements Urbains, Teză de doctorat, Ecole des Mines de Paris.
28. Linder, W. (2006) . Digital Photogrammetry , Spriger -Verlag, Berlin Heidelberg New York,
ISBN -10 3-540-29152 -0.
29. Liu, C., Shi, B., Yang, X., Li, N. (2012) . LEGION segmentation for building extraction from
LiDAR data. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial
Information Sciences, Volum XXXIX -B3, XXII ISPRS Congress, 25 August – 01 Septembrie
2012, Melbourne, Australia.
30. Luhman, T., Robson, S., Kyle, S. și Harley, I. (2006). Close Range Photogrammetry:
Principals, Methods and Applications . Whittles Publishing, Scoția, ISBN 1 -870325 -50-8.
31. Luhmann, T., Robson, S., Kyle, S., Harley, I. (2007) . Close R ange Photogrammetry:
Principles, Techniques and Applications. John Wiley & Sons.
32. Mallet, C. și Bretar, F., (2009). Full-waveform topographic L iDAR : State -of-the-art. ISPRS
Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 64 (1), 1 -16.
33. Maune, F. D. (2001) . Digital Elevation Model Technologies and Applications: the DEM Users
Manual. Ediția a II -a, The American Society for Photogrammetry and Remote Sensing,
Bethesda, Maryland, ISBN 1 -57083 -082-7.
34. Mikhail, E.M., Fryer J. (1989) . Non-Topographic Photogrammetry, . Ediția a II -a, Karara H.M.
(Ed.), American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, 210 Little Falls Street Falls
Church, Virginia, ISBN 0 -944426 -10-7.
35. Mikhail, E.M., Bethel, J. și McGlone, J.C. (2001) . Introduction to Modern Photogrammetry .
John W iley and Sons, Inc., New York, 479 pagini, ISBN 0 -471-30924 -9.
36. Nistor Gh. (1996). Teoria prelucrării măsurătorilor geodezice , Editura Univ.Teh. Iași.
37. Otepka, J., Mandlburger, G., Karel, W. (2012). The OPALS data manager – efficient data
management for proc essing large airborne laser scanning projects, ISPRS Annals of the
Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume I -3, XXII ISPRS
Congress, 25 August – 01 Septembrie 2012, Melbourne, Australia.
38. Pelagottia, A., Del Mastiob, A., Ucc heddub, F. și Remondino, F. (2009). Automated
multispectral texture mapping of 3D models . 17th European Signal Processing Conference
(EUSIPCO 2009) Glasgow, Scoția, pp. 1215 -1219.
39. Quintero, M., S., Genechten, B., Bruyne, B., Poelman, R., Hankar, M., Barnes, S., Caner,
H., Budei, L. Heine, E., Reiner, H, García, J. L., Biosca Taronger, J. M. (2008). Theory and
practice on Terrestrial Laser Scanning. Training material based on practical applications ,
prepared by the learning tools for advanced three -dimensional surveying in risk awareness
project (3DRiskMapping) . Versiunea 4 Iunie 2008.
40. Remondino, F., El – Hakim, S. (2006). Image based modelling: A review. The photogrammetric
record , 21 (115), pp. 269 -291.
41. Roy, M., Foufou, S., Truchetet, F. (2004). Mesh comparison using attribute deviation metric .
International Journal of Image and Graphics (IJIG), Vol. 4, Nr. 1, pp. 127 -140, Ianuarie 2004.
42. Turdeanu, L. (1997). Fotogrammetrie analitică , Editura Academiei, București.
43. Tzur, Y. și Tal, A. (2009). FlexiStickers -Photogrammetric Texture Mapping using Casual
Images. SIGGRAPH 2009, ACM Transactions on Graphics, 28(3): 1 -10.
44. Vosselman, G. (2008). Analysis of planimetric accuracy of airborne laser scanning surveys.
International Archives of Photogrammetr y, Remote Sensing and Spatial, Information Sciences 37
(Part 3A), 99 –104.
45. Zăvoianu, Fl. (1999) , Fotogrammetria , Editura Tehnică, ISBN 973 -31-1414 -6, București,
România.

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane Lista de lucrări
32 Lista lucrărilor publicate

1. ONIGA VALERIA ERSILI A, CONSTANTIN CHIRILA (2013) . Object based digital non –
metric images accuracy . 13th International Multidisciplinary Scientific Geo
Conference, SGEM 2013, Albena, Bulgaria, Volume II, Environmental Economy,
ISSN: 1314 -2704, ISI Web of Knowledge, ISI Web of Science, Cross Ref, SCOPUS,
PRO QUEST, pag. 655 -662.
2. CONSTANTIN CHIRILA, ONIGA VALERIA ERSILI A, RALUCA MARIA MIHALAC HE
(2013) . Local quasigeoid modelling in Iasi city area . 13th International Multidisciplinary
Scientific Geo Conference, SGEM 2013, Albena, Bulgaria, Volume II, Environmental
Economy, ISSN: 1314 -2704, ISI Web of Knowledge, ISI Web of Science, Cross Ref,
SCOPUS, PRO QUEST, pag. 301 -308.
3. ONIGA VALERIA ERSILI A, DIAC MAXIMILIAN (2013) . Metric and non -metric cameras
calibration for the improvement of real -time monitoring process results . Environmental
Engineering an d Management Journal, Volume 12/2013 , no. 4, pag. 719 -726, April
2013, Iasi, Romania, ISSN 1582 -9596.
4. MOCA VALERIU, POPIA ADRIAN, ONIGA VALERIA ERSILI A, SĂLCEANU
GHEORGHE (2013) – Analysis of deformations in cartographic projections used in
cadastral works peformed in the city of Iasi, Environmental Engineering and
Management Journal, Volume 12/2013 , no. 4, pag. 699 -708, April 2013, Iasi, Romania,
ISSN 1582 -9596.
5. ONIGA VALERIA ERSILI A (2012) . Comparative study on methods for 3D modeling of urban
areas. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial
Information Sciences, Volume XXXIX -B6, 2012, pag. 155 -160, XXII ISPRS Congress,
25 August – 01 September 2012, Melbourne, Australia, ISSN: 1682 -1750.
http://www.int -arch-photogramm -remote -sens-spatial -inf-sci.net/XXXIX
B6/155/2012/isprsarchives -XXXIX -B6-155-2012.pdf
6. ONIGA VALERIA ERSILIA (201 2). A new approach for the semi -automatic texture generation
of the buildings facades, from terrestrial laser scanner data . International Archives of
the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume
XXXIX -B6, 2012, pag. 161 -166, XXII ISPRS Congress, 25 August – 01 September
2012, Melbourne, Australia, ISSN: 1682 -1750.
http://www.i nt-arch-photogramm -remote -sens-spatial -inf-sci.net/XXXIX –
B6/161/2012/isprsarchives -XXXIX -B6-161-2012.pdf
7. ONIGA VALERIA ERSILI A, CONSTANTIN CHIRILA (2012) . Complex roof structures
generalized representation established by approximating the mathematical shape using
the least -squares method . Scientific Journal „Mathematical Modelling in Civil
Engineering”, Vol.8. no.4, pag. 178 -187, December 2012, Bucharest, Romania, ISSN
2066 -6926
8. ONIGA VALERIA ERSILI A, CONSTANTIN CHIRILA, MARIUS ȘUTU (2012). Terrestri al
laser scanner surveying versus total station surveying for 3D building model
generation , Scientific Journal „Mathematical Modelling in Civil Engineering”, Vol.8.
no.4, pag. 168 -177, December 2012, Bucharest, Romania, ISSN 2066 -6926
9. ONIGA VALERIA ERSILI A, MARIUS ȘUTU (2012) . On automatic texture growing from
Voronoi computed building facade surfaces using color similarity detection. Journal of
Geodesy and Cadastre RevCAD, no. 12, pag. 133 -139, Alba Iulia, Romania, ISSN
1583 -2279
10. ONIGA VALERIA ERSILI A, CRENGANIȘ (BARGAN) Loredana (2012) – 3D
representation of the topographical surfaces for the rehabilitation and development of
the stock ponds , ,Volume 55, no. 1, series Horticulture, 2012, pag. 531 -536, Iasi,
Romania, ISSN 1454 -7376
11. ONIGA VALERIA ERSILI A (2011) . Comparative study on methods for 3D modeling of urban
areas – case study the “Department of terrestrial measurements and cadastre”
building, Iași city . Scientific Journal „Mathematical Modelling in Civil Engineering”,
Vol.7. no.4, pag. 188 -197, December 2011, Bucharest, Romania, ISSN 2066 -6926

Studiu comparativ asupra metodelor de modelare 3D a zonelor urbane Lista de lucrări
33 12. VALERIA ERSILIA ONIGA (2011) . The methodology for 3D model creation based on LiDAR
and photogrammetric data -partial results . Simpozionul cu participare internaț ională
GEOPREVI 2011, 12 -13 mai 2011, București, ISBN 978 -973-100-162-3, pag. 205 -216.
13. VALERIU MOCA, VALERIA ERSILIA ONIGA (2011) – The adoption of some local
stereographic projections in the general cadastre work from geographically extreme
localities of Romania, Scientific symposium with international participation
"Horticulture science , quality, variety , harmony – 60 years of higher education in
Horticulture science on Iasi", 26 to 28 May 2011, U.S.A.M.V. Iasi, volume 54,
Horticulture Series, “Ion Io nescu de la Brad” Editure, Iasi, (ISSN 1454 -7376), page
543-550.
14. VALERIU MOCA, VALERIA ERSILIA ONIGA (2011) –The deformations analysis of some
cartographic projections, in the case of the localities from Romanian geographical
extreme zones , Works Volume of International Symposium “GEOPREVI 2011”, 12
to 13 May 2011, Bucharest, Conspress Press, 2011 (ISBN 979 -973-100-162-3), page
105-116.
15. VALERIU MOCA, VALERIA ERSILIA ONIGA (2010) – Studies on deformations in 1970
stereographical projection and calculation of a local stereographic projection for the
Radauti -Prut territory, Botosani , Bul.I.P. Iasi, Tom LVI, Fasc 2, pages 25 -36,
Hydrotechnics section.
16. ILIOI DUMITRU, ONIGA ERSILIA , SĂNDULACHE G. (2010) – The influence of
tropospheric refraction in GPS determinations , Bul. I.P. Iași, Tom LVI (LX), Fasc 3,
Hydrotechnics section.
17. HORAȚIU HOGAȘ. , DUMITRU ILIOI, ONIGA ERSILIA (2010) – Considerations on parcel
maps elaboration for cadastral sectors in rural administrative territories , Bul. I.P.
Iasi, Tom LVI (LX), Fasc. 2 , Hidrotechnics section .
18. VALERIA ERSILIA ONIG A, LOREDANA BARGAN (2010) – Comparative analysis of the
results of preliminary calculations for design process – case study – Ibaneasa III,
Botosani county, International Symposium CMEQF -01, 23 -27, Iasi, ISSN 2069 -2145.