Integrating camera system into mobile mapping system

Mobiilikartoitusjärjestelmät tarjoavat nopean ja kustannustehokkaan tavan ympäristön mallintamiseen georeferoitujen kuvien ja LiDAR-perusteisen 3D-pistepilven avulla. Mobiilikartoitusjärjestelmä koostuu useista paikannus- ja kartoitussensoreista. Eri sensorien keräämien aineistojen yhteen liittämiseksi vaaditaan tarkka järjestelmäkalibrointi. Tässä työssä perehdyttiin mobiilikartoitusjärjestelmän järjestelmäkalibrointiin erityisesti fotogrammetrian näkökulmasta. Työn kokeellisessa osassa kamera liitettiin osaksi veneeseen asennettua mobiilikartoitusjärjestelmää, johon oli asennettu valmiiksi kaksi GNSS-antennia, inertiajärjestelmä, laserkeilain ja monikeilainkaikuluotain. Tavoitteena oli kuva- ja laserkeilausaineistojen mahdollisimman hyvä yhteensovittaminen laserpistepilven värittämistä ja 3D-mallin teksturointia varten. Tärkeimpänä mallinnusympäristönä toimi Jyväskylässä sijaitseva Kuokkalan sillan lähialueet. Kuvien ja laserpistepilven yhteensovituksessa saavutettiin 3,5 cm sijaintitarkkuus kohdekoordinaatistossa ja 3,0 pikselin tarkkuus kuvatasolla. LiDAR-perusteisen 3D-mallin teksturointi hyödyntäen veneestä otettua georeferoitua kuva-aineistoa osoittautui käyttökelpoiseksi etenkin tasomaisten, pystysuuntaisten kohteiden osalta.Mobile mapping systems offer fast and cost-effective method to model environment with georeferenced images and LiDAR-based 3D point clouds. A mobile mapping system contains multiple different navigation and mapping sensors. An accurate system calibration is required to align the data acquired by different sensors. In this work, system calibration of the mobile mapping system was investigated especially from the photogrammetric point of view. A camera was integrated into the boat-based mobile mapping system which consists of two GNSS-antennas, inertial navigation system, laser scanner and multibeam echosounder. The study aimed to align imaging and laser scanning data in a appropriate way for point cloud colorization and texturing of the 3D model. The most important modelling environment was Kuokkala bridge and its neighbouring area located in Jyväskylä. Geometric accuracy of 3,5 cm in the object coordinate system and pixel accuracy of 3,0 pixels on the image plane were achieved in the alignment of the images and laser point cloud. Texturing of the LiDAR-based 3D model utilizing georefer-enced imaging data from the boat turned out to be usable especially for planar, vertical objects